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1. (WO2018226022) FASHION ITEM RECOMMENDATION SERVER, AND FASHION ITEM RECOMMENDATION METHOD USING SAME
Document

명세서

발명의 명칭

기술분야

1   2  

배경기술

3   4   5   6   7   8  

발명의 상세한 설명

기술적 과제

9   10   11   12  

과제 해결 수단

13   14   15   16   17   18   19   20   21   22  

발명의 효과

23   24   25   26  

도면의 간단한 설명

27   28   29   30   31   32   33   34   35   36   37   38   39   40   41   42  

발명의 실시를 위한 최선의 형태

43   44   45   46   47   48   49   50   51   52   53   54   55   56   57   58   59   60   61   62   63   64   65   66   67   68   69   70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82   83   84   85   86   87   88   89   90   91   92   93   94   95  

산업상 이용가능성

96   97   98   99  

청구범위

1   2   3   4   5   6   7  

도면

1   2a   2b   2c   2d   3   4   5a   5b   5c   5d   6a   6b   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16  

명세서

발명의 명칭 : 패션 아이템 추천 서버 및 그를 이용한 패션 아이템 추천 방법

기술분야

[1]
본 발명은 패션 아이템 추천 서버 및 그를 이용한 패션 아이템 추천 방법에 관한 것이다.
[2]

배경기술

[3]
스마트폰이 널리 사용됨에 따라, 사용자에게 맞는 의복이나 구두 등의 패션 아이템들을 추천해 주는 방식 및 시스템이 사용되고 있다. 이러한 시스템에서는, 주로 특정한 패션 아이템을 판매하는 패션 판매점 등에서 특정 개인의 성향을 파악하여, 이에 근거하여 해당 개인이 구매할 가능성이 높다고 생각되는 아이템을 추천함으로써 구매를 촉진시키는 방식이 통상 사용되고 있다.
[4]
그러나, 사용자가 이미 소유하고 있는 상의나 하의, 구두 및 보조 액세서리를 포함하는 패션 콜렉션에 대하여 최적의 코디네이션을 제공하는 방식에 대해서는 종래기술에서 제공하고 있지 않다.
[5]
한편, 통상의 패션 아이템 추천 시스템에서는, 사용자가 이미 소유하고 있는 패션 아이템들에 대해서는 고려가 없었고, 이들 패션 아이템들과 조화를 이룰 수 있는 패션 아이템에 기초하여, 사용자가 구매했을 경우 효과를 높일 수 있는 패션 아이템을 추천하는 방식은 고려되지 못했다.
[6]
또한, 통상의 패션 아이템 추천 시스템에서는, 사용자로 하여금, 본인이 소유하고 있는 패션 콜렉션을 파악하게 해 주는 방식은 고려가 없었고, 결과적으로 이미 구매하여 사용자가 소유하고 있는 패션 아이템들은 제대로 관리되지 못하는 문제가 있었다.
[7]
전술한 발명은 본 발명이 속하는 기술분야의 배경기술을 의미하며, 종래 기술을 의미하는 것은 아니다.
[8]

발명의 상세한 설명

기술적 과제

[9]
본 발명의 목적은, 사용자가 소유하고 있는 상의나 하의, 구두 및 보조 액세서리에 대하여 최적의 코디네이션을 추천하는 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
[10]
또한, 본 발명의 목적은, 사용자가 소유하고 있는 패션 아이템들로 이루어진 패션 콜렉션에 추가되었을 때 효과적인 새로운 패션 아이템을 사용자에게 추천함으로써, 사용자의 구매의욕을 증가시켜 매출의 증대를 이룩하는 데 있다.
[11]
또한, 본 발명의 목적은, 사용자로 하여금, 본인이 소유하고 있는 패션 콜렉션을일목요연하게 파악하게 함으로써, 자신의 패션 코디네이션에 효과적인 패션 아이템들을 효과적으로 파악할 수 있게 하고, 효과가 떨어지거나 잘 입지 않는 패션 아이템에 대해서는 용이하게 정리가 가능하게 해 주는 데 있다.
[12]

과제 해결 수단

[13]
이상의 문제점을 감안하여, 본 발명에서는 사용자에게 자신이 소유하고 있는 패션 아이템을 등록하도록 하는 단계와, 등록된 패션 아이템들에 대한 데이터베이스를 생성시키는 단계와, 사용자가 등록한 아이템들에 기초하여, 사용자에게 특정 패션 아이템들의 조합을 추천하는 단계를 포함하는, 패션 아이템 추천 방법을 제공한다.
[14]
또한, 본 발명에서는, 사용자에게 자신이 소유하고 있는 패션 아이템을 등록하도록 하는 모듈과, 등록된 패션 아이템들에 대한 데이터베이스를 생성시키는 모듈과, 사용자가 등록한 아이템들에 기초하여, 사용자에게 특정 패션 아이템들의 조합을 추천하는 모듈을 포함하는, 패션 아이템 추천 서버를 제공한다.
[15]
보다 구체적으로, 일 실시예는, 사용자에게 자신이 소유하고 있는 패션 아이템을 등록하도록 하는 단계와, 등록된 패션 아이템들에 대한 데이터베이스를 생성시키는 단계와, 사용자가 등록한 아이템들에 기초하여, 사용자에게 특정 패션 아이템들의 조합을 추천하는 단계를 포함하는, 패션 아이템 추천 방법을 제공한다.
[16]
이때, 상기 추천 단계는, 사용자 혹은 제3자의 선호도를 반영하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
[17]
또한, 이때 상기 사용자의 선호도는 사용자 혹은 제3자가 입력한 "좋아요" 혹은 "싫어요" 입력값에 근거하는 것을 특징으로 한다.
[18]
또한, 이때 상기 추천 단계는, 날씨, 계절, 지역 중 하나의 변수를 반영하여 행하여지는 것을 특징으로 한다.
[19]
또한, 본 발명에서는, 사용자에게 자신이 소유하고 있는 패션 아이템을 등록하도록 하는 등록 모듈과, 등록된 패션 아이템들에 대한 정보를 추천 서버로 전송하는 전송 모듈과, 상기 추천 서버로부터, 사용자에게 대한 특정 패션 아이템들의 조합에 대한 추천을 수신하는 수신 모듈과, 상기 추천에 근거하여, 사용자가 소유하고 있는 패션 아이템의 조합을 디스플레이하는 디스플레이 수단을 포함하는 단말기를 제공한다.
[20]
이때, 상기 추천 단계는, 사용자 혹은 제3자의 선호도를 반영하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
[21]
또한, 이때 상기 사용자의 선호도는 사용자 혹은 제3자가 입력한 "좋아요" 혹은 "싫어요" 입력값에 근거하는 것을 특징으로 한다.
[22]

발명의 효과

[23]
본 발명에 의하면, 사용자가 소유하고 있는 상의나 하의, 구두 및 보조 액세서리에 대하여 최적의 코디네이션의 추천이 가능하게 되는 효과가 있다.
[24]
또한, 본 발명에 의하면, 사용자가 소유하고 있는 패션 아이템들로 이루어진 패션 콜렉션에 추가되었을 때 효과적인 새로운 패션 아이템을 사용자에게 추천함으로써, 사용자의 구매의욕을 증가시킬 수 있는 효과가 있다.
[25]
또한, 본 발명에 의하면, 사용자로 하여금, 본인이 소유하고 있는 패션 콜렉션을일목요연하게 파악하게 함으로써, 자신의 패션 코디네이션에 효과적인 패션 아이템들을 효과적으로 파악할 수 있게 하고, 효과가 떨어지거나 잘 입지 않는 패션 아이템에 대해서는 용이하게 정리가 가능하게 되는 효과가 있다.
[26]

도면의 간단한 설명

[27]
도 1은, 본 발명이 구현될 수 있는 컴퓨터 네트워크의 구성을 나타내는 개략도이다.
[28]
도 2(a)-(d)는, 본 발명의 실시예에 따라 추천 서버(180)에 등록될 수 있는 다양한 패션 아이템들의 예를 도시한 도면이다.
[29]
도 3은, 사용자가 구글 앱스토어를 비롯한 스마트폰 앱스토어에 접속하여, 추천 서버(180)와 연동하여 동작하는 패션 추천 앱 ("가령, 패션 도우미")을 다운로드받아서 자신의 스마트폰 (301)에 설치하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
[30]
도 4는, 도 2에 도시된 패션 아이템들을 등록하기 위한 메인화면을 설명하기 위한 도면이다.
[31]
도 5(a)-(d)는 도 2에 도시된 패션 아이템들을 등록하기 위한 한 예를 설명하기 위한 도면이다.
[32]
도 6(a)-(b)는 도 2에 도시된 패션 아이템들을 등록하기 위한 또다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
[33]
도 7은 사용자가 보유하고 있는 다양한 패션 아이템들을 등록하는 또다른 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
[34]
도 8은, 도 1에 도시된 사용자 데이터베이스(120) 내에 저장되어 있는 사용자 식별 정보 및, 이에 연동된 패션 아이템 엔트리들을 개략적으로 도시한 도면이다.
[35]
도 9는 사용자가 "패션 도우미" 앱을 동작시킨 후 도 4의 메뉴에서 "스마트 옷장" (440)을 터치하여 선택하였을 때 사용자의 스마트폰에 디스플레이되는 화면을 예시한 도면이다.
[36]
도 10은, 사용자가 스마트 옷장에서 자신이 코디네이션할 패션 아이템들을 선별하여 선택하였을 때 사용자에게 디스플레이되는 화면을 나타낸 것이다.
[37]
도 11은 본 발명의 코디네이션 추천 방식에 따라, 추천 서버(180)에 의해 추천되는 패션 아이템들의 조합이, 사용자(110)의 스마트폰 (111) 상에 디스플레이되는 화면을 도시한 것이다.
[38]
도 12는, 본 발명의 추천 서버(180)를 활용하여, 사용자(110)의 패션 컬렉션에 추가되었을 경우 활용도가 높은 패션 아이템을 도출하고, 이것을 사용자(110)에게 추천할 수 있는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
[39]
도 13은, 사용자(110)가 추가로 구매할 경우 사용자의 패션 점수를 향상시키는 정도가 커서 활용도가 높은 패션 아이템을 디스플레이하는 예를 도시한 도면이다.
[40]
도 14는, 본 발명의 추천 서버(180)를 활용하여, 사용자(110)로 하여금 모델 코디네이션을 선택함으로써 해당 모델 코디네이션에 근접한 코디네이션의 조합을 사용자에게 디스플레이하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
[41]
도 15는, 도 14의 시스템을 활용하여 코디네이션의 조합을 사용자에게 디스플레이하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
[42]
도 16은 본 발명에서 사용될 수 있는 추천 알고리듬의 예를 보여주는 도면이다.

발명의 실시를 위한 최선의 형태

[43]
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 패션 아이템 추천 시스템에 대하여 설명하기로 한다.
[44]
시스템 개략도
[45]
도 1은, 본 발명이 구현될 수 있는 컴퓨터 네트워크의 구성을 나타내는 개략도이다. 본 발명의 시스템은, 사용자(110)와 통신하면서 사용자(110)로부터 각종 정보를 입력 받고, 이들 정보에 근거하여 사용자(110)에게 적절한 패션 아이템 및 패션 코디네이션을 추천하기 위한 추천 서버 (180)를 구비한다. 본 발명의 시스템은, 추천 서버 (180)와 분리되어 있으며 추천 서버 (180)와 전기적으로 통신하는 사용자 데이터베이스 (120)를 구비할 수 있다. 시스템의 사용자(110)는, 추천 서버 (180)와 연동하여, 자신의 패션 아이템 (130-1, 130-2, 130-3) 각각을 추천 서버(180)에 등록하고, 이들 등록된 사용자의 패션 아이템 (130-1, 130-2, 130-3)은 각각 사용자 데이터베이스 (120)에 사용자별로 객체로서 저장되었다가, 추천 서버(180)로부터의 호출에 의해 추천 서버(180)로 전송될 수 있다. 한편, 본 실시예에서는, 사용자 데이터베이스 (120)는 추천 서버(180)와 물리적, 논리적으로 분리되어 별도의 장소에 마련되어 있는 것으로 가정하였으나, 추천 서버 (180) 내에 사용자 데이터베이스 (120)를 구비하여 사용자 데이터베이스 (120)가 추천 서버 (180) 내에 물리적으로 존재하도록 구성하는 것도 물론 가능하다.
[46]
하나의 실시예로서, 추천 서버(180)는 클라이언트-서버 시스템으로서 구성될 수 있으며, 이 경우 추천 서버(180)는 유선 혹은 무선 네트워크(140)를 통해 추천 서버(180) 상의 하나 혹은 그 이상의 기능을 클라이언트인 사용자 디바이스 (190)로 전송한다. 도 1에서, 사용자 디바이스(190)는, 예를 들면 스마트폰일 수 있으며, 일반적인 오퍼레이팅 시스템, 즉 안드로이드 혹은 애플 iOS 등의 오퍼레이팅 시스템에서 동작하는 디바이스일 수 있다. 또한, 사용자 디바이스(190)는 추천 서버(180)와 연동하여, 혹은 사용자 디바이스(190) 상에서 스탠드얼론 방식으로 동작할 수 있으며, 본 발명의 구현에 필요한 애플리케이션 앱을 동작시킬 수 있다.사용자 디바이스(190)는, 사용자(110)에게 속하는 데스트탑 컴퓨터, 차량 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 네비게이션 디바이스, 휴대용 미디어 디바이스, 스마트폰, 또는 착용 디바이스 (예를 들면, 스마트 시계 또는 스마트 안경)일 수 있다.
[47]
사용자 디바이스(190) 혹은 추천 서버(180) 모두, 혹은 그 중 하나는 그 머신, 데이터베이스 혹은 디바이스에 대해 본 명세서에서 기술된 하나 이상의 기능을 수행하기 위한 소프트웨어에 의해 특수한 목적을 수행하도록 변형되는 범용 컴퓨터, 혹은 스마트폰으로 구현될 수 있다.
[48]
패션 아이템의 예
[49]
도 2(a)-(d)는, 본 발명의 실시예에 따라 추천 서버(180)에 등록될 수 있는 다양한 패션 아이템들의 예를 도시한 도면이다. 본 발명의 패션 추천 시스템 (100)은, 사용자 (110)로 하여금, 사용자 (110)가 소유한 다양한 상의 (201-204), 하의 (211-214), 신발 (221-223), 외투 (231-233) 등의 다양한 패션 아이템들을 등록하도록 한다. 도면에 도시되지는 않았지만, 패션 아이템들은 이들 외에도, 넥타이, 핸드백, 양말 등의 보조 패션 아이템들도 포함하며, 사용자(110)는 패션 추천 시스템 (100)에, 자신이 소유한 이들 보조 패션 아이템들도 등록할 수 있다.
[50]
사용자 등록
[51]
도 3에 있어서, 사용자는 구글 앱스토어를 비롯한 스마트폰 앱스토어에 접속하여, 추천 서버(180)와 연동하여 동작하는 패션 추천 앱 ("가령, 패션 도우미")을 다운로드받아서 자신의 스마트폰 (301)에 설치한다. 도 4는, 패션 추천 시스템 (100)의 기능의 일부로서, 도 2에 도시된 패션 아이템들을 등록하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 다음으로, 사용자(110)는 패션 아이템의 등록을 행하기에 앞서, 자신의 이름과 성별 등의 개인 정보를 입력하고 아이디, 패스워드를 부여 받는 통상의 사용자 등록 절차를 거친다. 사용자 등록시, 추천 서버(110)는 사용자의 이메일, 닉네임, 지역, 성별 등 통상의 개인정보의 입력 뿐 아니라, 패션 추천에 도움이 되거나 단서가 될 만한 다른 정보, 예를 들어, 피부색, 얼굴형, 연령, 체형, 키, 팔다리의 길이, 몸무게, 혹은 가슴/허리 사이즈 등의 개인정보를 요청하여 입력 받을 수 있다.
[52]
도 4는, 예를 들면 "패션 도우미 앱"을 실행했을 때 사용자에게 디스플레이되는 스마트폰의 메인 화면을 예시한 것이다. "사용자 등록" (410) 서브메뉴는 사용자로 하여금 자신의 등록을 행하도록 하는 서브메뉴이다. "신규 아이템 등록" (420) 서브메뉴는 사용자로 하여금, 자신의 신규한 패션 아이템을 등록하도록 하는 서브메뉴이다. "패션 코디네이션 추천" (430) 서브메뉴는 추천 서버(110)가, 사용자 데이터베이스 (120)에 저장된 개별 사용자에 대한 데이터베이스에 근거하여, 사용자(110)에게 적합한 패션 코디네이션을 선택하여 추천 받기 위한 서브메뉴이다.
[53]
패션 아이템의 등록 (단계적 등록)
[54]
다음으로, 도 4의 "신규 아이템 등록" (420) 서브메뉴를 사용자(110)가 선택함으로써, 사용자가 새로운 패션 아이템을 등록하는 절차에 대해서 설명한다. 추천 서버(110)는, 신규 사용자가 사용자 등록을 통해 아이디와 패스워드를 부여 받은 사용자 (110)로 하여금, 자신이 소유하고 있는 패션 아이템들을 추천 서버(180)에 등록하게끔 한다. 도 5(a)는 사용자 등록을 통해 아이디와 패스워드를 부여 받은 사용자 (110)가 자신의 패션 아이템을 등록하기를 원할 경우, 도 4의 신규 아이템 등록 (420) 서브메뉴를 사용자(110)가 선택하였을 때 사용자(110)에게 표시되는 스마트폰 앱의 화면(301)(도 3 참조)을 도시한 도면이다. 사용자가(110)가 "패션 도우미 앱"을 자신의 스마트폰 (301) 상에서 실행시킨 후 "신규 아이템 등록" (402) 서브메뉴를 선택하면,스마트폰 앱은 사용자로 하여금, 도 5(a)에 도시된 바와 같이, 사용자가 등록하고자 하는 패션 아이템의 카테고리를 선택하도록 복수의 패션 아이템의 카테고리, 즉 "상의", "하의", "구두", "외투", "보조 패션 아이템"의 복수의 선택지들을 사용자(110)에게 표시한다.
[55]
다른 실시예로서, 스마트폰 앱(301)은, 사용자(110)가 패션 아이템의 카테고리를 선택하여 터치할 시, 사용자로 하여금 해당 패션 아이템의 서브 카테고리를 선택할 수 있는 화면을 더 제공할 수 있다 (도 5(b) 참조). 가령, 스마트폰 앱 (301) 상에서 사용자(110)가 "상의" 카테고리를 선택할 경우, 스마트폰 앱(301)은 다음 화면으로서, "티셔츠", "셔츠", 블라우스", "와이셔츠" 등, 다양한 서브 카테고리를 디스플레이하여, 사용자로 하여금 보다 용이하게 입력할 수 있도록 구성할 수 있다.
[56]
사용자(110)가 스마트폰 앱(301) 상에서 등록하고자 하는 패션 아이템의 카테고리 (혹은 서브 카테고리)를 선택하고 나면, 스마트폰 앱(301)은, 사용자(110)로 하여금, 해당 패션 아이템의 색상을 선택하도록 한다. 예를 들어, 스마트폰 앱(301)은, 도 5(c)와 같은 화면을 사용자에게 디스플레이하여, 사용자로 하여금 해당 패션 아이템에 가장 근접한 색상을 선택하도록 한다. 또한, 보다 근접한 색상의 선택을 위하여, 복수의 사각형으로 이루어진 색상 팔렛트를 사용자에게 제시하고, 사용자로 하여금 해당 패션 아이템에 가장 근접한 색상을 선택하도록 할 수도 있다.
[57]
도 5(a), 5(b)에 도시된 화면에 근거하여 사용자(110)가 자신이 등록하고자 하는 패션 아이템의 카테고리, 혹은 서브 카테고리를 선택하고, 도 5(c)에 도시된 화면에 근거하여 패션 아이템의 색상을 선택하고 나면, 스마트폰 앱(301)은 사용자로 하여금, 사용자가 등록하고자 하는 패션 아이템을 촬영하는 촬영 모드로 진입한다 (도 5(d) 참조). 사용자는, 스마트폰의 앱(301)의 실행 시 화면에 표시되는 지시(504)에 따라, 자신이 등록하고자 하는 패션 아이템을 촬영하고, 촬영된 사진이 만족스러울 경우 해당 패션 아이템의 등록을 승인한다. 만일 촬영된 사진이 만족스럽지 않을 경우에는, 사용자로 하여금 다시한번 사진을 촬영하도록 한다. 촬영된 사진이 만족스럽다고 판단하여 사용자가 해당 패션 아이템의 등록을 승인하면, 사용자의 스마트폰(111)은 해당 패션 아이템에 대한 정보를 추천 서버(180)에 전송하고, 추천 서버(180)는 패션 아이템에 대한 여러가지 정보를 해당 사용자(110)에 대한 사용자 데이터로서 데이터베이스 (120)에 저장한다. 한편, 등록할 패션 아이템에 대한 정확한 데이터 저장을 위하여, 하나의 패션 아이템에 대해, 도 5(d)에 도시된 바와 같이, 정면, 배면의 둘 이상의 사진을 촬영하도록 할 수 있다 (도면부호 505 참조).
[58]
또한, 사용자(110)에게, 등록하고자 하는 패션 아이템의 종류를 선택하게 하는 대신, 복수의 선택지들을 사용자(110)에게 제공하고, 사용자(110)는 단지 화면에 표시되는 복수의 선택지들 중 하나를 선택하게 함으로써 패션 아이템의 등록을 보다 쉽게 하는 것도 가능하다. 예를 들어, 도 4의 "신규 아이템 등록" (420) 서브메뉴를 사용자(110)가 선택함으로써 자신의 패션 아이템을 등록하기를 원할 경우,스마트폰 앱은 사용자(110)로 하여금, 사용자(110)가 등록하고자 하는 패션 아이템의 카테고리를 복수의 썸네일로서 표시하고, 사용자는 자신이 등록하고자 하는 패션 아이템에 해당하는 카테고리를 선택한다 (도 6(a)). 그러면, 스마트폰 앱은 해당 카테고리 내에 포함되는 서브 카테고리를 화면에 디스플레이하고, 사용자는 화면에서 자신의 패션 아이템에 해당하는 서브 카테고리를 선택한다. 다음으로, 스마트폰 앱은 해당 패션 아이템의 색상을 등록할 수 있게 한다 (도 6(b)). 마지막으로, 사용자(110)는 자신의 패션 아이템을 카메라로 촬영하여 등록 버튼을 누름으로써, 해당 패션 아이템의 등록을 완료한다.
[59]
또다른 실시예로서, 사용자(110)에게, 각기 다양한 종류의 샘플 패션 아이템들을 디스플레이하고, 사용자(110)는 그 중에서 자신이 등록하고자 하는 패션 아이템에 가장 근접한 샘플 패션 아이템을 선택함으로써 등록 대상 패션 아이템을 특정하는 것도 가능하다.
[60]
또다른 실시예로서, 추천 서버(180)는 사용자가 촬영한 패션 아이템의 색상에 근거하여, 해당 패션 아이템에 가장 근접한 색상을 직접 선택할 수도 있다. 예를 들어, 사용자(110)가 자신의 패션 아이템을 촬영하여 업로드한 경우, 해당 패션 아이템의 색상 및 무늬, 형태 등의 정보에 근거하여 추천 서버(180)가 직접, 해당 패션 아이템과 가장 유사한 패션 아이템을 선택하여 등록할 수 있다. 또한, 추천 서버(180)가 해당 패션 아이템과 유사한 몇 개의 후보 아이템을 선택하여, 이들을 사용자(110)에게 디스플레이함으로써, 사용자(110)로 하여금 가장 유사한 후보 아이템을 선택하도록 하는 것도 가능하다.
[61]
당업자라면, 이들 외에도 다양한 방법을 통해서 사용자(110)가 자신이 소유하고 있는 패션 아이템들을 등록할 수 있음을 이해할 것이다.
[62]
또한, 앞서 설명에서는 패션 아이템의 종류로서 상의, 하의, 구두 등을 명시하였으나, 당업자라면 본 발명의 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 패션 아이템들에 본 발명을 적용할 수 있음을 이해할 것이다. 이러한 예들은, 옷 (티셔츠, 셔츠, 양말, 바지, 코트, 점퍼, 스커트, 블라우스 등), 신발 (구두, 운동화 등), 액세서리 (스카프, 머플러, 넥타이, 넥타이핀, 가방, 안경, 선글라스, 시계, 벨트 등), 메이크업 기타 (가발, 수염, 헤어스타일 등) 단순히 의복에 한정되지 않고 사람의 개성을 표현할 만한 모든 소품을 포함한다.
[63]
패션 아이템의 등록 (업체 제휴 자동등록)
[64]
도 7은 사용자가 보유하고 있는 다양한 패션 아이템들을 등록하는 또다른 실시예를 설명하기 위한 도면이다. 사용자(110)는 패션 브랜드 매장(710)을 방문하여 자신에게 필요한 패션 아이템을 구매하고, 패션 추천 시스템 (100)에 등록된 자신의 아이디 혹은 자신을 특정할 수 있는 정보를 패션 브랜드 업체(710)에 통지한다. 패션 브랜드 업체(710)는 사용자의 등록 정보 및 사용자가 구매한 패션 아이템의 상품 라벨 혹은 품목 일련 번호를 추천 서버(180)에게 통지한다. 추천 서버(180)에 통지하는 경우, 바코드를 스캔하는 방식 등 당 업계에서 잘 알려진 방식이 사용될 수 있다. 추천 서버(180)는 패션 브랜드 업체(701)로부터, 상기 업체가 취급하는 다양한 패션 상품들에 대한 라벨 혹은 품목 일련 번호에 대응하는 각종 상품 정보를 미리 저장하고 있다가, 사용자 (110)가 구매한 패션 아이템의 품목 일련 번호, 본 실시예에서는 "8451-2014"를 추천 서버(180)로, 사용자의 ID와 함께 전송한다. 추천 서버(180)는 전송된 사용자 ID 및 상품 일련 번호"8451-2014"에 기초하여, 해당 상품의 상품 정보, 예컨대 해당 상품의 카테고리, 서브 카테고리, 색상 코드, 무늬 코드 등을 추출하고, 사용자의 스마트 옷장 (이하 상세히 설명함)에 새로운 엔트리로서 등록한다. 이상, 패션 브랜드 업체(701)와의 제휴를 통해, 사용자(110)는 일일이 자신이 구입한 패션 아이템의 카테고리, 서브 카테고리, 색상코드, 무늬 코드 등을 입력하여 신규 엔트리로서 등록할 필요 없이, 자동적으로 등록이 이루어지게 할 수 있다.
[65]
스마트 옷장 (smart closet)
[66]
다음으로, 본 발명의 스마트 옷장에 대해서 설명한다. 도 8은, 도 1에 도시된 사용자 데이터베이스(120) 내에 저장되어 있는 사용자 식별 정보 및, 이에 연동된 패션 아이템 엔트리들을 개략적으로 도시한 도면이다. 앞서 설명한 바와 같이, 패션 추천 시스템(100)의 사용자는, 자신이 소유한 패션 아이템들을 하나씩 등록하거나, 패션 브랜드 업체(501)와의 제휴를 통한 자동 등록을 통해, 자신 소유의 패션 아이템들의 카테고리 (803), 서브 카테고리 (804), 색상 코드 (805), 무늬 코드 (806) 등의 정보를 매 패션 아이템들마다 추천 서버(180)에 등록할 수 있다. 추천 서버(180)는 이들 정보를, 개개의 사용자에 대한 식별 정보, 이를테면 사용자 ID와 연동하여 사용자 데이터베이스 (120)에 저장하여 둘 수 있다. 서브 카테고리 엔트리 (804)는 카테고리 엔트리(803)를 더욱 세분화한 것으로서, 생략될 수도 있다. 사진 엔트리 (807)는 사용자가 해당 패션 아이템에 대하여 등록한 사진, 혹은 사용자(110)가 브랜드 매장 (710)을 방문하여 구매한 패션 아이템에 대하여 해당 브랜드 매장(710)이 전송한 품목 번호에 의하여 획득된 사진일 수 있다. 기타 엔트리 (807)에는 앞서 나열한 여러 데이터 엔트리들 외에, 패션 아이템들을 식별할 수 있는 다양한 정보를 포함할 수 있다. 이를테면, 기타 엔트리(807)는 사용자가 촬영한 패션 아이템들의 사진 정보를 포함할 수 있다. 이상, 사용자가 자신의 패션 아이템들에 대한 등록을 완료하면, 추천 서버(180)는 사용자(110)에게, 자신이 등록해 둔 다양한 패션 아이템들의 리스트를 보여주거나, 이들 패션 아이템들의 조합을 보여줄 수 있게 된다.
[67]
기타 엔트리(807)의 또다른 예로서, 사용자 데이터베이스(120)에는, 개개의 패션 아이템들의 각종 정보들에 근거하여 해당 패션 아이템들을 표현하는 패션 아이템 오브젝트 ID가 저장될 수 있다. 즉, 사용자 데이터베이스(120)는 패션 아이템들에 대한 수많은 색상, 모양 등의 데이터에 근거하여, 패션 아이템들에 대한 오브젝트 데이터들을 작성하여 보관할 수 있다. 사용자가 자신의 패션 아이템을 새로이 등록한 경우, 추천 서버(180)는, 사용자가 입력한 패션 아이템의 각종 데이터에 근거하여, 사용자 데이터베이스(120) 내에 포함된 다수의 패션 아이템 오브젝트들 중 해당 패션 아이템에 가장 근접한 패션 아이템 오브젝트가 어느 것인지를 파악하여, 가장 근접한 패션 아이템 오브젝트의 아이디를 기타 엔트리(807)의 일부로서 저장해 둘 수 있다.
[68]
도 9는 사용자가 "패션 도우미" 앱을 동작시킨 후 도 4의 메뉴에서 "스마트 옷장" (440)을 터치하여 선택하였을 때 사용자의 스마트폰에 디스플레이되는 화면을 예시한 도면이다. 도시한 바와 같이, 사용자의 스마트 옷장은, 자신이 소유하고 있는 모든 패션 아이템들을 카테고리 별로, 혹은 서브 카테고리 별로 디스플레이해 준다. 이와 같이, 스마트 옷장을 이용하여, 사용자가 등록한 모든 패션 아이템들을 일목요연하게 나열해 보여줌으로써, 실제 옷장의 크기가 협소하거나 하여 패션 아이템들을 한곳에 수납하기 힘든 경우에는 자신이 어떤 패션 아이템들을 소유하고 있는지 기억에만 의존하여 패션 아이템들을 선택하기가 어려운 경우에도 용이하게 자신이 가지고 있는 패션 아이템들을 최대한 효율적으로 활용하는 것이 가능하게 된다.
[69]
추천 서버(180)는, 사용자(110)가 등록한 모든 패션 아이템 중 특정 종류의 아이템들만 선별하여 디스플레이하는 것도 가능하다. 일예로서, 추천 서버(180)는, 사용자(110)가 등록한 모든 패션 아이템들을 각각 봄, 여름, 가을, 겨울의 사계절로 구분하고, 특정한 계절에는 해당 계절에 맞는 패션 아이템들만 사용자(110)에게 나열하여 보여주는 것도 가능하다 (계절 옷장의 구현).
[70]
도 10은, 사용자가 스마트 옷장에서 자신이 코디네이션할 패션 아이템들을 선별하여 선택하였을 때 사용자에게 디스플레이되는 화면을 나타낸 것이다. 사용자가 도 4의 "패션 도우미" 앱의 메인 화면 중 "코디네이션" 메뉴 (450)를 선택하면, "패션 도우미" 앱은 사용자에게, 자신이 등록하여 둔 패션 아이템들을 각각의 카테고리별로 디스플레이한다. 사용자가, 디스플레이되는 각각의 패션 아이템들 중 각 카테고리 별로 하나의 패션 아이템을 선택하면, "패션 도우미" 앱은 다음 카테고리에 속한 패션 아이템들을 차례대로 화면에 디스플레이하고, 사용자는 이에 따라 차례로 패션 아이템들을 선택한다. 모든 카테고리 별로 하나씩 패션 아이템을 선택하고 나면, "패션 도우미" 앱은 다음 단계로 이동하여, 사용자가 미리 입력해 둔 사진을 합성하여 사용자에게 디스플레이함으로써, 사용자로 하여금 해당 패션 아이템들의 조합이 바람직한 조합인지 미리 판단할 수 있게 해 준다. 또다른 실시예로서, 추천 서버 (180)는 사용자가 등록한 패션 아이템에 해당하는 세부 정보, 이를테면 색상, 무늬, 기타 정보에 근거하여 해당 패션 아이템에 가장 근사한 패션 아이템 오브젝트를 선정하고, 사용자가 모든 카테고리 별로 패션 아이템의 선정을 완료하고 나면, 해당 패션 아이템 오브젝트들을 합성하고 이에 근거한 가상의 이미지(1001)를 생성하여 사용자에게 디스플레이함으로써, 사용자로 하여금 최적의 패션 아이템 코디네이션이 가능하도록 한다. 또한, 추천 서버(180)는, 내부 알고리즘에 기초하여, 사용자가 선택한 코디네이션에 대한 패션 점수를 계산하여, 사용자(110)에게 디스플레이(1002)함으로써, 사용자(110)가 자신이 선택한 코디네이션의 객관적인 평가값을 예상할 수 있다. 또한, 사용자(110)는 자신이 선택한 코디네이션(1001)을 스스로 평가하여 자신의 마음에 들 경우 "좋아요" (1003) 버튼을, 마음에 들지 않을 경우 "싫어요" (1004) 버튼을 누를 수 있다. 추천 서버(180)는 사용자(110)가 "좋아요" (1003) 혹은 "싫어요" (1004) 버튼을 누를 경우, 그 선택의 결과를 받아서, 다음 패션 점수를 계산할 때 이를 반영할 수 있다.
[71]
최적 추천 방식
[72]
다음으로, 본 발명의 코디네이션 추천 방식에 대해서 설명한다. 사용자(110)가 도 4의 메인 메뉴에서 "패션 코디네이션 추천" (430) 메뉴를 선택한 경우, 추천 서버(180)는 내부적인 알고리즘에 근거하여, 가장 적절하다고 생각되는 패션 아이템들의 조합을 선택하여 사용자(110)의 스마트폰(310)에 디스플레이한다. 도 11은 본 발명의 코디네이션 추천 방식에 따라, 추천 서버(180)에 의해 추천되는 패션 아이템들의 조합이, 사용자(110)의 스마트폰 (111) 상에 디스플레이되는 화면을 도시한 것이다. 추천 서버(180)는 사용자가 등록한 패션 아이템들로부터, 내부적인 알고리즘에 따라 각각의 카테고리에서 하나씩 패션 아이템들을 추출하여 사용자에게 추천할 코디네이션을 완성한 후, 사용자에게 해당 코디네이션(1101)을 디스플레이한다. 추천 서버(180)는, 내부적인 알고리즘을 활용하여, 각각의 패션 아이템들의 조합으로 이루어진 코디네이션들에 대해 점수를 매겨서 이를 사용자에게 표시한다. 이때, 추천 서버(180)는, 복수의 코디네이션 후보들에 대해 가장 점수가 높은 것부터 차례대로 사용자에게 코디네이션을 디스플레이하고, 사용자는 디스플레이되는 코디네이션 중 자신이 선호하는 코디네이션에 대해서는 "좋아요" 버튼을 클릭함으로써, 추천 서버(180)가 디스플레이하는 코디네이션이 자신이 선호하는 패션임을 알리고, 자신이 선호하지 않는 코디네이션에 대해서는 "싫어요" 버튼을 클릭함으로써, 추천 서버(180)가 디스플레이하는 코디네이션이 자신이 선호하지 않는 패션임을 알릴 수 있다. 사용자가 "좋아요" 혹은 "싫어요" 버튼을 누르면, 그 선택 결과는 추천 서버(180)에 전송되어, 향후 코디네이션의 우선순위를 지정하는 데 사용된다. 즉, 사용자가 "좋아요" 버튼을 누른 확인은 사용자의 데이터베이스 (120)에 선호도가 높은 코디네이션으로서 저장되고, 사용자가 "싫어요" 버튼을 누른 경우, 해당 확인은 사용자의 데이터베이스 (120) 상에서 선호도가 낮은 코디네이션으로서 저장됨으로써, 향후 사용자의 취향을 보다 정확히 반영한 코디네이션의 추천이 가능하도록 한다. "다음" 버튼을 누른 경우, 사용자에게 다음의 코디네이션을 디스플레이하기만 하며, 사용자의 선택은 사용자의 데이터베이스 (120) 상에 저장되지 않으므로, 향후 사용자의 패션 추천 알고리듬에는 영향을 미치지 않는다. 추천 서버(180)는 다양한 알고리즘을 사용하여, 사용자에게 적합한 코디네이션을 선택하여 사용자에게 추천할 수 있다. 사용자(110)는, 화면에 표시된 화살표(710)를 터치하여, 패션 점수가 낮아지는 순서로, 다양한 코디네이션이 순차적으로 디스플레이되도록 하게 할 수 있다.
[73]
본 발명의 코디네이션 추천 방식은, 다양한 변수를 활용하여 사용자(110)에게 추천을 행할 수 있다. 추천 서버(180)가 활용할 수 있는 다양한 변수는 날씨, 계절, 지역 등이 포함된다. 예를 들어, 추천 서버(180)는, 사용자가 해당 코디네이션을 사용할 날의 날씨를 이용하여, 사용자(110)에게 디스플레이할 코디네이션의 우선순위를 변경할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이른 아침, 당일 착용하고자 하는 패션의 코디네이션의 추천을 요청한 경우, 추천 서버(180)는 당일 날씨 및 예상 온도를 검색하여, 만일 평소보다 춥다고 판단하면 보다 어두운 계열의 패션에 가중치를 부여하여 패션 점수를 계산함으로써, 어두운 계열의 패션이 보다 높은 패션 점수, 따라서 보다 높은 우선순위를 갖도록 사용자(110)에게 추천할 수 있다.
[74]
본 발명의 코디네이션 추천 방식은, 사용자로 하여금, 해당 코디네이션이 활용될 상황을 변수로서 입력 받을 수 있다. 즉, 사용자는, "패션 도우미" 앱 상에서, 특정한 이벤트를 선택할 수 있다. 해당 특정한 이벤트는, 데이트, 결혼식 상견례, 직장 면접, 거래처 첫방문, 파티, 여행 등의 이벤트가 될 수 있다. 추천 서버(180)는 이와 같은 사용자의 이벤트를 입력 받아서, 해당 이벤트에 적당한 코디네이션을 선정하여 사용자에게 추천할 수 있다.
[75]
이상과 같이, 사용자(110)로 하여금, 코디네이션이 활용될 이벤트를 선택할 수 있게 함으로써, 해당 이벤트에 가장 적절한 패션 코디네이션을 추천 서버(180)가 추천하는 것이 가능해지고, 사용자(110)는 보다 효과적으로 최적의 코디네이션을 선택할 수 있게 된다.
[76]
또한, 추천 서버(180)는, 사용자의 스마트폰(301)과 연동하여, 사용자의 일정 및 기념일 등 사용자(110)에게 특정한 날짜 정보를 입력받음으로써, 사용자(110)에게 보다 특정된 코디네이션을 제시할 수 있다. 예를 들어, 사용자로 하여금 해당 코디네이션이 활용될 상황을 변수로서 입력 받는 대신, 스마트폰 (301)에 인스톨된 일정 관리 프로그램으로부터 사용자의 일정 및 기념일 등의 사용자 특정 정보를 전송 받아서, 사용자(110)의 상황에 가장 적합한 코디네이션을 제시할 수 있다.
[77]
추천 알고리듬
[78]
추천 서버(180)는, 다양한 알고리즘을 사용하여, 사용자의 패션 컬렉션으로부터 선택할 수 있는 바람직한 코디네이션을 조합하여 사용자(110)에게 제공한다. 또한, 추천 서버(180)는, 사용자의 패션 컬렉션으로부터 선택할 수 있는 다양한 코디네이션에 대한 패션 점수를 내부적으로 계산하여, 사용자(110)에게 해당 코디네이션에 대한 패션 점수를 디스플레이할 수 있다. 추천 서버(180)가 사용할 수 있는 알고리즘으로, 추천 서버(180)는 일반적으로 알려진 룰에 근거하여 사용자(110)에게 바람직한 코디네이션을 추천할 수 있다. 보다 구체적으로, 추천 서버(180)는, 자신의 데이터베이스 내에, 패션 업계에서 일반적으로 알려진 규칙들을 포함할 수 있다. 통상 패션 업계에서 일반적으로 통용되는, 바람직한 패션 조합에 대한 일반적인 규칙들이 알려져 있는데, 추천 서버(180)는 이러한 규칙들, 예를 들어 "명도는 상의에서 하의로 갈수록 어두워지는 것이 바람직하다", "뚱뚱한 체형에는 가로 스트라이프는 부적절하다"와 같은 규칙들의 집합을 보유하고 있다. 추천 서버(180)는 이러한 규칙들에 우선순위를 부여하고, 이들 우선순위에 근거하여 사용자(110)의 패션 컬렉션으로부터 얻을 수 있는 모든 조합들에 대해 인덱스를 부여하고, 이들 인덱스의 순위에 근거하여 가장 바람직한 조합을 사용자에게 최적의 코디네이션으로서 추천하도록 구성될 수 있다.
[79]
추천 서버(180)는 또한 패션 업계에서 자주 사용되는 컬러조화도를 활용하여 사용자(110)에게 바람직한 코디네이션을 추천할 수 있다. 즉, 컬러조화도에 근거하여 사용자(110)의 패션 컬렉션으로부터 얻을 수 있는 모든 조합들에 대해, 패션 점수, 혹은 이와 유사한 인덱스를 부여하고, 이들 인덱스의 순위에 근거하여 가장 바람직한 조합을 사용자에게 최적의 코디네이션으로서 추천하도록 구성될 수 있다.
[80]
추천 서버(180)는 또한, 인공지능 알고리즘을 사용하여 사용자(110)에게 최적의 코디네이션을 추천할 수 있다. 보다 구체적으로, 인공지능 알고리즘을 구비한 추천 서버(180)는, 앞서 예로 든 알고리즘들, 혹은 무작위로 사용자(110)에게, 바람직한 코디네이션을 추천하고, 이에 대하여 사용자(110)가 "좋아요" 혹은 "싫어요" 버튼을 누를 경우 이를 입력값으로 하여, 사용자(110)가 원하는 패션 코디네이션의 패턴을 기억할 수있다. 일정한 패턴이 입력된 이후에는, 추천 서버(180)는 이러한 패턴에 근거하여, 사용자(110)에게 사용자(110)의 패션 컬렉션으로부터 얻을 수 있는 모든 조합들에 대해 인덱스를 부여하고, 이들 인덱스의 순위에 근거하여 가장 바람직한 조합을 사용자에게 최적의 코디네이션으로서 추천하도록 구성될 수 있다.
[81]
필요한 아이템의 추천
[82]
도 12는, 본 발명의 추천 서버(180)를 활용하여, 사용자(110)의 패션 컬렉션에 추가되었을 경우 활용도가 높은 패션 아이템을 도출하고, 이것을 사용자(110)에게 추천할 수 있는 방식을 설명하기 위한 도면이다. 도 12에서, 추천 서버(180)는 패션 브랜드 업체 (1210)로부터, 다양한 패션 아이템들에 대한 데이터(1201)를 입력 받고, 이들과 사용자에 대하여 기존에 저장된 패션 아이템 엔트리들의 정보와 결합시켜, 사용자의 현재 패션 컬렉션에 추가하였을 경우 점수가 높아질 수 있는 패션 아이템들의 후보들(1212)을 선정하여 사용자 (110)에게 디스플레이한다. 도 13은, 사용자(110)가 추가로 구매할 경우 사용자의 패션 점수를 향상시키는 정도가 커서 활용도가 높은 패션 아이템을 디스플레이하는 예를 도시한 도면이다. 패션 아이템 후보들의 표시는, "패션 도우미" 앱의 매뉴의 일부를 별도로 마련하여, 사용자로 하여금 해당 메뉴를 선택함으로써 디스플레이하게 하는 것도 가능하고, "패션 도우미" 앱의 하단에 광고(1302)로서 디스플레이하는 것도 가능하다. 또한, 사용자가 추천 서버(180)를 활용하여 코디네이션에 대한 검색을 수행하는 도중, 사용자에게 해당 패션 아이템이 구비될 경우 패션 점수가 높아질 수 있음을 표시하는 방식도 가능하다. 참조번호 1301는 사용자에게, 활용도가 높은 패션 아이템을 디스플레이하는 것으로 도시하고 있다.
[83]
이러한 방식은, 특히 사용자가 일정 기간 뒤의 이벤트에 필요한 패션 코디네이션의 추천을 받고자 하는 경우 유용하게 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 일주일 후 직장 면접을 위한 코디네이션의 추천을 받고자 하는 경우, 추천 서버(180)는 사용자(110)에게, 자신이 소유한 패션 아이템들로 얻을 수 있는 패션 점수의 순으로 코디네이션 후보들을 디스플레이하는 것 외에, 특정 패션 브랜드 업체 (1210)로부터, 특정 패션 아이템, 예를 들어 검은 하이힐을 구매하여, 사용자의 다른 패션 아이템들과 조합하였을 경우 얻을 수 있는 패션 점수를 디스플레이함으로써, 사용자(110)로 하여금, 자신의 코디네이션에 대한 객관적인 평가를 할 수 있으며, 또한 사용자로 하여금 해당 패션 아이템의 구매 의욕을 고취시킴으로써 상품의 구매를 촉진시킬 수 있다. 또한, 사용자에게 표시되는 상품 이미지(1301)이나 광고 메시지(1302)는 하이퍼링크가 포함되어 있어서, 사용자(110)가 해당 상품 이미지(1301)를 터치하거나, 광고 메시지(1302)를 터치할 경우 해당 상품을 구매할 수 있는 패션 브랜드 업체(1201)의 구매 웹사이트로 바로 연결되도록 할 수도 있다.
[84]
또한, 추천 서버(180)는, 사용자가 소유하고 있는 각종 패션 아이템들 각각을 해당 패션 아이템이 속한 카테고리가 아닌 다른 카테고리의 아이템들과 가상적으로 조합하여, 다른 패션 아이템들과 잘 매칭이 되지 않거나 활용되지 않는 아이템들을 추출하여, 이들 아이템들에 대해서는 사용자(110)로 하여금 기부하거나 중고 쇼핑몰에서 판매할 수 있도록 제안할 수 있다. 이 경우에도, 사용자에게 자주 사용하지 않는 해당 아이템들을 디스플레이함과 동시에, 중고 쇼핑몰 배너광고를 함께 디스플레이함으로써, 사용자로 하여금 손쉽게 해당 패션 아이템을 중고물품으로서 판매할 수 있게 하는 것도 가능하다.
[85]
또한, 사용자(110)는, 특정한 패션 아이템을 구매하고자 하는 경우, 해당 패션 아이템에 관한 정보가 추천 서버(180)에 저장되어 있는지 확인하고, 만일 해당 패션 아이템에 관한 정보가 추천 서버(180)에 저장되어 있는 경우에는, 해당 패션 아이템이 자신의 패션 컬렉션의 다양한 패션 아이템들과 어떻게 매칭되는지 확인할 수 있다. 이를 통해, 특정 패션 아이템을 구매할 경우, 자신이 얼마나 효율적으로 이를 활용할 수 있는지도 미리 체크하여 충동적인 구매를 줄일 수도 있다.
[86]
모델 코디네이션의 추천
[87]
도 14는, 본 발명의 추천 서버(180)를 활용하여, 사용자(110)로 하여금 모델 코디네이션을 선택하도록 하고, 해당 모델 코디네이션에 가장 근사하게 매칭되는 코디네이션의 조합을 사용자(110)의 패션 컬렉션으로부터 선정하여 사용자에게 디스플레이하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
[88]
컨텐트 제공자(1410)는 영화, 드라마, 가요프로그램 등 다양한 방송 콘텐츠를 제공하는 제공자로서, 대표적인 예로는 유무선 방송국을 들 수 있다. 컨텐츠 제공자(1410)는, 자신의 방송 컨텐츠에 포함된 다양한 방송 화면에 대하여, 해당 방송 콘텐츠에 포함된 등장인물이 착용하거나 입었던 코디네이션에 대한 데이터(1401)를, 유선 또는 무선망을 통하여 추천 서버(180)로 전송할 수 있다. 추천 서버(180)는, 컨텐츠 제공자(1410)로부터 수신한 다양한 등장인물의 코디네이션에 대한 데이터(1401)를 바탕으로, 다양한 모델 코디네이션을 작성하여 기억하여 둔다.
[89]
도 15는, 도 14의 시스템을 활용하여, 사용자(110)로 하여금 모델 코디네이션을 선택하도록 하고, 해당 모델 코디네이션에 가장 근사하게 매칭되는 코디네이션의 조합을 사용자(110)의 패션 컬렉션으로부터 선정하여 사용자에게 디스플레이하는 화면을 설명하기 위한 도면이다.
[90]
사용자(110)는, 패션 추천 앱에서 제시하는 드라마나 영화를 선택하고, 해당 드라마에 등장하는 특정 인물이 특정 장면에서 입었거나 착용했던 패션 스타일에 가장 비슷한 코디네이션을 선택하도록 추천 서버(180)에 요청한다. 구체적으로, 도 15에서, 사용자(110)는 "드라마 2"에서 "서브주이공 ZZZ"가, 해당 드라마의 러닝타임 30분 19초부터 방영된 장면에서 착용했던 코디네이션을 지정하면, 추천 서버(180)는, 해당 드라마나 영화에서 특정 인물이 입었거나 착용했던 패션 스타일에 가장 잘 매칭되는 상의, 하의, 외투 및 보조 액세서리를 사용자의 패션 컬렉션으로부터 선정하여(1502) 이를 사용자에게 디스플레이한다. 해당 드라마나 영화의 해당 장면의 씬(1503)을 사용자에게 디스플레이함으로써, 사용자로 하여금 추천 서버(180)가 추천한 코디네이션과 실제 등장인물이 착용했던 패션 스타일을 서로 비교할 수 있도록 하는 것도 가능하다.
[91]
추천 알고리듬의 예
[92]
도 16은 본 발명에서 사용될 수 있는 추천 알고리듬의 예를 보여주는 도면이다. 본 발명의 추천 서버(180)는 사용자가 입력한 패션 컬렉션으로부터 선택할 수 있는 모든 코디네이션의 조합, 혹은 그 중 일부인 복수의 코디네이션, 가령, CD001-CD190 (1601)에 대하여, 기설정된 규칙R01-R55 (1602)에 해당 복수의 코디네이션 CD001-CD190 (1601)이 얼마나 잘 부합하는지 판단하여, 매 규칙에 대한 규칙부합도 (1603)를 계산한다. 규칙부합도는 본 발명에서, 0-100%의 값을 갖는 것으로 예시한다. 이러한 규칙들은, 앞서 설명한 통상 패션 업계에서 일반적으로 통용되는, 바람직한 패션 조합에 대한 일반적인 규칙들을 포함한다. 예를 들어 R01은 "명도는 상의에서 하의로 갈수록 어두워지는 것이 바람직하다", R02는 "뚱뚱한 체형에는 가로 스트라이프는 부적절하다"와 같은 규칙들을 나타낸다. 가중치(1604)는 각각의 규칙들(R01-R55)에 대한 가중치를 나타낸다. 추천 서버 (180)는 특정 사용자에 대한 가능한 모든 코디네이션의 조합 CD001-CD190에 대하여 각각의 규칙 R01-R55에 대해 얼마나 부합하는지 판단하고, 매 규칙마다 규칙부합도를 계산하고 이에 해당하는 가중치를 곱하여 (1605) 합산함으로써 최종 스코어(1606)를 계산한다. 추천 서버(180)는 모든 코디네이션(CD001-CD190)에 대하여 계산된 최종 스코어 별로 사용자에게 추천 코디네이션으로서 제시한다.
[93]
한편, 사용자가, 추천 코디네이션에 대하여 "좋아요"를 누를 경우, 해당 코디네이션에 대하여 규칙 부합도*가중치의 값이 높게 나온 규칙에 해당하는 가중치를 일정한 값, 예를 들면 +0.5만큼 상승시키고 "싫어요"를 누를 경우, 해당 코디네이션에 대하여 규칙 부합도*가중치의 값이 높게 나온 규칙에 해당하는 가중치를 일정한 값, 예를 들면 -0.5만큼 하강시켜, 추천 서버(180)가 다음 코디네이션을 추천할 시에, 사용자의 "좋아요" 혹은 "싫어요" 를 선택한 결과가 반영될 수 있도록 구성할 수 있다.
[94]
한편, 본 발명의 추천 서버(180)는 소셜 네트워크 환경에 적용하는 것도 가능하다. 소셜 네트워크 환경에 본 발명이 적용되는 경우, 사용자 외에 타인이 사용자에 대한 추천 코디네이션, 혹은 사용자가 선택한 코디네이션에 대하여 피드백을 입력하도록 구성될 수 있다. 즉, 소셜 네트워크에 접속한 타인이, 해당 사용자의 코디네이션에 대하여 "좋아요" 혹은 "싫어요"를 누를 경우, 사용자가 "좋아요" 혹은 "싫어요"를 누를 경우와 마찬가지로, 해당하는 가중치를 +0.5 상승시키거나 -0.5 하강시키도록 구성할 수 있다. 또한, 사용자의 선택과 타인의 선택에 따른 피드백의 정도에 차이를 두도록, 타인이 "좋아요" 혹은 "싫어요"를 누를 경우에는 더 작은 절대값만큼 변화하도록, 즉, 예를 들면 +0.2 / -0.2만큼 가중치가 변화하도록 구성할 수도 있다.
[95]
이상, 본 발명의 여러 실시예에 대하여 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형예가 가능함을 이해할 것이다.

산업상 이용가능성

[96]
본 발명에 의하면, 사용자가 소유하고 있는 상의나 하의, 구두 및 보조 액세서리에 대하여 최적의 코디네이션의 추천이 가능하게 되는 효과가 있다.
[97]
또한, 본 발명에 의하면, 사용자가 소유하고 있는 패션 아이템들로 이루어진 패션 콜렉션에 추가되었을 때 효과적인 새로운 패션 아이템을 사용자에게 추천함으로써, 사용자의 구매의욕을 증가시킬 수 있는 효과가 있다.
[98]
또한, 본 발명에 의하면, 사용자로 하여금, 본인이 소유하고 있는 패션 콜렉션을일목요연하게 파악하게 함으로써, 자신의 패션 코디네이션에 효과적인 패션 아이템들을 효과적으로 파악할 수 있게 하고, 효과가 떨어지거나 잘 입지 않는 패션 아이템에 대해서는 용이하게 정리가 가능하게 되는 효과가 있다.
[99]

청구범위

[청구항 1]
사용자에게 자신이 소유하고 있는 패션 아이템을 등록하도록 하는 단계와, 등록된 패션 아이템들에 대한 데이터베이스를 생성시키는 단계와, 사용자가 등록한 아이템들에 기초하여, 사용자에게 특정 패션 아이템들의 조합을 추천하는 단계를 포함하는, 패션 아이템 추천 방법.
[청구항 2]
제 1 항에 있어서, 상기 추천 단계는, 사용자 혹은 제3자의 선호도를 반영하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 패션 아이템 추천 방법.
[청구항 3]
제 2 항에 있어서, 상기 사용자의 선호도는 사용자 혹은 제3자가 입력한 "좋아요" 혹은 "싫어요" 입력값에 근거하는 패션 아이템 추천 방법.
[청구항 4]
제 1 항에 있어서, 상기 추천 단계는, 날씨, 계절, 지역 중 하나의 변수를 반영하여 행하여지는 패션 아이템 추천 방법.
[청구항 5]
사용자에게 자신이 소유하고 있는 패션 아이템을 등록하도록 하는 등록 모듈과, 등록된 패션 아이템들에 대한 정보를 추천 서버로 전송하는 전송 모듈과, 상기 추천 서버로부터, 사용자에게 대한 특정 패션 아이템들의 조합에 대한 추천을 수신하는 수신 모듈과, 상기 추천에 근거하여, 사용자가 소유하고 있는 패션 아이템의 조합을 디스플레이하는 디스플레이 수단을 포함하는 단말기.
[청구항 6]
제 5 항에 있어서, 상기 추천 단계는, 사용자 혹은 제3자의 선호도를 반영하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 단말기.
[청구항 7]
제 6 항에 있어서, 상기 사용자의 선호도는 사용자 혹은 제3자가 입력한 "좋아요" 혹은 "싫어요" 입력값에 근거하는 패션 아이템 추천 방법.

도면

[도1]

[도2a]

[도2b]

[도2c]

[도2d]

[도3]

[도4]

[도5a]

[도5b]

[도5c]

[도5d]

[도6a]

[도6b]

[도7]

[도8]

[도9]

[도10]

[도11]

[도12]

[도13]

[도14]

[도15]

[도16]