KR102102572B1 - 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템 및 방법을 개시한다.
본 발명의 일 실시예는 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법에 있어서, 비디오 정보 및 텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 외부 참조 정보를 소셜 네트워크 서비스를 운용하는 외부 서버로부터 수신하는 단계; 상기 외부 참조 정보로부터 사용자 개인정보 및 상품 정보를 획득하는 단계; 및 상기 사용자 개인정보 및 상기 상품 정보에 기반하여 추천 상품을 결정하는 단계; 상기 결정된 추천 상품을 출력하는 단계; 를 포함하는 방법을 제안한다.

Description

온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING ONLINE SHOPPING MALL}

본 발명은 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

온라인 쇼핑은 인터넷 등을 이용하여 상품을 검색하고 주문하는 것을 말하는데, 구체적으로 온라인 쇼핑몰을 운영하는 업체의 온라인 쇼핑 메뉴에서 상품 목록을 검색한 다음, 원하는 상품을 온라인 상에서 직접 주문하고 대금을 신용카드나 전자화폐 등으로 결재하면 주문된 상품이 구매자가 지정한 장소에 배달되는 형태로 행하여 진다. 온라인 쇼핑은 정보통신기술의 발전, 1인 가구의 증가 및 상품 구매의 편리성 등으로 인해 급격히 증가하고 있다.

오늘날 정보통신기술의 발달로 개인용 PC 뿐만 아니라 스마트폰을 사용한 인터넷의 이용이 급격히 증가하고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰과 같은 전자상거래(electronic commerce)가 대중화되어 가고 있다.

게다가, 현재 전개되고 있는 각각의 정보 통신망 확충을 위한 투자확대, 인터넷 활용 인구의 급속한 증가 추세 등을 감안해 볼 때 전자상거래는 지속적으로 생활 깊숙이 자리잡을 것으로 예상되고 있다.

아래 특허문헌을 참조하면, 온라인 쇼핑은 온라인을 통해 구매자와 판매자 사이의 상품 매매가 가능하도록 하는 온라인 쇼핑 시스템에 의해서 수행되게 된다.

공개특허공보 10-2007-0063898(2007. 06. 20. 공개) "이동통신단말기를 이용한 인터넷 쇼핑 시스템 및 방법"

이에 본 발명은 개선된(enhanced) 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템 및 방법에 대해 제안하려고 한다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예는 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템 및 방법을 포함한다.

본 발명의 일 실시예는 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템에 있어서, 상기 온라인 쇼핑몰을 운용하는 프로세서를 포함하는 관리 서버; 및 상기 온라인 쇼핑몰을 이용하는 사용자의 사용자 단말; 을 포함하고, 상기 프로세서는, 비디오 정보 및 텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 외부 참조 정보를 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)를 운용하는 외부 서버로부터 수신하고, 상기 외부 참조 정보로부터 사용자 개인정보 및 상품 정보를 획득하고, 상기 사용자 개인정보 및 상기 상품 정보에 기반하여 추천 상품을 결정하고, 상기 결정된 추천 상품을 출력하는, 시스템을 제안한다.

상기 프로세서는, 사용자의 연령, 성별, 지역, 결혼 유무, 자녀 유무 중 적어도 하나를 기준으로 분류된 어휘 정보로 학습된 사용자 분류 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정할 수 있다.

상기 프로세서는, 상품 종류별 이미지 정보로 학습된 상품 인식 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정할 수 있다.

상기 프로세서는, 제1 판매자 단말로부터 획득된 카피라이트 정보 및 제2 판매자 단말로부터 획득된 기초 의류 정보에 기반하여 결정된 창작 상품을 상기 추천 상품으로써 결정할 수 있다.

상기 카피라이트 정보는 회화, 서예, 도안, 사진, 도형 중 적어도 어느 하나를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.

상기 기초 의류 정보는 상의, 셔츠, 블라우스, 티셔츠, 니트, 하의, 팬츠, 스커트, 레깅스, 데님, 원피스, 아우터, 카디건, 코트, 자켓, 점퍼, 베스트 중 적어도 어느 하나를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예는 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법에 있어서, 비디오 정보 및 텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 외부 참조 정보를 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)를 운용하는 외부 서버로부터 수신하는 단계; 상기 외부 참조 정보로부터 사용자 개인정보 및 상품 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자 개인정보 및 상기 상품 정보에 기반하여 추천 상품을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 추천 상품을 출력하는 단계; 를 포함하는, 방법을 제안한다.

상기 방법은, 사용자의 연령, 성별, 지역, 결혼 유무, 자녀 유무 중 적어도 하나를 기준으로 분류된 어휘 정보로 학습된 사용자 분류 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

상기 방법은, 상품 종류별 이미지 정보로 학습된 상품 인식 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

상기 방법은, 제1 판매자 단말로부터 획득된 카피라이트 정보 및 제2 판매자 단말로부터 획득된 기초 의류 정보에 기반하여 결정된 창작 상품을 상기 추천 상품으로써 결정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예는 개선된 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템 및 방법을 제공한다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 명세서에 첨부되는 도면은 본 발명에 대한 이해를 제공하기 위한 것으로서 본 발명의 다양한 실시형태들을 나타내고 명세서의 기재와 함께 본 발명의 원리를 설명하기 위한 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 수행하는 서비스 제공 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세서를 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 예에 따른 사용자 분류 인공 신경망의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 일 예에 따른 상품 인식 인공 신경망의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 수행하는 서비스 제공 장치를 나타내는 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템 및 방법을 수행하는 서비스 제공 장치(100)는 적어도 하나의 프로세서(110), 저장 모듈(120) 및 네트워크와 연결되어 통신을 수행하는 네트워크 인터페이스(130)를 포함할 수 있다. 여기서의 서비스 제공 장치(100)는 단말 또는 서버(예; 관리 서버)의 형태로 구현될 수 있다. 또한 서비스 제공 장치(100)(예를 들면, 관리 서버)는, 예를 들면, 본 발명의 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 제공하는 웹사이트(website) 또는 어플리케이션(예; 핸드폰 앱(app))을 운용할 수 있다.

또한, 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 수행하는 서비스 제공 장치(100)는 입력 인터페이스(140), 출력 인터페이스(150) 등을 더 포함할 수 있다. 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 수행하는 서비스 제공 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(160)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.

프로세서(110)는 저장 모듈(120)에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 위한 복수의 단계들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 저장 모듈(120)은 휘발성 저장 매체 및/또는 비휘발성 저장 매체로 구성될 수 있다.

예를 들어, 저장 모듈(120)은 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및/또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)로 구성될 수 있다. 여기서, 프로세서(110)를 통해 실행되는 프로그램 명령은 본 발명에서 제안하는 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 수행하는 복수의 단계들을 포함할 수 있다.

서비스 제공 장치(100)는 일반적인 서버용 하드웨어에 도스, 윈도우, 리눅스, 유닉스, 매킨토시 등의 운영체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 웹서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있으며, 대표적인 것으로는 윈도우 환경에서 사용되는 웹사이트, IIS(Internet Information Server)와 유닉스 환경에서 사용되는 CERN, NCSA, APPACH 등이 이용될 수 있다.

프로세서(110)는 메인 쇼핑몰 사이트와, 상기 메인 쇼핑몰 사이트와 구분되어 개별 사업자에게 할당되는 독립 쇼핑몰 사이트, 및 상기 메인 쇼핑몰 사이트에서 제공되는 상품 정보 및 상품 광고 정보를 선택하여 상기 독립 쇼핑몰 사이트에 추가하기 위한 정보 검색 수단을 제공할 수 있다. 또한 프로세서(110)는 상기 메인 쇼핑몰 사이트와 상기 독립 쇼핑몰 사이트에 접속한 구매자 단말기의 상품 구매 이력 및 상품 광고 접속 이력을 저장하여 상기 독립 쇼핑몰 사이트를 운영하는 개별 사업자와 상기 메인 쇼핑몰 사이트에 상품 정보 및 상품 광고 정보를 제공하는 상품 공급 사업자에게 상기 구매자 단말기의 상품 구매 이력 및 상품 광고 접속 이력에 따른 수수료와 판매 내역을 분석하여 전송할 수 있다. 또한 프로세서(110)는 독립 쇼핑몰 사이트에서 발생한 판매 수익금의 일부를 정산하여 상시 개별 사업자로서 독립 쇼핑몰 사이트르 운영하는 단말(예; 제1 판매자 단말, 제2 판매자 단말, 사용자 단말 등)에게 페이백 수당을 지급할 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법/시스템은 추천 상품을 결정하여 사용자 단말 및/또는 상기 온라인 쇼핑몰을 제공하는 웹페이지를 통하여 상기 추천 상품을 출력 또는 디스플레이 할 수 있다. 이에 대한 내용을 아래에서 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세서를 나타내는 블록도이다.

도 1을 참조하면, 프로세서(110)는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법에 의해 판매되는 상품들 중에서 판매량이 임계치 이상인 상품, 소정의 기간(예; 1년, 1개월, 1주일, 하루) 동안 판매순위가 특정 순위내에 해당되는 상품을 추천 상품으로써 출력할 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법은 아래와 같은 방법을 통하여 추천 상품을 출력할 수 있다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 프로세서(110)는 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service), 블로그 및 포털 사이트 중 적어도 하나로부터 비디오 정보 및 텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 외부 참조 정보를 수집하는 정보 수집부(210), 외부 참조 정보로부터 사용자 개인정보 및 상품 정보를 추출하는 정보 분석부(220), 사용자 개인정보 및 상품 정보에 기초하여 사용자의 개인 특성 별 상품 선호도(또는 사용자 개인정보 별 상품 선호도)를 분석하여 상품 선호도 정보를 생성하는 상품 평가부(230) 및 고객 정보에 포함된 고객의 특성과 매칭되는 상품 선호도 정보를 기초로 추천 상품을 결정하는 상품 선정부(240)를 포함할 수 있다.

정보 수집부(210)는, 예를 들면, 정보 크롤링, open API 중 적어도 하나의 방법을 이용하여 소셜 네트워크 서비스(SNS), 블로그 또는 포털 사이트 등의 정보(예; 검색 정보, 검색 이력 등)를 수집할 수 있다.

정보 분석부(220)는, 예를 들면, 사용자의 연령, 성별, 지역, 결혼 유무, 자녀 유무 중 적어도 하나를 기준으로 분류된 어휘 정보로 학습된 사용자 분류 인공 신경망을 포함할 수 있다.

도 3은 일 예에 따른 사용자 분류 인공 신경망의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 정보 분석부(220)는 사용자 개인정보 별 어휘 정보를 저장하고 있는 제1 데이터 베이스(310)를 포함할 수 있다. 사용자 개인정보는, 예를 들면, 사용자의 연령, 성별, 지역, 결혼 유무, 자녀 유무 중 적어도 하나일 수 있다. 어휘 정보는 사용자의 특성에 따라 자주 사용하는 어휘 또는 표현에 대한 정보(또는 사용자 개인정보와 관련하여 하나의 글귀 또는 웹페이지에서 함께 사용되는 어휘 또는 표현)일 수 있다.

사용자 분류 인공 신경망(320)은, 예를 들면, 제1 데이터 베이스(310)에 저장된 사용자 개인정보 별 어휘 정보로 학습될 수 있다. 사용자 분류 인공 신경망(320)은 정보 수집부(210)가 수집한 텍스트 정보를 입력 받아 해당 정보를 생성한 사용자의 개인정보를 추출할 수 있다.

텍스트 정보는, 예를 들면, 메타 정보를 포함할 수 있으며, 정보 분석부(220)는 메타 정보에 포함된 사용자 개인정보를 기초로 특정 사용자의 텍스트 정보를 하나의 정보 세트로 구성할 수 있다.

정보 분석부(220)는, 예를 들면, 특정 사용자의 텍스트 정보를 사용자 분류 인공 신경망(320)에 입력할 수 있으며, 사용자 분류 인공 신경망(320)은 텍스트 정보에 포함된 어휘 또는 표현을 분석하여 특정 사용자의 특성을 추출할 수 있다. 예를 들어, 사용자 A에 대한 연령, 성별, 지역, 결혼 유무 및 자녀 유무 중 적어도 하나를 추출할 수 있다.

정보 분석부(220)는, 예를 들면, 사용자 분류 인공 신경망(320)을 이용하여 SNS에 글을 작성한 사용자 A, 즉 특정 사용자의 텍스트를 분석할 수 있으며, 분석 결과 사용자 A의 연령이 10대 또는 20대인지 여부를 판단할 수 있다.

정보 분석부(220)는, 예를 들면, 상품 종류별 이미지 정보로 학습된 상품 인식 인공 신경망을 포함할 수 있다. 여기서 상품 종류는 상의, 셔츠, 블라우스, 티셔츠, 니트, 하의, 팬츠, 스커트, 레깅스, 데님, 원피스, 아우터, 카디건, 코트/자켓, 점퍼/베스트 등을 포함할 수 있다.

도 4는 일 예에 따른 상품 인식 인공 신경망의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.

도 2 및 도 4를 참조하면, 정보 분석부(220)는 상품의 종류 별 이미지 정보를 저장하고 있는 제2 데이터 베이스(410)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상품의 종류는 상품군(product group), 브랜드, 모델명 중 적어도 하나를 기준으로 분류된 정보일 수 있다. 이미지 정보는, 예를 들면, 상품 종류별로 레이블(label) 된 이미지에 대한 정보일 수 있다.

상품 인식 인공 신경망(420)은, 예를 들면, 비디오 정보를 입력 받아 해당 영상에 포함된 상품 종류 정보를 추출할 수 있다. 비디오 정보는, 예를 들면, 사진, 동적 이미지, 또는 동영상일 수 있다.

비디오 정보는 메타 정보를 포함할 수 있으며, 정보 분석부(220)는 메타 정보에 포함된 사용자 개인정보를 기초로 특정 사용자의 이미지 정보를 하나의 정보 세트로 구성할 수 있다.

정보 수집부(210)는, 예를 들면, 상품 인식 인공 신경망(420)을 이용하여 특정 사용자(예; 사용자 A)가 SNS에 업로드한 셀카 사진을 분석할 수 있으며, 셀카 사진에 포함된 상품을 인식하여 해당 상품의 상품군, 브랜드(브랜드명) 및 모델명 등의 정보를 추출할 수 있다.

정보 수집부(210)가, 예를 들면, 수집한 사용자 A의 SNS 비디오 정보에 셀카 사진 정보가 포함되어 있을 수 있으며, 해당 셀카 사진에 브랜드 A의 블라우스가 포함되어 있을 수 있다. 정보 분석부(220)는 사용자 특정 비디오 정보를 상품 인식 인공 신경망(420)에 입력할 수 있으며, 상품 인식 인공 신경망(320)은 비디오 정보에 포함된 사진 정보를 분석하여 사용자의 상품 종류를 분석할 수 있다. 예를 들어, 사용자 A의 상품이 '브랜드 A (= 브랜드명)'의 '블라우스 (= 상품군)'인 것을 분석할 수 있다.

정보 분석부(220)는, 예를 들면, 상품(상품군)의 종류를 나타내는 어휘를 비교하여 텍스트 정보에 포함된 상품 종류 정보를 추출하는 상품 인식부를 포함할 수 있다.

다시 말해, 본 발명의 일 실시예는 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템에 있어서, 상기 온라인 쇼핑몰을 운용하는 프로세서를 포함하는 관리 서버; 를 포함하고, 상기 프로세서는, 비디오 정보 및 텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 외부 참조 정보를 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)를 운용하는 외부 서버로부터 수신하고, 상기 외부 참조 정보로부터 사용자 개인정보 및 상품 정보를 획득하고, 상기 사용자 개인정보 및 상기 상품 정보에 기반하여 추천 상품을 결정하고, 상기 결정된 추천 상품을 출력하는, 시스템을 제안한다.

상기 프로세서는 사용자의 연령, 성별, 지역, 결혼 유무, 자녀 유무 중 적어도 하나를 기준으로 분류된 어휘 정보로 학습된 사용자 분류 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정할 수 있다.

상기 프로세서는, 상품 종류별 이미지 정보로 학습된 상품 인식 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정할 수 있다.

또한 상기 프로세서는 제1 판매자 단말로부터 획득된 카피라이트 정보 및 제2 판매자 단말로부터 획득된 기초 의류 정보에 기반하여 결정된 창작 상품을 상기 추천 상품으로써 결정할 수 있으며, 이에 대해서는 아래에서 서술한다. 한편, 상기 제1 판매자 단말, 제2 판매자 단말은 인터넷에 접속이 가능한 PC, 노트북, 스마트폰, 태블릿 PC 등을 포함할 수 있다. 또한 제1 판매자 단말 및/또는 제2 판매자 단말은 상기 서비스 제공 장치(100)에 대가를 지급하고 상품 정보 및 상품 광고 정보를 제공하는 상품 공급 사업자가 사용하는 공급자 단말기로써, 상기 서비스 제공 장치(100)에 상품 정보 및 상품 광고 정보를 등록하고 상기 서비스 제공 장치(100)로부터 구매자 단말기(또는 사용자 단말 또는 적어도 하나의 인접 단말)의 상품 구매 이력 및 상품 광고 접속 이력에 따른 판매 내역 정보를 수신할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 1 및 도 5를 참조하면, 본 발명의 서비스 제공 장치(100)(예를 들면, 관리 서버)는 제1 판매자가 사용하는 제1 판매자 단말로부터 제1 카피라이트 정보를 획득할 수 있다(S210).

여기서 제1 카피라이트 정보는 소설, 시, 논문, 강연, 각본, 음악, 연극, 무용, 회화, 서예, 도안, 조각, 공예, 건축물, 사진, 영상, 도형, 컴퓨터 프로그램, 작곡(악보), 영화, 춤, 그림, 및/또는 지도 등을 포함할 수 있다. 제1 판매자는 상기 제1 카피라이트 정보(또는 그에 대응하는 저작물)를 제작한 자일 수 있다.

서비스 제공 장치(100)(예를 들면, 관리 서버)는, 예를 들면, 본 발명의 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 제공하는 웹사이트(website) 또는 어플리케이션(예; 핸드폰 앱(app))을 운용할 수 있다.

상기 웹사이트 및/또는 어플리케이션은 적어도 하나의 제1 판매자가 자신이 제작한 저작물(예; 제1 카피라이트 정보)을 입력할 수 있는 웹페이지(예; 제1 카피라이트 정보 입력 페이지 등)를 상기 서비스 제공 장치(100)와 유/무선으로 연결된 단말(예; 제1 판매자 단말(또는 제1 셀러 단말), 제2 판매자 단말(또는 제2 셀러 단말), 사용자 단말 등)을 통하여 출력할 수 있다.

이를 통해, 적어도 하나의 제1 판매자는 상기 제1 카피라이트 정보 입력 페이지를 통하여 자신이 제작한 저작물(예; 제1 카피라이트 정보)을 입력 또는 등록할 수 있다. 또한 서비스 제공 장치(100)는 적어도 하나의 제1 판매자가 상기 제1 카피라이트 정보 입력 페이지를 통하여 입력한 저작물(예; 제1 카피라이트 정보)을 서비스 제공 장치(100)의 저장 모듈(120)에 저장할 수 있다.

예를 들면, 제1 판매자는 제1 판매자 단말의 입력 인터페이스(예; 터치패드, 키보드 등)을 통하여 제1 카피라이트 정보에 대응하는 저작물(예; 소설, 시, 논문, 강연 대본, 각본, 컴퓨터 프로그램에 대한 소스, 악보 등)을 직접 입력할 수 있다.

예를 들면, 제1 판매자는 제1 판매자 단말의 입력 인터페이스(예; 카메라 등)을 통하여 제1 카피라이트 정보에 대응하는 저작물(예; 회화, 서예, 도안, 공예, 사진, 영상, 지도 등)을 촬영함으로써, 상기 제1 카피라이트 정보를 획득할 수 있다.

또한 서비스 제공 장치(100)는 본 발명의 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법을 제공하는 웹사이트(website) 또는 어플리케이션(예; 핸드폰 앱(app))은 복수의 카테고리(또는 카테고리 리스트)를 표시하는 웹페이지를 출력하고, 상기 복수의 카테고리(또는 카테고리 리스트)에 대한 선택 정보를 사용자로부터 사용자 단말을 통하여 획득하면, 상기 웹사이트 또는 어플리케이션은 상기 선택 정보에 대응하는 카테고리에 포함되는 적어도 하나의 제1 카피라이트 정보를 표시하는 웹페이지를 출력할 수 있다.

그리고, 본 발명의 서비스 제공 장치(100)(예를 들면, 관리 서버)는 기초 상품 정보를 제2 판매자 단말로부터 획득할 수 있다(S520).

여기서 기초 상품 정보(또는 기초 의류 정보)는 의류(예; 상의, 셔츠, 블라우스, 티셔츠, 니트, 하의, 팬츠, 스커트, 레깅스, 데님, 원피스, 아우터, 카디건, 코트/자켓, 점퍼/베스트 등), 액세서리(예; 모자, 벨트, 귀금속 등), 신발, 가방, 이너웨어, 장갑, 양말, 스타킹, 굿즈(goods), 인형, 책, 앨범(예; CD, 테이프, 앨범 패키지 등), 및/또는 기타 프린팅이 가능한 상품 등을 포함할 수 있다.

예를 들면, 제2 판매자는 자신이 판매하려는 상품에 대한 상품 정보를 제2 사용자 단말의 입력 인터페이스를 통하여 입력할 수 있으며, 이는 본 발명의 서비스 제공 장치(100)를 통해 상품 정보로서 획득될 수 있다.

예를 들면, 제2 판매자는 제2 판매자 단말의 입력 인터페이스(예; 카메라 등)을 통하여 기초 상품 정보에 대응하는 상품(예; 의류, 액세서리, 신발, 가방 등)을 촬영함으로써, 상기 기초 상품 정보를 획득할 수 있다.

그리고, 본 발명의 서비스 제공 장치(100)(예를 들면, 관리 서버)는 제1 카피라이트 정보에 대한 제1 선택 정보와 기초 상품 정보에 대한 제1 선택 정보를 사용자 단말로부터 획득할 수 있다(S530).

서비스 제공 장치(100), 예를 들면, 전술한 제1 카피라이트 정보들에 대한 리스트와 기초 상품 정보(또는 기초 의류 정보)들에 대한 리스트를 출력할 수 있다. 예를 들면, 상기 서비스 제공 장치(100)에 연결된 사용자 단말은 제1 웹페이지 및 제2 웹페이지를 하나의 화면에서 출력할 수 있으며, 상기 제1 웹페이지는 제1 카피라이트 정보에 대한 리스트를 출력하고 상기 제2 웹페이지는 상품 정보에 대한 리스트를 출력하여 사용자 단말의 사용자(예; 본 발명의 온라인 쇼핑몰의 고객들)로 하여금 제1 카피라이트 정보들에 대한 리스트 중 어느 하나(예; 특정 회화, 사진, 도형 등)와 기초 상품 정보들에 대한 리스트 중 어느 하나(예; 특정 의류, 액세서리 등)가 나타내는 상품을 선택하도록 할 수 있다.

한편, 사용자의 제1 선택 정보와 제2 선택 정보는, 사용자 단말의 입력 인터페이스(미도시), 예를 들면, 마우스, 키보드, 터치패드, 마이크, 음성입력장치 등을 통하여 입력될 수 있다.

그리고, 본 발명의 서비스 제공 장치(100)(예를 들면, 관리 서버)는 제1 선택 정보 및 제2 선택 정보에 기반하여 제2 카피라이트 정보를 생성할 수 있다(S540).

서비스 제공 장치(100)는, 예를 들면, 제1 선택 정보에 대응하는 제1 카피라이트 정보(또는 선택된 저작물)와 제2 선택 정보에 대응하는 기초 상품 정보(또는 선택된 상품)를 합성하여 제2 카피라이트 정보를 생성할 수 있다.

예를 들면, 제1 카피라이트 정보에 대응하는 이미지(또는 회화, 사진, 도형 등)가 기초 상품 정보에 대응하는 상품(예; 상의, 하의, 아우터 등)의 일 측면에 그려지는 형태로 제2 카피라이트 정보가 생성될 수 있다. 일 예로 제1 카피라이트 정보에 대응하는 이미지가 상품 정보에 대응하는 상품에 반복적으로 그려지는 형태로 제2 카피라이트 정보가 생성될 수 있다. 다른 예로 제1 카피라이트 정보에 대응하는 이미지가 상품 정보에 대응하는 상품의 중앙, 배변, 왼쪽 가슴 부분, 오른쪽 가슴 부분 등에 그려지는 형태로 제2 카피라이트 정보가 생성될 수 있다. 또 다른 예로 제1 카피라이트 정보에 대응하는 이미지에서 칼라(또는 RGB 색상)를 제외한 이미지(또는 테두리)가 상품 정보에 대응하는 상품에 그려지는 형태로 제2 카피라이트 정보가 생성될 수 있다.

그리고, 본 발명의 서비스 제공 장치(100)(예를 들면, 관리 서버)는 제2 카피라이트 정보를 출력할 수 있다(S550).

서비스 제공 장치(100)는, 예를 들면, 단말(예; 제1 판매자 단말, 제2 판매자 단말, 사용자 단말)을 통하여 상기 선택된 상품(즉, 제2 선택 정보에 대응하는 상품)에 상기 선택된 저작물(예; 제1 선택 정보에 대응하는 회화, 사진, 도형 등)이 합성된(또는 프린팅된) 결과물인 제2 카피라이트 정보를 출력할 수 있다.

서비스 제공 장치(100)는 복수의 제1 카피라이트 정보들 중에 조회수, 평점, 또는 선택 횟수가 높은 제1 카피라이트 정보와 복수의 상품 정보들 중에 조회수, 평점, 또는 선택 횟수가 높은 기초 상품 정보를 결합하여 추천 제2 카피라이트 정보(또는 복수의 후보 제2 카피라이트 정보)를 추천 상품으로써 제안 또는 출력할 수 있다. 즉, 다른 사용자들에 의해 많은 선택을 받은 저작물과 의류를 결합하여, 본 발명의 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법은 추천 상품을 사용자에게 제안할 수 있다는 점에서 그 의미가 있다.

또한 서비스 제공 장치(100)는 제2 카피라이트 정보에 새겨진 이미지(예; 제1 카피라이트 정보에 대응하는 이미지)의 카테고리 별로 상기 제2 카피라이트 정보를 출력할 수 있다. 여기서 카테고리는 가족, 개, 결혼, 귀여움, 그라데이션, 나무, 나뭇잎/꽃잎, 나비, 도시, 독수리, 동물, 로고, 로맨틱, 리본, 만화, 매끄러운 무늬, 무지개, 물, 배경 이미지, 배너 이미지, 벽지, 별, 복고풍 이미지, 봄, 불꽃, 빈티지, 사람, 섬유, 성장, 소용돌이, 식물, 실루엣, 아기, 안경, 액자/창틀, 어류, 얼룩무늬, 여자, 용, 음악, 자동차, 장미, 재미, 즐거움, 조류, 집/주택, 추상적인 이미지, 축구, 커피, 파도, 파티, 판타지풍, 패턴, 하트모양, 학교, 햇살/태양 등을 포함할 수 있다.

또한 서비스 제공 장치(100)는 제2 카피라이트 정보에 기반하여, 상품 정보에 대응하는 각종 의류에 상기 제1 카피라이트 정보에 대응하는 이미지를 인쇄할 수 있는 DTG(Direct to Garment) 방식의 디지털 나염 프린터 장치(미도시)를 통해 상기 제2 카피라이트 정보에 대응하는 상품을 제작할 수 있다.

또한 서비스 제공 장치(100)는 사용자의 주문에 따라 상기 제2 카피라이트 정보에 대응하는 상품을 제작하여 상기 주문한 사용자의 장소에 배달하는 서비스를 더 제공할 수 있으며, 상기 상품을 배달하는 직원(예; 택배 기사)의 실시간 위치를 사용자의 사용자 단말을 통하여 더 출력할 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 판매자 단말은 제1 카피라이트 정보(예; 회화, 서예, 도안, 공예, 사진, 영상, 지도 등)를 획득하기 위해 스캐너 장치(미도시)와 연결될 수 있다(다시 말해, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 상기 스캐너 장치를 더 포함할 수 있다). 또한 프로세서(110)는 상기 스캐너 장치를 통하여 획득된 제1 카피라이트 정보가 기존에 데이터베이스에 저장된 다른 제1 카피라이트 정보와의 유사 여부를 판단하는 서비스를 제공할 수 있다.

서비스 제공 장치(100)는, 예를 들면, 저장 모듈(120) 및/또는 데이터 베이스(미도시)는 기존에 입력된 적어도 하나의 제1 카피라이트 정보를 입력, 기록, 저장할 수 있다. 또한 프로세서(110)는 상기 스캐너 장치를 통한 스캔 과정에서 실시간으로 알람 정보를 생성할 수 있으며, 이는 새로 입력되는 제1 카피라이트 정보와 기존에 저장 모듈(120) 등에 저장되어 있던 적어도 하나의 제1 카피라이트 정보 사이의 유사도에 기반하여 이루어질 수 있다. 프로세서(110)는, 예를 들면, a) 상기 유사도가 임계치(예; 30% 유사, 50% 유사, 80% 유사, 유사도 0.6, 유사도 0.9 등)를 넘거나 b) 상기 유사도가 임계치를 넘는 제1 카피라이트 정보의 개수가 다른 임계치(예; n개)를 넘어서는 경우에 상기 알람 정보를 생성할 수 있다. 이를 통해 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법은 중복되는 이미지를 갖는 상품의 추천을 최대한 방지할 수 있다는 측면에서 그 의미가 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 이미지 분석 모듈(미도시)을 더 포함할 수 있으며, 상기 스캐너 장치는 카메라 모듈(미도시)을 포함할 수 있다. 상기 이미지 분석 모듈은 상기 카메라 모듈에서 촬영된 새로운 제1 카피라이트 정보와 저장 모듈(120)에 기 저장된 기존의 적어도 하나의 제1 카피라이트 정보에서 중복되는 오브젝트를 추출할 수 있다. 그리고 추출된 오브젝트에서 파라미터를 추출해 파라미터를 변경하여 오브젝트의 크기를 변경하며 오브젝트 간 최적의 매칭의 유사도 값을 산출할 수 있다. 프로세서(110)는, 예를 들면, 상기 산출된 유사도 값이 임계치(예; 30% 유사, 50% 유사, 80% 유사, 유사도 0.6, 유사도 0.9 등)를 넘거나 상기 유사도 값이 임계치를 넘는 제1 카피라이트 정보의 개수가 다른 임계치(예; n개)를 넘어서는 경우에 상기 알람 정보를 생성하여 출력할 수 있다.

또한 서비스 제공 장치(100)는, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하려는 고객, 즉 사용자의 사용자 단말의 잔류 전력에 기반하여 추천 상품에 대한 리스트의 개수를 제어하여 출력할 수 있다. 사용자 단말은 상기 사용자 단말의 잔류 전력을 나타내는 잔류 전력 정보를 상기 서비스 제공 장치(100)에게 전송할 수 있으며, 상기 서비스 제공 장치(100)의 네트워크 인터페이스(130)는 상기 사용자 단말의 잔류 전력을 나타내는 잔류 전력 정보를 수신할 수 있다.

상기 서비스 제공 장치(100)는 잔류 전력에 대한 제1 임계값, 상기 제1 임계값보다 낮은 제2 임계값, 상기 제2 임계값보다 낮은 제3 임계값을 설정할 수 있다. 또한 상기 서비스 제공 장치(100)는 상기 사용자 단말의 잔류 전력을 나타내는 잔류 전력 정보가 상기 제1 임계값보다 높은 전력을 나타내는 경우, 상기 사용자 단말이 제1 동작 모드로써 동작하도록 제어하고, 추천 상품에 대한 리스트에 포함되는 상품들에 대한 정보(예; 요약 정보, 광고 등)에 대한 동적 이미지(또는 동영상)를 더 출력하도록 제어할 수 있다. 또한 상기 서비스 제공 장치(100)는 상기 사용자 단말의 잔류 전력을 나타내는 잔류 전력 정보가 상기 제1 임계값 미만 상기 제2 임계값 이상인 전력을 나타내는 경우, 상기 사용자 단말이 제2 동작 모드로써 동작하도록 제어하고, 소정의 기준(예; 판매 지수 n, 또는 판매량 n개 등)을 만족하는 상품만을 포함하는 추천 상품에 대한 리스트로써 출력하도록 제어할 수 있다. 이를 통해 서비스 제공 장치(100)는 더 적은 개수의 상품을 추천 상품으로써 출력하게 된다. 또한 상기 서비스 제공 장치(100)는 상기 사용자 단말의 잔류 전력을 나타내는 잔류 전력 정보가 상기 제2 임계값보다 낮은 전력을 나타내는 경우, 상기 사용자 단말이 제3 동작 모드로써 동작하도록 제어하고, 상기 사용자 단말의 사용자와 동일한 사용자 개인정보를 갖는 기존 고객들에 의해 생성된 구매 이력이 존재하는 상품들 중에서 상기 소정의 기준을 만족하는 상품만을 추천 상품에 대한 리스트로써 출력하도록 제어할 수 있다. 여기서 사용자 개인정보는, 예를 들면, 사용자의 연령, 성별, 지역, 결혼 유무, 자녀 유무 중 적어도 하나일 수 있다. 다시 말해, 상기 제3 동작 모드는 기존의 고객들 중에서 사용자 단말의 사용자와 관련성이 어느 정도 존재하는 고객에 의해 어느 정도 구매 이력이 존재하는 상품만을 추천 상품으로써 출력하기에, 전술한 동작 모드들 중에서 가장 적은 개수의 상품을 추천 상품으로써 출력하고, 이를 통해 상기 제3 동작 모드는 저전력 모드로써 구현될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법은 사용자 단말에 인접하는 적어도 하나의 인접 단말을 이용하여 구현될 수 있다. 여기서 적어도 하나의 인접 단말은 상기 사용자 단말의 사용자가 아닌 다른 사용자들에 의해 사용되는 단말을 의미할 수 있으며, 상기 적어도 하나의 인접 단말은 상기 사용자 단말과 단말 간 통신(D2D; device-to-device)을 통하여 소정의 정보 및/또는 신호를 상호간에 송수신할 수 있다. 여기서 단말 간 통신은 국제통신표준 기구 3GPP(3rd Generation Partnership Project)의 LTE 표준 내용(예; TS 36.300, 36.311 내지 36.214 등) 또는 5G 표준 내용(예; TS 38.300, 38.311 내지 38.214 등)에 기반하여 동작될 수 있다.

예를 들면, 상기 적어도 하나의 인접 단말은 상기 사용자 단말에게 제1 동기 신호를 전송하고, 서비스 제공 장치(100)인 관리 서버에게 제2 동기 신호를 전송할 수 있다. 상기 사용자 단말은 제1 동기 신호에 응답하여 상기 적어도 하나의 인접 단말에게 제1 응답 신호(예; ACK/NACK)를 회신할 수 있다. 여기서 ACK(acknowledge)은 상기 적어도 하나의 인접 단말과의 동기화를 허용하는 메시지를 나타낼 수 있고, NACK(non-acknowledge)은 상기 적어도 하나의 인접 단말과의 동기화를 허용하지 않는(또는 거절하는) 메시지를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 상기 사용자 단말은 i) 상기 사용자 단말의 잔류 전력이 소정의 기준을 넘는지 여부, 또는 ii) 상기 적어도 하나의 인접 단말 중에 잔류 전력이 소정의 기준을 넘는 인접 단말이 존재하는지 여부, 또는 iii) 상기 적어도 하나의 인접 단말이 소정의 기간 동안 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 이용한 이력(또는 구매 이력)이 있는지 여부, 또는 iv) 상기 사용자 단말이 소정의 기간 동안 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 이용한 이력(또는 구매 이력)이 있는지 여부에 기반하여 상기 응답 신호에 ACK을 포함시킬 지 또는 NACK을 포함시킬 지를 결정할 수 있다. 또한 관리 서버(100)는 상기 제2 동기 신호에 응답하여 상기 적어도 하나의 인접 단말에게 제2 응답 신호(예; ACK/NACK)를 회신할 수 있다. 예를 들면, 상기 관리 서버(100)는 i) 상기 관리 서버(100)의 잔류 전력이 소정의 기준을 넘는지 여부, 또는 ii) 상기 적어도 하나의 인접 단말 중에 잔류 전력이 소정의 기준을 넘는 인접 단말이 존재하는지 여부, 또는 iii) 상기 적어도 하나의 인접 단말이 소정의 기간 동안 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰을 이용한 이력(또는 구매 이력)이 있는지 여부에 기반하여 상기 응답 신호에 ACK을 포함시킬 지 또는 NACK을 포함시킬 지를 결정할 수 있다.

상기 사용자 단말 및/또는 관리 서버(100)로부터 ACK을 포함하는 적어도 하나의 인접 단말은 상기 사용자 단말 및/또는 관리 서버(100)와 동기화 동작을 수행할 수 있다. 동기화된 적어도 하나의 인접 단말이 있는 경우, 관리 서버(100)는 상기 사용자 단말에게 직접 추천 상품에 대한 정보를 전송하는 것이 아닌, 상기 적어도 하나의 인접 단말을 중계 장치(relay device)로써 활용할 수 있다. 다시 말해, 상기 관리 서버(100)가 상기 적어도 하나의 인접 단말에게 추천 상품에 대한 정보를 전송하면, 상기 적어도 하나의 인접 단말은 상기 수신된 추천 상품에 대한 정보를 상기 사용자 단말에게 전달할 수 있다.

또는 추천 상품이 동기화된 적어도 하나의 인접 단말과 관련되는 검색 이력 및/또는 구매 이력에 기반하여 결정될 수 있다. 상기 적어도 하나의 인접 단말은 자신의 검색 이력 및/또는 구매 이력을 다른 적어도 하나의 인접 단말 및/또는 상기 사용자 단말에게 단말 간 통신을 통하여 공유할 수 있으며, 이렇게 단말 간 통신을 통하여 공유된 검색 이력 및/또는 구매 이력에 기반하여 상기 추천 상품이 (관리 서버(100)가 아닌) 사용자 단말 및/또는 적어도 하나의 인접 단말 스스로 선택(또는 결정)할 수 있다. 이를 통해 최근 고사양화되는 단말의 성능을 적극 활용할 수 있고, 경우에 따라 관리 서버(100)의 부하(load)를 줄일 수 있다는 측면에서 기술적인 의미가 있다.

또한 본 발명의 일 실시예는 단말 간 통신(D2D; device-to-device)에 의해 소정의 정보 및/또는 신호를 송수신할 수 있는 (적어도 하나의) 인접 단말과 동기화를 하고, 상기 (적어도 하나의) 인접 단말과 관련되는 검색 이력 및/또는 구매 이력에 기반하여 추천 상품을 결정하여 출력함으로써, 사용자 단말의 사용자와 생활 반경(또는 생활 영역 또는 생활 패턴)이 유사한 고객의 정보를 참조할 수 있으므로, 보다 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 그 의미가 있다.

다만 전술한 단말 간 통신 기반의 추천 상품이 실제 사용자에게 적합하지 않는 경우를 대비하여, 사용자 단말은 상기 추천 상품을 결정하기 위해 참조되는 (적어도 하나의) 인접 단말에 대한 검색 이력 및/또는 구매 이력에 대한 정보를 초기화시키는 버튼(또는 배너 또는 객체)을 디스플레이를 통하여 출력할 수 있도록, 상기 서비스 제공 장치(100)는 관련 명령어를 생성하여 상기 사용자 단말에게 전송할 수 있다. 따라서, 사용자 단말의 사용자는 상기 버튼(또는 배너 또는 객체)을 상기 사용자 단말의 디스플레이(또는 터치 패드)를 통하여 선택함으로써 이전에 (적어도 하나의) 인접 단말에 대한 검색 이력 및/또는 구매 이력에 대한 정보를 삭제하고, 새로 수집되는 (적어도 하나의) 인접 단말에 대한 검색 이력 및/또는 구매 이력에 대한 정보에 기반하여 추천 상품을 결정하거나 출력할 수 있다.

본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 정보가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 작성되고 실행될 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.

Claims (10)

1. 온라인 쇼핑몰을 제공하는 시스템에 있어서,
   상기 온라인 쇼핑몰을 운용하는 프로세서를 포함하는 관리 서버; 및
   상기 온라인 쇼핑몰을 이용하는 사용자의 사용자 단말; 을 포함하고,
   상기 프로세서는,
   비디오 정보 및 텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 외부 참조 정보를 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)를 운용하는 외부 서버로부터 수신하고,
   상기 외부 참조 정보로부터 개인정보를 획득하고,
   제1 판매자가 사용하는 제1 판매자 단말과 연결되는 스캐너 장치(scanner device)를 통하여 복수의 제1 카피라이트 정보(copyright information)가 스캔(scan)되면, 상기 복수의 제1 카피라이트 정보를 상기 제1 판매자 단말로부터 획득하고,
   제2 판매자가 사용하는 제2 판매자 단말의 카메라를 통하여 기초 의류 정보에 상응하는 복수의 기초 의류가 촬영되면, 촬영된 이미지 정보를 상기 기초 의류 정보로서 획득하고,
   상기 복수의 제1 카피라이트 정보에 관한 제1 리스트를 제1 웹페이지를 통하여 출력하고, 상기 복수의 기초 의류에 관한 제2 리스트를 제2 웹페이지를 통하여 출력하고,
   상기 복수의 제1 카피라이트 정보 중 어느 하나의 제1 카피라이트 정보에 상응하는 제1 선택을 나타내는 정보를 상기 제1 웹페이지를 통하여 획득하고, 상기 복수의 기초 의류 중 어느 하나의 기초 의류에 상응하는 제2 선택을 나타내는 정보를 상기 제2 웹페이지를 통하여 획득하고,
   상기 어느 하나의 제1 카피라이트 정보에서 RGB(Red-Green-Blue) 색상을 제외한 이미지를, DTG(Direct to Garment) 방식의 디지털 나염 프린터 장치를 이용하여, 상기 어느 하나의 기초 의류에 반복적으로 프린팅(printing)한 상품을 나타내는 제2 카피라이트 정보를 생성하고,
   상기 개인정보 및 상기 제2 카피라이트 정보에 기반하여 추천 상품을 나타내는 정보를 생성하고,
   상기 추천 상품을 상기 사용자 단말을 통하여 제1 동작 모드, 제2 동작 모드, 또는 제3 동작 모드로 출력하도록 제어하고,
   상기 프로세서는,
   상기 스캐너 장치를 통하여 스캔되는 복수의 제1 카피라이트 정보에서 제1 오브젝트(object)를 추출하고,
   상기 관리 서버의 데이터 베이스에 기 저장된 기존의 제1 카피라이트 정보에서 제2 오브젝트를 추출하고,
   상기 제1 오브젝트 및 상기 제2 오브젝트 사이의 유사도 값을 산출하고,
   상기 유사도 값이 유사도 임계치를 넘는 횟수가 횟수 임계치를 넘는 경우에는 알람 정보(alarm information)를 생성하여 상기 제1 판매자 단말을 통하여 출력하도록 제어하고,
   상기 제1 동작 모드는 상기 사용자 단말의 잔류 전력이 제1 임계값보다 높은 경우에 수행되며, 상기 추천 상품에 대한 요약 및 광고를 나타내는 동적 이미지를 더 출력하는 모드이고,
   상기 제2 동작 모드는 상기 사용자 단말의 잔류 전력이 상기 제1 임계값 이하이고 제2 임계값 이상인 경우에 수행되며, 상기 추천 상품 중 특정 판매 지수 및 특정 판매량을 만족하는 상품만을 출력하는 모드이고,
   상기 제3 동작 모드는 상기 사용자 단말의 잔류 전력이 상기 제2 임계값보다 낮은 경우에 수행되며, 상기 추천 상품 중에서 상기 사용자의 개인정보에 상응하는 개인정보를 갖는 기존 고객에 의해 구매된 이력이 존재하는 상품만을 출력하는 모드인 것을 특징으로 하는,
   시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   사용자의 연령, 성별, 지역, 결혼 유무, 자녀 유무 중 적어도 하나를 기준으로 분류된 어휘 정보로 학습된 사용자 분류 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정하는,
   시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상품 종류별 이미지 정보로 학습된 상품 인식 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정하는,
   시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 제1 카피라이트 정보는 회화, 서예, 도안, 사진, 도형 중 적어도 어느 하나를 나타내는 정보를 포함하는,
   시스템.
5. 제1항에 있어서,
   상기 기초 의류 정보는 상의, 셔츠, 블라우스, 티셔츠, 니트, 하의, 팬츠, 스커트, 레깅스, 데님, 원피스, 아우터, 카디건, 코트, 자켓, 점퍼, 베스트 중 적어도 어느 하나를 나타내는 정보를 포함하는,
   시스템.
6. 온라인 쇼핑몰을 제공하는 방법에 있어서,
   상기 온라인 쇼핑몰을 운용하는 관리 서버가, 비디오 정보 및 텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하는 외부 참조 정보를 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)를 운용하는 외부 서버로부터 수신하는 단계;
   상기 관리 서버가, 상기 외부 참조 정보로부터 개인정보를 획득하는 단계;
   상기 관리 서버가, 제1 판매자가 사용하는 제1 판매자 단말과 연결되는 스캐너 장치(scanner device)를 통하여 복수의 제1 카피라이트 정보(copyright information)가 스캔(scan)되면, 상기 복수의 제1 카피라이트 정보를 상기 제1 판매자 단말로부터 획득하는 단계;
   상기 관리 서버가, 제2 판매자가 사용하는 제2 판매자 단말의 카메라를 통하여 기초 의류 정보에 상응하는 복수의 기초 의류가 촬영되면, 촬영된 이미지 정보를 상기 기초 의류 정보로서 획득하는 단계;
   상기 관리 서버가, 상기 복수의 제1 카피라이트 정보에 관한 제1 리스트를 제1 웹페이지를 통하여 출력하고, 상기 복수의 기초 의류에 관한 제2 리스트를 제2 웹페이지를 통하여 출력하는 단계;
   상기 관리 서버가, 상기 복수의 제1 카피라이트 정보 중 어느 하나의 제1 카피라이트 정보에 상응하는 제1 선택을 나타내는 정보를 상기 제1 웹페이지를 통하여 획득하고, 상기 복수의 기초 의류 중 어느 하나의 기초 의류에 상응하는 제2 선택을 나타내는 정보를 상기 제2 웹페이지를 통하여 획득하는 단계;
   상기 관리 서버가, 상기 어느 하나의 제1 카피라이트 정보에서 RGB(Red-Green-Blue) 색상을 제외한 이미지를, DTG(Direct to Garment) 방식의 디지털 나염 프린터 장치를 이용하여, 상기 어느 하나의 기초 의류에 반복적으로 프린팅(printing)한 상품을 나타내는 제2 카피라이트 정보를 생성하는 단계;
   상기 관리 서버가, 상기 개인정보 및 상기 제2 카피라이트 정보에 기반하여 추천 상품을 나타내는 정보를 생성하는 단계; 및
   상기 관리 서버가, 상기 추천 상품을 상기 온라인 쇼핑몰을 이용하는 사용자의 사용자 단말을 통하여 제1 동작 모드, 제2 동작 모드, 또는 제3 동작 모드로 출력하도록 제어하는 단계; 를 포함하고,
   상기 복수의 제1 카피라이트 정보를 상기 제1 판매자 단말로부터 획득하는 단계는,
   상기 관리 서버가, 상기 스캐너 장치를 통하여 스캔되는 복수의 제1 카피라이트 정보에서 제1 오브젝트(object)를 추출하는 단계;
   상기 관리 서버가, 상기 관리 서버의 데이터 베이스에 기 저장된 기존의 제1 카피라이트 정보에서 제2 오브젝트를 추출하는 단계;
   상기 관리 서버가, 상기 제1 오브젝트 및 상기 제2 오브젝트 사이의 유사도 값을 산출하는 단계; 및
   상기 관리 서버가, 상기 유사도 값이 유사도 임계치를 넘는 횟수가 횟수 임계치를 넘는 경우에는 알람 정보(alarm information)를 생성하여 출력하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하고,
   상기 제1 동작 모드는 상기 사용자 단말의 잔류 전력이 제1 임계값보다 높은 경우에 수행되며, 상기 추천 상품에 대한 요약 및 광고를 나타내는 동적 이미지를 출력하는 모드이고,
   상기 제2 동작 모드는 상기 사용자 단말의 잔류 전력이 상기 제1 임계값 이하이고 제2 임계값 이상인 경우에 수행되며, 상기 추천 상품 중 특정 판매 지수 및 특정 판매량을 만족하는 상품만을 출력하는 모드이고,
   상기 제3 동작 모드는 상기 사용자 단말의 잔류 전력이 상기 제2 임계값보다 낮은 경우에 수행되며, 상기 추천 상품 중에서 상기 사용자의 개인정보에 상응하는 개인정보를 갖는 기존 고객에 의해 구매된 이력이 존재하는 상품만을 출력하는 모드인 것을 특징으로 하는,
   방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 방법은,
   사용자의 연령, 성별, 지역, 결혼 유무, 자녀 유무 중 적어도 하나를 기준으로 분류된 어휘 정보로 학습된 사용자 분류 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정하는 단계; 를 더 포함하는,
   방법.
8. 제6항에 있어서,
   상기 방법은,
   상품 종류별 이미지 정보로 학습된 상품 인식 인공 신경망에 기반하여, 상기 추천 상품을 결정하는 단계; 를 더 포함하는,
   방법.
9. 제6항에 있어서,
   상기 카피라이트 정보는 회화, 서예, 도안, 사진, 도형 중 적어도 어느 하나를 나타내는 정보를 포함하고,
   방법.
10. 제6항에 있어서,
    상기 기초 의류 정보는 상의, 셔츠, 블라우스, 티셔츠, 니트, 하의, 팬츠, 스커트, 레깅스, 데님, 원피스, 아우터, 카디건, 코트, 자켓, 점퍼, 베스트 중 적어도 어느 하나를 나타내는 정보를 포함하는,
    방법.

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