KR20200082999A - 의류 관리 장치 및 그 제어 방법 - Google Patents

의류 관리 장치 및 그 제어 방법 Download PDF

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강민정
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Abstract

의류 관리 장치가 개시된다. 본 의류 관리 장치는, 디스플레이 및 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단하고, 관리 필요도에 기반하여, 의류를 기설정된 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도를 판단하고, 관리 완성도를 기반으로, 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하며, 생성된 이미지 및 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 디스플레이에 표시하고, 기설정된 관리 모드로 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 기설정된 관리 모드로 의류를 관리하는 프로세서를 포함한다.

Description

의류 관리 장치 및 그 제어 방법 {CLOTHING MANAGEMENT APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING THEREOF}
본 개시는 의류 관리 장치 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 의류의 구김을 완화하거나 의류에 배인 냄새 등을 제거하는 등의 기능을 수행하는 의류 관리 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
최근 의류의 구김을 완화하거나, 의류에 배인 음식 냄새 등을 제거하는 기능 등을 수행하는 의류 관리 장치가 개발되고 있다.
일반적으로, 의류 관리 장치는 의류의 종류(교복, 드레스, 양복 등)에 따라 의류를 관리하기 위한 최적의 관리 모드를 결정하고, 결정된 관리 모드에 따라 의류를 관리한다.
그러나, 경우에 따라 사용자는 많은 시간이 소모되는 최적의 관리 모드로 의류를 관리하기 보다는, 최소한의 시간이나 최소한의 전력 소모 등 다양한 기준에 따라 의류를 관리하길 원한다.
본 개시는 상술한 필요성을 위해 안출된 것으로써, 본 개시의 목적은 의류에 적용 가능한 복수의 관리 모드에 관한 정보를 사용자에게 제공함으로써, 관리 모드의 선택권을 사용자에게 부여하는 의류 관리 장치 및 그 제어 방법을 제공함에 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치는 디스플레이 및 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 상기 의류의 상태 정보에 기초하여 상기 의류의 관리 필요도를 판단하고, 상기 관리 필요도에 기반하여, 상기 의류를 기설정된 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 상기 의류의 관리 완성도를 판단하고, 상기 관리 완성도를 기반으로, 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하며, 상기 생성된 이미지 및 상기 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 기설정된 관리 모드로 상기 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 기설정된 관리 모드로 상기 의류를 관리하는 프로세서를 포함한다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 의류의 옷감 정보에 기초하여, 상기 의류에 적용 가능한 복수의 관리 모드를 판단하고, 상기 의류를 상기 복수의 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 상기 의류의 관리 완성도를 상기 관리 모드 별로 예측하고, 상기 관리 모드 별로 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하며, 상기 생성된 이미지 및 상기 복수의 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 복수의 관리 모드 중 하나의 관리 모드로 상기 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 선택된 관리 모드로 상기 의류를 관리할 수 있다.
여기에서, 상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드에서 예측된 상기 의류의 관리 완성도에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드로 상기 의류를 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 전력에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드로 상기 의류를 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 시간에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 서로 다른 의류를 포함하는 복수의 이미지가 획득되면, 상기 복수의 의류 각각의 옷감 정보에 기초하여, 상기 복수의 의류 각각에 적용 가능한 관리 모드를 판단하고, 상기 판단된 관리 모드에 기초하여 상기 복수의 의류를 분류하며, 상기 분류된 그룹 별로 상기 판단된 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 복수의 의류 중 동일한 관리 모드가 적용될 의류를 분류하고, 상기 분류된 그룹 별로 상기 판단된 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 복수의 의류를 상기 적용 가능한 관리 모드로 각각 관리할 경우 예상되는 상기 복수의 의류 각각의 관리 완성도를 예측하고, 상기 복수의 의류가 상대적으로 높은 관리 완성도로 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 복수의 의류를 상기 적용 가능한 관리 모드로 각각 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 전력을 판단하고, 상기 복수의 의류가 상대적으로 낮은 소비 전력을 이용하여 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류하거나, 상기 복수의 의류를 상기 적용 가능한 관리 모드로 각각 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 시간을 판단하고, 상기 복수의 의류가 상대적으로 짧은 소비 시간을 이용하여 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 최소한의 횟수로 상기 복수의 의류가 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 복수의 의류 각각의 두께를 더 고려하여, 상기 복수의 의류를 분류할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 서로 다른 복수의 기준에 기초하여 상기 복수의 의류를 분류하고, 상기 기준 별로 상기 복수의 의류 각각에 적용될 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 의류의 관리 완성도를 기준으로, 상기 복수의 의류가 상대적으로 높은 관리 완성도로 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류하거나, 상기 의류 관리 장치의 소비 시간을 기준으로, 상기 복수의 의류가 상대적으로 짧은 시간으로 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 복수의 의류의 분류 기준을 설정하기 위한 사용자 명령을 수신하기 위한 UI를 상기 디스플레이를 통해 표시하고, 상기 UI를 통해 상기 사용자 명령이 수신되면, 상기 사용자 명령에 대응되는 기준으로 상기 복수의 의류를 분류할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 획득된 이미지를, 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단하도록 학습된 제1 인공 지능 모델의 입력 데이터로 하여, 상기 획득된 이미지에 포함된 의류의 관리 필요도를 판단하고, 상기 의류의 관리 필요도에 기반하여, 상기 의류를 기설정된 관리 모드로 관리할 경우 상기 의류의 관리 완성도를 예측하도록 학습된 제2 인공 지능 모델을 이용하여, 상기 의류의 관리 완성도를 판단하며, 상기 관리 완성도를 기반으로 의류의 이미지를 생성하도록 학습된 제3 인공 지능 모델을 이용하여, 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 잇다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치의 제어 방법은, 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 상기 의류의 상태 정보에 기초하여 상기 의류의 관리 필요도를 판단하는 단계, 상기 관리 필요도에 기반하여, 상기 의류를 기설정된 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 상기 의류의 관리 완성도를 판단하는 단계, 상기 관리 완성도를 기반으로, 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하는 단계 및 상기 생성된 이미지 및 상기 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 기설정된 관리 모드로 상기 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 기설정된 관리 모드로 상기 의류를 관리하는 단계를 포함한다.
그리고, 본 제어 방법은 상기 의류의 옷감 정보에 기초하여, 상기 의류에 적용 가능한 복수의 관리 모드를 판단하고, 상기 의류를 상기 복수의 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 상기 의류의 관리 완성도를 상기 관리 모드 별로 예측하고, 상기 관리 모드 별로 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하며, 상기 생성된 이미지 및 상기 복수의 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 복수의 관리 모드 중 하나의 관리 모드로 상기 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 선택된 관리 모드로 상기 의류를 관리하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드에서 예측된 상기 의류의 관리 완성도에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드로 상기 의류를 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 전력에 대한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드로 상기 의류를 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 시간에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이상과 같은 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 관리모드 별로 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지와 함께 관리에 예상되는 소비 시간에 관한 정보 등을 표시함으로써, 사용자는 자신의 상황 등에 기초하여 의류 관리 장치의 관리 모드를 능동적으로 결정할 수 있다.
또한, 본 개시는 복수의 의류의 관리가 필요한 경우에는, 동일한 관리 모드로 관리할 수 있는 의류를 분류하고, 분류된 그룹 별로 복수의 의류를 관리하도록 가이드 하는 정보를 표시함으로써, 사용자로 하여금 의류 관리 장치를 효율적으로 이용할 수 있게 할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치의 상세 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치의 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류를 포함하는 이미지를 획득하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류의 관리 필요도를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류에 적용 가능한 관리 모드를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류를 의류 관리 장치로 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 관리 완성도에 기반하여 의류의 이미지를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 관리 완성도에 기반하여 의류의 이미지를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 관리 완성도를 선택하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 예측된 관리 완성도에 대응되는 의류의 이미지를 표시하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 적용 가능한 관리 모드가 복수 개인 경우 의류 관리 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이에 표시되는 관리 모드에 관한 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 13a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 복수의 의류 각각에 적용 가능한 관리 모드를 설명하기 위한 도면이다.
도 13b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류가 복수 개인 경우 그룹 별로 의류를 관리하도록 가이드 하는 정보를 표시하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류에 적용 가능한 관리 모드가 복수 개인 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 14b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류에 적용 가능한 관리 모드에 대한 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 14c는 본 개시의 일 실시 예에 따른 기준 별로 분류된 복수의 의류를 설명하기 위한 도면이다.
도 14d는 본 개시의 일 실시 예에 따른 그룹 별로 의류를 관리하도록 가이드 하는 정보를 표시하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14e는 본 개시의 일 실시 예에 따른 그룹 별로 의류를 관리하도록 가이드 하는 정보를 표시하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류를 관리하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 16은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 본 명세서 및 청구범위에서 사용되는 용어는 본 개시의 기능을 고려하여 일반적인 용어들을 선택하였다. 하지만, 이러한 용어들은 당 분야에 종사하는 기술자의 의도나 법률적 또는 기술적 해석 및 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 일부 용어는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있다. 이러한 용어에 대해서는 본 명세서에서 정의된 의미로 해석될 수 있으며, 구체적인 용어 정의가 없으면 본 명세서의 전반적인 내용 및 당해 기술 분야의 통상적인 기술 상식을 토대로 해석될 수도 있다.
또한, 본 개시를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그에 대한 상세한 설명은 축약하거나 생략한다.
나아가, 이하 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 개시의 실시 예를 상세하게 설명하지만, 본 개시가 실시 예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치(100)는 디스플레이(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.
디스플레이(110)는 다양한 화면을 표시할 수 있다. 일 예로, 디스플레이(110)는 의류 관리 장치(100)가 제공하는 다양한 기능과 관련된 정보 및/또는 사용자와 인터랙션 하기 위한 유저 인터페이스(User Interface)를 표시할 수 있다. 또한, 디스플레이(100)는 관리 대상이 되는 의류에 적용할 수 있는 관리 모드에 관한 정보 및/또는 의류 관리 장치(100)에 의해 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지 등을 표시할 수 있다.
이와 같은, 디스플레이(110)는 LCD(Liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel), LED(light emitting diode) 또는 OLED(organic light emitting diode) 등과 같은 다양한 형태로 구현될 수 있다.
또한, 디스플레이(110)는 터치 감지부와 결합되어 터치 스크린으로 구현될 수도 있다.
한편, 디스플레이(110)는 의류 관리 장치(100)의 도어(door)의 일 영역에 배치될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(120)는 의류 관리 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 이를 위해, 프로세서(120)는 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단하고, 관리 필요도에 기반하여 해당 의류를 특정 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 관리 완성도에 기반하여, 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하고, 생성된 이미지를 디스플레이(110)를 통해 표시할 수 있다.
이를 통해, 본 개시는 의류가 어느 정도 관리될 것인지에 대한 시각적 피드백을 사용자에게 제공할 수 있다.
한편, 프로세서(120)의 구체적인 동작에 대해서는 도 4 내지 도 14e를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치의 상세 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치(100)는 디스플레이(110), 의류 지지부(130), 분사부(130), 순환부(150), 메모리(160), 촬상부(170), 통신부(180), 입력부(190) 및 프로세서(120)를 포함한다. 이하, 상술한 설명 부분과 중복되는 부분은 생략하거나 축약하여 설명한다.
의류 지지부(120)는 의류 관리 장치(100) 내부의 의류를 수용할 수 있는 수용 공간에 배치되어, 의류를 지지 또는 고정하는 역할을 한다. 의류 지지부(120)는 수용 공간으로부터 분리될 수 있고, 의류를 지지하는 상태로 다시 수용 공간에 배치될 수 있다.
분사부(140)는 수용 공간의 의류에 스팀 또는 공기를 분사할 수 있다. 구체적으로, 분사부(140)는 의류의 직물조직을 유연하게 하기 위해 고온의 스팀을 분사하거나, 의류의 주름을 완화하거나 옷에 묻은 먼지 등을 제거하기 위해 압축된 공기를 의류에 분사하여 할 수 있다.
분사부(140)는 수용 공간 내부에서 상하로 이동 가능하게 설치될 수 있고, 이 경우 분사부(140)는 수용 공간의 상하로 이동하면서 스팀 또는 공기를 분사할 수 있다.
순환부(150)는 수용 공간의 공기를 순환시킬 수 있다. 구체적으로, 순환 부(150)는 수용 공간으로 고온의 공기를 유입시키고, 수용 공간에 유입된 공기를 다시 흡입함으로써, 수용 공간의 공기를 순환시킬 수 있다.
순환부(150)는 수용 공간에 고온의 공기를 지속적으로 순환시킴으로써, 의류의 직물조직을 유연한 상태로 유지시킬 수 있고, 의류를 건조시킬 수 있다.
순환부(150)는 수용 공간의 하단에 배치될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
메모리(160)는 의류 관리 장치(100)의 구동을 위한 다양한 데이터를 저장한다. 구체적으로, 메모리(160)는 의류 관리 장치(100)의 구동을 위한 응용 프로그램, 데이터 및 명령어들을 저장할 수 있다.
메모리(160)는 휘발성 메모리(volatile memory) 또는 비휘발성(non-volatile memory) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 휘발성 메모리는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static RAM), SDRAM(synchronous DRAM), PRAM(phase-change RAM), MRAM(magnetic RAM), RRAM(resistive RAM), FeRAM(ferroelectric RAM) 등을 포함할 수 있다. 비휘발성 메모리는 ROM(read only memory), PROM(programmable ROM), EPROM(electrically programmable ROM), EEPROM(electrically erasable programmable ROM), 플래시 메모리(flash memory) 등을 포함할 수 있다.
메모리(160)는 의류 관리 장치(100)의 관리 모드에 관한 정보를 저장할 수 있다. 구체적으로, 메모리(160)는 표준 모드, 미세 먼지의 제거를 위한 미세 먼지 제거 모드, 의류 관리를 빠르게 수행하기 위한 급속 모드, 세균을 제거하기 위한 살균 모드, 습기를 제거하기 위한 건조 모드 등에 관한 정보를 저장할 수 있다.
메모리(160)는 의류 관리 장치(100)의 관리 모드 별로 분사부(140) 및 순환부(150) 등의 동작에 관한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(160)는 살균 모드에서는 스팀을 강하게 분사하도록 설정된 분사부(140)의 동작에 관한 정보를 저장하고, 미세 먼지 제거 모드에서는 수용 공간에 공기를 강하게 유입 및 흡입하도록 설정된 순환부(150)의 동작에 관한 정보를 저장할 수 있다.
메모리(160)는 학습된 인공 지능 모델을 저장할 수 있다. 구체적으로, 메모리(160)는 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단하도록 학습된 제1 인공 지능 모델, 관리 필요도에 기반하여, 의류를 특정 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도를 판단하도록 학습된 제2 인공 지능 모델 및 관리 완성도를 기반으로, 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하도록 학습된 제3 인공 지능 모델을 저장할 수 있다.
카메라(170)는 피사체를 촬영하여 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 카메라(170)는 의류를 촬영하여 의류를 포함하는 이미지를 생성할 수 있다.
이와 같은, 카메라(170)는 의류 관리 장치(100)의 도어에 배치될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 일 예로, 카메라(170)는 수용 공간의 내부에 배치될 수도 있다.
한편, 카메라(170)에 의해 촬영된 의류를 포함하는 이미지는 메모리(160)에 저장될 수 있다.
통신부(180)는 외부 장치와 통신을 수행하여 다양한 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부(180)는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 인터넷 네트워크를 통해 외부 장치와 통신을 수행할 수 있음은 물론, BT(Bluetooth), BLE(Bluetooth Low Energy), WI-FI(Wireless Fidelity), Zigbee 등과 같은 다양한 통신 방식 등을 통해 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다.
입력부(190)는 사용자 명령을 입력 받는 구성이다. 예를 들어, 입력부(190)는 특정 관리 모드를 선택하는 사용자 명령을 수신할 수 있다.
입력부(190)는 버튼으로 구현될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 일 예로, 디스플레이(110)가 터치 감지부와 결합되어 터치 스크린으로 구현되는 경우, 입력부(190)는 터치 스크린이 될 수 있다.
프로세서(120)는 상술한 의류 관리 장치(100)의 각 구성에 대한 제어를 수행할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 특정 관리 모드를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 해당 관리 모드에 따라 의류를 관리하기 위해 의류 관리 장치(100)의 각 구성에 대한 제어를 수행할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 사용자 명령에 기초하여, 스팀 기능의 수행이 필요한 경우이면 분사부(140)의 동작을 제어할 수 있고, 건조 기능의 수행이 필요한 경우이면 순환부(150)의 동작을 제어할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 장치의 기능을 설명하기 위한 도면이다.
의류 관리 장치(100)는 분사부(140) 및 순환부(150)를 이용하여 의류 지지부(130)에 지지된 의류를 관리할 수 있다. 구체적으로, 의류 관리 장치(100)는 분사부(140) 및 순환부(150)를 이용하여 히팅/스팀/건조/먼지 제거 기능 순으로 의류 관리 동작을 수행할 수 있다.
여기서, 히팅 기능은 수용 공간의 하부에 배치된 순환부(150)를 이용하여 수용 공간 내에 고온의 공기를 유입함으로써, 의류의 직물 조직을 유연하게 하는 기능이다. 의류의 직물 조직이 유연해짐에 따라 후속으로 이루어지는 스팀 기능의 효과가 증대될 수 있다.
스팀 기능은 분사부(140)를 이용하여 의류에 고온의 스팀 또는 압축 공기를 분사함으로써, 옷의 전면 및 후면에 압력을 가하는 기능이다. 이로 인해 의류는 압착될 수 있다. 분사부(140)는 수용 공간의 측면에 배치되어 위아래 방향으로 이동하면서 의류에 스팀 또는 압축 공기를 분사할 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이 의류 지지부(110)에 분사부(140)가 연결된 경우, 분사부(140)가 분사한 스팀은 의류 지지부(110)를 거쳐 의류 지지부(110)에 걸린 의류에 닿고, 이를 통해 의류는 압착될 수 있다.
건조 기능은 순환부(150)를 이용하여 수용 공간 내에 고온의 공기를 유입하여 의류에 남은 수분을 제거하는 기능이다. 한편, 순환부(150)는 저온의 공기를 유입하여 의류에 남은 수분을 제거할 수도 있다.
먼지 제거 기능은 의류 지지부(130)를 좌우 또는 앞뒤로 빠르게 이동함으로써, 의류 지지부(130)에 걸린 의류에 묻은 먼지를 제거하는 기능이다.
또한, 먼지 제거 기능은 도 3에서 도시된 바와 같이 의류 지지부(130)에 분사부(140)가 연결된 경우, 분사부(140)가 분사한 고압의 공기가 의류 지지부(110)를 거쳐 의류 지지부(130)에 걸린 의류에 닿음으로써 먼지를 제거하는 방식으로 구현될 수도 있다.
한편, 의류 관리 장치(100)의 기능은 상술한 히팅/스팀/건조/먼지 제거 기능에 한하지 않으며, 각 기능의 수행 순서 또한 상술한 예에 한하지 않는다.
한편, 도 3에는 하나의 의류 지지부(130), 분사부(140) 및 순환부(150)를 도시하였으나, 실시 예에 따라 의류 지지부(130), 분사부(140) 및 순환부(150)는 복수 개로 구현될 수 있다.
또한, 도 3에는 의류 지지부(130)가 일반적인 옷걸이의 형상을 갖는 것으로 도시하였으나, 의류 지지부(130)의 형상이 이제 제한되는 것은 아니다. 의류 지지부(130)는 의류를 지지할 수 있는 형상이면 족하다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류를 포함하는 이미지를 획득하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
프로세서(120)는 의류를 포함하는 이미지를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 의류 관리 장치(100)에 구비된 카메라를 통해 의류를 포함하는 이미지를 획득할 수 있다.
도 4를 참조하면, 프로세서(120)는 디스플레이(110)를 통해 의류의 촬영을 가이드 하는 정보를 표시할 수 있다. 여기에서, 촬영을 위한 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(120)는 카메라를 통해 의류를 포함하는 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 의류를 포함하는 이미지는 외부 장치로부터 획득될 수도 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 외부 서버, 스마트 폰, PC, 캠코더, 카메라 등의 외부 장치와 통신을 수행하여, 의류를 포함하는 이미지를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류의 관리 필요도를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
프로세서(120)는 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단할 수 있다.
여기에서, 관리 필요도는 의류의 관리가 어느 정도 필요한지를 수치화한 값으로써, 상대적으로 구김이 많은 의류는 상대적으로 구김이 적은 의류에 비해서 높은 관리 필요도를 가질 수 있다. 일 예로, 구김이 많은 의류는 관리 필요도가 80%가 될 수 있고, 구김이 적은 의류는 관리 필요도가 20%가 될 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단하도록 학습된 제1 인공 지능 모델을 이용하여, 획득된 이미지에 포함된 의류의 관리 필요도를 판단할 수 있다.
여기에서, 제1 인공 지능 모델은 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 기반으로 하는 모델이 될 수 있다. 일 예로, 제1 인공 지능 모델은 CNN(Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 모델이 될 수 있다. 다만, 이는 일 실시 예일 뿐, 제1 인공 지능 모델은 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)등과 같은 다양한 모델이 될 수 있다.
제1 인공 지능 모델은 이미지 Data set을 입력 받을 수 있다. 여기에서, 이미지 Data set에 포함된 복수의 이미지 각각에는 관리 필요도에 관한 정보가 레이블링(labeling)될 수 있다.
구체적으로, 의류의 구김 정도, 의류에 묻은 이물질의 정도, 의류의 변색 정도 등과 같은 의류의 상태 정보에 기초하여, 복수의 이미지 각각에는 서로 다른 관리 필요도에 관한 정보가 레이블링 될 수 있다. 예를 들어, 구김이 상대적으로 많은 의류는, 구김이 상대적으로 적은 의류에 비해서 높은 관리 필요도가 레이블링 될 수 있다.
한편, 상술한 의류의 상태 정보는 일 실시 예일 뿐, 의류의 상태 정보는 의류의 형상에 관한 정보 등 다양한 정보가 될 수 있다.
그리고, 제1 인공 지능 모델은 의류의 상태 정보에 기초하여, 의류의 관리 필요도를 판단하도록 학습할 수 있다. 구체적으로, 제1 인공 지능 모델은 이미지 Data set에 포함된 복수의 의류 각각으로부터 의류의 상태와 관련된 특징 데이터를 추출하고, 추출한 특징 데이터에 기초하여 관리 필요도를 예측할 수 있다. 그리고, 제1 인공 지능 모델은 예측한 관리 필요도를, 각 이미지에 레이블링 된 관리 필요도와 비교하고, 그 비교 결과에 따라 웨이트(weight)를 조절함으로써, 의류의 관리 필요도를 판단하도록 학습할 수 있다.
이후, 학습된 제1 인공 지능 모델은 의류를 포함하는 새로운 이미지가 포함되면, 해당 이미지에 포함된 의류의 상태 정보에 기초하여, 의류의 관리 필요도를 판단할 수 있다. 구체적으로, 학습된 제1 인공 지능 모델은 입력된 이미지에서 의류의 상태 정보와 관련된 특징 데이터를 추출하고, 추출한 특징 데이터에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단할 수 있다.
이에 따라, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(120)는 의류를 포함하는 이미지(510)가 획득되면, 학습된 제1 인공 지능 모델을 통해 이미지(510)에 포함된 의류의 관리 필요도를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 의류를 포함하는 이미지(510)가 획득되면, 해당 이미지(510)를 제1 인공 지능 모델의 입력 데이터로 입력하고, 이후 제1 인공 지능 모델로부터 관리 필요도가 출력되면, 해당 관리 필요도를 이미지(510)에 포함된 의류의 관리 필요도로 판단할 수 있다.
한편, 여기에서는 인공 지능 모델에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단하는 것으로 설명하였으나, 본 개시는 다양한 알고리즘에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 윤곽선 검출 알고리즘을 이미지에 적용하고, 검출되는 윤곽선이 많은 경우 해당 의류의 관리 필요도를 높게 판단할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류에 적용 가능한 관리 모드를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
프로세서(120)는 의류의 옷감 정보에 기초하여, 의류에 적용 가능한 관리 모드를 판단할 수 있다. 여기에서, 옷감 정보는 의류에 포함된 섬유의 종류 및 섬유의 혼용률에 관한 정보를 포함할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 획득된 이미지를 인공 지능 모델을 통해 분석함으로써, 이미지에 포함된 의류의 옷감 정보를 획득할 수 있다. 여기에서 인공 지능 모델은 이미지에 포함된 의류로부터 추출한 특징 데이터에 기초하여, 의류에 포함된 섬유의 종류 및 섬유의 혼용률을 판단하도록 학습된 모델로써, CNN(Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 모델이 될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
또는, 프로세서(120)는 카메라를 통해 촬영된 의류의 레이블(Label)에 기초하여, 의류의 옷감 정보를 획득할 수도 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 레이블에 기입된 섬유의 종류와 혼용률을 나타내는 문자를 인식함으로써, 의류의 옷감 정보를 획득할 수 있다.
또는, 프로세서(120)는 레이블에서 바코드 정보를 추출하고, 추출한 바코드 정보를 외부 서버로 전송하고, 외부 서버로부터 바코드 정보에 대응되는 옷감 정보를 수신함으로써, 의류의 옷감 정보를 획득할 수도 있다.
한편, 상술한 옷감 정보를 획득하는 방법은 일 실시 예일 뿐, 프로세서(120)는 다양한 방법에 의해 의류의 옷감 정보를 획득할 수 있다. 가령, 옷감 정보는 의류 관리 장치(100)의 입력부를 통해 입력된 사용자 입력에 기초하여 획득될 수도 있고, 스마트 폰 등 외부 장치로부터 획득될 수도 있다.
프로세서(120)는 옷감 정보에 기초하여, 의류에 적용 가능한 관리 모드를 판단할 수 있다
구체적으로, 프로세서(120)는 옷감 정보에 포함된 섬유의 종류 및 섬유의 혼용률에 기초하여 대표 섬유를 결정하고, 결정된 대표 섬유에 기초하여 의류에 적용할 관리 모드를 판단할 수 있다.
여기에서, 대표 섬유는 옷감 정보에 포함된 서로 다른 종류의 섬유 중에서, 혼용률이 가장 높은 섬유가 될 수 있다. 예를 들어, 가죽 섬유의 혼용률이 가장 높을 경우, 프로세서(120)는 가죽 섬유를 대표 섬유로 결정하고, 가죽 섬유에 적용할 수 있는 관리 모드를 판단할 수 있다.
한편, 대표 섬유는 섬유 별로 상이한 가중치를 더 고려하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 의류에 포함된 섬유가 울(Wool) 및 나일론(Nylon)이고, 울 및 나일론의 혼용률이 각각 40%, 60%이며, 울의 가중치가 2로 기설정되어 있고 나일론의 가중치가 1로 기설정되어 있는 경우, 프로세서(120)는 울의 스코어를 혼용률 40% 및 가중치 2를 곱한 80으로 산출하고, 나일론의 스코어를 혼용률 60% 및 가중치 1을 곱한 60으로 산출할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 스코어가 가장 높은 울을 의류의 대표 섬유로 판단할 수 있다.
또한, 대표 섬유는 특별한 관리가 필요한 섬유로 결정될 수도 있다. 예를 들어, 의류에 실크 섬유가 포함된 경우, 프로세서(120)는 실크를 의류의 대표 섬유로 판단할 수 있다.
프로세서(120)는 대표 섬유에 기초하여, 의류에 적용 가능한 관리 모드를 판단할 수 있다.
이 때, 프로세서(120)는 도 6에 도시된 테이블에 기초하여, 의류에 적용 가능한 관리 모드를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 의류의 대표 섬유가 합성 가죽인 경우, 관리 모드 19를 의류에 적용 가능한 관리 모드로 판단할 수 있다.
한편, 경우에 따라 대표 섬유가 복수 개로 판단될 수도 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 우선 순위에 기초하여, 의류에 적용 가능한 관리 모드를 판단할 수 있다. 예를 들어, 대표 섬유가 실크 및 나일론인 경우, 도 6을 참조하면, 실크의 우선 순위는 1로써, 나일론의 우선 순위인 4보다 높으므로, 프로세서(120)는 관리 모드 13을 의류에 적용 가능한 관리 모드로 판단할 수 있다.
한편, 도 6에 도시된 바와 같이, 대표 섬유에 따라 적용 가능한 관리 모드는 복수 개일 수도 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 사용자 입력에 의해 선택된 관리 모드에 기초하여 의류를 관리할 수 있다.
한편, 도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 테이블일 뿐, 섬유의 종류 및 우선 순위, 적용 가능한 관리 모드의 종류가 이에 제한되는 것은 아니라 할 것이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류를 의류 관리 장치로 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
프로세서(120)는 의류에 적용 가능한 관리 모드가 판단되면, 해당 관리 모드로 의류를 관리하였을 때 예상되는 의류의 관리 완성도를 판단할 수 있다.
여기에서, 관리 완성도는 상술한 관리 필요도에 상반되는 개념으로써, 의류가 어느 정도 관리된 것인지를 수치화 한 값을 의미한다. 일 예로 동일한 관리 모드로 관리하더라도, 상대적으로 구김이 많았던 의류는 상대적으로 구김이 적었던 의류에 비해서 낮은 관리 완성도를 가질 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 학습된 제2 인공 지능 모델을 이용하여 의류의 관리 완성도를 판단할 수 있다.
여기에서, 학습된 제2 인공 지능 모델은 의류의 관리 필요도에 기반하여, 의류를 특정 관리 모드로 관리할 경우 의류의 관리 완성도를 예측하도록 학습된 모델로써, DNN(Deep Neural Network)가 될 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다. 일 예로, 제2 인공 지능 모델은 의류의 관리 필요도에 기반하여, 관리 모드 별로 상이한 의류 관리 장치(100)의 분사부 및 순환부의 동작 정보에 기초하여, 의류를 특정 관리 모드로 관리할 경우 의류의 관리 완성도를 예측하도록 학습된 모델이 될 수 있다.
이에 따라, 제2 인공 지능 모델은 의류의 관리 필요도에 관한 정보 및 해당 의류에 적용 가능한 관리 모드에 관한 정보가 입력 데이터로 입력되면, 의류의 관리 완성도를 예측하여 출력할 수 있다.
특히, 제2 인공 지능 모델은 적용 가능한 관리 모드가 복수 개인 경우, 관리 모드 별로 관리 완성도를 예측하여 출력할 수 있다.
도 7을 참조하면, 의류 1은 관리 필요도가 100%이고, 적용 가능한 관리 모드가 관리 모드 A, 관리 모드 B 및 관리 모드 C인 경우이다. 이 경우, 프로세서(120)는 관리 필요도에 관한 정보 및 적용 가능한 관리 모드에 관한 정보를 제2 인공 지능 모델에 입력 데이터로 입력할 수 있다.
이후, 제2 인공 지능 모델로부터 관리 모드 별로 관리 완성도가 출력되면, 프로세서(120)는 제2 인공 지능 모델로부터 출력된 관리 완성도를 이미지에 포함된 의류의 예상되는 관리 완성도로 판단할 수 있다.
도 7을 참조하면, 프로세서(120)는 제2 인공 지능 모델로부터 출력된 관리 완성도에 기초하여, 의류 1은 관리 모드 A로 관리될 경우 예상되는 관리 완성도가 50%이고, 관리 모드 B로 관리될 경우 예상되는 관리 완성도가 80%이며, 관리 모드 C로 관리될 경우 예상되는 관리 완성도가 100%인 것으로 판단할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 의류 2는 관리 모드 A로 관리될 경우 예상되는 관리 완성도가 60%이고, 관리 모드 B로 관리될 경우 예상되는 관리 완성도가 90&인 것으로 판단할 수 있다.
한편, 여기에서는 인공 지능 모델에 기초하여 의류의 관리 완성도를 예측하는 것으로 설명하였으나, 본 개시는 다양한 알고리즘에 기초하여 의류의 관리 완성도를 예측할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 관리 모드 별로 상이한 의류 관리 장치(100)의 분사부 및 순환부의 동작 정보에 기초하여, 의류의 관리 완성도를 예측할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 동일한 관리 필요도를 가진 의류라도, 분사부 및 순환부의 동작 강도가 높은 관리 모드에 대해서는 관리 완성도를 높게 예측할 수 있다.
도 8, 도 9a 및 도 9b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 관리 완성도에 기반하여 의류의 이미지를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
프로세서(120)는 관리 완성도를 기반으로, 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 관리 완성도를 기반으로 의류의 이미지를 생성하도록 학습된 제3 인공 지능 모델을 이용하여, 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
여기에서, 제3 인공 지능 모델은 도 8에 도시된 바와 같이 GAN(Generative Adversarial Network) 모델이 될 수 있다.
GAN 모델은 두 신경망 모델의 경쟁을 통해, 진짜 같은 가짜를 생성하는 모델로써, 제3 인공 지능 모델은 Generator 모델 및 Discriminator 모델을 포함할 수 있다.
여기에서, Generator 모델은 복수의 관리 완성도 각각에 대응되는 의류의 이미지를 입력 데이터로 하여, 특정 관리 완성도에 대응되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다. 그리고, Discriminator 모델은 Generator 모델에 의해 생성된 이미지를 입력 데이터로 하여, 해당 이미지가 Generator 모델에 의해 생성된 이미지인지 아닌지를 판단할 수 있다.
Discriminator 모델은 해당 이미지가 Generator 모델에 의해 생성된 이미지가 아닌 것으로 판단될 경우, Generator 모델에 의해 생성된 이미지를 가짜로 판단하기 위한 학습을 수행할 수 있다.
그리고, Generator 모델은 Discriminator 모델이 해당 이미지를 Generator 모델에 의해 생성된 이미지인 것으로 판단할 경우, 생성하였던 이미지보다 더 특정 관리 완성도에 대응되는 의류의 이미지와 유사한 이미지를 생성하도록 학습할 수 있다.
이와 같은 학습의 반복을 통해서, 제3 인공 지능 모델은 실제로 의류의 관리가 완성되었을 때의 상태와 유사한 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
예를 들어, 도 9a를 참조하면, 촬영된 이미지에 포함된 의류의 관리 필요도가 100%이고, 특정 관리 모드로 해당 의류를 관리할 경우에 예상되는 의류의 관리 필요도가 20%인 경우(즉, 예상되는 의류의 관리 완성도가 80%)인 경우, 제3 인공 지능 모델은 촬영된 이미지를 입력 데이터로 관리 완성도가 80%인 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 사용자에 의해 선택된 관리 완성도에 대응되는 의류의 이미지를 생성할 수도 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 도 9b에 도시된 바와 같이, 관리 필요도가 100%인 의류의 이미지, 관리 필요도가 0%인 이미지 및 관리 완성도를 선택할 수 있는 UI(910)를 디스플레이할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 디스플레이된 UI(910)를 통해 특정 관리 완성도가 선택되면, 제3 인공 지능 모델을 통해, 선택된 관리 완성도에 대응되는 의류의 이미지를 생성하여 표시할 수 있다. 가령, 디스플레이된 UI(910)를 통해 80%의 관리 완성도가 선택되면, 프로세서(120)는 관리 완성도가 80%인 의류의 이미지를 생성하여 표시할 수 있다. 여기에서, 선택은 터치 입력 또는 드래그 입력에 의해 수행될 수 있다.
한편, 상술한 관리 완성도의 선택 방법은 일 실시 예일 뿐, 프로세서(120)는 다양한 방법을 통해 관리 완성도를 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 관리 완성도를 입력 받을 수 있는 입력 창을 표시하고, 입력 창에 입력된 수치에 기초하여 관리 완성도에 대응되는 의류의 이미지를 생성할 수도 있다.
또한, 여기서는 선택된 관리 완성도에 대응되는 이미지를 생성하여 표시하는 실시 예를 설명하였으나, 프로세서(120)는 사용자에 의해 관리 완성도가 선택되면 선택된 관리 완성도에 대응되는 관리 모드에 관한 정보도 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
예를 들어, 의류를 제1 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도가 80%인 경우, 사용자가 의류의 관리 완성도를 80%로 선택하면, 프로세서(120)는 관리 완성도가 80%인 의류의 이미지를 생성하여 디스플레이(110)의 일 영역에 표시하고, 제1 관리 모드에 관한 정보를 디스플레이(110)의 다른 일 영역에 표시할 수 있다. 여기에서, 관리 모드에 관한 정보에는 전술한 바와 같이, 의류의 종류, 해당 의류에 적용할 관리 모드의 종류, 해당 관리 모드로 관리할 경우 소요되는 소비 시간에 관한 정보 또는 해당 관리 모드로 관리할 경우 소비되는 소비 전력에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 여기에서는 인공 지능 모델에 기초하여 의류의 관리 완성도에 대응되는 이미지를 생성하는 것으로 설명하였으나, 본 개시는 다양한 방법에 기초하여 의류의 관리 완성도에 대응되는 이미지를 생성할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 관리 완성도가 높을수록 윤곽선을 상대적으로 적게 한 이미지를 관리 완성도에 대응되는 이미지로 생성할 수도 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 인공 지능 모델의 프로세싱을 위한 신경망 프로세싱 유닛 (NPU, Neural Network Processing Unit) 및 의류의 관리 완성도에 대응되는 이미지를 생성하기 위한 그래픽 처리 유닛 (GPU, Graphics Processing Unit)을 더 포함할 수 있다. 구체적으로, 신경망 프로세싱 유닛은 인공 지능 모델을 이용하여 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 관리 완성도를 출력하고, 그래픽 처리 유닛은 예상되는 관리 완성도에 대응되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 예측된 관리 완성도에 대응되는 의류의 이미지를 표시하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
전술한 바와 같이, 프로세서(120)는 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 해당 의류에 적용 가능한 관리 모드 및 해당 의류를 적용 가능한 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 적용 가능한 관리 모드에 관한 정보 및 생성한 이미지를 디스플레이에 표시할 수 있다. 여기에서, 관리 모드에 관한 정보에는 의류의 종류, 해당 의류에 적용할 관리 모드의 종류 및 해당 관리 모드로 관리할 경우 소요되는 소비 시간에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 10을 참조하면, 프로세서(120)는 의류가 정장으로써 적용 가능한 관리 모드가 표준 모드인 경우, 의류는 정장이라는 정보, 의류에 적용할 관리 모드는 표준 모드라는 정보 및 표준 모드로 의류를 관리할 경우 소요되는 소비 시간에 관한 정보를 포함하는 관리 모드에 관한 정보(1030) 및 의류를 표준 모드로 관리할 경우 예상되는 의류의 이미지(1020)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
이에 따라, 사용자는 해당 의류를 특정 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 의류의 완성 정도를 시각적으로 확인할 수 있는 효과가 있다.
한편, 프로세서(120)는 도 10에 도시된 바와 같이, 관리 모드에 관한 정보 및 생성한 이미지 외 촬영을 통해 획득된 이미지(1010)도 함께 디스플레이 표시할 수 있다.
이에 따라, 사용자는 관리 전, 후 이미지를 비교함으로써, 의류가 어느 정도 관리되는지를 시각적으로 확인할 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 적용 가능한 관리 모드로 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 적용 가능한 관리 모드로 의류를 관리할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 관리 모드 별로 메모리에 기저장된 분사부의 동작 정보 및 순환부의 동작 정보 중에서, 해당 의류에 적용 가능한 관리 모드에 대응되는 분사부의 동작 정보 및 순환부의 동작 정보를 확인하고, 확인된 동작 정보에 따라 분사부 및 순환부의 동작을 제어함으로써, 의류를 관리할 수 있다.
한편, 사용자 명령은 도 10에 도시된 바와 같이 디스플레이에 표시된, 의류 관리의 시작을 위한 UI(1040)가 터치되는 방식으로 입력될 수 있음은 물론, 별도로 구비된 버튼을 통해 입력될 수도 있고, 원격 제어 장치를 통해 입력될 수도 있는 등 다양한 방식을 통해 입력될 수 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 적용 가능한 관리 모드가 복수 개인 경우 의류 관리 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
전술한 바와 같이, 대표 섬유에 따라 적용 가능한 관리 모드는 복수 개일 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 관리 모드 별로 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 관리 모드 별로 의류의 관리 완성도를 예측하고, 관리 모드 별로 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
예를 들어, 도 11을 참조하면, 의류가 정장으로써 적용 가능한 관리 모드가 표준 모드 및 스페셜 모드인 경우, 표준 모드로 의류를 관리할 경우 예상되는 의류의 이미지(1111) 및 스페셜 모드로 의류를 관리할 경우 예상되는 의류의 이미지(1121)를 생성할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 관리 모드 별로 관리 모드에 관한 정보 및 생성한 이미지를 디스플레이에 표시할 수 있다. 물론 전술한 바와 같이, 프로세서(120)는 촬영을 통해 획득된 이미지도 함께 디스플레이 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 11을 참조하면, 프로세서(120)는 촬영을 통해 획득한 이미지(1110), 표준 모드로 의류를 관리할 경우 예상되는 의류의 이미지(1111) 및 표준 모드에 관한 정보(1112)를 디스플레이의 일 영역에 표시하고, 촬영을 통해 획득한 이미지(1120), 스페셜 모드로 의류를 관리할 경우 예상되는 의류의 이미지(1121) 및 스페셜 모드에 관한 정보(1122)를 디스플레이의 다른 일 영역에 표시할 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 복수의 관리 모드 중 하나의 관리 모드를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 선택된 관리 모드로 의류를 관리할 수 있다.
이와 같이, 관리 모드 별로 관리 모드에 관한 정보 및 생성한 이미지를 디스플레이에 표시함으로써, 사용자는 자신의 상황 등에 기초하여 의류 관리 장치의 관리 모드를 능동적으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 사용자는 디스플레이에 표시된 이미지를 통해 의류의 구김 완화가 어느 관리 모드든 자신이 생각하는 이상인 것으로 확인되면, 짧은 시간을 통해 의류를 관리하는 모드를 선택함으로써, 급하게 의류를 착용해야 하는 자신의 상황에 맞게 의류의 관리 모드를 결정할 수 있다.
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이에 표시되는 관리 모드에 관한 정보를 설명하기 위한 도면이다.
전술한 바와 같이, 프로세서(120)는 의류의 종류, 해당 의류에 적용할 관리 모드의 종류 및 해당 관리 모드로 관리할 경우 소요되는 소비 시간에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 관리 모드에 관한 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 의류의 관리 완성도 및 의류 관리 장치(100)의 소비 전력 중 적어도 하나를 더 포함하는 관리 모드에 관한 정보를 디스플레이에 표시할 수도 있다.
특히, 프로세서(120)는 적용 가능한 관리 모드가 복수 개인 경우, 관리 모드 별로 의류의 종류, 관리 모드의 종류, 관리에 소요되는 소비 시간, 의류의 관리 완성도 및 의류 관리 장치(100)의 소비 전력 중 적어도 하나를 포함하는 관리 모드에 관한 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 12를 참조하면, 프로세서(120)는 의류가 정장으로써 적용 가능한 관리 모드가 표준 모드 및 스페셜 모드인 경우, 표준 모드로 의류를 관리할 경우 소요되는 소비 시간, 표준 모드로 의류를 관리할 경우 의류 관리 장치(100)의 소비 전력 및 표준 모드로 의류를 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도를 포함하는 표준 모드에 관한 정보(1210)를 디스플레이의 일 영역에 표시하고, 스페셜 모드로 의류를 관리할 경우 소요되는 소비 시간, 스페셜 모드로 의류를 관리할 경우 의류 관리 장치(100)의 소비 전력 및 스페셜 모드로 의류를 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도를 포함하는 스페셜 모드에 관한 정보(1220)를 디스플레이의 다른 일 영역에 표시할 수 있다.
물론, 도 12에 도시된 바와 같이, 프로세서(120)는 의류 관리 전, 후의 이미지를 관리 모드에 대한 정보와 함께 표시할 수 있다.
이에 따라, 사용자는 여러 가지 조건을 고려하여 의류 관리 장치의 관리 모드를 능동적으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 사용자는 관리 완성도가 중요한 경우이면, 관리 완성도가 높은 모드로 동작하도록 의류 관리 장치를 제어하고, 짧은 소비 시간이 중요한 경우이면 짧은 시간으로 의류가 관리되는 모드로 의류 관리 장치를 제어하며, 낮은 소비 전력이 중요한 경우이면 낮은 소비 전력으로 의류가 관리되는 모드로 의류 관리 장치를 제어할 수 있다.
도 13a 및 도 13b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류가 복수 개인 경우 그룹 별로 의류를 관리하도록 가이드 하는 정보를 표시하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
프로세서(120)는 서로 다른 의류를 포함하는 복수의 이미지를 획득할 수 있다. 여기에서, 복수의 이미지는 의류 관리 장치(100)에 구비된 카메라를 통해 획득될 수 있음은 물론, 스마트 폰 등의 외부 전자 장치와의 통신을 통해 획득할 수도 있다.
그리고, 프로세서(120)는 의류의 옷감 정보에 기초하여, 복수의 의류 각각에 적용 가능한 관리 모드를 판단할 수 있다. 예를 들어, 의류 1을 포함하는 이미지, 의류 2를 포함하는 이미지 및 의류 3을 포함하는 이미지가 획득된 경우, 프로세서(120)는 각 의류의 옷감 정보에 기초하여, 각 의류에 적용 가능한 관리 모드를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 적용 가능한 관리 모드에 기초하여 복수의 의류를 분류하고, 분류된 그룹 별로 적용 가능한 관리 모드에 관한 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 복수의 의류 중 동일한 관리 모드가 적용될 의류를 분류하고, 분류된 그룹 별로 적용 가능한 관리 모드에 대한 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 13a에 도시된 바와 같이, 의류 1 및 의류 2에 적용 가능한 관리 모드가 관리 모드 A이고, 의류 3에 적용 가능한 관리 모드가 관리 모드 C인 경우, 프로세서(120)는 의류 1 및 의류 2를 제1 그룹으로 분류하고, 의류 3을 제2 그룹으로 분류할 수 있다.
그리고, 도 13b에 도시된 바와 같이, 프로세서(120)는 제1 그룹에 대해서는 관리 모드 A에 관한 정보(1312)를 표시하고, 제2 그룹에 대해서는 관리 모드 C에 관한 정보(1321)를 표시할 수 있다. 물론, 전술한 바와 같이, 프로세서(120)는 제1 그룹에 속하는 의류를 관리 모드 A로 관리할 경우 예상되는 이미지(1310, 1311) 및 제2 그룹에 속하는 의류를 관리 모드 C로 관리할 경우 예상되는 이미지(1320)도 함께 표시할 수 있다.
이와 같이, 동일 그룹으로 관리할 수 있는 의류를 그룹화 하여 사용자에게 제공함으로써, 사용자는 복수의 의류를 그룹별로 효율적으로 관리할 수 있다.
특히, 의류 관리 방법에 대한 지식이 부족한 사용자에게 그룹 별로 적용 가능한 관리 모드에 관한 정보를 제공함으로써, 섬유의 종류가 상이함에도 동일한 관리 모드로 복수의 의류를 같이 관리함으로 인해 생길 수 있는 옷감 상해 문제를 방지할 수 있다.
한편, 본 개시는 복수의 의류를 분류함에 있어서, 동일한 관리 모드가 적용될 그룹에 속하는 의류의 개수가 기설정된 개수 이하가 되도록 분류할 수 있다.
이는, 일반적으로 의류 관리 장치에 의해 한번에 관리될 수 있는 의류의 개수는 5개 등으로 한정적이라는 점을 고려한 것으로써, 예를 들어, 7개의 의류가 동일한 관리 모드가 적용될 그룹으로 분류된 경우, 프로세서(120)는 7개의 의류를 2개의 의류를 포함하는 그룹 및 5개의 의류를 포함하는 그룹으로 재 분류할 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 특정 관리 모드를 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 해당 관리 모드로 동작하도록 의류 관리 장치(100)를 제어할 수 있다.
도 14a 내지 도 14e는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류가 복수 개인 경우 그룹 별로 의류를 관리하도록 가이드 하는 정보를 표시하는 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
프로세서(120)는 서로 다른 의류를 포함하는 복수의 이미지가 획득되면, 의류의 옷감 정보에 기초하여, 복수의 의류 각각에 적용 가능한 관리 모드를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 14a를 참조하면, 프로세서(120)는 의류 1에 적용 가능한 관리 모드는 관리 모드 A 및 관리 모드 B이고, 의류 2에 적용 가능한 관리 모드는 관리 모드 A, 관리 모드 B 및 관리 모드 C이며, 의류 3에 적용 가능한 관리 모드는 관리 모드 A 및 관리 모드 C인 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 관리 모드 별로 의류의 관리 완성도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 14b를 참조하면, 프로세서(120)는 의류 1을 관리 모드 A로 관리할 경우 예상되는 관리 완성도는 100%이고, 의류 1을 관리 모드 B로 관리할 경우 예상되는 관리 완성도는 80%라고 판단할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 의류 2를 관리 모드 A로 관리할 경우 예상되는 관리 완성도는 70&이고, 관리 모드 B로 관리할 경우 예상되는 관리 완성도는 50%이며, 관리 모드 C로 관리할 경우 예상되는 관리 완성도는 100%로 판단할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 의류 3을 관리 모드 A로 관리할 경우 예상되는 관리 완성도는 90%이고, 의류 3을 관리 모드 C로 관리할 경우 예상되는 관리 완성도는 100%로 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 서로 다른 복수의 기준에 기초하여 복수의 의류를 분류할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 관리 완성도, 의류 관리 장치(100)의 소비 전력, 의류 관리 장치(100)의 소비 시간, 의류 관리 장치(100)의 관리 횟수 중 적어도 하나를 기준으로 복수의 의류를 분류할 수 있다.
여기에서, 기준이 관리 완성도인 경우, 프로세서(120)는 상대적으로 높은 관리 완성도로 의류가 관리되도록 복수의 의류를 분류할 수 있고, 기준이 소비 전력인 경우, 프로세서(120)는 상대적으로 낮은 소비 전력으로 의류가 관리되도록 복수의 의류를 분류할 수 있으며, 기준이 소비 시간인 경우, 프로세서(120)는 상대적으로 짧은 시간으로 의류가 관리되도록 복수의 의류를 분류할 수 있고, 기준이 관리 횟수인 경우, 프로세서(120)는 최소한의 횟수로 의류가 관리되도록 복수의 의류를 분류할 수 있다.
예를 들어, 다시 도 14b를 참조하여 복수의 의류를 분류하는 방법을 설명하면 하기와 같다.
기준이 관리 완성도인 경우, 프로세서(120)는 의류 1, 의류 2 및 의류 3이 상대적으로 높은 관리 완성도로 관리되도록 의류 1은 관리 모드 A로 관리되도록 분류하고, 의류 2 및 의류 3은 관리 모드 3으로 관리되도록 분류할 수 있다.
그리고, 기준이 소비 전력인 경우, 프로세서(120)는 의류 1, 의류 2 및 의류 3이 상대적으로 낮은 소비 전력으로 관리 되도록, 의류 1, 의류 2 및 의류 3을 관리 모드 A로 관리되도록 분류할 수 있다.
그리고, 기준이 소비 시간이 경우, 프로세서(120)는 의류 1, 의류 2 및 의류 3이 상대적으로 짧은 소비 시간에 관리 되도록, 의류 1, 의류 2 및 의류 3을 관리 모드 A로 관리되도록 분류할 수 있다.
그리고, 기준이 관리 횟수인 경우, 프로세서(120)는 의류 관리 장치(100)가 최소 횟수로 의류 1, 의류 2 및 의류 3을 관리 하도록, 의류 1, 의류 2 및 의류 3을 관리 모드 A로 관리되도록 분류할 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 기준 별로 복수의 의류 각각에 적용될 관리 모드에 대한 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 14c를 참조하면, 프로세서(120)는 관리 완성도를 기준으로 분류한 관리 모드에 대한 정보(1410), 소비 전력을 기준으로 분류한 관리 모드에 대한 정보(1420), 소비 시간을 기준으로 분류한 관리 모드에 대한 정보(1430) 및 관리 횟수를 기준으로 분류한 관리 모드에 대한 정보(1440)를 디스플레이 표시할 수 있다.
이때, 프로세서(120)는 기준 별로, 의류를 관리할 경우 예상되는 의류의 이미지를 관리 모드에 대한 정보와 함께 표시할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 특정 기준을 선택하는 사용자 명령이 입력되면, 해당 기준으로 복수의 의류를 관리할 수 있다.
이와 같이, 서로 다른 기준 별로 복수의 의류에 적용될 관리 모드에 관한 정보를 제공함으로써, 사용자는 자신의 상황 등에 기초하여 복수의 의류를 효율적으로 관리할 수 있다.
한편, 특정 기준에 따른 의류 관리 방법이 복수의 관리 모드로 의류를 관리하는 경우이면, 프로세서(120)는 관리 모드 별로 의류를 관리하도록 가이드 하는 정보를 디스플레이 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 14c와 같은 화면에서, 최적 코스로 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면(즉, 높은 관리 완성도를 갖도록 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면), 프로세서(120)는 도 14d와 같이, 의류 1을 먼저 관리 모드 A로 관리할 것을 가이드 하는 정보를 표시하고, 이후 의류 1의 관리가 완료되면, 도 14e와 같이 의류 2 및 의류 3을 관리 모드 C로 관리할 것을 가이드 하는 정보를 표시할 수 있다.
한편, 이상에서는 도 14c와 같이, 서로 다른 기준 별로 복수의 의류에 적용될 관리 모드에 관한 정보를 제공하는 실시 예를 설명하였다.
다만, 본 개시는 처음부터 기설정된 기준에 기초하여, 복수의 의류에 적용될 관리 모드에 관한 정보를 제공할 수도 있다.
이를 위해, 프로세서(120)는 복수의 의류의 분류 기준을 설정하기 위한 사용자 명령을 수신하기 위한 UI를 디스플레이를 통해 표시할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 의류의 관리 완성도, 의류 관리 장치(100)의 소비 전력, 의류 관리 장치(100)의 소비 시간 및 의류 관리 장치(100)의 관리 횟수 중 적어도 하나를 분류 기준으로 설정하기 위한 사용자 명령을 수신하기 위한 UI를 디스플레이를 통해 표시할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 UI를 통해 특정 기준을 선택하는 사용자 명령이 수신되면, 선택된 기준을 복수의 의류의 분류 기준으로 설정할 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 서로 다른 의류를 포함하는 복수의 이미지가 획득되면, 복수의 의류를 기설정된 기준으로 분류할 수 있다.
예를 들어, 의류의 관리 완성도가 분류 기준으로 설정된 경우, 프로세서(120)는 복수의 의류를 적용 가능한 관리 모드로 각각 관리할 경우 예상되는 복수의 의류 각각의 관리 완성도를 예측하고, 복수의 의류가 상대적으로 높은 관리 완성도로 관리되도록 복수의 의류를 분류할 수 있다.
즉, 도 14b와 같은 실시 예에서, 프로세서(120)는 의류 1은 관리 모드 A로 관리되도록 분류하고, 의류 2 및 의류 3은 관리 모드 3으로 관리되도록 분류할 수 있다.
마찬가지로, 기설정된 기준이 소비 전력이면, 프로세서(120)는 복수의 의류를 적용 가능한 관리 모드로 각각 관리할 경우 예상되는 의류 관리 장치(100)의 소비 전력을 판단하고, 복수의 의류가 상대적으로 낮은 소비 전력을 이용하여 관리되도록 복수의 의류를 분류하고, 기설정된 기준이 소비 시간이면, 프로세서(120)는 복수의 의류를 적용 가능한 관리 모드로 각각 관리할 경우 예상되는 의류 관리 장치(100)의 소비 시간을 판단하고, 복수의 의류가 상대적으로 짧은 소비 시간을 이용하여 관리되도록 복수의 의류를 분류할 수 있다. 그리고, 기설정된 기준이 관리 횟수이면, 프로세서(120)는 최소한의 횟수로 복수의 의류가 관리되도록 복수의 의류를 분류할 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 분류된 기준에 따라 복수의 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 수신되면, 분류된 기준에 따라 복수의 의류를 관리하도록 의류 관리 장치(100)를 제어할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 복수의 의류 각각의 두께를 더 고려하여, 복수의 의류를 분류할 수도 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 특정 기준에 따라 분류된 그룹에 속하는 복수의 의류 각각의 두께를 합한 값이 기설정된 값 이상인 경우, 기설정된 값 미만이 되도록 상기 그룹에 속하는 복수의 의류를 재 분류할 수 있다.
이는, 의류 관리 장치(100)의 의류 관리 장치(100)의 수용 공간의 크기를 고려한 것으로써, 이에 따라 본 개시는 수용 능력을 벗어나도록 복수의 의류를 수용 공간에 배치함으로 인해 의류가 제대로 관리되지 않을 수 있는 문제를 방지할 수 있다.
도 15는 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류를 관리하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
의류 관리 장치(100)는 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단(S1510)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 의류 관리 장치(100)는 제1 인공 지능 모델을 통해 이미지에 포함된 의류의 관리 필요도를 판단할 수 있다. 여기에서, 제1 인공 지능 모델은 CNN(Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 모델이 될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 관리 필요도는 의류의 관리가 어느 정도 필요한지를 수치화한 값으로써, 상대적으로 구김이 많은 의류는 상대적으로 구김이 적은 의류에 비해서 높은 관리 필요도를 가질 수 있다.
의류 관리 장치(100)는 관리 필요도에 기반하여, 의류를 기설정된 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도를 예측(S1520)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 의류 관리 장치(100)는 제2 인공 지능 모델을 이용하여 의류의 관리 완성도를 판단할 수 있다. 여기에서, 학습된 제2 인공 지능 모델은 의류의 관리 필요도에 기반하여, 의류를 특정 관리 모드로 관리할 경우 의류의 관리 완성도를 예측하도록 학습된 모델로써, DNN(Deep Neural Network)가 될 수 있으나, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다.
의류 관리 장치(100)는 예측된 관리 완성도를 기반으로, 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성(S1530)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 의류 관리 장치(100)는 제3 인공 지능 모델을 이용하여, 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
여기에서, 제3 인공 지능 모델은 GAN(Generative Adversarial Network) 모델이 될 수 있다. GAN 모델은 Generator 모델 및 Discriminator 모델 상호간의 학습을 통해서, 실제로 의류의 관리가 완성되었을 때의 상태와 유사한 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
의류 관리 장치(100)는 생성된 이미지 및 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 디스플레이에 표시(S1540)할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 의류의 관리가 완성되었을 때 어느 정도 의류가 관리되는지에 대한 시각적 피드백을 제공 받을 수 있다.
의류 관리 장치(100)는 기설정된 관리 모드로 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 기설정된 관리 모드로 의류를 관리(S1550)할 수 있다.
도 16은 본 개시의 일 실시 예에 따른 의류 관리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
이상에서는, 의류 관리 장치(100)가 의류의 관리 필요도를 판단하고, 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하는 실시 예 등에 대해 설명하였다.
다만, 상술한 동작은 서버 등의 외부 전자 장치에 의해 수행될 수도 있다. 이 경우, 의류 관리 장치(100)는 서버 등의 외부 전자 장치로부터 특정 관리 필요도에 대응되는 의류의 이미지 및 특정 관리 모드에 관한 정보를 수신하고, 수신한 이미지 및 관리 모드에 관한 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
예를 들어, 서버(1610) 또는 사용자 단말 장치(1620)는 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 인공 지능 모델을 통해 의류의 관리 필요도를 판단하고, 특정 관리 모드로 의류를 관리할 경우 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다.
그리고, 의류 관리 장치(100)는 서버(1610) 또는 사용자 단말 장치(1620)로부터 서버(1610) 또는 사용자 단말 장치(1620)에 의해 생성된 의류의 이미지 및 특정 관리 모드에 관한 정보를 수신하고, 수신한 이미지 및 관리 모드에 관한 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
또한, 이상에서는 의류 관리 장치(100)의 카메라를 통해 의류를 포함하는 이미지를 획득하는 경우를 설명하였으나, 의류를 포함하는 이미지 역시 서버 등의 외부 전자 장치로부터 획득할 수 있다.
특히, 의류를 포함하는 이미지는 세탁기 등의 IoT (Internet of Things) 디바이스로부터 수신할 수도 있다. 이 경우, 의류 관리 장치(100)는 세탁기(1630)로부터 의류를 포함하는 이미지가 수신되면, 의류의 구김 정도 등에 관한 정보를 포함하는 의류의 상태 정보에 기초하여, 의류의 관리 필요도를 판단하고, 특정 관리 모드로 의류를 관리할 경우 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다. 그리고, 생성한 이미지 및 특정 관리 모드에 관한 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
이와 같이, 본 개시는 세탁기 등의 IoT 디바이스와 연동하여 의류를 관리함으로써, 의류를 보다 효율적으로 관리할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 스마트 폰 등의 카메라를 구비한 전자 장치에 의해 수행될 수도 있다. 이 경우, 전자 장치는 카메라를 통해 의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단할 수 있다. 그리고, 전자 장치는 관리 필요도에 기반하여, 의류를 기설정된 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 의류의 관리 완성도를 예측하고, 예측된 관리 완성도를 기반으로, 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성할 수 있다. 그리고, 전자 장치는 생성된 이미지 및 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 디스플레이에 표시하고, 이에 따라 사용자는 표시된 이미지를 통해 의류가 어느 정도 관리되는지에 대한 시각적 피드백을 받고, 표시된 관리 모드에 대한 정보에 기초하여 해당 의류를 관리할 수 있다.
한편, 전자 장치는 생성된 이미지 및 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 전자 장치의 디스플레이를 통해 표시할 수 있음은 물론, 의류 관리 장치(100)의 디스플레이를 통해 표시할 수도 있다.
구체적으로, 전자 장치는 생성된 이미지에 대한 정보 및 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 의류 관리 장치(100)로 전송하고, 의류 관리 장치(100)는 전자 장치로부터 수신된 이미지에 대한 정보 및 기설정된 관리 모드에 대한 정보에 기초하여, 이미지 및 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 의류 관리 장치(100)의 디스플레이를 통해 표시할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 의류 관리 장치에 설치 가능한 소프트웨어 또는 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 의류 관리 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드만으로도 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시 예들은 의류 관리 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 의류 관리 장치 외부의 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.
한편, 본 발명에 따른 의류 관리 장치의 제어 방법을 순차적으로 수행하는 프로그램이 저장된 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)가 제공될 수 있다.
한편, 비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐시, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
100: 의류 관리 장치
110: 디스플레이
120: 프로세서

Claims (20)

  1. 의류 관리 장치에 있어서,
    디스플레이; 및
    의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 상기 의류의 상태 정보에 기초하여 상기 의류의 관리 필요도를 판단하고,
    상기 관리 필요도에 기반하여, 상기 의류를 기설정된 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 상기 의류의 관리 완성도를 판단하고,
    상기 관리 완성도를 기반으로, 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하며,
    상기 생성된 이미지 및 상기 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 기설정된 관리 모드로 상기 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 기설정된 관리 모드로 상기 의류를 관리하는 프로세서;를 포함하는, 의류 관리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 의류의 옷감 정보에 기초하여, 상기 의류에 적용 가능한 복수의 관리 모드를 판단하고, 상기 의류를 상기 복수의 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 상기 의류의 관리 완성도를 상기 관리 모드 별로 예측하고, 상기 관리 모드 별로 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하며, 상기 생성된 이미지 및 상기 복수의 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 복수의 관리 모드 중 하나의 관리 모드로 상기 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 선택된 관리 모드로 상기 의류를 관리하는, 의류 관리 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드에서 예측된 상기 의류의 관리 완성도에 대한 정보를 포함하는, 의류 관리 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드로 상기 의류를 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 전력에 대한 정보를 포함하는, 의류 관리 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드로 상기 의류를 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 시간에 대한 정보를 포함하는, 의류 관리 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    서로 다른 의류를 포함하는 복수의 이미지가 획득되면, 상기 복수의 의류 각각의 옷감 정보에 기초하여, 상기 복수의 의류 각각에 적용 가능한 관리 모드를 판단하고, 상기 판단된 관리 모드에 기초하여 상기 복수의 의류를 분류하며, 상기 분류된 그룹 별로 상기 판단된 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하는, 의류 관리 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 의류 중 동일한 관리 모드가 적용될 의류를 분류하고, 상기 분류된 그룹 별로 상기 판단된 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하는, 의류 관리 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 의류를 상기 적용 가능한 관리 모드로 각각 관리할 경우 예상되는 상기 복수의 의류 각각의 관리 완성도를 예측하고, 상기 복수의 의류가 상대적으로 높은 관리 완성도로 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류하는, 의류 관리 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 의류를 상기 적용 가능한 관리 모드로 각각 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 전력을 판단하고, 상기 복수의 의류가 상대적으로 낮은 소비 전력을 이용하여 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류하거나,
    상기 복수의 의류를 상기 적용 가능한 관리 모드로 각각 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 시간을 판단하고, 상기 복수의 의류가 상대적으로 짧은 소비 시간을 이용하여 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류하는, 의류 관리 장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    최소한의 횟수로 상기 복수의 의류가 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류하는, 의류 관리 장치.
  11. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 의류 각각의 두께를 더 고려하여, 상기 복수의 의류를 분류하는, 의류 관리 장치.
  12. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    서로 다른 복수의 기준에 기초하여 상기 복수의 의류를 분류하고, 상기 기준 별로 상기 복수의 의류 각각에 적용될 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하는, 의류 관리 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    의류의 관리 완성도를 기준으로, 상기 복수의 의류가 상대적으로 높은 관리 완성도로 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류하거나, 상기 의류 관리 장치의 소비 시간을 기준으로, 상기 복수의 의류가 상대적으로 짧은 시간으로 관리되도록 상기 복수의 의류를 분류하는, 의류 관리 장치.
  14. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 의류의 분류 기준을 설정하기 위한 사용자 명령을 수신하기 위한 UI를 상기 디스플레이를 통해 표시하고, 상기 UI를 통해 상기 사용자 명령이 수신되면, 상기 사용자 명령에 대응되는 기준으로 상기 복수의 의류를 분류하는, 의류 관리 장치.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 이미지를, 의류의 상태 정보에 기초하여 의류의 관리 필요도를 판단하도록 학습된 제1 인공 지능 모델의 입력 데이터로 하여, 상기 획득된 이미지에 포함된 의류의 관리 필요도를 판단하고,
    상기 의류의 관리 필요도에 기반하여, 상기 의류를 기설정된 관리 모드로 관리할 경우 상기 의류의 관리 완성도를 예측하도록 학습된 제2 인공 지능 모델을 이용하여, 상기 의류의 관리 완성도를 판단하며,
    상기 관리 완성도를 기반으로 의류의 이미지를 생성하도록 학습된 제3 인공 지능 모델을 이용하여, 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하는, 의류 관리 장치.
  16. 의류 관리 장치의 제어 방법에 있어서,
    의류를 포함하는 이미지가 획득되면, 상기 의류의 상태 정보에 기초하여 상기 의류의 관리 필요도를 판단하는 단계;
    상기 관리 필요도에 기반하여, 상기 의류를 기설정된 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 상기 의류의 관리 완성도를 판단하는 단계;
    상기 관리 완성도를 기반으로, 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 이미지 및 상기 기설정된 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 기설정된 관리 모드로 상기 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 기설정된 관리 모드로 상기 의류를 관리하는 단계;를 포함하는, 의류 관리 장치의 제어 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 의류의 옷감 정보에 기초하여, 상기 의류에 적용 가능한 복수의 관리 모드를 판단하고, 상기 의류를 상기 복수의 관리 모드로 관리할 경우 예상되는 상기 의류의 관리 완성도를 상기 관리 모드 별로 예측하고, 상기 관리 모드 별로 상기 의류의 관리가 완성되었을 때 예상되는 의류의 이미지를 생성하며, 상기 생성된 이미지 및 상기 복수의 관리 모드에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 복수의 관리 모드 중 하나의 관리 모드로 상기 의류를 관리하기 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 선택된 관리 모드로 상기 의류를 관리하는 단계;를 더 포함하는, 의류 관리 장치의 제어 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드에서 예측된 상기 의류의 관리 완성도에 대한 정보를 포함하는, 의류 관리 장치의 제어 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드로 상기 의류를 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 전력에 대한 정보를 포함하는, 의류 관리 장치의 제어 방법.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 복수의 관리 모드 각각에 대한 정보는, 각 관리 모드로 상기 의류를 관리할 경우 예상되는 상기 의류 관리 장치의 소비 시간에 대한 정보를 포함하는, 의류 관리 장치의 제어 방법.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111860704B (zh) * 2019-04-23 2023-11-14 青岛海尔洗衣机有限公司 一种衣物信息处理方法

Family Cites Families (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4021149B2 (ja) 2001-01-15 2007-12-12 株式会社リコー コーディネートサービス方法、コンピュータ及びプログラム
JP2003345872A (ja) 2002-05-29 2003-12-05 Nec Corp 服装支援システム、服装支援方法および服装支援用プログラム
KR100701959B1 (ko) 2005-05-11 2007-03-30 엘지전자 주식회사 건조 겸용 세탁기의 제어방법
KR20070036437A (ko) 2005-09-29 2007-04-03 엘지전자 주식회사 이동통신 단말기 및 이를 이용한 코디정보 제공 방법
KR101151428B1 (ko) 2005-10-17 2012-06-01 에스케이플래닛 주식회사 이동통신망을 이용한 가상 의류 착용 서비스 제공 방법 및시스템
JP2008287348A (ja) 2007-05-15 2008-11-27 Sato Corp 洗濯情報配信システム及び洗濯ネーム
KR20080109509A (ko) 2007-06-13 2008-12-17 엘지전자 주식회사 의류보관장치 및 그 제어방법
KR101362376B1 (ko) 2007-06-29 2014-02-13 삼성전자주식회사 지능형 옷장, 그 관리 장치 및 방법
KR20090017826A (ko) 2007-08-16 2009-02-19 엘지전자 주식회사 복합의류처리시스템
KR101520655B1 (ko) 2007-10-12 2015-06-19 엘지전자 주식회사 의류처리장치
KR101461946B1 (ko) 2008-03-21 2014-11-14 엘지전자 주식회사 의류처리장치
KR20120038271A (ko) 2010-10-13 2012-04-23 삼성전자주식회사 세탁기의 제어 방법
WO2012092445A2 (en) * 2010-12-30 2012-07-05 Electrolux Home Products, Inc. User control interface for an appliance, and associated method
US9476156B2 (en) * 2012-01-06 2016-10-25 Lg Electronics Inc. Portable terminal and control method of clothes treatment apparatus using the same
KR20130109721A (ko) 2012-03-28 2013-10-08 (주)네오위즈게임즈 개인 의류 정보 관리 서비스 제공 방법 및 서버
JP2013240497A (ja) 2012-05-22 2013-12-05 Panasonic Corp 衣類乾燥機
KR20140073197A (ko) 2012-12-06 2014-06-16 삼성전기주식회사 이미지 인식을 이용한 세탁기 및 그 구동방법
KR20150066695A (ko) 2013-12-09 2015-06-17 윤영성 스마트 옷장
US9280148B1 (en) * 2014-09-25 2016-03-08 Intel Corporation System and method for electronically tagging items for use in controlling electrical devices
CN106032616B (zh) 2015-03-10 2020-01-14 青岛海尔洗衣机有限公司 一种智能衣物洗涤管理装置及方法
CN106033195A (zh) 2015-03-10 2016-10-19 青岛海尔洗衣机有限公司 一种智能衣物管理装置
CN106192289A (zh) 2015-04-30 2016-12-07 青岛海尔洗衣机有限公司 洗衣机控制方法及洗衣机
CN106917223B (zh) 2015-12-25 2019-10-01 青岛海尔滚筒洗衣机有限公司 一种衣物洗涤控制方法、洗衣机及***
JP6583683B2 (ja) 2015-12-25 2019-10-02 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 衣類処理装置
KR102602847B1 (ko) * 2016-06-03 2023-11-16 엘지전자 주식회사 의류처리장치
CN106149288A (zh) 2016-09-08 2016-11-23 北京小米移动软件有限公司 智能洗衣方法和装置
BR112019011482B1 (pt) 2016-12-13 2023-02-23 Levi Strauss & Co Sistema com produtos de roupa, uma ferramenta de desenho digital e uma máquina de acabamento a laser
US10614506B2 (en) 2017-01-27 2020-04-07 Color Butler, Inc. System and method for fashion recommendations
JP2018194886A (ja) 2017-05-12 2018-12-06 株式会社オールユアーズ 衣服処理管理サーバ、衣服処理管理方法、およびプログラム
CN108978109B (zh) 2017-06-01 2021-03-02 青岛海尔洗衣机有限公司 一种洗涤设备控制方法及洗涤设备
WO2019066561A1 (ko) * 2017-09-28 2019-04-04 엘지전자 주식회사 인터넷 가전기기 시스템의 제어방법
EP3703898A4 (en) * 2017-10-31 2021-05-19 Levi Strauss & Co. LASER PROCESSING TOOL
US10563338B2 (en) * 2017-12-04 2020-02-18 Midea Group Co., Ltd. Personalized laundry appliance
US11313072B2 (en) * 2018-02-27 2022-04-26 Levi Strauss & Co. On-demand manufacturing of laser-finished apparel
EP3572573B1 (en) * 2018-09-05 2022-06-01 Lg Electronics Inc. Artificial intelligence-based clothing managing apparatus
EP3572574B1 (en) * 2018-09-05 2024-03-20 LG Electronics Inc. Artificial intelligence washing machine providing automatic washing course based on vision
EP3887593A4 (en) * 2018-11-30 2022-10-05 Levi Strauss & Co. NEUTRAL THREE-DIMENSIONAL CLOTHING DARKENING RENDER
KR20190084915A (ko) * 2019-06-28 2019-07-17 엘지전자 주식회사 의류 처리 장치 및 의류 처리 장치의 동작 방법
KR20190104939A (ko) * 2019-08-22 2019-09-11 엘지전자 주식회사 동작 모드 결정 방법 및 동작 모드 결정 장치
KR102201382B1 (ko) 2020-05-20 2021-01-11 주식회사 두손씨앤아이 Rfid를 이용한 세탁물 관리 방법 및 서버

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US11718943B2 (en) 2023-08-08

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