WO2017047925A1 - 온라인 상품 추천 방법 및 장치 - Google Patents

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WO2017047925A1
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Definitions

  • the present invention relates to a system for providing information through the Internet, and more particularly, to a method and apparatus for recommending an online product.
  • a consumer accesses an online shopping mall via the Internet using a terminal (eg, a computer) to purchase a product in the online shopping mall.
  • a terminal eg, a computer
  • the online shopping mall shows the products that the online shopping mall has on the user's terminal, and the consumer explains the description, function, You can search for the products you need while checking the details such as price and sales conditions.
  • the shop may be able to guide the cheapest retailer by comparing the prices of the vendors selling the selected products.
  • Online shopping malls for products such as clothes and shoes that consumers can wear and wear can be found exponentially.
  • Such online shopping malls have the advantage of allowing consumers to shop comfortably, but the information on the size of clothes or shoes provided is simply the dimension information, which is very insufficient. Since these clothes and shoes belong to experience products, it is difficult for consumers to make a purchase decision until they have experienced them firsthand.
  • An object of the present invention is to provide a method and apparatus for recommending an online product that increases the convenience of online purchase by recommending a product and a product size suitable for a user's body size to a user who wants to purchase the online product.
  • Another object of the present invention is to provide a user with a product information purchased by another user having a similar body size to the user method and apparatus for recommending an online product that allows the user to purchase a product that fits their size and suits them To provide.
  • an online product recommendation method includes a database storing model-based product information of a plurality of models, wherein the model-based product information includes information about body dimensions of each of the plurality of models and at least one product purchased by the corresponding model. Including information about the at least one of the following: building a body, receiving a body dimension from a user through a web page, searching the database and having at least one of the plurality of models having a body size similar to the body size entered by the user. Determining a similarity model of persons, retrieving information about at least one product purchased by the at least one similar model from the database, and at least one purchased by the at least one similar model through the web page Providing the user with information about the product. Can.
  • the body size input by the user and the body size of each of the plurality of models include at least one body size item of height, weight, waist circumference, arm length, leg length, chest circumference, shoulder width, And determining the at least one similar model having the body size most similar to the body size input by the user by searching the database, the at least one body size item of the user and at least one of each of the plurality of models. And determining whether the user and each of the plurality of models are similar in body size based on the body size item of, and determining the at least one similar model based on the determination.
  • the information about the at least one product purchased by the model, product name, product price, product dimensions and product image of the at least one product, product purchase reviews for the at least one product and the corresponding The model may include at least one of the images wearing the at least one product.
  • the information about the at least one product purchased by the model includes an image in which the model wears the at least one product
  • the method further includes: The method may further include granting a point to the at least one similar model in response to purchasing the at least one purchased product through the web page.
  • prompting the user to upload an image wearing the product purchased by the user through the web page and the image wearing the product purchased by the user is displayed on the web page.
  • updating the model-based product information with information about the body size of the user and an image of wearing the product purchased by the user in response to being uploaded to the database.
  • determining whether the user and each of the plurality of models have similar body dimensions results in a dimension difference that is less than a predetermined value with each of at least one body dimension item of the user among the plurality of models.
  • Selecting at least one model having a corresponding body size item as an item-like model, and determining the at least one similar model based on the determination comprises: selecting an item for a selected number of body size items or more
  • the method may include determining at least one model selected as the similar model as the at least one similar model.
  • the body dimensions of the user and the body dimensions of each of the plurality of models further include percentiles in at least one body part distribution map, wherein the user and each of the plurality of models determine whether the body dimensions are similar.
  • determining the at least one similar model based on the determination, determining at least one model selected as a body part similar model for the at least one selected body part as the at least one similar model. It may include a step.
  • an online product recommendation apparatus includes a database storing model-based product information of a plurality of models, wherein the model-based product information includes information about body dimensions of each of the plurality of models and at least one product purchased by the corresponding model.
  • a web server configured to receive body dimensions from a user via a web page, and at least one similar model having a body size similar to the body size input by the user among the plurality of models by searching the database;
  • a computing and retrieval server comprising a similar model determination module configured to determine a product and a product information retrieval module configured to retrieve information about at least one product purchased by the at least one similar model from the database; Is at least purchased by at least one similar model It may be further configured to provide information about one product to the user through the web page.
  • the body size input by the user and the body size of each of the plurality of models are at least one body size item of height, weight, waist circumference, arm length, leg length, torso circumference, shoulder width, and calf circumference
  • the similar model determination module determines whether each of the user and the plurality of models are similar in body size based on at least one body dimension item of the user and at least one body dimension item of each of the plurality of models And determine the at least one similar model based on the determination.
  • the information on at least one product purchased by the corresponding model may include a product name, a product price, a product dimension and a product image of the at least one product, a product purchase rating for the at least one product, and the corresponding model. It may include at least one of the images wearing the at least one product.
  • the information about the at least one product purchased by the model includes the image of the model wearing the at least one product, the operation and search server, the user has the at least one person
  • the apparatus may further include a point providing module configured to provide points to the at least one similar model in response to purchasing at least one product purchased by the similar model through the web page.
  • the similar model determination module is further configured to generate at least one model having a corresponding body dimension item that results in a dimension difference of less than a predetermined value with each of the at least one body dimension item of the user among the plurality of models. And selecting at least one model selected as the item similar model for the selected number of body size items or more as the at least one similar model.
  • the body size of the user and the body size of each of the plurality of models further comprise percentiles in at least one body part distribution map, wherein the similar model determination module is configured to include the at least one body among the plurality of models. At least one model having a corresponding percentile that produces a difference less than the user's percentile in the portion of the site distribution and below the selected value is selected as the body part similar model, and the body part similar model for the selected number of body parts. It may be further configured to determine the selected at least one model as the at least one similar model.
  • the online product recommendation method includes a database storing model-based product information of a plurality of models, wherein the model-based product information includes information about body dimensions of each of the plurality of models and at least one product purchased by the corresponding model. Including information about the at least one product purchased by the model, wherein the model includes an image of wearing the at least one product, body dimensions from the user via a web page.
  • the user selecting one of the plurality of products as the product of interest may include the user clicking on the displayed product of interest.
  • the method may further include granting a point to the at least one similar model in response to the user purchasing the object of interest through the web page.
  • an online product recommendation method includes a database storing model-based product information of a plurality of models, wherein the model-based product information includes information about body dimensions of each of the plurality of models and at least one product purchased by the corresponding model. Including information about the user; receiving input of the user's body size through 3D body scanning; searching the database for at least one of the plurality of models having a body size similar to the user's body size; Determining a similar model, retrieving information about at least one product purchased by the at least one similar model from the database, and at least one product purchased by the at least one similar model through the web page Providing information about the user to the user. .
  • the convenience of online purchase can be increased by recommending a product and a product size suitable for a user's body size to a user who wants to purchase the online product.
  • an online product recommendation method and apparatus by providing product information purchased by another user having a body size similar to that of the user, the user can purchase a product that fits his / her size and suits his / her own. It has the effect of making it possible.
  • the online product recommendation method and apparatus it is possible to provide a user with an image of wearing a product by another user who has a similar body size to the user to help the user purchase the product. have.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a network diagram in which an online product recommendation apparatus is connected with client terminals according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of the configuration of the online goods recommendation apparatus shown in FIG.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an online product recommendation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 4 illustrates user information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 5 illustrates user information according to an embodiment of the present invention.
  • 6A and 6B are diagrams showing an image of wearing a product purchased by a model selected as a similar model.
  • an online product recommendation method includes a database storing model-based product information of a plurality of models, wherein the model-based product information includes information about body dimensions of each of the plurality of models and at least one product purchased by the corresponding model. Including information about the at least one of the following: building a body, receiving a body dimension from a user through a web page, searching the database and having at least one of the plurality of models having a body size similar to the body size entered by the user. Determining a similarity model of persons, retrieving information about at least one product purchased by the at least one similar model from the database, and at least one purchased by the at least one similar model through the web page Providing the user with information about the product. Can.
  • 'module' or 'unit' refers to a functional part that performs at least one function or operation, and may be implemented in hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • a plurality of 'modules' or a plurality of 'units' may be integrated into at least one module except for 'modules' or 'units' that need to be implemented by specific hardware, and may be implemented as at least one processor.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a network diagram in which an online goods recommendation apparatus according to an embodiment of the present invention is connected to client terminals.
  • a user connects to an online product recommendation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention using a client terminal 120-1 to 120-n through a communication network 150 to associate an online product.
  • the product may be searched for information and purchased online using various web-based support services provided by the online product recommendation apparatus 100.
  • client terminals 120-1 through 120-n may include desktop PCs, tablet PCs, smartphones, note books, note pads, workstations, etc., having wireless LAN and / or wired LAN modules. have.
  • the client terminals 120-1 through 120-n may include a web browser and may be configured to access and browse various web pages by accessing the Internet.
  • the communication network 150 may include the Internet, and may optionally include a wireless LAN such as WiFi and a 3G / 4G wireless communication network.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of the configuration of the online goods recommendation apparatus shown in FIG. 1.
  • the online product recommendation apparatus 100 may include a web server 210, a calculation and search server 220, and a database 230.
  • the components shown in FIG. 2 do not reflect all the functions of the online product recommendation apparatus 100 that can operate in the system for recommending online lectures, and are not essential, so that the online product recommendation apparatus 100 is better than the illustrated components. It should be appreciated that it may include many components or fewer components.
  • Web Online recommendation device 100 may further include a web server (210).
  • the web server 210 may be implemented as a processor with a mass storage device, a personal computer or a workstation.
  • mass storage devices may include disk drives, magnetic disks, optical disks or other suitable storage devices.
  • the web server 210 may be configured to provide at least one web page to the client terminals 120-1 through 120-n in response to the connection by the client terminals 120-1 through 120-n.
  • the arithmetic and retrieval server 220 may include a similar model determination module 222, a merchandise information retrieval module 224, and a point provision module 226 for related control for recommending online merchandise, but the arithmetic and retrieval server The configuration of 220 is not limited thereto.
  • the computation and search server 220 may include a similar model determination module 222.
  • the similar model determination module 222 may be configured to determine another user whose body size is similar to the user as the similar model of the user.
  • the similar model determination module 222 searches the database to determine at least one similar model having a body dimension similar to the user's body dimension among the plurality of models based on the user's body dimensions input from the user. It can be configured to.
  • the body size of the user may include at least one body size item among a height, a weight, a waist circumference, an arm length, a leg length, a body circumference, a shoulder width, and a calf circumference.
  • the similar model determination module 222 determines whether each of the user and the plurality of models is similar in body size based on at least one body dimension item of the user and at least one body dimension item of each of the plurality of models; And determine at least one similar model based on the determination. In one embodiment, the similar model determination module 222 lists at least one model having a corresponding body dimension item that results in a dimension difference of less than a predetermined value with each of the at least one body dimension item of the user from among the plurality of models. And determine at least one model selected as the item similar model for at least a predetermined number of body size items as at least one similar model.
  • the similar model determination module 222 body at least one model having a corresponding percentile resulting in a difference less than a predetermined value from a user's percentile in each of the at least one body part distribution map of the plurality of models. And selecting at least one model selected as a body part similar model for at least a predetermined number of body parts, as at least one similar model.
  • the operation and search server 220 may further include a product information search module 224.
  • the product information retrieval module 224 may be configured to retrieve model based product information based on model information similar in body size to the user.
  • the product information retrieval module 224 may be configured to retrieve model based product information for at least one similar model.
  • information about at least one product purchased or recommended by a similar model may include a product name, a product price, a product dimension and a product image, a product purchase review of the at least one product, and a corresponding model. It may include at least one of the images wearing at least one product.
  • the computation and search server 220 may further include a point provision module 226.
  • the point providing module 226 may be configured to provide points to the similar model when the user views the product wearing image uploaded by the similar model and purchases the corresponding product.
  • the point providing module 226 may be configured to provide a point to the model in response to the user looking at the model that provided the image where the model wore the product and purchasing the product.
  • the web server 210 and the computation and search server 220 are hardware-specific in terms of application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), and PLDs ( It may be implemented using at least one of programmable logic devices, field programmable gate arrays (FPGAs), processors, controllers, micro-controllers, and microprocessors.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs PLDs
  • It may be implemented using at least one of programmable logic devices, field programmable gate arrays (FPGAs), processors, controllers, micro-controllers, and microprocessors.
  • Embodiments that include functionality may be implemented as firmware / software modules executable on a hardware platform to perform at least one function or operation
  • Software modules may be implemented by software applications written in appropriate programming languages.
  • the software module is stored in the web server 210 and the computation and search server 220 or
  • the storage unit may be distributed and stored in the storage unit (not shown) and the web server 210 and the operation and search server 220, and may be executed by the web server 210 and the operation and search server 220.
  • the online goods recommendation apparatus 100 may further include a communication unit (not shown).
  • the communication unit may be implemented with hardware and / or firmware that enables the online product recommendation apparatus 100 to communicate with the user / client group 120-n or another entity (not shown) on the network.
  • the online goods recommendation apparatus 100 may further include a database 230.
  • the database 230 may be linked with the web server 210 and the operation and search server 220.
  • the database 230 may store at least one user's information, and the user's information may include a user ID, body size, product information purchased by the user, and a product wearing image uploaded by the user.
  • the body size of the user may include information about at least one of height, weight, waist circumference, arm length, leg length, chest circumference, shoulder width.
  • the body size of the user may further comprise a percentile in at least one body part distribution.
  • the database 230 may be implemented using a disk drive, magnetic disk, optical disk or other suitable storage device.
  • the online product recommendation apparatus 100 may be configured to operate in association with a web storage that performs a storage function on the Internet separately from or in connection with the database 230. have.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an online product recommendation method according to an embodiment of the present invention.
  • 4 and 5 are diagrams illustrating user information according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the method begins with the step S301 of building a database 230 that stores model-based product information for a plurality of models in accordance with one embodiment of the present invention.
  • the model-based product information may include information about the body size of each of the plurality of models and information about at least one product purchased or recommended by the corresponding model.
  • the product information of model A is the user ID of model A, body dimensions-height (170cm), weight (70kg), waist circumference (32inch), arm length (null), leg length (90cm), chest circumference (null) , Shoulder width (48 cm)-and product name (shorts) purchased by model A (product name: summer shorts), product price ($ 20), product dimensions (32 inches), product image and model A It may include a worn image.
  • the user information is input from the user through the constructed web page or mobile page.
  • the user information may include a user ID, body size, product information purchased by the user, and a product wearing image uploaded by the user.
  • the body size of the user may include information regarding at least one of height, weight, waist circumference, arm length, leg length, chest circumference, and shoulder width.
  • the body size of the user may further comprise a percentile in at least one body part distribution.
  • the user's body size may be measured using a three-dimensional full body scanner.
  • a three-dimensional full-body scanner allows accurate analysis of the human body shape and a portable three-dimensional full-body scanner with reduced size and weight has been developed.
  • the body size of the user may be measured by scanning the user using a 3D whole body scanner.
  • step S305 the database 230 is searched to determine a model having a similar body size as the user among the plurality of models as a similar model of the user.
  • the determination of at least one similar model determines whether each of the user and the plurality of models are similar in body size based on at least one body dimension item of the user and at least one body dimension item of each of the plurality of models. It can be made by.
  • At least one model having a corresponding body dimension item that produces a dimension difference less than a predetermined value with each of the at least one body dimension item of the user from among the plurality of models is selected as an item-like model and selected For at least one body dimension item, at least one model selected as an item-like model may be determined as at least one similar model.
  • the body size of the user whose ID is zeep is height (170cm), weight (70kg), waist circumference (34inch), arm length (68cm), leg length (77cm), chest circumference ( 95 cm) and shoulder width (46 cm).
  • the body dimension items of the user (ID: zeep) and the plurality of other models are respectively compared. Assuming that the difference between the user's body size item and the corresponding body size item of the model is about 1% or less, a similar model is determined when three or more body size items are similar.
  • model ID: goodday2 is height (171cm), weight (69kg), waist circumference (34.5inch), arm length (68cm), leg length (77.5cm), chest circumference (98cm), shoulder width (46 cm). Since the user ID (zeep) and the model ID goodday2 are similar in four body size items such as height, arm length, leg length, and shoulder width, the model ID goodday2 may be selected as a similar model.
  • the user's percentile in at least one body part distribution and the percentile of each of the plurality of models may be used to determine whether the user and each of the plurality of models are similar in body dimensions.
  • the percentile is the percentile of the top percentage of the total population of the same gender.
  • at least one model having a corresponding percentile that produces a difference less than a predetermined value and a user's percentile in each of the at least one body part distribution map may be selected as a body part similar model.
  • the model may be determined as at least one similar model by examining whether there is a model selected as a body part similar model for a predetermined number or more of body parts.
  • a 10% percentile of a male user's height means that the user is in the top 10% of the total male population.
  • the percentile of the body size of the user whose user ID is zeep is height (10%), weight (10%), waist circumference (10%), arm length (10%), leg length ( 10%), chest circumference (10%), shoulder width (10%).
  • the difference between the user's percentile and the model's percentile is less than or equal to 3% in each body part distribution, the case where the difference is less than the selected value is assumed and the similar model is determined for three or more body parts. lets do it.
  • the percentiles of body dimensions of the user (ID: zeep) and the plurality of models are compared respectively.
  • the model (ID: idolido) has a similar shoulder width
  • the model (ID: adventure1) is similar in two body parts of weight and shoulder width
  • the model (ID: addd123) has no similar body parts
  • the model (ID) happyboy) is similar in two body parts, waist circumference and shoulder width.
  • the model ID: goodday2 is similar in seven body parts in total: height, weight, waist circumference, arm length, leg length, chest circumference, and shoulder width. Therefore, the model ID goodday2 may be selected as a similar model.
  • step S307 the model-based product information of at least one similar model is retrieved from the database 230, and the model-based product information found through the web page is provided to the user.
  • the information on at least one product purchased or recommended by the model includes at least one of a product name, a product price, a product dimension and a product image, a product purchase review of the at least one product, and the model. It may include at least one of the images wearing one product.
  • 6A and 6B are diagrams showing an image of wearing a product purchased by a model selected as a similar model. For example, if a model (ID: goodday2) selected as a similar model of the user (ID: zeep) purchases a white T-shirt and a southern shirt, and uploads an image wearing the product, the similar model (ID: goodday2) displays the product. The worn image may be provided to the user ID.
  • a model ID: goodday2 selected as a similar model of the user (ID: zeep) purchases a white T-shirt and a southern shirt, and uploads an image wearing the product
  • ID: goodday2 displays the product.
  • the worn image may be provided to the user ID.
  • step S309 the user is given points to the model in response to the purchase of at least one product purchased or recommended by the model.
  • the user is prompted to upload an image wearing a product purchased by the user through a web page.
  • 'prompting' refers to various operations such as informing a user to upload an image wearing a purchased product through a web page and / or providing a window window for the user to upload the image. It should be understood as a concept of inclusion.
  • the model-based product information is updated with information about the user's body size and the image of the user wearing the purchased product and stored in the database 230 to store the database. 230 may be updated.
  • the arrangement of the components shown may vary depending on the environment or requirements on which the invention is implemented. For example, some components may be omitted or several components may be integrated and implemented as one. In addition, the arrangement order and connection of some components may be changed.
  • the invention may be implemented in hardware, software, firmware, middleware, or a combination thereof, and the system, subsystem, components, or sub-configurations thereof. It should be understood that the elements can be utilized. If implemented in software, the elements of the present invention may be instructions / code segments for performing the necessary tasks.
  • the program or code segments may be stored in a machine readable medium, a computer program product, such as a processor readable medium.
  • Machine readable media or processor readable media may include any medium that can store or transmit information in a form readable and executable by a machine (eg, processor, computer, etc.).
  • the convenience of online purchase can be increased by recommending a product and a product size suitable for a user's body size to a user who wants to purchase the online product.
  • an online product recommendation method and apparatus by providing product information purchased by another user having a body size similar to that of the user, the user can purchase a product that fits his / her size and suits his / her own. It has the effect of making it possible.
  • the online product recommendation method and apparatus it is possible to provide a user with an image of wearing a product by another user who has a similar body size to the user to help the user purchase the product. have.

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Abstract

온라인 상품 추천 방법은, 복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함함 - 를 구축하는 단계, 웹 페이지를 통해 사용자로부터 신체 치수를 입력받는 단계, 상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계, 상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 검색하는 단계, 및 상기 웹 페이지를 통해 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

온라인 상품 추천 방법 및 장치
본 발명은 인터넷을 통한 정보 제공 시스템에 관한 것으로, 더 구체적으로는 온라인 상품을 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
오늘날 정보통신 분야의 비약적인 발전으로 일상적인 생활 방식도 크게 변화하고 있다. 예를 들면, 상품 구매와 관련된 쇼핑 형태에 있어서, 컴퓨터 상의 온라인 쇼핑몰을 이용한 상품 구매의 이용이 비약적으로 확대되고 있고 이에 따라 관련 시장 또한 전세계적으로 높은 성장세를 보이고 있다.
소비자가 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하기 위해서 단말기(예컨대, 컴퓨터)를 이용하여 인터넷을 통해 온라인 쇼핑몰에 접속한다. 이 때, 소비자가 단말기를 통하여 온라인 쇼핑몰에 접속을 하면, 온라인 쇼핑몰은 소비자의 단말기에 온라인 쇼핑몰이 구비하고 있는 상품들을 보여주게 되며, 소비자는 온라인 쇼핑몰에 구축되어 있는 데이터베이스로부터 상품의 설명, 기능, 가격, 판매 조건 등의 상세 내역을 확인해 가며 필요한 상품을 검색하게 된다. 또한, 여러 쇼핑몰에 대한 정보를 비교하여 제공하는 비교 온라인 쇼핑몰에 있어서는 소비자가 선택한 상품을 판매하는 판매처의 가격을 비교하여 가장 싼 판매점을 안내해 주기도 한다.
소비자가 직접 입어보고 신어봐야 확인할 수 있는 의류 및 신발 등과 같은 제품에 대한 온라인 쇼핑몰도 기하급수적으로 늘고 있다. 이러한 온라인 쇼핑몰은 소비자가 편안하게 쇼핑할 수 있는 장점이 있으나, 제공되는 의류나 신발 등의 사이즈에 대한 정보가 단순히 그 치수 정보뿐이어서 매우 미흡한 상태이다. 이러한 의류 및 신발은 경험 제품에 속하기 때문에 직접 경험해 보기 전까지는 소비자가 구매 의사를 정하는데 많은 어려움이 있다.
오늘날 의류 사이즈에 대한 표준이 없고 같은 사람이라도 의류에 따라서 또는 판매자에 따라서 서로 다른 사이즈가 맞는 경우가 있다. 이러한 이유로, 온라인 상품을 구매하려는 고객들은, 재주문과 같이 자신의 사이즈를 확신하는 경우를 제외하곤 일반적으로 구매에 큰 어려움을 겪곤 한다. 또한, 고객이 오프라인의 매장을 방문하는 경우에도 서로 다른 스타일의 옷인 경우 입어보기 전에는 어떠한 사이즈가 맞는지 알 수 없다는 문제가 있다.
본 발명의 과제는 온라인 상품을 구매하려는 사용자에게 사용자의 신체 치수에 맞는 상품 및 상품 사이즈를 추천함으로써 온라인 구매의 편의를 증대시킨 온라인 상품을 추천하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 과제는 사용자에게 사용자와 유사한 신체 치수를 가진 다른 사용자가 구매한 상품 정보를 제공함으로써 사용자가 자신의 사이즈에 맞고 또한 자신에게 어울리는 상품을 구매할 수 있도록 한 온라인 상품을 추천하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 과제는 사용자에게 사용자와 유사한 신체 치수를 가진 다른 사용자가 상품을 착용한 이미지를 제공하여 사용자가 상품을 구매하는데 도움을 줄 수 있는 온라인 상품을 추천하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예의 일 특징에 따르면, 온라인 상품 추천 방법이 제공된다. 온라인 상품 추천 방법은, 복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함함 - 를 구축하는 단계, 웹 페이지를 통해 사용자로부터 신체 치수를 입력받는 단계, 상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계, 상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 검색하는 단계, 및 상기 웹 페이지를 통해 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자가 입력한 신체 치수 및 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수는 키, 몸무게, 허리 둘레, 팔 길이, 다리 길이, 가슴 둘레, 어깨 너비 중 적어도 하나의 신체 치수 항목을 포함하고, 상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 가장 유사도가 높은 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계는 상기 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목과 상기 복수의 모델 각각의 적어도 하나의 신체 치수 항목에 기초하여 상기 사용자와 상기 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하는 단계, 및 상기 판정에 기초하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는, 상기 적어도 하나의 상품의 상품명, 상품 가격, 상품 치수 및 상품 이미지, 상기 적어도 하나의 상품에 대한 상품 구매 평 및 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지를 포함하고, 상기 방법은, 상기 사용자가 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품을 상기 웹 페이지를 통해 구입하는 것에 응답하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델에게 포인트를 부여하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자로 하여금 상기 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지를 상기 웹 페이지를 통해 업로드하도록 프롬프팅(prompting)하는 단계, 및 상기 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지가 상기 웹 페이지에 업로드되는 것에 응답하여 상기 사용자의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지로 상기 모델 기반의 상품 정보를 업데이트하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자와 상기 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하는 단계는, 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목의 각각과 선정된 값 이하의 치수 차를 낳는 대응하는 신체 치수 항목을 갖는 적어도 하나의 모델을 항목 유사 모델로 선정하는 단계를 포함하고, 상기 판정에 기초하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계는, 선정된 개수 이상의 신체 치수 항목에 대하여 항목 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 상기 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자의 신체 치수 및 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수는 적어도 하나의 신체 부위 분포도에서의 백분위를 더 포함하며, 상기 사용자와 상기 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하는 단계는, 상기 복수의 모델 중에서 상기 적어도 하나의 신체 부위 분포도의 각각에서의 상기 사용자의 백분위와 선정된 값 이하의 차를 낳는 대응하는 백분위를 갖는 적어도 하나의 모델을 신체 부위 유사 모델로 선정하는 단계를 포함하고, 상기 판정에 기초하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계는, 선정된 개수 이상의 신체 부위에 대하여 신체 부위 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 상기 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예의 다른 특징에 따르면, 온라인 상품 추천 장치가 제공된다. 본 장치는, 복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함함 -, 웹 페이지를 통해 사용자로부터 신체 치수를 입력받도록 구성된 웹 서버, 및 상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하도록 구성된 유사 모델 결정 모듈 및 상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 검색하도록 구성된 상품 정보 검색 모듈을 포함하는 연산 및 검색 서버를 포함하고, 상기 웹 서버는 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 상기 웹 페이지를 통해 상기 사용자에게 제공하도록 더 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자가 입력한 신체 치수 및 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수는 키, 몸무게, 허리 둘레, 팔 길이, 다리 길이, 몸통 둘레, 어깨 너비, 종아리 둘레 중 적어도 하나의 신체 치수 항목을 포함하고, 상기 유사 모델 결정 모듈은 상기 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목과 상기 복수의 모델 각각의 적어도 하나의 신체 치수 항목에 기초하여 상기 사용자와 상기 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하고, 상기 판정에 기초하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하도록 더 구성될 수 있다.
일 실시예에서 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는, 상기 적어도 하나의 상품의 상품명, 상품 가격, 상품 치수 및 상품 이미지, 상기 적어도 하나의 상품에 대한 상품 구매 평 및 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지를 포함하고, 상기 연산 및 검색 서버는, 상기 사용자가 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품을 상기 웹 페이지를 통해 구입하는 것에 응답하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델에게 포인트를 제공하도록 구성된 포인트 제공 모듈을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 유사 모델 결정 모듈은, 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목의 각각과 선정된 값 이하의 치수 차를 낳는 대응하는 신체 치수 항목을 갖는 적어도 하나의 모델을 항목 유사 모델로 선정하고, 선정된 개수 이상의 신체 치수 항목에 대하여 항목 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 상기 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하도록 더 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자의 신체 치수 및 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수는 적어도 하나의 신체 부위 분포도에서의 백분위를 더 포함하며, 상기 유사 모델 결정 모듈은 상기 복수의 모델 중에서 상기 적어도 하나의 신체 부위 분포도의 각각에서의 상기 사용자의 백분위와 선정된 값 이하의 차를 낳는 대응하는 백분위를 갖는 적어도 하나의 모델을 신체 부위 유사 모델로 선정하고, 선정된 개수 이상의 신체 부위에 대하여 신체 부위 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 상기 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예의 또 다른 특징에 따르면, 또 다른 온라인 상품 추천 방법이 제공된다. 온라인 상품 추천 방법은 복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함하고, 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지를 포함함 - 를 구축하는 단계, 웹 페이지를 통해 사용자로부터 신체 치수를 입력받는 단계, 상기 웹 페이지를 통해 복수의 상품을 디스플레이하는 단계, 상기 웹 페이지에서 상기 사용자가 상기 복수의 상품 중 하나의 상품을 관심 대상 상품으로 선택하는 것에 응답하여, 상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 선택된 관심 대상 상품과 동일한 상품을 구입하였고 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가지고 있는 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계, 상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 상기 관심 대상 상품을 착용한 이미지를 검색하는 단계, 및 상기 웹 페이지를 통해 상기 검색된 이미지를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자가 상기 복수의 상품 중 하나의 상품을 관심 대상 상품으로 선택하는 것은, 상기 사용자가 상기 디스플레이된 관심 대상 상품을 클릭하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자가 상기 관심 대상 상품을 상기 웹 페이지를 통해 구입하는 것에 응답하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델에게 포인트를 부여하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예의 또 다른 특징에 따르면, 온라인 상품 추천 방법이 제공된다. 온라인 상품 추천 방법은, 복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함함 - 를 구축하는 단계, 3D 바디스캐닝을 통해 사용자의 신체 치수를 입력받는 단계, 상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자의 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계, 상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 검색하는 단계, 및 상기 웹 페이지를 통해 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 온라인 상품 추천 방법 및 장치에 따르면, 온라인 상품을 구매하려는 사용자에게 사용자의 신체 치수에 맞는 상품 및 상품 사이즈를 추천함으로써 온라인 구매의 편의를 증대시킬 수 있다는 효과가 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 온라인 상품 추천 방법 및 장치에 따르면, 사용자에게 사용자와 유사한 신체 치수를 가진 다른 사용자가 구매한 상품 정보를 제공함으로써 사용자가 자신의 사이즈에 맞고 또한 자신에게 어울리는 상품을 구매할 수 있도록 해주는 효과가 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 온라인 상품 추천 방법 및 장치에 따르면, 사용자에게 사용자와 유사한 신체 치수를 가진 다른 사용자가 상품을 착용한 이미지를 제공하여 사용자가 상품을 구매하는데 도움을 줄 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 상품 추천 장치가 클라이언트 단말기들과 접속되는 네트워크 다이어그램을 도시한 도면
도 2는 도 1에 도시된 온라인 상품 추천 장치의 구성의 일 실시예를 도시한 블록도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 상품 추천 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보를 나타내는 도면
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보를 나타내는 도면
도 6a 및 도 6b는 유사 모델로 선정된 모델이 구입한 상품을 착용한 이미지를 도시하는 도면
발명의 실시예의 일 특징에 따르면, 온라인 상품 추천 방법이 제공된다. 온라인 상품 추천 방법은, 복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함함 - 를 구축하는 단계, 웹 페이지를 통해 사용자로부터 신체 치수를 입력받는 단계, 상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계, 상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 검색하는 단계, 및 상기 웹 페이지를 통해 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
발명의 이점들과 특징들 그리고 이들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해 질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 실시예들은 단지 본 발명의 개시가 완전하도록 하며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려 주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 발명을 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들어, 단수로 표현된 구성 요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성 요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성이 배제되는 것은 아니다.
본 명세서에 기재된 실시예에 있어서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 혹은 복수의 '부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
덧붙여, 다르게 정의되지 않는 한 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 보다 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 상품 추천 장치가 클라이언트 단말기들과 접속되는 네트워크 다이어그램을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 사용자는 클라이언트 단말기(120-1 내지 120-n)를 이용해 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 상품 추천 장치(100)에 통신망(150)을 통해 접속하여 온라인 상품 관련 정보를 검색하고 온라인 상품 추천 장치(100)에서 제공되는 각종 웹 기반의 지원 서비스 이용하여 온라인으로 상품을 구매할 수 있다. 일 실시예에서, 클라이언트 단말기(120-1 내지 120-n)는 무선 랜 및/또는 유선 랜 모듈을 구비한 데스크탑 PC, 태블릿 PC, 스마트 폰, 노트 북, 노트 패드, 워크스테이션 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 클라이언트 단말기(120-1 내지 120-n)는 웹 브라우저를 구비할 수 있고 이를 할용하여 인터넷에 엑세스하여 각종 웹 페이지를 브라우징 및 검색할 수 있도록 구성될 수 있다. 통신망(150)은 인터넷(Internet)을 포함할 수 있고, 선택적으로 WiFi 등의 무선 랜 및 3G/4G 무선 통신망을 포함할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 온라인 상품 추천 장치의 구성의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 상품 추천 장치(100)는 웹서버(210), 연산 및 검색서버(220) 및 데이터베이스(230)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 구성요소들은 온라인 강의를 추천하는 시스템에서 작동 가능한 온라인 상품 추천 장치(100)의 모든 기능을 반영한 것이 아니고 필수적인 것도 아니어서, 온라인 상품 추천 장치(100)는 도시된 구성요소들 보다 많은 구성요소를 포함하거나 그 보다 적은 구성요소를 포함할 수 있음을 인식하여야 한다.
웹 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 상품 추천 장치(100)는 웹 서버(210)를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 웹 서버(210)는 대용량 기억 장치를 구비한 프로세서, 개인용 컴퓨터 또는 워크스테이션 등으로 구현될 수 있다. 통상, 대용량 기억 장치는 디스크 드라이브, 자기 디스크, 광 디스크 또는 다른 적절한 기억 장치를 포함할 수 있다. 웹 서버(210)는 클라이언트 단말기(120-1 내지 120-n)에 의한 그로의 접속에 응답하여 클라이언트 단말기(120-1 내지 120-n)에 적어도 하나의 웹 페이지를 제공하도록 구성될 수 있다.
연산 및 검색 서버(220)는 온라인 상품을 추천하기 위한 관련된 제어를 위해 유사 모델 결정 모듈(222), 상품 정보 검색 모듈(224) 및 포인트 제공 모듈(226)을 포함할 수 있으나, 연산 및 검색 서버(220)의 구성이 이에 한정되는 것은 아니다.
연산 및 검색 서버(220)는 유사 모델 결정 모듈(222)을 포함할 수 있다. 유사 모델 결정 모듈(222)은 사용자와 신체 치수가 유사한 다른 사용자를 사용자의 유사 모델로 결정하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 유사 모델 결정 모듈(222)은 사용자로부터 입력된 사용자의 신체 치수를 기초로, 데이터베이스를 탐색하여 복수의 모델 중에서 사용자의 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하도록 구성될 수 있다. 여기서 사용자의 신체 치수는 키, 몸무게, 허리 둘레, 팔 길이, 다리 길이, 몸통 둘레, 어깨 너비, 종아리 둘레 중 적어도 하나의 신체 치수 항목을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 유사 모델 결정 모듈(222)은 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목과 복수의 모델 각각의 적어도 하나의 신체 치수 항목에 기초하여 사용자와 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하고, 판정에 기초하여 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 유사 모델 결정 모듈(222)은 복수의 모델 중에서 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목의 각각과 선정된 값 이하의 치수 차를 낳는 대응하는 신체 치수 항목을 갖는 적어도 하나의 모델을 항목 유사 모델로 결정하고, 선정된 개수 이상의 신체 치수 항목에 대하여 항목 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 유사 모델 결정 모듈(222)은 복수의 모델 중에서 적어도 하나의 신체 부위 분포도의 각각에서의 사용자의 백분위와 선정된 값 이하의 차를 낳는 대응하는 백분위를 갖는 적어도 하나의 모델을 신체 부위 유사 모델로 선정하고, 선정된 개수 이상의 신체 부위에 대하여 신체 부위 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하도록 구성될 수 있다.
연산 및 검색 서버(220)는 상품 정보 검색 모듈(224)을 더 포함할 수 있다. 상품 정보 검색 모듈(224)은 사용자와 신체 치수가 유사한 모델 정보를 기초로 모델 기반의 상품 정보를 검색하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서 상품 정보 검색 모듈(224)은 적어도 한 명의 유사 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 검색하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는, 적어도 하나의 상품의 상품명, 상품 가격, 상품 치수 및 상품 이미지, 적어도 하나의 상품에 대한 상품 구매 평 및 해당 모델이 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
연산 및 검색 서버(220)는 포인트 제공 모듈(226)을 더 포함할 수 있다. 포인트 제공 모듈(226)은 사용자가 자신의 유사 모델이 업로드한 상품 착용 이미지를 보고 해당 상품을 구입한 경우, 해당 유사 모델에게 포인트를 제공하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 포인트 제공 모듈(226)은 사용자가 모델이 상품을 착용한 이미지를 제공한 모델을 보고 해당 상품을 구입하는 것에 응답하여 해당 모델에게 포인트를 제공하도록 구성될 수 있다.
이상으로 설명한 실시예에서, 웹서버(210) 및 연산 및 검색 서버(220)는 하드웨어적 측면에서 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs (digital signal processors), DSPDs (digital signal processing devices), PLDs (programmable logic devices), FPGAs (field programmable gate arrays, 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers) 및 마이크로 프로세서(microprocessors) 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 절차나 단계 또는 기능을 포함하는 실시예들은 적어도 하나의 기능 또는 작동을 수행하게 하는, 하드웨어 플랫폼 상에서 실행가능한 펌웨어/소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션에 의해 구현될 수 있다. 이 경우, 소프트웨어 모듈은 웹서버(210) 및 연산 및 검색 서버(220)에 저장되거나 저장부(도시되지 않음)와 웹서버(210) 및 연산 및 검색 서버(220)에 분산 저장될 수 있으며 웹서버(210) 및 연산 및 검색 서버(220)에 의해 실행될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 상품 추천 장치(100)는 통신부(도시되지 않음)를 더포함할 수 있다. 통신부는 온라인 상품 추천 장치(100)가 사용자/클라이언트 그룹(120-n) 또는 네트워크 상의 다른 엔터티(도시되지 않음)와 통신할 수 있도록 지원하는 하드웨어 및/또는 펌웨어로 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 상품 추천 장치(100)는 데이터베이스(230)를 더 포함할 수 있다. 데이터베이스(230)는 웹서버(210) 및 연산 및 검색 서버(220)와 연동될 수 있다. 일 실시예에서, 데이터베이스(230)는 적어도 하나의 사용자의 정보를 저장할 수 있으며, 사용자의 정보는 사용자 ID, 신체 치수, 사용자가 구입한 상품 정보, 사용자가 업로드한 상품 착용 이미지를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자의 신체 치수는 키, 몸무게, 허리 둘레, 팔 길이, 다리 길이, 가슴 둘레, 어깨 너비 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에서 사용자의 신체 치수는 적어도 하나의 신체 부위 분포도에서의 백분위를 더 포함할 수 있다.
데이터베이스(230)는 디스크 드라이브, 자기 디스크, 광 디스크 또는 다른 적절한 기억 장치를 이용하여 구현될 수 있다. 일 실시예에서 온라인 상품 추천 장치(100)는 데이터베이스(230)와는 별도로 또는 데이터베이스(230)와 연계하여 인터넷(Internet)상에서 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작하도록 구성될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 상품 추천 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 4는 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보를 나타내는 도면이다.
본 방법은 본 발명의 일 실시예에 따라 복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스(230)를 구축하는 단계(S301)로부터 시작된다. 여기서, 모델 기반의 상품 정보는 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 모델 A의 상품 정보는 모델 A의 사용자 ID, 신체 치수 - 키(170cm), 몸무게(70kg), 허리 둘레(32inch), 팔 길이(null), 다리 길이(90cm), 가슴 둘레(null), 어깨 너비(48cm) - 및 모델 A가 구입한 상품(반바지)에 관한 정보인 상품명(여름 반바지), 상품 가격(2,0000원), 상품 치수(32inch), 상품 이미지 및 모델 A가 상품을 착용한 이미지를 포함할 수 있다.
단계(S303)에서는, 구축된 웹 페이지 또는 모바일 페이지를 통해 사용자로부터 사용자 정보를 입력 받는다. 일 실시예에에서, 사용자 정보는 사용자 ID, 신체 치수, 사용자가 구입한 상품 정보, 사용자가 업로드한 상품 착용 이미지를 포함할 수 있다. 사용자의 신체 치수는 키, 몸무게, 허리 둘레, 팔 길이, 다리 길이, 가슴 둘레, 어깨 너비 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에서 사용자의 신체 치수는 적어도 하나의 신체 부위 분포도에서의 백분위를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서 사용자의 신체 치수는 3차원 전신 스캐너를 이용하여 측정할 수 있다. 3차원 전신 스캐너를 통해 인체 형상의 정확한 분석이 가능하며, 크기와 무게를 줄인 휴대용 3차원 전신 스캐너가 개발되었다. 3차원 전신 스캐너를 이용하여 사용자를 스캐닝하여 사용자의 신체 치수를 측정할 수 있다.
단계(S305)에서는, 본 발명의 일 실시예에 따라 데이터베이스(230)를 탐색하여 복수의 모델 중에서 사용자와 유사한 신체 치수를 가지는 모델을 사용자의 유사 모델로 결정한다. 일 실시예에서, 적어도 한 명의 유사 모델의 결정은 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목과 복수의 모델 각각의 적어도 하나의 신체 치수 항목에 기초하여 사용자와 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하는 것에 의해 이루어질 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 모델 중에서 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목의 각각과 선정된 값 이하의 치수 차를 낳는 대응하는 신체 치수 항목을 갖는 적어도 하나의 모델을 항목 유사 모델로 선정하고, 선정된 개수 이상의 신체 치수 항목에 대하여 항목 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정할 수 있다.
예컨대, 도 4를 참조하면, 사용자의 ID가 zeep인 사용자의 신체 치수가 키(170cm), 몸무게(70kg), 허리둘레(34inch), 팔 길이(68cm), 다리 길이(77cm), 가슴 둘레(95cm), 어깨 너비(46cm)이다. 사용자(ID: zeep)와 다른 복수의 모델과의 신체 치수 항목을 각각 비교한다. 선정된 값 이하의 치수 차를 낳는 경우를 사용자의 신체 치수 항목과 모델의 대응하는 신체 치수 항목의 차이가 1% 내외인 경우라고 가정하고, 3개 이상의 신체 치수 항목에 대하여 유사한 경우 유사 모델로 결정한다고 가정하자. 사용자(ID: zeep)의 각 신체 치수 항목에 대해서 유사한 범위는 키(168.3~171.7cm), 몸무게(69.3~70.7kg), 허리둘레(33.7~34.3inch), 팔 길이(67.3~68.7cm), 다리 길이(76.2~77.8cm), 가슴 둘레(94~96cm), 어깨 너비(45.5~46.5cm)의 신체 치수를 가진 경우이다. 모델(ID: idolido) 및 모델(ID: addd123)은 유사한 신체 치수 항목이 없고, 모델(ID: adventure1)은 팔 길이 항목, 모델(ID: happyboy)은 허리둘레 항목에서 유사하다. 한편, 모델(ID: goodday2)의 신체 치수는 키(171cm), 몸무게(69kg), 허리둘레(34.5inch), 팔 길이(68cm), 다리 길이(77.5cm), 가슴 둘레(98cm), 어깨 너비(46cm)이다. 사용자(ID: zeep)와 모델(ID: goodday2)는 키, 팔 길이, 다리 길이, 어깨 너비 총 4개의 신체 치수 항목에서 유사하므로, 모델(ID: goodday2)이 유사 모델로 선정될 수 있다.
일 실시예에서, 사용자와 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하기 위해 적어도 하나의 신체 부위 분포도에서의 사용자의 백분위와 복수의 모델 각각의 백분위를 이용할 수 있다. 백분위란 각 부위별 신체 치수를 가진 사용자가 동일한 성별의 전체 인구 중 상위 몇 %에 속하는지에 대한 백분위이다. 이 실시예에 따르면, 복수의 모델 중에서 적어도 하나의 신체 부위 분포도의 각각에서의 사용자의 백분위와 선정된 값 이하의 차를 낳는 대응하는 백분위를 갖는 적어도 하나의 모델을 신체 부위 유사 모델로 선정할 수 있다. 이 경우, 선정된 개수 이상의 신체 부위에 대하여 신체 부위 유사 모델로 선정된 모델이 있는지를 조사하여 해당 모델을 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정할 수 있다.
예컨대, 남성인 사용자의 키의 백분위가 10%라는 의미는 전체 남성 인구 중 해당 사용자가 키에 대해서 상위 10%에 위치한다는 것이다. 예컨대, 도 5를 참조하면, 사용자의 ID가 zeep인 사용자의 신체 치수의 백분위는 키(10%), 몸무게(10%), 허리둘레(10%), 팔 길이(10%), 다리 길이(10%), 가슴 둘레(10%), 어깨 너비(10%)이다. 선정된 값 이하의 차이를 낳는 경우를 각 신체 부위 분포도에서 사용자의 백분위와 모델의 백분위의 차이가 백분위 3% 내외인 경우라고 가정하고, 3개 이상의 신체 부위에 대하여 유사한 경우 유사 모델로 결정한다고 가정하자. 사용자(ID: zeep)와 복수의 모델과의 신체 치수의 백분위를 각각 비교한다. 모델(ID: idolido)은 어깨 너비가 유사하고, 모델(ID: adventure1)은 몸무게 및 어깨 너비의 2개의 신체 부위에 있어서 유사하며, 모델(ID: addd123)은 유사한 신체 부위가 없고, 모델(ID: happyboy)은 허리둘레 및 어깨 너비의 2개의 신체 부위에 있어서 유사하다. 한편, 모델(ID: goodday2)은 키, 몸무게, 허리 둘레, 팔 길이, 다리 길이, 가슴 둘레 및 어깨 너비의 총 7개의 신체 부위에 있어서 유사하다. 따라서, 모델(ID: goodday2)이 유사 모델로 선정될 수 있다.
단계(S307)에서는 데이터베이스(230)로부터 적어도 한 명의 유사 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 검색하고, 웹 페이지를 통해 검색된 모델 기반의 상품 정보를 사용자에게 제공한다. 일 실시예에서 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는, 적어도 하나의 상품의 상품명, 상품 가격, 상품 치수 및 상품 이미지, 적어도 하나의 상품에 대한 상품 구매 평 및 해당 모델이 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 유사 모델로 선정된 모델이 구입한 상품을 착용한 이미지를 도시하는 도면이다. 예컨대, 사용자(ID: zeep)의 유사 모델로 선정된 모델(ID: goodday2)이 흰 티셔츠와 남방을 구입하고 그 상품을 착용한 이미지를 각각 업로드한 경우, 유사 모델(ID: goodday2)이 상품을 착용한 이미지를 사용자(ID: zeep)에게 제공할 수 있다.
단계(S309)에서는 사용자가 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품을 구입하는 것에 응답하여 해당 모델에게 포인트를 부여한다. 단계(S311)에서는 사용자로 하여금 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지를 웹 페이지를 통해 업로드하도록 프롬프팅(prompting)한다. 여기서 '프롬프팅'이란 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지를 웹 페이지를 통해 업로드하도록 사용자에게 안내하는 동작 및/또는 사용자가 해당 이미지를 업로드할 수 있도록 윈도우 창을 제공하는 동작 등의 제반 동작을 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지를 웹 페이지에 업로드하면, 사용자의 신체 치수에 관한 정보 및 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지로 모델 기반의 상품 정보를 업데이트하여 데이터베이스(230)에 저장하여 데이터베이스(230)를 갱신할 수 있다.
본원에 개시된 실시예들에 있어서, 도시된 구성 요소들의 배치는 발명이 구현되는 환경 또는 요구 사항에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, 일부 구성 요소가 생략되거나 몇몇 구성 요소들이 통합되어 하나로 실시될 수 있다. 또한 일부 구성 요소들의 배치 순서 및 연결이 변경될 수 있다.
본 발명 및 그 다양한 기능적 구성 요소들은 특정 실시예들로 설명되었으나, 본 발명은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있으며, 시스템, 서브시스템, 구성 요소들 또는 이들의 서브 구성 요소들로 활용될 수 있음을 이해하여야 한다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 본 발명의 요소들은 필요한 작업들을 수행하기 위한 명령어들/코드 세그먼트들이 될 수 있다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독가능 매체와 같은 머신 판독가능 매체, 컴퓨터 프로그램 제품 내에 저장될 수 있다. 머신 판독가능 매체 또는 프로세서 판독가능 매체는 머신(예컨대, 프로세서, 컴퓨터 등)에 의해 판독되고 실행 가능한 형태로 정보를 저장 또는 전송할 수 있는 임의의 매체를 포함할 수 있다.
이상에서는 본 발명의 다양한 실시예들에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예들에 한정되지 아니하며, 상술한 실시예들은 첨부하는 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양하게 변형 실시될 수 있음은 물론이고, 이러한 변형 실시예들이 본 발명의 기술적 사상이나 범위와 별개로 이해되어져서는 아니 될 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 오직 첨부된 특허청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.
본 발명의 실시예들에 따른 온라인 상품 추천 방법 및 장치에 따르면, 온라인 상품을 구매하려는 사용자에게 사용자의 신체 치수에 맞는 상품 및 상품 사이즈를 추천함으로써 온라인 구매의 편의를 증대시킬 수 있다는 효과가 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 온라인 상품 추천 방법 및 장치에 따르면, 사용자에게 사용자와 유사한 신체 치수를 가진 다른 사용자가 구매한 상품 정보를 제공함으로써 사용자가 자신의 사이즈에 맞고 또한 자신에게 어울리는 상품을 구매할 수 있도록 해주는 효과가 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 온라인 상품 추천 방법 및 장치에 따르면, 사용자에게 사용자와 유사한 신체 치수를 가진 다른 사용자가 상품을 착용한 이미지를 제공하여 사용자가 상품을 구매하는데 도움을 줄 수 있는 효과가 있다.

Claims (19)

  1. 온라인 상품 추천 방법으로서,
    복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함함 - 를 구축하는 단계,
    웹 페이지를 통해 사용자로부터 신체 치수를 입력받는 단계,
    상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계,
    상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 검색하는 단계, 및
    상기 웹 페이지를 통해 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계
    를 포함하는 온라인 상품 추천 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자가 입력한 신체 치수 및 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수는 키, 몸무게, 허리 둘레, 팔 길이, 다리 길이, 가슴 둘레, 어깨 너비 중 적어도 하나의 신체 치수 항목을 포함하고,
    상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 가장 유사도가 높은 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계는
    상기 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목과 상기 복수의 모델 각각의 적어도 하나의 신체 치수 항목에 기초하여 상기 사용자와 상기 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하는 단계, 및
    상기 판정에 기초하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계를 포함하는, 온라인 상품 추천 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는, 상기 적어도 하나의 상품의 상품명, 상품 가격, 상품 치수 및 상품 이미지, 상기 적어도 하나의 상품에 대한 상품 구매 평 및 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지 중 적어도 하나를 포함하는, 온라인 상품 추천 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지를 포함하고,
    상기 방법은, 상기 사용자가 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품을 상기 웹 페이지를 통해 구입하는 것에 응답하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델에게 포인트를 부여하는 단계를 더 포함하는 온라인 상품 추천 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 사용자로 하여금 상기 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지를 상기 웹 페이지를 통해 업로드하도록 프롬프팅(prompting)하는 단계, 및
    상기 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지가 상기 웹 페이지에 업로드되는 것에 응답하여 상기 사용자의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 사용자가 구입한 상품을 착용한 이미지로 상기 모델 기반의 상품 정보를 업데이트하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는, 온라인 상품 추천 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 사용자와 상기 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하는 단계는, 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목의 각각과 선정된 값 이하의 치수 차를 낳는 대응하는 신체 치수 항목을 갖는 적어도 하나의 모델을 항목 유사 모델로 선정하는 단계를 포함하고,
    상기 판정에 기초하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계는, 선정된 개수 이상의 신체 치수 항목에 대하여 항목 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 상기 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하는 단계를 포함하는, 온라인 상품 추천 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 사용자의 신체 치수 및 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수는 적어도 하나의 신체 부위 분포도에서의 백분위를 더 포함하며,
    상기 사용자와 상기 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하는 단계는, 상기 복수의 모델 중에서 상기 적어도 하나의 신체 부위 분포도의 각각에서의 상기 사용자의 백분위와 선정된 값 이하의 차를 낳는 대응하는 백분위를 갖는 적어도 하나의 모델을 신체 부위 유사 모델로 선정하는 단계를 포함하고,
    상기 판정에 기초하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계는, 선정된 개수 이상의 신체 부위에 대하여 신체 부위 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 상기 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하는 단계를 포함하는, 온라인 상품 추천 방법.
  8. 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능 기록매체로서, 상기 프로그램은 명령어들을 포함하고, 상기 명령어들은 컴퓨터에 의해 실행될 때 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는, 컴퓨터 판독가능 기록매체.
  9. 온라인 상품 추천 장치로서,
    복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함함 -,
    웹 페이지를 통해 사용자로부터 신체 치수를 입력받도록 구성된 웹 서버, 및
    상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하도록 구성된 유사 모델 결정 모듈 및 상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 검색하도록 구성된 상품 정보 검색 모듈을 포함하는 연산 및 검색 서버
    를 포함하고,
    상기 웹 서버는 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 상기 웹 페이지를 통해 상기 사용자에게 제공하도록 더 구성된, 온라인 상품 추천 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 사용자가 입력한 신체 치수 및 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수는 키, 몸무게, 허리 둘레, 팔 길이, 다리 길이, 몸통 둘레, 어깨 너비, 종아리 둘레 중 적어도 하나의 신체 치수 항목을 포함하고,
    상기 유사 모델 결정 모듈은
    상기 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목과 상기 복수의 모델 각각의 적어도 하나의 신체 치수 항목에 기초하여 상기 사용자와 상기 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하고,
    상기 판정에 기초하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하도록 더 구성되는, 온라인 상품 추천 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는, 상기 적어도 하나의 상품의 상품명, 상품 가격, 상품 치수 및 상품 이미지, 상기 적어도 하나의 상품에 대한 상품 구매 평 및 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지 중 적어도 하나를 포함하는, 온라인 상품 추천 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지를 포함하고,
    상기 연산 및 검색 서버는, 상기 사용자가 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품을 상기 웹 페이지를 통해 구입하는 것에 응답하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델에게 포인트를 제공하도록 구성된 포인트 제공 모듈을 더 포함하는, 온라인 상품 추천 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 유사 모델 결정 모듈은, 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목의 각각과 선정된 값 이하의 치수 차를 낳는 대응하는 신체 치수 항목을 갖는 적어도 하나의 모델을 항목 유사 모델로 선정하고,
    선정된 개수 이상의 신체 치수 항목에 대하여 항목 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 상기 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하도록 더 구성되는, 온라인 상품 추천 장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 사용자의 신체 치수 및 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수는 적어도 하나의 신체 부위 분포도에서의 백분위를 더 포함하며,
    상기 유사 모델 결정 모듈은 상기 복수의 모델 중에서 상기 적어도 하나의 신체 부위 분포도의 각각에서의 상기 사용자의 백분위와 선정된 값 이하의 차를 낳는 대응하는 백분위를 갖는 적어도 하나의 모델을 신체 부위 유사 모델로 선정하고,
    선정된 개수 이상의 신체 부위에 대하여 신체 부위 유사 모델로 선정된 적어도 하나의 모델을 상기 적어도 한 명의 유사 모델로서 결정하도록 더 구성되는, 온라인 상품 추천 장치.
  15. 온라인 상품 추천 방법으로서,
    복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함하고, 상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보는 상기 해당 모델이 상기 적어도 하나의 상품을 착용한 이미지를 포함함 - 를 구축하는 단계,
    웹 페이지를 통해 사용자로부터 신체 치수를 입력받는 단계,
    상기 웹 페이지를 통해 복수의 상품을 디스플레이하는 단계,
    상기 웹 페이지에서 상기 사용자가 상기 복수의 상품 중 하나의 상품을 관심 대상 상품으로 선택하는 것에 응답하여, 상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 선택된 관심 대상 상품과 동일한 상품을 구입하였거나 상기 선택된 관심 대상 상품과 동일한 상품을 추천하였고 상기 사용자가 입력한 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가지고 있는 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계,
    상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 상기 관심 대상 상품을 착용한 이미지를 검색하는 단계, 및
    상기 웹 페이지를 통해 상기 검색된 이미지를 상기 사용자에게 제공하는 단계
    를 포함하는 온라인 상품 추천 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 복수의 상품 중 하나의 상품을 관심 대상 상품으로 선택하는 것은, 상기 사용자가 상기 디스플레이된 관심 대상 상품을 클릭하는 것을 포함하는, 온라인 상품 추천 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 관심 대상 상품을 상기 웹 페이지를 통해 구입하는 것에 응답하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델에게 포인트를 부여하는 단계를 더 포함하는 온라인 상품 추천 방법.
  18. 온라인 상품 추천 방법으로서,
    복수의 모델에 대한 모델 기반의 상품 정보를 저장한 데이터베이스 - 상기 모델 기반의 상품 정보는 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수에 관한 정보 및 상기 해당 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 포함함 - 를 구축하는 단계,
    3D 바디스케닝(body scanning)을 통해 사용자의 신체 치수를 입력받는 단계,
    상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 복수의 모델 중에서 상기 사용자의 신체 치수와 유사한 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계,
    상기 데이터베이스로부터 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 검색하는 단계, 및
    상기 웹 페이지를 통해 상기 적어도 한 명의 유사 모델이 구입하거나 추천한 적어도 하나의 상품에 관한 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계
    를 포함하는 온라인 상품 추천 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 사용자의 신체 치수 및 상기 복수의 모델 각각의 신체 치수는 키, 몸무게, 허리 둘레, 팔 길이, 다리 길이, 가슴 둘레, 어깨 너비 중 적어도 하나의 신체 치수 항목을 포함하고,
    상기 데이터베이스를 탐색하여 상기 사용자의 신체 치수와 가장 유사도가 높은 신체 치수를 가진 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계는
    상기 사용자의 적어도 하나의 신체 치수 항목과 상기 복수의 모델 각각의 적어도 하나의 신체 치수 항목에 기초하여 상기 사용자와 상기 복수의 모델 각각이 신체 치수가 유사한지를 판정하는 단계, 및
    상기 판정에 기초하여 상기 적어도 한 명의 유사 모델을 결정하는 단계를 포함하는, 온라인 상품 추천 방법.
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