KR-102960642-B1 - AI-based Personalized Psychological Analysis and Styling Recommendation Digital Signage System

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Abstract

본 발명은, 상호 데이터가 송수신되는 디지털 사이니지와 중개서버를 포함하고, 인공지능을 기반으로 고객의 외형 데이터를 수집하고 상기 외형 데이터를 통하여 고객 심리상태를 분석하여 맞춤형 스타일링을 추천하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템에 관한 것이다.

Inventors

조종현

Assignees

주식회사 이엠디넷

Dates

Publication Date: 20260506
Application Date: 20251110

Claims (10)

상호 데이터가 송수신되는 디지털 사이니지와 중개서버를 포함하고, 인공지능을 기반으로 고객의 외형 데이터를 수집하고 상기 외형 데이터를 통하여 고객 심리상태를 분석하여 맞춤형 스타일링을 추천하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템에 있어서, 상기 디지털 사이니지는, 고객의 영상, 음성, 제스처 및 주변 환경정보를 실시간으로 감지·수집하는 센서수집부; 상기 센서수집부로부터 수집된 데이터를 기반으로 고객의 체형, 얼굴형, 의상 스타일 등의 외형특징벡터를 생성하는 외형분석부; 고객의 표정, 음성, 동작 패턴을 분석하여 심리특징벡터를 생성하는 심리분석모듈; 상기 외형특징벡터 및 심리특징벡터를 결합하여 고객의 외형 및 감정상태에 적합한 스타일링 세트를 생성하는 AI 스타일링 세트 추천엔진; 상기 추천엔진에서 생성된 스타일링 세트를 증강현실(AR) 또는 3D 형태로 시각화하여 디스플레이 화면에 출력하는 디지털 사이니지 디스플레이 모듈; 상기 디지털 사이니지 디스플레이 모듈에서 발생한 고객의 선택, 제스처, 음성 및 표정 반응 데이터를 실시간으로 수집하고, 상기 데이터를 기반으로 보상값(R)을 산출하여 모델 파라미터를 갱신하는 피드백 학습 모듈;이 포함되고, 상기 중개서버는, 다수의 디지털 사이니지로부터 수집된 데이터를 통합하는 데이터수집부; 통합 외형특징벡터 및 지역별 트렌드 벡터를 생성하는 데이터통합·분석부; 지역 간 동일성 수치를 산출하여 교차추천 가능한 지역 쌍(A↔B)을 도출하는 지역동일성분석부; 중앙 학습(Federated Learning)을 수행하여 전역 모델 파라미터(θ_global)를 생성한 후 검증·보정하는 모델학습관리부; 상기 검증된 추천결과를 콘텐츠 패키지 형태로 변환하여 각 디지털 사이니지에 전송하는 추천데이터전송부; 암호화, 인증, 무결성 검증 및 버전 동기화를 수행하는 보안·동기화관리부;가 포함되어, 다수의 디지털 사이니지로부터 상기 피드백 학습 모듈의 보상데이터 및 로컬 학습 결과를 수집·통합하고, 지역 간 동일성 수치를 계산하여 트렌드군집을 식별하며, 이를 기반으로 전역 파라미터(θ_global)를 산출하되, 다수의 디지털 사이니지가 동일한 모델 버전 및 정책 하에서 동작하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 중개서버가 포함된 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.
제1항에 있어서, 상기 피드백 학습 모듈은 고객의 클릭률, 체류시간, 감정일치도 등을 분석하여 보상값 R을 산출하고, 상기 보상값 R은 AI 스타일링 세트 추천엔진의 내부 파라미터 뿐만 아니라 중개서버의 모델학습관리부에 동시에 반영되어, 실시간으로 학습모델이 갱신되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.
제1항에 있어서, 상기 중개서버의 추천데이터전송부는 지역 간 동일성 수치가 임계값 이상인 경우 서로 다른 계절·지역 간 교차추천을 수행하되, 예를 들어 겨울철 서울·부산과 여름철 방콕·자카르타의 동일성 수치가 0.87 이상으로 산출되는 경우 서울의 겨울 트렌드를 방콕의 여름 시즌에 교차 노출시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보안·동기화관리부는 중개서버와 디지털 사이니지 간 통신을 암호화하고, 네트워크 장애 시 로컬 캐시에 저장된 최신 모델을 임시 적용하며, 연결 복구 시 자동으로 최신 파라미터 및 추천데이터를 동기화하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.
제1항에 있어서, 상기 디지털 사이니지와 중개서버는 데이터 수집-분석-추천-반응-학습-모델 갱신-재배포의 순환 구조로 연계 작동하여, 전체 네트워크가 실시간 피드백을 반영하는 자가학습형 AI 추천 생태계를 형성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.
제1항에 있어서, 상기 피드백 학습 모듈은 보상예측오차를 기반으로 각 항목의 가중치(Wt)를 실시간으로 조정하며, Wt+1(다음 반복에서 사용되는 새로 보정된 가중값) = Wt(현재 시점의 항목별 가중치) + η(조정 강도 결정 상수)·(고객의 실제 반응으로 측정된 보상값(Robserved) - 존 추천모델이 예상한 보상값(Rpredicted)) 수식에 따라 적응형 파라미터 튜닝을 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.
제1항에 있어서, 상기 추천데이터전송부는 동일성 수치가 임계값 이상인 지역 간의 데이터 중, 시점이 서로 다른 계절·시간대의 데이터를 매칭하여 교차추천하는 비동기 교차추천을 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.
제1항에 있어서, 상기 중개서버는 다수의 디지털 사이니지에서 수행된 로컬 강화학습 결과를 통합하여 연합학습(Federated Learning)을 수행하고, 중앙 서버의 통합 파라미터(θ_global)를 각 단말에 재배포함으로써 분산형·중앙집중형 혼합 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.
제1항에 있어서, 상기 중개서버는, 도시별 고객 반응 데이터를 기반으로 패션 반응 수준을 계층화하고, 상위 도시의 긍정적 패션 패턴을 중위 도시용 디지털 사이니지에, 중위 도시의 트렌드를 하위 도시용 디지털 사이니지에 단계적으로 표시하도록 제어하는 패션계층기반추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.
제9항에 있어서, 상기 패션계층기반추천부는, 도시별 고객 반응 데이터를 수집하여 평균 긍정도를 산출하고 그 수치에 따라 도시를 패션상위도시(Level_H), 패션중위도시(Level_M), 패션하위도시(Level_L)로 자동 분류하는 패션계층분류모듈; 상·중·하위 도시 간의 유사도 분석 결과를 기반으로 전이 경로를 설정하는 계층트렌드분석모듈; 상위 도시의 트렌드 데이터를 중위도시 및 하위도시의 디지털 사이니지에 순차적으로 표시하도록 제어하는 계층교차추천모듈; 및 각 계층별 사이니지에서의 반응데이터를 분석하여 가중치를 재조정하고 계층 구조를 갱신하는 계층성과피드백모듈로 구성되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템.

Description

인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템{AI-based Personalized Psychological Analysis and Styling Recommendation Digital Signage System} 본 발명은, 인공지능(AI) 기술을 이용하여 고객의 외형적 정보, 행동 데이터, 환경적 요인 및 감정·심리 상태를 종합적으로 분석하고, 그 결과를 바탕으로 세트 단위의 맞춤형 패션 스타일링을 실시간으로 생성·추천하며, 상기 추천 결과를 디지털 사이니지를 통해 시각화·상호작용하는 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템에 관한 것이다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발달과 함께, 유통·패션·서비스 산업 전반에서 고객 맞춤형 서비스에 대한 요구가 급증하고 있다. 특히, 고객의 외형적 특징뿐만 아니라 행동 패턴, 감정 상태, 주변 환경 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석하여 개별 소비자의 심리와 취향을 정밀하게 파악하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 특히 단순한 선호도 기반 알고리즘이나 과거 구매 이력에 의존하고 있던 특히 종래의 스타일링 추천 시스템과 갈리 사용자의 현재 감정 상태나 환경적 요인을 실시간으로 반영하는 기술적 시도도 증가하고 있다. 한국 특허 공개 제10-2024-0145411호 "개인 맞춤 지능형 패션 코디 추천 시스템"은 사용자 개인의 신체 정보 및 감정을 포함하는 개인화 정보를 획득하고, 요청 시점의 환경정보 또는 패션 트렌드정보를 참조하여, 사용자 맞춤 추천 의상 정보를 제공하는 기술을 개시하고 있다. 한국 특허 공개 제10-2025-0101574호 "얼굴형, 체형, 피부톤 진단에 기반한 스타일링 추천 시스템"은 다수의 패션 아이템 이미지를 사용자 성별, 연령, 피부톤, 얼굴형, 체형, 신체 사이즈, 지역 및 TPO(Time,Place, Occasion) 중 적어도 하나로 분류하여 학습하여 패션 아이템을 추천하는 기술을 개시하고 있다. 한국 특허 등록 제10-2565310호 "인공지능에 의한 패션 코디네이션 스타일 추천 시스템 및 방법"은 고객이 최근에 웹을 검색하는 행동 데이터를 맵핑하여 웹 상에서 선호하는 패션 스타일을 추천하는 기술을 개시하고 있다. 한국 특허 등록 제10-2478998호 "인공지능에 기반한 의류 디자인 추천 시스템"은 날씨, 성별, 나이, 신체 정보, 원부자재 종류, 가격, 색감, 계절의 선호도 데이터를 분석하고 학습하여 의류를 추천하는 기술을 개시하고 있다. 도 1은, 본 발명의 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템의 구성도이다. 도 2는, 본 발명의 디지털 사이니지(100)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 3은, 본 발명의 센서수집부(110)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 4는, 본 발명의 제1카메라부(111)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 5는, 본 발명의 제2카메라부(112)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 6은, 본 발명의 음성인식센서부(113)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 7은, 본 발명의 환경센서부(114)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 8은, 본 발명의 외형분석부(120)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 9는, 본 발명의 심리분석모듈(130)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 10은, 본 발명의 AI 스타일링 세트 추천엔진(140)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 11은, 본 발명의 스타일링세트생성부(141)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 12는, 본 발명의 지역동일성기반추천부(142) 의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 13은, 본 발명의 디지털 사이니지 디스플레이 모듈(150)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 14는, 본 발명의 피드백 학습 모듈(160)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 15는, 본 발명의 반응데이터전처리부(161)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 16은, 본 발명의 보상신호산출부(162)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 17은, 본 발명의 모델파라미터갱신부(163)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 18은, 본 발명의 장기학습데이터관리부(164)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 19는, 본 발명의 중개서버(200)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 20은, 본 발명의 통합데이터수집부(210)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 21은, 본 발명의 데이터통합·분석부(220)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 22는, 본 발명의 지역동일성분석부(230)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 23은, 본 발명의 추천데이터전송부(250)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 24는, 본 발명의 보안·동기화관리부(260)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 25는, 본 발명의 패션계층기반추천부(270)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 26은, 본 발명의 패션계층분류모듈(271)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 27은, 본 발명의 계층트렌드분석모듈(272)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 28은, 본 발명의 계층교차추천모듈(273)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 도 29는, 본 발명의 계층성과피드백모듈(274)의 개략적 구성을 나타낸 구성도이다. 본 발명의 설명에 앞서, 이하의 특정한 구조 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예를 설명 하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며, 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니된다. 또한, 본 발명의 개념에 따른 실시예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로, 특정 실시예들은 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시 형태에 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경물, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명은, 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템에 관한 것이다. 상기 인공지능 기반 고객 맞춤형 심리 분석 및 스타일링 추천 디지털 사이니지 시스템은, 하나 이상의 디지털 사이니지(100)와 중개서버(200)로 구성된다. 상기 디지털 사이니지(100)는 현장에서 고객 데이터를 감지·분석하고, 추천결과를 시각화하며, 사용자 피드백을 수집하는 말단노드(Leaf Node) 또는/및 엣지 디바이스(Edge Device)로 기능한다. 상기 중개서버(200)는 하나 이상의 디지털 사이니지(100)로부터 데이터를 수집·통합·분석하고, AI 추천결과를 재배포하는 중앙 지능 노드로 기능한다. 본 발명의 디지털 사이니지(100)에 관하여 설명한다. 상기 디지털 사이니지(100)는 고객의 외형, 행동, 음성 및 주변 환경데이터를 감지·수집하여 중개서버(100)로 전송하고, 동시에 상기 중개서버(200)로부터 수신된 AI 추천결과를 디스플레이 화면을 통해 시각화하며, 고객의 반응을 인식하여 피드백 데이터를 생성하는 현장 단말장치로서, 센서수집부(110), 외형분석부(120), 심리분석모듈(130), AI 스타일링 세트 추천엔진(140), 디지털 사이니지 디스플레이 모듈(150) 및 피드백 학습 모듈(160)을 포함한다. 상기 센서수집부(110)는, 고객의 외형, 음성, 행동 및 주변 환경데이터를 실시간으로 감지·수집하는 구성이다. 상기 센서수집부(110)는, 제1카메라부(111), 제2카메라부(112), 음성인식센서부(113) 및 환경센서부(114)로 구성된다. 상기 제1카메라부(111)는, 디지털 사이니지(100)의 전면 상단에 장착되어 고객의 외형 및 행동 데이터를 획득하는 구성요소로서, 영상취득모듈(111a), 객체검출모듈(111b) 및 카메라보정모듈(111c) 으로 구성된다 상기 영상취득모듈(111a)은 RGB 또는 RGB-D 센서를 이용하여 고객의 전신 및 상반신 영상을 일정 프레임 속도로 취득하며, 광량 및 초점을 자동 조정하여 실내·외 환경에 따라 노출값을 보정한다. 상기 객체검출모듈(111b)은 취득된 영상으로부터 배경을 제거하고, 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘(YOLO, SSD, Mask R-CNN 등)을 적용하여 고객의 인체영역과 얼굴영역을 검출한다. 검출된 인체 바운딩박스를 기준으로 관심영역(ROI, Region of Interest)을 설정하여 고객 인체영역데이터 또는 고객 얼굴영역데이터를 생성한다. 상기 카메라보정모듈(111c)은 카메라 내부 파라미터와 외부 파라미터를 이용한 Camera Calibration을 수행하여, 관절키포인트추정부에서 활용되는 3차원 좌표(x, y, z)를 정밀하게 산출할 수 있도록 한다. 이와 같이 제1카메라부(111)는 고객의 실시간 영상 데이터를 고정밀도로 취득하고, 인체 인식 및 포즈 분석을 위한 기초 입력정보를 제공함으로써, 디지털 사이니지(100)의 외형분석부 및 포즈추정부의 전처리 단계로서 기능한다. 상기 제2카메라부(112)는, 디지털 사이니지(100)의 후방 또는 상부 외곽에 설치되어, 고객을 제외한 주변 배경의 시각 정보를 취득하고 환경적 맥락 데이터를 생성하는 구성이다. 상기 제2카메라부(112)는, 배경제어모듈(112a), 심도분석모듈(112b) 및 환경인식모듈(112c)로 구성된다. 상기 배경제어모듈(112a)은 제1카메라부(111)에서 검출된 고객의 인체·얼굴 영역을 제외한 나머지 배경영역을 자동으로 분리하고, 공간 내 조명, 인원 밀도, 색채 분포 등을 추출하여 배경 특성을 수치화한다. 상기 심도분석모듈(112b)은 스테레오 카메라 또는 ToF(Time of Flight) 센서를 이용하여 고객과 배경 간의 거리 정보를 산출하고, 공간 내 가시 범위를 심도맵(depth map) 형태로 생성함으로써, 고객 위치와 주변 물체 간의 상대적 거리 관계를 인식한다. 상기 환경인식모듈(112c)은 영상 내 색온도, 조도, 반사광, 명암비 등을 CNN 기반 환경분석모델에 입력하여 환경 상태를 '밝음/어두움', '따뜻한 조명/차가운 조명', '실내/실외'