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KR102222678B1 - Recommendation system for fragrance and recommendation method therefor - Google Patents

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KR102222678B1
KR102222678B1 KR1020190012217A KR20190012217A KR102222678B1 KR 102222678 B1 KR102222678 B1 KR 102222678B1 KR 1020190012217 A KR1020190012217 A KR 1020190012217A KR 20190012217 A KR20190012217 A KR 20190012217A KR 102222678 B1 KR102222678 B1 KR 102222678B1
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Abstract

향기 추천 시스템은, 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보를 이용하여, 상기 다수의 향기 원료 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율을 추천하는 인공 지능망부;를 포함한다.The fragrance recommendation system includes; an artificial intelligence network unit for selecting at least one of the plurality of fragrance raw materials and recommending a blending ratio of the selected at least one fragrance raw material using user information and a plurality of fragrance raw material information.

Description

향기 추천 시스템 및 그 추천 방법{RECOMMENDATION SYSTEM FOR FRAGRANCE AND RECOMMENDATION METHOD THEREFOR}Fragrance recommendation system and its recommendation method {RECOMMENDATION SYSTEM FOR FRAGRANCE AND RECOMMENDATION METHOD THEREFOR}

본 발명은 향기 추천 시스템 및 그 추천 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a fragrance recommendation system and a method for recommending the same.

향초, 디퓨저, 향수 등 다양한 향기 제품들이 점점 다양한 라인업에 의해 출시되고 있다.Various fragrance products such as scented candles, diffusers, and perfumes are increasingly being released through a variety of lineups.

국내공개특허 제10-2016-0059522호(2016년 5월 27일 공개)에는 사용자 상황을 고려한 향기 분사 방법이 개시되어 있다.Korean Patent Publication No. 10-2016-0059522 (published on May 27, 2016) discloses a method of spraying a fragrance in consideration of a user situation.

아울러, 국내공개특허 제10-2016-0059522호에는 향기를 추천하는 것이 아닌 분사를 위해 사용자 상황을 고려하는 것이 개시되어 있는지라, 이를 향기 추천에 직접적으로 적용하기 어려움이 예상된다.In addition, since Korean Patent Publication No. 10-2016-0059522 discloses considering the user situation for spraying rather than recommending fragrance, it is expected that it is difficult to directly apply this to fragrance recommendation.

본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 과제를 해결하는 데 목적이 있는 발명으로서, 사용자 특징을 고려하여 향기를 추천할 수 있는 향기 추천 시스템 및 그 추천 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a fragrance recommendation system capable of recommending a fragrance in consideration of user characteristics, and a method of recommending the same, as an invention aimed at solving the technical problem as described above.

본 발명의 향기 추천 시스템은, 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보를 이용하여, 상기 다수의 향기 원료 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율을 추천하는 인공 지능망부;를 포함한다.The fragrance recommendation system of the present invention includes an artificial intelligence network unit for selecting at least one of the plurality of fragrance raw materials and recommending a blending ratio of the selected at least one fragrance raw material using user information and a plurality of fragrance raw material information. do.

구체적으로, 상기 사용자 정보는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 사용자의 생체 신호 정보; 또는, 사용자의 이용 공간 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다. Specifically, the user information includes profile information of a user; User's survey information; User's biosignal information; Or, the user's space information; It characterized in that it comprises at least one of.

아울러, 상기 사용자의 이용 공간 정보는, 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 포함하는 것이 바람직하다.In addition, the space information used by the user may include use information of a space in which a fragrance product manufactured by mixing the at least one fragrance raw material is installed; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed.

또한, 상기 인공 지능망부는, 최종 배합될 향기 제품의 농도 및 용량 정보;를 더 추천하는 것을 특징으로 한다. 바람직하게는, 상기 인공 지능망부는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보;를 더 추천하는 것을 특징으로 한다.In addition, the artificial intelligence network unit is characterized in that it further recommends information on the concentration and capacity of the fragrance product to be finally blended. Preferably, the artificial intelligence network unit is characterized in that it further recommends color information related to the fragrance product to be finally blended.

아울러, 상기 인공 지능망부는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 해당 향기 제품에 대한 사용자로부터의 피드백 정보를 교사 신호로 이용하는 것이 바람직하다. 구체적으로, 상기 교사 신호는, 상기 교사 신호는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 또는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, it is preferable that the artificial intelligence network unit uses, as a teacher signal, feedback information from a user for a corresponding fragrance product manufactured by mixing at least one fragrance raw material. Specifically, the teacher signal, the teacher signal, the blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Or, color information related to the fragrance product to be finally blended; It characterized in that it comprises at least one of.

아울러, 본 발명의 향기 추천 시스템은, 해당 공간의 사진 이미지를 이용하여, 상기 이용 공간 정보를 추출하는 공간 정보 추출부; 및 사용자의 생체 신호 데이터를 입력받아, 생체 신호의 특징값을 추출하는 생체 신호 특징값 추출부;를 더 포함하는 것이 바람직하다. In addition, the fragrance recommendation system of the present invention includes: a spatial information extracting unit for extracting the used space information by using a photographic image of a corresponding space; And a biosignal feature value extracting unit configured to receive biosignal data of a user and extract a feature value of the biosignal.

구체적으로, 상기 생체 신호 특징값 추출부는, 사용자의 심전도 데이터를 입력받아, 심전도 신호의 특징값을 추출하는 심전도 특징값 추출기;를 포함하는 것을 특징으로 한다.Specifically, the biosignal feature value extractor includes an electrocardiogram feature value extractor that receives the user's electrocardiogram data and extracts a feature value of the electrocardiogram signal.

본 발명의 향기 추천 방법은, 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보를 이용하여, 상기 다수의 향기 원료 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율을 추천하는 추천 단계;를 포함하되, 상기 추천 단계는, 인공 지능망을 이용하는 것을 특징으로 한다.The fragrance recommending method of the present invention includes a recommending step of selecting at least one of the plurality of fragrance raw materials and recommending a blending ratio of the selected at least one fragrance raw material using user information and a plurality of fragrance raw material information. , The recommending step is characterized by using an artificial intelligence network.

구체적으로, 상기 사용자 정보는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 사용자의 생체 신호 정보; 또는, 사용자의 이용 공간 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것이 바람직하다.Specifically, the user information includes profile information of a user; User's survey information; User's biosignal information; Or, the user's space information; It is preferable to include at least one of.

아울러, 상기 사용자의 이용 공간 정보는, 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the space information used by the user may include use information of a space in which a fragrance product manufactured by mixing the at least one fragrance raw material is installed; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed.

또한, 상기 추천 단계는, 최종 배합될 향기 제품의 농도 및 용량 정보;를 더 추천하는 것이 바람직하다. 아울러, 상기 추천 단계는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보;를 더 추천하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the recommending step, it is preferable to further recommend information on the concentration and dose of the fragrance product to be finally blended. In addition, the recommending step is characterized in that further recommending; color information related to the fragrance product to be finally blended.

또한, 상기 인공 지능망은, 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 해당 향기 제품에 대한 사용자로부터의 피드백 정보를 교사 신호로 이용할 수 있다. 구체적으로, 상기 교사 신호는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 또는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the artificial intelligence network may use feedback information from a user for a corresponding fragrance product manufactured by mixing at least one fragrance raw material as a teacher signal. Specifically, the teacher signal, the blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Or, color information related to the fragrance product to be finally blended; It characterized in that it comprises at least one of.

아울러, 본 발명의 향기 추천 방법은, 해당 공간의 사진 이미지를 이용하여, 상기 이용 공간 정보를 추출하는 공간 정보 추출 단계; 및 사용자의 생체 신호 데이터를 입력받아, 생체 신호의 특징값을 추출하는 생체 신호 특징값 추출 단계;를 더 포함하되, 상기 생체 신호 특징값 추출 단계는, 사용자의 심전도 데이터를 입력받아, 심전도 신호의 특징값을 추출하는 심전도 특징값 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the fragrance recommendation method of the present invention includes: a spatial information extraction step of extracting the used space information by using a photographic image of a corresponding space; And a biosignal feature value extraction step of receiving the user's biosignal data and extracting a biosignal feature value, wherein the biosignal feature value extraction step includes receiving the user's electrocardiogram data, And an electrocardiogram feature value extraction step of extracting a feature value.

본 발명의 향기 추천 시스템 및 그 추천 방법에 따르면, 사용자 특징을 고려하여 향기를 추천할 수 있다.According to the fragrance recommendation system and the recommendation method of the present invention, it is possible to recommend a fragrance in consideration of user characteristics.

도 1은 본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 향기 추천 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 바람직한 제 2 실시예에 따른 향기 추천 시스템의 구성도.1 is a block diagram of a fragrance recommendation system according to a first embodiment of the present invention.
Figure 2 is a configuration diagram of a fragrance recommendation system according to a second embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예들에 따른 향기 추천 시스템 및 그 추천 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a fragrance recommending system and a recommending method thereof according to embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 하기의 실시예들은 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예들로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.It goes without saying that the following examples of the present invention are intended to embody the present invention and do not limit or limit the scope of the present invention. What can be easily inferred by experts in the technical field to which the present invention belongs from the detailed description and examples of the present invention is interpreted as belonging to the scope of the present invention.

도 1은 본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 향기 추천 시스템(100)의 구성도를 나타낸다.1 shows a configuration diagram of a fragrance recommendation system 100 according to a first embodiment of the present invention.

도 1로부터 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 향기 추천 시스템(100)은, 사용자 정보 입력부(110), 인공 지능망부(140) 및 피드백부(150)를 포함하는 것을 특징으로 한다.As can be seen from FIG. 1, the fragrance recommendation system 100 according to the first embodiment of the present invention includes a user information input unit 110, an artificial intelligence network unit 140, and a feedback unit 150. It is characterized.

본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 향기 추천 시스템(100)의 사용자 정보 입력부(110) 및 피드백부(150)는 사용자 단말기를 이용할 수 있고, 인공 지능망부(140)는 서버를 이용할 수 있을 것이다. The user information input unit 110 and the feedback unit 150 of the fragrance recommendation system 100 according to the first embodiment of the present invention may use a user terminal, and the artificial intelligence network unit 140 may use a server. .

사용자 정보 입력부(110)는, 사용자로부터의 정보를 입력받는 역할을 한다. 구체적으로 사용자 정보 입력부(110)는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 사용자의 이용 공간 정보; 및 사용자의 생체 신호 정보;를 포함할 수 있다.The user information input unit 110 serves to receive information from a user. Specifically, the user information input unit 110 includes profile information of a user; User's survey information; User's space information; And biosignal information of the user.

사용자의 프로필 정보는, 사용자의 성별 및 연령 정보 등을 포함할 수 있다. 아울러, 사용자의 설문 정보는, 설문에 답변한 사용자의 정보로, 사용자의 취향 등의 정보로, 알레르기 정보와 같은 특이 정보 등도 포함할 수 있다. The user's profile information may include information about the user's gender and age. In addition, the user's questionnaire information may include information of a user who responded to the questionnaire, information such as a user's taste, and specific information such as allergy information.

사용자의 이용 공간 정보는, 추천된 향기 제품이 사용될 공간 정보, 즉 장소에 관한 정보를 의미한다. 사용자의 이용 공간 정보는, 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 포함할 수 있다. 사용자 정보 입력부(110)는, 직접적으로 사용자로부터 공간의 용도 정보 및 공간의 크기 정보를 입력받을 수도 있다. 아울러, 사용자 정보 입력부(110)는, 해당 공간의 사진 이미지를 입력받을 수도 있다.The user's use space information means space information in which the recommended fragrance product is to be used, that is, information on a place. The user's use space information may include usage information of a space in which a fragrance product manufactured by mixing the at least one fragrance raw material is installed; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed. The user information input unit 110 may directly receive space usage information and space size information from a user. In addition, the user information input unit 110 may receive a photographic image of a corresponding space.

아울러, 사용자의 생체 신호 정보는, 맥박 정보 또는 심박 정보 등을 예로 들 수 있다. In addition, the user's biosignal information may include pulse information or heart rate information.

인공 지능망부(140)는, 사용자 정보 입력부(110)로부터 입력된 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보를 이용하여, 다수의 향기 원료 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율, 최종 배합될 향기 제품의 농도 및 용량 정보를 추천하는 역할을 한다. 아울러, 인공 지능망부(140)는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것이 바람직하다. The artificial intelligence network unit 140 selects at least one of a plurality of fragrance raw materials by using user information and a plurality of fragrance raw materials input from the user information input unit 110, and a blending ratio of the selected at least one fragrance raw material, It serves to recommend information on the concentration and volume of the fragrance product to be formulated. In addition, it is preferable that the artificial intelligence network unit 140 further recommends color information related to the fragrance product to be finally blended.

인공 지능망부(140)는, 딥러닝 기법을 이용할 수 있으며, 프로세서에 의해 실시될 수 있다. 즉, 인공 지능망부(140)에 포함된 인공 지능망의 입력 신호로는 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보가 사용되고, 인공 지능망부(140)는 사용자 맞춤으로 다수의 향기 원료를 배합하고, 농도를 조절하고, 배합된 제품의 용량을 추천하여 출력하게 된다. 아울러, 인공 지능망부(140)가, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것에 의해, 향기 제품과 어울리는 워머의 조명 또는 공간의 조명의 색상을 사용자가 선택할 수 있게 된다. 또는, 인공 지능망부(140)가, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것에 의해, 최종 배합될 향기 제품 자체에 색상을 추가할 수도 있다. 예를 들면, 라벤더 향의 향기 제품이 추천된 경우에는 보라색, 체리향의 향기 제품의 추천된 경우에는 빨간 색, 레몬향이 향기 제품이 추천된 경우에는 노란색이 인공 지능망부(140)에 의해 추천될 수 있다.The artificial intelligence network unit 140 may use a deep learning technique and may be implemented by a processor. That is, user information and information on a plurality of fragrance raw materials are used as input signals of the artificial intelligence network included in the artificial intelligence network unit 140, and the artificial intelligence network unit 140 mixes a plurality of fragrance raw materials according to the user and adjusts the concentration. Then, the capacity of the blended product is recommended and printed. In addition, by the artificial intelligence network unit 140 further recommending color information related to the fragrance product to be finally blended, the user can select the lighting of the warmer or the lighting of the space that matches the fragrance product. Alternatively, the artificial intelligence network unit 140 may add color to the fragrance product itself to be finally blended by further recommending color information related to the fragrance product to be blended. For example, purple when a lavender-scented scent product is recommended, red when a cherry-scented scent product is recommended, and yellow when a lemon-scented scent product is recommended, may be recommended by the artificial intelligence network 140. I can.

인공 지능망부(140)에서 이용되는 사용자 정보는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 사용자의 이용 공간 정보; 또는, 사용자의 생체 신호 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.User information used in the artificial intelligence network unit 140 includes profile information of a user; User's survey information; User's space information; Or, the user's bio-signal information; It characterized in that it comprises at least one of.

인공 지능망부(140)에서 이용되는 사용자의 이용 공간 정보는, 해당 공간의 사진 이미지를 이용할 수 있다. 또는, 사용자의 이용 공간 정보는, 직접적으로 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 포함할 수 있다.The user's space information used by the artificial intelligence network unit 140 may use a photographic image of the space. Alternatively, the user's use space information may include use information of a space in which a fragrance product manufactured by mixing the at least one fragrance raw material is directly installed; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed.

인공 지능망부(140)에서 이용되는 공간의 용도 정보 및 공간의 크기 정보는, 해당 공간의 사진 이미지로부터 추출되거나, 사용자로부터 직접 입력 받을 수도 있다.The space usage information and space size information used in the artificial intelligence network unit 140 may be extracted from a photographic image of the corresponding space or may be directly input from a user.

인공 지능망부(140)에서 이용되는 사용자의 생체 신호 정보는, 사용자의 생체 신호 데이터를 직접 입력받거나, 생체 신호 데이터로부터 추출된 생체 정보의 특징값을 이용할 수도 있다. 예를 들면, 심전도 데이터의 특징값은, 심박수, 심박 리듬의 규칙성, P파와 R파 사이의 간격, Q파와 T파 사이의 간격 등을 들 수 있다. The user's biosignal information used by the artificial intelligence network unit 140 may directly receive the user's biosignal data, or may use a feature value of the biometric information extracted from the biosignal data. For example, the characteristic values of the electrocardiogram data include a heart rate, a regularity of a heartbeat rhythm, an interval between a P wave and an R wave, an interval between a Q wave and a T wave, and the like.

피드백부(150)는, 인공 지능망부(140)에서 추천된 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 해당 향기 제품에 대한 사용자로부터의 피드백 정보를 입력받는 역할을 한다. The feedback unit 150 serves to receive feedback information from a user for a corresponding fragrance product manufactured by mixing at least one fragrance raw material recommended by the artificial intelligence network unit 140.

구체적으로 사용자로부터의 피드백 정보는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 또는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.Specifically, the feedback information from the user may include a blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Or, color information related to the fragrance product to be finally blended; It characterized in that it comprises at least one of.

사용자로부터의 피드백 정보는, 인공 지능망부(140)의 교사 신호로 이용되게 된다.Feedback information from the user is used as a teacher signal of the artificial intelligence network unit 140.

구체적으로, 교사 신호는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 또는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Specifically, the teacher signal, the blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Or, color information related to the fragrance product to be finally blended; It may include at least one of.

도 2는 본 발명의 바람직한 제 2 실시예에 따른 향기 추천 시스템(200)의 구성도를 나타낸다.2 shows a configuration diagram of a fragrance recommendation system 200 according to a second embodiment of the present invention.

도 2로부터 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 바람직한 제 2 실시예에 따른 향기 추천 시스템(200)은, 사용자 정보 입력부(210), 공간 정보 추출부(220), 생체 신호 특징값 추출부(230), 인공 지능망부(240) 및 피드백부(250)를 포함하는 것을 특징으로 한다.As can be seen from FIG. 2, the fragrance recommendation system 200 according to the second preferred embodiment of the present invention includes a user information input unit 210, a spatial information extraction unit 220, and a biosignal feature value extraction unit 230. ), and an artificial intelligence network unit 240 and a feedback unit 250.

본 발명의 바람직한 제 2 실시예에 따른 향기 추천 시스템(200)의 사용자 정보 입력부(210) 및 피드백부(250)는 사용자 단말기를 이용할 수 있고, 인공 지능망부(240)는 서버를 이용할 수 있을 것이다. 아울러, 공간 정보 추출부(220), 생체 신호 특징값 추출부(230)는, 사용자 단말기 또는 서버 중 적어도 하나를 이용할 수 있을 것이다.The user information input unit 210 and the feedback unit 250 of the fragrance recommendation system 200 according to the second embodiment of the present invention may use a user terminal, and the artificial intelligence network unit 240 may use a server. . In addition, the spatial information extracting unit 220 and the biosignal feature value extracting unit 230 may use at least one of a user terminal or a server.

사용자 정보 입력부(210)는, 사용자로부터의 정보를 입력받는 역할을 한다. 구체적으로 사용자 정보 입력부(210)는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 사용자의 이용 공간 정보; 및 사용자의 생체 신호 정보;를 포함할 수 있다The user information input unit 210 serves to receive information from a user. Specifically, the user information input unit 210 includes profile information of a user; User's survey information; User's space information; And biosignal information of the user;

사용자의 프로필 정보는, 사용자의 성별 및 연령 정보 등을 포함할 수 있다. 아울러, 사용자의 설문 정보는, 설문에 답변한 사용자의 정보로, 사용자의 취향 등으로, 알레르기 정보와 같은 특이 정보 등을 포함할 수 있다. The user's profile information may include information about the user's gender and age. In addition, the user's questionnaire information may include information of a user who responded to the questionnaire, a user's taste, and specific information such as allergy information.

사용자 정보 입력부(210)는, 로데이터(Raw Data)인 해당 공간의 사진 이미지를 사용자의 이용 공간 정보로서 입력받을 수도 있다.The user information input unit 210 may receive a photographic image of a corresponding space, which is raw data, as the user's use space information.

아울러, 사용자의 생체 신호 정보는, 맥박 정보 또는 심박 정보 등을 예로 들 수 있다. In addition, the user's biosignal information may include pulse information or heart rate information.

공간 정보 추출부(220)는, 사용자 정보 입력부(210)로부터 입력된 해당 공간의 사진 이미지를 이용하여, 이용 공간 정보를 추출하는 역할을 한다. 사용자의 이용 공간 정보는, 추천된 향기 제품이 사용될 공간 정보, 즉 장소에 관한 정보를 의미한다. The spatial information extracting unit 220 serves to extract use space information by using a photographic image of a corresponding space input from the user information input unit 210. The user's use space information means space information in which the recommended fragrance product is to be used, that is, information on a place.

공간 정보 추출부(220)에 의해 추출되는 사용자의 이용 공간 정보는, 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 포함할 수 있다.The user's space information extracted by the space information extraction unit 220 may include: use information of a space in which a fragrance product manufactured by mixing the at least one fragrance raw material is installed; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed.

아울러, 생체 신호 특징값 추출부(230)는, 사용자 정보 입력부(210)로부터 입력된 사용자의 생체 신호 데이터를 입력받아, 생체 신호의 특징값을 추출하는 역할을 한다. 구체적으로 생체 신호 특징값 추출부(230)는, 사용자의 심전도 데이터를 입력받아, 심전도 신호의 특징값을 추출하는 심전도 특징값 추출기(미도시)를 포함할 수 있다.In addition, the biosignal feature value extracting unit 230 serves to receive the user's biosignal data input from the user information input unit 210 and extract a feature value of the biosignal. In more detail, the biosignal feature value extractor 230 may include an electrocardiogram feature value extractor (not shown) that receives the user's electrocardiogram data and extracts a feature value of the electrocardiogram signal.

예를 들면, 심전도 데이터의 특징값은, 심박수, 심박 리듬의 규칙성, P파와 R파 사이의 간격, Q파와 T파 사이의 간격 등을 들 수 있다. For example, the characteristic values of the electrocardiogram data include a heart rate, a regularity of a heartbeat rhythm, an interval between a P wave and an R wave, an interval between a Q wave and a T wave, and the like.

인공 지능망부(240)는, 사용자 정보 입력부(210), 공간 정보 추출부(220) 및 생체 신호 특징값 추출부(230)로부터 입력된 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보를 이용하여, 다수의 향기 원료 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율, 최종 배합될 향기 제품의 농도 및 용량 정보를 추천하는 역할을 한다. 아울러, 인공 지능망부(240)는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것이 바람직하다. The artificial intelligence network unit 240 uses user information input from the user information input unit 210, the spatial information extraction unit 220, and the biosignal feature value extraction unit 230, and a plurality of fragrance raw materials information, It selects at least one of the raw materials, and recommends information on the blending ratio of the selected at least one fragrance raw material, the concentration and volume of the fragrance product to be finally blended. In addition, it is preferable that the artificial intelligence network unit 240 further recommends color information related to the fragrance product to be finally blended.

인공 지능망부(240)는, 딥러닝 기법을 이용할 수 있으며, 프로세서에 의해 실시될 수 있다. 즉, 인공 지능망부(240)에 포함된 인공 지능망의 입력 신호로는 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보가 사용되고, 인공 지능망부(240)는, 사용자 맞춤으로 다수의 향기 원료를 배합하고, 농도를 조절하고, 배합된 제품의 용량을 추천하여 출력하게 된다. 아울러, 인공 지능망부(240)가, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것에 의해, 향기 제품과 어울리는 워머의 조명 또는 공간의 조명의 색상을 사용자가 선택할 수 있게 된다. 또는, 인공 지능망부(240)가, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것에 의해, 최종 배합될 향기 제품 자체에 색상을 추가할 수도 있다. 예를 들면, 라벤더 향의 향기 제품이 추천된 경우에는 보라색, 체리향의 향기 제품의 추천된 경우에는 빨간 색, 레몬향이 향기 제품이 추천된 경우에는 노란색이 인공 지능망부(240)에 의해 추천될 수 있다.The artificial intelligence network unit 240 may use a deep learning technique and may be implemented by a processor. That is, user information and information on a plurality of fragrance raw materials are used as input signals of the artificial intelligence network included in the artificial intelligence network unit 240, and the artificial intelligence network unit 240 mixes a plurality of fragrance raw materials according to the user and adjusts the concentration. It adjusts and recommends and prints the dosage of the blended product. In addition, the artificial intelligence network unit 240 further recommends color information related to the scent product to be finally blended, so that the user can select the lighting of the warmer or the lighting of the space that matches the scent product. Alternatively, the artificial intelligence network unit 240 may add color to the fragrance product itself to be finally blended by further recommending color information related to the fragrance product to be blended. For example, purple when a lavender-scented fragrance product is recommended, red when a cherry-scented fragrance product is recommended, and yellow when a lemon-scented fragrance product is recommended. I can.

인공 지능망부(240)에서 이용되는 사용자 정보는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 사용자의 이용 공간 정보; 또는, 사용자의 생체 신호 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.User information used in the artificial intelligence network unit 240 includes profile information of a user; User's survey information; User's space information; Or, the user's bio-signal information; It characterized in that it comprises at least one of.

인공 지능망부(240)에서 이용되는 사용자의 이용 공간 정보는, 공간 정보 추출부(220)에서 추출된 정보로, 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 포함할 수 있다.The user's space information used in the artificial intelligence network unit 240 is information extracted from the spatial information extraction unit 220, and the use information of the space in which the fragrance product manufactured by the combination of the at least one fragrance raw material will be installed. ; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed.

인공 지능망부(240)에서 이용되는 사용자의 생체 신호 정보는, 생체 신호 특징값 추출부(230)로부터 추출된 생체 신호의 특징값으로, 심전도 데이터의 특징값은, 심박수, 심박 리듬의 규칙성, P파와 R파 사이의 간격, Q파와 T파 사이의 간격 등을 들 수 있다. The biosignal information of the user used in the artificial intelligence network unit 240 is a feature value of the biosignal extracted from the biosignal feature value extraction unit 230, and the feature value of the electrocardiogram data is the heart rate, the regularity of the heartbeat rhythm, The gap between the P wave and the R wave, the gap between the Q wave and the T wave, etc. are mentioned.

피드백부(250)는, 인공 지능망부(240)에서 추천된 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 해당 향기 제품에 대한 사용자로부터의 피드백 정보를 입력받는 역할을 한다. The feedback unit 250 serves to receive feedback information from a user for a corresponding fragrance product manufactured by mixing at least one fragrance raw material recommended by the artificial intelligence network unit 240.

구체적으로 사용자로부터의 피드백 정보는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 또는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.Specifically, the feedback information from the user may include a blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Or, color information related to the fragrance product to be finally blended; It characterized in that it comprises at least one of.

사용자로부터의 피드백 정보는, 인공 지능망부(240)의 교사 신호로 이용되게 된다.The feedback information from the user is used as a teacher signal of the artificial intelligence network unit 240.

즉, 교사 신호는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 또는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.That is, the teacher signal, the blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Or, color information related to the fragrance product to be finally blended; It may include at least one of.

본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 향기 추천 방법은, 상술한 본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 향기 추천 시스템(100)을 이용하므로, 별도의 설명이 없더라도 본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 향기 추천 시스템(100)의 모든 특징을 포함하고 있음은 물론이다.Since the fragrance recommending method according to the first preferred embodiment of the present invention uses the fragrance recommending system 100 according to the first preferred embodiment of the present invention described above, even if there is no separate description, the preferred first embodiment of the present invention It goes without saying that it includes all the features of the fragrance recommendation system 100 according to.

구체적으로 본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 향기 추천 방법은, 프로세서에 의해 실시되는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있다.Specifically, the fragrance recommendation method according to the first preferred embodiment of the present invention may be implemented in the form of a computer program executed by a processor.

본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 향기 추천 방법은, 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보를 이용하여, 다수의 향기 원료 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율, 최종 배합될 향기 제품의 농도 및 용량 정보, 그리고, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 추천하는 추천 단계;를 포함한다. The fragrance recommendation method according to the first preferred embodiment of the present invention uses user information and a plurality of fragrance raw material information to select at least one of a plurality of fragrance raw materials, and the blending ratio of the selected at least one fragrance raw material, and the final blending And a recommending step of recommending information on the concentration and volume of the fragrance product to be mixed, and color information related to the fragrance product to be finally blended.

추천 단계는, 인공 지능망을 이용하는 것을 특징으로 한다.The recommendation step is characterized by using an artificial intelligence network.

구체적으로, 인공 지능망의 입력 신호로는 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보가 사용되고, 인공 지능망은 사용자 맞춤으로 다수의 향기 원료를 배합하고, 농도를 조절하고, 배합된 제품의 용량을 추천하여 출력하게 된다. Specifically, as the input signal of the artificial intelligence network, user information and information on a number of scent raw materials are used, and the artificial intelligence network mixes a number of scent raw materials customized to the user, adjusts the concentration, and recommends and outputs the capacity of the compounded product. do.

아울러, 인공 지능망이 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것에 의해, 향기 제품과 어울리는 워머의 조명 또는 공간의 조명의 색상을 사용자가 선택할 수 있게 된다. 또는, 인공 지능망이, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것에 의해, 최종 배합될 향기 제품 자체에 색상을 추가할 수도 있다. 예를 들면, 라벤더 향의 향기 제품이 추천된 경우에는 보라색, 체리향의 향기 제품의 추천된 경우에는 빨간 색, 레몬향이 향기 제품이 추천된 경우에는 노란색이 인공 지능망에 의해 추천될 수 있다.In addition, as the artificial intelligence network further recommends color information related to the fragrance product to be finally blended, the user can select the lighting of the warmer or the lighting of the space that matches the fragrance product. Alternatively, the artificial intelligence network may add color to the fragrance product itself to be finally blended by further recommending color information related to the fragrance product to be blended. For example, purple when a lavender fragrance product is recommended, red when a cherry fragrance product is recommended, and yellow when a lemon fragrance product is recommended may be recommended by the artificial intelligence network.

추천 단계에서 사용되는, 사용자 정보는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 사용자의 생체 신호 정보; 또는, 사용자의 이용 공간 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.The user information, which is used in the recommendation step, includes profile information of the user; User's survey information; User's biosignal information; Or, the user's space information; It characterized in that it comprises at least one of.

인공 지능망에서 이용되는 사용자의 생체 신호 정보는, 사용자의 생체 신호 데이터를 직접 입력받거나, 생체 신호 데이터로부터 추출된 생체 정보의 특징값을 이용할 수도 있다. 예를 들면, 심전도 데이터의 특징값은, 심박수, 심박 리듬의 규칙성, P파와 R파 사이의 간격, Q파와 T파 사이의 간격 등을 들 수 있다. As the biosignal information of the user used in the artificial intelligence network, the biosignal data of the user may be directly input or a feature value of the biometric information extracted from the biosignal data may be used. For example, the characteristic values of the electrocardiogram data include a heart rate, a regularity of a heartbeat rhythm, an interval between a P wave and an R wave, an interval between a Q wave and a T wave, and the like.

사용자의 이용 공간 정보는, 해당 공간의 사진 이미지를 입력받을 수 있다. 아울러, 사용자의 이용 공간 정보는, 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 직접 이용할 수도 있다.As for the space information used by the user, a photographic image of the space may be input. In addition, the space information used by the user may include: usage information of a space in which a fragrance product manufactured by mixing the at least one fragrance raw material is installed; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed; may be used directly.

아울러, 인공 지능망은, 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 해당 향기 제품에 대한 사용자로부터의 피드백 정보를 교사 신호로 이용하는 것이 바람직하다. In addition, it is preferable that the artificial intelligence network uses, as a teacher signal, feedback information from a user for a corresponding fragrance product manufactured by mixing at least one fragrance raw material.

바람직하게는, 교사 신호는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 또는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the teacher signal is a blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Or, color information related to the fragrance product to be finally blended; It characterized in that it comprises at least one of.

본 발명의 바람직한 제 2 실시예에 따른 향기 추천 방법은, 상술한 본 발명의 바람직한 제 2 실시예에 따른 향기 추천 시스템(200)을 이용하므로, 별도의 설명이 없더라도 본 발명의 바람직한 제 2 실시예에 따른 향기 추천 시스템(200)의 모든 특징을 포함하고 있음은 물론이다.Since the fragrance recommending method according to the second preferred embodiment of the present invention uses the fragrance recommending system 200 according to the second preferred embodiment of the present invention described above, the second preferred embodiment of the present invention even if there is no separate description. It goes without saying that it includes all the features of the fragrance recommendation system 200 according to.

구체적으로 본 발명의 바람직한 제 2 실시예에 따른 향기 추천 방법은, 프로세서에 의해 실시되는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있다.Specifically, the fragrance recommendation method according to the second exemplary embodiment of the present invention may be implemented in the form of a computer program executed by a processor.

본 발명의 바람직한 제 2 실시예에 따른 향기 추천 방법은, 사용자의 생체 신호 데이터를 입력받아, 생체 신호의 특징값을 추출하는 생체 신호 특징값 추출 단계; 해당 공간의 사진 이미지를 이용하여, 사용자의 이용 공간 정보를 추출하는 공간 정보 추출 단계; 및 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보를 이용하여, 다수의 향기 원료 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율, 최종 배합될 향기 제품의 농도 및 용량 정보, 그리고, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 추천하는 추천 단계;를 포함한다. According to a second preferred embodiment of the present invention, a method for recommending a fragrance includes: extracting a biosignal feature value of receiving biosignal data from a user and extracting a feature value of the biosignal; A spatial information extraction step of extracting space information used by a user using the photographic image of the corresponding space; And user information and information on a plurality of fragrance raw materials, selecting at least one of a plurality of fragrance raw materials, mixing ratio of the selected at least one fragrance raw material, concentration and volume information of the fragrance product to be finally blended, and finally blending And a recommending step of recommending color information related to the fragrance product.

생체 신호 특징값 추출 단계는, 사용자의 심전도 데이터를 입력받아, 심전도 신호의 특징값을 추출하는 심전도 특징값 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The biosignal feature value extraction step includes an electrocardiogram feature value extraction step of receiving a user's electrocardiogram data and extracting a feature value of the electrocardiogram signal.

공간 정보 추출 단계에서 추출되는 사용자의 이용 공간 정보는, 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 포함하는 것이 바람직하다.The user's use space information extracted in the spatial information extraction step may include use information of a space in which a fragrance product manufactured by mixing the at least one fragrance raw material is installed; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed.

추천 단계는, 인공 지능망을 이용하는 것을 특징으로 한다.The recommendation step is characterized by using an artificial intelligence network.

구체적으로, 인공 지능망의 입력 신호로는 사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보가 사용되고, 인공 지능망은 사용자 맞춤으로 다수의 향기 원료를 배합하고, 농도를 조절하고, 배합된 제품의 용량을 추천하여 출력하게 된다. 아울러, 인공 지능망이 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것에 의해, 향기 제품과 어울리는 워머의 조명 또는 공간의 조명의 색상을 사용자가 선택할 수 있게 된다. 또는, 인공 지능망이, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보를 더 추천하는 것에 의해, 최종 배합될 향기 제품 자체에 색상을 추가할 수도 있다. 예를 들면, 라벤더 향의 향기 제품이 추천된 경우에는 보라색, 체리향의 향기 제품의 추천된 경우에는 빨간 색, 레몬향이 향기 제품이 추천된 경우에는 노란색이 인공 지능망에 의해 추천될 수 있다.Specifically, as the input signal of the artificial intelligence network, user information and information on a number of scent raw materials are used, and the artificial intelligence network mixes a number of scent raw materials customized to the user, adjusts the concentration, and recommends and outputs the capacity of the compounded product. do. In addition, as the artificial intelligence network further recommends color information related to the fragrance product to be finally blended, the user can select the lighting of the warmer or the lighting of the space that matches the fragrance product. Alternatively, the artificial intelligence network may add color to the fragrance product itself to be finally blended by further recommending color information related to the fragrance product to be blended. For example, purple when a lavender fragrance product is recommended, red when a cherry fragrance product is recommended, and yellow when a lemon fragrance product is recommended may be recommended by the artificial intelligence network.

추천 단계에서 사용되는, 사용자 정보는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 생체 신호 특징값 추출 단계에서 추출된 사용자의 생체 신호 정보; 또는, 공간 정보 추출 단계에서 추출된 사용자의 이용 공간 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.The user information, which is used in the recommendation step, includes profile information of the user; User's survey information; Biosignal information of the user extracted in the biosignal feature value extraction step; Or, the user's used space information extracted in the spatial information extraction step; It characterized in that it comprises at least one of.

아울러, 인공 지능망은, 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 해당 향기 제품에 대한 사용자로부터의 피드백 정보를 교사 신호로 이용하는 것이 바람직하다. In addition, it is preferable that the artificial intelligence network uses, as a teacher signal, feedback information from a user for a corresponding fragrance product manufactured by mixing at least one fragrance raw material.

바람직하게는, 교사 신호는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 또는, 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보; 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the teacher signal is a blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Or, color information related to the fragrance product to be finally blended; It characterized in that it comprises at least one of.

상술한 바와 같이, 본 발명의 향기 추천 시스템(100, 200) 및 그 추천 방법에 따르면, 사용자 특징을 고려하여 향기를 추천할 수 있음을 알 수 있다.As described above, according to the fragrance recommendation system 100 and 200 of the present invention and the recommendation method thereof, it can be seen that a fragrance can be recommended in consideration of user characteristics.

100, 200 : 향기 추천 시스템
110, 210 : 사용자 정보 입력부
220 : 공간 정보 추출부
230 : 생체 신호 특징값 추출부
140, 240 : 인공 지능망부
150, 250 : 피드백부100, 200: fragrance recommendation system
110, 210: user information input unit
220: spatial information extraction unit
230: biosignal feature value extraction unit
140, 240: artificial intelligence network
150, 250: feedback section

Claims (20)

향기 추천 시스템에 있어서,
사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보를 이용하여, 상기 다수의 향기 원료 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율을 추천하는 인공 지능망부;를 포함하되,
상기 사용자 정보는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 사용자의 생체 신호 정보; 및 사용자의 이용 공간 정보;를 포함하고,
상기 사용자의 이용 공간 정보는, 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 포함하고,
상기 인공 지능망부는, 최종 배합될 향기 제품의 농도 및 용량 정보; 및 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보;를 더 추천하고,
상기 인공 지능망부는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 해당 향기 제품에 대한 사용자로부터의 피드백 정보를 교사 신호로 이용하고,
상기 교사 신호는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 및 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보;를 포함하는 것을 특징으로 하는 향기 추천 시스템.In the fragrance recommendation system,
Including; an artificial intelligence network unit for selecting at least one of the plurality of fragrance raw materials and recommending a blending ratio of the selected at least one fragrance raw material using user information and a plurality of fragrance raw materials information,
The user information may include user profile information; User's survey information; User's biosignal information; And information on the space used by the user; and
The user's use space information may include information on use of a space in which a fragrance product manufactured by mixing the at least one fragrance raw material is installed; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed;
The artificial intelligence network unit, the concentration and capacity information of the fragrance product to be finally blended; And color information related to the fragrance product to be finally blended;
The artificial intelligence network unit uses feedback information from a user for a corresponding scent product manufactured by mixing at least one scent raw material as a teacher signal,
The teacher signal, the blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; And color information related to the fragrance product to be finally blended. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 향기 추천 시스템은,
해당 공간의 사진 이미지를 이용하여, 상기 이용 공간 정보를 추출하는 공간 정보 추출부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 향기 추천 시스템.The method of claim 1,
The fragrance recommendation system,
A fragrance recommendation system further comprising a; spatial information extracting unit for extracting the used space information by using the photographic image of the corresponding space. 제1항에 있어서,
상기 향기 추천 시스템은,
사용자의 생체 신호 데이터를 입력받아, 생체 신호의 특징값을 추출하는 생체 신호 특징값 추출부;를 더 포함하되,
상기 생체 신호 특징값 추출부는,
사용자의 심전도 데이터를 입력받아, 심전도 신호의 특징값을 추출하는 심전도 특징값 추출기;를 포함하는 것을 특징으로 하는 향기 추천 시스템.The method of claim 1,
The fragrance recommendation system,
Further comprising a; biosignal feature value extracting unit for receiving the biosignal data of the user and extracting the feature value of the biosignal,
The biosignal feature value extracting unit,
A fragrance recommendation system comprising: an electrocardiogram feature value extractor for receiving a user's electrocardiogram data and extracting a feature value of an electrocardiogram signal. 프로세서에 의해 실시되는 향기 추천 방법에 있어서,
사용자 정보 및 다수의 향기 원료 정보를 이용하여, 상기 다수의 향기 원료 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율을 추천하는 추천 단계;를 포함하되,
상기 추천 단계는,
인공 지능망을 이용하는 것을 특징으로 하고,
상기 사용자 정보는, 사용자의 프로필 정보; 사용자의 설문 정보; 사용자의 생체 신호 정보; 및 사용자의 이용 공간 정보;를 포함하고,
상기 사용자의 이용 공간 정보는, 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품이 설치될 공간의 용도 정보; 및 향기 제품이 설치될 공간의 크기 정보;를 포함하고,
상기 추천 단계는, 최종 배합될 향기 제품의 농도 및 용량 정보; 및 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보;를 더 추천하고,
상기 인공 지능망은, 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 해당 향기 제품에 대한 사용자로부터의 피드백 정보를 교사 신호로 이용하고,
상기 교사 신호는, 적어도 하나의 향기 원료의 배합 비율; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 농도 정보; 해당 적어도 하나의 향기 원료의 배합에 의해 제조된 향기 제품의 용량 정보; 및 최종 배합될 향기 제품과 관련된 색상 정보;를 포함하는 것을 특징으로 하는 향기 추천 방법.In the fragrance recommendation method carried out by the processor,
Including, by using user information and a plurality of fragrance raw material information, selecting at least one of the plurality of fragrance raw materials, and recommending a blending ratio of the selected at least one fragrance raw material;
The recommendation step,
It is characterized by using an artificial intelligence network,
The user information may include user profile information; User's survey information; User's biosignal information; And information on the space used by the user; and
The user's use space information may include information on use of a space in which a fragrance product manufactured by mixing the at least one fragrance raw material is installed; And information on the size of the space in which the fragrance product is to be installed;
The recommendation step may include information on the concentration and volume of the fragrance product to be finally blended; And color information related to the fragrance product to be finally blended;
The artificial intelligence network uses feedback information from a user for a corresponding scent product manufactured by mixing at least one scent raw material as a teacher signal,
The teacher signal, the blending ratio of at least one fragrance raw material; Concentration information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; Capacity information of the fragrance product produced by the blending of the at least one fragrance raw material; And color information related to the fragrance product to be finally blended. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제11항에 있어서,
상기 향기 추천 방법은,
해당 공간의 사진 이미지를 이용하여, 상기 이용 공간 정보를 추출하는 공간 정보 추출 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 향기 추천 방법.The method of claim 11,
The above fragrance recommendation method,
A method for recommending a fragrance, further comprising: a spatial information extraction step of extracting the used space information by using the photographic image of the corresponding space. 제11항에 있어서,
상기 향기 추천 방법은,
사용자의 생체 신호 데이터를 입력받아, 생체 신호의 특징값을 추출하는 생체 신호 특징값 추출 단계;를 더 포함하되,
상기 생체 신호 특징값 추출 단계는,
사용자의 심전도 데이터를 입력받아, 심전도 신호의 특징값을 추출하는 심전도 특징값 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 향기 추천 방법.The method of claim 11,
The above fragrance recommendation method,
The biosignal feature value extraction step of receiving the user's biosignal data and extracting the biosignal feature value; further comprising,
The biosignal feature value extraction step,
And an electrocardiogram feature value extraction step of receiving a user's electrocardiogram data and extracting a feature value of an electrocardiogram signal.
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