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KR20200102391A - An apparatus for providing additional pattern automatically based on reference patern and methos thereof - Google Patents

An apparatus for providing additional pattern automatically based on reference patern and methos thereof Download PDF

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Publication number
KR20200102391A
KR20200102391A KR1020200102466A KR20200102466A KR20200102391A KR 20200102391 A KR20200102391 A KR 20200102391A KR 1020200102466 A KR1020200102466 A KR 1020200102466A KR 20200102466 A KR20200102466 A KR 20200102466A KR 20200102391 A KR20200102391 A KR 20200102391A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pattern
reference pattern
product
vertex
vertices
Prior art date
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Withdrawn
Application number
KR1020200102466A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
정상두
서일근
박정현
곽형석
Original Assignee
카페24 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 카페24 주식회사 filed Critical 카페24 주식회사
Priority to KR1020200102466A priority Critical patent/KR20200102391A/en
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Abstract

의류 상품의 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법이 제공된다. 방법은, 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터를 입력받는 단계, 기준 패턴 영상 데이터를 기반으로 제 1 상품의 상품 분류를 결정하는 단계, 결정된 상품 분류에 따른 패턴 그레이딩 정보를 데이터베이스로부터 획득하는 단계 및 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터 및 패턴 그레이딩 정보를 기반으로 제 1 상품에 대한 추가 패턴 영상 데이터 - 추가 패턴은 기준 패턴과 상이한 크기를 가짐 - 를 생성하는 단계를 포함한다. A method of automatically providing additional patterns based on a reference pattern of a clothing product is provided. The method includes receiving reference pattern image data for a first product, determining a product classification of a first product based on the reference pattern image data, obtaining pattern grading information according to the determined product classification from a database, and And generating additional pattern image data for the first product-the additional pattern has a size different from the reference pattern-based on the reference pattern image data and the pattern grading information for the first product.

Description

기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법 및 장치{AN APPARATUS FOR PROVIDING ADDITIONAL PATTERN AUTOMATICALLY BASED ON REFERENCE PATERN AND METHOS THEREOF}Method and device for automatically providing additional patterns based on the reference pattern {AN APPARATUS FOR PROVIDING ADDITIONAL PATTERN AUTOMATICALLY BASED ON REFERENCE PATERN AND METHOS THEREOF}

본 발명은 의류를 포함하는 상품의 패턴에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 추가 패턴을 자동으로 제공하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a pattern of a product including clothing, and more particularly, to a method and apparatus for automatically providing an additional pattern.

일반적으로 의류는 디자이너가 의류를 디자인하면, 해당 의류에 대한 패턴을 제작하고, 패턴에 맞게 재단된 원단을 미싱 작업 등에 의해 결합하는 것에 의해 제작된다. 여기서, "패턴"이란 디자인된 의류를 생산하기 위하여 제작하는 옷의 평면도를 나타낸다. In general, when a designer designs clothing, clothing is produced by producing a pattern for the clothing and combining fabrics cut according to the pattern by a sewing machine or the like. Here, "pattern" refers to a plan view of clothes produced to produce designed clothes.

도 3 은 티셔츠에 대한 패턴의 예시도이다. 도 3 에 도시된 바와 같이, 예를 들어 티셔츠를 제작하기 위해서는 앞판, 뒷판, 소매와 같이 3 종류의 패턴을 제작하여, 패턴에 따라 재단된 원단을 결합시키는 과정이 요구된다. 티셔츠는 의류 상품 (이하, "상품" 이라고도 함) 의 한 가지 예시로서, 의류 상품은 티셔츠 이외에도 청바지, 스커트, 양복 등 많은 종류의 품목을 포함한다. 도 3 에 도시된 바와 같은 패턴을 전문적으로 제작하는 작업자들을 "패턴사"라고 한다. 3 is an exemplary diagram of a pattern for a T-shirt. As shown in FIG. 3, in order to manufacture a T-shirt, for example, it is required to produce three types of patterns such as a front plate, a back plate, and a sleeve, and to combine the cut fabrics according to the patterns. A t-shirt is an example of a clothing product (hereinafter, also referred to as a "goods"), and the clothing product includes many kinds of items such as jeans, skirts, and suits in addition to the t-shirt. Workers who professionally manufacture a pattern as shown in FIG. 3 are referred to as “pattern yarn”.

한편, 의류 제작자는 각각의 상품별로 기준 사이즈 (Size) 에 대한 패턴 (이하, "기준 패턴"이라고도 함) 을 먼저 제작하고, 이와 같은 기준 패턴을 이용하여 다양한 사이즈의 패턴을 추가한다. 이를 "추가 패턴 작업"이라고 하며, 이하, 추가된 다양한 사이즈의 패턴들을 "추가 패턴"이라고 한다. Meanwhile, a clothing manufacturer first produces a pattern for a reference size (hereinafter, also referred to as a “reference pattern”) for each product, and adds patterns of various sizes using the reference pattern. This is referred to as "additional pattern work", and hereinafter, patterns of various sizes added are referred to as "additional patterns".

이와 같은 추가 패턴 작업은 통상적으로 패턴사의 경험과 직관에 의한 수작업으로 이루어지므로, 패턴사의 숙련 정도와 개인의 능력 등이 작업 결과에 절대적인 영향을 미치게 된다. 따라서, 이와 같은 패턴사의 수작업을 통한 추가 패턴 작업은 결과물의 사이즈가 일정하지 않고 기대한 사이즈와의 오차가 발생할 수 있고, 제작할 사이즈가 추가될수록 작업 시간이 비례하여 늘어나게 되며, 그에 따라 관리 비용이 증가하고 제작 단가 역시 상승하여 해당 상품에 대한 시장 경쟁력이 약화될 수 있는 문제점이 있다. Since such additional pattern work is usually performed manually by the experience and intuition of the pattern company, the skill level of the pattern company and the ability of the individual have an absolute influence on the work result. Therefore, for the additional pattern work through manual work of the pattern company, the size of the result is not constant and an error from the expected size may occur, and as the size to be produced is added, the work time increases proportionally, and management cost increases accordingly. In addition, there is a problem that the production cost may also increase, which may weaken the market competitiveness of the product.

한국 등록특허공보 제10-1569670호 ("의류패턴 설계용 자 세트", 신승정)Korean Patent Publication No. 10-1569670 ("Clothing pattern design ruler set", Shin Seung-jung)

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 기준 패턴을 기반으로 해당 기준 패턴의 상품 분류를 결정하고 상품 분류에 대응하는 패턴 그레이딩 정보를 이용하여 추가 패턴을 자동으로 생성하여 제공할 수 있는 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법을 제공하는 것이다. An object of the present invention for solving the above-described problem is a reference pattern capable of automatically generating and providing an additional pattern using pattern grading information corresponding to the product classification and determining a product classification of the reference pattern based on the reference pattern It provides a method of automatically providing additional patterns based on.

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 기준 패턴을 기반으로 해당 기준 패턴의 상품 분류를 결정하고 상품 분류에 대응하는 패턴 그레이딩 정보를 이용하여 추가 패턴을 자동으로 생성하여 제공할 수 있는 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 장치를 제공하는 것이다. Another object of the present invention for solving the above-described problem is a criterion capable of automatically generating and providing an additional pattern by using the pattern grading information corresponding to the product classification and determining the product classification of the reference pattern based on the reference pattern It provides a device that automatically provides additional patterns based on the pattern.

다만, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.However, the problem to be solved of the present invention is not limited thereto, and may be variously extended without departing from the spirit and scope of the present invention.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법은, 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터를 입력받는 단계; 상기 기준 패턴 영상 데이터를 기반으로 상기 제 1 상품의 상품 분류를 결정하는 단계; 결정된 상기 상품 분류에 따른 패턴 그레이딩 정보를 데이터베이스로부터 획득하는 단계; 및 상기 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터 및 상기 패턴 그레이딩 정보를 기반으로 상기 제 1 상품에 대한 추가 패턴 영상 데이터 - 상기 추가 패턴은 상기 기준 패턴과 상이한 크기를 가짐 - 를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. In order to achieve the above object, a method for automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention includes: receiving reference pattern image data for a first product; Determining a product classification of the first product based on the reference pattern image data; Obtaining pattern grading information according to the determined product classification from a database; And generating additional pattern image data for the first product-the additional pattern has a different size from the reference pattern-based on the reference pattern image data for the first product and the pattern grading information. I can.

일 측면에 따르면, 상기 제 1 상품의 상품 분류를 결정하는 단계는, 기준 패턴 영상 데이터를 입력으로서, 상품 분류를 출력으로서 각각 포함하는 복수의 훈련 데이터들을 기반으로 인공 신경망을 훈련시켜 생성된 상품 분류 결정 모델에 의해 수행될 수 있다. According to an aspect, the determining of the product classification of the first product comprises: classifying a product generated by training an artificial neural network based on a plurality of training data each including reference pattern image data as input and product classification as output. It can be done by a decision model.

일 측면에 따르면, 상기 패턴 그레이딩 정보는, 상품 분류 정보; 상기 상품 분류에 따른 필수 구성 요소들에 대한 정보 - 상기 필수 구성 요소는 상기 상품 분류에 대한 패턴 생성을 위해 필수적인 수치 측정 항목들을 나타냄 - ; 및 상기 필수 구성 요소의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다. According to an aspect, the pattern grading information includes product classification information; Information on essential components according to the product classification-the essential components represent numerical measurement items essential for generating a pattern for the product classification -; And information on the number of the essential components.

일 측면에 따르면, 상기 상품 분류 정보는, 상의 및 하의를 포함하는 카테고리 정보; 및 긴팔, 반팔, 민소매, 긴바지 및 반바지를 포함하는 세부 상품 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to an aspect, the product classification information includes category information including a top and a bottom; And it may include at least one of detailed product information including long sleeves, short sleeves, sleeveless, long pants, and shorts.

일 측면에 따르면, 상기 추가 패턴 영상 데이터를 생성하는 단계는, 상기 기준 패턴 영상 데이터 내에서 상기 필수 구성 요소들에 각각 대응되는 부분들을 식별하는 단계; 식별된 상기 필수 구성 요소들 각각의 측정 기준이 되는 정점들을 이동시키는 단계; 및 이동된 상기 정점들 중 적어도 두 개를 연결하는 단계를 포함할 수 있다. According to an aspect, the generating of the additional pattern image data may include: identifying portions of the reference pattern image data that respectively correspond to the essential components; Moving vertices that become a measurement criterion for each of the identified essential components; And connecting at least two of the moved vertices.

일 측면에 따르면, 상기 패턴 그레이딩 정보는, 상기 필수 구성 요소들의 정점 이동 처리에 대한 우선 순위 정보를 더 포함하고, 상기 정점들을 이동시키는 단계는, 상기 우선 순위 정보를 기반으로 우선 순위가 앞선 필수 구성 요소의 측정 기준이 되는 정점들을 먼저 이동시킬 수 있다. According to an aspect, the pattern grading information further includes priority information for the vertex movement processing of the essential components, and the step of moving the vertices is a required configuration in which the priority precedes based on the priority information. The vertices that are the measurement criteria of the element can be moved first.

일 측면에 따르면, 상기 패턴 그레이딩 정보는, 상기 측정 기준이 되는 정점들 중 어느 두 개의 정점을 연결한 연결선이 직선인지 또는 곡선인지 여부에 대한 연결선 유형 정보를 더 포함하고, 상기 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 연결하는 단계는, 상기 연결선 유형 정보가 직선이라는 결정에 응답하여, 상기 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 직선으로 연결할 수 있다. According to an aspect, the pattern grading information further includes connection line type information on whether a connection line connecting any two vertices as a measurement reference is a straight line or a curved line, and among the moved vertices In the step of connecting at least two, in response to determining that the connection line type information is a straight line, at least two of the moved vertices may be connected in a straight line.

일 측면에 따르면, 상기 패턴 그레이딩 정보는, 상기 측정 기준이 되는 정점들 중 어느 두 개의 정점을 연결한 연결선이 직선인지 또는 곡선인지 여부에 대한 연결선 유형 정보를 더 포함하고, 상기 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 연결하는 단계는, 상기 연결선 유형 정보가 곡선이라는 결정에 응답하여, 이동 전의 정점을 연결한 곡선에 포함된 각각의 점들을 이동시키는 것에 의해 상기 이동된 정점들 중 적어도 두 개의 정점들을 연결하고, 상기 곡선에 포함된 각각의 점들에 대한 이동량은, 이동 전 곡선 양단의 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리에 대한 상기 제 1 정점과 상기 곡선에 포함된 점 사이의 거리의 비율을, 이동 후 곡선 양단의 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리에 적용하여 결정될 수 있다. According to an aspect, the pattern grading information further includes connection line type information on whether a connection line connecting any two vertices as a measurement reference is a straight line or a curved line, and among the moved vertices In the step of connecting at least two, in response to determining that the connection line type information is a curve, at least two of the moved vertices are moved by moving respective points included in the curve connecting the vertex before the movement. Connect, and the amount of movement for each of the points included in the curve is the ratio of the distance between the first vertex and the point included in the curve with respect to the distance between the first vertex and the second vertex at both ends of the curve before movement, After moving, it can be determined by applying the distance between the first and second vertices at both ends of the curve.

일 측면에 따르면, 상기 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리 및 상기 제 1 정점과 상기 곡선에 포함된 점 사이의 거리는, x 좌표 값 차이 및 y 좌표 값 차이 중 어느 하나를 기준으로 결정되고, 상기 이동량은 x 좌표 및 y 좌표에 대해 각각 결정될 수 있다. According to an aspect, the distance between the first vertex and the second vertex and the distance between the first vertex and the point included in the curve are determined based on any one of an x coordinate value difference and a y coordinate value difference, and the The amount of movement may be determined for the x coordinate and the y coordinate, respectively.

일 측면에 따르면, 상기 생성된 추가 패턴 영상 데이터를 dxf 형식의 파일로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다. According to an aspect, the step of providing the generated additional pattern image data as a dxf format file may be further included.

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 장치는, 상기 장치는 프로세서, 메모리 및 수신부를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 수신부를 이용하여 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터를 입력받고; 상기 기준 패턴 영상 데이터를 기반으로 상기 제 1 상품의 상품 분류를 결정하고; 결정된 상기 상품 분류에 따른 패턴 그레이딩 정보를 상기 메모리로부터 획득하고; 그리고 상기 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터 및 상기 패턴 그레이딩 정보를 기반으로 상기 제 1 상품에 대한 추가 패턴 영상 데이터 - 상기 추가 패턴은 상기 기준 패턴과 상이한 크기를 가짐 - 를 생성하도록 구성될 수 있다. An apparatus for automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to another embodiment of the present invention for solving the above-described problem includes a processor, a memory, and a receiving unit, and the processor, by using the receiving unit, Receiving reference pattern image data for a first product; Determining a product classification of the first product based on the reference pattern image data; Obtaining pattern grading information according to the determined product classification from the memory; And, based on the reference pattern image data for the first product and the pattern grading information, it may be configured to generate additional pattern image data for the first product-the additional pattern has a different size from the reference pattern. .

일 측면에 따르면, 상기 제 1 상품의 상품 분류를 결정하는 것은, 기준 패턴 영상 데이터를 입력으로서, 상품 분류를 출력으로서 각각 포함하는 복수의 훈련 데이터들을 기반으로 인공 신경망을 훈련시켜 생성된 상품 분류 결정 모델에 의해 수행될 수 있다. According to an aspect, determining the product classification of the first product includes: determining a product classification generated by training an artificial neural network based on a plurality of training data each including reference pattern image data as input and product classification as output. Can be done by model.

일 측면에 따르면, 상기 패턴 그레이딩 정보는, 상품 분류 정보; 상기 상품 분류에 따른 필수 구성 요소들에 대한 정보 - 상기 필수 구성 요소는 상기 상품 분류에 대한 패턴 생성을 위해 필수적인 수치 측정 항목들을 나타냄 - ; 및 상기 필수 구성 요소의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다. According to an aspect, the pattern grading information includes product classification information; Information on essential components according to the product classification-the essential components represent numerical measurement items essential for generating a pattern for the product classification -; And information on the number of the essential components.

일 측면에 따르면, 상기 상품 분류 정보는, 상의 및 하의를 포함하는 카테고리 정보; 및 긴팔, 반팔, 민소매, 긴바지 및 반바지를 포함하는 세부 상품 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to an aspect, the product classification information includes category information including a top and a bottom; And it may include at least one of detailed product information including long sleeves, short sleeves, sleeveless, long pants, and shorts.

일 측면에 따르면, 상기 추가 패턴 영상 데이터를 생성하는 것은, 상기 기준 패턴 영상 데이터 내에서 상기 필수 구성 요소들에 각각 대응되는 부분들을 식별하는 것; 식별된 상기 필수 구성 요소들 각각의 측정 기준이 되는 정점들을 이동시키는 것; 및 이동된 상기 정점들 중 적어도 두 개를 연결하는 것을 포함할 수 있다. According to an aspect, generating the additional pattern image data includes: identifying portions in the reference pattern image data that respectively correspond to the essential components; Moving vertices that are the measurement criteria of each of the identified essential components; And it may include connecting at least two of the moved vertices.

일 측면에 따르면, 상기 패턴 그레이딩 정보는, 상기 필수 구성 요소들의 정점 이동 처리에 대한 우선 순위 정보를 더 포함하고, 상기 정점들을 이동시키는 것은, 상기 우선 순위 정보를 기반으로 우선 순위가 앞선 필수 구성 요소의 측정 기준이 되는 정점들을 먼저 이동시킬 수 있다. According to an aspect, the pattern grading information further includes priority information for the vertex movement processing of the essential components, and moving the vertices is an essential component whose priority precedes based on the priority information. You can first move the vertices that are the measurement criteria of.

일 측면에 따르면, 상기 패턴 그레이딩 정보는, 상기 측정 기준이 되는 정점들 중 어느 두 개의 정점을 연결한 연결선이 직선인지 또는 곡선인지 여부에 대한 연결선 유형 정보를 더 포함하고, 상기 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 연결하는 것은, 상기 연결선 유형 정보가 직선이라는 결정에 응답하여, 상기 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 직선으로 연결할 수 있다. According to an aspect, the pattern grading information further includes connection line type information on whether a connection line connecting any two vertices as a measurement reference is a straight line or a curved line, and among the moved vertices Connecting at least two of them may connect at least two of the moved vertices with a straight line in response to a determination that the connection line type information is a straight line.

일 측면에 따르면, 상기 패턴 그레이딩 정보는, 상기 측정 기준이 되는 정점들 중 어느 두 개의 정점을 연결한 연결선이 직선인지 또는 곡선인지 여부에 대한 연결선 유형 정보를 더 포함하고, 상기 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 연결하는 것은, 상기 연결선 유형 정보가 곡선이라는 결정에 응답하여, 이동 전의 정점을 연결한 곡선에 포함된 각각의 점들을 이동시키는 것에 의해 상기 이동된 정점들 중 적어도 두 개의 정점들을 연결하고, 상기 곡선에 포함된 각각의 점들에 대한 이동량은, 이동 전 곡선 양단의 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리에 대한 상기 제 1 정점과 상기 곡선에 포함된 점 사이의 거리의 비율을, 이동 후 곡선 양단의 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리에 적용하여 결정될 수 있다. According to an aspect, the pattern grading information further includes connection line type information on whether a connection line connecting any two vertices as a measurement reference is a straight line or a curved line, and among the moved vertices Connecting at least two, in response to a determination that the connection line type information is a curve, connects at least two vertices of the moved vertices by moving respective points included in the curve connecting the vertex before movement. And, the amount of movement for each point included in the curve is the ratio of the distance between the first vertex and the point included in the curve to the distance between the first vertex and the second vertex at both ends of the curve before movement, Then, it can be determined by applying the distance between the first and second vertices at both ends of the curve.

일 측면에 따르면, 상기 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리 및 상기 제 1 정점과 상기 곡선에 포함된 점 사이의 거리는, x 좌표 값 차이 및 y 좌표 값 차이 중 어느 하나를 기준으로 결정되고, 상기 이동량은, x 좌표 및 y 좌표에 대해 각각 결정될 수 있다. According to an aspect, the distance between the first vertex and the second vertex and the distance between the first vertex and the point included in the curve are determined based on any one of an x coordinate value difference and a y coordinate value difference, and the The amount of movement may be determined for the x coordinate and the y coordinate, respectively.

일 측면에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 생성된 추가 패턴 영상 데이터를 dxf 형식의 파일로 제공하도록 더 구성될 수 있다. According to an aspect, the processor may be further configured to provide the generated additional pattern image data as a dxf format file.

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는, 프로세서 실행 가능한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 장치로서, 상기 명령어들은 의류 상품의 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하기 위한 명령어이며, 상기 명령어들은 상기 프로세서에 의해 실행 되었을 때, 상기 수신부를 이용하여 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터를 입력받고; 상기 기준 패턴 영상 데이터를 기반으로 상기 제 1 상품의 상품 분류를 결정하고; 결정된 상기 상품 분류에 따른 패턴 그레이딩 정보를 상기 메모리로부터 획득하고; 그리고 상기 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터 및 상기 패턴 그레이딩 정보를 기반으로 상기 제 1 상품에 대한 추가 패턴 영상 데이터 - 상기 추가 패턴은 상기 기준 패턴과 상이한 크기를 가짐 - 를 생성하도록 구성될 수 있다.A computer-readable storage medium according to another embodiment of the present invention for solving the above-described problem is a computer-readable device including processor-executable instructions, the instructions automatically generating an additional pattern based on a reference pattern of a clothing product. A command for providing, when the commands are executed by the processor, the reference pattern image data for the first product is input by using the receiving unit; Determining a product classification of the first product based on the reference pattern image data; Obtaining pattern grading information according to the determined product classification from the memory; And, based on the reference pattern image data for the first product and the pattern grading information, it may be configured to generate additional pattern image data for the first product-the additional pattern has a different size from the reference pattern. .

개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The disclosed technology can have the following effects. However, since it does not mean that a specific embodiment should include all of the following effects or only the following effects, it should not be understood that the scope of the rights of the disclosed technology is limited thereby.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법 및 장치에 따르면, 기준 패턴을 기반으로 해당 기준 패턴의 상품 분류를 결정하고 상품 분류에 대응하는 패턴 그레이딩 정보를 이용하여 추가 패턴을 자동으로 생성하여 제공할 수 있다. According to the method and apparatus for automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention described above, a product classification of a corresponding reference pattern is determined based on the reference pattern and pattern grading information corresponding to the product classification is provided. By using it, additional patterns can be automatically generated and provided.

따라서, 기준 패턴에 대한 생성 작업만 수행되면 패턴사의 숙련도나 능력에 구애받지 않고 자동으로 추가적인 사이즈에 대한 추가 패턴을 오차 없이 생성하는 것이 가능하다. 또한, 복수의 사이즈에 대한 추가 패턴 생성을 원할 경우에도 큰 작업 시간 증가 없이 패턴 생성이 가능하며, 관리비용 및 제작 단가를 절감하여 상품에 대한 시장 경쟁력까지 제고할 수 있다. Therefore, it is possible to automatically generate an additional pattern for an additional size without error, regardless of the skill level or ability of the pattern company, if only the creation work for the reference pattern is performed. In addition, even when it is desired to generate additional patterns for a plurality of sizes, it is possible to generate patterns without a large increase in working time, and it is possible to improve market competitiveness for products by reducing management and manufacturing costs.

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법의 흐름도이다.
도 2 는 도 1 의 추가 패턴 영상 데이터 생성 단계에 대한 상세 흐름도이다.
도 3 은 티셔츠에 대한 패턴의 예시도이다.
도 4 는 티셔츠에 대한 필수 구성 요소의 예시도이다.
도 5 는 티셔츠에 대한 추가 패턴 생성 결과물의 예시도이다.
도 6 은 상품 분류 결정 모델의 개념도이다.
도 7 은 구성 요소 식별 모델의 개념도이다.
도 8a 는 패턴에 포함된 곡선의 이동에 대한 예시도이다.
도 8b 는 두 정점 중 한 정점의 이동에 따른 곡선 이동의 예시도를 나타낸다.
도 9 는 기준 패턴의 입력에 대한 인터페이스의 예시도이다.
도 10 은 입력된 기준 패턴에 대한 구성요소 분석 결과에 대한 예시도이다.
도 11a 는 티셔츠의 앞판에 대한 기준 패턴 및 추가 패턴 결과물의 예시도이다.
도 11b 는 티셔츠의 뒷판에 대한 기준 패턴 및 추가 패턴 결과물의 예시도이다.
도 11c 는 티셔츠의 소매에 대한 기준 패턴 및 추가 패턴 결과물의 예시도이다.
도 12 는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
1 is a flowchart of a method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a detailed flowchart of a step of generating additional pattern image data of FIG. 1.
3 is an exemplary diagram of a pattern for a T-shirt.
4 is an exemplary diagram of essential components for a T-shirt.
5 is an exemplary diagram of a result of generating an additional pattern for a T-shirt.
6 is a conceptual diagram of a product classification determination model.
7 is a conceptual diagram of a component identification model.
8A is an exemplary diagram for movement of a curve included in a pattern.
8B shows an exemplary diagram of a curve movement according to the movement of one of two vertices.
9 is an exemplary diagram of an interface for input of a reference pattern.
10 is an exemplary diagram for a result of component analysis for an input reference pattern.
11A is an exemplary view of a reference pattern and an additional pattern result for the front plate of a T-shirt.
11B is an exemplary view of a reference pattern and an additional pattern result for the back plate of the T-shirt.
11C is an exemplary view of a reference pattern for a sleeve of a T-shirt and an additional pattern result.
12 is a block diagram showing the configuration of an apparatus for automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.In the present invention, various modifications may be made and various embodiments may be provided, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it is to be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms such as first and second may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. These terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, without departing from the scope of the present invention, a first element may be referred to as a second element, and similarly, a second element may be referred to as a first element. The term and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it is understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. Should be. On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in this application. Does not.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. In describing the present invention, in order to facilitate an overall understanding, the same reference numerals are used for the same elements in the drawings, and duplicate descriptions for the same elements are omitted.

앞서 살핀 바와 같이, 의류와 같은 상품을 위한 기준 패턴과 상이한 사이즈를 가지는 추가 패턴을 제작하는 작업은 통상적으로 패턴사의 경험과 직관에 의한 수작업으로 이루어지므로, 패턴사의 숙련 정도와 개인의 능력 등이 작업 결과에 절대적인 영향을 미치고, 결과물의 오차 발생 가능성이 있으며 작업 시간이 길어져, 관리 비용이 증가하고 제작 단가 역시 상승하여 해당 상품에 대한 시장 경쟁력이 약화될 수 있는 문제점이 있다. As mentioned earlier, the production of additional patterns having a size different from the standard pattern for products such as clothing is usually done by hand based on the experience and intuition of the pattern company, so the skill level of the pattern company and the individual's ability are required. There is a problem in that the market competitiveness of the product may be weakened due to the absolute influence on the result, the possibility of error in the result, the work time is lengthened, the management cost is increased, and the manufacturing cost is also increased.

본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법은, 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 기준 패턴을 기반으로 해당 기준 패턴의 상품 분류를 결정하고 상품 분류에 대응하는 패턴 그레이딩 정보를 이용하여 추가 패턴을 자동으로 생성하여 제공하도록 할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 종래에 상품에 대한 기준 패턴 제작 및 추가 패턴 작업을 패턴사가 수작업으로 진행하던 것과 달리, 기준 패턴을 기준으로 손쉽고 빠르게 원하는 추가 패턴 작업을 증가 또는 감소된 수치로 자동으로 제작할 수 있다. The method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention is to solve the above problem, and determines the product classification of the reference pattern based on the reference pattern and corresponds to the product classification. An additional pattern can be automatically generated and provided using pattern grading information. That is, according to an embodiment of the present invention, unlike the conventional pattern production and additional pattern work for a product manually performed by the pattern company, the desired additional pattern work is increased or decreased easily and quickly based on the reference pattern. Can be produced automatically.

도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법의 흐름도이다. 이하, 도 1 을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법에 대해서 보다 구체적으로 설명한다. 1 is a flowchart of a method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to FIG. 1.

도 1 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법은, 먼저 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터를 입력받는다 (단계 110). 기준 패턴은 일반적으로 패턴사에 의해 생성되며, 영상 데이터의 형태로 저장될 수 있다. 영상 데이터는 다양한 파일 형식을 가질 수 있으며 예를 들어 다양한 파일 형식은 png, jpg, dxf 형식을 포함할 수 있고, 이외에도 이미지 파일 포맷의 특정 종류에 제한되지 않을 수 있다. As shown in FIG. 1, in the method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention, first, reference pattern image data for a first product is input (step 110). The reference pattern is generally generated by a pattern yarn, and may be stored in the form of image data. The image data may have various file formats. For example, various file formats may include png, jpg, and dxf formats, and may not be limited to specific types of image file formats.

일 측면에 따르면, 기준 패턴의 영상 데이터는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법이 실행되는 컴퓨팅 디바이스에 포함되거나 직접 연결된 저장 장치로부터 입력될 수도 있고, 다른 측면에 따르면 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법이 실행되는 컴퓨팅 디바이스와 원격에 위치한 사용자 단말로부터 무선 또는 유선 통신망을 통해 입력될 수도 있다. According to an aspect, the image data of the reference pattern may be included in a computing device on which the method of automatically providing an additional pattern based on the reference pattern according to an embodiment of the present invention is executed, or may be input from a storage device directly connected, or According to an aspect, the method for automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention may be input through a wireless or wired communication network from a user terminal located remotely and a computing device on which the method is executed.

도 9 는 기준 패턴의 입력에 대한 인터페이스의 예시도이다. 도 9 에 예시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법에서의 기준 패턴 영상 데이터의 입력 (단계 110) 은 사용자로 하여금 기준 패턴 영상 데이터에 대한 선택 영역 (910) 을 활성화시키도록 하여, 선택 윈도우 (920) 에서 추가 패턴 작업을 수행하고자 하는 기준 패턴 영상 데이터를 선택하도록 할 수 있다. 9 is an exemplary diagram of an interface for input of a reference pattern. As illustrated in FIG. 9, inputting the reference pattern image data in the method for automatically providing an additional pattern based on the reference pattern according to an embodiment of the present invention (step 110) allows the user to By activating the selection area 910, the reference pattern image data to be subjected to the additional pattern operation may be selected in the selection window 920.

다시 도 1 을 참조하면, 입력된 기준 패턴 영상 데이터를 기반으로 제 1 상품의 상품 분류를 결정할 수 있다 (단계 120). 즉, 입력된 기준 패턴 영상 데이터를 기반으로, 입력된 기준 패턴 영상 데이터가 어떠한 상품 분류에 속하는 상품에 해당하는지 여부를 결정할 수 있다. Referring to FIG. 1 again, a product classification of the first product may be determined based on the input reference pattern image data (step 120). That is, based on the input reference pattern image data, it may be determined whether the input reference pattern image data corresponds to a product belonging to which product classification.

관련하여, 의류 상품은 예를 들어 상의 및 하의를 포함하는 카테고리로 먼저 분류될 수 있으며, 각각의 카테고리별로, 상의는 긴팔, 반팔, 민소매의 세부 상품으로 분류될 수 있고, 하의는 긴바지 및 반바지의 세부 상품으로 분류될 수 있다. 관련하여, 후술하는 바와 같이 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 생성하기 위해 필요한 패턴 그레이딩 정보는 특정 세부 상품에 대해서는 세부 상품별로 상이할 수 있고, 특정 세부 상품에 대해서는 그 상품이 속하는 카테고리에 따라 상이하고, 동일 카테고리 내에서는 상이한 세부 상품에 따라서도 동일할 수도 있다. 따라서, 상품 분류를 결정 (단계 120) 에 있어서는, 카테고리 및 세부 상품 중 적어도 하나를 결정하도록 구성될 수도 있다. In relation, clothing products may be first classified into categories including, for example, tops and bottoms, and for each category, tops may be classified into detailed products of long sleeves, short sleeves, and sleeveless, and bottoms are long pants and shorts. It can be classified into detailed products of Regarding, as described later, the pattern grading information required to generate an additional pattern based on a reference pattern may be different for a specific detailed product for each detailed product, and for a specific detailed product, it is different according to the category to which the product belongs. , It may be the same for different detailed products within the same category. Accordingly, in determining the product classification (step 120), it may be configured to determine at least one of a category and a detailed product.

여기서, 기준 패턴 영상 이미지에 대응하는 제 1 상품의 상품 분류를 결정 (단계 120) 하는 것은, 상품 분류 결정 모델에 의해 수행될 수 있다. 도 6 은 상품 분류 결정 모델의 개념도이다. 도 6 에 도시된 바와 같이, 상품 분류 결정 모델 (610) 은, 기준 패턴 영상 데이터를 입력으로서, 상품 분류를 출력으로서 각각 포함하는 복수의 훈련 데이터들을 기반으로 인공 신경망을 훈련시켜 생성된 것일 수 있다. 즉, 인공 신경망으로 이미 상품 분류를 알고 있는 기준 패턴 영상 이미지들을 트레이닝 세트로서 복수 개 제공하여, 인공 신경망에 기준 패턴 영상 이미지와 그에 따른 상품 분류의 연관 관계를 학습시킬 수 있다. 이와 같은 인공 신경망의 훈련 과정은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법이 수행되는 컴퓨팅 디바이스와 별개의 디바이스에 의해 수행될 수도 있고 동일한 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수도 있다. 또한, 생성된 상품 분류 결정 모델 (610) 역시, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법이 수행되는 컴퓨팅 디바이스의 저장 장치에 저장될 수도 있고, 별개의 컴퓨팅 디바이스에 존재하여 통신망을 통해 정보를 주고받도록 구성될 수도 있다. Here, determining the product classification of the first product corresponding to the reference pattern image image (step 120) may be performed by a product classification determination model. 6 is a conceptual diagram of a product classification determination model. As shown in FIG. 6, the product classification determination model 610 may be generated by training an artificial neural network based on a plurality of training data each including reference pattern image data as input and product classification as output. . That is, the artificial neural network may provide a plurality of reference pattern image images already known for product classification as a training set, and the artificial neural network may learn a correlation between the reference pattern image image and the product classification accordingly. The training process of such an artificial neural network may be performed by a device separate from the computing device on which the method of automatically providing an additional pattern based on the reference pattern according to an embodiment of the present invention is performed, or by the same computing device. May be. In addition, the generated product classification determination model 610 may also be stored in a storage device of a computing device in which a method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention is performed, or a separate computing It may be configured to exist in the device and send and receive information through a communication network.

상품 분류 결정 모델 (610) 을 사용함에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법은 사용자로부터 별도의 상품 분류에 대한 정보를 입력받지 않고서도 입력된 기준 패턴 영상 데이터의 상품 분류를 결정할 수 있어 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있다. According to the use of the product classification determination model 610, the method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention is an input criterion without receiving separate product classification information from a user. Product classification of pattern image data can be determined, thereby increasing user convenience.

다시 도 1 을 참조하면, 결정된 상품 분류를 기반으로, 해당 상품 분류에 따른 기준 패턴을 이용하여 추가 패턴 작업을 위해 필요한 패턴 그레이딩 정보를 데이터베이스로부터 획득할 수 있다 (단계 130). 하기의 표 1 은 패턴 그레이딩 정보의 예시도이다. Referring back to FIG. 1, based on the determined product classification, pattern grading information necessary for additional pattern work may be obtained from a database using a reference pattern according to the product classification (step 130). Table 1 below is an exemplary diagram of pattern grading information.

Figure pat00001
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기준 패턴을 기반으로 자동으로 추가 패턴을 생성하기 위해서는 각각의 상품 분류별로 필수적으로 요구되는 정보들이 존재한다. 일 측면에 따르면, 표 1 에 도시된 바와 같이, 패턴 그레이딩 정보는, 상품 분류 정보와, 상품 분류에 따른 필수 구성 요소들에 대한 정보, 필수 구성 요소의 개수에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. In order to automatically generate an additional pattern based on the reference pattern, there is information required for each product classification. According to an aspect, as shown in Table 1, the pattern grading information may include at least one of product classification information, information on essential components according to product classification, and information on the number of essential components. have.

먼저, 앞서 살핀 바와 같은 상품 분류와 관련하여, 상품 분류 정보는 카테고리 정보 및 세부 상품 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 표 1 에도 도시된 바와 같이, 필수 구성요소는 세부 상품에 따라 달라질 수도 있고, 카테고리에 따라 달라질 수도 있으므로, 상품 분류 정보는 결정된 세부 상품에 따라 카테고리에 대한 정보이거나 세부 상품에 대한 정보일 수 있다. 예를 들어, 카테고리가 "하의"일 경우 세부 상품이 "긴바지" 인지, "반바지"인지 여부에 무관하게 필수 구성요소는 동일하지만, 카테고리가 "상의"일 경우, 세부 상품이 "긴팔"이나 "반팔"인 경우와 "민소매"인 경우에는 필수 구성요소가 달라질 수 있다. 표 1 에 나타난 바와 같이, 카테고리 정보는 상의 및 하의를 포함할 수 있고, 세부 상품 정보는 긴팔, 반팔, 민소매, 긴바지 및 반바지를 포함할 수 있다. First, in relation to the classification of products as described above, the product classification information may include at least one of category information and detailed product information. As also shown in Table 1, since the essential component may vary according to a detailed product or a category, the product classification information may be information about a category or information about a detailed product according to the determined detailed product. For example, if the category is "Bottom", the required components are the same regardless of whether the detailed product is "long pants" or "shorts", but if the category is "top", the detailed product is "long sleeve" or In the case of "short sleeves" and "sleeveless", the essential components may be different. As shown in Table 1, category information may include tops and bottoms, and detailed product information may include long sleeves, short sleeves, sleeveless, long pants, and shorts.

여기서, 필수 구성 요소는 상기 상품 분류에 대한 패턴 생성을 위해 필수적인 수치 측정 항목들을 나타낸다. 각각의 상품에 대한 패턴을 생성하기 위해서는 각 상품마다 결정되어야 하는 수치 항목이 상이할 수 있다. 일 측면에 따르면, 표 1 에 나타난 바와 같이, "긴팔" 및 "반팔"에 대해서는 "1. 목 너비 2. 어깨너비 3. 앞판 총 기장 4. 가슴너비 5. 밑단너비 6. 소매 밑단너비 7. 소매너비 8. 소매 총 기장 9. 뒷판 총 기장"의 9 가지 수치에 대한 결정을 필요로 할 수 있다. 또한, "민소매"에 대해서는 "1. 목 너비 2. 어깨너비 3. 앞판 총 기장 4. 가슴너비 5. 밑단너비 6. 소매너비 7. 뒷판 총 기장"의 7 가지 수치에 대한 결정을 필요로 할 수 있다. 또한, "긴바지" 및 "반바지" 를 포함하는 "하의"에 대해서는 "1. 허리너비 2. 엉덩이너비 3. 허벅지너비 4. 밑위 높이 5. 바지 하단 밑단 너비 6. 바지 총 기장"의 6 가지 수치에 대한 결정을 필요로 할 수 있다. Here, the essential components represent numerical measurement items essential for generating a pattern for the product classification. In order to create a pattern for each product, numerical items that must be determined for each product may be different. According to one aspect, as shown in Table 1, for "long sleeve" and "short sleeve", "1. Neck width 2. Shoulder width 3. Front total length 4. Chest width 5. Hem width 6. Sleeve hem width 7. It may be necessary to determine the nine figures of "Sleeve Width 8. Sleeve Total Length 9. Back Panel Total Length". In addition, for "sleeveless", it is necessary to determine the 7 figures of "1. Neck width 2. Shoulder width 3. Total length of front panel 4. Chest width 5. Hem width 6. Sleeve width 7. Total length of back panel" I can. In addition, for "Bottom" including "Long Pants" and "Shorts", 6 types of "1. Waist width 2. Hip width 3. Thigh width 4. Rise height 5. Bottom hem width of pants 6. Total length of pants" You may need to decide on the numbers.

도 3 은 티셔츠에 대한 패턴의 예시도이다. 앞서 설명한 상품 분류 중 예를 들어 "긴팔" 및 "반팔"과 같은 티셔츠를 예시하면, 도 3 에 도시된 바와 같이 앞판 (3a), 뒷판(3b), 소매 (3c) 를 포함하는 3 장의 패턴에 대한 제작이 요구될 수 있다. 여기서, 소매 (3c) 는 동일한 패턴으로 양쪽을 재단하기 때문에 하나의 패턴 조각만 있어도 되며 소매는 반을 접어 앞판과 뒷판의 암홀 (armhole) 영역, 즉, 팔의 연결 부분에 박음질되도록 한다. 다만, 의류 디자인에 따라 양팔에 대해 상이한 패턴이 존재할 수도 있으며, 이러한 디자인의 패턴에 대해 4 장의 기준 패턴에 대한 추가 패턴 작업이 수행될 수도 있다. 3 is an exemplary diagram of a pattern for a T-shirt. Among the above-described product categories, for example, if a T-shirt such as "long sleeve" and "short sleeve" is illustrated, as shown in FIG. 3, the pattern of three sheets including the front plate 3a, the back plate 3b, and the sleeve 3c May be required. Here, since the sleeve 3c cuts both sides in the same pattern, only one pattern piece is required, and the sleeve is folded in half so that it is sewn into the armhole area of the front plate and the back plate, that is, the connecting part of the arm. However, depending on the clothing design, different patterns may exist for both arms, and an additional pattern operation for four reference patterns may be performed for the pattern of this design.

도 4 는 티셔츠에 대한 필수 구성 요소의 예시도이다. 도 3 과 같이, 상품 분류 중 예를 들어 "긴팔" 및 "반팔"과 같은 티셔츠를 예시하면, 티셔츠는 "1. 목 너비 2. 어깨너비 3. 앞판 총 기장 4. 가슴너비 5. 밑단너비 6. 소매 밑단너비 7. 소매너비 8. 소매 총 기장 9. 뒷판 총 기장"의 9 가지 수치를 필수 구성 요소로서 포함할 수 있으며, 티셔츠의 기준 패턴은 상기 "1. 목 너비 2. 어깨너비 3. 앞판 총 기장 4. 가슴너비 5. 밑단너비 6. 소매 밑단너비 7. 소매너비 8. 소매 총 기장 9. 뒷판 총 기장"의 9 가지 항목에 대한 수치들을 각각 포함할 수 있다. 하기의 표 2 는 도 4 의 티셔츠에 대한 필수 구성 요소 및 그 치수에 대한 정보의 예시도이다. 4 is an exemplary diagram of essential components for a T-shirt. As shown in FIG. 3, when a T-shirt such as "long sleeve" and "short sleeve" is illustrated among the product categories, the T-shirt is "1. Neck width 2. Shoulder width 3. Front total length 4. Chest width 5. Bottom width 6 Sleeve hem width 7. Sleeve width 8. Sleeve total length 9. Total length of the back panel" can include 9 figures as essential components, and the standard pattern of the T-shirt is "1. Neck width 2. Shoulder width 3." Total length of the front panel 4. Chest width 5. Hem width 6. Sleeve hem width 7. Sleeve width 8. Sleeve total length 9. Rear panel total length". Table 2 below is an exemplary view of information on essential components and dimensions of the T-shirt of FIG. 4.

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Figure pat00002

상기와 같이 기준 패턴에 대한 추가 패턴을 위해서는 대응되는 상품 분류에 대한 정보 및 각각의 상품 분류에 대한 필수 구성요소들에 대한 정보가 요구된다. 이러한 정보들을 포함하는 패턴 그레이딩 정보는 미리 정의되어 데이터베이스에 저장될 수 있다. 여기서, 데이터베이스는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법이 수행되는 컴퓨팅 디바이스의 메모리에 저장될 수도 있고, 별도의 디바이스에 저장되어 무선 또는 유선의 통신망을 통해 정보를 교환하도록 구성될 수도 있다. As described above, for an additional pattern to the reference pattern, information on the corresponding product classification and information on essential components for each product classification are required. Pattern grading information including such information may be predefined and stored in a database. Here, the database may be stored in a memory of a computing device in which the method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention is performed, or stored in a separate device through a wireless or wired communication network. It can also be configured to exchange information.

한편, 일 측면에 따르면, 패턴 그레이딩 정보는 필수 구성 요소들의 정점 이동 처리에 대한 우선 순위 정보, 필수 구성 요소들의 측정 기준이 되는 정점들 중 어느 두 개의 정점을 연결한 연결선이 직선인지 또는 곡선인지 여부에 대한 연결선 유형 정보 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다. 우선 순위 정보 및 연결선 유형 정보에 대해서는 본 명세서 내에서 후술된다. On the other hand, according to one aspect, the pattern grading information includes priority information for the vertex movement processing of essential components, whether a connecting line connecting any two vertices among the vertices used as a measurement criterion for essential components is a straight line or a curved line. It may further include at least one of connection line type information for. Priority information and connection line type information will be described later in this specification.

다시 도 1 을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법은, 이후 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터 및 패턴 그레이딩 정보를 기반으로 제 1 상품에 대한 추가 패턴 영상 데이터를 생성할 수 있다 (단계 140). 여기서, 추가 패턴은 기준 패턴과 상이한 크기를 가지는 패턴일 수 있다. 예를 들어, 의류 제작자는 긴팔, 반팔, 민소매, 긴바지, 반바지 다섯가지 상품의 패턴을 제작할 수 있으며, 기준 패턴 및 추가 패턴 작업에 있어서 스몰 (S 사이즈), 미디움 (M 사이즈) 및 라지 (L 사이즈) 등에 대한 패턴을 작업할 수 있다. 예를 들면, 패턴사가 기준 패턴으로서 제작한 미디움 사이즈에 대한 패턴을 입력 기준 패턴 영상 데이터로서 입력하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법은 해당 기준 패턴 영상 데이터가 어떤 상품 분류인지에 대해 결정하고, 해당 상품 분류에 따른 필수 구성 요소에 대한 정보를 포함하는 패턴 그레이딩 정보를 획득한 뒤, 이들을 기반으로 예를 들어 스몰 사이즈나 라지 사이즈에 대한 추가 패턴 작업을 자동으로 수행할 수 있다. Referring back to FIG. 1, the method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention is, afterwards, to a first product based on reference pattern image data and pattern grading information for a first product. It is possible to generate additional pattern image data for (step 140). Here, the additional pattern may be a pattern having a size different from that of the reference pattern. For example, apparel makers can create patterns for five products: long sleeves, short sleeves, sleeveless, long pants, and shorts, and small (S size), medium (M size) and large (L size) for standard patterns and additional patterns. You can work on patterns for size). For example, when a pattern for a medium size produced by a pattern company as a reference pattern is input as input reference pattern image data, a method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention is Determine which product classification the image data is, acquire pattern grading information including information on essential components according to the product classification, and then perform additional pattern work for, for example, small size or large size based on these Can be performed automatically.

도 2 는 도 1 의 추가 패턴 영상 데이터 생성 단계에 대한 상세 흐름도이다. 도 2 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법에 있어서, 추가 패턴 영상 데이터를 생성하는 것 (단계 140) 은 먼저 기준 패턴 영상 데이터 내에서 해당하는 상품 분류에 따른 필수 구성 요소들에 각각 대응되는 부분들을 식별할 수 있다 (단계 141). FIG. 2 is a detailed flowchart of a step of generating additional pattern image data of FIG. 1. As shown in FIG. 2, in the method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention, generating the additional pattern image data (step 140) is first performed in the reference pattern image data. Parts corresponding to the essential components according to the corresponding product classification can be identified in step 141.

도 10 은 입력된 기준 패턴에 대한 구성요소 분석 결과에 대한 예시도이다. 도 10 에 도시된 바와 같이, 복수의 상품 분류 중 티셔츠를 예시로 설명하면, 입력된 기준 패턴 영상 데이터를 기반으로 이전 단계에서 티셔츠로 상품 분류를 결정 (단계 120) 하고, 그에 상응하는 패턴 그레이딩 정보를 획득 (단계 130) 하였으므로, 입력된 기준 패턴 영상 데이터에 "1. 목 너비 2. 어깨너비 3. 앞판 총 기장 4. 가슴너비 5. 밑단너비 6. 소매 밑단너비 7. 소매너비 8. 소매 총 기장 9. 뒷판 총 기장"의 9 가지 필수 구성 요소가 존재한다는 정보가 확보된 상태일 수 있다. 필수 구성 요소에 대응되는 부분의 식별 단계 (단계 141) 에서는 티셔츠에 대한 앞판의 기준 패턴 영상 데이터 (1040) 에서 상기 필수 구성요소들에 각각 대응되는 부분들을 각각 식별 (예를 들어, 목 너비, 어깨너비, 앞판 총 기장, 가슴너비, 밑단 너비) 할 수 있다. 또한, 소매의 기준 패턴 영상 데이터 (1050) 에서 상기 필수 구성요소들에 각각 대응되는 부분들을 식별 (예를 들어, 소매 밑단 너비, 소매너비, 소매 총 기장) 할 수 있다. 또한, 뒷판의 기준 패턴 영상 데이터 (1060) 에서 상기 필수 구성요소들에 각각 대응되는 부분들을 식별 (예를 들어, 목 너비, 어깨너비, 뒷판 총 기장, 가슴너비, 밑단 너비) 할 수 있다.10 is an exemplary diagram for a result of component analysis for an input reference pattern. As illustrated in FIG. 10, when a T-shirt among a plurality of product classifications is described as an example, a product classification as a T-shirt in a previous step is determined based on the input reference pattern image data (step 120), and pattern grading information corresponding thereto Was acquired (step 130), the input reference pattern image data is "1. Neck width 2. Shoulder width 3. Front panel total length 4. Chest width 5. Hem width 6. Sleeve hem width 7. Sleeve width 8. Sleeve total It is possible that information has been obtained that the nine essential components of "Captain 9. Back Panel Total Badge" exist. In the identification step of the part corresponding to the essential component (step 141), the parts corresponding to the essential components in the reference pattern image data 1040 of the front panel of the T-shirt are respectively identified (e.g., neck width, shoulder Width, total length of front panel, chest width, hem width) can be done. In addition, portions corresponding to the essential elements in the reference pattern image data 1050 of the sleeve may be identified (eg, sleeve hem width, sleeve width, sleeve total length). In addition, portions corresponding to the essential elements in the reference pattern image data 1060 of the back plate may be identified (eg, neck width, shoulder width, total length of the back plate, chest width, and hem width).

한편, 각각의 필수 구성요소들은 측정 기준이 되는 두 개의 정점 (예를 들어, 각 필수 구성요소에 있어서 패턴의 좌측 또는 상측에 위치한 제 1 정점 및 패턴의 우측 또는 하측에 위치한 제 2 정점) 을 포함하고, 의류 제작을 위한 패턴은 상기 복수의 필수 구성요소들의 정점들 중 적어도 두 개의 점을 연결한 연결선들에 의해 이루어질 수 있다. 일 측면에 따르면, 필수 구성요소에 대응되는 부분의 식별 단계 (단계 141) 는 상기 필수 구성요소들의 복수의 정점들 중 어느 정점들이 서로 연결되는지 여부에 대한 정보 및 연결된 연결선이 직선인지 또는 곡선인지 여부를 결정하도록 구성될 수 있다. 도 10 을 참조하면, 연결선들은 곡선 (1041, 1051, 1061) 또는 직선 (1043, 1053, 1063) 일 수 있다. On the other hand, each essential component includes two vertices that are the measurement criteria (for example, a first vertex located on the left or upper side of the pattern and a second vertex located on the right or lower side of the pattern in each essential component) In addition, a pattern for fabricating clothes may be formed by connecting lines connecting at least two of the vertices of the plurality of essential components. According to one aspect, the step of identifying a part corresponding to an essential component (step 141) includes information on whether any of the plurality of vertices of the essential components are connected to each other, and whether the connected connection line is a straight line or a curved line. Can be configured to determine. Referring to FIG. 10, the connection lines may be curved lines 1041, 1051, 1061 or straight lines 1043, 1053, 1063.

예를 들어, 가슴 너비의 제 1 정점 및 밑단 너비의 제 1 정점이 서로 연결되고 연결선은 직선이라는 정보, 또는 어깨 너비의 제 1 정점 및 가슴 너비의 제 1 정점이 서로 연결되고 연결선은 곡선이라는 정보가 입력된 기준 패턴 영상 데이터에 대한 이미지 처리 또는 분석에 의해 획득될 수 있다. 다른 측면에 따르면, 전술한 바와 같이 패턴 그레이딩 정보가 연결선 유형 정보를 포함할 수 있고, 연결선 유형 정보는 복수의 필수 구성 요소들의 측정 기준이 되는 정점들 중 어느 두 개의 정점들이 연결되는지 여부에 대한 정보, 정점들을 연결한 연결선이 직선인지 또는 곡선인지 여부에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 측면에 따르면 상기와 같은 정보가 필수 구성요소에 대응되는 부분의 식별을 위해 더 사용될 수도 있다. For example, information that the first vertex of the chest width and the first vertex of the hem width are connected to each other and the connecting line is a straight line, or information that the first vertex of the shoulder width and the first vertex of the chest width are connected to each other and the connecting line is curved May be obtained by image processing or analysis of the input reference pattern image data. According to another aspect, as described above, the pattern grading information may include connection line type information, and the connection line type information is information on whether any two vertices are connected among vertices that are measurement criteria of a plurality of essential components. , It may include at least one of information on whether a connection line connecting the vertices is a straight line or a curved line. According to an aspect, the above information may be further used to identify a part corresponding to the essential component.

한편, 필수 구성요소에 대응되는 부분을 식별 (단계 141) 하는 것은, 구성 요소 식별 모델에 의해 수행될 수 있다. 도 7 은 구성 요소 식별 모델의 개념도이다. 도 7 에 도시된 바와 같이, 구성 요소 식별 모델 (710) 은, 기준 패턴 영상 데이터의 적어도 일부를 입력으로서, 대응되는 필수 구성 요소를 출력으로서 각각 포함하는 복수의 훈련 데이터들을 기반으로 인공 신경망을 훈련시켜 생성된 것일 수 있다. 즉, 인공 신경망으로 이미 대응되는 필수 구성 요소를 알고 있는 기준 패턴 영상 이미지의 적어도 일부를 트레이닝 세트로서 복수 개 제공하여, 인공 신경망에 기준 패턴 영상 이미지의 일부와 그에 대응하는 필수 구성 요소 사이의 연관 관계를 학습시킬 수 있다. 이와 같은 인공 신경망의 훈련 과정은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법이 수행되는 컴퓨팅 디바이스와 별개의 디바이스에 의해 수행될 수도 있고 동일한 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수도 있다. 또한, 생성된 구성 요소 식별 모델 (710) 역시, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법이 수행되는 컴퓨팅 디바이스의 저장 장치에 저장될 수도 있고, 별개의 컴퓨팅 디바이스에 존재하여 통신망을 통해 정보를 주고받도록 구성될 수도 있다. Meanwhile, identifying a part corresponding to the essential component (step 141) may be performed by the component identification model. 7 is a conceptual diagram of a component identification model. As shown in FIG. 7, the component identification model 710 trains an artificial neural network based on a plurality of training data each including at least a part of the reference pattern image data as an input and a corresponding essential component as an output. It may be created by doing. In other words, by providing a plurality of reference pattern image images that already know the essential components corresponding to the artificial neural network as a training set, the association between a part of the reference pattern image image and the corresponding essential components to the artificial neural network Can be learned. The training process of such an artificial neural network may be performed by a device separate from the computing device on which the method of automatically providing an additional pattern based on the reference pattern according to an embodiment of the present invention is performed, or by the same computing device. May be. In addition, the generated component identification model 710 may also be stored in a storage device of a computing device in which a method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention is performed, or a separate computing It may be configured to exist in the device and send and receive information through a communication network.

구성 요소 식별 모델 (710) 을 사용함에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법은 사용자가 입력된 기준 패턴의 영상 데이터 내에서 특정 부분에 대해서 직접 대응되는 필수 구성 요소임을 입력하도록 하지 않고서도 입력된 기준 패턴 영상 데이터 내의 각 부분들이 어느 필수 구성요소에 해당되는지 여부를 결정할 수 있어 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있다. By using the component identification model 710, the method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention directly corresponds to a specific part in the image data of the reference pattern input by the user. The user's convenience can be increased because it is possible to determine which essential component each part in the input reference pattern image data corresponds to without being inputted as an essential component.

한편, 도 10 을 다시 참조하면, 입력된 기준 패턴 이미지 영상에 대한 대응되는 필수 구성요소의 부분 식별 (단계 141) 이 완료되면, 식별 결과를 포함한 분석 결과를 사용자가 인지할 수 있도록 출력할 수 있다. 여기서, 사용자에게는 결정된 상품 분류에 대한 정보 (1010) 가 표시될 수 있고, 분류가 잘못된 경우 사용자가 직접 변경하도록 할 수도 있다. 한편, 추가 패턴을 생성하고자 하는 사이즈에 대한 선택 영역 (1020) 을 통해, 사용자는 모든 사이즈에 대한 그레이딩을 수행할지, 또는 예를 들어 스몰, 미디엄, 라지에 대해서만 그레이딩을 수행할지 여부를 결정하도록 할 수 있다. 변경 수치 설정 영역 (1030) 에서는 각각의 사이즈별로 수치를 증가 또는 감소시키는 변경량을 설정하도록 할 수 있다. Meanwhile, referring again to FIG. 10, when partial identification of a corresponding essential component for the input reference pattern image image (step 141) is completed, an analysis result including the identification result may be output so that the user can recognize it. . Here, the user may be presented with information 1010 on the determined product classification, and if the classification is incorrect, the user may change it directly. On the other hand, through the selection area 1020 for the size for which the additional pattern is to be generated, the user can decide whether to perform grading for all sizes or, for example, only small, medium, and large. I can. In the change value setting area 1030, a change amount for increasing or decreasing a value for each size may be set.

다시 도 2 를 참조하면, 추가 패턴 영상 데이터를 생성하는 것 (단계 140) 은 대응되는 필수 구성 요소의 식별 이후 식별된 필수 구성 요소들 각각의 측정 기준이 되는 정점들을 이동시킬 수 있다 (단계 143). 즉, 식별된 필수 구성 요소들 각각의 수치를 증가시키도록 측정 기준이 되는 정점들을 이동시키거나, 식별된 필수 구성 요소들 각각의 수치를 감소시키도록 측정 기준이 되는 정점들을 이동시킬 수 있다. Referring to FIG. 2 again, generating additional pattern image data (step 140) may move vertices serving as measurement criteria for each of the identified essential components after identification of the corresponding essential component (step 143). . That is, the vertices serving as the measurement reference may be moved to increase the value of each of the identified essential elements, or the vertices serving as the measurement reference may be moved to decrease the value of each of the identified essential elements.

도 5 는 티셔츠에 대한 추가 패턴 생성 결과물의 예시도이다. 도 5 에 도시된 바와 같이, 각 필수 구성 요소는 두 개 이상의 정점으로 구성되어 있으며, 필수 구성 요소의 한개의 정점씩 순차적으로 이동시키는 것에 의해 사이즈를 증가 또는 감소시킬 수 있다. 도 5 에 도시된 바와 같이, 예를 들어 티셔츠의 기준 패턴에 대한 추가 패턴 작업을 기준으로 설명하면, 도 5의 5a 와 같은 절차를 거쳐 M 사이즈에 대한 패턴 (5b) 을 기반으로 L 사이즈의 추가 패턴 (5c) 을 생성할 수 있다. 한편, 도 5의 5a 에 도시된 바와 같이, 필수 구성 요소의 측정 기준이 되는 정점들의 이동 처리에 대해서는 우선 순위가 존재할 수 있다. 5 is an exemplary diagram of a result of generating an additional pattern for a T-shirt. As shown in FIG. 5, each essential component is composed of two or more vertices, and the size can be increased or decreased by sequentially moving one vertex of the essential component. As shown in FIG. 5, for example, when describing based on the additional pattern work for the reference pattern of the T-shirt, the addition of the L size based on the pattern 5b for the M size through the same procedure as 5a of FIG. 5 The pattern (5c) can be created. On the other hand, as shown in 5A of FIG. 5, priority may exist for the movement processing of vertices, which is a measurement standard of an essential component.

예를 들어, 앞판의 기준 패턴에 대해서는 "1) 목 너비 → 2) 어깨너비 → 3) 가슴너비 → 4) 밑단너비 → 5)목 높이 → 6) 앞판 총 기장"의 순서대로 필수 구성 요소의 측정 기준이 되는 정점들을 이동시킬 수 있다. 여기서, "목 높이"는 "목 너비"를 나타내는 필수 구성 요소 (도 4 의 41) 로부터 "앞판 총 기장"의 목에 붙어 있는 점 (도 4 의 43 의 상부 정점) 까지를 직각으로 연결한 선의 길이를 나타낼 수 있다. For example, for the reference pattern of the front panel, measure the required components in the order of "1) Neck width → 2) Shoulder width → 3) Chest width → 4) Hem width → 5) Neck height → 6) Total length of the front panel. Reference vertices can be moved. Here, "neck height" is a line that connects at a right angle from an essential component representing "neck width" (41 in FIG. 4) to a point attached to the neck of "front plate total length" (upper vertex in 43 in FIG. 4) Can indicate the length.

이어서, 뒷판의 기준 패턴에 대해서는 "1) 목 너비 → 2) 어깨너비 → 3) 가슴너비 → 4) 밑단너비 → 5) 뒷판 총 기장"의 순서대로 필수 구성 요소의 측정 기준이 되는 정점들을 이동시킬 수 있다. Next, for the reference pattern of the back panel, the vertices, which are the measurement criteria of essential components, can be moved in the order of "1) neck width → 2) shoulder width → 3) chest width → 4) hem width → 5) total length of the back panel. I can.

또한, 소매의 기준 패턴에 대해서는 "1) 소매너비 → 2) 소매 밑단너비 → 3) 소매 총 기장 → 4) 소매 암홀(armhole) 반 길이"의 순서대로 필수 구성요소의 측정 기준이 되는 정점들을 이동시킬 수 있다. In addition, for the reference pattern of the sleeve, the vertices, which are the measurement criteria of essential components, are moved in the order of "1) sleeve width → 2) sleeve hem width → 3) total sleeve length → 4) half armhole length. I can make it.

일 측면에 따르면, 전술한 패턴 그레이딩 정보는, 필수 구성 요소들의 정점 이동 처리에 대한 우선 순위 정보를 더 포함하고, 정점들을 이동시키는 단계 (단계 143) 는, 패턴 그레이딩 정보에 포함된 우선 순위 정보를 기반으로 우선 순위가 앞선 필수 구성 요소의 측정 기준이 되는 정점들을 먼저 이동시키도록 구성될 수 있다. According to an aspect, the above-described pattern grading information further includes priority information for the vertex movement processing of essential components, and the step of moving the vertices (step 143) includes priority information included in the pattern grading information. Based on the priority, it may be configured to first move the vertices, which are the measurement criteria of the preceding essential component.

한편, 예를 들어 M 사이즈에서 L 사이즈로 변경하기 위해 각 필수 구성 요소의 수치가 1 cm 증가가 필요하다고 할 때, M 사이즈의 기준 패턴을 기준으로 생성된 L 사이즈 추가 패턴 작업 결과물은 도 5 와 같다. 예를 들어, 목 너비, 어깨너비, 가슴너비, 밑단 너비의 네 필수 구성 요소에 대해서는 각 필수 구성 요소의 측정 기준이 되는 정점들을 제 1 정점을 왼쪽으로 0.5 cm 씩 이동시키고, 제 2 정점들을 오른쪽으로 0.5 cm 씩 이동시켜 각각 0.5 cm 씩 필수 구성 요소의 수치를 증가시키도록 할 수 있다. 나아가, 목 높이 및 앞판 총 기장 두 가지에 대해서는 하방으로 측정 기준이 되는 정점들을 이동시켜 각각 1 cm 씩 y 좌표가 증가되도록 할 수 있다. 일 측면에 따르면, 그레이딩을 위한 필수 구성 요소인 "앞판 총기장"과 옷의 수치를 계산하기 위한 "총기장"은 길이를 계산하는 방법이 상이할 수 있고 그레이딩을 위해 "총기장"을 1 cm 증가시킬 경우, "앞판 총기장 (도 4 의 43)"의 하부 정점을 하방으로 1 cm 이동시키고, "목 높이"의 하부 정점이자 "앞판 총기장"의 상부 정점인 점을 역시 하방으로 1 cm 이동시켜, 결과적으로 "총기장"은 1 cm 증가하지만 "앞판 총기장"은 변동되지 않도록 할 수 있다. On the other hand, for example, when it is said that the value of each essential component needs to increase by 1 cm in order to change from M size to L size, the result of the L size addition pattern work generated based on the reference pattern of M size is shown in FIG. same. For example, for four essential components of neck width, shoulder width, chest width, and hem width, the vertices that are the measurement criteria for each essential component are moved 0.5 cm from the first vertex to the left, and the second vertices are moved to the right. You can increase the value of the essential component by 0.5 cm each by moving it by 0.5 cm. Furthermore, for both the height of the neck and the total length of the front plate, the y-coordinates can be increased by 1 cm by moving the vertices as the measurement reference downward. According to one aspect, the "front gun length", which is a prerequisite for grading, and the "gun length" for calculating the number of clothes, may have different methods of calculating the length, and the "gun length" for grading is 1 cm. When increasing, the lower vertex of the "front gun length (43 in Fig. 4)" is moved 1 cm downward, and the lower vertex of the "neck height" and the upper vertex of the "front gun length" is also 1 cm downward. By moving, it is possible to increase the "firearm length" by 1 cm as a result, but keep the "front gun length" unchanged.

다시 도 2 를 참조하면, 추가 패턴 영상 데이터를 생성하는 것 (단계 140) 은 필수 구성 요소들의 각각의 측정 기준이 되는 정점들의 이동 이후 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 연결할 수 있다 (단계 145). 앞서 입력된 기준 패턴 이미지 영상에 대한 대응되는 필수 구성요소의 부분 식별 (단계 141) 에서 언급한 바와 같이, 필수 구성 요소들의 측정 기준이 되는 정점들 중 어느 두 개의 정점이 연결되는지 여부, 또한 연결된 정점이 직선인지 또는 곡선인지 여부에 대한 정보는 기준 패턴 영상 데이터에 대한 분석을 통해 획득되거나, 또는 패턴 그레이딩 정보에 포함되어 제공될 수 있다. Referring to FIG. 2 again, generating additional pattern image data (step 140) may connect at least two of the moved vertices after movement of the vertices, which are measurement criteria for each of the essential components (step 145). . As mentioned in the partial identification of the corresponding essential component for the previously input reference pattern image image (step 141), which two of the vertices that are the measurement criteria of the essential components are connected, and the connected vertex Information on whether this is a straight line or a curved line may be obtained through analysis of the reference pattern image data, or may be provided by being included in the pattern grading information.

일 측면에 따라, 패턴 그레이딩 정보에 포함된 측정 기준이 되는 정점들 중 어느 두 개의 정점을 연결한 연결선이 직선인지 또는 곡선인지 여부에 대한 연결선 유형 정보에 따라, 연결선 유형 정보가 직선이라고 결정되면, 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 연결하는 단계 (단계 145) 는, 대상이 되는 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 직선으로 연결할 수 있다. 예를 들어, 도 5 에 도시된 바와 같이 가슴너비의 제 1 정점과 밑단너비의 제 1 정점을 직선으로 연결할 수 있다. According to one aspect, if the connection line type information is determined to be a straight line, according to the connection line type information on whether the connection line connecting any two vertices is a straight line or a curved line among the vertices used as a measurement standard included in the pattern grading information, In the step of connecting at least two of the moved vertices (step 145), at least two of the moved vertices as a target may be connected in a straight line. For example, as shown in FIG. 5, the first vertex of the chest width and the first vertex of the hem width may be connected in a straight line.

일 측면에 따라, 연결선 유형 정보에 따라 특정 두 정점을 연결한 연결선이 곡선이라고 결정되면, 이동된 정점들 중 적어도 두 개를 연결하는 단계 (단계 145) 는, 이동 전의 정점을 연결한 곡선에 포함된 각각의 점들을 이동시키는 것에 의해 상기 이동된 정점들 중 적어도 두 개의 정점들을 연결할 수 있다. 도 5 에 도시된 바와 같은 티셔츠의 패턴을 예를 들면, 목너비의 제 1 정점과 제 2 정점을 잇는 목선과, 어깨너비의 제 1 정점과 가슴너비의 제 1 정점 또는 어깨너비의 제 2 정점과 가슴너비의 제 2 정점을 잇는 암홀 영역은 곡선으로 이루어질 수 있다. 이와 같은 곡선 영역은, 이동 전의 곡선에 포함되어 있는 각각의 점들을, 이동 전의 측정 기준이 되는 정점들에서의 거리 관계와 비례하여 이동 후의 측정 기준이 되는 정점들 사이로 이동시키는 것에 의해, 결과적으로 이동 후의 측정 기준이 되는 정점들을 곡선 형태로 연결할 수 있다. According to one aspect, if it is determined that the connecting line connecting the two specific vertices is a curve according to the connecting line type information, the step of connecting at least two of the moved vertices (step 145) is included in the curve connecting the vertices before the movement. At least two of the moved vertices may be connected by moving the respective points. The pattern of the T-shirt as shown in FIG. 5 is, for example, a neckline connecting a first vertex and a second vertex of neck width, a first vertex of shoulder width and a first vertex of chest width, or a second vertex of shoulder width. The armhole area connecting the second vertex of the chest width and the chest width may be formed in a curved shape. In such a curved area, each point included in the curve before movement is moved between the vertices used as the measurement standard after movement in proportion to the distance relationship between the vertices used as the measurement standard before movement. The vertices, which are the later measurement criteria, can be connected in a curved form.

일 측면에 따르면, 곡선에 포함된 각각의 점들에 대한 이동량은, 이동 전 곡선 양단의 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리에 대한 상기 제 1 정점과 상기 곡선에 포함된 점 사이의 거리의 비율을, 이동 후 곡선 양단의 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리에 적용하여 결정할 수 있다. 즉, 이동 전의 곡선에 포함된 점을 I 점, 이동 후의 곡선에 포함된 I 점이 이동한 점을 I' 점이라고 할 때, 이동 전 곡선 양단의 점 중 "제 1 정점에서부터 I 점까지의 거리"의 "I 점으로부터 제 2 정점까지의 거리"에 대한 비율을 기반으로, "이동 후의 제 1 정점으로부터 I' 점까지의 거리"의 "I' 점으로부터 이동 후의 제 2 정점까지의 거리"에 대한 비율을 유지하도록 I' 점의 위치가 결정될 수 있다. According to one aspect, the amount of movement for each point included in the curve is the ratio of the distance between the first vertex and the point included in the curve to the distance between the first vertex and the second vertex at both ends of the curve before movement. , After moving, it can be determined by applying the distance between the first and second vertices of both ends of the curve. In other words, when the point included in the curve before movement is I point, and the point where the I point included in the curve after movement is moved is I'point, among the points at both ends of the curve before movement, "the distance from the first vertex to the point I" Based on the ratio of "distance from point I to second vertex" of "distance from first vertex to point I'after moving" for "distance from point I to second vertex after moving" The location of the I'point can be determined to maintain the ratio.

여기서, 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리 및 상기 제 1 정점과 상기 곡선에 포함된 점 사이의 거리는, x 좌표 값 차이 및 y 좌표 값 차이 중 어느 하나를 기준으로 결정될 수 있다. 제 1 정점과 제 2 정점은 곡선으로 연결되어 있으므로, I 점은 제 1 정점과 제 2 정점을 지나는 직선에 위치하지 않는다. 따라서, 예를 들어, x 좌표 차이를 기준을 할 때, 제 1 정점과 제 2 정점 간의 거리는 양 정점 간의 x 좌표 값 차이로 결정될 수 있고, 제 1 정점과 곡선에 포함된 I 점 사이의 거리는 양 점 간의 x 좌표 값 차이로서 결정될 수 있다. 다른 측면에 따르면, y 좌표 차이를 기준으로 두 거리의 비율을 결정할 수 있다. 여기서, 도 8b 의 (a) 에 도시된 바와 같이, x 좌표를 기준으로 판단했을 때 제 1 정점 (A) 의 x 좌표 값과 제 2 정점 (B) 의 x 좌표 값 사이에 I1 점의 x 좌표가 위치하지 않았을 경우에는, 제 1 정점 (A) 과 제 2 정점 (B) 간의 거리는 두 정점의 y 좌표 값의 차이로 결정될 수 있고, 제 1 정점 (A) 과 I1 점 사이의 거리는 제 1 정점 (A) 과 I1 점 사이의 y 좌표 값의 차이로 결정되어 두 거리 간의 비율을 결정할 수 있다. 반대로, 도 8b 의 (b) 에 도시된 바와 같이, y 좌표를 기준으로 판단했을 때 제 1 정점 (A) 의 y 좌표 값과 제 2 정점 (B) 의 y 좌표 값 사이에 I2 점의 y 좌표가 위치하지 않았을 경우에는, 제 1 정점 (A) 과 제 2 정점 (B) 간의 거리는 두 정점의 x 좌표 값의 차이로 결정될 수 있고, 제 1 정점과 I2 점 사이의 거리는 제 1 정점 (A) 과 I2 점 사이의 x 좌표 값의 차이로 결정되어 두 거리 간의 비율을 결정할 수 있다. 도 8b 와 달리, I 점의 x 좌표 값 및 y 좌표 값이 모두 제 1 정점 (A) 과 제 2 정점 (B) 각각의 x 좌표 및 y 좌표 값 이내에 위치할 경우에는 y 좌표를 기준으로 하는 거리의 비율 및 x 좌표를 기준으로 하는 거리의 비율 중 임의의 비율을 사용할 수도 있고, 미리 결정된 어느 하나의 좌표 값 차이에 대한 비율을 사용하도록 구성될 수도 있다. Here, the distance between the first vertex and the second vertex and the distance between the first vertex and the point included in the curve may be determined based on one of an x coordinate value difference and a y coordinate value difference. Since the first vertex and the second vertex are connected by a curved line, the I point is not located on a straight line passing through the first and second vertices. Therefore, for example, based on the x-coordinate difference, the distance between the first vertex and the second vertex may be determined as the difference in the x-coordinate value between both vertices, and the distance between the first vertex and the point I included in the curve is positive It can be determined as a difference in x-coordinate values between points. According to another aspect, the ratio of the two distances may be determined based on the y-coordinate difference. Here, when it is determined based on the x coordinate of the first vertex (A) x-coordinate value and the second vertex I 1 point between the x-coordinate of the (B) of x as shown in Figure 8b (a) When the coordinates are not located, the distance between the first vertex (A) and the second vertex (B) may be determined by the difference between the y coordinate values of the two vertices, and the distance between the first vertex (A) and the point I 1 is zero. It is determined by the difference in the y-coordinate value between 1 vertex (A) and 1 point, so that the ratio between the two distances can be determined. On the other hand, as shown in Fig.'S 8b (b), when it is determined based on the y coordinate the first vertex (A) of the y-coordinate value and a second peak (B) of the y-coordinate between the values I y of the two points When the coordinates are not located, the distance between the first vertex (A) and the second vertex (B) may be determined as the difference between the x coordinate values of the two vertices, and the distance between the first vertex and the point I 2 is the first vertex ( It is determined by the difference in the x-coordinate value between A) and I 2 points, so that the ratio between the two distances can be determined. Unlike FIG. 8B, when both the x and y coordinate values of the I point are located within the x coordinate and y coordinate values of each of the first vertex (A) and the second vertex (B), the distance based on the y coordinate It may be configured to use an arbitrary ratio of the ratio of the x-coordinate and the ratio of the distance based on the x-coordinate, or a ratio to the difference of any one predetermined coordinate value.

비율이 결정되면, I 점으로부터 I' 점으로의 이동량은 x 좌표 및 y 좌표에 대해 각각 결정될 수 있다. 즉, 이동 후의 제 1 정점으로부터 이동 후의 제 2 정점까지의 x 좌표 값 차이에, 상기 비율을 곱한 값이 제 1 정점과 I' 점의 x 좌표 차이 값이 될 수 있고, 이동 후의 제 1 정점으로부터 이동 후의 제 2 정점까지의 y 좌표 값 차이에, 상기 비율을 곱한 값이 제 1 정점과 I' 점의 y 좌표 차이 값이 될 수 있다. When the ratio is determined, the amount of movement from the point I to the point I'can be determined for the x coordinate and the y coordinate, respectively. That is, a value obtained by multiplying the x-coordinate value difference from the first vertex after movement to the second vertex after movement by the ratio may be the x-coordinate difference value between the first vertex and the point I', and from the first vertex after movement A value obtained by multiplying the y-coordinate value difference to the second vertex after movement by the ratio may be a y-coordinate difference value between the first vertex and the point I′.

도 8a 는 패턴에 포함된 곡선의 이동에 대한 예시도이다. 도 8a 에 도시된 바와 같이, 도 8a 의 (a) 의 첫번째 그래프는 이동 전의 암홀 (armhole) 곡선의 좌표를 나타낼 수 있다. 이어서, 도 8a 의 (b) 의 두번째 그래프에서는 그래프 상에서 한 칸이 0.5 cm라고 간주할 때, a 점과 b 점을 0.5 cm 만큼 우측 방향으로 이동할 수 있다. 여기서, a 점과 와 b 점를 연결하는 중간의 곡선 내에 포함된 점들 또한 a 점과 b 점을 연결할 때의 비율과 동일한 간격 비율로 우측 방향으로 이동할 수 있다. 도 8a 의 (c) 의 세번째 그래프에서는 예들 들어 M 사이즈를 L 사이즈로 확대시키기 위해 0.5 cm 를 최종 이동시킨 a’점과 b’점의 좌표를 표시하고 있다. 8A is an exemplary diagram for movement of a curve included in a pattern. As shown in FIG. 8A, the first graph of FIG. 8A (a) may represent the coordinates of an armhole curve before movement. Subsequently, in the second graph of (b) of FIG. 8A, when one cell on the graph is regarded as 0.5 cm, points a and b can be moved to the right by 0.5 cm. Here, points included in the middle curve connecting points a and b may also move to the right at the same interval ratio as the ratio when connecting points a and b. In the third graph of (c) of FIG. 8A, for example, in order to enlarge the size M to the size L, the coordinates of points a'and b', which are finally moved by 0.5 cm, are displayed.

이와 같은 방식으로 목 선의 영역도 동일하게 비율을 고려하여 끝 점을 기준으로 이동시킬 수 있다. 한편, 이동 기준이 되는 양 정점을 전부 이동시키는 경우 이외에, 한 점을 고정시켜두고, 나머지 한 정점만을 이동하는 경우에도 유사한 방식으로 곡선 내의 점들을 이동 시킬 수 있다. 제 1 정점을 고정하여 두고 제 2 정점을 이동시키는 경우, 앞서 살핀 바와 같은 이동 후의 제 1 정점으로부터 이동 후의 I' 점으로의 거리는, 제 1 정점이 이동하지 않았으므로 그 자체로서 I 점의 I' 점으로의 이동량이 될 수 있다. In this way, the area of the neckline can also be moved based on the end point in consideration of the ratio. On the other hand, except when moving both vertices, which are the movement criteria, one point is fixed and only the other vertex is moved, the points in the curve can be moved in a similar manner. In the case of moving the second vertex while the first vertex is fixed, the distance from the first vertex after the movement as shown above to the point I'after the movement is the I'of the point I by itself because the first vertex did not move. It can be the amount of movement to a point.

보다 구체적으로, 도 8b 는 두 정점 중 한 정점의 이동에 따른 곡선 이동의 예시도를 나타낸다. 관련하여, 두 정점이 결과적으로 모두 이동되는 경우에도 두 정점 중 어느 한 정점을 먼저 이동시키고 나머지 정점을 이동시키도록 구성하여 하기의 프로세스가 적용될 수 있다. More specifically, FIG. 8B shows an exemplary diagram of a curve movement according to the movement of one of two vertices. In relation to this, even when both vertices are moved as a result, the following process may be applied by configuring to move one of the two vertices first and then move the other vertex.

도 8b의 (a) 및 (b) 에 도시된 바와 같이, 제 1 정점 (A) 와 제 2 정점 (B) 를 연결하는 곡선을 암홀이라고 가정한다. 이 암홀 곡선은 양 끝점인 정점 A 및 B와, 이러한 양 끝점 사이의 곡선들을 형성하는 복수의 점들로 구성된다. 일 측면에 따르면, 이 암홀 곡선을 그레이딩 할 때 A 점은 이동하지 않고 B 점만 이동할 수 있다. 즉, 양 끝점 중 하나인 점 A 는 고정되고 다른 한 점인 점 B만 이동할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 양 끝의 두 정점이 모두 이동되는 구성요소가 존재할 수 있으나 실제로 한 순간에는 하나의 점만 이동되고 그 다음 다른 점이 이동하도록 구성될 수 있으므로 이러한 구성 요소에 대해서도 하기에서 설명하는 바와 동일한 수식을 사용할 수 있다.As shown in (a) and (b) of FIG. 8B, it is assumed that the curve connecting the first vertex (A) and the second vertex (B) is an armhole. This armhole curve is composed of vertices A and B, which are both end points, and a plurality of points that form curves between these two end points. According to one aspect, when grading this armhole curve, point A can only move, not point B. That is, point A, one of the two end points, is fixed, and only point B, the other point, can be moved. According to another aspect, there may be a component in which both vertices of both ends are moved, but in fact, only one point is moved at one moment and then the other point may be configured to move, so these components are also the same as described below. You can use an equation.

하기의 수학식에서 아래 첨자로 사용되는 a, b, i의 정보는 다음과 같다. Information of a, b, and i used as subscripts in the following equations is as follows.

- a, b, i는 각 점 A, B, I 의 인덱스를 의미한다.-a, b, i means the index of each point A, B, I.

- 점 A 는 그레이딩 시 이동되지 않는 베이스 점 (양 끝점 중 하나) 이다. -Point A is the base point (one of the end points) that does not move during grading.

- 점 B 는 그레이딩 시 이동되는 기준 점 (양 끝점 중 다른 하나) 이 이동되기 전을 의미한다. -Point B means before the reference point (the other one of both ends) is moved during grading.

- 점 B' 는 이동 후의 B 점을 나타낸다. -Point B'represents point B after movement.

- 점 I 는 양 끝점 사이의 모든 점들 (점 B가 이동되는 비율만큼 함께 이동 됨) 이 이동되기 전을 나타낸다. -Point I represents before all points between the two end points (the point B moves together by the moving rate) are moved.

- 점 I' 은 이동 후의 I 점을 나타낸다. -Point I'represents the point I after   move.

곡선 그레이딩 방법은 양쪽 끝 점 중 하나의 점이 이동했을 때 이동된 비율 만큼 그 사이에 있는 모든 점들을 동일한 비율로 이동시키는 것이다. 환언하면, The curve grading method is to move all points in between at the same rate by the same rate when one point of both ends is moved. In other words,

1. 변경되기 전 원본 곡선을 기준으로 양쪽 끝 점 사이에 있는 한 점의 상대적인 위치 (비율) 를 계산한다. 1. Calculate the relative position (ratio) of a point between both ends of the original curve before the change.

2. 1 번에서 계산한 비율을 이용해서 변경된 곡선 사이에 해당 점을 적용하면 원본 곡선과 동일하게 변경된 곡선위에 상대적인 위치 (비율) 에 해당 점을 위치시키게 되는 것이다. 2. If the point is applied between the changed curves by using the ratio calculated in step 1, the point is placed at a relative position (ratio) on the changed curve in the same way as the original curve.

3. 여기서, 1 번에서 상대적인 위치를 계산할 때 기준이 되는 축의 조건이 있다. 양 끝점 사이에 있는 점들이 양 끝점 사이에 모두 포함되는 축으로 비율을 계산하도록 할 수 있다. 예를 들어, 도 8b의 (a) 에서는 점 A 와 점 B 사이에 I1점이 x 축을 기준으로 양 끝의 점 사이를 벗어나기 때문에 x 축은 비율 계산의 기준이 될 수 없고, 이 경우 y 축을 비율 계산의 기준 축으로 사용할 수 있다. 반대로, 도 8b의 (b) 에서는 점 A 와 점 B 사이에 I2점이 y 축을 기준으로 양 끝의 점 사이를 벗어나기 때문에 y 축은 비율 계산의 기준이 될 수 없고, 이 경우 x 축을 비율 계산의 기준 축으로 사용할 수 있다.3. Here, there is a condition of the axis that is the reference when calculating the relative position in No. 1. You can have the points between both endpoints calculate the ratio with an axis that includes both ends. For example, in (a) of Figure 8b points A and between B I due to one point goes out between the points at both ends of the x-axis can not be the basis for the x axis is the ratio calculated, and in this case the y-axis ratio calculation Can be used as the reference axis of. On the contrary, in (b) of FIG. 8B, the y-axis cannot be used as the basis for calculating the ratio because the point I 2 between the point A and the point B deviates from the point at both ends with respect to the y-axis. Can be used as an axis.

즉, 끝 점 사이의 점들의 상대적인 위치를 계산하는데 있어서 기준이 되는 축은 2 가지가 될 수 있고, x 축을 기준으로 양 끝점 사이의 거리와 I 점까지의 거리 비율을 계산하는 아래의 수학식 1 과 y 축을 기준으로 양 끝점 사이의 거리와 I 점까지의 거리 비율을 계산하는 아래의 수학식 2 의 두 수학식 중 어느 하나가 사용될 수 있다. That is, in calculating the relative positions of the points between the end points, there can be two axes, and the following equation (1) and the ratio of the distance between the end points and the distance to the point I are calculated based on the x-axis. Any one of the two equations of Equation 2 below for calculating the ratio of the distance between the end points and the distance to the point I based on the y-axis may be used.

Figure pat00003
Figure pat00003

Figure pat00004
Figure pat00004

상기 수학식 1 및 수학식 2 에서, xi 는 I 점의 x 좌표, xb' 은 B' 점의 x 좌표, xa 는 A 점의 x 좌표, xb 는 B 점의 x 좌표, yi 는 I 점의 x 좌표, yb' 은 B' 점의 y 좌표, ya 는 A 점의 y 좌표, yb 는 B 점의 y 좌표, Xi' 은 A 점으로부터 I' 점까지의 x 좌표 거리, Yi' 은 A 점으로부터 I' 점까지의 y 좌표 거리를 나타낸다. In the above Equation 1 and Equation 2, x i is the x coordinate of the I point, x b 'is B' x coordinate of the point, x a is the x-coordinate of a point A, x b is the x coordinate of the point B, y i Is the x coordinate of point I, y b'is the y coordinate of point B', y a is the y coordinate of point A, y b is the y coordinate of point B, and X i'is the x coordinate from point A to point I' The distance, Y i ', represents the y coordinate distance from the point A to the point I'.

수학식 1 을 참조하면, A 점 및 B 점 사이의 x 축 기준 거리로 나누고, 수학식 2 를 참조하면, A 점 및 B 점 사이의 y 축 기준 거리로 나누는 것을 알 수 있다. 예를 들어, 수학식 1 의 Xi'과 관련된 왼쪽 수식에 대해서 구체적으로 살펴보면, Referring to Equation 1, it can be seen that dividing by the x-axis reference distance between points A and B, and referring to Equation 2, dividing by the y-axis reference distance between points A and B. For example, looking specifically with respect to the left equation related to X i 'in equation (1),

끝 점 사이에 있는 한 점인 점 I' 이 점 A 로부터 이동할 x 좌표 거리 (Xi') = 기존 곡선 (또는 직선) 대비 기존 Xi의 상대적인 위치 (비율) * 변경된 곡선의 길이 (Xb' - Xa)Point I', which is a point between the end points, is the x-coordinate distance to move from point A (X i ') = the relative position (ratio) of the existing X i to the existing curve (or straight line) * the length of the changed curve (X b '- X a )

Xi' = (Xi - Xa) / (Xb - Xa) * (Xb' - Xa)X i '= (X i -X a ) / (X b -X a ) * (X b' -X a )

= (Xi - Xa) * (Xb' - Xa) / (Xb - Xa)= (X i -X a ) * (X b '-X a ) / (X b -X a )

= (XiXb' - XiXa -XaXb' + XaXa) / (Xb - Xa)= (X i X b '-X i X a -X a X b ' + X a X a ) / (X b -X a )

와 같이, 수학식 1 의 왼쪽 수식이 도출될 수 있다. 수학식 1 의 오른쪽 수식은 끝 점 사이에 있는 한 점인 I' 이 점 A 로부터 이동할 y 좌표 거리 (Yi') 에 관한 것이므로, 변경된 곡선의 길이가 (Yb' - Ya) 로 변경되는 것 이외에는 수학식 1 의 왼쪽 수식과 동일하다. As shown, the left equation of Equation 1 can be derived. The equation on the right side of Equation 1 is about the y-coordinate distance (Y i ') that a point I'between the end points will move from point A, so the length of the changed curve is changed to (Y b' -Y a ). Other than that, it is the same as the left equation of Equation 1.

수학식 2 의 경우, y 축을 기준으로 하므로, 기존 곡선 (또는 직선) 대비 기존 Xi 의 상대적인 위치 (비율) 이 (Yi - Ya) / (Yb - Ya) 로 변경되는 것 이외에는 각각 수학식 1 의 좌변 및 우변과 동일하다. In the case of Equation 2, since it is based on the y-axis, the relative position (ratio) of the existing X i compared to the existing curve (or straight line) is changed to (Y i -Y a ) / (Y b -Y a ), respectively. It is the same as the left and right sides of Equation 1.

예를 들어, x 축만을 기준으로 좌표 이동량을 예시하면, For example, when exemplifying the amount of coordinate movement based on the x-axis only,

a, b, i의 x 좌표가 각각 a = 10, b = 20, i = 15 라고 가정할 때, Assuming that the x coordinates of a, b, and i are a = 10, b = 20, and i = 15, respectively,

b 의 x 좌표를 오른쪽으로 10 이동시키면 b = 30 이 되고 비율에 맞게 i 의 위치는 20 이 되어야 한다.If you move the x coordinate of b to the right by 10, b = 30 and the position of i should be 20 according to the ratio.

이러한 좌표 값을 상기의 수학식 1 에 대입한다면, Substituting these coordinate values into Equation 1 above,

Xi' = (Xi(15) - Xa(10)) / (Xb(20) - Xa(10)) * (Xb'(30) - Xa(10))X i '= (X i (15)-X a (10)) / (X b (20)-X a (10)) * (X b '(30)-X a (10))

= (Xi(15) - Xa(10)) * (Xb'(30) - Xa(10)) / (Xb(20) - Xa(10))= (X i (15)-X a (10)) * (X b '(30)-X a (10)) / (X b (20)-X a (10))

= (Xi(15)Xb'(30) - Xi(15)Xa(10) -Xa(10)Xb'(30) + Xa(10)Xa(10)) / (Xb(20) - Xa(10))= (X i (15)X b '(30)-X i (15)X a (10) -X a (10)X b '(30) + X a (10)X a (10)) / ( X b (20)-X a (10))

= (15*30 - 15*10 - 10*30 + 10*10) / (20 - 10)= (15*30-15*10-10*30 + 10*10) / (20-10)

= (450 - 150 - 300 + 100) / 10= (450-150-300 + 100) / 10

= 100 / 10= 100/10

= 10= 10

와 같다. Same as

즉, 결론은 Xi'는 10 이고, 이 값은 Xa 로부터 변경된 i점까지의 x 좌표 거리를 뜻므로 변경된 i 점의 실제 x좌표는 Xi' + Xa 를 통해, xi'(10) + Xa(10) = 20 이 되어 앞서 가정한 바에 따른 결과가 도출될 수 있다. That is, the bottom line is X i 'is 10, this value is therefore means the x-coordinate distance from the i point is changed from X a real x-coordinate of the modified i point is X i' through the + X a, x i '(10 ) + X a (10) = 20, and the result can be derived according to the previous assumption.

다시, 도 1 을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법은, 생성된 추가 패턴 영상 데이터를 dxf 형식의 파일로 제공할 수 있다 (단계 150). 다만, 제공되는 추가 패턴 영상 데이터는 dxf 형식의 파일에 한정되지 않으며 임의의 이미지 포맷으로서 제공될 수 있다. Referring again to FIG. 1, in the method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention, the generated additional pattern image data may be provided in a dxf format file (step 150). . However, the provided additional pattern image data is not limited to a dxf format file and may be provided in an arbitrary image format.

또한, 파일 출력 전에, 작업 결과물을 사용자가 인지할 수 있도록 디스플레이 또는 인쇄 출력을 통해 나타낼 수도 있다. 도 11a 는 티셔츠의 앞판에 대한 기준 패턴 및 추가 패턴 결과물의 예시도이고, 도 11a 에 도시된 바와 같이, 추가 패턴 결과물은 앞판 패턴의 스몰, 미디엄, 라지의 각각의 사이즈에 대해, 목 너비 (neck), 어깨 너비 (shoulder), 밑단너비 (hem), 앞판 총 기장 (height), 가슴너비 (chest) 의 필수 구성 요소 및 그 측정 기준이 되는 정점들을 나타내어 표시될 수 있다. In addition, before outputting a file, the work result may be displayed through a display or printout so that the user can recognize it. 11A is an exemplary diagram of a reference pattern for the front panel of a T-shirt and an additional pattern result, and as shown in FIG. 11A, the additional pattern result is for each size of the front panel pattern of Small, Medium, and Large, neck width (neck ), shoulder width, hem width, total height of the front panel, essential components of the chest width, and vertices that are the measurement criteria.

도 11b 는 티셔츠의 뒷판에 대한 기준 패턴 및 추가 패턴 결과물의 예시도이고, 도 11b 에 도시된 바와 같이, 추가 패턴 결과물은 뒷판 패턴의 스몰, 미디엄, 라지의 각각의 사이즈에 대해, 목 너비 (neck), 어깨 너비 (shoulder), 밑단너비 (hem), 뒷판 총 기장 (height), 가슴너비 (chest) 의 필수 구성 요소 및 그 측정 기준이 되는 정점들을 나타내어 표시될 수 있다. 11B is an exemplary diagram of a reference pattern for the back plate of a T-shirt and an additional pattern result, and as shown in FIG. 11B, the additional pattern result is for each size of the small, medium, and large back plate pattern, neck width (neck ), shoulder width, hem width, total height of the back plate, essential components of chest width, and vertices that are the measurement criteria.

도 11c 는 티셔츠의 소매에 대한 기준 패턴 및 추가 패턴 결과물의 예시도이고, 도 11c 에 도시된 바와 같이, 추가 패턴 결과물은 소매 패턴의 스몰, 미디엄, 라지의 각각의 사이즈에 대해, 소매 밑단너비 (hem), 소매 총 기장 (height), 소매너비 (width) 의 필수 구성 요소 및 그 측정 기준이 되는 정점들을 나타내어 표시될 수 있다. 11C is an exemplary diagram of a reference pattern for a sleeve of a T-shirt and an additional pattern result, and as shown in FIG. 11C, the additional pattern result is for each size of small, medium, and large sleeve pattern, the sleeve hem width ( hem), the total length of the sleeve, the width of the sleeve, and the vertices to which the measurement is based may be indicated.

도 12 는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 12 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 장치 (1200) 는 수신부 (1210), 프로세서 (1220) 및 메모리 (1230) 를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세서 (1220) 는 수신부 (1210) 를 이용하여 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터를 입력받고, 기준 패턴 영상 데이터를 기반으로 제 1 상품의 상품 분류를 결정하고, 결정된 상품 분류에 따른 패턴 그레이딩 정보를 메모리 (1230) 로부터 획득하고, 그리고 제 1 상품에 대한 기준 패턴 영상 데이터 및 패턴 그레이딩 정보를 기반으로 제 1 상품에 대한 추가 패턴 영상 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 추가 패턴은 기준 패턴과 상이한 크기를 가지는 패턴일 수 있다. 12 is a block diagram showing the configuration of an apparatus for automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 12, an apparatus 1200 for automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention may include a receiver 1210, a processor 1220, and a memory 1230. have. Here, the processor 1220 receives reference pattern image data for the first product using the receiving unit 1210, determines a product classification of the first product based on the reference pattern image data, and determines a pattern according to the determined product classification. It may be configured to obtain grading information from the memory 1230 and generate additional pattern image data for the first product based on the reference pattern image data and the pattern grading information for the first product. The additional pattern may be a pattern having a size different from the reference pattern.

여기서, 수신부 (1210) 는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 장치 (1200) 와 별개의 컴퓨팅 디바이스로부터 입력되는 기준 패턴 영상 데이터를 수신하기 위한 무선 또는 유선 통신 유닛일 수 있고, 또는 사용자로 하여금 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 장치 (1200) 내의 메모리 (1230) 에 저장된 기준 패턴 영상 데이터들 중 어느 하나를 선택하도록 하기 위한 인터페이스 수단일 수 있으며, 저장 매체에 저장된 기준 패턴 영상 데이터를 판독하기 위한 입력 장치일 수도 있다. 이외에도, 기준 패턴 영상 데이터의 입력을 위한 임의의 수단이 수신부 (1210) 로서 동작할 수 있다. Here, the receiving unit 1210 is a wireless or wired communication for receiving reference pattern image data input from a separate computing device from the apparatus 1200 for automatically providing an additional pattern based on the reference pattern according to an embodiment of the present invention. It may be a unit, or may be an interface means for allowing a user to select any one of the reference pattern image data stored in the memory 1230 in the device 1200 for automatically providing an additional pattern based on the reference pattern, It may be an input device for reading the reference pattern image data stored in the storage medium. In addition, any means for inputting the reference pattern image data may operate as the receiving unit 1210.

또한, 도 12 에서 메모리 (1230) 이 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 장치 (1200) 에 포함된 것으로 도시되어 있으나, 메모리 (1230) 와 함께 사용되거나 또는 메모리 (1230) 를 대체하여 외부 저장 매체 또는 서버에 데이터가 저장될 수 도 있다. 패턴 그레이딩 정보를 포함하는 데이터베이스는 메모리 (1230) 또는 장치 (1200) 외부의 저장 매체 또는 독립 서버일 수 있다. In addition, although it is shown in FIG. 12 that the memory 1230 is included in the device 1200 for automatically providing an additional pattern based on the reference pattern, it is used together with the memory 1230 or by replacing the memory 1230. Data may be stored on a storage medium or server. The database including the pattern grading information may be a storage medium outside the memory 1230 or the device 1200 or an independent server.

본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 장치 (1200) 의 구체적인 동작은 앞서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 패턴을 기반으로 추가 패턴을 자동 제공하는 방법 중 적어도 일부에 대응될 수 있다. The specific operation of the apparatus 1200 for automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention is a method of automatically providing an additional pattern based on a reference pattern according to an embodiment of the present invention described above. It may correspond to at least some.

한편, 상술한 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.Meanwhile, the method according to the present invention described above may be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording media in which data that can be decoded by a computer system is stored. For example, there may be read only memory (ROM), random access memory (RAM), magnetic tape, magnetic disk, flash memory, optical data storage device, and the like. In addition, the computer-readable recording medium can be distributed to a computer system connected through a computer communication network, and stored and executed as code that can be read in a distributed manner.

이상, 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명의 보호범위가 상기 도면 또는 실시예에 의해 한정되는 것을 의미하지는 않으며 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. Although described above with reference to the drawings and examples, it does not mean that the protection scope of the present invention is limited by the drawings or examples, and those skilled in the art It will be appreciated that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope.

구체적으로, 설명된 특징들은 디지털 전자 회로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 또는 그들의 조합들 내에서 실행될 수 있다. 특징들은 예컨대, 프로그래밍 가능한 프로세서에 의한 실행을 위해, 기계 판독 가능한 저장 디바이스 내의 저장장치 내에서 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품에서 실행될 수 있다. 그리고 특징들은 입력 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 설명된 실시예들의 함수들을 수행하기 위한 지시어들의 프로그램을 실행하는 프로그래밍 가능한 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 설명된 특징들은, 데이터 저장 시스템으로부터 데이터 및 지시어들을 수신하기 위해, 및 데이터 저장 시스템으로 데이터 및 지시어들을 전송하기 위해 결합된 적어도 하나의 프로그래밍 가능한 프로세서, 적어도 하나의 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 출력 디바이스를 포함하는 프로그래밍 가능한 시스템 상에서 실행될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들 내에서 실행될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 소정 결과에 대해 특정 동작을 수행하기 위해 컴퓨터 내에서 직접 또는 간접적으로 사용될 수 있는 지시어들의 집합을 포함한다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 해석된 언어들을 포함하는 프로그래밍 언어 중 어느 형태로 쓰여지고, 모듈, 소자, 서브루틴(subroutine), 또는 다른 컴퓨터 환경에서 사용을 위해 적합한 다른 유닛으로서, 또는 독립 조작 가능한 프로그램으로서 포함하는 어느 형태로도 사용될 수 있다.Specifically, the described features may be implemented in digital electronic circuitry, or computer hardware, firmware, or combinations thereof. Features may be executed in a computer program product implemented in storage in a machine-readable storage device, for example, for execution by a programmable processor. And the features can be performed by a programmable processor executing a program of directives to perform the functions of the described embodiments by operating on input data and generating output. The described features include at least one programmable processor, at least one input device, and at least one output device coupled to receive data and directives from the data storage system and to transmit data and directives to the data storage system. It can be executed within one or more computer programs that can be executed on a programmable system including. A computer program includes a set of directives that can be used directly or indirectly within a computer to perform a specific action on a given result. Computer programs are written in any form of programming language, including compiled or interpreted languages, and included as modules, elements, subroutines, or other units suitable for use in other computer environments, or as independently operable programs. It can be used in any form.

지시어들의 프로그램의 실행을 위한 적합한 프로세서들은, 예를 들어, 범용 및 특수 용도 마이크로프로세서들 둘 모두, 및 단독 프로세서 또는 다른 종류의 컴퓨터의 다중 프로세서들 중 하나를 포함한다. 또한 설명된 특징들을 구현하는 컴퓨터 프로그램 지시어들 및 데이터를 구현하기 적합한 저장 디바이스들은 예컨대, EPROM, EEPROM, 및 플래쉬 메모리 디바이스들과 같은 반도체 메모리 디바이스들, 내부 하드 디스크들 및 제거 가능한 디스크들과 같은 자기 디바이스들, 광자기 디스크들 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함하는 비휘발성 메모리의 모든 형태들을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 ASIC들(application-specific integrated circuits) 내에서 통합되거나 또는 ASIC들에 의해 추가되어질 수 있다.Suitable processors for execution of a program of directives include, for example, both general and special purpose microprocessors, and either a single processor or multiple processors of a different type of computer. Storage devices suitable for implementing computer program directives and data implementing the described features are, for example, semiconductor memory devices such as EPROM, EEPROM, and flash memory devices, magnetic devices such as internal hard disks and removable disks. Devices, magneto-optical disks, and all types of non-volatile memory including CD-ROM and DVD-ROM disks. The processor and memory may be integrated within application-specific integrated circuits (ASICs) or added by ASICs.

이상에서 설명한 본 발명은 일련의 기능 블록들을 기초로 설명되고 있지만, 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.The present invention described above is described on the basis of a series of functional blocks, but is not limited by the above-described embodiments and the accompanying drawings, and various substitutions, modifications and changes within the scope not departing from the technical spirit of the present invention It will be apparent to those of ordinary skill in the art to which this invention pertains.

전술한 실시 예들의 조합은 전술한 실시 예에 한정되는 것이 아니며, 구현 및/또는 필요에 따라 전술한 실시예들 뿐 아니라 다양한 형태의 조합이 제공될 수 있다.Combinations of the above-described embodiments are not limited to the above-described embodiments, and various types of combinations as well as the above-described embodiments may be provided according to implementation and/or need.

전술한 실시 예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.In the above-described embodiments, the methods are described on the basis of a flowchart as a series of steps or blocks, but the present invention is not limited to the order of steps, and certain steps may occur in a different order or concurrently with those described above. have. In addition, those of ordinary skill in the art understand that the steps shown in the flowchart are not exclusive, other steps are included, or one or more steps in the flowchart may be deleted without affecting the scope of the present invention. You can understand.

전술한 실시 예는 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다. The above-described embodiments include examples of various aspects. Although not all possible combinations for representing the various aspects can be described, those of ordinary skill in the art will recognize that other combinations are possible. Accordingly, the present invention will be said to include all other replacements, modifications and changes falling within the scope of the following claims.

Claims (1)

본원 발명의 설명에 따른 방법. A method according to the description of the present invention.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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