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公开(公告)号：WO2022019670A1
公开(公告)日：2022-01-27
申请号：PCT/KR2021/009473
申请日：2021-07-22
Applicant: 주식회사 어반베이스
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 데이터베이스 분석 기반 상품 추천 장치는 프로세서를 통해, 소정의 공간에 배치된 상품에 대한 이미지 파일을 포함하는 이미지 데이터베이스를 획득하는 동작; 이미지 파일에 포함된 공간의 용도, 사물의 종류, 공간의 스타일 및 색상에 어울리는 배색을 특정하는 메타데이터를 추출하여, 이미지 파일 또는 상품의 상품 정보에 메타데이터를 매핑하는 동작; 공간의 용도, 사물의 종류, 공간의 스타일 및 배색 중 적어도 어느 하나에 대한 카테고리를 결정하는 동작; 및 결정된 카테고리와 대응되는 메타데이터와 매핑되어 있는 이미지 파일 또는 상품 정보를 이미지 데이터베이스에서 검색하여 추천하는 동작을 수행할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022154378A1
公开(公告)日：2022-07-21
申请号：PCT/KR2022/000277
申请日：2022-01-07
Applicant: 주식회사 어반베이스
IPC: G06Q50/08 , G06Q30/06 , G06Q50/00 , G06Q50/30 , G06F40/284 , G06F40/268 , G06F16/9535 , G06N3/08
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 스타일 분석 모델 제공 방법은 인테리어 서비스의 제1 사용자가 사용하는 SNS에서 상기 제1 사용자가 작성한 문서를 획득하는 동작; 상기 문서에 포함된 제1 텍스트를 판별하는 동작; 상기 문서의 제1 텍스트 중 소정 개수의 제2 텍스트를 판별하는 동작; 상기 문서 중 각각의 제2 텍스트가 포함된 빈도수를 기초로 구성된 제1 특징 벡터를 생성하는 동작; 소정의 특징 벡터에 대한 인테리어 스타일을 특정하는 클래스를 도출하도록 상관 관계가 기 학습된 머신러닝 기반의 신경망 모델에 상기 제1 특징 벡터를 입력하여 상기 제1 사용자의 스타일을 판별하는 동작; 및 상기 제1 사용자가 상기 인테리어 서비스에서 제공하는 소정의 객체에 대한 정보를 요청하는 경우, 상기 판별된 스타일을 기초로 상기 스타일의 메타 데이터가 매핑되어 있는 객체 정보를 추천하는 동작을 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022019654A1
公开(公告)日：2022-01-27
申请号：PCT/KR2021/009428
申请日：2021-07-21
Applicant: 주식회사 어반베이스
IPC: G06Q30/06 , G06F16/535 , G06F16/9535 , G06F16/538 , G06T7/90 , G06T11/00
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 공간 이미지 분석 기반 배색 추천 장치는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 공간 이미지를 입력받는 동작, 공간 이미지를 구성하는 색상의 종류 및 공간 이미지에서 색상의 종류 각각이 사용된 비율을 판별하는 동작, 공간 이미지에 사용된 색상의 비율이 높은 순서로 공간 이미지를 구성하는 색상 중 일부인 제1 색상을 선별하는 동작, 소프트 및 다이내믹을 원소로 하는 소정의 컬러 이미지 스케일 상에 제1 색상 각각이 위치하는 원소값을 판별하는 동작, 제1 색상 각각이 공간 이미지에서 사용된 비율을 가중치로 하여 제1 색상 각각의 원소값에 가중치를 가하여 조합한 배색 원소값을 계산하는 동작 및 컬러 이미지 스케일에 배색 원소값을 포함하는 배색군을 공간 이미지에 어울리는 배색으로 추천하는 동작을 수행할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022131736A1
公开(公告)日：2022-06-23
申请号：PCT/KR2021/018932
申请日：2021-12-14
Applicant: 주식회사 어반베이스
Inventor： 윤대희
IPC: G06Q50/08 , G06Q30/06 , G06F16/9035 , G06F16/906
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 추천 장치가 수행하는 사물 추천 방법은 인테리어 서비스를 사용하는 사용자 정보와, 사용자가 배치한 인테리어 사물의 식별 정보 및 사물의 스타일을 포함하는 사물 정보로 구성된 빅데이터를 획득하는 단계; 인테리어 서비스를 사용하는 제1 사용자가 가상 공간에 기 배치한 사물의 스타일을 판별하는 단계; 상기 기 배치된 사물의 스타일별로 각 스타일의 배치 횟수를 집계하는 동작; 및 상기 제1 사용자의 가상 공간에 새롭게 배치될 소정 사물에 대한 정보가 요청되는 경우, 상기 스타일별 배치 횟수에 기초하여 각 스타일의 추천 비율을 조절하여 상기 소정 사물을 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022019390A1
公开(公告)日：2022-01-27
申请号：PCT/KR2020/016741
申请日：2020-11-24
Applicant: 주식회사 어반베이스
Abstract: 본 발명의 실시예에 따른 데이터 증강 기반 사물 분석 모델 학습 장치는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 사물 이미지를 포함하는 제1공간 이미지를 획득하여, 제1공간 이미지가 포함하는 픽셀 정보를 변경한 제2공간 이미지를 생성하는 동작, 제1공간 이미지 내의 제1 사물 이미지의 영역에 바운딩 박스를 지정하고, 바운딩 박스에 제1 사물 이미지를 특정하는 제1 클래스를 레이블링하는 동작, 이미지 분류 알고리즘 기반으로 설계된 모델에 제1공간 이미지를 입력하여, 바운딩 박스 내 제1 사물 이미지와 제1 클래스와의 상관관계를 도출하는 모델의 가중치를 1차 학습시킴으로써 상관관계를 기초로 공간 이미지에 포함된 사물 이미지를 특정하고 클래스를 판별하는 모델을 생성하는 동작, 1차 학습된 모델에 제2공간 이미지를 입력하여, 모델이 제2 공간 이미지 내의 제2 사물 이미지를 특정한 바운딩 박스와 모델이 판별한 제2 클래스를 레이블링하는 동작 및 제2공간 이미지를 기초로 모델의 가중치를 2차 학습시킨 모델을 생성할 수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2022139469A1
公开(公告)日：2022-06-30
申请号：PCT/KR2021/019629
申请日：2021-12-22
Applicant: 주식회사 어반베이스
Inventor： 김수민
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 배치 모델 제공 방법은 가상 공간의 상태를 구성하는 변수, 가상 공간의 변수를 변화시키는 제어 동작, 가상 공간 내 제어 동작의 대상이 되는 사물인 에이전트, 소정 변수가 다른 변수에 대해 미치는 영향을 정의한 정책, 강화 학습의 대상이 되는 학습 환경을 생성하는 단계; 보상을 예측하는 가치 함수를 학습시키는 제1 신경망을 생성하는 단계; 수행 가능한 제어 동작에 의해 변경되는 각각의 상태에 대한 가치 함수의 예측값을 기초로, 수행 가능한 제어 동작 중 최종적으로 축적될 보상을 최대화하는 제어 동작을 판별하는 정책 함수를 학습시키는 제2 신경망을 생성하는 단계; 및 제1 신경망 및 제2 신경망의 비용 함수가 최소가 되는 방향으로 강화 학습을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022019675A1
公开(公告)日：2022-01-27
申请号：PCT/KR2021/009480
申请日：2021-07-22
Applicant: 주식회사 어반베이스
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 시설 평면도에 포함된 기호 분석 장치는 복수의 시설 평면도를 획득하는 동작; 복수의 시설 평면도에 각각에 포함된 직사각형 및 직사각형에 연결된 호를 검출하는 동작; 직사각형 및 호를 기초로 창문 영역과 문 영역을 특정하는 동작; 특정된 창문 영역의 픽셀을 창문의 클래스로 레이블링하고, 특정된 문 영역의 픽셀을 문의 클래스로 레이블링하는 동작; 및 소정의 이미지 분할알고리즘 기반으로 설계된 신경망 모델에 복수의 시설 평면도와 픽셀 단위로 레이블링된 데이터를 입력하여, 복수의 시설 평면도에 포함된 창문과 문의 클래스 및 레이블링된 픽셀의 위치의 상관관계를 도출하는 신경망 모델의 가중치를 학습시킴으로써, 상관관계를 기초로 시설 평면도에 포함된 창문과 문의 위치 및 클래스를 판별하는 신경망 모델을 생성하는 동작을 수행할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022154376A1
公开(公告)日：2022-07-21
申请号：PCT/KR2022/000275
申请日：2022-01-07
Applicant: 주식회사 어반베이스
IPC: G06Q50/08 , G06F40/205 , G06F40/268 , G06Q50/00 , G06Q50/30 , G06F17/16 , G06N3/08
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 스타일 분석 모델 제공 방법은 사용자가 작성한 텍스트 데이터를 포함하는 학습용 문서를 획득하고 학습용 문서에 포함된 제1 텍스트를 판별하는 동작; 학습용 문서의 제1 텍스트 중 소정 개수의 제2 텍스트를 판별하는 동작; 각 사용자가 작성한 학습용 문서 중 각각의 제2 텍스트가 포함된 빈도 수를 기초로 구성된 제1 특징 벡터를 생성하는 동작; 각 클래스 별로, 상기 획득된 모든 학습용 문서 중 각각의 스타일 특정 텍스트가 포함된 빈도수를 기초로 제2 특징 벡터를 생성하는 동작; 제1 특징 벡터와 가장 유사한 제2 특징 벡터의 클래스를 제1 특징 벡터에 레이블링하는 동작; 및 제1 특징 벡터와 제1 특징 벡터에 레이블링된 클래스와의 상관 관계를 도출하는 머신러닝 기반의 신경망 모델을 생성 및 학습시키는 동작을 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022131734A1
公开(公告)日：2022-06-23
申请号：PCT/KR2021/018929
申请日：2021-12-14
Applicant: 주식회사 어반베이스
Inventor： 윤대희
IPC: G06Q50/08 , G06Q30/06 , G06F16/9035 , G06F16/906
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 사물 추천 장치가 수행하는 사물 추천 방법은 인테리어 서비스를 사용하는 사용자 정보와 사용자가 배치한 인테리어 사물의 식별 정보 및 사물의 스타일을 포함하는 사물 정보로 구성된 빅데이터를 획득하는 단계; 빅데이터에 포함된 사용자 정보를 기준으로 인테리어 서비스 사용자의 그룹군을 분류하는 단계; 사물 정보를 기초로 그룹군 내의 사용자가 가상 공간에 배치한 사물의 스타일별로 각 스타일의 배치 횟수를 집계하여, 그룹군에서 가장 많이 집계된 사물의 스타일을 판별하는 단계; 인테리어 서비스를 사용하는 제1 사용자의 정보를 기초로 분류된 그룹군 중 제1 사용자가 속하는 제1 그룹군을 판별하는 단계; 및 제1 사용자의 가상 공간 내에서 소정 사물에 대한 정보가 요청되는 경우, 기 저장된 소정 사물의 식별 정보 중 제1 그룹군에서 가장 많이 집계된 제1 스타일에 해당하는 소정 사물의 식별 정보를 필터링하여 우선적으로 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022019391A1
公开(公告)日：2022-01-27
申请号：PCT/KR2020/016742
申请日：2020-11-24
Applicant: 주식회사 어반베이스
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 증강 기반 스타일 분석 모델 학습 장치는 하나 이상의 프로세서를 포함하여, 프로세서가 수행하는 동작은 복수의 공간 이미지를 획득하여 스타일 정보를 특정하는 클래스를 레이블링하거나, 클래스가 레이블링된 복수의 공간 이미지를 획득하여 학습 데이터를 생성하는 동작, 제1 공간 이미지가 포함하는 픽셀 정보를 소정의 범위 내에서 변경한 제2 공간 이미지를 생성하여 학습 데이터를 증강하는 동작, 제1 공간 이미지에 레이블링된 클래스를 제2 공간 이미지에 레이블링하는 동작, 및 이미지 분류 알고리즘 기반으로 설계된 모델에 증강된 학습 데이터를 입력하여 공간 이미지와 레이블링된 클래스와의 상관관계를 도출하는 모델의 가중치를 학습시킴으로써 공간 이미지의 스타일에 대한 클래스를 판별하는 모델을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
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