초록 ▼

본 발명은태생적 정보(퍼스널 컬러, 체형, 얼굴형) 측정을 통한 PI(Personal Identity) 정보 빅데이터 구축 및 AI를 활용한 지능형 스타일 진단·예측 큐레이션 서비스 사스템으로서, 태생적 정보인 퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)을 오프라인과 온라인을 통해 예약된 사용자에게 컨설팅하는 PI컬러핏 컨설턴트부와; 상기 예약된 컨설팅을 사용자와 예약/구매하는 온라인예약구매시스템과, Query PI진단알고리즘시스템과, 퍼스널 컬러와 퍼스널 핏(체형, 얼굴형)에 알맞는 뷰티와 패션 제품을 사용자에게 제공하는 PI진단 AI

본 발명은태생적 정보(퍼스널 컬러, 체형, 얼굴형) 측정을 통한 PI(Personal Identity) 정보 빅데이터 구축 및 AI를 활용한 지능형 스타일 진단·예측 큐레이션 서비스 사스템으로서, 태생적 정보인 퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)을 오프라인과 온라인을 통해 예약된 사용자에게 컨설팅하는 PI컬러핏 컨설턴트부와; 상기 예약된 컨설팅을 사용자와 예약/구매하는 온라인예약구매시스템과, Query PI진단알고리즘시스템과, 퍼스널 컬러와 퍼스널 핏(체형, 얼굴형)에 알맞는 뷰티와 패션 제품을 사용자에게 제공하는 PI진단 AI알고리즘과, PI 상황별 제품 추전 AI알고리즘으로 형성된 AI PI 진단시스템으로 이루어진 PI컬러핏 통합관리자시스템과; 제품을 선택하는 PI컬러핏 사용자로 구성된 것을 특징으로 하며, 데이터 디지털라이징 및 딥러닝을 통한 PI진단/추천을 통하여 기존의 오프라인 스튜디오에서 이루어지고 있는 PI 큐레이션 컨설팅 프로세스를 온라인 서비스로 전환할 수 있고, 퍼스널 컬러, 퍼스널 핏의 측정-진단-컨설팅 프로세스를 통해서빅데이터 구축하여 AI 딥러닝 프로그램를 제공할 수 있고, 뷰티·패션, 온라인쇼핑몰 사이트에 등록된 개인의 PI 정보와 외부 상품 이미지를 비교 분석하여 AI를 통하여 추천해 줄 수 있고, PI 빅데이터 기반 AI가 적용된 개인화 뷰티·패션 스타일 진단 /예측/추천/판매 큐커머스시스템을 개발할 수 있는 효과가 있다.

대표청구항 ▼

태생적 정보(퍼스널 컬러, 체형, 얼굴형) 측정을 통한 PI(Personal Identity) 정보 빅데이터 구축 및 AI를 활용한 지능형 스타일 진단·예측 큐레이션 서비스 시스템에 있어서,태생적 정보인 퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)을 오프라인을 통해 예약된 사용자에게 컨설팅을 제공하는 PI오프라인 컨설턴트(110)와, 태생적 정보를 퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)을 온라인을 통해 예약된 사용자에게 컨설팅하는 PI온라인 컨설턴트(120)로 형성된 PI컬러핏 컨설턴트부(100)와;퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)

태생적 정보(퍼스널 컬러, 체형, 얼굴형) 측정을 통한 PI(Personal Identity) 정보 빅데이터 구축 및 AI를 활용한 지능형 스타일 진단·예측 큐레이션 서비스 시스템에 있어서,태생적 정보인 퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)을 오프라인을 통해 예약된 사용자에게 컨설팅을 제공하는 PI오프라인 컨설턴트(110)와, 태생적 정보를 퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)을 온라인을 통해 예약된 사용자에게 컨설팅하는 PI온라인 컨설턴트(120)로 형성된 PI컬러핏 컨설턴트부(100)와;퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)을 온라인을 통해 예약된 컨설팅을 사용자와 예약/구매하는 온라인 예약구매시스템(210)과, 상기 사용자와 예약/구매된퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)을 진단하여 로직에 따라 퍼스널 컬러와 퍼스널핏의 리포트와 데이터를 사용자에게 제공하는 PI진단 Query시스템(220)과, 상기 예약된 사용자의 빅데이터를 통하여 퍼스널 컬러와 퍼스널 핏(체형, 얼굴형)에 알맞는 뷰티와 패션 제품을 사용자에게 제공하기 위한 퍼스널 컬러와 퍼스널핏(체형, 얼굴형)의 PI진단 AI알고리즘(231)과, PI기반 제품을 상황별로 알맞게 추천하는 PI 상황별 제품추전 AI알고리즘(232)으로 형성된 PI진단 AI시스템(230)으로 이루어진 PI컬러핏 통합관리자시스템(200)과;상기 PI컬러핏 컨설턴트부(100)와 PI컬러핏 통합관리자시스템(200)을 통하여 온라인과 오프라인을 통하여 예약하고 리포트를 제공받아 제품을 선택하는 PI컬러핏 사용자(300)로 구성되고,상기 PI컬러핏 컨설턴트부(100)의 퍼스널 컬러와 퍼스널 핏(체형,얼굴형)은 태생적인 정보데이터로 퍼스널 컬러는 계절별 세부톤으로 구분하고, 퍼스널 핏은 신체의 전체 모양인 체형과 얼굴 모양의 얼굴형으로 구분하여 태생적 정보 데이터 유형 추출하고 구조화하여 데이터화되며, 상기 퍼스널 컬러와 퍼스널 핏(체형,얼굴형)의 데이터 요소체크는 피부톤, 헤어톤, 눈동자톤, 이미지의 세부 항목에 대한 결과를 도출하고 이에 대해 가장 많이 선택된 계절을 선택하고 해당 로직을 통하여 드레이핑을 진행하며, 드레이핑은 베이스컬러 진단, 타입컬러 진단, 톤세부 진단의 과정으로 진행되고, 상기 PI컬러핏 컨설턴트부(100)와 PI컬러핏 통합관리자시스템(200)과 PI컬러핏 사용자(300)의 단계에서 더 많은 색상이 선택된 쪽으로 선택되고 정해진 로직에 따라 진단 과정을 진행하며,상기 PI진단 AI알고리즘(231)은 예약된 사용자의 빅데이터를 통하여 PI 진단 고객에 대한 뷰티/패션 제품을 점검 및 진단하고, 상기 점검 및 진단은 고객의 PI에 대해 취향과 보유한 뷰티/패션에 대한 데이터를 축적하고 컨설턴트가 이를 진단하며 각 제품의 세부 유형, 컬러 등 세부적인 정보를 축적하며, 축적된 고객의 데이터를 클러스터링하여 사용자(고객)의 데이터를 군집으로 분류, 신규 고객의 PI 타입, 스타일과 같은 정보를 바탕으로 축적된 고객들 중 가장 유사한 정보를 가지고 있는 고객이 보유하거나 선호한 뷰티/패션 제품들을 추천을 하는 알고리즘이 형성되고,상기 PI 상황별 제품 추전 AI알고리즘(232)은 개발된 PI AI와 뷰티/패션 상품 추천 알고리즘을 접목하고 고객이 뷰티/패션 상품이 필요한 상황에 대한 정보를 추가하여 고객에게 PI를 진단하고 뷰티/패션 상품을 추천하고 큐레이션까지 진행하는 프로그램이 형성된 것을 특징으로 하는 PI빅데이터 기반 AI스타일 큐레이션서비스 시스템.