KR20200010623A - 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 온라인 의류 쇼핑몰에 고객의 의상구매 이력, 구입한 의상 평점, 평점을 매긴 고객 정보를 수집하고, 판매할 의상 데이터를 저장하는 데이터 수집모듈; 사용자의 요청에 따라 인공지능을 통해 판매할 의상을 추천하는 인공지능을 통한 추천 모듈; 및 추천된 의상을 사용자가 구입 및/또는 추천 의상별 사용자가 부여한 평점으로 사용자을 정보를 업그레이드 하는 피드백 반영 모듈을 포함하는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법에 관한 것이다.

Description

인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법{Recommendation of User Preferred Clothes based on artificial intelligence}

본 발명은 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법에 관한 것으로 소비자의 취향을 인공지능을 통해 분석하고 이를 반영하여 의상을 추천하는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법에 관한 것이다.

인터넷 기술의 급격한 발달과 함께, 점점 더 많은 서비스들이 인터넷을 통해 수행되고 있다 예를 들어, 사용자는 인터넷 통신 단말기를 통해 관련된 웹사이트의 서비스에 요청하거나, 웹사이트에서 판매하는 물건을 구입할 수 있다.

상기와 같은 인터넷 기술을 통해 급격하게 확장되는 분야 중 하나는 의류 판매업이다.

상기와 같이 인터넷 즉, 온라인 의류 판매는 사업자가 판매하려는 의류를 다양한 카테고리로 분류하여 올리고, 사용자로 하여금 선택받도록 웹사이트가 구성된다.

그러나, 사용자가 의류를 온라인으로 선택할 때 옷을 입어볼 수 없기 때문에 많은 고객이 구매를 망설이는 되고, 구입하더라도 실제 의상과 사진상의 의상의 차이로 반송하는 경우가 빈번히 발생된다.

상기와 같이 현재 인터넷 쇼핑몰에서 의류가 전시 및 판매되는 방법으로는 의류들을 단순히 브랜드나 종류에 따라 분류하고, 각 의류에 대한 이미지 정보와 상세설명(상품코드, 브랜드 명, 색상, 소재, 제조회사, 상품설명 등)을 웹사이트에 노출시켜 인터넷 이용자의 선택을 기다리는 획일적이고 수동적인 방법으로는 고객을 만족시키기 어려운 문제가 있었다.

상기와 같은 문제를 해결하기 위해 고객의 만족도를 향상시킬 수 있는 방법이 개발되고 있다.

대한민국 공개특허 제2005-0017534호는 아바타 의상 구매정보를 이용한 고객 맞춤형 의류 추천 시스템으로 이용자들에게 아바타 꾸미기 서비스와 의류 추천 서비스를 제공하는 인터넷 사이트를 구동·관리하는 인터넷 서버, 다수의 인터넷 의류 쇼핑몰들에서 판매되는 의류에 대한 의류 상품정보를 수집하는 쇼핑몰 의류정보 수집서버, 아바타 꾸미기 서비스 이용에 따른 아바타의상 구매정보를 수집하는 아바타 의상정보 관리서버, 아바타 의상 구매정보를 이용하여 아바타 꾸미기 서비스 이용자들의 의류 구매 선호도를 분석하고 의류 구매 선호도와 연관성이 높은 실제 의류들을 의류 상품정보에서 검색하여 이용자들의 취향에 맞는 실제 의류를 추천하는 의류 추천서버, 및 시스템 구동을 위한 데이터를 저장하는 데이터베이스를 구비하여, 각 아바타 이용자들의 개인적 취향에 맞는 맞춤형 의류 추천 서비스를 제공하고 있다.

상기와 같은 방법으로 의상을 간접적으로 착용하여 착용상태를 확인할 수 있으나, 아바타와 고객의 실제 신체 사이즈와 차이 및 사진상의 의상과 실제 의상과 차이로 인해 고객의 만족도가 높지지 않고, 아바타 꾸미기에 많은 시간이 소요되어 의상에 큰 관심이 없는 남성 고객에게는 불편함이 더 증대되는 요인이 있다.

또한, 대한민국 공개특허 제2013-0049376호는 개인별 의상 추천 장치 및 방법에 관한 것으로 전신거울에 카메라와 디스플레이 장치를 부착하여 사용자의 의상 착용 정보를 인식하고, 데이터베이스에서 사용자 개인 별로 보유한 의상 및 과거 착용 정보를 기반으로 추천 의상 정보를 사용자에게 디스플레이하는 방법이 개발되었으나, 상기의 방법은 고객이 카메라와 디스플레이 장치가 부착된 전신거울을 소유하여야 가능한 방법으로 많은 고객에게 적용할 수 없는 문제점이 있었다.

본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 발명된 것으로 의상 추천을 요청하는 사용자와 신체 정보와 기존에 사용자가 구입한 의상 정보가 유사한 고객군을 통해 사용자의 취향 및 사용자가 의상 추천을 요청하는 시점의 의상 유행을 반영하여 사용자에게 적합한 의상을 추천할 수 있는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명의 의상 추천 방법은 사용자에게 하나 이상의 의상을 추천하고 사용자의 추천 의상을 평가를 반영하여 좀더 취향에 맞는 의상을 사용자에게 추천할 수 있는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 온라인 의류 쇼핑몰에 고객의 의상구매 이력, 구입한 의상 평점, 평점을 매긴 고객 정보를 수집하고, 판매할 의상 데이터를 저장하는 데이터 수집모듈; 사용자의 요청에 따라 인공지능을 통해 판매할 의상을 추천하는 인공지능을 통한 추천 모듈; 및 추천된 의상을 사용자가 구입 및/또는 추천 의상별 사용자가 부여한 평점으로 사용자을 정보를 업그레이드 하는 피드백 반영 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법을 제공한다.

또한, 상기 데이터 수집모듈 전에 의상 추천을 요청하는 사용자 정보를 수집하는 사용자 정보수집모듈이 더 포함되되, 상기 사용자 정보는 사용자 연령정보, 사용자 신체정보, 사용자가 보유하는 의상 정보, 사용자의 직업 정보 중 하나 이상의 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법을 제공한다.

또한, 상기 인공지능을 통한 추천 모듈은, 상기 사용자와 신체 정보가 유사한 제1 고객군 설정단계; 상기 제1 고객군 중 사용자와 구입한 의상 정보가 유사한 제2 고객군 설정단계; 상기 제2 고객군이 구입한 의상군 설정단계; 상기 의상군에서 사용자의 요청한 의상 및 요청사항을 적용하여 의상을 필터링하는 의상 필터링단계; 필터링된 의상군을 데이터 수집모듈에 수집된 의상 평점으로 의상별로 평균 평점을 계산하는 의상 평점부여단계; 상기 제2 고객군과 필터링된 의상군을 매트릭스화하는 매트릭스 설정단계; 사기 사용자와 제2 고객군과의 코사인거리 유사도를 계산하여 사용자와 제2 고객군과의 유사도를 판별하는 사용자 유사도 판별단계; 코사인 거리 유사도가 높은 제2 고객군과 상기 의상 평점부여단계에서 부여된 평점이 높은 순으로 의상을 대비하는 대비단계; 상기 평점 상위 5~20%의 의상과 데이터 수집모듈에 수집된 판매할 의상의 유사도를 판별하는 의상 유사도 판별단계; 및 판매할 의상 중 유사도가 높은 의상을 사용자에게 추천하는 추천단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법을 제공한다.

본 발명에 의한 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법은 사용자가 별도의 정보제공 없이도 인공지능이 사용자의 취향 및 현시점의 의상유행 정보를 반영하여 의상을 추천하여 사용자로 하여금 높은 편의성을 제공하는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법은 의상에 크게 신경쓰지 않는 남성 또는 의상정보가 취약한 남성 사용자에게 적합한 의상 추천 방법을 제공하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법의 구성 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법 중 인공지능을 통한 추천 모듈의 구성 블록도이다.

이하 본 발명에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다. 우선, 도면들 중, 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 동일한 참조부호를 나타내고 있음에 유의하여야 한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하지 않게 하기 위하여 생략한다.

본 명세서에서 사용되는 정도의 용어 '약', '실질적으로' 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다.

도 1은 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법의 구성 블록도이고, 도 2는 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법 중 인공지능을 통한 추천 모듈의 구성 블록도이다.

본 발명은 도 1에서와 같이 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법으로 데이터 수집모듈, 인공지능을 통한 추천 모듈, 피드백 반영 모듈을 포함하여 의상 추천을 요청하는 사용자에게 의상을 추천하는 방법에 관한 것이다.

상기 데이터 수집모듈 전에 도 1에서와 같이 의상 추천을 요청하는 사용자 정보를 수집하는 사용자 정보수집모듈이 더 포함될 수 있다.

상기 사용자 정보수집모듈의 상기 사용자 정보는 사용자 연령정보, 사용자 신체정보, 사용자가 보유하는 의상 정보, 사용자의 직업 정보 중 하나 이상의 정보를 수집하는 것으로 인공지능을 통한 추천 모듈에서 사용자가 원하는 취향의 의상을 추천하

상기 데이터 수집모듈은 다양한 온라인 의류 쇼핑몰에 고객의 의상구매 이력, 구입한 의상 평점, 평점을 매긴 고객 정보를 수집하고, 판매할 의상 데이터를 저장하는 모듈이다.

상기 데이터 수집모듈에서는 평점을 매긴 고객을 중심으로 분류하여 데이터를 수집하는 것이 바람직한 것으로 평점을 매긴 고객의 나이별, 신체 사이즈별, 직업별, 거주지역별 등 최대한 세세히 분류하는 것이 바람직할 것이다.

또한, 상기 데이터 수집모듈에서는 판매할 의상 데이터를 수집 및 저장하는 단계로 판매할 의상을 다양한 카테고리로 분류하여 수집 및 저장하는 것이 바람직할 것이다.

상기 인공지능을 통한 추천 모듈은 도 2에서와 같은 알고리즘을 통해 사용자의 요청에 따라 인공지능을 통해 판매할 의상을 추천하는 모듈이다.

상기 인공지능을 통한 추천 모듈은 사용자의 나이, 신체사이즈, 취향 등을 최대한 고려하여 추천하는 것으로 제1 고객군 설정단계, 제2 고객군 설정단계, 의상군 설정단계, 의상 필터링단계, 의상 평점부여단계, 매트릭스 설정단계, 사용자 유사도 판별단계, 대비단계, 의상 유사도 판별단계, 추천단계를 포함한다.

상기 제1 고객군 설정단계 상기 사용자와 신체 정보가 유사한 고객군을 설정하는 단계로 상기 제1 고객군 설정단계에서는 사용자의 신체 정보와 더불어 사용자와 유사한 나이대, 사용자와 유사한 직업군, 사용자와 인접한 지역에 사는 고객을 제1 고객군으로 설정하는 것이 바람직할 것이다.

제2 고객군 설정단계는 상기 제1 고객군 중 사용자와 구입한 의상 정보가 유사한 고객군을 설정하는 단계로 의상 추천을 요청한 사용자의 취향을 반영하여 사용자와 유사한 취향을 갖는 고객군을 설정하는 단계이다.

상기 제2 고객군 설정단계에서 사용자의 의상 구입정보가 없다면, 제1 고객군이 제2 고개군으로 설정된다.

상기 제1 고객군 설정단계 및 제2 고객군 설정단계는 사용자의 취향에 고려하여 의상을 추천하기 위해 고객군을 설정하는 단계이며, 의상 추천을 요청한 사용자의 취향에 대한 정보가 전혀 없을 경우에 사용자의 취향을 간접적으로 반영하여 고객군을 설정하는 단계로 상기 데이터 수집모듈에서 얼마나 정확한 데이터를 수집할 수 있는 지에 따라 사용자의 취향의 정확도가 올라가는 것으로 상기 데이터 수집모듈에서 가능한 많은 데이터를 수집하여야 할 것이다.

상기 의상군 설정단계는 상기 제2 고객군이 구입한 의상군을 설정하는 단계로 제2 고객군에 설정된 고객군이 실제 구입한 의상을 의상군으로 설정한다.

상기 의상군 설정단계에서는 제2 고객군이 구입하였으나, 반송된 의상을 고려하여 의상군을 설정하는 것이 바람직할 것이다.

상기 의상 필터링단계는 상기 의상군에서 사용자의 요청한 의상 및 요청사항을 적용하여 의상을 필터링하는 단계로 사용자가 요청한 의상의 종류를 필터링하고 사용자가 요구하는 특정 색상 또는 특정 디자인 등의 요청사항을 반영하여 의상을 필터링한다.

상기 의상 평점부여단계는 필터링된 의상군을 데이터 수집모듈에 수집된 의상 평점으로 의상별로 평균 평점을 계산하는 단계이다.

상기 의상 평점부여단계에서 의상별 평점은 실제 그 의상을 구입한 고객이 평가한 평점으로 단순히 의상의 평점들을 수집하여 평균 평점을 계산할 수 있으나, 사용자의 취향이 좀더 고려될 수 있도록 제2 고객군이 의상에 평점을 부여했을 경우에는 평점에 가산점을 부여하여 사용자의 취향이 반연된 제2 고객군의 구입한 의상이 높은 평점을 받도록 유도하는 것이 바람직할 것이다.

상기 매트릭스 설정단계는 상기 제2 고객군과 필터링된 의상군을 매트릭스화하는 단계로 제2 고객군과 필터링된 의상군을 매트릭스화하여 하기에서 진행될 코사인거리 유사도를 원활히 진행되도록 하는 단계이다.

상기 사용자 유사도 판별단계는 상기 사용자와 제2 고객군과의 코사인거리 유사도 계산하여 사용자와 제2 고객군과의 유사도를 판별하는 단계이다.

상기 사용자와 제2 고객군은 N차원의 벡터 공간(Vector Space)상의 한 점으로 생각할 수 있다. N차원의 벡터(Vector Space)에서 코사인(Cosine)의 각(Angle)이 작을수록 유사도가 높다고 가정할 수 있으므로, 내적 코사인(Inner Cosine)을 이용하여 상기 사용자와 제2 고객군의 유사도를 비교할 수 있다.

상기 코사인거리 유사도 측정(Cosine Distance similarity measure) 기법은 이 출원 이전에 이미 다양하게 공지되어 시행되는 통상의 기술이므로, 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.

상기 대비단계는 코사인 거리 유사도가 높은 제2 고객군과 상기 의상 평점부여단계에서 부여된 평점이 높은 순으로 의상을 대비하는 단계로 추천하려는 의상 디자인을 확인하는 단계이다.

상기 의상 유사도 판별단계는 상기 대비단계에서 평점 순으로 정리된 의상 중 상기 평점 상위 5~20%의 의상과 데이터 수집모듈에 수집된 판매할 의상의 유사도를 판별하는 단계로 추천하려는 의상 디자인과 판매하려는 의상 디자인의 유사도를 판별한다.

상기와 같이 의상 유사도 판별단계는 실제 추천할 의상을 결정하는 단계로 최대한 유사도가 높은 의상을 추천하는 것이 바람직한 것으로 상기 의상 유사도 판별단계에서는 유사도에 기준값을 설정하여 기준값 이상의 의상을 추천하는 것이 바람직할 것이다.

상기 추천단계는 판매할 의상 중 유사도가 높은 의상을 사용자에게 추천하는 단계로 하나의 의상을 추천하기 보다는 2 이상의 의상을 추천하는 것이 바람직한 것으로 추천할 의상을 카테고리 별로 분류하여 추천하는 것이 바람직할 것이다.

상기 피드백 반영 모듈은 추천된 의상을 사용자가 구입 및/또는 추천 의상별 사용자가 부여한 평점으로 사용자을 정보를 업그레이드 하는 모듈로 사용자가 추가적인 의상을 요청할 경우 사용자의 업그레이드된 정보를 통해 사용자의 취향에 좀더 정확한 의상을 추천할 수 있을 것이다.

상기 피드백 반영 모듈에서 수집된 정보는 상기 데이터 수집모듈 또는 사용자 정보수집모듈에 반영되어 저장되는 것이 바람직할 것이다.

상기와 같이 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법은 일반적인 의상 쇼핑 몰의 웹사이트 방식을 통해 추천할 수 있으며, 또는 모바일 통신의 어플리케이션을 통해 추천할 수도 있을 것이다.

상기 모바일 통신의 어플리케이션을 통해 의상 추천이 진행될 경우에는 추천이 완료될 경우 진동이나 알림 소리 등을 통해 사용자에게 의상 추천이 완료됐음을 전달할 수 있을 것이다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 명백할 것이다.

Claims (3)

1. 온라인 의류 쇼핑몰에 고객의 의상구매 이력, 구입한 의상 평점, 평점을 매긴 고객 정보를 수집하고, 판매할 의상 데이터를 저장하는 데이터 수집모듈;
   사용자의 요청에 따라 인공지능을 통해 판매할 의상을 추천하는 인공지능을 통한 추천 모듈; 및
   추천된 의상을 사용자가 구입 및/또는 추천 의상별 사용자가 부여한 평점으로 사용자을 정보를 업그레이드 하는 피드백 반영 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 데이터 수집모듈 전에 의상 추천을 요청하는 사용자 정보를 수집하는 사용자 정보수집모듈이 더 포함되되,
   상기 사용자 정보는 사용자 연령정보, 사용자 신체정보, 사용자가 보유하는 의상 정보, 사용자의 직업 정보 중 하나 이상의 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법.
   
3. 제 1항에 있어서,
   상기 인공지능을 통한 추천 모듈은,
   상기 사용자와 신체 정보가 유사한 제1 고객군 설정단계;
   상기 제1 고객군 중 사용자와 구입한 의상 정보가 유사한 제2 고객군 설정단계;
   상기 제2 고객군이 구입한 의상군 설정단계;
   상기 의상군에서 사용자의 요청한 의상 및 요청사항을 적용하여 의상을 필터링하는 의상 필터링단계;
   필터링된 의상군을 데이터 수집모듈에 수집된 의상 평점으로 의상별로 평균 평점을 계산하는 의상 평점부여단계;
   상기 제2 고객군과 필터링된 의상군을 매트릭스화하는 매트릭스 설정단계;
   상기 사용자와 제2 고객군과의 코사인거리 유사도를 계산하여 사용자와 제2 고객군과의 유사도를 판별하는 사용자 유사도 판별단계;
   코사인 거리 유사도가 높은 제2 고객군과 상기 의상 평점부여단계에서 부여된 평점이 높은 순으로 의상을 대비하는 대비단계;
   상기 평점 상위 5~20%의 의상과 데이터 수집모듈에 수집된 판매할 의상의 유사도를 판별하는 의상 유사도 판별단계; 및
   판매할 의상 중 유사도가 높은 의상을 사용자에게 추천하는 추천단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 기반한 사용자 선호 의상 추천 방법.

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