WO2018043859A1 - 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치 및 이를 이용한 방법 - Google Patents

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WO2018043859A1
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고재호
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Definitions

  • the present invention relates to an apparatus for automatically analyzing rental item preferences using a user image and a method using the same.
  • the present invention relates to a technology for analyzing a rental item preference using included item information.
  • Existing online shopping malls are intended for the sale of items, and provide a service that allows users to conveniently purchase desired items by inducing a purchase by providing a list of items suitable for users. For example, when a user selects a specific item from the item list, the user may purchase an item that the user wants online by providing an interface for inducing payment for the selected item.
  • An object of the present invention is to automatically grasp the user's preference tendency in order to correctly select a rental item suitable for the user.
  • an object of the present invention is to recommend a rental item that the user is likely to rent based on the user's preference for each rental item.
  • an object of the present invention is to improve the use efficiency of the item rental service by recommending items that are expected to have high preference to the user.
  • a device for automatically analyzing rental item preferences including: an image collecting unit collecting user images from a terminal of a user; An image extracting unit extracting an item image for determining a rental item preference for the user from the user image; And a preference calculator configured to calculate a rental item preference of the user for a plurality of rental items registered in an item rental service in consideration of the item object detected in the item image.
  • the image extractor may extract item images for each type according to a preset item type in consideration of the plurality of rental items.
  • an object detector which detects the item object in the item image for each type using a preference calculator object extraction algorithm; And an object storage unit classifying and storing the item object according to a style within the preset item type.
  • the preference calculator may calculate the rental item preference using a ratio of the number of the item objects stored for each preset item type and the number of the item objects stored for each style.
  • the image collecting unit may collect the image including the user among the image stored in the terminal and the image uploaded to the social network service of the user executed through the terminal as the user image.
  • the image collecting unit obtains at least one of the terminal information of the user and the face image information of the user based on the user information registered in the item rental service, and stored in the terminal using the face image information of the user
  • An image including the user may be distinguished from an image and an image uploaded to a social network service of the user executed through the terminal.
  • the preference calculator calculates the rental item preference for each of the plurality of rental items, and among the plurality of rental items, rental items whose rental item preferences are equal to or greater than a preset reference preference for the user. Can be added to
  • the automatic rental item preference analysis apparatus may further include an item recommending unit recommending the rental item to the user based on the recommended item list.
  • the image collecting unit may collect the user image at predetermined intervals.
  • the item image for each type may be extracted according to a preset item type in consideration of the plurality of rental items.
  • the calculating may include detecting the item object in the item image for each type using an object extraction algorithm; And classifying and storing the item object according to a style in the preset item type.
  • the calculating may include calculating the rental item preference using a ratio of the number of the item objects stored for each preset item type and the number of the item objects stored for each style.
  • the image including the user among the images stored in the terminal and the image uploaded to the social network service of the user executed through the terminal may be collected as the user image.
  • the collecting may include obtaining at least one of the terminal information of the user and the face image information of the user based on the user information registered in the item rental service and using the face image information of the user to the terminal.
  • the image including the user may be distinguished from the stored image and the image uploaded to the social network service of the user executed through the terminal.
  • the calculating may include calculating the rental item preference for each of the plurality of rental items, and among the plurality of rental items, rental items having the rental item preference higher than or equal to a preset reference preference. Can be added to the list.
  • the method for automatically analyzing rental item preferences may further include recommending a rental item to the user based on the recommended item list.
  • the user image may be collected at predetermined periods.
  • the user's preference tendency may be automatically determined.
  • the present invention can automatically calculate the user's preference for each rental item through an image that can be obtained from the user's terminal without checking the user's rental history or inputting preference information from the user.
  • the present invention may recommend a rental item that the user is likely to rent based on the user's preference for each rental item.
  • the present invention can improve the use efficiency of the item rental service by recommending items expected to have high preference to the user.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system for automatically analyzing rental item preferences according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of an apparatus for automatically analyzing rental item preferences illustrated in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the preference calculator illustrated in FIG. 2.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an item rental service according to an embodiment of the present invention.
  • 5 to 9 illustrate examples of a user image, an item image, and an item object according to the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a method for automatically analyzing rental item preferences using a user image according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • 11 is an operation flowchart showing in detail a method for automatically analyzing rental item preferences using a user image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system for automatically analyzing rental item preferences according to an embodiment of the present invention.
  • the system for automatically analyzing rental item preferences includes an apparatus for automatically analyzing rental item preferences 110, terminals 120-1 to 120 -N, an item rental service server 130, and the like. Network 140.
  • the automatic rental item preference analyzing apparatus 110 may provide a user with each item of the terminal 120-1 to 120-N when the item rental service server 130 provides the item rental service to the terminals 120-1 to 120-N. Automatically analyze rental item preferences for.
  • the automatic rental item preference analysis device 110 and the item rental service server 130 are separately illustrated and separately illustrated.
  • the automatic rental item preference analysis device 110 is an item rental service server. 130 may be included.
  • the automatic rental item preference analyzing apparatus 110 collects a user image from the terminals 120-1 to 120 -N of the user.
  • a user is included among images stored in the terminals 120-1 to 120 -N and images uploaded to a social network service of the user executed through the terminals 120-1 to 120 -N. Images can be collected as user images.
  • An image including the user may be distinguished from the stored image and the image uploaded to the social network of the user executed through the terminals 120-1 to 120 -N.
  • the user image may be collected at predetermined periods.
  • the automatic rental item preference analysis apparatus 110 extracts an item image for determining a rental item preference for the user from the user image.
  • the item image for each type may be extracted according to a preset item type in consideration of a plurality of rental items.
  • the automatic rental item preference analysis apparatus 110 calculates a user's rental item preference for a plurality of rental items registered in the item rental service in consideration of the item object detected in the item image.
  • an object object may be detected in the item image for each type by using an object extraction algorithm.
  • item objects may be classified and stored according to a style within a preset item type.
  • the rental item preference may be calculated using a ratio of the number of item objects stored for each preset item type and the number of item objects stored for each style.
  • a rental item preference may be calculated for each of the plurality of rental items, and rental items having a rental item preference of a plurality of rental items equal to or greater than a predetermined reference preference may be added to the recommended item list for the user.
  • the automatic rental item preference analyzing apparatus 110 recommends a rental item to the user based on the recommended item list.
  • the terminals 120-1 to 120 -N access the item rental service server 130 or use a separate service application to use the item rental service provided by the item rental service server 130. To provide.
  • the terminals 120-1 to 120 -N are devices that can be connected to a communication network and can be connected to the item rental service server 130 or execute an application, and are a mobile phone, a portable multimedia player (PMP), and a mobile internet (MID).
  • PMP portable multimedia player
  • MID mobile internet
  • Various mobile communication specifications such as devices, smart phones, tablet PCs, notebooks, net books, personal digital assistants (PDAs), and telecommunication devices It may be a mobile terminal having a.
  • the terminals 120-1 to 120-N receive various information such as numbers and text information, set various functions, and receive signals input in connection with the function control of the terminals 120-1 to 120-N. It can be delivered to the controller through the input unit.
  • the input unit of the terminals 120-1 to 120 -N may include at least one of a keypad and a touch pad that generate an input signal according to a user's touch or manipulation.
  • the input unit of the terminals 120-1 to 120 -N is configured in the form of one touch panel (or touch screen) together with the display unit of the terminals 120-1 to 120 -N.
  • the display function can be performed at the same time.
  • the input unit of the terminals 120-1 to 120 -N may use any type of input means that may be developed in the future.
  • the display unit of the terminals 120-1 to 120 -N may display information on a series of operation states and operation results generated while performing the functions of the terminals 120-1 to 120 -N.
  • the display unit of the terminals 120-1 to 120 -N may display menus of the terminals 120-1 to 120 -N, user data input by the user, and the like.
  • the display unit of the terminals 120-1 to 120 -N includes a liquid crystal display (LCD), an ultra-thin liquid crystal display (TFT-LCD, thin film transistor LCD), and a light emitting diode (LED).
  • OLED Organic light emitting diode
  • AMOLED Active Matrix OLED
  • Retina display flexible display and flexible display (3 Dimension)
  • the display unit of the terminals 120-1 to 120 -N when configured in the form of a touch screen, the display unit of the terminals 120-1 to 120 -N functions as an input unit of the terminals 120-1 to 120 -N. Some or all of these may be performed.
  • the storage unit of the terminals (120-1 ⁇ 120-N) is a device for storing data, including a main storage device and an auxiliary storage device, the application required for the functional operation of the terminals (120-1 ⁇ 120-N) You can save the program.
  • the storage unit of the terminals 120-1 to 120 -N may largely include a program area and a data area.
  • the terminals 120-1 to 120 -N activate each function in response to a user's request, the terminals 120-1 to 120 -N execute respective application programs under the control of the controller to provide the respective functions.
  • the storage unit of the terminals 120-1 to 120-N may store an operating system and a program for providing a service for booting the terminals 120-1 to 120-N.
  • the storage unit of the terminals 120-1 to 120-N may store a content DB storing a plurality of contents and information of the terminals 120-1 to 120-N.
  • the content DB may include execution data for executing the content and attribute information on the content, and content usage information according to the content execution may be stored.
  • the information of the terminals 120-1 to 120 -N may include terminal specification information.
  • the communication unit of the terminal may perform a function for transmitting and receiving data through the network.
  • the communication unit of the terminals 120-1 to 120-N may include RF transmission means for up-converting and amplifying the frequency of the transmitted signal, and RF reception means for low-noise-amplifying and down-converting the received signal.
  • the communication unit of the terminals 120-1 to 120 -N may include at least one of a wireless communication module and a wired communication module.
  • the wireless communication module is a configuration for transmitting and receiving data according to a wireless communication method, and when the terminals 120-1 to 120 -N use wireless communication, a wireless network communication module, a wireless LAN communication module, and a wireless fan communication module.
  • the wired communication module is for transmitting and receiving data by wire.
  • the wired communication module may transmit and receive data by connecting to a network through a wire. That is, the terminals 120-1 to 120 -N may access a network by using a wireless communication module or a wired communication module, and may transmit and receive data through the network.
  • the controller of the terminals 120-1 to 120 -N may be a process device that drives an operating system (OS) and each component.
  • OS operating system
  • the controller may control the overall process of accessing the server.
  • the entire process of running the service application can be controlled according to the user's request, and at the same time, the service use request can be transmitted to the server at the time of executing the user authentication.
  • Information necessary for the terminal 120-1 to 120-N may be controlled to be transmitted together.
  • the controller of the terminals 120-1 to 120 -N may execute specific content stored in a storage unit of the terminals 120-1 to 120 -N according to a user's request. At this time, the controller may store the content usage history according to the execution of the content as the content usage information.
  • the item rental service server 130 is a server for providing an item rental service to the terminals 120-1 to 120 -N.
  • the item rental service server 130 provides a rental item to users of the terminals 120-1 to 120 -N and provides a rental fee. You can claim
  • the item rental service server 130 may be connected to the terminals 120-1 to 120-N of the users through the network 140 to provide an item rental service.
  • the item rental service server 130 may automatically obtain rental item preference information for service users by communicating with the automatic rental item preference analyzing apparatus 110 according to the present invention through the network 140.
  • the network 140 provides a passage for transmitting data between the automatic rental item preference analyzing apparatus 110, the terminals 120-1 to 120 -N, and the item rental service server 130, and is a network used in the past.
  • the concept encompasses both future and future networks.
  • the network may be a wired / wireless local area network that provides communication of various information devices within a limited area, a mobile communication network that provides communication between each other, and between the mobile device and the outside of the mobile device. It may be either a satellite communication network or a wired or wireless communication network, or a combination of two or more.
  • the transmission standard of the network is not limited to the existing transmission standard, and may include all transmission standard that will be developed in the future.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of an apparatus for automatically analyzing rental item preferences illustrated in FIG. 1.
  • the automatic rental item preference analysis apparatus 110 illustrated in FIG. 1 may include a communication unit 210, an image collector 220, an image extractor 230, a preference calculator 240, and an item recommender. 250 and storage unit 260.
  • the communication unit 210 may serve to transmit and receive information necessary for calculating and analyzing a rental item preference with a user terminal and an item rental service server through a communication network such as a network.
  • the communication unit 210 collects and receives a user image for calculating a rental item preference from a user's terminal, and provides the rental item preference information and the recommended item list of the user to the item rental service server. Can provide.
  • the image collector 220 collects a user image from the user's terminal.
  • the user image is likely to include the clothes that the user usually wears, the miscellaneous goods or accessories used frequently. That is, by obtaining an image including information on the clothes worn by the user or items used from the user's terminal can be used to analyze the rental item preference for the user in the future.
  • an image including the user among the images stored in the terminal and the image uploaded to the social network service of the user executed through the terminal may be collected as the user image.
  • an application corresponding to a camera or a gallery may be accessed to collect an image stored in the user's terminal.
  • a separate application for automatic analysis of rental item preferences may be installed in the user's terminal to access the camera or gallery.
  • a user image may be collected by accessing a camera or a gallery installed in a user terminal through a separate application that performs an item rental service.
  • the user may access the at least one social network service used by the user and collect images uploaded by the user.
  • the social network service may correspond to any of the services when the image can be uploaded from the user.
  • At least one of the terminal information of the user and the face image information of the user may be acquired based on the user information registered in the item rental service.
  • terminal information and face image information of the user may be input from the user or acquired through the user's terminal for automatic analysis of rental item preference for the user.
  • the account information of the social network service used by the user may also be input. That is, the user image may be collected by accessing a social network service used by the user based on the user's social network account.
  • the image including the user may be distinguished from the image stored in the terminal and the image uploaded to the social network service executed through the terminal using the user face image information.
  • the user when there is an image focused on a specific item among the images stored in the terminal and the image uploaded to the social network service, the user is determined to be interested in the corresponding item and distinguished by the user image. You can also collect.
  • by collecting a picture of the bag stored in the smartphone as a user image may analyze the user's preference for the bag included in the future image.
  • the user image may be collected at predetermined periods.
  • a period for collecting the user image is set in advance, and the user image may be collected from the user's terminal whenever the period is returned.
  • the user image may be collected and stored from the user's terminal every Sunday.
  • the preset period may be freely set and changed by an administrator of the automatic rental item preference analysis system or a user using the rental item service.
  • the image extractor 230 extracts an item image for determining a rental item preference for the user from the user image.
  • the item image may correspond to an image for specific items in the user image.
  • a predetermined region including the sunglasses may be extracted as an item image.
  • certain areas corresponding to a top and a bottom worn by a user included in the user image may be extracted as item images.
  • the item image may be extracted as a region having a predetermined shape, or some region may be extracted in a form corresponding to the shape of the item to be extracted.
  • the item image for each type may be extracted according to a preset item type in consideration of a plurality of rental items.
  • item types may be classified into upper, lower, dress, and shoes, and item images may be extracted based on items corresponding to the classified types.
  • the item type is divided into bags, wallets, earrings, necklaces, bracelets, hats, sunglasses, and the like.
  • the item image can be extracted based on the item corresponding to the specified type.
  • the item rental service corresponds to most items such as clothing, miscellaneous goods and accessories
  • the item types are divided into clothing, bags, hats, accessories, shoes, and the like, and user images You can also extract most of the items included in the item image.
  • the preference calculator 240 calculates a user's rental item preference for a plurality of rental items registered in the item rental service in consideration of the item object detected in the item image. That is, it may be determined that the item object detected in the user image is an item of a type preferred by the user, and a preference for a rental item of a type similar to the item object among a plurality of rental items may be calculated.
  • an object object may be detected in the item image for each type by using an object extraction algorithm.
  • the object extraction algorithm may recognize a specific object in the image and extract it as one object.
  • object extraction algorithms There are many kinds of such object extraction algorithms according to a method of recognizing an object in an image.
  • various types of object extraction algorithms are not limited to a specific object extraction algorithm, and various types of object extraction algorithms may be used according to a system configuration.
  • item objects may be classified and stored according to a style within a preset item type.
  • the item object may be classified and stored according to a style corresponding to sunglasses such as a cat eye, an aviator, a club master, and the like.
  • the item objects are classified and stored according to the style corresponding to the skirt such as an A-line skirt, an H-line skirt, a trumpet skirt, and a flared skirt. It may be.
  • the rental item preference may be calculated using a ratio of the number of item objects stored for each preset item type and the number of item objects stored for each style.
  • the number of item objects whose item type corresponds to the sunglasses is 100, and that the number of item objects whose style corresponds to the aviator among the sunglasses is 10.
  • the ratio of the number of item objects stored for each preset item type and the number of item objects stored for each style is 100: 10, that is, the preference of the rental item corresponding to the aviator style sunglasses may be calculated to correspond to 10%. .
  • calculation of the rental item preference may be stopped until the number of item objects is stored.
  • a preference of a rental item corresponding to a currently stored skirt of one style may be calculated at 100%. Since it is difficult to determine the exact result, the minimum object storage number may be set for each style, and the rental item preference for the style may be calculated only when the item object is stored above the minimum object storage number.
  • a rental item preference may be calculated for each of the plurality of rental items, and rental items having a rental item preference of a plurality of rental items equal to or greater than a predetermined reference preference may be added to the recommended item list for the user.
  • rental items having a preference of 50% or more calculated through the automatic analysis of rental item preferences according to the present invention among a plurality of rental items may be added to the recommended item list. .
  • the item recommender 250 recommends a rental item to the user based on the recommended item list.
  • the item rental service server may recommend the rental items included in the recommended item list to the user.
  • the storage unit 260 stores various information generated in the automatic analysis of rental item preferences according to an embodiment of the present invention.
  • the storage unit 260 may be configured independently of the automatic rental item preference analyzing apparatus to support a function for automatic analysis of rental item preference.
  • the storage 250 may operate as a separate mass storage, and may include a control function for performing the operation.
  • the automatic rental item preference analysis device is equipped with a memory may store information in the device.
  • the memory is a computer readable medium.
  • the memory may be a volatile memory unit, and for other implementations, the memory may be a nonvolatile memory unit.
  • the storage device is a computer readable medium.
  • the storage device may include, for example, a hard disk device, an optical disk device, or some other mass storage device.
  • the automatic rental item preference analysis device By using the automatic rental item preference analysis device, it is possible to automatically grasp the user's preference tendency in order to correctly select the rental item suitable for the user.
  • the user's rental item preference may be automatically calculated through an image that can be obtained from the user's terminal without checking the user's rental history or receiving preference information from the user.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the preference calculator illustrated in FIG. 2.
  • the preference calculator 240 illustrated in FIG. 2 includes an object detector 310 and an object storage 320.
  • the object detector 310 detects an item object in the item image for each type by using an object extraction algorithm.
  • the object extraction algorithm may recognize a specific object in the image and extract it as one object.
  • object extraction algorithms There are many kinds of such object extraction algorithms according to a method of recognizing an object in an image.
  • various types of object extraction algorithms are not limited to a specific object extraction algorithm, and various types of object extraction algorithms may be used according to a system configuration.
  • the object storage unit 320 classifies and stores item objects according to a style within a preset item type.
  • the item object may be classified and stored according to a style corresponding to sunglasses such as a cat eye, an aviator, a club master, and the like.
  • the item objects are classified and stored according to the style corresponding to the skirt such as an A-line skirt, an H-line skirt, a trumpet skirt, and a flared skirt. It may be.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an item rental service according to an embodiment of the present invention.
  • an item rental service may be provided through a process of user registration, personal offering, delivery, and return or keep. Can be.
  • the user registration process may be subdivided into a membership subscription process and a profiling process.
  • the membership process may correspond to a process in which a user connects to a server and subscribes to use an item rental service.
  • the profiling process may investigate the user's fashion preferences. For example, an item owned by a user may be registered on the server, or an item of a style that the user prefers may be registered on the server.
  • the profiling process by performing a profiling meeting 1: 1 with the user, the user's body shape, fashion shopping occasion, and style can be identified.
  • the user's rental item preference may be calculated by collecting a user image from the user's terminal through the automatic rental item preference analyzing apparatus according to the present invention.
  • the personalized offering process may be subdivided into a custom set delivery process, a virtual fitting process, and a pick & confirm process.
  • the custom set delivery process may analyze a user's preference information and then transmit a personal styling set to a mobile application or mail.
  • the personal styling set may be composed of tops, bottoms, shoes, bags, additional items, and the like.
  • the personal styling set may be provided in a manner of virtual fitting based on the user's body type.
  • the user can confirm the customized set provided through the virtual fitting and confirm only the desired product.
  • the delivery process may package the goods selected in the Pick & Confirm process into a gift box or a dry cleaning type and deliver them to the user's home.
  • the return process uses the rented item for a desired period or a specified period, and then accesses the item rental server and clicks the return button for the item to automatically receive a collection request and return the item. Can be. At this time, after the collection of items for the return button input is completed, the delivery of the next product may be performed.
  • a keep process may be performed based on an item rental server when a user wants to purchase a loaned item.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a user image, an item image and an item object according to the present invention.
  • the user image according to the present invention may be collected from an image stored in the user's terminal as shown in FIGS. 5 to 6 or from an image posted on the user SNS as shown in FIGS. 7 to 9. have.
  • the automatic rental item preference analysis apparatus can access the camera and gallery application installed in the user's terminal to obtain the image (500, 600) stored in the terminal.
  • the automatic rental item preference analysis apparatus obtains the user's SNS account information through the user information, access to the user's SMS (Social Network Service) based on the acquired SNS account information posted on the user SNS Images 700, 800, and 900 may be acquired.
  • SMS Social Network Service
  • the user images may be collected by accessing the various SNSs.
  • the automatic rental item preference analysis apparatus may collect only the user image including the user from among the various images that can be collected from the terminal or the SNS by using the face image information of the user included in the user information. have.
  • the reason why the user collects only the image including the user may be that the item information worn or used by the user may be calculated to calculate the rental item preference for the user.
  • the user determines that the item included in the image is posted or stored because the user likes the item. You can also collect images as user images.
  • the automatic rental item preference analysis apparatus corresponding to each item included in the user image as shown in Figures 5 to 9 item images (510, 520, 530, 610, 620, 630) , 710, 720, 730, 810, 820, 910, and 920 may be extracted.
  • areas including sunglasses, a coat, a bag, a walker worn by a user, and a wallet in a hand are respectively displayed in the item image ( 510, 520, 530, 610, 620, and 630).
  • the image is not worn by the user along with hats, shoes, bags, headphones, and bracelets worn by the user. It can be seen that the areas including the sneakers and bags which are in focus are extracted as item images 710, 720, 730, 810, 820, 910, and 920, respectively.
  • the areas of the item images 510, 520, 530, 610, 620, 630, 710, 720, 730, 810, 820, 910, and 920 illustrated in FIGS. 5 to 9 are identically represented as rectangles.
  • the area of the item image is not limited to a certain shape and may be extracted in various ways.
  • the automatic rental item preference analysis apparatus as shown in Figures 5 to 9, respectively, in the item image item object (511, 521, 531, 611, 621, 631, 711, 721, 731, 811) , 821, 911, and 921 may be detected.
  • the automatic rental item preference analysis apparatus may detect the item object using a separate object extraction algorithm for recognizing the object in the image.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a method for automatically analyzing rental item preferences using a user image according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the method for automatically analyzing rental item preferences using a user image collects a user image from a user terminal (S1010).
  • the user image is likely to include the clothes that the user usually wears, the miscellaneous goods or accessories used frequently. That is, by obtaining an image including information on the clothes worn by the user or items used from the user's terminal can be used to analyze the rental item preference for the user in the future.
  • an image including the user among the images stored in the terminal and the image uploaded to the social network service of the user executed through the terminal may be collected as the user image.
  • an application corresponding to a camera or a gallery may be accessed to collect an image stored in the user's terminal.
  • a separate application for automatic analysis of rental item preferences may be installed in the user's terminal to access the camera or gallery.
  • a user image may be collected by accessing a camera or a gallery installed in a user terminal through a separate application that performs an item rental service.
  • the user may access the at least one social network service used by the user and collect images uploaded by the user.
  • the social network service may correspond to any of the services when the image can be uploaded from the user.
  • At least one of the terminal information of the user and the face image information of the user may be acquired based on the user information registered in the item rental service.
  • terminal information and face image information of the user may be input from the user or acquired through the user's terminal for automatic analysis of rental item preference for the user.
  • the account information of the social network service used by the user may also be input. That is, the user image may be collected by accessing a social network service used by the user based on the user's social network account.
  • the image including the user may be distinguished from the image stored in the terminal and the image uploaded to the social network service executed through the terminal using the user face image information.
  • the user when there is an image focused on a specific item among the images stored in the terminal and the image uploaded to the social network service, the user is determined to be interested in the corresponding item and distinguished by the user image. You can also collect.
  • by collecting a picture of the bag stored in the smartphone as a user image may analyze the user's preference for the bag included in the future image.
  • the user image may be collected at predetermined periods.
  • a period for collecting the user image is set in advance, and the user image may be collected from the user's terminal whenever the period is returned.
  • the user image may be collected and stored from the user's terminal every Sunday.
  • the preset period may be freely set and changed by an administrator of the automatic rental item preference analysis system or a user using the rental item service.
  • the method for automatically analyzing rental item preferences using a user image extracts an item image for determining a rental item preference for a user from the user image (S1020).
  • the item image may correspond to an image for specific items in the user image.
  • a predetermined region including the sunglasses may be extracted as an item image.
  • certain areas corresponding to a top and a bottom worn by a user included in the user image may be extracted as item images.
  • the item image may be extracted as a region having a predetermined shape, or some region may be extracted in a form corresponding to the shape of the item to be extracted.
  • the item image for each type may be extracted according to a preset item type in consideration of a plurality of rental items.
  • item types may be classified into upper, lower, dress, and shoes, and item images may be extracted based on items corresponding to the classified types.
  • the item type is divided into bags, wallets, earrings, necklaces, bracelets, hats, sunglasses, and the like.
  • the item image can be extracted based on the item corresponding to the specified type.
  • the item rental service corresponds to most items such as clothing, miscellaneous goods and accessories
  • the item types are divided into clothing, bags, hats, accessories, shoes, and the like, and user images You can also extract most of the items included in the item image.
  • the method for automatically analyzing rental item preferences using a user image may determine a rental item preference of a user for a plurality of rental items registered in an item rental service in consideration of the item object detected in the item image. It calculates (S1030). That is, it may be determined that the item object detected in the user image is an item of a type preferred by the user, and a preference for a rental item of a type similar to the item object among a plurality of rental items may be calculated.
  • an object object may be detected in the item image for each type by using an object extraction algorithm.
  • the object extraction algorithm may recognize a specific object in the image and extract it as one object.
  • object extraction algorithms There are many kinds of such object extraction algorithms according to a method of recognizing an object in an image.
  • various types of object extraction algorithms are not limited to a specific object extraction algorithm, and various types of object extraction algorithms may be used according to a system configuration.
  • item objects may be classified and stored according to a style within a preset item type.
  • the item object may be classified and stored according to a style corresponding to sunglasses such as a cat eye, an aviator, a club master, and the like.
  • the item objects are classified and stored according to the style corresponding to the skirt such as an A-line skirt, an H-line skirt, a trumpet skirt, and a flared skirt. It may be.
  • the rental item preference may be calculated using a ratio of the number of item objects stored for each preset item type and the number of item objects stored for each style.
  • the number of item objects whose item type corresponds to the sunglasses is 100, and that the number of item objects whose style corresponds to the aviator among the sunglasses is 10.
  • the ratio of the number of item objects stored for each preset item type and the number of item objects stored for each style is 100: 10, that is, the preference of the rental item corresponding to the aviator style sunglasses may be calculated to correspond to 10%. .
  • calculation of the rental item preference may be stopped until the number of item objects is stored.
  • a preference of a rental item corresponding to a skirt of a currently stored style may be calculated as 100%. Since it is difficult to determine the exact result, the minimum object storage number may be set for each style, and the rental item preference for the style may be calculated only when the item object is stored above the minimum object storage number.
  • a rental item preference may be calculated for each of the plurality of rental items, and rental items having a rental item preference of a plurality of rental items equal to or greater than a predetermined reference preference may be added to the recommended item list for the user.
  • rental items having a preference of 50% or more calculated through the automatic analysis of rental item preferences according to the present invention among a plurality of rental items may be added to the recommended item list. .
  • the method for automatically analyzing rental item preferences using a user image recommends a rental item to a user based on a list of recommended items.
  • the item rental service server may recommend the rental items included in the recommended item list to the user.
  • the method for automatically analyzing rental item preferences using a user image calculates and analyzes user terminal and item rental service servers and rental item preferences through a network such as a network. You can send and receive the necessary information.
  • a user image for calculating rental item preferences may be collected and received from the user's terminal, and the item rental service server may provide rental item preference information and a recommendation item list for the user.
  • the method for automatically analyzing rental item preferences using a user image according to an embodiment of the present invention may be generated during the automatic analysis of rental item preferences according to an embodiment of the present invention as described above. Store a variety of information in a separate storage module.
  • the user's rental item preference may be automatically calculated through an image that can be obtained from the user's terminal without checking the user's rental history or receiving preference information from the user.
  • 11 is an operation flowchart showing in detail a method for automatically analyzing rental item preferences using a user image according to an embodiment of the present invention.
  • user information registered in an item rental service may be acquired (S1110).
  • the user may need to be a user registered or subscribed to the item rental service.
  • the user information may be input and stored through the user at the time when the user registers or subscribes to the item rental service.
  • the terminal information included in the user information and the face image information of the user may be obtained (S1120).
  • the account information of the user's social network service included in the user information may also be obtained.
  • the user image may be collected from the images stored in the terminal and the images uploaded to the SNS (S1130).
  • an application corresponding to a camera or a gallery may be accessed to collect an image stored in the user's terminal.
  • a separate application for automatic analysis of rental item preferences may be installed in the user's terminal to access the camera or gallery.
  • a user image may be collected by accessing a camera or a gallery installed in a user terminal through a separate application that performs an item rental service.
  • the user may access the at least one social network service used by the user and collect images uploaded by the user.
  • the social network service may correspond to any of the services when the image can be uploaded from the user.
  • the image including the user may be distinguished from the image stored in the terminal and the image uploaded to the social network service executed through the terminal using the user face image information.
  • the user when there is an image focused on a specific item among the images stored in the terminal and the image uploaded to the social network service, the user is determined to be interested in the corresponding item and distinguished by the user image. You can also collect.
  • the item image for each type may be extracted according to a preset item type in consideration of the plurality of rental items registered in the item rental service from the user image (S1140).
  • item types may be classified into upper, lower, dress, and shoes, and item images may be extracted based on items corresponding to the classified types.
  • the item type is divided into bags, wallets, earrings, necklaces, bracelets, hats, sunglasses, and the like.
  • the item image can be extracted based on the item corresponding to the specified type.
  • the item rental service corresponds to most items such as clothing, miscellaneous goods and accessories
  • the item types are divided into clothing, bags, hats, accessories, shoes, and the like, and user images You can also extract most of the items included in the item image.
  • an item object may be detected in the item image for each type by using an object extraction algorithm (S1150).
  • an object object may be detected in the item image for each type by using an object extraction algorithm.
  • the item object may be classified and stored according to a style within the preset item type (S1160).
  • the item object may be classified and stored according to a style corresponding to sunglasses such as a cat eye, an aviator, a club master, and the like.
  • the item objects are classified and stored according to the style corresponding to the skirt such as an A-line skirt, an H-line skirt, a trumpet skirt, and a flared skirt. It may be.
  • the rental item preference may be calculated using a ratio of the number of item objects stored for each preset item type and the number of item objects stored for each style (S1170).
  • the number of item objects whose item type corresponds to the sunglasses is 100, and that the number of item objects whose style corresponds to the aviator among the sunglasses is 10.
  • the ratio of the number of item objects stored for each preset item type and the number of item objects stored for each style is 100: 10, that is, the preference of the rental item corresponding to the aviator style sunglasses may be calculated to correspond to 10%. .
  • the rental items having a rental item preference among a plurality of rental items may be added to the recommended item list for the user (S1180).
  • rental items having a preference of 50% or more calculated through the automatic analysis of rental item preferences according to the present invention among a plurality of rental items may be added to the recommended item list. .
  • the rental item may be recommended to the user based on the recommended item list (S1190).
  • the item rental service server may recommend the rental items included in the recommended item list to the user.
  • Computer-readable media suitable for storing computer program instructions and data include, for example, magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, such as magnetic disks, compact disk read only memory (CD-ROM), and DVDs.
  • Optical Media such as Digital Video Disk, Magnetic-Optical Media such as Floppy Disk, and Read Only Memory, RAM, Random Semiconductor memories such as access memory (EPM), flash memory, erasable programmable ROM (EPROM), and electrically erasable programmable ROM (EEPROM).
  • the processor and memory can be supplemented by or integrated with special purpose logic circuitry.
  • Examples of program instructions may include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter as well as machine code such as produced by a compiler.
  • Such hardware devices may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
  • the user image is collected from the user's terminal, the item image for determining the rental item preference for the user is extracted from the user image, and the plurality of items registered in the item rental service in consideration of the item object detected in the item image.
  • the rental item preference of the user for the rental items can be calculated. Furthermore, by automatically generating information of rental items preferred by users using the item rental service, it is possible to more efficiently recommend rental items to improve the profit of the item rental service.

Landscapes

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Abstract

사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치 및 이를 이용한 방법이 개시된다. 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집하고, 사용자 이미지에서 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 판단하기 위한 아이템 이미지를 추출하고, 아이템 이미지에서 검출된 아이템 객체를 고려하여 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들에 대한 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출할 수 있다. 아이템 대여 서비스를 이용하는 사용자들의 선호 정보를 자동으로 획득함으로써 사용자가 대여할 가능성이 높은 대여 아이템들 추천하여 아이템 대여 서비스의 수익을 향상시키는 것이 가능하다.

Description

사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치 및 이를 이용한 방법
본 발명은 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치 및 이를 이용한 방법 (APPARATUS FOR AUTOMATICALLY ANALYZING PREGERENCE OF RENTAL ITEM USING USER IMAGE AND METHOD USING THE SAME)에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자와 관련된 사진이나 이미지에 포함된 아이템 정보를 이용하여 대여 아이템 선호도를 분석할 수 있는 기술에 관한 것이다.
본 발명은 2016년 9월 2일 출원된 한국특허출원 제10-2016-0113162호의 출원일의 이익을 주장하며, 그 내용 전부는 본 명세서에 포함된다.
기존의 온라인 쇼핑몰은 아이템의 판매를 목적으로 한 것으로, 사용자들에게 적합한 아이템 목록을 제공하여 구매를 유도함으로써 사용자가 원하는 아이템을 편하게 구매할 수 있도록 서비스를 제공하였다. 예를 들어, 사용자가 아이템 목록에서 특정 아이템을 선택하면, 선택된 아이템에 대한 결제를 유도하는 인터페이스를 제공하여 사용자가 온라인을 통해 원하는 아이템을 구매하는 방식이다.
그러나, 의류나 가방과 같은 아이템의 경우에는 유행에 민감하고, 가격이 고가인 경우가 많아서 구매하는 것보다 대여하는 것이 합리적일 수 있다.
이에 따라, 최근에는 사용자의 신체정보나 선호 정보에 부합하는 의류를 디스플레이하여 대여할 수 있는 서비스가 제공되고 있다.
하지만, 사용자가 아이템을 대여한 이력이나 사용자로부터 입력 받은 정보 없이 사용자의 선호 정보를 획득하거나 대여 서비스에 등록된 대여 아이템들에 대한 선호도를 자동으로 산출할 수 있는 기술에 대해서는 침묵하고 있다.
관련 선행기술로는, 한국 등록 특허 제10-0699138호, 2007년 3월 16일 등록 (명칭: 지능형 의상 대여 및 판매 서비스 시스템 및 그 방법)이 있다.
본 발명의 목적은, 사용자에게 적합한 대여 아이템을 정확히 선정하기 위해 사용자의 선호 성향을 자동으로 파악하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 사용자의 대여 이력을 확인하거나 사용자로부터 선호 정보를 입력 받지 않고도 사용자의 단말로부터 획득할 수 있는 이미지를 통해 사용자의 대여 아이템 별 선호도를 자동으로 산출하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 대여 아이템 별 사용자의 선호도를 기반으로 사용자가 대여할 가능성이 높은 대여 아이템을 추천하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 사용자에게 선호도가 높을 것으로 예상되는 아이템을 추천함으로써 아이템 대여 서비스의 사용 효율을 향상시키는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는, 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집하는 이미지 수집부; 상기 사용자 이미지에서 상기 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 판단하기 위한 아이템 이미지를 추출하는 이미지 추출부; 및 상기 아이템 이미지에서 검출된 아이템 객체를 고려하여 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들에 대한 상기 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출하는 선호도 산출부를 포함한다.
이 때, 이미지 추출부는 상기 복수개의 대여 아이템들을 고려하여 기설정된 아이템 유형에 따라 유형 별 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
이 때, 선호도 산출부 객체 추출 알고리즘을 이용하여 상기 유형 별 아이템 이미지에서 상기 아이템 객체를 검출하는 객체 검출부; 및 상기 기설정된 아이템 유형 내에서 스타일에 따라 상기 아이템 객체를 분류하여 저장하는 객체 저장부를 포함할 수 있다.
이 때, 선호도 산출부는 상기 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 상기 아이템 객체의 개수와 상기 스타일 별로 저장된 상기 아이템 객체의 개수의 비율을 이용하여 상기 대여 아이템 선호도를 산출할 수 있다.
이 때, 이미지 수집부는 상기 단말에 저장된 이미지 및 상기 단말을 통해 실행되는 상기 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)에 업로드된 이미지 중 상기 사용자가 포함된 이미지를 상기 사용자 이미지로 수집할 수 있다.
이 때, 이미지 수집부는 상기 아이템 대여 서비스에 등록된 사용자 정보를 기반으로 상기 사용자의 단말 정보 및 상기 사용자의 얼굴 이미지 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 상기 사용자의 얼굴 이미지 정보를 이용하여 상기 단말에 저장된 이미지 및 상기 단말을 통해 실행되는 상기 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)에 업로드된 이미지 중 상기 사용자가 포함된 이미지를 구별할 수 있다.
이 때, 선호도 산출부는 상기 복수개의 대여 아이템들 각각에 대해서 상기 대여 아이템 선호도를 산출하고, 상기 복수개의 대여 아이템들 중 상기 대여 아이템 선호도가 기설정된 기준 선호도 이상인 대여 아이템들을 상기 사용자에 대한 추천 아이템 리스트에 추가할 수 있다.
이 때, 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는 상기 추천 아이템 리스트를 기반으로 상기 사용자에게 대여 아이템을 추천하는 아이템 추천부를 더 포함할 수 있다.
이 때, 이미지 수집부는 기설정된 주기마다 상기 사용자 이미지를 수집할 수 있다.
또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법은, 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집하는 단계; 상기 사용자 이미지에서 상기 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 판단하기 위한 아이템 이미지를 추출하는 단계; 및 상기 아이템 이미지에서 검출된 아이템 객체를 고려하여 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들에 대한 상기 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출하는 단계를 포함한다.
이 때, 추출하는 단계는 상기 복수개의 대여 아이템들을 고려하여 기설정된 아이템 유형에 따라 유형 별 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
이 때, 산출하는 단계는 객체 추출 알고리즘을 이용하여 상기 유형 별 아이템 이미지에서 상기 아이템 객체를 검출하는 단계; 및 상기 기설정된 아이템 유형 내에서 스타일에 따라 상기 아이템 객체를 분류하여 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
이 때, 산출하는 단계는 상기 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 상기 아이템 객체의 개수와 상기 스타일 별로 저장된 상기 아이템 객체의 개수의 비율을 이용하여 상기 대여 아이템 선호도를 산출할 수 있다.
이 때, 수집하는 단계는 상기 단말에 저장된 이미지 및 상기 단말을 통해 실행되는 상기 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)에 업로드된 이미지 중 상기 사용자가 포함된 이미지를 상기 사용자 이미지로 수집할 수 있다.
이 때, 수집하는 단계는 상기 아이템 대여 서비스에 등록된 사용자 정보를 기반으로 상기 사용자의 단말 정보 및 상기 사용자의 얼굴 이미지 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 상기 사용자의 얼굴 이미지 정보를 이용하여 상기 단말에 저장된 이미지 및 상기 단말을 통해 실행되는 상기 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)에 업로드된 이미지 중 상기 사용자가 포함된 이미지를 구별할 수 있다.
이 때, 산출하는 단계는 상기 복수개의 대여 아이템들 각각에 대해서 상기 대여 아이템 선호도를 산출하고, 상기 복수개의 대여 아이템들 중 상기 대여 아이템 선호도가 기설정된 기준 선호도 이상인 대여 아이템들을 상기 사용자에 대한 추천 아이템 리스트에 추가할 수 있다.
이 때, 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법은 상기 추천 아이템 리스트를 기반으로 상기 사용자에게 대여 아이템을 추천하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이 때, 수집하는 단계는 기설정된 주기마다 상기 사용자 이미지를 수집할 수 있다.
본 발명에 따르면, 사용자에게 적합한 대여 아이템을 정확히 선정하기 위해 사용자의 선호 성향을 자동으로 파악할 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자의 대여 이력을 확인하거나 사용자로부터 선호 정보를 입력 받지 않고도 사용자의 단말로부터 획득할 수 있는 이미지를 통해 사용자의 대여 아이템 별 선호도를 자동으로 산출할 수 있다.
또한, 본 발명은 대여 아이템 별 사용자의 선호도를 기반으로 사용자가 대여할 가능성이 높은 대여 아이템을 추천할 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자에게 선호도가 높을 것으로 예상되는 아이템을 추천함으로써 아이템 대여 서비스의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 선호도 산출부의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 아이템 대여 서비스를 나타낸 도면이다.
도 5 내지 도 9는 본 발명에 따른 사용자 이미지, 아이템 이미지 및 아이템 객체의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 시스템은 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110), 단말(120-1~120-N), 아이템 대여 서비스 서버(130) 및 네트워크(140)를 포함한다.
대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110)는 아이템 대여 서비스 서버(130)가 단말(120-1~120-N)들에게 아이템 대여 서비스를 제공 시 단말(120-1~120-N)들 각각의 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 자동으로 분석할 수 있다.
이 때, 도 1에서는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110)와 아이템 대여 서비스 서버(130)를 분리하여 각각 독립적으로 도시하였으나, 실시예에 따라 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110)가 아이템 대여 서비스 서버(130)에 포함될 수도 있다.
대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110)는 사용자의 단말(120-1~120-N)로부터 사용자 이미지를 수집한다.
이 때, 단말(120-1~120-N)에 저장된 이미지 및 단말(120-1~120-N)을 통해 실행되는 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)에 업로드된 이미지 중 사용자가 포함된 이미지를 사용자 이미지로 수집할 수 있다.
이 때, 아이템 대여 서비스에 등록된 사용자 정보를 기반으로 사용자의 단말 정보 및 사용자의 얼굴 이미지 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 사용자의 얼굴 이미지 정보를 이용하여 단말(120-1~120-N)에 저장된 이미지 및 단말(120-1~120-N)을 통해 실행되는 사용자의 소셜 네트워크에 업로드된 이미지 중 사용자가 포함된 이미지를 구별할 수 있다.
이 때, 기설정된 주기마다 사용자 이미지를 수집할 수 있다.
또한, 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110)는 사용자 이미지에서 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 판단하기 위한 아이템 이미지를 추출한다.
이 때, 복수개의 대여 아이템들을 고려하여 기설정된 아이템 유형에 따라 유형 별 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
또한, 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110)는 아이템 이미지에서 검출된 아이템 객체를 고려하여 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들에 대한 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출한다.
이 때, 객체 추출 알고리즘을 이용하여 유형 별 아이템 이미지에서 아이템 객체를 검출할 수 있다.
이 때, 기설정된 아이템 유형 내에서 스타일에 따라 아이템 객체를 분류하여 저장할 수 있다.
이 때, 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 아이템 객체의 개수와 스타일 별로 저장된 아이템 객체의 개수의 비율을 이용하여 대여 아이템 선호도를 산출할 수 있다.
이 때, 복수개의 대여 아이템들 각각에 대해서 대여 아이템 선호도를 산출하고, 복수개의 대여 아이템들 중 대여 아이템 선호도가 기설정된 기준 선호도 이상인 대여 아이템들을 사용자에 대한 추천 아이템 리스트에 추가할 수 있다.
또한, 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110)는 추천 아이템 리스트를 기반으로 사용자에게 대여 아이템을 추천한다.
단말(120-1~ 120-N)은 아이템 대여 서비스 서버(130)가 제공하는 아이템 대여 서비스를 이용하기 위해 아이템 대여 서비스 서버(130)에 접속하거나 별도의 서비스 어플리케이션을 이용하여 아이템 대여 서비스를 사용자에게 제공한다.
이 때, 단말(120-1~ 120-N)은 통신망에 연결되어 아이템 대여 서비스 서버(130)에 접속 가능하거나 어플리케이션을 실행할 수 있는 장치로, 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Played), MID(Mobile Internet Device), 스마트폰(Smart Phone), 태블릿컴퓨터(Tablet PC), 노트북(Note book), 넷북(Net Book), 개인휴대용 정보단말(Personal Digital Assistant; PDA) 및 정보통신 기기 등과 같은 다양한 이동통신 사양을 갖는 모바일(Mobile) 단말일 수 있다.
또한, 단말(120-1~ 120-N)은 숫자 및 문자 정보 등의 다양한 정보를 입력 받고, 각종 기능을 설정 및 단말(120-1~ 120-N)의 기능 제어와 관련하여 입력되는 신호를 입력부를 통해 제어부로 전달할 수 있다. 또한, 단말(120-1~ 120-N)의 입력부는 사용자의 터치 또는 조작에 따른 입력 신호를 발생하는 키패드와 터치패드 중 적어도 하나를 포함하여 구성할 수 있다. 이 때, 단말(120-1~ 120-N)의 입력부는 단말(120-1~ 120-N)의 표시부와 함께 하나의 터치패널(또는 터치 스크린(touch screen))의 형태로 구성되어 입력과 표시 기능을 동시에 수행할 수 있다. 또한, 단말(120-1~ 120-N)의 입력부는 키보드, 키패드, 마우스, 조이스틱 등과 같은 입력 장치 외에도 향후 개발될 수 있는 모든 형태의 입력 수단이 사용될 수 있다.
또한, 단말(120-1~ 120-N)의 표시부는 단말(120-1~ 120-N)의 기능 수행 중에 발생하는 일련의 동작상태 및 동작결과 등에 대한 정보를 표시할 수 있다. 또한, 단말(120-1~ 120-N)의 표시부는 단말(120-1~ 120-N)의 메뉴 및 사용자가 입력한 사용자 데이터 등을 표시할 수 있다. 여기서, 단말(120-1~ 120-N)의 표시부는 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display), 초박막 액정표시장치(TFT-LCD, Thin Film Transistor LCD), 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode), 유기 발광다이오드(OLED, Organic LED), 능동형 유기발광다이오드(AMOLED, Active Matrix OLED), 레티나 디스플레이(Retina Display), 플렉시블 디스플레이(Flexible display) 및 3차원(3 Dimension) 디스플레이 등으로 구성될 수 있다. 이 때, 단말(120-1~ 120-N)의 표시부가 터치스크린 형태로 구성된 경우, 단말(120-1~ 120-N)의 표시부는 단말(120-1~ 120-N)의 입력부의 기능 중 일부 또는 전부를 수행할 수 있다.
또한, 단말(120-1~ 120-N)의 저장부는 데이터를 저장하기 위한 장치로, 주 기억장치 및 보조 기억장치를 포함하고, 단말(120-1~ 120-N)의 기능 동작에 필요한 응용 프로그램을 저장할 수 있다. 이러한 단말(120-1~ 120-N)의 저장부는 크게 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 단말(120-1~ 120-N)은 사용자의 요청에 상응하여 각 기능을 활성화하는 경우, 제어부의 제어 하에 해당 응용 프로그램들을 실행하여 각 기능을 제공하게 된다. 특히, 본 발명에 따른 단말(120-1~ 120-N)의 저장부는 단말(120-1~ 120-N)을 부팅시키는 운영체제 및 서비스를 제공하기 위한 프로그램 등을 저장할 수 있다. 또한, 단말(120-1~ 120-N)의 저장부는 다수의 컨텐츠를 저장하는 컨텐츠 DB와 단말(120-1~ 120-N)의 정보를 저장할 수 있다. 이 때, 컨텐츠 DB는 컨텐츠를 실행하기 위한 실행 데이터와 컨텐츠에 대한 속성 정보를 포함하고, 컨텐츠 실행에 따른 컨텐츠 사용 정보 등이 저장될 수 있다. 그리고, 단말(120-1~ 120-N)의 정보는 단말 사양 정보를 포함할 수 있다.
또한, 단말(120-1~ 120-N)의 통신부는 네트워크를 통해 데이터를 송수신하기 위한 기능을 수행할 수 있다. 여기서 단말(120-1~ 120-N)의 통신부는 송신되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신 수단과 수신되는 신호를 저잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신 수단 등을 포함할 수 있다. 이러한 단말(120-1~ 120-N)의 통신부는 무선통신 모듈 및 유선통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 무선통신 모듈은 무선 통신 방법에 따라 데이터를 송수신하기 위한 구성이며, 단말(120-1~ 120-N)이 무선 통신을 이용하는 경우, 무선망 통신 모듈, 무선랜 통신 모듈 및 무선팬 통신 모듈 중 어느 하나를 이용하여 데이터를 송수신할 수 있다. 또한, 유선통신 모듈은 유선으로 데이터를 송수신하기 위한 것이다. 유선통신 모듈은 유선을 통해 네트워크에 접속하여 데이터를 송수신할 수 있다. 즉 단말(120-1~ 120-N)은 무선통신 모듈 또는 유선통신 모듈을 이용하여 네트워크에 접속하며, 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있다.
또한, 단말(120-1~ 120-N)의 제어부는 운영 체제(OS, Operation System) 및 각 구성을 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다. 예를 들어, 제어부는 서버에 접속하는 과정 전반을 제어할 수 있다. 별도의 서비스 어플리케이션을 통해 서버에 접속하는 경우, 사용자의 요청에 따라 서비스 어플리케이션을 실행되는 과정 전반을 제어할 수 있으며, 실행과 동시에 서버로 서비스 이용 요청이 전송되도록 제어할 수 있으며, 이 때 사용자 인증에 필요한 단말(120-1~ 120-N)의 정보가 함께 전송되도록 제어할 수 있다.
또한, 단말(120-1~ 120-N)의 제어부는 사용자의 요청에 따라 단말(120-1~ 120-N)의 저장부에 저장된 특정 컨텐츠를 실행할 수 있다. 이 때, 제어부는 컨텐츠 실행에 따른 컨텐츠 사용 이력을 컨텐츠 사용 정보로 저장할 수 있다.
아이템 대여 서비스 서버(130)는 단말(120-1~ 120-N)에게 아이템 대여 서비스를 제공하기 위한 서버로써, 단말(120-1~ 120-N)의 사용자들에게 대여 아이템을 제공하고 대여료를 청구할 수 있다.
이 때, 아이템 대여 서비스 서버(130)는 네트워크(140)를 통해 사용자들의 단말(120-1~ 120-N)과 연결되어 아이템 대여 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 아이템 대여 서비스 서버(130)는 네트워크(140)를 통해 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110)와 통신함으로써 서비스 사용자들에 대한 대여 아이템 선호도 정보를 자동으로 획득할 수 있다.
네트워크(140)는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110), 단말(120-1~120-N) 및 아이템 대여 서비스 서버(130) 사이에 데이터를 전달하는 통로를 제공하는 것으로서, 기존에 이용되는 네트워크 및 향후 개발 가능한 네트워크를 모두 포괄하는 개념이다. 예를 들어, 네트워크는 한정된 지역 내에서 각종 정보장치들의 통신을 제공하는 유무선근거리 통신망, 이동체 상호 간 및 이동체와 이동체 외부와의 통신을 제공하는 이동통신망, 위성을 이용해 지구국과 지구국간 통신을 제공하는 위성통신망이거나 유무선 통신망 중에서 어느 하나이거나, 둘 이상의 결합으로 이루어질 수 있다. 한편, 네트워크의 전송 방식 표준은, 기존의 전송 방식 표준에 한정되는 것은 아니며, 향후 개발될 모든 전송 방식 표준을 포함할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치(110)는 통신부(210), 이미지 수집부(220), 이미지 추출부(230), 선호도 산출부(240), 아이템 추천부(250) 및 저장부(260)를 포함한다.
통신부(210)는 네트워크와 같은 통신망을 통해 사용자 단말 및 아이템 대여 서비스 서버와 대여 아이템 선호도 산출 및 분석을 위해 필요한 정보를 송수신하는 역할을 할 수 있다. 특히, 본 발명의 일실시예에 따른 통신부(210)는 사용자의 단말로부터 대여 아이템 선호도 산출을 위한 사용자 이미지를 수집하여 수신하고, 아이템 대여 서비스 서버에게 사용자에 대한 대여 아이템 선호도 정보 및 추천 아이템 리스트를 제공할 수 있다.
이미지 수집부(220)는 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집한다.
이 때, 사용자 이미지에는 평소에 사용자가 즐겨 입는 의류나 자주 사용하는 잡화 또는 액세서리 등이 함께 포함되어 있을 가능성이 높다. 즉, 사용자의 단말로부터 사용자가 평소 입고 다니는 복장이나 사용하는 아이템 정보를 포함하는 이미지를 획득함으로써 향후 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 분석하는데 사용할 수 있다.
이 때, 단말에 저장된 이미지 및 단말을 통해 실행되는 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)에 업로드된 이미지 중 사용자가 포함된 이미지를 사용자 이미지로 수집할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 스마트 단말에 설치된 어플리케이션들 중에서 카메라나 갤러리에 상응하는 어플리케이션으로 접근하여 사용자의 단말에 저장된 이미지를 수집할 수 있다. 이 때, 사용자의 단말에 대여 아이템 선호도 자동 분석을 위한 별도의 어플리케이션을 설치하여 카메라나 갤러리로 접근할 수 있다. 또한, 아이템 대여 서비스를 수행하는 별도의 어플리케이션을 통해서 사용자의 단말에 설치된 카메라나 갤러리로 접근하여 사용자 이미지를 수집할 수도 있다.
다른 예를 들어, 사용자가 이용하는 적어도 하나의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)로 접속하여 사용자가 업로드한 이미지를 수집할 수도 있다. 이 때, 소셜 네트워크 서비스는 사용자로부터 이미지가 업로드 가능한 서비스일 경우 어느 것에도 해당할 수 있다.
이 때, 아이템 대여 서비스에 등록된 사용자 정보를 기반으로 사용자의 단말 정보 및 사용자의 얼굴 이미지 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 아이템 대여 서비스에 가입하는 경우, 사용자에 대한 대여 아이템 선호도 자동 분석을 위해서 단말 정보와 사용자의 얼굴 이미지 정보를 사용자로부터 입력 받거나 사용자의 단말을 통해 획득할 수 있다.
이 때, 사용자가 이용하는 소셜 네트워크 서비스의 계정 정보도 함께 입력 받을 수 있다. 즉, 사용자의 소셜 네트워크 계정을 기반으로 사용자가 이용하는 소셜 네트워크 서비스에 접근하여 사용자 이미지를 수집할 수도 있다.
또한, 사용자가 평소 사용하는 단말이 여러 개일 경우에는 여러 단말에 대한 정보도 획득하여 저장해 둘 수 있다.
또한, 사용자 얼굴 이미지 정보를 이용하여 단말에 저장된 이미지 및 단말을 통해 실행되는 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 이미지 중 사용자가 포함된 이미지를 구별할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 단말에 저장된 이미지들 중에서는 사용자가 포함되어 있지 않거나 사용자의 지인들만 포함된 이미지가 존재할 확률이 높다. 또한, 소셜 네트워크 서비스에 업로드되는 이미지도 이와 마찬가지이다. 따라서, 사용자가 평소에 사용하는 아이템들에 대한 정보를 획득하기 위해서는 사용자 이미지에 반드시 사용자가 포함되어 있어야 할 필요가 있다.
따라서, 단말에 저장된 이미지와 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 이미지 중에서도 사용자 얼굴 이미지가 포함되어 있는 이미지만을 사용자 이미지로 구별하여 수집하도록 할 수 있다.
또한, 단말에 저장된 이미지와 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 이미지 중에서 별도의 인물이 포함되지 않고 특정한 아이템에 포커스를 맞춘 이미지가 존재하는 경우, 사용자가 해당하는 아이템에 관심이 있을 것으로 판단하고 사용자 이미지로 구별하여 수집할 수도 있다.
예를 들어, 사용자가 쇼핑을 하던 도중에 구매하지는 않았지만 관심이 가는 가방을 스마트폰으로 촬영해둘 수 있다. 이 때, 스마트폰에 저장된 가방의 사진을 사용자 이미지로 수집함으로써 향후 이미지에 포함된 가방에 대한 사용자의 선호도를 분석할 수도 있다.
이 때, 기설정된 주기마다 사용자 이미지를 수집할 수 있다.
이 때, 아이템 대여 서비스에 등록된 사용자가 다수라고 가정한다면, 다수의 사용자들에 상응하는 단말들을 통해 매시간 사용자 이미지를 수집하는 경우에 대여 아이템 선호도 자동 분석을 위한 시스템에 너무 많은 부하가 발생할 수 있다. 이렇게 발생한 부하는 시스템 오류를 발생시켜 시스템을 정지시키는 원인이 될 수도 있다.
따라서, 이러한 문제점을 방지하기 위해, 본 발명에서는 사전에 사용자 이미지를 수집하기 위한 주기를 설정해두고, 해당 주기가 돌아올 때마다 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집할 수 있다.
예를 들어, 기설정된 주기가 일주일이라고 가정한다면, 일요일마다 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집하여 저장할 수 있다.
이 때, 기설정된 주기는 대여 아이템 선호도 자동 분석 시스템의 관리자 또는 대여 아이템 서비스를 사용하는 사용자에 의해 자유롭게 설정 및 변경이 가능할 수 있다.
이미지 추출부(230)는 사용자 이미지에서 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 판단하기 위한 아이템 이미지를 추출한다.
이 때, 아이템 이미지는 사용자 이미지에서 특정 아이템들에 대한 이미지에 해당할 수 있다.
예를 들어, 사용자 이미지에 포함되어 있는 사용자가 선글라스를 착용하고 있다고 가정한다면, 선글라스를 포함하는 일정 영역을 아이템 이미지로 추출할 수 있다.
다른 예를 들어, 사용자 이미지에 포함되어 있는 사용자가 입고있는 상의와 하의에 해당하는 일정 영역을 각각 아이템 이미지로 추출할 수도 있다.
이 때, 아이템 이미지는 기설정된 모양의 영역으로 추출될 수도 있고, 추출하려는 아이템의 모양에 상응하는 형태로 일부 영역이 추출될 수도 있다.
이 때, 복수개의 대여 아이템들을 고려하여 기설정된 아이템 유형에 따라 유형 별 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
예를 들어, 아이템 대여 서비스에서 제공되는 복수개의 대여 아이템들이 주로 의류에 상응하는 경우에는 아이템 유형을 상의, 하의, 원피스, 신발 등으로 구분하고, 구분된 유형에 상응하는 아이템 위주로 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
다른 예를 들어, 아이템 대여 서비스에서 제공되는 복수개의 대여 아이템들이 주로 가방이나 액세서리 같은 잡화에 상응하는 경우에는, 아이템 유형을 가방, 지갑, 귀걸이, 목걸이, 팔찌, 모자, 선글라스 등으로 구분하고, 구분된 유형에 상응하는 아이템 위주로 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 아이템 대여 서비스에서 제공되는 복수개의 대여 아이템들이 의류와 잡화 및 액세서리 등 대부분의 아이템에 상응하는 경우에는 아이템 유형을 의류, 가방, 모자, 액세서리, 신발 등으로 구분하고, 사용자 이미지에 포함된 대부분의 아이템을 아이템 이미지로 추출할 수도 있다.
선호도 산출부(240)는 아이템 이미지에서 검출된 아이템 객체를 고려하여 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들에 대한 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출한다. 즉, 사용자 이미지에서 검출된 아이템 객체가 사용자가 선호하는 유형의 아이템인 것으로 판단하고, 복수개의 대여 아이템들 중 아이템 객체와 유사한 유형의 대여 아이템에 대한 선호도를 산출할 수 있다.
이 때, 객체 추출 알고리즘을 이용하여 유형 별 아이템 이미지에서 아이템 객체를 검출할 수 있다.
이 때, 객체 추출 알고리즘은 이미지에서 특정한 물체를 인식하여 하나의 객체로 추출할 수 있다. 이와 같은 객체 추출 알고리즘은 이미지에서 물체를 인식하는 방법에 따라 여러 종류가 존재하며, 본 발명에서는 특정한 객체 추출 알고리즘에 한정되지 않고 다양한 종류의 객체 추출 알고리즘을 시스템의 구성에 따라 다양하게 이용할 수 있다.
이 때, 기설정된 아이템 유형 내에서 스타일에 따라 아이템 객체를 분류하여 저장할 수 있다.
예를 들어, 아이템 유형이 선글라스에 상응하는 아이템 객체가 아이템 이미지에서 검출되었다고 가정한다면, 아이템 객체를 캣아이, 에비에이터, 클럽마스터 등의 선글라스에 상응하는 스타일에 따라 분류하여 저장할 수 있다.
다른 예를 들어, 아이템 유형이 스커트에 상응하는 아이템 객체가 아이템 이미지에서 검출되었다고 가정한다면, 아이템 객체를 A라인 스커트, H라인 스커트, 트럼펫 스커트, 플레어 스커트 등 스커트에 상응하는 스타일에 따라 분류하여 저장할 수도 있다.
이 때, 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 아이템 객체의 개수와 스타일 별로 저장된 아이템 객체의 개수의 비율을 이용하여 대여 아이템 선호도를 산출할 수 있다.
예를 들어, 아이템 유형이 선글라스에 상응하는 아이템 객체의 개수가 100개 이고, 선글라스 중에서 스타일이 에비에이터에 상응하는 아이템 객체의 개수가 10개라고 가정할 수 있다. 이 때, 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 아이템 객체의 개수와 스타일 별로 저장된 아이템 객체의 개수의 비율은 100:10, 즉 에비에이터 스타일의 선글라스에 상응하는 대여 아이템의 선호도는 10%에 상응하게 산출할 수 있다.
이 때, 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 아이템 객체의 개수가 너무 적어 대여 아이템 선호도가 정확하게 산출되지 않을 것으로 판단되는 경우에는 아이템 객체가 일정 수 이상 저장될 때까지 대여 아이템 선호도 산출을 중단할 수도 있다.
예를 들어, 아이템 유형이 스커트에 상응하는 아이템 객체의 개수가 1개 밖에 저장되어 있지 않은 경우, 현재 저장된 1개의 스타일의 스커트에 상응하는 대여 아이템의 선호도가 100%오 산출될 수 있다. 이는 정확한 결과라고 판단하기 어렵기 때문에 스타일 별로 최소 객체 저장 개수를 설정해두고, 최소 객체 저장 개수이상으로 아이템 객체가 저장된 경우에만 해당 스타일에 대한 대여 아이템 선호도를 산출할 수도 있다.
이 때, 복수개의 대여 아이템들 각각에 대해서 대여 아이템 선호도를 산출하고, 복수개의 대여 아이템들 중 대여 아이템 선호도가 기설정된 기준 선호도 이상인 대여 아이템들을 사용자에 대한 추천 아이템 리스트에 추가할 수 있다.
예를 들어, 기설정된 기준 선호도가 50%라고 가정한다면, 복수개의 대여 아이템들 중 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석을 통해 산출된 선호도가 50% 이상인 대여 아이템들을 추천 아이템 리스트에 추가할 수 있다.
아이템 추천부(250)는 추천 아이템 리스트를 기반으로 사용자에게 대여 아이템을 추천한다.
또한, 추천 아이템 리스트를 아이템 대여 서비스 서버로 제공함으로써, 아이템 대여 서비스 서버가 추천 아이템 리스트에 포함된 대여 아이템을 사용자에게 추천하도록 할 수도 있다.
저장부(260)는 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 과정에서 발생되는 다양한 정보를 저장한다.
실시예에 따라, 저장부(260)는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치와 독립적으로 구성되어 대여 아이템 선호도 자동 분석을 위한 기능을 지원할 수 있다. 이 때, 저장부(250)는 별도의 대용량 스토리지로 동작할 수 있고, 동작 수행을 위한 제어 기능을 포함할 수도 있다.
한편, 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는 메모리가 탑재되어 그 장치 내에서 정보를 저장할 수 있다. 일 구현예의 경우, 메모리는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 일 구현 예에서, 메모리는 휘발성 메모리 유닛일 수 있으며, 다른 구현예의 경우, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛일 수도 있다. 일 구현예의 경우, 저장장치는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 다양한 서로 다른 구현 예에서, 저장장치는 예컨대 하드디스크 장치, 광학디스크 장치, 혹은 어떤 다른 대용량 저장장치를 포함할 수도 있다.
이와 같은 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치를 이용함으로써 사용자에게 적합한 대여 아이템을 정확히 선정하기 위해 사용자의 선호 성향을 자동으로 파악할 수 있다.
또한, 사용자의 대여 이력을 확인하거나 사용자로부터 선호 정보를 입력 받지 않고도 사용자의 단말로부터 획득할 수 있는 이미지를 통해 사용자의 대여 아이템 별 선호도를 자동으로 산출할 수 있다.
또한, 대여 아이템 별 사용자의 선호도를 기반으로 사용자가 대여할 가능성이 높은 대여 아이템을 추천할 수 있어, 아이템 대여 서비스의 사용 효율을 향상시키는 효과를 불러올 수도 있다.
도 3은 도 2에 도시된 선호도 산출부의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 3을 참조하면, 도 2에 도시된 선호도 산출부(240)는 객체 검출부(310) 및 객체 저장부(320)를 포함한다.
객체 검출부(310)는 객체 추출 알고리즘을 이용하여 유형 별 아이템 이미지에서 아이템 객체를 검출한다.
이 때, 객체 추출 알고리즘은 이미지에서 특정한 물체를 인식하여 하나의 객체로 추출할 수 있다. 이와 같은 객체 추출 알고리즘은 이미지에서 물체를 인식하는 방법에 따라 여러 종류가 존재하며, 본 발명에서는 특정한 객체 추출 알고리즘에 한정되지 않고 다양한 종류의 객체 추출 알고리즘을 시스템의 구성에 따라 다양하게 이용할 수 있다.
객체 저장부(320)는 기설정된 아이템 유형 내에서 스타일에 따라 아이템 객체를 분류하여 저장한다.
예를 들어, 아이템 유형이 선글라스에 상응하는 아이템 객체가 아이템 이미지에서 검출되었다고 가정한다면, 아이템 객체를 캣아이, 에비에이터, 클럽마스터 등의 선글라스에 상응하는 스타일에 따라 분류하여 저장할 수 있다.
다른 예를 들어, 아이템 유형이 스커트에 상응하는 아이템 객체가 아이템 이미지에서 검출되었다고 가정한다면, 아이템 객체를 A라인 스커트, H라인 스커트, 트럼펫 스커트, 플레어 스커트 등 스커트에 상응하는 스타일에 따라 분류하여 저장할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 아이템 대여 서비스를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 아이템 대여 서비스는 사용자 등록(Registration), 맞춤형 아이템 제공(Personal Offering), 배송(Delivery) 및 반납(Return) 또는 구매(Keep)의 과정으로 제공될 수 있다.
이 때, 사용자 등록 과정은 멤버십(Membership) 가입 과정과 프로파일링(Profiling) 과정으로 세분화될 수 있다.
예를 들어, 멤버십 과정은 의미대로 사용자가 아이템 대여 서비스를 이용하기 위해서 서버에 접속하여 가입하는 과정에 상응할 수 있다.
또한, 프로파일링 과정에서는 사용자의 패션 선호도를 조사할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 소유한 아이템을 서버에 등록하거나 또는 사용자가 선호하는 스타일의 아이템을 서버에 등록할 수 있다. 또한, 프로파일링 과정에서는 사용자와 1:1로 프로파일링 미팅을 수행함으로써 사용자의 체형, 패션 쇼핑 occasion 및 스타일 등을 파악할 수 있다.
이 때, 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치를 통해 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집하여 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출할 수도 있다.
이 때, 맞춤형 아이템 제공(Personal Offering) 과정은 맞춤형 set 전달과정, 가상 피팅(Virtual Fitting) 과정 및 Pick & Confirm 과정으로 세분화될 수 있다.
예를 들어, 맞춤형 set 전달과정은 사용자의 선호정보를 분석한 후 모바일 어플리케이션이나 메일 등으로 Personal Styling Set을 전송할 수 있다. 이 때, Personal Styling Set은 상의, 하의, 신발, 가방, 추가 아이템 등으로 구성될 수 있다.
또한, Personal Styling Set은 사용자의 체형을 기반으로한 가상 피팅의 방식으로 제공될 수 있다.
따라서, 사용자는 가상 피팅을 통해 제공되는 맞춤형 set을 확인하고, 원하는 상품만 confirm할 수 있다.
이 때, 배송(Delivery) 과정은 Pick & Confirm 과정에서 선택된 상품을 선물 박스나 드라이클리닝 타입으로 포장하여 사용자의 집으로 배송할 수 있다.
이 후, 반납(Return) 과정은 사용자가 대여한 아이템을 원하는 기간 또는 지정된 기간만큼 이용한 후, 아이템 대여 서버에 접속하여 해당 아이템에 대한 반납 버튼을 클릭하면 자동으로 회수 요청이 접수되어 아이템이 반납될 수 있다. 이 때, 반납 버튼 입력에 대한 아이템을 회수 완료한 뒤, 다음 상품의 배송이 수행될 수 있다.
또한, 구매(Keep) 과정은 사용자가 대여한 아이템을 구매하고 싶은 경우에 아이템 대여 서버를 기반으로 구매를 수행할 수 있다.
도 5 송지은 도 9는 본 발명에 따른 사용자 이미지, 아이템 이미지 및 아이템 객체의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5 내지 도 9를 참조하면, 본 발명에 따른 사용자 이미지는 도 5 내지 도 6과 같이 사용자의 단말에 저장된 이미지로부터 수집되거나, 도 7 내지 도 9와 같이 사용자 SNS에 게시된 이미지로부터 수집될 수 있다.
이 때, 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는 사용자의 단말에 설치된 카메라 및 갤러리 어플리케이션으로 접근하여 단말에 저장된 이미지(500, 600)를 획득할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는 사용자 정보를 통해 사용자의 SNS 계정 정보를 획득하고, 획득한 SNS 계정 정보를 기반으로 사용자의 SMS(Social Network Service)로 접근하여 사용자 SNS에 게시된 이미지(700, 800, 900)를 획득할 수 있다.
이 때, 도 7 내지 도 9와 같이 사용자가 다양한 종류의 SNS를 사용하는 경우에는 다양한 SNS로 각각 접근하여 사용자 이미지를 수집할 수도 있다.
이 때, 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는 사용자 정보에 포함된 사용자의 얼굴 이미지 정보를 이용하여, 단말 또는 SNS로부터 수집할 수 있는 여러 이미지들 중에서 사용자가 포함된 사용자 이미지만을 수집할 수 있다.
이 때, 사용자가 포함된 이미지만을 수집하는 이유는, 평소 사용자가 착용하거나 사용하는 아이템 정보를 획득하여야 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 산출할 수 있기 때문일 수 있다.
또는, 도 9에 도시된 사용자 SNS에 게시된 이미지(900)와 같이 사람이 아닌 아이템 위주의 이미지의 경우에도 사용자가 이미지에 포함된 아이템이 마음에 들어서 게시하거나 저장한 것으로 판단하고, 아이템 위주의 이미지를 사용자 이미지로 수집할 수도 있다.
이 때, 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는 도 5 내지 도 9에 도시된 것과 같이 사용자 이미지에 포함된 각각의 아이템들에 상응하게 아이템 이미지(510, 520, 530, 610, 620, 630, 710, 720, 730, 810, 820, 910, 920)를 추출할 수 있다.
예를 들어, 도 5 내지 도 6을 참조하면, 단말에 저장된 이미지(500, 600)에서 사용자가 착용하고 있는 선글라스, 코트, 가방 및 워커와 손에 들고 있는 지갑을 포함하는 영역을 각각 아이템 이미지(510, 520, 530, 610, 620, 630)로 추출한 것을 확인할 수 있다.
다른 예를 들어, 도 7 내지 도 9를 참조하면, 사용자 SNS에 게시된 이미지(700, 800, 900)에서 사용자가 착용하고 있는 모자, 신발, 가방, 헤드폰, 팔찌와 함께 사용자가 착용하지는 않았지만 이미지에서 포커스가 맞춰져 있는 운동화, 가방을 포함하는 영역을 각각 아이템 이미지(710, 720, 730, 810, 820, 910, 920)로 추출할 것을 확인할 수 있다.
이 때, 도 5 내지 도 9에 도시된 아이템 이미지(510, 520, 530, 610, 620, 630, 710, 720, 730, 810, 820, 910, 920)의 영역은 모두 직사각형으로 동일하게 나타내었으나, 아이템 이미지의 영역은 일정한 모양으로 한정되지 않고 다양하게 추출될 수 있다.
이 때, 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는 도 5 내지 도 9에 도시된 것과 같이 아이템 이미지에서 각각 아이템 객체(511, 521, 531, 611, 621, 631, 711, 721, 731, 811, 821, 911, 921)를 검출할 수 있다.
이 때, 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는 이미지에서 물체를 인식하기 위한 별도의 객체 추출 알고리즘을 이용하여 아이템 객체를 검출할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법은 사용자 단말로부터 사용자 이미지를 수집한다(S1010).
이 때, 사용자 이미지에는 평소에 사용자가 즐겨 입는 의류나 자주 사용하는 잡화 또는 액세서리 등이 함께 포함되어 있을 가능성이 높다. 즉, 사용자의 단말로부터 사용자가 평소 입고 다니는 복장이나 사용하는 아이템 정보를 포함하는 이미지를 획득함으로써 향후 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 분석하는데 사용할 수 있다.
이 때, 단말에 저장된 이미지 및 단말을 통해 실행되는 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)에 업로드된 이미지 중 사용자가 포함된 이미지를 사용자 이미지로 수집할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 스마트 단말에 설치된 어플리케이션들 중에서 카메라나 갤러리에 상응하는 어플리케이션으로 접근하여 사용자의 단말에 저장된 이미지를 수집할 수 있다. 이 때, 사용자의 단말에 대여 아이템 선호도 자동 분석을 위한 별도의 어플리케이션을 설치하여 카메라나 갤러리로 접근할 수 있다. 또한, 아이템 대여 서비스를 수행하는 별도의 어플리케이션을 통해서 사용자의 단말에 설치된 카메라나 갤러리로 접근하여 사용자 이미지를 수집할 수도 있다.
다른 예를 들어, 사용자가 이용하는 적어도 하나의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)로 접속하여 사용자가 업로드한 이미지를 수집할 수도 있다. 이 때, 소셜 네트워크 서비스는 사용자로부터 이미지가 업로드 가능한 서비스일 경우 어느 것에도 해당할 수 있다.
이 때, 아이템 대여 서비스에 등록된 사용자 정보를 기반으로 사용자의 단말 정보 및 사용자의 얼굴 이미지 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 아이템 대여 서비스에 가입하는 경우, 사용자에 대한 대여 아이템 선호도 자동 분석을 위해서 단말 정보와 사용자의 얼굴 이미지 정보를 사용자로부터 입력 받거나 사용자의 단말을 통해 획득할 수 있다.
이 때, 사용자가 이용하는 소셜 네트워크 서비스의 계정 정보도 함께 입력 받을 수 있다. 즉, 사용자의 소셜 네트워크 계정을 기반으로 사용자가 이용하는 소셜 네트워크 서비스에 접근하여 사용자 이미지를 수집할 수도 있다.
또한, 사용자가 평소 사용하는 단말이 여러 개일 경우에는 여러 단말에 대한 정보도 획득하여 저장해 둘 수 있다.
또한, 사용자 얼굴 이미지 정보를 이용하여 단말에 저장된 이미지 및 단말을 통해 실행되는 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 이미지 중 사용자가 포함된 이미지를 구별할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 단말에 저장된 이미지들 중에서는 사용자가 포함되어 있지 않거나 사용자의 지인들만 포함된 이미지가 존재할 확률이 높다. 또한, 소셜 네트워크 서비스에 업로드되는 이미지도 이와 마찬가지이다. 따라서, 사용자가 평소에 사용하는 아이템들에 대한 정보를 획득하기 위해서는 사용자 이미지에 반드시 사용자가 포함되어 있어야 할 필요가 있다.
따라서, 단말에 저장된 이미지와 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 이미지 중에서도 사용자 얼굴 이미지가 포함되어 있는 이미지만을 사용자 이미지로 구별하여 수집하도록 할 수 있다.
또한, 단말에 저장된 이미지와 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 이미지 중에서 별도의 인물이 포함되지 않고 특정한 아이템에 포커스를 맞춘 이미지가 존재하는 경우, 사용자가 해당하는 아이템에 관심이 있을 것으로 판단하고 사용자 이미지로 구별하여 수집할 수도 있다.
예를 들어, 사용자가 쇼핑을 하던 도중에 구매하지는 않았지만 관심이 가는 가방을 스마트폰으로 촬영해둘 수 있다. 이 때, 스마트폰에 저장된 가방의 사진을 사용자 이미지로 수집함으로써 향후 이미지에 포함된 가방에 대한 사용자의 선호도를 분석할 수도 있다.
이 때, 기설정된 주기마다 사용자 이미지를 수집할 수 있다.
이 때, 아이템 대여 서비스에 등록된 사용자가 다수라고 가정한다면, 다수의 사용자들에 상응하는 단말들을 통해 매시간 사용자 이미지를 수집하는 경우에 대여 아이템 선호도 자동 분석을 위한 시스템에 너무 많은 부하가 발생할 수 있다. 이렇게 발생한 부하는 시스템 오류를 발생시켜 시스템을 정지시키는 원인이 될 수도 있다.
따라서, 이러한 문제점을 방지하기 위해, 본 발명에서는 사전에 사용자 이미지를 수집하기 위한 주기를 설정해두고, 해당 주기가 돌아올 때마다 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집할 수 있다.
예를 들어, 기설정된 주기가 일주일이라고 가정한다면, 일요일마다 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집하여 저장할 수 있다.
이 때, 기설정된 주기는 대여 아이템 선호도 자동 분석 시스템의 관리자 또는 대여 아이템 서비스를 사용하는 사용자에 의해 자유롭게 설정 및 변경이 가능할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법은 사용자 이미지에서 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 판단하기 위한 아이템 이미지를 추출한다(S1020).
이 때, 아이템 이미지는 사용자 이미지에서 특정 아이템들에 대한 이미지에 해당할 수 있다.
예를 들어, 사용자 이미지에 포함되어 있는 사용자가 선글라스를 착용하고 있다고 가정한다면, 선글라스를 포함하는 일정 영역을 아이템 이미지로 추출할 수 있다.
다른 예를 들어, 사용자 이미지에 포함되어 있는 사용자가 입고있는 상의와 하의에 해당하는 일정 영역을 각각 아이템 이미지로 추출할 수도 있다.
이 때, 아이템 이미지는 기설정된 모양의 영역으로 추출될 수도 있고, 추출하려는 아이템의 모양에 상응하는 형태로 일부 영역이 추출될 수도 있다.
이 때, 복수개의 대여 아이템들을 고려하여 기설정된 아이템 유형에 따라 유형 별 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
예를 들어, 아이템 대여 서비스에서 제공되는 복수개의 대여 아이템들이 주로 의류에 상응하는 경우에는 아이템 유형을 상의, 하의, 원피스, 신발 등으로 구분하고, 구분된 유형에 상응하는 아이템 위주로 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
다른 예를 들어, 아이템 대여 서비스에서 제공되는 복수개의 대여 아이템들이 주로 가방이나 액세서리 같은 잡화에 상응하는 경우에는, 아이템 유형을 가방, 지갑, 귀걸이, 목걸이, 팔찌, 모자, 선글라스 등으로 구분하고, 구분된 유형에 상응하는 아이템 위주로 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 아이템 대여 서비스에서 제공되는 복수개의 대여 아이템들이 의류와 잡화 및 액세서리 등 대부분의 아이템에 상응하는 경우에는 아이템 유형을 의류, 가방, 모자, 액세서리, 신발 등으로 구분하고, 사용자 이미지에 포함된 대부분의 아이템을 아이템 이미지로 추출할 수도 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법은 아이템 이미지에서 검출된 아이템 객체를 고려하여 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들에 대한 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출한다(S1030). 즉, 사용자 이미지에서 검출된 아이템 객체가 사용자가 선호하는 유형의 아이템인 것으로 판단하고, 복수개의 대여 아이템들 중 아이템 객체와 유사한 유형의 대여 아이템에 대한 선호도를 산출할 수 있다.
이 때, 객체 추출 알고리즘을 이용하여 유형 별 아이템 이미지에서 아이템 객체를 검출할 수 있다.
이 때, 객체 추출 알고리즘은 이미지에서 특정한 물체를 인식하여 하나의 객체로 추출할 수 있다. 이와 같은 객체 추출 알고리즘은 이미지에서 물체를 인식하는 방법에 따라 여러 종류가 존재하며, 본 발명에서는 특정한 객체 추출 알고리즘에 한정되지 않고 다양한 종류의 객체 추출 알고리즘을 시스템의 구성에 따라 다양하게 이용할 수 있다.
이 때, 기설정된 아이템 유형 내에서 스타일에 따라 아이템 객체를 분류하여 저장할 수 있다.
예를 들어, 아이템 유형이 선글라스에 상응하는 아이템 객체가 아이템 이미지에서 검출되었다고 가정한다면, 아이템 객체를 캣아이, 에비에이터, 클럽마스터 등의 선글라스에 상응하는 스타일에 따라 분류하여 저장할 수 있다.
다른 예를 들어, 아이템 유형이 스커트에 상응하는 아이템 객체가 아이템 이미지에서 검출되었다고 가정한다면, 아이템 객체를 A라인 스커트, H라인 스커트, 트럼펫 스커트, 플레어 스커트 등 스커트에 상응하는 스타일에 따라 분류하여 저장할 수도 있다.
이 때, 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 아이템 객체의 개수와 스타일 별로 저장된 아이템 객체의 개수의 비율을 이용하여 대여 아이템 선호도를 산출할 수 있다.
예를 들어, 아이템 유형이 선글라스에 상응하는 아이템 객체의 개수가 100개 이고, 선글라스 중에서 스타일이 에비에이터에 상응하는 아이템 객체의 개수가 10개라고 가정할 수 있다. 이 때, 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 아이템 객체의 개수와 스타일 별로 저장된 아이템 객체의 개수의 비율은 100:10, 즉 에비에이터 스타일의 선글라스에 상응하는 대여 아이템의 선호도는 10%에 상응하게 산출할 수 있다.
이 때, 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 아이템 객체의 개수가 너무 적어 대여 아이템 선호도가 정확하게 산출되지 않을 것으로 판단되는 경우에는 아이템 객체가 일정 수 이상 저장될 때까지 대여 아이템 선호도 산출을 중단할 수도 있다.
예를 들어, 아이템 유형이 스커트에 상응하는 아이템 객체의 개수가 1개 밖에 저장되어 있지 않은 경우, 현재 저장된 1개의 스타일의 스커트에 상응하는 대여 아이템의 선호도가 100%로 산출될 수 있다. 이는 정확한 결과라고 판단하기 어렵기 때문에 스타일 별로 최소 객체 저장 개수를 설정해두고, 최소 객체 저장 개수이상으로 아이템 객체가 저장된 경우에만 해당 스타일에 대한 대여 아이템 선호도를 산출할 수도 있다.
이 때, 복수개의 대여 아이템들 각각에 대해서 대여 아이템 선호도를 산출하고, 복수개의 대여 아이템들 중 대여 아이템 선호도가 기설정된 기준 선호도 이상인 대여 아이템들을 사용자에 대한 추천 아이템 리스트에 추가할 수 있다.
예를 들어, 기설정된 기준 선호도가 50%라고 가정한다면, 복수개의 대여 아이템들 중 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석을 통해 산출된 선호도가 50% 이상인 대여 아이템들을 추천 아이템 리스트에 추가할 수 있다.
또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법은 추천 아이템 리스트를 기반으로 사용자에게 대여 아이템을 추천한다.
또한, 추천 아이템 리스트를 아이템 대여 서비스 서버로 제공함으로써, 아이템 대여 서비스 서버가 추천 아이템 리스트에 포함된 대여 아이템을 사용자에게 추천하도록 할 수도 있다.
또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법은 네트워크와 같은 통신망을 통해 사용자 단말 및 아이템 대여 서비스 서버와 대여 아이템 선호도 산출 및 분석을 위해 필요한 정보를 송수신 할 수 있다. 특히, 사용자의 단말로부터 대여 아이템 선호도 산출을 위한 사용자 이미지를 수집하여 수신하고, 아이템 대여 서비스 서버에게 사용자에 대한 대여 아이템 선호도 정보 및 추천 아이템 리스트를 제공할 수 있다.
또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법은 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석 과정에서 발생되는 다양한 정보를 별도의 저장모듈에 저장한다.
이름 배은정 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법을 통해 사용자에게 적합한 대여 아이템을 정확히 선정하기 위해 사용자의 선호 성향을 자동으로 파악할 수 있다.
또한, 사용자의 대여 이력을 확인하거나 사용자로부터 선호 정보를 입력 받지 않고도 사용자의 단말로부터 획득할 수 있는 이미지를 통해 사용자의 대여 아이템 별 선호도를 자동으로 산출할 수 있다.
또한, 대여 아이템 별 사용자의 선호도를 기반으로 사용자가 대여할 가능성이 높은 대여 아이템을 추천할 수 있어, 아이템 대여 서비스의 사용 효율을 향상시키는 효과를 불러올 수도 있다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 이미지를 이용한 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법은 먼저 아이템 대여 서비스에 등록된 사용자 정보를 획득할 수 있다(S1110).
즉, 사용자에 대한 대여 아이템 선호도 자동 분석을 위해서는 해당 사용자가 아이템 대여 서비스에 등록 또는 가입된 사용자여야 할 수 있다. 이 때, 사용자 정보는 사용자가 아이템 대여 서비스에 등록 또는 가입하는 시점에 사용자를 통해 입력되어 저장될 수 있다.
이 후, 사용자 정보에 포함된 단말 정보 및 사용자의 얼굴 이미지 정보를 획득할 수 있다(S1120).
이 때, 사용자 정보에 포함된 사용자의 소셜 네트워크 서비스의 계정 정보도 함께 획득할 수 있다.
이 후, 단말에 저장된 이미지 및 SNS에 업로드된 이미지 중 사용자 이미지를 수집할 수 있다(S1130).
예를 들어, 사용자의 스마트 단말에 설치된 어플리케이션들 중에서 카메라나 갤러리에 상응하는 어플리케이션으로 접근하여 사용자의 단말에 저장된 이미지를 수집할 수 있다. 이 때, 사용자의 단말에 대여 아이템 선호도 자동 분석을 위한 별도의 어플리케이션을 설치하여 카메라나 갤러리로 접근할 수 있다. 또한, 아이템 대여 서비스를 수행하는 별도의 어플리케이션을 통해서 사용자의 단말에 설치된 카메라나 갤러리로 접근하여 사용자 이미지를 수집할 수도 있다.
다른 예를 들어, 사용자가 이용하는 적어도 하나의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)로 접속하여 사용자가 업로드한 이미지를 수집할 수도 있다. 이 때, 소셜 네트워크 서비스는 사용자로부터 이미지가 업로드 가능한 서비스일 경우 어느 것에도 해당할 수 있다.
이 때, 사용자 얼굴 이미지 정보를 이용하여 단말에 저장된 이미지 및 단말을 통해 실행되는 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 이미지 중 사용자가 포함된 이미지를 구별할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 단말에 저장된 이미지들 중에서는 사용자가 포함되어 있지 않거나 사용자의 지인들만 포함된 이미지가 존재할 확률이 높다. 또한, 소셜 네트워크 서비스에 업로드되는 이미지도 이와 마찬가지이다. 따라서, 사용자가 평소에 사용하는 아이템들에 대한 정보를 획득하기 위해서는 사용자 이미지에 반드시 사용자가 포함되어 있어야 할 필요가 있다.
또한, 단말에 저장된 이미지와 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 이미지 중에서 별도의 인물이 포함되지 않고 특정한 아이템에 포커스를 맞춘 이미지가 존재하는 경우, 사용자가 해당하는 아이템에 관심이 있을 것으로 판단하고 사용자 이미지로 구별하여 수집할 수도 있다.
이 후, 사용자 이미지에서 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들을 고려하여 기설정된 아이템 유형에 따라 유형 별 아이템 이미지를 추출할 수 있다(S1140).
예를 들어, 아이템 대여 서비스에서 제공되는 복수개의 대여 아이템들이 주로 의류에 상응하는 경우에는 아이템 유형을 상의, 하의, 원피스, 신발 등으로 구분하고, 구분된 유형에 상응하는 아이템 위주로 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
다른 예를 들어, 아이템 대여 서비스에서 제공되는 복수개의 대여 아이템들이 주로 가방이나 액세서리 같은 잡화에 상응하는 경우에는, 아이템 유형을 가방, 지갑, 귀걸이, 목걸이, 팔찌, 모자, 선글라스 등으로 구분하고, 구분된 유형에 상응하는 아이템 위주로 아이템 이미지를 추출할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 아이템 대여 서비스에서 제공되는 복수개의 대여 아이템들이 의류와 잡화 및 액세서리 등 대부분의 아이템에 상응하는 경우에는 아이템 유형을 의류, 가방, 모자, 액세서리, 신발 등으로 구분하고, 사용자 이미지에 포함된 대부분의 아이템을 아이템 이미지로 추출할 수도 있다.
이 후, 객체 추출 알고리즘을 이용하여 유형 별 아이템 이미지에서 아이템 객체를 검출할 수 있다(S1150).
이 때, 객체 추출 알고리즘을 이용하여 유형 별 아이템 이미지에서 아이템 객체를 검출할 수 있다.
이 후, 기설정된 아이템 유형 내에서 스타일에 따라 아이템 객체를 분류하여 저장할 수 있다(S1160).
예를 들어, 아이템 유형이 선글라스에 상응하는 아이템 객체가 아이템 이미지에서 검출되었다고 가정한다면, 아이템 객체를 캣아이, 에비에이터, 클럽마스터 등의 선글라스에 상응하는 스타일에 따라 분류하여 저장할 수 있다.
다른 예를 들어, 아이템 유형이 스커트에 상응하는 아이템 객체가 아이템 이미지에서 검출되었다고 가정한다면, 아이템 객체를 A라인 스커트, H라인 스커트, 트럼펫 스커트, 플레어 스커트 등 스커트에 상응하는 스타일에 따라 분류하여 저장할 수도 있다.
이 후, 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 아이템 객체의 개수와 스타일 별로 저장된 아이템 객체의 개수의 비율을 이용하여 대여 아이템 선호도를 산출할 수 있다(S1170).
예를 들어, 아이템 유형이 선글라스에 상응하는 아이템 객체의 개수가 100개 이고, 선글라스 중에서 스타일이 에비에이터에 상응하는 아이템 객체의 개수가 10개라고 가정할 수 있다. 이 때, 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 아이템 객체의 개수와 스타일 별로 저장된 아이템 객체의 개수의 비율은 100:10, 즉 에비에이터 스타일의 선글라스에 상응하는 대여 아이템의 선호도는 10%에 상응하게 산출할 수 있다.
이 후, 복수개의 대여 아이템들 중 대여 아이템 선호도가 기설정된 기준 이상인 대여 아이템들을 사용자에 대한 추천 아이템 리스트에 추가시킬 수 있다(S1180).
예를 들어, 기설정된 기준 선호도가 50%라고 가정한다면, 복수개의 대여 아이템들 중 본 발명에 따른 대여 아이템 선호도 자동 분석을 통해 산출된 선호도가 50% 이상인 대여 아이템들을 추천 아이템 리스트에 추가할 수 있다.
이 후, 추천 아이템 리스트를 기반으로 사용자에게 대여 아이템을 추천할 수 있다(S1190).
또한, 추천 아이템 리스트를 아이템 대여 서비스 서버로 제공함으로써, 아이템 대여 서비스 서버가 추천 아이템 리스트에 포함된 대여 아이템을 사용자에게 추천하도록 할 수도 있다.
컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)과 같은 반도체 메모리를 포함한다. 프로세서와 메모리는 특수 목적의 논리 회로에 의해 보충되거나, 그것에 통합될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
본 발명에 의하면 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집하고, 사용자 이미지에서 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 판단하기 위한 아이템 이미지를 추출하고, 아이템 이미지에서 검출된 아이템 객체를 고려하여 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들에 대한 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출할 수 있다. 나아가, 아이템 대여 서비스를 사용하는 사용자들이 선호하는 대여 아이템들의 정보를 자동으로 생성함으로써 보다 효과적으로 대여 아이템을 추천하여 아이템 대여 서비스의 수익을 향상시키는 것이 가능하다.

Claims (10)

  1. 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집하는 이미지 수집부;
    상기 사용자 이미지에서 상기 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 판단하기 위한 아이템 이미지를 추출하는 이미지 추출부; 및
    상기 아이템 이미지에서 검출된 아이템 객체를 고려하여 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들에 대한 상기 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출하는 선호도 산출부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 이미지 추출부는
    상기 복수개의 대여 아이템들을 고려하여 기설정된 아이템 유형에 따라 유형 별 아이템 이미지를 추출하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 선호도 산출부는
    객체 추출 알고리즘을 이용하여 상기 유형 별 아이템 이미지에서 상기 아이템 객체를 검출하는 객체 검출부; 및
    상기 기설정된 아이템 유형 내에서 스타일에 따라 상기 아이템 객체를 분류하여 저장하는 객체 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 선호도 산출부는
    상기 기설정된 아이템 유형 별로 저장된 상기 아이템 객체의 개수와 상기 스타일 별로 저장된 상기 아이템 객체의 개수의 비율을 이용하여 상기 대여 아이템 선호도를 산출하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 이미지 수집부는
    상기 단말에 저장된 이미지 및 상기 단말을 통해 실행되는 상기 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)에 업로드된 이미지 중 상기 사용자가 포함된 이미지를 상기 사용자 이미지로 수집하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 이미지 수집부는
    상기 아이템 대여 서비스에 등록된 사용자 정보를 기반으로 상기 사용자의 단말 정보 및 상기 사용자의 얼굴 이미지 정보 중 적어도 하나를 획득하고, 상기 사용자의 얼굴 이미지 정보를 이용하여 상기 단말에 저장된 이미지 및 상기 단말을 통해 실행되는 상기 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)에 업로드된 이미지 중 상기 사용자가 포함된 이미지를 구별하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치.
  7. 청구항 4에 있어서,
    상기 선호도 산출부는
    상기 복수개의 대여 아이템들 각각에 대해서 상기 대여 아이템 선호도를 산출하고, 상기 복수개의 대여 아이템들 중 상기 대여 아이템 선호도가 기설정된 기준 선호도 이상인 대여 아이템들을 상기 사용자에 대한 추천 아이템 리스트에 추가하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치는
    상기 추천 아이템 리스트를 기반으로 상기 사용자에게 대여 아이템을 추천하는 아이템 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치.
  9. 청구항 5에 있어서,
    상기 이미지 수집부는
    기설정된 주기마다 상기 사용자 이미지를 수집하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 장치.
  10. 사용자의 단말로부터 사용자 이미지를 수집하는 단계;
    상기 사용자 이미지에서 상기 사용자에 대한 대여 아이템 선호도를 판단하기 위한 아이템 이미지를 추출하는 단계; 및
    상기 아이템 이미지에서 검출된 아이템 객체를 고려하여 아이템 대여 서비스에 등록된 복수개의 대여 아이템들에 대한 상기 사용자의 대여 아이템 선호도를 산출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 대여 아이템 선호도 자동 분석 방법.
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