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인공지능 기반 의류 사이즈 추천 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022007288
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 인공지능 기반의 의류 사이즈 추천 방법에 관한 것이다. 인공지능 기반의 의류 사이즈 추천 방법은 사용자로부터 설문에 대한 응답을 제공받는 단계, 상기 사용자의 신체 치수를 제공받는 단계, 상기 설문에 대한 응답으로부터 상기 사용자의 선호 여유량을 결정하는 단계, 상기 사용자의 신체 치수를 기초로 제1 의류 사이즈를 결정하는 단계, 상기 제1 의류 사이즈 및 상기 사용자의 선호 여유량을 이용하여, 제2 의류 사이즈를 결정하는 단계 및 상기 제2 의류 사이즈를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06Q 30/06 (2012.01.01) G06T 19/00 (2011.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210148880 (2021.11.02)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0072735 (2022.06.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200159931   |   2020.11.25
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.11.02)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박주연 서울특별시 강남구
2 김서우 경기도 성남시 분당구
3 김현욱 서울특별시 마포구
4 오한빛 서울특별시 용산구
5 신승원 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 카이특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, *층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.11.02 수리 (Accepted) 1-1-2021-1262281-21
2 보정요구서
Request for Amendment
2021.11.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0175783-80
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.11.11 수리 (Accepted) 1-1-2021-1304118-72
4 보정요구서
Request for Amendment
2021.11.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0179125-51
5 [출원서 등 보정]보정서(납부자번호)
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment(Payer number)
2021.11.16 수리 (Accepted) 1-1-2021-1315448-81
6 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.04.04 수리 (Accepted) 4-1-2022-5079741-71
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번호 청구항
1 1
사용자로부터 설문에 대한 응답을 제공받는 단계;상기 사용자의 신체 치수를 제공받는 단계;상기 설문에 대한 응답으로부터 상기 사용자의 선호 여유량을 결정하는 단계;상기 사용자의 신체 치수를 기초로 제1 의류 사이즈를 결정하는 단계; 상기 제1 의류 사이즈 및 상기 사용자의 선호 여유량을 이용하여, 제2 의류 사이즈를 결정하는 단계; 및상기 제2 의류 사이즈를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는인공지능 기반 의류 사이즈 추천 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 사용자가 선택한 제3 의류 사이즈 및 상기 사용자의 작성 후기 중 적어도 하나를 피드백하는 단계를 더 포함하는 인공지능 기반 의류 사이즈 추천 방법
3 3
제1 항에 있어서,상기 사용자로부터 설문에 대한 응답을 제공받는 단계는,상기 사용자에게 가상 착의 데이터의 정면, 측면 및 후면 이미지 중 적어도 하나의 평가 이미지를 제공하는 단계; 및상기 사용자가 상기 적어도 하나의 평가 이미지에 대한 평가항목별 평가점수를 부여하는 단계를 포함하는 인공지능 기반 의류 사이즈 추천 방법
4 4
제3 항에 있어서,상기 설문에 대한 응답으로부터 상기 사용자의 선호 여유량을 결정하는 단계는,상기 평가항목별 평가점수와, 미리 결정된 평가항목별 가중치를 기초로 상기 사용자의 선호 여유량을 결정하는 단계를 포함하는 인공지능 기반의 의류 사이즈 추천 방법
5 5
제1 항에 있어서,상기 설문은 복수의 평가항목을 포함하고,상기 복수의 평가항목은 전문가에 의해 생성된 제1 맞음새 평가 데이터와, 일반 소비자에 의해 생성된 제2 맞음새 평가 데이터를 비교하여 결정되는 인공지능 기반의 의류 사이즈 추천 방법
6 6
제5 항에 있어서,상기 복수의 평가항목 각각에 대한 가중치는 상기 제1 맞음새 평가 데이터와 상기 제2 맞음새 평가 데이터를 비교하여 결정되는 인공지능 기반의 의류 사이즈 추천 방법
7 7
제6 항에 있어서,상기 제1 맞음새 평가 데이터는 제1 가상 착의 데이터 및 제2 가상 착의 데이터의 맞음새에 대한 전문가의 평가 결과를 포함하고, 상기 제2 맞음새 평가 데이터는 상기 제1 가상 착의 데이터 및 상기 제2 가상 착의 데이터의 맞음새에 대한 일반 소비자의 평가 결과를 포함하고, 상기 제1 가상 착의 데이터는 제1 삼차원 모델링 형상 데이터에 제1 가상 의류를 가상으로 착의하여 생성하고, 상기 제2 가상 착의 데이터는 상기 제1 삼차원 모델링 형상 데이터에 상기 제1 가상 의류와 다른 제2 가상 의류를 가상으로 착의하여 생성하되, 상기 제1 가상 의류와 상기 제2 가상 의류의 디자인은 서로 동일하고, 사이즈는 서로 다른 인공지능 기반의 의류 사이즈 추천 방법
8 8
제1 항에 있어서, 상기 사용자의 신체 치수를 제공받는 단계는,상기 사용자가 직접 상기 사용자의 신체 치수를 입력하거나, 인공지능 기반의 사용자 신체 치수 추정 방법을 이용하여 상기 사용자의 신체 치수를 추정하는 단계를 포함하되, 상기 인공지능 기반의 사용자 신체 치수 추정 방법은, 훈련 데이터 셋을 생성하는 단계;상기 훈련 데이터 셋을 이용하여 신체 치수 추정모델을 훈련하는 단계;사용자를 제1 방향에서 촬상한 제1 이미지와, 상기 제1 방향과 다른 제2 방향에서 촬상한 제2 이미지를 상기 신체 치수 추정모델에 제공하는 단계; 및상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여, 상기 사용자의 신체 치수를 적어도 하나 추정하는 단계를 포함하되,상기 훈련 데이터 셋을 생성하는 단계는, 미리 측정되어 저장된 삼차원 인체 데이터로부터 제1 삼차원 모델링 형상을 추출하는 단계; 및상기 제1 삼차원 모델링 형상을 이용하여, 서로 다른 방향에서 촬상된 제1 훈련 이미지 및 제2 훈련 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 인공지능 기반의 의류 사이즈 추천 방법
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제8 항에 있어서, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지를 이용하여, 상기 사용자의 신체 치수를 적어도 하나 추정하는 단계는,상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지에 대한 전처리 동작을 수행하여 유효 신체 폭 데이터를 생성하는 단계; 및상기 유효 신체 폭 데이터를 상기 훈련된 신체 치수 추정모델에 제공하여, 상기 사용자의 신체 치수를 적어도 하나 추정하는 단계를 포함하는 의류 사이즈 추천 방법
10 10
사용자의 설문에 대한 응답을 기초로, 상기 사용자의 선호 여유량을 결정하는 선호 여유량 평가 모듈;상기 사용자의 신체 치수를 제공받고, 상기 사용자의 신체 치수에 최적 맞음새를 갖는 제1 의류 사이즈를 결정하는 맞음새 결정 모듈; 및상기 사용자의 선호 여유량과 상기 제1 의류 사이즈를 기초로, 상기 사용자의 선호 맞음새를 갖는 제2 의류 사이즈를 결정하는 사이즈 결정 모듈을 포함하는 인공지능 기반 아이템 사이즈 추천 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.