WO2018088584A1 - 개인화된 화장품 추천방법 및 추천프로그램 - Google Patents

개인화된 화장품 추천방법 및 추천프로그램 Download PDF

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WO2018088584A1
WO2018088584A1 PCT/KR2016/012952 KR2016012952W WO2018088584A1 WO 2018088584 A1 WO2018088584 A1 WO 2018088584A1 KR 2016012952 W KR2016012952 W KR 2016012952W WO 2018088584 A1 WO2018088584 A1 WO 2018088584A1
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user
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skin
cosmetics
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문종수
김민석
김용훈
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주식회사 웨이웨어러블
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    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
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Definitions

  • the present invention relates to a personalized cosmetic recommendation method and recommendation program, and more particularly, to a method and program for recommending cosmetics suitable for a user's skin.
  • Cosmetics are produced according to several representative types such as oily skin, neutral skin and dry skin. Therefore, if people with oily skin use cosmetics for dry skin, side effects may occur, so each person should select a cosmetic product suitable for their skin type. In addition, some components included in cosmetics may cause various side effects such as causing skin aging or cancer when used in the long term. In addition, some customers may cause an allergy reaction or skin troubles such as acne by certain ingredients included in cosmetics.
  • Korean Patent No. 10-0708319 and the like proposed a method for manufacturing cosmetics directly according to the result of measuring the skin condition of the customer to solve this problem.
  • a company that manufactures cosmetics professionally undergoes a rigorous certification process, but a company that manufactures a small amount of cosmetics suitable for a customer may not go through such a certification process, thereby producing a larger skin trouble.
  • the present invention calculates personalized cosmetic unique scores based on the base score of each cosmetic product for each skin type by adding or subtracting a score reflecting the relationship between the ingredients in the cosmetic product and the skin condition of the first user, thereby making the cosmetic recommendation suitable for the user.
  • personalized cosmetics recommendation method and recommendation program is to be provided.
  • Personalized cosmetic recommendation method comparing the product type of the specific cosmetic product and the skin type of the first user, calculating the basic score for each cosmetic product for the first user; Calculating a component reflection value by comparing the skin type of the first user with a component included in the cosmetic product; Calculating a final unique score for each cosmetic product for the first user by applying the component reflecting value; And recommending cosmetic products that match the skin condition of the first user.
  • receiving the questionnaire data through the client of the first user receiving moisture data of a predetermined number or more from the skin condition measuring device of the first user; And calculating the skin type of the first user based on the paperweight data and the moisture content data.
  • the component reflectance calculation step the step of selecting the effect component classification to be applied according to the skin type of the user; And weighting the positive factors and the negative factors in the selected influence component classification and summing them to calculate an influence component reflection value, wherein the influence component comprises at least one of a dry influence component, an oil influence component, and a sensitive influence component. Including the above, it may be characterized by being classified as a positive factor and a negative factor.
  • the ingredient reflecting step calculating step extracting a harmful ingredient or functional ingredient based on the ingredient list of the cosmetic; And calculating a harmful ingredient reflecting value or a functional ingredient reflecting value based on the number or type of harmful ingredients or functional ingredients.
  • the method may further include accumulating skin condition data within a specific period of time using a specific cosmetic product of a second user; Calculating a skin condition change of the second user based on the accumulated skin condition data; And performing a final unique score correction based on the evaluation data corresponding to the change in the skin condition, wherein the second user uses the skin condition measuring device to perform skin condition data after a specific number of times. It can be a measured user.
  • the method may further include generating environmental data by accumulating UV data and humidity data corresponding to the location of the first user, and calculating the final unique score by reflecting the environmental data for the first user.
  • the UV data and the humidity data may be included in the measurement data measured by the skin condition measuring device of the first user or the weather data received from an external server.
  • the method may further include accumulating environmental data exposed by a second user who uses a specific cosmetic product, wherein the environmental data includes UV data or humidity data; And calculating the environmental data ratio and setting the use environment of the specific cosmetic product.
  • the method may further include obtaining first skin state change data of the first user according to a specific cosmetic use measured by a skin condition measuring device; And determining whether to maintain the use of cosmetics based on the first skin state change data.
  • the personalized cosmetics recommendation program according to another embodiment of the present invention is combined with a computer which is hardware to execute the above-mentioned personalized cosmetics recommendation method and is stored in a medium.
  • the cosmetics best suited to the user's skin condition can be recommended.
  • FIG. 1 is a flowchart of a personalized cosmetic recommendation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is an exemplary view for calculating a base score for each cosmetic product according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart of a personalized cosmetics recommendation method for calculating an intrinsic score by reflecting an influence component in each cosmetic product according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is an exemplary diagram for calculating an influence component reflection value by reflecting the number and type of influence components according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a flow chart of a personalized cosmetic recommendation method further comprising the step of calculating the harmful component reflecting value or functional component reflecting value in consideration of the number or type of harmful components or functional components according to an embodiment of the present invention.
  • 6 is an exemplary view for calculating the harmful component reflecting value or functional component reflecting value for each cosmetic in consideration of the number or type of harmful components or functional components according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for calculating a functional component reflection value by reflecting a weight of a user for each functionality according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flow chart of a personalized cosmetic recommendation method further comprising the step of calculating the skin type of the first user according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart of a personalized cosmetic recommendation method further comprising the step of generating environmental data corresponding to the location of the first user according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart of a personalized cosmetic recommendation method further comprising the step of determining the use environment of a specific cosmetics based on the environmental data of the second user according to an embodiment of the present invention.
  • 11 is a flowchart of a personalized cosmetic recommendation method further comprising the step of correcting the final unique score by reflecting the change in the skin condition of the second user according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a flowchart of a personalized cosmetic recommendation method further comprising the step of determining and guiding whether or not to maintain the use of cosmetics of the first user according to an embodiment of the present invention.
  • a 'computer' includes various devices capable of performing arithmetic processing and providing a result to a user.
  • a computer can be a desktop PC, a notebook, as well as a smartphone, a tablet PC, a cellular phone, a PCS phone (Personal Communication Service phone), synchronous / asynchronous
  • IMT-2000 International Mobile Telecommunication-2000
  • PC Palm Personal Computer
  • PDA Personal Digital Assistant
  • the computer may correspond to a server that receives a request from a client and performs information processing.
  • a 'first user' is a user who wants to recommend cosmetics.
  • the 'second user' is a user who uses a specific cosmetic product, and is a user who is the target of the second skin state change data or the second environmental data for cosmetic recommendation.
  • skin type refers to the skin type of a particular user.
  • the 'product type' refers to a type that is determined to use a specific product (ie, cosmetics).
  • the product type may not correspond to only one specific skin type but may correspond to a plurality of skin types.
  • the 'base score' means a score for a specific skin type of each cosmetic product, which is calculated based on the product type and skin type type of the cosmetic product without reflecting the skin characteristics of the user.
  • the 'unique score' refers to a score whose base score is corrected in consideration of at least one or more of skin characteristics of the user, a user's interests, and an activity environment of the user.
  • the 'unique score' may be referred to as a first unique score and a second unique score in order when the score is passed through various stages of adjusting the score, and finally the unique score in the cosmetic score table reflecting the skin characteristics of the user is ultimately unique. Can be called a score.
  • FIG. 1 is a flowchart of a personalized cosmetic recommendation method according to an embodiment of the present invention.
  • personalized cosmetics recommendation method comparing the skin type of the first user with the product type of a specific cosmetic, calculating the basic score for each cosmetic product for the first user (S400); Calculating a component reflection value by comparing the skin type of the first user with the components included in the cosmetic (S600); Calculating a final unique score per cosmetic product for the first user by applying the component reflecting value (S800); And recommending cosmetic products corresponding to the skin condition of the first user (S1600).
  • the computer compares the product type of the specific cosmetic product with the skin type of the first user, and calculates a basic score for each cosmetic product for the first user (S400). As shown in Fig. 2, the computer matches the skin type with the product type of the specific cosmetic product, and calculates a basic score of the specific cosmetic product for each skin type.
  • the skin type is subdivided based on the water content, classified as neutral, oily, dry, and complex, and further classified by the presence or absence (ie, sensitive skin), 8 It is divided into branches.
  • the product type for each cosmetic product is determined by the product type set by the cosmetic manufacturer.
  • the computer matches the product type and skin type of each cosmetic product and calculates the basic score of each cosmetic product for each skin type. For example, as shown in Figure 2, A cosmetic product type set for all skin is given a basic score (for example, 2 points or 2.1 points) the same or similar to all skin types. In addition, for example, B cosmetics that have a product type set for dry use are given the highest basic score for dry skin types without considering sensitivity, and have a high basic score in the order of neutral skin type, complex skin type, and oily skin type. To give. In addition, in one embodiment, the base score according to matching the skin type and the product type is set by the administrator or is calculated by accumulating the evaluation results for cosmetics.
  • the computer compares the skin type of the first user with the components included in the cosmetic to calculate a component reflection value (S600). That is, the computer calculates a component reflecting value to be added to or subtracted from the basic score by reflecting the components included in each cosmetic product, in order to calculate a score table suitable for the first user's skin.
  • a component reflection value S600
  • the computer acquires the component data for each cosmetic product used for calculating the component reflection values in various ways.
  • the computer may obtain the ingredient data contained in the cosmetics from an external server (for example, received from a cosmetic company server or collected online) or the cosmetics may have one side or a description (i.e., a portion of the cosmetic ingredient). Acquire through character recognition in the captured image.
  • the computer receives component data contained in each cosmetic product directly from a manager or a specific user using the cosmetic product.
  • the computer is a server, the computer receives and stores the ingredient data of each cosmetic product directly input from the manager client.
  • the computer extracts the components (ie, the influence components) affecting each skin type among the components included in the cosmetics and reflects them in calculating the unique score.
  • the component reflectance calculation step (S600) the step of selecting the effect component classification to be applied according to the skin type of the user (S610); And weighting the positive factors and the negative factors in the selected influence component classification and summing them to calculate the influence component reflection value (S620).
  • the influence component includes at least one or more of a dry influence component, an oil influence component, a sensitive influence component, and is classified into a positive factor and a negative factor.
  • the computer sets and stores the skin types to which each influence component affects.
  • the dry influence ingredient is set to affect only dry skin types and complex skin types
  • the oil influence ingredient is set to affect only oily skin types and complex skin types
  • the sensitive effect ingredient is only used for sensitive skin types. It is set to affect. Therefore, as shown in FIG. 4, when the first user is sensitive oily skin, the computer determines a classification of an influence component that should consider the sensitive influence component and the oily influence component (S610).
  • the computer extracts the components belonging to the positive factors and the negative factors in the selected influence component classification, calculates the influence component reflection values by applying the weights (ie, the points) and adds them accordingly (S620). For example, if A cosmetic contains two positive factors and one negative factor among intelligence influence ingredients, and two positive factors and two negative factors among sensitive influence ingredients, the computer counts the positive factors of intelligence influence ingredients. Multiply by +0.3, multiply the number of negative influence factors by -0.3, multiply by the positive factor of positive influence factors by +0.3, and multiply the number of negative factors by -0.3 by -0.3, and add the total value of 0.3 to the first user skin type. Calculated by reflecting the effect component of cosmetics on A. The computer calculates the intrinsic score of the cosmetic A for the first user by adding the influence component reflection on the cosmetic A to the basic score for the cosmetic A.
  • the computer assigns different points (ie, weights) to each type of component. For example, there may be a difference in the effect of each ingredient belonging to the negative factors of the dry influence ingredient on the skin. Therefore, the computer stores different points (i.e. weights) for each component and uses them to calculate the influence component reflection.
  • the computer extracts the ingredients classified and stored as harmful ingredients or functional ingredients in the cosmetic ingredient list.
  • the functional component includes, for example, a whitening improvement component, a wrinkle improvement component, a pore improvement component, and the like.
  • the computer multiplies the number of extracted harmful or functional components by the points (ie, weights) and adds them to calculate the harmful component reflectance or functional component reflectance.
  • the computer multiplies the number by -0.25, which is the distribution for the harmful ingredients, and calculates the harmful ingredient reflectance of A cosmetic as -0.5.
  • the computer provides 0.2 for the whitening function ingredient, 0.1 for the wrinkle improvement ingredient, and pore function. Multiply 0.1 by the number of components and multiply by the number of components to calculate 0.9 calculated as the functional component reflectance of A cosmetics.
  • the computer calculates the second intrinsic score of the A cosmetic product for the first user by adding the nominal component or functional component reflection of the cosmetic product A to the base score for the cosmetic product or the intrinsic score reflecting the influence component reflection (i.e., the first unique score). Calculate
  • the computer applies weights differently depending on the functionality that the first user is interested in. That is, as shown in FIG. 7, the computer applies the same point (for example, 0.1) to each functional component, and then calculates the functional component reflection value by multiplying the weight set by the first user.
  • the computer may determine the importance ratio of whitening function, wrinkle improvement, and pore improvement in a ratio of 1: 2: 2. Calculate the functional component reflectance value as 0.9 for User1 set to be 2, and calculate the functional component reflectance value as 1.1 different for User2 who set the importance ratio of whitening function, wrinkle improvement and pore improvement to 2: 1: 3. .
  • the computer receives a weight for the functional component from the first user
  • the first user receives a priority or importance figure for each functionality on the user interface provided to his client.
  • another method of receiving weights of functional components from a first user may be applied by a computer to calculate importance of whitening, wrinkle improvement, and pore improvement based on the response result on the questionnaire received from the first user.
  • the computer analyzes the response result of the first user with respect to various items included in the questionnaire to grasp the importance of the first user with respect to each function.
  • the computer calculates the final unique score for each cosmetic product for the first user by applying the component reflection value (S800). That is, the computer adds the component reflecting value (for example, the influence component reflecting value, the harmful component reflecting value, or the functional ingredient reflecting value) to the base score applied to the skin type corresponding to the first user. Calculate the score.
  • the component reflecting value for example, the influence component reflecting value, the harmful component reflecting value, or the functional ingredient reflecting value
  • the computer recommends a cosmetic that matches the skin condition of the first user (S1600). That is, the computer extracts a cosmetic having a high score on the cosmetic recommendation table to which the final unique score is applied and recommends it to the first user.
  • the step of receiving paperweight data through the client of the first user S100
  • And calculating the skin type of the first user based on the questionnaire data S300. Since users may not know their skin type, a process of calculating the skin type of the first user is necessary.
  • the computer includes the questionnaire data received from the client of the first user as data for calculating the skin type.
  • the skin condition measuring device is a compact measuring device that a user can carry and measure the skin condition.
  • the skin condition measuring device applies an input alternating current to the skin through an electrode in contact with the skin, and calculates the moisture content by measuring the conveyed alternating current.
  • the computer analyzes the questionnaire data for the first user and determines the skin type of the first user by reflecting the moisture content obtained by the skin condition measuring apparatus.
  • the computer determines whether the skin type is complex based on the moisture level measured for a plurality of points on the user's skin.
  • another embodiment may further include generating environmental data by accumulating UV data and humidity data corresponding to the location of the first user (S1100).
  • the computer accumulates the UV data or the humidity data for a specific period of time, and the first user identifies the environmental characteristics of the activity range and generates environmental data. For example, the computer calculates whether the first user is active in a dry place or in a place with high UV index based on the accumulated UV or humidity data.
  • the UV data and humidity data are included in measurement data measured by the skin condition measuring device of the first user or weather data received from an external server.
  • the computer acquires UV data or humidity data at the location of the first user based on the UV sensor or the humidity sensor included in the skin condition measuring device.
  • the computer receives the current position data measured by the client of the first user, and then receives the humidity or UV data of the current position from an external server (eg, a meteorological office server).
  • an external server eg, a meteorological office server
  • the computer calculates the final unique score by reflecting the environmental data for the first user. That is, the computer calculates the third unique score by reflecting the environmental data in the first unique score or the second unique score to which the component reflection value is applied, and calculates the third unique score as the final unique score. For example, the computer calculates the final unique score by adding an additional point to the first unique score (the second unique score when considering the harmful component reflection or functional component reflection) according to the level of the UV blocking function or the moisturizing function.
  • the step of accumulating the environmental data exposed to the second user using a specific cosmetic S900; And calculating the environmental data ratio and setting the usage environment of the specific cosmetic product (S1000).
  • the environmental data includes UV data or humidity data. If there are cosmetics for which information on the environment for using cosmetics is not input, the computer should generate data on the environment where the cosmetics are mainly used. First, the computer extracts a second user who uses a particular cosmetic product. Thereafter, the computer extracts the environmental data to which the extracted second user is exposed. The computer receives the data on the exposure environment from the external server based on the location information of each second user, or generates the environmental data by measuring based on the sensor included in the skin condition measuring device.
  • the environmental data for the second user is data analyzed for the environment exposed during the period in which the second user uses the cosmetic. Thereafter, the computer statistically calculates environmental data of the plurality of second users of the cosmetic product, and determines an environment corresponding to a high ratio (that is, a specific ratio or more) as the environment using the cosmetic product.
  • a high ratio that is, a specific ratio or more
  • the step of accumulating the skin condition data within a specific period of time using a specific cosmetic of the second user (S1200); Calculating a skin condition change of the second user based on the accumulated skin condition data (S1300); And based on the evaluation data corresponding to the skin condition change, performing a final unique score correction (S1400); further includes.
  • the second user is a user who measures skin condition data more than a certain number of times after using cosmetics using a skin condition measuring apparatus. Not only whether the cosmetics conform to the skin condition of the first user, but also the rate of improvement after use or evaluation by other users (ie, the second user) is an important factor in the cosmetic recommendation.
  • the computer corrects the final unique score by reflecting changes in skin condition after the second user has used a particular cosmetic product for a certain period of time. For example, the computer receives and accumulates moisture content measured by the skin condition measuring device more than a certain number of times during a specific period (for example, one week) after the second user starts using a specific cosmetic product, and calculates the moisture content change. do. If the moisture content of the second user is improved, the computer determines that the cosmetic improvement rate is high and adds an additional point to the final unique score. In another embodiment, when there are a plurality of second users, the computer applies different values of the additional points based on the percentage of the second users whose skin condition is improved by a certain level or more.
  • the computer sets the range of the second user for calculating the evaluation data. For example, the computer limits the calculation target of the evaluation data to a second user having the same skin type as the first user.
  • the computer extracts the first extraction group among the users who use a specific cosmetic from the second user, and then the computer extracts a user having the same skin type as the first user from the first extraction group. Create 2 extraction groups.
  • the computer determines the extent of improvement of the skin condition of the second user in the second extraction group during the period of using the particular cosmetic product.
  • the computer determines whether the moisture level is improved based on the moisture level measurement data measured by the second user in the second extraction group for a specific period of time.
  • the computer calculates the proportion of second users in the second extraction group whose skin condition has improved over a certain level.
  • the computer determines the addition point to apply to the final unique score calculation based on the ratio.
  • the step of obtaining the first skin condition change data of the first user according to the specific cosmetic use measured by the skin condition measuring device (S1700); And determining whether to use cosmetics based on the first skin state change data (S1800).
  • the computer may not fit even the cosmetics recommended by reflecting the skin condition (or skin condition) of the first user due to the detailed differences of skin for each user. Therefore, the computer checks whether or not the skin condition is improved or worsened based on the skin condition change data acquired by the skin condition measuring device during the period of using the specific cosmetic product at a specific cycle, thereby determining whether to maintain the use of the specific cosmetic product. Guide the user.
  • the personalized cosmetics recommendation method according to the above-described embodiment of the present invention may be implemented as a program (or an application) and executed in combination with a computer, which is hardware, and stored in a medium.
  • the above-described program includes C, C ++, JAVA, machine language, etc. which can be read by the computer's processor (CPU) through the computer's device interface so that the computer reads the program and executes the methods implemented as the program.
  • Code may be coded in the computer language of. Such code may include functional code associated with a function or the like that defines the necessary functions for executing the methods, and includes control procedures related to execution procedures necessary for the computer's processor to execute the functions according to a predetermined procedure. can do.
  • the code may further include memory reference code for additional information or media required for the computer's processor to execute the functions at which location (address address) of the computer's internal or external memory should be referenced. have.
  • the code may be used to communicate with any other computer or server remotely using the communication module of the computer. It may further include a communication related code for whether to communicate, what information or media should be transmitted and received during communication.
  • the stored medium is not a medium for storing data for a short time such as a register, a cache, a memory, but semi-permanently, and means a medium that can be read by the device.
  • examples of the storage medium include, but are not limited to, a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like. That is, the program may be stored in various recording media on various servers to which the computer can access or various recording media on the computer of the user. The media may also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored in a distributed fashion.
  • the cosmetics best suited to the user's skin condition can be recommended.

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Abstract

본 발명은 개인화된 화장품 추천방법 및 프로그램에 관한 것이다. 본 발명의 일실시예에 따른 개인화된 화장품 추천방법은, 특정한 화장품의 제품타입과 제1사용자의 피부타입을 비교하여, 제1사용자에 대한 화장품별 기본점수를 산출하는 단계(S400); 상기 제1사용자의 피부타입과 상기 화장품에 포함된 성분을 비교하여 성분반영치를 산출하는 단계(S600); 상기 성분반영치를 적용하여 제1사용자에 대한 화장품별 최종고유점수를 산출하는 단계(S800); 및 제1사용자의 피부상태에 부합하는 화장품을 추천하는 단계(S1600);를 포함한다.

Description

개인화된 화장품 추천방법 및 추천프로그램
본 발명은 개인화된 화장품 추천방법 및 추천프로그램에 관한 것으로, 보다 자세하게는 사용자의 피부에 적합한 화장품을 추천하는 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
화장품은 지성 피부, 중성 피부, 건성 피부 등 대표적인 몇 가지 유형에 따라 구분되어 생산되고 있다. 따라서, 지성 피부를 가지고 있는 사람이 건성 피부용 화장품을 사용하면 부작용이 발생될 수 있으므로 각자 자신의 피부 유형에 맞는 화장품을 선택하여야 한다. 또한, 화장품에 포함된 일부 성분은 장기적으로 사용했을 때 오히려 피부노화를 유발하거나 암을 유발하는 등 다양한 부작용을 일으킬 수 있다. 또한, 일부 고객들은 화장품에 포함된 특정 성분에 의하여 알러지(allergy) 반응을 일으키거나 여드름 등의 피부 트러블(trouble)이 생길 수 있다.
하지만, 일반적으로 사람들은 자신의 피부 유형이 어떠한 유형인지, 자신의 피부에 트러블을 일으키는 성분이 무엇인지 정확하게 알지 못하기 때문에 화장품 판매원의 추천에 따라 화장품을 선택한다. 그런데, 화장품 판매원들은 화장품을 구성하는 성분의 효과 등에 대해서 전문적인 지식을 갖춘 것이 아니기 때문에 고객의 개인 취향, 피부상태 및 특이 사항(예를 들어, 알러지 반응 등)에 적합한 화장품을 추천하기 어렵다.
한편, 한국등록특허 제10-0708319호 등은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고객의 피부 상태를 측정한 결과에 따라 화장품을 직접 제조하는 방법을 제안하였다. 그런데, 화장품을 전문적으로 제조하는 업체가 엄격한 인증절차를 거치는 것과 달리 고객에게 적합한 화장품을 소량 제조하는 업체의 경우에는 이러한 인증 절차를 거치지 않는 경우가 있어서 오히려 더 큰 피부 트러블을 양산할 수 있다.
본 발명은 각 피부타입에 대한 각 화장품의 기본점수를 기반으로, 화장품 내의 성분과 제1사용자의 피부조건 간의 관계를 반영한 점수 가감을 통해 개인화된 화장품 고유점수를 산출함으로써, 사용자에게 적합한 화장품 추천을 제공하는, 개인화된 화장품 추천방법 및 추천프로그램을 제공하고자 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 개인화된 화장품 추천방법은, 특정한 화장품의 제품타입과 제1사용자의 피부타입을 비교하여, 제1사용자에 대한 화장품별 기본점수를 산출하는 단계; 상기 제1사용자의 피부타입과 상기 화장품에 포함된 성분을 비교하여 성분반영치를 산출하는 단계; 상기 성분반영치를 적용하여 제1사용자에 대한 화장품별 최종고유점수를 산출하는 단계; 제1사용자의 피부상태에 부합하는 화장품을 추천하는 단계;를 포함한다.
또한, 상기 제1사용자의 클라이언트를 통해 문진데이터를 수신하는 단계; 상기 제1사용자의 피부상태측정장치로부터 특정횟수 이상의 수분도데이터를 수신하는 단계; 및 상기 문진데이터 및 수분도데이터를 기반으로 상기 제1사용자의 피부타입을 산출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 성분반영치산출단계는, 사용자의 피부타입에 따라 적용할 영향성분 분류를 선택하는 단계; 및 상기 선택된 영향성분 분류 내의 긍정요인 및 부정요인에 가중치를 부여한 후 합산하여 영향성분반영치를 산출하는 단계;를 포함하고, 상기 영향성분은, 건성영향성분, 지성영향성분, 민감영향성분 중 적어도 하나 이상을 포함하며, 긍정요인 및 부정요인으로 분류되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 성분반영치산출단계는, 화장품의 성분리스트를 기반으로 유해성분 또는 기능성성분을 추출하는 단계; 및 유해성분 또는 기능성성분의 개수 또는 종류를 기반으로 유해성분반영치 또는 기능성성분반영치를 산출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 제2사용자의 특정한 화장품 사용하는 특정기간 내의 피부상태데이터를 누적하는 단계; 누적된 피부상태데이터를 기반으로, 제2사용자의 피부상태 변화를 산출하는 단계; 및 상기 피부상태 변화에 상응하는 평가데이터를 기반으로, 최종고유점수 보정을 수행하는 단계;를 더 포함하고, 상기 제2사용자는 피부상태측정장치를 이용하여 화장품 사용 후 피부상태데이터를 특정 횟수 이상 측정한 사용자일 수 있다.
또한, 상기 제1사용자의 위치에 상응하는 UV데이터 및 습도데이터를 누적하여 환경데이터를 생성하는 단계;를 더 포함하고, 상기 최종고유점수 산출단계는, 상기 제1사용자에 대한 환경데이터를 반영하여 산출되는 것을 특징으로 하며, 상기 UV데이터 및 습도데이터는 상기 제1사용자의 피부상태측정장치에 의해 측정되는 측정데이터 또는 외부서버로부터 수신되는 기상데이터에 포함되는 것일 수 있다.
또한, 특정한 화장품을 사용하는 제2사용자가 노출되는 환경데이터를 누적하되, 상기 환경데이터는 UV데이터 또는 습도데이터를 포함하는 단계; 및 상기 환경데이터 비율을 산출하여, 상기 특정한 화장품의 사용환경으로 설정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 피부상태측정장치에 의해 측정된, 특정한 화장품 사용에 따른 상기 제1사용자의 제1피부상태변화데이터를 획득하는 단계; 및 상기 제1피부상태변화데이터를 기반으로 화장품 사용유지 여부를 결정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따른 개인화된 화장품 추천프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 언급된 개인화된 화장품 추천방법을 실행하며, 매체에 저장된다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 사용자의 피부타입, 관심사항 등을 고려하여 개인화된 추천리스트를 생성하므로, 사용자의 니즈에 가장 부합하는 화장품을 추천할 수 있다.
둘째, 화장품에 포함된 성분과 사용자 피부와의 관계를 고려하여 화장품 추천을 위한 화장품별 고유점수를 산출하므로, 사용자의 피부상태에 가장 부합하는 화장품을 추천할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 개인화된 화장품 추천방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 각 화장품에 대한 기본점수를 산출하는 예시도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 각 화장품 내 영향성분을 반영하여 고유점수를 산출하는, 개인화된 화장품 추천방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 영향성분의 개수와 유형을 반영하여 영향성분반영치를 산출하는 예시도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 유해성분 또는 기능성성분의 개수 또는 종류를 고려하여 유해성분반영치 또는 기능성분반영치를 산출하는 과정을 더 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법의 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 유해성분 또는 기능성성분의 개수 또는 종류를 고려하여 화장품별 유해성분반영치 또는 기능성분반영치를 산출하는 예시도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 각 기능성에 대한 사용자의 가중치를 반영하여 기능성분반영치를 산출하는 예시도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 제1사용자의 피부타입을 산출하는 과정을 더 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법의 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 제1사용자의 위치에 상응하는 환경데이터를 생성하는 과정을 더 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법의 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 제2사용자의 환경데이터를 기반으로 특정한 화장품의 사용환경을 결정하는 과정을 더 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법의 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 제2사용자의 피부상태 변화를 반영하여 최종고유점수를 보정하는 과정을 더 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법의 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 제1사용자의 화장품 사용유지 여부를 판단하여 안내하는 과정을 더 포함하는, 사용개인화된 화장품 추천방법의 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
본 명세서에서 '컴퓨터'는 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 컴퓨터는 데스크 탑 PC, 노트북(Note Book) 뿐만 아니라 스마트폰(Smart phone), 태블릿 PC, 셀룰러폰(Cellular phone), 피씨에스폰(PCS phone; Personal Communication Service phone), 동기식/비동기식 IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000)의 이동 단말기, 팜 PC(Palm Personal Computer), 개인용 디지털 보조기(PDA; Personal Digital Assistant) 등도 해당될 수 있다. 또한, 컴퓨터는 클라이언트로부터 요청을 수신하여 정보처리를 수행하는 서버가 해당될 수 있다.
본 명세서에서 '제1사용자'는 화장품을 추천받고자 하는 사용자이다. 본 명세서에서 '제2사용자'는 특정한 화장품을 기 사용하는 사용자로서, 화장품 추천을 위한 제2피부상태변화데이터 또는 제2환경데이터의 대상이 되는 사용자이다.
본 명세서에서 '피부타입'은 특정한 사용자의 피부 유형을 의미한다. 본 명세서에서 '제품타입'은 특정한 제품(즉, 화장품)을 사용 가능한 것으로 판단되는 타입을 의미한다. '제품타입'은 특정한 하나의 피부타입에만 대응되는 것이 아니라, 복수의 피부타입에 대응될 수 있다.
본 명세서에서 '기본점수'는 사용자의 피부특성을 반영하지 않고, 화장품의 제품타입과 피부타입 유형을 기반으로 산출되는, 각 화장품의 특정한 피부타입에 대한 점수를 의미한다. 본 명세서에서 '고유점수'는 사용자의 피부특성, 사용자의 관심사항, 사용자의 활동 환경 중 적어도 하나 이상을 고려하여, 기본점수가 보정된 점수를 의미한다. '고유점수'는, 점수를 조절하는 여러단계를 거치는 경우, 제1고유점수, 제2고유점수로 차례대로 칭해질 수 있고, 최종적으로 사용자의 피부특성 등을 반영한 화장품 점수표 내의 점수를 최종고유점수로 칭할 수 있다.
이하, 도면을 참조하여, 본 발명의 실시예들에 따른 개인화된 화장품 추천방법 및 추천프로그램에 대해 상세히 기재한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 개인화된 화장품 추천방법의 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 개인화된 화장품 추천방법은, 특정한 화장품의 제품타입과 제1사용자의 피부타입을 비교하여, 제1사용자에 대한 화장품별 기본점수를 산출하는 단계(S400); 상기 제1사용자의 피부타입과 상기 화장품에 포함된 성분을 비교하여 성분반영치를 산출하는 단계(S600); 상기 성분반영치를 적용하여 제1사용자에 대한 화장품별 최종고유점수를 산출하는 단계(S800); 및 제1사용자의 피부상태에 부합하는 화장품을 추천하는 단계(S1600);를 포함한다. 이하, 각 단계에 대한 상세한 설명을 기술한다.
컴퓨터가 특정한 화장품의 제품타입과 제1사용자의 피부타입을 비교하여, 제1사용자에 대한 화장품별 기본점수를 산출한다(S400). 도 2에서와 같이, 컴퓨터는 피부타입과 특정한 화장품의 제품타입을 매칭하여, 각 피부타입에 대한 특정한 화장품의 기본점수를 산출한다.
일실시예로, 도 2에서와 같이, 피부타입은 유수분도를 기반으로 세부분류하여, 중성, 지성, 건성 및 복합성으로 분류하고, 민감유무(즉, 민감성 피부인지 여부)로 추가 분류하여, 8가지로 나누어진다. 각 화장품에 대한 제품타입은 화장품 제조업체에서 설정한 제품타입에 의해 결정된다.
컴퓨터는 각 화장품의 제품타입과 피부타입을 매칭하여, 각 피부타입에 대한 각 화장품의 기본점수를 산출한다. 예를 들어, 도 2에서와 같이, 모든 피부용으로 제품타입이 설정된 A화장품은 모든 피부타입에 동일 또는 유사하게 기본점수(예를 들어, 2점 또는 2.1점)가 부여된다. 또한, 예를 들어, 건성용으로 제품타입이 설정된 B화장품은 민감유무는 고려하지 않고 건성피부타입에 대해 가장 높은 기본점수가 부여되고, 중성피부타입, 복합성피부타입, 지성피부타입 순서로 높은 기본점수를 부여한다. 또한, 일실시예로, 피부타입과 제품타입이 매칭됨에 따른 기본점수는 관리자에 의해 설정되거나 화장품에 대한 평가결과를 누적하여 산출된다.
컴퓨터가 제1사용자의 피부타입과 상기 화장품에 포함된 성분을 비교하여 성분반영치를 산출한다(S600). 즉, 컴퓨터는 제1사용자 피부에 적합한 점수표를 산출하기 위해, 각 화장품에 포함된 성분을 반영하여 기본점수에 가감할 성분반영치를 산출한다.
컴퓨터는 성분반영치 산출에 사용되는 각 화장품별 성분데이터를 다양한 방식으로 획득한다. 예를 들어, 컴퓨터는 화장품에 포함된 성분데이터를 외부서버에서 획득(예를 들어, 화장품 업체서버로부터 제공받거나 온라인을 통해 수집) 또는 화장품을 일측 또는 설명서(즉, 화장품의 성분이 기재된 부분)이 촬영된 이미지에서 문자인식을 통해 획득한다. 또한, 예를 들어, 컴퓨터는 관리자 또는 화장품을 사용하는 특정한 사용자로부터 직접 각 화장품에 포함된 성분데이터를 입력받는다. 컴퓨터가 서버인 경우, 컴퓨터는 관리자 클라이언트로부터 직접 입력된 각 화장품의 성분데이터를 수신하여 저장한다.
일실시예로, 컴퓨터는 화장품에 포함된 성분 중에서 각 피부타입에 영향을 미치는 성분(즉, 영향성분)을 추출하여 고유점수 산정에 반영한다. 구체적으로, 도 3에서와 같이, 상기 성분반영치산출단계(S600)는, 사용자의 피부타입에 따라 적용할 영향성분 분류를 선택하는 단계(S610); 및 상기 선택된 영향성분 분류 내의 긍정요인 및 부정요인에 가중치를 부여한 후 합산하여 영향성분반영치를 산출하는 단계(S620);를 포함한다. 상기 영향성분은, 건성영향성분, 지성영향성분, 민감영향성분 중 적어도 하나 이상을 포함하며, 긍정요인 및 부정요인으로 분류된다.
일실시예로, 컴퓨터는 각각의 영향성분이 영향을 미치는 피부타입을 설정하여 저장한다. 예를 들어, 건성영향성분은 건성피부타입과 복합성피부타입에만 영향을 미치도록 설정되고, 지성영향성분은 지성피부타입과 복합성피부타입에만 영향을 미치도록 설정되며, 민감영향성분은 민감성피부타입에만 영향을 미치도록 설정된다. 따라서, 도 4에서와 같이, 제1사용자가 민감성 지성피부인 경우, 컴퓨터는 민감영향성분 및 지성영향성분을 고려하여야 하는 영향성분 분류로 결정한다(S610).
컴퓨터는 선택된 영향성분 분류 내 긍정요인 및 부정요인에 속하는 성분을 추출하고, 이에 따른 가중치(즉, 배점)을 적용한 후 합산하여 영향성분반영치를 산출한다(S620). 예를 들어, A화장품에 지성영향성분 중 긍정요인 2개, 부정요인 1개가 포함되어 있고, 민감영향성분 중 긍정요인 2개, 부정요인 2개가 포함되어 있는 경우, 컴퓨터는 지성영향성분 긍정요인 개수에 +0.3을 곱하고, 지성영향성분 부정요인 개수에 -0.3을 곱하고, 민감영향성분 긍정요인에 +0.3을 곱하고, 민감영향성분 부정요인 개수에 -0.3을 곱하여 총합한 값인 0.3을 제1사용자 피부타입에 대한 A화장품의 영향성분반영치로 산출한다. 컴퓨터는 A화장품에 대한 영향성분반영치를 A화장품에 대한 기본점수에 더하여 제1사용자에 대한 A화장품의 고유점수를 산출한다.
또한, 다른 일실시예로, 컴퓨터는 각각의 성분 종류별로 상이한 배점(즉, 가중치)를 부여한다. 예를 들어, 건성영향성분의 부정요인에 속하는 각각의 성분이 피부에 미치는 영향에 차이가 있을 수 있다. 따라서, 컴퓨터는 각 성분별로 상이한 배점(즉, 가중치)를 저장한 후 영향성분반영치 산출에 활용한다.
또한, 다른 일실시예로, 도 5에서와 같이, 상기 성분반영치산출단계(S600)는, 화장품의 성분리스트를 기반으로 유해성분 또는 기능성성분을 추출하는 단계(S630); 및 유해성분 또는 기능성성분의 개수 또는 종류를 기반으로 유해성분반영치 또는 기능성성분반영치를 산출하는 단계(S640);를 더 포함할 수 있다. 먼저, 컴퓨터는 화장품의 성분리스트 내에서 유해성분 또는 기능성성분으로 분류되어 저장된 성분을 추출한다. 상기 기능성성분은, 예를 들어, 미백개선성분, 주름개선성분, 모공개선성분 등을 포함한다. 컴퓨터는 추출된 유해성분 또는 기능성성분의 개수에 배점(즉, 가중치)를 곱한 후 합산하여 유해성분반영치 또는 기능성성분반영치를 산출한다.
예를 들어, 도 6에서와 같이, A화장품에 유해성분이 2개 포함되어 있는 경우, 컴퓨터는 유해성분에 대한 배점인 -0.25에 개수를 곱하여 -0.5로 A화장품의 유해성분반영치를 산출한다. 또한, A화장품에 미백기능성분이 3개, 주름개선성분이 2개, 모공기능성분이 1개가 포함되어 있는 경우, 컴퓨터는 미백기능성분에 대한 배점인 0.2, 주름개선성분에 대한 배점인 0.1, 모공기능성분에 대한 배점인 0.1을 각 성분의 개수에 곱한 후 더하여 산출된 0.9를 A화장품의 기능성분반영치로 산출한다.
컴퓨터는 A화장품에 대한 유해성분반영치 또는 기능성분반영치를 A화장품에 대한 기본점수 또는 영향성분반영치가 반영된 고유점수(즉, 제1고유점수)에 더하여 제1사용자에 대한 A화장품의 제2고유점수를 산출한다.
또한, 다른 일실시예로, 컴퓨터는 제1사용자가 관심을 가지는 기능성에 따라 가중치를 상이하게 적용한다. 즉, 도 7에서와 같이, 컴퓨터는 각각의 기능성성분에 대해 동일한 배점(예를 들어, 0.1)을 적용한 후, 제1사용자에 의해 설정되는 가중치를 곱하여 기능성분반영치를 산출한다. 예를 들어, 미백기능성분을 3개, 주름개선성분을 2개, 모공기능성분을 1개 포함하는 A화장품의 경우, 컴퓨터는 미백기능, 주름개선 및 모공개선의 중요도 비율을 1 : 2 : 2로 설정한 사용자1에 대해 기능성분반영치를 0.9로 산출하고, 미백기능, 주름개선 및 모공개선의 중요도 비율을 2 : 1 : 3으로 설정한 사용자2에 대해 기능성분반영치를 1.1로 상이하게 산출한다.
컴퓨터가 제1사용자로부터 기능성성분에 대한 가중치를 입력받는 방식으로, 제1사용자가 본인의 클라이언트에 제공되는 유저인터페이스 상에서 각 기능성에 대한 우선순위 또는 중요도 수치를 입력받는다. 또한, 제1사용자로부터 기능성성분에 대한 가중치를 입력받는 다른 방식으로, 컴퓨터가 제1사용자로부터 받은 문진표 상의 응답결과를 기반으로 미백, 주름개선, 모공개선에 대한 중요도를 산출하는 방식을 적용한다. 즉, 컴퓨터는 문진표에 포함된 여러 문항에 대한 제1사용자의 응답결과를 분석하여 각각의 기능성에 대한 제1사용자의 중요도를 파악한다.
컴퓨터가 상기 성분반영치를 적용하여 제1사용자에 대한 화장품별 최종고유점수를 산출한다(S800). 즉, 컴퓨터는 제1사용자에 대응하는 피부타입에 적용된 기본점수에 성분반영치(예를 들어, 영향성분반영치, 유해성분반영치 또는 기능성분반영치)를 더하여, 제1사용자에 대한 화장품별 최종고유점수를 산출한다.
컴퓨터가 제1사용자의 피부상태에 부합하는 화장품을 추천한다(S1600). 즉, 컴퓨터는 최종고유점수가 적용된 화장품 추천테이블 상에서 점수가 높은 화장품을 추출하여 제1사용자에게 추천한다.
또한, 본 발명의 다른 일실시예는, 상기 제1사용자의 클라이언트를 통해 문진데이터를 수신하는 단계(S100); 및 상기 문진데이터를 기반으로 상기 제1사용자의 피부타입을 산출하는 단계(S300);를 더 포함한다. 사용자들이 본인의 피부타입을 알지 못할 수 있으므로, 제1사용자의 피부타입을 산출하는 과정이 필요하다. 컴퓨터는 제1사용자의 클라이언트로부터 수신하는 문진데이터를 피부타입을 산출하기 위한 데이터로 포함한다.
또한, 다른 일실시예로, 도 8에서와 같이, 상기 제1사용자의 피부상태측정장치로부터 특정횟수 이상의 수분도데이터를 수신하는 단계(S200);를 더 포함한다. 이 때, 상기 피부타입 산출단계(S300)는, 문진데이터와 수분도데이터를 함께 반영하여 피부타입을 산출한다. 피부상태측정장치의 일실시예는, 사용자가 휴대하여 피부상태를 측정 가능한 소형 측정장치가 된다. 피부상태측정장치는 피부에 접촉되는 전극을 통해 피부에 입력교류전류를 인가하고, 반송되는 반송교류전류를 측정하여 수분도를 산출한다. 따라서, 컴퓨터는 제1사용자에 대한 문진데이터를 분석하고, 피부상태측정장치에 의해 획득된 수분도를 반영하여, 제1사용자의 피부타입을 결정한다. 또한, 컴퓨터는 사용자의 피부 상의 복수의 지점에 대해 측정된 수분도를 기반으로, 복합성 피부타입인지 여부를 판단한다.
또한, 다른 일실시예는, 상기 제1사용자의 위치에 상응하는 UV데이터 및 습도데이터를 누적하여 환경데이터를 생성하는 단계(S1100);를 더 포함한다. 컴퓨터는 UV데이터 또는 습도데이터를 특정기간 동안 누적하여 제1사용자가 활동범위 상의 환경 특성을 파악하여, 환경데이터를 생성한다. 예를 들어, 컴퓨터는 누적된 UV데이터 또는 습도데이터를 기반으로 제1사용자가 건조한 장소에서 활동을 하는지 여부, 자외선지수가 높은 장소에서 활동을 하는지 여부를 산출한다.
상기 UV데이터 및 습도데이터는 상기 제1사용자의 피부상태측정장치에 의해 측정되는 측정데이터 또는 외부서버로부터 수신되는 기상데이터에 포함되는 것이다. 예를 들어, 컴퓨터는 피부상태측정장치에 포함된 UV센서 또는 습도센서를 기반으로 제1사용자의 위치에서의 UV데이터 또는 습도데이터를 획득한다. 또한, 예를 들어, 컴퓨터는 제1사용자의 클라이언트에 의해 측정되는 현재위치데이터를 수신한 후, 현재위치의 습도 또는 UV데이터를 외부서버(예를 들어, 기상청서버)로부터 수신한다.
이 때, 상기 최종고유점수 산출단계(S1600)에서, 컴퓨터는 제1사용자에 대한 환경데이터를 반영하여 최종고유점수를 산출한다. 즉, 컴퓨터는 성분반영치가 적용된 제1고유점수 또는 제2고유점수에 환경데이터를 반영하여 제3고유점수를 산출하고, 제3고유점수를 최종고유점수로 산출한다. 예를 들어, 컴퓨터는 UV차단기능 또는 보습기능의 수준에 따라 제1고유점수(유해성분반영치 또는 기능성분반영치를 고려하는 경우, 제2고유점수)에 가점을 더하여 최종고유점수를 산출한다.
또한, 다른 일실시예는, 특정한 화장품을 사용하는 제2사용자가 노출되는 환경데이터를 누적하는 단계(S900); 및 상기 환경데이터 비율을 산출하여, 상기 특정한 화장품의 사용환경으로 설정하는 단계(S1000);를 더 포함한다. 상기 환경데이터는 UV데이터 또는 습도데이터를 포함한다. 화장품을 사용하는 환경에 대한 정보가 입력되지 않은 화장품이 있는 경우, 컴퓨터는 해당 화장품을 주로 사용하는 환경에 대한 데이터를 생성하여야 한다. 먼저, 컴퓨터는 특정한 화장품을 사용하는 제2사용자를 추출한다. 그 후, 컴퓨터는 추출된 제2사용자가 노출되는 환경데이터를 추출한다. 컴퓨터는 각각의 제2사용자의 위치정보를 기반으로 외부서버로부터 노출환경에 대한 데이터를 수신하거나 피부상태측정장치에 포함된 센서를 기반으로 측정하여 환경데이터를 생성한다. 상기 제2사용자에 대한 환경데이터는, 제2사용자가 해당 화장품을 사용하는 기간동안에 노출된 환경에 대해 분석된 데이터이다. 그 후, 컴퓨터는 해당 화장품에 대한 복수의 제2사용자의 환경데이터를 통계 산출하여, 높은 비율(즉, 특정 비율 이상)에 해당하는 환경을 해당 화장품을 사용하는 환경으로 결정한다.
또한, 다른 일실시예는, 제2사용자의 특정한 화장품 사용하는 특정기간 내의 피부상태데이터를 누적하는 단계(S1200); 누적된 피부상태데이터를 기반으로, 제2사용자의 피부상태 변화를 산출하는 단계(S1300); 및 상기 피부상태 변화에 상응하는 평가데이터를 기반으로, 최종고유점수 보정을 수행하는 단계(S1400);를 더 포함한다. 상기 제2사용자는 피부상태측정장치를 이용하여 화장품 사용 후 피부상태데이터를 특정 횟수 이상 측정한 사용자이다. 화장품이 제1사용자의 피부상태에 부합하는지 여부뿐만 아니라, 다른 사용자(즉, 제2사용자)의 사용 후 평가 또는 사용에 따른 개선율이 화장품 추천에 중요한 요인이다. 따라서, 컴퓨터는 제2사용자가 특정한 화장품을 특정기간 동안 사용한 후 피부상태 변화를 반영하여 최종고유점수를 보정한다. 예를 들어, 컴퓨터는 제2사용자가 특정한 화장품을 사용하기 시작한 후 특정기간(예를 들어, 1주)동안 피부상태측정장치로 특정횟수 이상 측정한 수분도를 수신하여 누적하고, 수분도 변화를 산출한다. 제2사용자의 수분도가 개선되는 경우, 컴퓨터는 해당 화장품의 개선률이 높은 것으로 판단하여 최종고유점수에 가산점을 부가한다. 또한, 다른 일실시예로, 제2사용자가 복수인 경우, 컴퓨터는 특정 수준이상 피부상태가 개선된 제2사용자의 비율을 기반으로 가산점의 값이 상이하게 적용한다.
또한, 다른 일실시예로, 컴퓨터가 평가데이터를 산출하는 제2사용자의 범위를 설정한다. 예를 들어, 컴퓨터는 제1사용자와 동일한 피부타입을 가지는 제2사용자로 평가데이터의 산출대상을 한정한다. 이러한 경우, 먼저, 컴퓨터는 제2사용자 중에서 특정한 화장품을 사용하는 사용자들 제1추출군으로 추출한다, 그 후, 컴퓨터는 제1추출군 중에서 제1사용자와 동일한 피부타입을 가지는 사용자를 추출하여 제2추출군을 생성한다. 그 후, 컴퓨터는 제2추출군 내의 제2사용자의 피부상태가 특정한 화장품을 사용하는 기간동안의 개선정도를 파악한다. 컴퓨터는 특정기간 동안 제2추출군 내의 제2사용자에 의해 측정된 수분도 측정데이터를 기반으로 수분도 개선여부를 파악한다. 그 후, 컴퓨터는 제2추출군 중에서 피부상태가 특정수준 이상 개선된 제2사용자의 비율을 산출한다. 컴퓨터는 상기 비율을 기반으로 최종고유점수 산출에 적용할 가산점을 결정한다.
또한, 다른 일실시예는, 피부상태측정장치에 의해 측정된, 특정한 화장품 사용에 따른 상기 제1사용자의 제1피부상태변화데이터를 획득하는 단계(S1700); 및 상기 제1피부상태변화데이터를 기반으로 화장품 사용유지 여부를 결정하는 단계(S1800);를 더 포함한다. 컴퓨터는 제1사용자의 피부상태(또는 피부조건)를 반영하여 추천된 화장품이라도 사용자별 피부의 세부적인 차이에 의해 맞지 않을 수 있다. 따라서, 컴퓨터는 특정한 화장품을 사용하는 기간동안 피부상태측정장치에 의해 특정한 주기로 획득된 피부상태변화데이터를 기반으로 피부상태가 개선되는지 여부 또는 악화되는지 여부를 확인하여, 특정한 화장품 사용 유지 여부를 제1사용자에게 안내한다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화된 화장품 추천방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 사용자의 피부타입, 관심사항 등을 고려하여 개인화된 추천리스트를 생성하므로, 사용자의 니즈에 가장 부합하는 화장품을 추천할 수 있다.
둘째, 화장품에 포함된 성분과 사용자 피부와의 관계를 고려하여 화장품 추천을 위한 화장품별 고유점수를 산출하므로, 사용자의 피부상태에 가장 부합하는 화장품을 추천할 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (9)

  1. 컴퓨터가 화장품을 추천하는 방법에 있어서,
    특정한 화장품의 제품타입과 제1사용자의 피부타입을 비교하여, 제1사용자에 대한 화장품별 기본점수를 산출하는 단계;
    상기 제1사용자의 피부타입과 상기 화장품에 포함된 성분을 비교하여 성분반영치를 산출하는 단계;
    상기 성분반영치를 적용하여 제1사용자에 대한 화장품별 최종고유점수를 산출하는 단계;
    제1사용자의 피부상태에 부합하는 화장품을 추천하는 단계;를 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1사용자의 클라이언트를 통해 문진데이터를 수신하는 단계;
    상기 제1사용자의 피부상태측정장치로부터 특정횟수 이상의 수분도데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 문진데이터 및 수분도데이터를 기반으로 상기 제1사용자의 피부타입을 산출하는 단계;를 더 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 성분반영치산출단계는,
    사용자의 피부타입에 따라 적용할 영향성분 분류를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 영향성분 분류 내의 긍정요인 및 부정요인에 가중치를 부여한 후 합산하여 영향성분반영치를 산출하는 단계;를 포함하고,
    상기 영향성분은,
    건성영향성분, 지성영향성분, 민감영향성분 중 적어도 하나 이상을 포함하며, 긍정요인 및 부정요인으로 분류되는 것을 특징으로 하는, 개인화된 화장품 추천방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 성분반영치산출단계는,
    화장품의 성분리스트를 기반으로 유해성분 또는 기능성성분을 추출하는 단계; 및
    유해성분 또는 기능성성분의 개수 또는 종류를 기반으로 유해성분반영치 또는 기능성성분반영치를 산출하는 단계;를 더 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법.
  5. 제1항에 있어서,
    제2사용자의 특정한 화장품 사용하는 특정기간 내의 피부상태데이터를 누적하는 단계;
    누적된 피부상태데이터를 기반으로, 제2사용자의 피부상태 변화를 산출하는 단계; 및
    상기 피부상태 변화에 상응하는 평가데이터를 기반으로, 최종고유점수 보정을 수행하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 제2사용자는 피부상태측정장치를 이용하여 화장품 사용 후 피부상태데이터를 특정 횟수 이상 측정한 사용자인, 개인화된 화장품 추천방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1사용자의 위치에 상응하는 UV데이터 및 습도데이터를 누적하여 환경데이터를 생성하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 최종고유점수 산출단계는,
    상기 제1사용자에 대한 환경데이터를 반영하여 산출되는 것을 특징으로 하며,
    상기 UV데이터 및 습도데이터는,
    상기 제1사용자의 피부상태측정장치에 의해 측정되는 측정데이터 또는 외부서버로부터 수신되는 기상데이터에 포함되는 것인, 개인화된 화장품 추천방법.
  7. 제6항에 있어서,
    특정한 화장품을 사용하는 제2사용자가 노출되는 환경데이터를 누적하되, 상기 환경데이터는 UV데이터 또는 습도데이터를 포함하는 단계;
    상기 환경데이터 비율을 산출하여, 상기 특정한 화장품의 사용환경으로 설정하는 단계;를 더 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법.
  8. 제1항에 있어서,
    피부상태측정장치에 의해 측정된, 특정한 화장품 사용에 따른 상기 제1사용자의 제1피부상태변화데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 제1피부상태변화데이터를 기반으로 화장품 사용유지 여부를 결정하는 단계;를 더 포함하는, 개인화된 화장품 추천방법.
  9. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 개인화된 화장품 추천프로그램.
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