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WO2022010240A1 - 두피 및 모발 관리 시스템 - Google Patents

두피 및 모발 관리 시스템 Download PDF

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WO2022010240A1
WO2022010240A1 PCT/KR2021/008608 KR2021008608W WO2022010240A1 WO 2022010240 A1 WO2022010240 A1 WO 2022010240A1 KR 2021008608 W KR2021008608 W KR 2021008608W WO 2022010240 A1 WO2022010240 A1 WO 2022010240A1
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WO
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scalp
hair
decision
user
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PCT/KR2021/008608
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French (fr)
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송정빈
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Original Assignee
Individual
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Publication date
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    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation

Definitions

  • the present invention relates to a scalp and hair care system, and more specifically, to provide user information, In particular, it not only improves precision by collecting decision-making information and EEG information, but also provides realistic image information about the change status of Inara, scalp and hair according to systematic management of the scalp and hair.
  • it finds and provides a management program suitable for the user, analyzes and provides the positive and negative factors of the management program, and provides step-by-step status information of the user It relates to a scalp and hair care system to inspire management motivation.
  • the effect of scalp and hair care is verified by using the hair and scalp massage program corresponding to the application of various cosmetic auxiliary materials and cosmetic procedures, and big data information for setting the period for parameters such as the period of use at the change stage collected and utilized, those who have undergone change stage management will be less likely to return to their old habits.
  • a sensitive and stimulated scalp environment increases the likelihood of hair loss.
  • damaged hair is difficult to repair. Therefore, the scalp and hair should be regularly managed in advance before being damaged.
  • the transtheoretical model is an integrated theoretical model to explain individual behavioral changes developed by Prochaska and DiClemente (1983). It is a model to explain voluntary changes in individual behavior. It is an integrated theory that explains the principles and process of behavior change on how to make new attempts and maintain them.
  • the present inventor not only applies a transtheoretical model as the number of users who systematically manage scalp and hair by visiting hair salons or medical institutions increases, but also applies a transtheoretical model for scalp and hair care habits for users.
  • user information particularly decision-making information and EEG information, is collected to improve precision, and information about changes in scalp and hair according to systematic management of scalp and hair is displayed as image information.
  • the present invention was completed by succeeding in developing a scalp and hair care system that analyzes and provides elements and negative elements, and inspires management motivation by providing step-by-step status information of the user.
  • the present invention is to solve the above problems, and to verify the effect of changing the scalp and hair care behavior from the initial state using a plurality of scalp and foot care programs, as well as to find and provide a management program suitable for the user.
  • Another object of the present invention is to provide a scalp and hair care system that not only analyzes and provides positive and negative factors of a management program, but also provides step-by-step status information of a user to inspire management motivation.
  • Another object of the present invention is to provide a scalp and hair care system that not only analyzes and provides positive and negative factors of a management program, but also provides step-by-step status information of a user to inspire management motivation.
  • the present invention applies a pan-theoretical model for scalp and hair care habits to users who want to manage their scalp and hair in a scalp or hair care salon, a beauty salon, a skin care room, etc.
  • An object of the present invention is to provide a scalp and hair care system for remotely activating scalp and hair care for a small group or individual by systematically analyzing and providing information on good and bad habits suitable for users.
  • the present invention is not only used as a more rapid and skilled training material through a mobile app, but also to verify the effect of changing the scalp and hair care behavior using a management app such as hair and scalp massage.
  • a management app such as hair and scalp massage.
  • the present invention not only verifies the effect of changing the scalp and hair care behavior using a management program such as hair and scalp massage, but also allows a clear period for the program utilization period at the change stage during a preset period This is to provide a scalp and hair care system so that people who have undergone the change stage management are less likely to return to the old habit than those who are in the behavior stage and appear positive.
  • the present invention will be applicable to a home care scalp scaling management program by confirming that the health condition of the scalp is improved, and also to provide a scalp and hair care system to be applicable to a scalp and hair care program customized for each individual. will be.
  • a scalp and hair management system includes a hair and scalp management terminal 100a, a network, and a hair diagnostic device group 100bg including a plurality of hair diagnostic devices 100b. And in the hair care system, the hair and scalp care terminal (100a),
  • the hair/scalp initial analysis information After generating the hair/scalp initial analysis information by comparing the high magnification image with the pattern information of the normal state, dry state, oily state, sensitive state, dandruff scalp, and alopecia state stored in the big data server 600 , , stores the hair/scalp initial analysis information together with the hair/scalp state information as metadata in the user unit information in the user unit information on the storage unit 140, and provides the hair/scalp initial analysis information to the hair diagnosis device 100b. But to be output on the hair diagnosis device (100b),
  • Patterns distributed and stored in the DCS DB for each state by a distributed file program on the big data server 600 are stored, and a plurality of patterns themselves information or preset angles of each state pattern for each state in at least one DCS DB Since it contains the tilted and reversed ones, the DCS DB information and the high magnification image are compared to extract the matching DCS DB status category as hair/scalp initial analysis information,
  • the pixel characteristics are extracted from the pixel's contrast, the color of the pixel, the line formed by the pixel, and the shape that the pixel changes with the passage of time corresponding to the specific pixel for the hair and scalp regions, and each a membership registration module 131 for determining a pixel corresponding to a state pattern including characteristics similar to those of the pixel as a similar range;
  • the hair and scalp management behavior information and the user ID are transferred to the hair diagnostic device ( 100b) to be output on the hair diagnostic device 100b, and hair and scalp management behavior information for each recommended shampoo information ⁇ normal state, dry state, oily state, sensitive state, dandruff scalp, and alopecia state Shampoo for condition, shampoo for dry condition, shampoo for oily condition, shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for alopecia ⁇ , scalp scaling information ⁇ number and cycle of scalp scaling according to each condition;
  • the user's decision-making information is transmitted from the hair diagnosis device 100b through the network during a preset period. After controlling the transceiver 110 to receive for each preset period within the period, the decision-making information is stored together with the user ID as metadata in the user unit information,
  • the mobile diagnostic device ( 300) collects big data to set a clear period for the period of use of hair and scalp care information
  • the decision-making information includes information on each recommended shampoo (normal shampoo, dry shampoo, oily shampoo, sensitive shampoo, anti-dandruff shampoo, anti-dandruff shampoo)
  • the positive aspect according to the use of the first parameter information which is the decision-making of the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making of the positive aspect (pros)/opposite according to the use of shampoo for condition
  • the positive aspect according to the use of scalp scaling information The negative aspect (cons) corresponding to the negative aspect (cons) decision-making corresponding to the decision/opposition of (pros), the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making/opposition of the positive aspect (pros) according to the use of scalp massage information ), a behavior change analysis module 132 that is collected as the third parameter information, which is a decision-making, and receives the information collected through the input unit of the mobile diagnostic device 300 at the time of collection; and
  • a relevance analysis module 133 for extracting a preset change step through comparison with a high-magnification photographed image, which is image information photographed from the inside toward the scalp; It is characterized in that it includes.
  • the hair diagnosis device group 100bg is configured.
  • the hair/scalp condition information It is characterized by controlling the transceiver 120 so as to receive a high magnification photographed image as metadata with a user ID in user unit information.
  • a mobile terminal group 100g consisting of at least one mobile terminal 100 is formed for each beauty salon by short-range wireless communication with a hair diagnostic device 100b
  • the scalp and hair management server 400 includes:
  • the first terminal identification number (IMEI) of the mobile terminal 100 is used as metadata for at least one diagnostic device of the hair diagnostic device 100b a first information collection module 421 for storing the ID in the database 430 and designating a first terminal identification number (IMEI) stored as metadata as an administrator number;
  • Another mobile having a second terminal identification number together with the second terminal identification number of at least one other mobile terminal 100 for forming the same mobile terminal group 100g through the network from the mobile terminal 100 designated as the administrator number
  • the first terminal identification number is designated as a group name
  • each second terminal is identified with sub-category information of the designated group name It is stored together with the number and the assigned diagnostic device ID, but is operated by a manager who professionally manages scalp and hair including hair salons and hair salons with one mobile terminal 100 corresponding to the first terminal identification number
  • the second Another mobile terminal 100 corresponding to the terminal identification number is set to be operated by a user who is managed for the scalp and hair by the administrator, and one mobile terminal 100 corresponding to the first terminal identification number is stored in the database
  • the diagnostic device ID registered in 430 is that of all hair diagnostic devices 100b provided at the location operated by the manager, and the diagnostic device ID registered in the database 430 for the other mobile terminals 100 corresponding
  • the diagnostic device ID of the hair diagnostic device 100b assigned to the user is a second information collection module 422 for storing "user unit information" as a sub-category of each terminal identification number on the database 430;
  • the diagnostic device ID specified in the user unit information corresponding to the user ID is set to the mobile logged in through the network. Controls the transceiver 410 to transmit to the terminal 100,
  • the logged-in mobile terminal 100 in a state in which a data session is connected with the hair diagnostic device 100b corresponding to the designated diagnostic device ID through short-range wireless communication displays a high-magnification image of the user provided from the hair diagnostic device 100b to the mobile terminal 100 ) controls the transceiver 410 to receive hair/scalp condition information from, and stores the high-magnification photographed image as a sub-category of user ID in user unit information,
  • a query is made to the mobile terminal 100 operated by the manager corresponding to the first terminal identification number as to whether or not the hair diagnostic device 100b corresponding to each diagnostic device ID is in use.
  • the unused diagnostic device ID information is provided to each logged-in mobile terminal 200 through the network, and the mobile terminal 100 operated by the manager uses the short-range wireless communication method for each hair diagnostic device 100b through the management app.
  • the driving state information is automatically acquired, the driving state information is provided from the automatically acquired mobile terminal 100,
  • the hair/scalp initial analysis information After generating the hair/scalp initial analysis information by comparing the high magnification image with the pattern information of the normal state, dry state, oily state, sensitive state, dandruff scalp, and alopecia state stored in the big data server 600 , stores the hair/scalp initial analysis information together with the hair/scalp state information as metadata in the user unit information on the database 430, and transmits the initial hair/scalp analysis information to each logged-in mobile terminal 100 By controlling the transceiver 410 to transmit, so as to be stored and output on each logged-in mobile terminal 100,
  • the high magnification photographed image which is image information photographed from the inside of the user's hair toward the scalp, photographed by the high magnification camera formed in the hair diagnostic device 100b, network ( By controlling the transceiver 410 to transmit hair / scalp state information to the AI server 500 through 500), the collected data distributed and stored in the DCS DB by the distributed file program based on the big data on the AI server 500 and When the initial hair/scalp analysis information is generated through the analysis of
  • the transceiver unit After extracting the hair and scalp management behavior information according to the analyzed hair/scalp initial analysis information from the database 430, the transceiver unit to transmit the hair and scalp management behavior information and the user ID to the logged-in mobile terminal 100 through the network By controlling the 410, it is output on the logged-in mobile terminal 100,
  • the user's decision-making information is transmitted through the network to the second terminal identification number during the preset period.
  • the decision-making information is stored together with the user ID as metadata in the user unit information,
  • the second terminal In a way of collecting decision-making information from each mobile terminal 100 corresponding to an identification number, big data is collected for setting a clear period for the period of use of hair and scalp management behavior information,
  • the decision-making information includes information on each recommended shampoo (normal shampoo, dry shampoo, oily shampoo, sensitive shampoo, anti-dandruff shampoo, anti-dandruff shampoo)
  • the positive aspect according to the use of the first parameter information which is the decision-making of the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making of the positive aspect (pros)/opposite according to the use of shampoo for condition), the positive aspect according to the use of scalp scaling information
  • the negative aspect (cons) corresponding to the negative aspect (cons) decision-making corresponding to the decision/opposition of (pros), the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making/opposition of the positive aspect (pros) according to the use of scalp massage information ) is collected as the third parameter information that is the decision-making, and the user's expression of whether to use the parameter information is collected through the touch screen, etc., which is the input unit of each mobile terminal 100 corresponding to the second terminal identification number,
  • the preset change step information is one of whether the normal state is maintained from before the hair and scalp management action, and whether the normal state is changed, and positive aspects ( If it matches at least one of the decision-making of pros) and the decision-making of the negative aspect (cons) corresponding to the opposite, it is analyzed as "positive relevance", and + component information of hair and scalp care behavior information (positive aspect)
  • the decision-making of is information of each parameter of the decision-making information that affects the maintenance of the steady state and the change to the normal state) and - the component information (the decision-making in which the negative aspect of the decision affects the maintenance of the steady state and the change to the steady state)
  • each parameter information of the information it is stored together in the user unit information as positive relevance information
  • the preset change step information is not one of whether the normal state is maintained or whether the state is changed to a normal state, but a positive aspect (pros) of decision-making information for hair and scalp management behavior information. If it matches at least one of the decision and the decision of the negative side (cons) corresponding to the opposite, it is analyzed as “negative relevance”, and + component information of hair and scalp care behavior information (the negative side decision is normal) For each parameter information of decision information that has an effect on maintaining state and not changing to steady state), and - component information (where the positive aspect of decision making is to maintaining steady state and not changing to steady state). Each parameter information of decision-making information that has adverse effects) is stored together as negative relevance information in user unit information,
  • Decisional balance consists of two factors of decision-making, namely pros and cons, in a pan-theoretic model. It means comparative evaluation of negative aspects (cons), and it is used like a dependent variable or an intermediary variable as a measure to confirm that behavior change occurs and the change stage proceeds.
  • Self-efficacy is a weight proportional to the percentage of the change process information generated when the stage of change is positively increased.
  • Multiplication and multiplication for a quantitative value of a preset amount corresponding to each recognition of the user's own hair and scalp A result value obtained by adding up the applied values is generated, and when the level of change increases negatively, a preset tone corresponding to the overall negative effect on the user's own hair and scalp according to a weight proportional to the percentage of the generated change process information
  • the range of the summed quantitative values is in the first range stage, before planning, in the second range step, in the case of planning, in the third range step
  • the scalp that generates and stores step information (the quantity increases from the first range step to the fifth range step) corresponding to the preparation, the action in the case of the fourth range step, and the maintenance in the case of the fifth range step, and stores it in the database 430; hair analysis module 423; It is characterized in that it includes.
  • the hair and scalp management behavior information includes each recommended shampoo information ⁇ normal condition shampoo, dry condition shampoo, oily condition shampoo, Shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for hair loss condition ⁇ , scalp scaling information 1st stage of waste removal, 2nd stage of ampoule injection (select products by dividing oily and dry scalp scaling according to condition), 3rd stage of capillary activation (cleaning) including optional information ⁇ , scalp massage information It is characterized in that it includes ⁇ includes the number and cycle of massage according to the condition ⁇ .
  • the transceiver 410 controls the transceiver 410 to extract the component information that occurs most frequently among component information and transmit it to the mobile terminal 100 through the network as recommended action information most suitable for the user , a scalp and hair management module 425 for managing the user by providing information on the most suitable recommended action to continue to the next step; It is characterized in that it further comprises.
  • a scalp and hair care system for achieving the above object includes a mobile terminal 100, a hair diagnostic device group 100bg consisting of a plurality of hair diagnostic devices 100b, a network, a scalp and hair management server (In the scalp and hair care system 1 including 400), the scalp and hair care server 400 includes:
  • Pan-theoretical model providing module 422
  • the pan-theoretical model providing module 422 is As the change stage suggested by the theoretical model by the A related factor analysis module 423 that provides information to the mobile terminal 100 through the network together with the user ID, so that it can be known that the user's positive mind has advanced the movement to a higher stage; It is characterized in that it includes.
  • self-efficacy information is provided by summing up the values calculated through multiplication for the preset weights corresponding to the quantitative values set in stages from positive to negative for each recognition and disapproval item according to the As for the change stage suggested by the theoretical model by the pan-theoretical model providing module 422, when moving from the information about the 5 stages of planning, planning, preparation, action, and maintenance to a higher stage, in response to a positive aspect in the recognition item
  • the authentication item information extracted through extraction to the mobile terminal 100 through the network together with the user ID, it is characterized in that it is known that the user's positive mind has advanced the movement to a higher stage.
  • self-efficacy information is provided by summing up the values calculated through multiplication for the preset weights corresponding to the quantitative values set in stages from positive to negative for each recognition and disapproval item according to the As for the change stage suggested by the theoretical model by the pan-theoretical model providing module 422, when moving from the information on the 5 stages of planning, planning, preparation, action, and maintenance to the lower stage, the response from the disapproved item to a positive aspect
  • the disapproved item information extracted through the extraction to the mobile terminal 100 through the network together with the user ID, it is characterized in that it can be known that the user's negative mind caused the movement to a lower level.
  • a management progress module that extracts component information (in the case of each parameter information of the negative aspect, in the case of each parameter information of decision-making information that affects the maintenance of a normal state and change to a normal state) as the first information (324); It is characterized in that it further comprises.
  • the first information of positive relevance + component information and The second information of negative relevance - "positive element information" corresponding to component information, the first information of positive relevance - component information and the second information of negative relevance + component information "negative element information" It is characterized in that graph information indicated by a timeline between neighboring steps is generated.
  • Decision-making balance information and decision-making balance information when moving from information about 5 steps of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance to a higher level
  • the accreditation item information (first information) extracted through extraction for those who responded in a positive way in the accreditation items to form When moving to a lower level from information on It is characterized in that it is provided in real time to the mobile terminal 100 for each.
  • pan-theoretical model providing module 422 is,
  • pan-theoretical model providing module 422 is,
  • the hair and scalp management behavior information and user ID are provided to the mobile terminal 100 through the network to provide the mobile terminal 100 ), and as information on hair and scalp management behavior, each recommendation is made for each of the analyzed hair/scalp initial analysis information corresponding to the normal state, dry state, oily state, sensitive state, dandruff scalp, and alopecia state.
  • Shampoo information ⁇ normal condition shampoo, dry condition shampoo, oily condition shampoo, sensitive condition shampoo, anti-dandruff shampoo, hair loss condition ⁇ , scalp scaling information ⁇ Scalp scaling number according to each condition and cycle;
  • pan-theoretical model providing module 422 is,
  • the user's decision-making information is transmitted from the hair diagnosis device 100b through the network during a preset period. It is characterized in that after controlling the transceiver 410 to receive for each preset period within the period, the decision-making information is stored together with the user ID as metadata in the user unit information.
  • pan-theoretical model providing module 422 is,
  • each recommended shampoo information is parameter information on the effect according to hair and scalp care information
  • First parameter information which is a decision-making on the negative side (cons) corresponding to the decision-making on the positive side (pros)/opposite according to the use of shampoo for sexual condition
  • positive information according to the use of scalp scaling information (Scalp scaling)
  • the negative aspect corresponding to the decision/opposition of the positive aspect (pros) according to the use of the second parameter information that is the decision-making of the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making/opposition of the aspect (pros), cons) is collected as the third parameter information, which is the decision-making
  • a scalp and hair care system for achieving the above object is a user personal terminal group consisting of a plurality of user personal terminals 10, a network, a scalp and hair management server 400, and an AI server 500 ) and a big data server 600 , and each user personal terminal 10 includes a mobile terminal 100 , a hair diagnosis device 100b and an HMD 110b, and one mobile terminal corresponding to the terminal identification number.
  • the diagnostic device ID and HMD ID registered in the database 430 are personal smart devices operated by the user.
  • the scalp and hair care system 1 that performs short-range wireless communication with the mobile terminal 100, the scalp and Hair care server 400,
  • a data session is performed through short-range wireless communication with the mobile terminal 100 and the HMD 100a together with the terminal identification number (IMEI) of the mobile terminal 100 according to access through the network from one mobile terminal 100
  • the terminal identification number (IMEI) of the mobile terminal 100 is converted to metadata.
  • the diagnostic device ID and HMD ID are stored in the database 430, and when the user's ID, password, and personal information are input through each mobile terminal 100, when the user's ID and password are received through the network, the user's ID, password, diagnostic device ID, and HMD ID are stored as metadata on the database 430 as "user unit information", and login through the user ID and password through the network by the mobile terminal 100
  • the transceiver 410 is controlled so that this is performed, and the high magnification image of the user from the scalp and hair diagnosis device 100 connected from the mobile terminal 100 to the mobile terminal 100 through short-range wireless communication is displayed on the hair and scalp condition information (hereinafter referred to as the following).
  • hair / scalp state information controlling the transceiver 410 to receive, and control the transceiver 410 to receive the EEG information from the EEG measurement device connected to the mobile terminal 100 and short-range wireless communication and an information collection module 421 for storing a high-magnification photographed image (hair/scalp state information) and initial reference EEG information in user unit information as metadata;
  • the hair/scalp initial analysis information is provided from the AI server 500 through a hair/scalp initial analysis request to the AI server 500 through the network for the high magnification photographed image,
  • EEG change information from the EEG meter connected to the mobile terminal 100 and short-range wireless communication is transferred to the mobile terminal 100 ) and store each terminal identification number as metadata on the database 430 as "user unit information" as the first change EEG information,
  • the hair and scalp management behavior information and user ID are provided to the mobile terminal 100 through the network to provide the mobile terminal 100 ), and as information on hair and scalp management behavior, each recommendation is made for each of the analyzed hair/scalp initial analysis information corresponding to the normal state, dry state, oily state, sensitive state, dandruff scalp, and alopecia state.
  • Shampoo information ⁇ normal condition shampoo, dry condition shampoo, oily condition shampoo, sensitive condition shampoo, anti-dandruff shampoo, hair loss condition ⁇ , scalp scaling information ⁇ Scalp scaling number according to each condition and cycle;
  • the user's decision-making information is transmitted from the scalp and hair diagnosis device 100 through the network during a preset period.
  • the decision-making information is stored together with the user ID as metadata in the user unit information,
  • the transceiver unit ( 410) In order to collect decision-making information, the transceiver unit ( 410), by providing a high-magnification image (hair/scalp condition information) along with the received intermediate analysis result information for each cycle, response information (responses to O, X through the input unit and EEG information) to generate decision-making information,
  • the pan-theoretical model providing module 423 with EEG information provides EEG according to the first query for decision-making on the positive side (pros) / decision-making on the negative side (cons) corresponding to the opposite according to the use of each recommended shampoo information Change information, EEG change information according to the second inquiry about decision-making on the positive side (pros) / decision-making on the negative side (cons) corresponding to the opposite according to the use of each scalp scaling information (Scalp scaling), scalp massage EEG change information according to the third query for decision-making on the negative side (cons) corresponding to the decision-making of the positive side (pros) according to the use of the information / decision-making of the negative side (cons) corresponding to the opposite is collected from the mobile terminal 100 connected to the EEG measuring device and
  • the decision-making information includes information on each recommended shampoo (normal shampoo, dry shampoo, oily shampoo, sensitive shampoo, anti-dandruff shampoo, anti-dandruff shampoo)
  • the positive aspect according to the use of the first parameter information which is the decision-making of the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making of the positive aspect (pros)/opposite according to the use of shampoo for condition), the positive aspect according to the use of scalp scaling information
  • the negative aspect (cons) corresponding to the negative aspect (cons) decision-making corresponding to the decision/opposition of (pros), the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making/opposition of the positive aspect (pros) according to the use of scalp massage information ) is collected as the third parameter information, which is the decision-making
  • the first to third parameter information provides the EEG change information measured by the EEG measurement device as reference information to the mobile terminal 100, and then configures each hair and scalp management behavior information through the input unit of the mobile terminal 100 It is collected by receiving from the mobile terminal 100 about the user's intention (O, X) whether or not to use the components that
  • EEG change information provided to the mobile terminal 100 includes initial reference EEG information corresponding to frequency bands of delta waves, theta waves, alpha waves, beta waves, and gamma waves.
  • initial reference EEG information corresponding to frequency bands of delta waves, theta waves, alpha waves, beta waves, and gamma waves.
  • the EEG change information increases above the preset frequency in each initial reference EEG information for the user who gazed at the intermediate analysis result information for each cycle, the opposite negative aspect (cons), If it does not increase above the preset frequency, it is analyzed as a decision-making on the positive side (pros),
  • Transceiver 410 By generating degree information for a change from the user's current hair and scalp state to a normal state, it is generated as change process information, and decision-making balance information and self-efficacy information are additionally added to the input unit of the mobile terminal 100 for the user.
  • Transceiver 410 to generate step information for one of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance, and transmit it to the mobile terminal 100 through the network By controlling the control to output to the output unit of the mobile terminal 100,
  • the range of the summed quantitative values is in the first range stage before planning, in the second range stage, in the case of planning, in the third range stage
  • Step information corresponding to preparation, action in the case of the fourth range step, and maintenance in the case of the fifth range step is generated and transmitted to the mobile terminal 100 through the network
  • the pan-theoretical model providing module 423 for controlling to output to the output unit of the mobile terminal 100;
  • VR image according to the timeline for the 2D image of the high magnification image (hair/scalp condition information) to generate intermediate analysis result information for each cycle from the initially collected high magnification image (hair/scalp condition information) generated and provided to the mobile terminal 100 through the network,
  • a plurality of focal positions and the number of focal points are determined for a high-magnification shot image that is a two-dimensional image, and a plurality of multi-focal positions corresponding to the determined plurality of focal positions and the number of focal points are determined.
  • a focal length between each focal position for a plurality of focal two-dimensional image data is calculated, and a depth value inversely proportional to the focal length calculated between each focal position is calculated,
  • High-magnification image For the range of image data corresponding to each focal number, image information (color, saturation, brightness) corresponding to each pixel is extracted and decoded to generate decoded data
  • image information color, saturation, brightness
  • pixel mapping is performed to attach the decoded data to the polygon set for each designated focus.
  • a set of VR images according to the period of each timeline is provided to the mobile terminal 100 through the network, and behavior changes over time to the user through the HMD 100a connected to the mobile terminal 100 through short-range wireless communication a feedback providing module 425 that provides a realistic VR image of the condition of the scalp and hair according to the information on the hair and scalp management behavior, which is a process; It is characterized in that it includes.
  • self-efficacy information is provided by summing the numerical values calculated through multiplication of the preset weights corresponding to the quantitative values set in stages from positive to negative aspects for each recognition and disapproval item according to the As the change stage suggested by the theoretical model by the initial information analysis module 422, information about the 5 stages of planning, planning, preparation, action, and maintenance is extracted when moving to a higher stage in the positive aspect of the accreditation item
  • self-efficacy information is provided by summing the numerical values calculated through multiplication of the preset weights corresponding to the quantitative values set in stages from positive to negative aspects for each recognition and disapproval item according to the By the initial information analysis module 422, the information on the 5 stages of planning, planning, preparation, action, and maintenance before planning, as the stage of change suggested by the theoretical model, when moving to the lower stage, extracts the positive response from the disapproved item
  • the disapproved item information extracted through the network to the mobile terminal 100 through the network along with the user ID it is possible to know that the user's negative mind caused the movement to a lower level
  • the first information of positive relevance + component information and The second information of negative relevance - "positive element information" corresponding to component information, the first information of positive relevance - component information and the second information of negative relevance + component information "negative element information" In addition to generating graph information represented by a timeline between neighboring steps, it is a change step suggested by the theoretical model generated by the information providing module 424 for 5 steps of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance.
  • Information on accreditation items extracted through extraction for those who responded positively in the accreditation items to form decision-making balance information and decision-making balance information when moving from information to a higher level, as presented in the theoretical model
  • an information providing module 424 for providing the extracted accreditation item information (second information) to the mobile terminal 100 for each user ID through a network in real time; It is characterized in that it further comprises.
  • the scalp and hair care system verifies the effect of changing the scalp and hair care behavior from the initial state using a plurality of scalp and hair care programs, as well as finds a management program suitable for the user. effect that can be provided.
  • the scalp and hair care system not only analyzes and provides positive and negative factors of the management program, but also provides step-by-step status information of the user to inspire management motivation. to provide.
  • the scalp and hair care system not only analyzes and provides positive and negative factors of the management program, but also provides step-by-step status information of the user to inspire management motivation. to provide.
  • the scalp and hair care system applies a pan-theoretical model regarding scalp and hair care habits to users who want to manage their scalp and hair in a scalp or hair care salon, a beauty salon, a skin care room, etc.
  • a pan-theoretical model regarding scalp and hair care habits to users who want to manage their scalp and hair in a scalp or hair care salon, a beauty salon, a skin care room, etc.
  • the scalp and hair care system is not only used as educational materials for training experts more quickly and skilled through a mobile app, but also provides changes in scalp and hair care behaviors such as hair and scalp massage. It provides an effect that can be verified using the management app.
  • the scalp and hair care system verifies the effect of changing the scalp and hair care behavior using a management program such as hair and scalp massage, and changes during a preset period.
  • a management program such as hair and scalp massage
  • changes during a preset period In the stage, it enables a clear period for the duration of program use, and it provides the effect that people who have undergone the change stage management are less likely to return to the old habit than those in the behavior stage and appear positive.
  • the scalp and hair care system according to another embodiment of the present invention can be applied to a home care scalp scaling management program by confirming that the health condition of the scalp is improved, and also applied to a scalp and hair care program customized for each individual provide possible effects.
  • FIG. 1 is a view showing a scalp and hair care system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating components of the hair and scalp management terminal 100a of the scalp and hair management system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a hair diagnosis device 100b used in the scalp and hair care system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a view showing a scalp and hair care system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating components of the scalp and hair management server 400 of the scalp and hair management system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating the concept of a mobile-based remote scalp and hair management performed by the scalp and hair management server 400 of the scalp and hair management system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a view showing a scalp and hair care system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating components of the scalp and hair management server 400 of the scalp and hair management system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a view showing a scalp and hair care system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the components of the scalp and hair management server 400 of the scalp and hair management system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 shows a normal state ( FIG. 11A ), a dry state ( FIG. 11B ), an oily state ( FIG. 11C ), and a sensitivity by the AI server 500 of the scalp and hair care system 1 according to another embodiment of the present invention. It is a figure for demonstrating pattern information of the state (FIG. 11D), dandruff scalp (FIG. 11E), and alopecia (FIG. 11F).
  • FIG. 12 to 14 are each step of recommended shampoo information of one of the hair and scalp management behavior information provided by the scalp and hair management server 400 in the scalp and hair management system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • Information FIG. 12
  • each step information FIG. 13
  • scalp scaling information of one of the hair and scalp management behavior information
  • scalp massage information FIG. 14
  • 15 to 17 are diagrams for explaining the collection of information collected by the scalp and hair management server 400 of the scalp and hair management system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • the scalp and hair management system 1 includes a hair and scalp management terminal 100a, a network, a hair diagnostic device group 100bg including a plurality of hair diagnostic devices 100b, and a big data server 600 . can do.
  • the network is a high-speed backbone network of a large-scale communication network capable of large-capacity, long-distance voice and data services, and may be a next-generation wired or wireless network for providing the Internet or high-speed multimedia services.
  • the network may be a mobile communication network, it may be a synchronous mobile communication network or an asynchronous mobile communication network.
  • the asynchronous mobile communication network there may be a wideband code division multiple access (WCDMA) type communication network.
  • WCDMA wideband code division multiple access
  • the network may include a Radio Network Controller (RNC).
  • RNC Radio Network Controller
  • the WCDMA network may be a 3G LTE network, a 4G network, other next-generation communication networks such as 5G, and other IP-based IP networks.
  • the network serves to mutually transmit signals and data between the hair and scalp management terminal 100a, the network, the hair diagnostic device group 100bg consisting of a plurality of hair diagnostic devices 100b, the big data server 600, and other systems. do.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating components of the hair and scalp management terminal 100a of the scalp and hair management system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • 3 is a diagram illustrating a hair diagnosis device 100b used in the scalp and hair care system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the hair and scalp management terminal 100a may include an input/output unit 110 , a transceiver unit 120 , a control unit 130 , and a storage unit 140 .
  • the control unit 130 may include a membership registration module 131 , a behavior change analysis module 132 , a relevance analysis module 133 , and a model analysis module 134 .
  • the membership registration module 131 may store the user's ID, password, and personal information in the storage unit 140 as user unit information.
  • the membership registration module 131 controls the transceiver 120 so that login through the user ID and password is performed through the network by one hair diagnosis device 100b constituting the hair diagnosis device group 100bg,
  • the transceiver 120 may be controlled to receive the high magnification image of the user from the hair diagnosis device 100b as hair/scalp condition information, and the high magnification image may be stored in the user unit information as metadata.
  • the user log in through his/her user ID and password through an input unit that can be formed through a touch screen for one of the hair diagnosis devices 100b of the type shown in FIG. 3 installed in each region.
  • the membership registration module 131 compares the pattern information of the normal state, dry state, oily state, sensitive state, dandruff scalp, and alopecia state stored in the big data server 600 with respect to the high magnification photographed image. / After generating the initial scalp analysis information, the storage unit 140 stores the initial analysis information of the hair/scalp along with the hair/scalp condition information and the user ID as metadata in the user unit information, and the initial analysis information of the hair/scalp may be provided to the hair diagnosis device 100b to be output on the hair diagnosis device 100b.
  • the membership registration module 131 converts the high magnification photographed image, which is image information taken from the inside of the user's hair toward the scalp, photographed by the high magnification camera formed in the hair diagnosis device 100b toward the hair/scalp condition information, into the hair diagnosis device ( After receiving from 100b), hair/scalp condition information and collected data distributed and stored in DCS DB by a distributed file program on the big data server 600 and analysis through machine learning algorithm to generate hair/scalp initial analysis information can do.
  • the membership registration module 131 stores high-magnification images and patterns distributed and stored in the DCS DB for each state by a distributed file program on the big data server 600, and for each state in at least one DCS DB Since a plurality of patterns themselves information or preset angles of each state pattern are stored, such as those that are inclined or reversed, the information in the DCS DB is compared with the high-magnification image to determine the matching state category of the DCS DB in the hair/scalp initial stage. It can be extracted as analysis information.
  • the membership registration module 131 determines not only the shape but also the characteristics of the pixels for the hair and scalp regions, that is, the contrast of the pixels, the color of the pixels, the lines formed by the pixels, and the shape of the pixels changing with the passage of time.
  • the characteristic of the pixel may be extracted, and the pixel corresponding to the state pattern including the characteristic similar to the characteristic of each pixel may be determined as a similar range.
  • the behavior change analysis module 132 extracts hair and scalp management behavior information according to the hair/scalp initial analysis information analyzed by the membership sign-up module 131 from the storage unit 140, and then extracts the hair and scalp management behavior information and the user.
  • the ID may be provided to the hair diagnosis device 100b through the network to be output on the hair diagnosis device 100b.
  • hair and scalp management behavior information includes each recommended shampoo information ⁇ normal state shampoo, dry state shampoo, oily state shampoo, Shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for hair loss condition ⁇ , scalp scaling information ⁇ number and cycle of scalp scaling according to each condition;
  • the behavior change analysis module 132 is configured for a preset period (eg, 6 months to 5 years) to identify the behavior change process according to the change step according to the hair and scalp management behavior information according to the hair/scalp initial analysis information.
  • a preset period eg, 6 months to 5 years
  • the decision-making information can be stored together with the user ID as metadata in the user unit information.
  • the behavior change analysis module 132 uses the hair and scalp massage program provided as hair and scalp management behavior information according to the initial hair/scalp analysis information for the change stage of the scalp and hair care behavior in advance to verify the effect. Big data for setting a clear period for the period of use of hair and scalp management behavior information can be collected in a manner of collecting decision-making information of the mobile diagnostic device 300 in the stage of change in a set period.
  • the decision-making information includes information on each recommended shampoo (normal shampoo, dry shampoo, oily shampoo, sensitive shampoo, anti-dandruff shampoo, anti-dandruff shampoo)
  • the positive aspect according to the use of the first parameter information which is the decision-making of the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making of the positive aspect (pros)/opposite according to the use of shampoo for condition), the positive aspect according to the use of scalp scaling information
  • the negative aspect (cons) corresponding to the negative aspect (cons) decision-making corresponding to the decision/opposition of (pros), the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making/opposition of the positive aspect (pros) according to the use of scalp massage information ) can be collected as the third parameter information, which is a decision-making process, and the user's expression of whether to use the parameter information can be collected through the input unit of the mobile diagnostic device 300 .
  • the relevance analysis module 133 may analyze the correlation between the hair and scalp management behavior information, which is the user's hair and scalp management behavior, and each parameter information of the decision-making information for the hair and scalp management behavior information, which is a characteristic of the behavior change process. .
  • the relevance analysis module 133 determines whether to maintain each normal state corresponding to the hair/scalp initial analysis information according to the hair and scalp management behavior information and each parameter information of the decision-making information, and from the dry state to the normal state. It is possible to analyze whether there is a change in the condition, whether there is a change from an oily state to a normal state, whether a change from a sensitive state to a normal state, whether a change from a dandruff scalp to a normal state, and whether a change from alopecia areata to a normal state can be analyzed. .
  • the relevance analysis module 133 provides change parameter information (in shape and color) set individually according to the hair and scalp at the time of change for each preset change step (a natural number of 2 or more) to a normal state for each hair/scalp state. (including change parameter information for each change parameter information) is extracted from the big data server 600 to perform each change parameter information and each parameter information of one decision-making information after the execution and between the execution of the parameter information of the other decision-making information.
  • a preset change step may be extracted through comparison with a high-magnification photographed image, which is image information photographed from the inside of the hair toward the scalp, received through the network from ( 100b ).
  • the relevance analysis module 133 not only stores the patterns distributed and stored in the DCS DB for each state by the distributed file program on the big data server 600, but also a plurality of pattern self information for each state, each state Since the preset angle of the pattern is stored, including the slanted, inverted, etc., high-magnification shot images and a plurality of patterns themselves information for each state step-by-step, or the preset angular slanted, inverse of each state pattern It is to extract the matching preset change step information from the matching state category of the DCS DB compared to the others.
  • the relevance analysis module 133 is configured not only in the form of the above-described method, but also in the characteristics of the pixels for the hair and scalp regions, that is, the contrast of the pixels, the color of the pixels, the lines formed by the pixels, and the pixels depending on the passage of time. Accordingly, it is possible to extract the characteristic of the pixel from the changing shape, etc., and determine the similarity range of the pixel corresponding to the state pattern including the characteristic similar to the characteristic of each pixel.
  • the relevance analysis module 133 is positive for one of whether the normal state is maintained or the change to the normal state is positive, and the positive aspect (pros) of each parameter information of the decision-making information for the hair and scalp management behavior information
  • the decision of the negative aspect (cons) corresponding to the decision/opposition is matched, it is analyzed as a positive relevance, and component information of the hair and scalp management behavior information can be stored together in the user unit information as positive relevance information.
  • the relevance analysis module 133 is negative for both whether the normal state is maintained and whether the normal state is maintained, and the decision of the positive aspect (pros) among the decision-making information of the decision-making information for the hair and scalp management behavior information
  • a decision of a negative aspect (cons) corresponding to / is matched, it is analyzed as negative relevance, and component information of hair and scalp management behavior information can be stored together in user unit information as negative relevance information.
  • the model analysis module 134 analyzes the relationship between the management characteristics of the user's hair and scalp and the pan-theoretic model components.
  • the model analysis module 134 includes component information of each hair and scalp management behavior information corresponding to the positive relevance and the negative relevance collected by the relevance analysis module 133 (each recommended shampoo information (normal state shampoo, dry) Shampoo for condition, shampoo for oily condition, shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for hair loss condition), scalp scaling information (Scalp scaling), scalp massage information ⁇ are collected for each user at preset intervals, It is possible to analyze the stage of expressing the intention regarding the behavior change of the pan-theoretic model.
  • each recommended shampoo information normal state shampoo, dry
  • shampoo for oily condition shampoo for sensitive condition
  • anti-dandruff shampoo shampoo for hair loss condition
  • scalp scaling information Scalp scaling
  • scalp massage information ⁇ are collected for each user at preset intervals, It is possible to analyze the stage of expressing the intention regarding the behavior change of the pan-theoretic model.
  • the transtheoretical model used in the model analysis module 134 is an integrated theoretical model for explaining individual behavioral changes developed by Prochaska and DiClemente (1983). It is a model for explaining voluntary changes in individual behavior. .
  • the pan-theoretic model is an integrated theory that explains the principles and processes of behavior change on how individuals make new attempts for health behaviors and how to maintain them. do.
  • the pan-theoretic model systematically integrates the main concepts presented in more than 300 psychotherapy theories, and health behavior change should be understood as a dynamic process that occurs gradually, rather than as a dichotomized category of success and failure. is a model that proposes In other words, the individual goes through a series of change stages and gradually brings about change.
  • pan-theoretic model classifies the practitioners into several stages, depending on the purpose of the study, but usually divides them into five stages (Prochaska & Diclemente, 1983).
  • the change stage suggested in the pan-theoretic model is a stage that expresses the behavior to change the problem behavior and the intention to change the behavior.
  • Factors influencing the transition to the next stage are investigated, and it consists of the change stage, change process, decision-making balance, and self-efficacy.
  • Decision-making balance is a comparative evaluation of the gains and losses that arise when changing a certain behavior
  • self-efficacy refers to self-confidence when implementing a behavior change (Prochaska, JO, Velicer, WF, DiClemente, CC). , & Fava, JL 1988).
  • pan-theoretical model rather than inducing a large change at once by analyzing the subject step by step, it finds the characteristics of each stage where small changes occur, classifies the detailed characteristics into stages, and finds the difference between the before and after stages so that the subjects It gives you the elements you need to move on to the next level.
  • the model analysis module 134 generates degree information for a change from the user's current hair and scalp state to a normal state and generates it as change process information, and additionally provides decision-making balance information and self-efficacy information to the user.
  • This is a step that is provided through the input unit of the hair diagnostic device 100b and represents the intention of the action changer. Step information is generated for one of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance, and the mobile diagnostic device 300 through the network. ), by controlling the transceiver 110 to transmit to the output unit of the mobile diagnostic device 300 can be controlled to be output.
  • Decisional balance consists of two factors of decision-making, namely pros and cons, in a pan-theoretic model. It means comparative evaluation of negative aspects (cons), and it can be used like a dependent variable or an intermediary variable as a measure to confirm that behavioral change occurs and the change stage proceeds.
  • self-recognition for decision-making balance is a process of recovering self-confidence due to healthy scalp and hair.
  • Recognition is when other people see you, you acknowledge yourself more through words of praise for a healthy and abundant scalp and hair condition.
  • quantitative information on each approved and disapproved item It may be provided as a result calculated through multiplication of a weight preset in the numerical value.
  • Self-efficacy is a concept introduced from the theory of self-efficacy of Bandura (1977). It refers to an individual's belief that he or she can successfully perform a necessary action in a situation. It is affected by the individual's confidence that it can be performed, and it is estimated that it increases as the stage of change increases.
  • the self-efficacy is multiplied by a weight proportional to the percentage of the change process information generated when the stage of change is positively increased for a quantitative value of a preset amount corresponding to each recognition for the user's own hair and scalp.
  • a result value obtained by adding up the application and multiplication values is generated, and when the stage of change is negatively increased, according to a weight proportional to the percentage of the generated change process information, it corresponds to the overall negation of the user's own hair and scalp. It is possible to generate results through multiplexing of preset negative quantitative values.
  • the model analysis module 134 adds up the quantitative values of the change process information, the decision-making balance information, and the self-efficacy information.
  • stage information the quantity increases from the 1st scope stage to the 5th scope stage
  • stage information the quantity increases from the 1st scope stage to the 5th scope stage
  • the transceiver 110 By controlling the transceiver 110 to transmit to the mobile diagnostic device 300 through a network, it is possible to control the output to the output of the mobile diagnostic device 300 .
  • a mobile terminal group 100g including at least one mobile terminal 100 is connected to a hair diagnosis device 100b formed for each beauty salon through short-range wireless communication, and each The mobile terminal 100 has a structure connected to the scalp and hair management server 400 and the AI server 500 through a network.
  • the mobile terminal 100 may be a form in which the hair and scalp management terminal 100a and the hair diagnosis device 100b of FIG. 1 are integrated, and may correspond to a mobile device having a computing function possessed by an individual.
  • the network is a high-speed backbone network of a large-scale communication network capable of large-capacity, long-distance voice and data services, and may be a next-generation wired or wireless network for providing the Internet or high-speed multimedia services.
  • the network may be a mobile communication network, it may be a synchronous mobile communication network or an asynchronous mobile communication network.
  • the asynchronous mobile communication network there may be a wideband code division multiple access (WCDMA) type communication network.
  • WCDMA wideband code division multiple access
  • the network may include a Radio Network Controller (RNC).
  • RNC Radio Network Controller
  • the WCDMA network may be a 3G LTE network, a 4G network, other next-generation communication networks such as 5G, and other IP-based IP networks.
  • the network serves to mutually transmit signals and data between each mobile terminal 100 , the scalp and hair care server 400 , the AI server 500 , and other systems.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating components of the scalp and hair management server 400 of the scalp and hair management system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating the concept of a mobile-based remote scalp and hair management performed by the scalp and hair management server 400 of the scalp and hair management system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the scalp and hair care server 400 includes a transceiver 410 , a controller 420 , and a database 430 , and the controller 420 includes a first information collection module 421 , It may include a second information collection module 422 , a scalp and hair analysis module 423 , a scalp and hair information providing module 424 , and a scalp and hair care module 425 .
  • the first information collection module 421 is a mobile terminal 100 and a short-distance mobile terminal 100 together with a first terminal identification number (IMEI) of the mobile terminal 100 according to access through a network from one mobile terminal 100
  • IMEI first terminal identification number
  • the first terminal identification number (IMEI) of the mobile terminal 100 is at least as metadata.
  • the diagnostic device ID of one or more hair diagnostic devices 100b may be stored in the database 430, and the first terminal identification number (IMEI) stored as metadata may be designated as the manager number.
  • the second information collection module 422 together with the second terminal identification number of at least one other mobile terminal 100 for forming the same mobile terminal group 100g through the network from the mobile terminal 100 designated as the administrator number.
  • the first terminal identification number is designated as a group name, and then the designated group name As sub-category information, it can be stored together with each second terminal identification number and assigned diagnostic device ID.
  • one mobile terminal 100 corresponding to the first terminal identification number may be operated by a manager who professionally manages the scalp and hair, such as a beauty salon or a hair shop, and another mobile terminal corresponding to the second terminal identification number Reference numeral 100 may be operated by a user whose scalp and hair are managed by an administrator.
  • the diagnostic device ID registered in the database 430 by one mobile terminal 100 corresponding to the first terminal identification number may be of all hair diagnostic devices 100b provided in a place operated by the manager, and the second terminal identification
  • the ID of the diagnostic device registered in the database 430 for the other mobile terminal 100 corresponding to the number may be that of the hair diagnostic device 100b designated by the manager or the user among all the hair diagnostic devices 100b provided at the location operated by the manager. .
  • the second information collection module 422 receives the user's ID, password, and personal information through the network.
  • the diagnostic device ID of the diagnostic device 100b may be stored in the database 430 as “user unit information” as a sub-category of each terminal identification number.
  • the scalp and hair analysis module 423 controls the transceiver 410 so that login is performed through a user ID and password through the network by each mobile terminal 100, and then is designated in the user unit information corresponding to the user ID.
  • the transceiver 410 may be controlled to transmit the diagnostic device ID to the logged-in mobile terminal 100 through the network.
  • the scalp and hair analysis module 423 performs a data session connection with the hair diagnostic device 100b corresponding to the designated diagnostic device ID through short-range wireless communication from the logged-in mobile terminal 100 to the hair diagnostic device 100b. It is possible to control the transceiver 410 to receive the provided high-magnification photographed image of the user as hair/scalp condition information, and store the high-magnification photographed image as a sub-category of user ID in the user unit information.
  • the scalp and hair analysis module 423 determines whether or not the hair diagnostic device 100b corresponding to each diagnostic device ID is in use when there are a plurality of diagnostic device IDs assigned to one user.
  • the manager corresponding to the first terminal identification number can provide unused diagnostic device ID information to each logged-in mobile terminal 200 through a network through a query to the mobile terminal 100 operated by With respect to ( 100b ), driving state information may be automatically obtained through a management app in a short-range wireless communication method, and then provided to the scalp and hair analysis module 423 .
  • the scalp and hair analysis module 423 compares the pattern information of the normal state, dry state, oily state, sensitive state, dandruff scalp, and alopecia state stored in the big data server 600 for the high magnification photographed image.
  • the user ID is used as metadata in the user unit information to store the hair/scalp initial analysis information together with the hair/scalp condition information, and the initial hair/scalp analysis
  • the transceiver 410 By controlling the transceiver 410 to transmit information to each logged-in mobile terminal 100 , it can be stored and outputted on each logged-in mobile terminal 100 .
  • the scalp and hair analysis module 423 logs a high magnification photographed image that is image information photographed toward the scalp from the inside of the user's hair photographed by the high magnification camera formed in the hair diagnosis device 100b as hair/scalp condition information.
  • the transceiver 410 After receiving from the mobile terminal 100, by controlling the transceiver 410 to transmit hair/scalp state information to the AI server 500 through the network 500, based on big data on the AI server 500
  • the transceiver 410 is controlled to return the generated hair/scalp initial analysis information.
  • the AI server 500 stores not only the distributed and stored patterns in the DCS DB for each state by the distributed file program on the big data DB, but also a plurality of patterns themselves information for one state or a preview of each state pattern.
  • the AI server 500 stores not only the distributed and stored patterns in the DCS DB for each state by the distributed file program on the big data DB, but also a plurality of patterns themselves information for one state or a preview of each state pattern.
  • the AI server 500 provides not only the form of the above-described method, but also the characteristics of the pixels for the hair and scalp regions, that is, the contrast of the pixels, the color of the pixels, the lines formed by the pixels, and the pixels that change with the passage of time.
  • a pixel characteristic may be extracted from a shape or the like, and a pixel corresponding to a state pattern including a characteristic similar to the characteristic of each pixel may be determined together with a similarity range.
  • the scalp and hair analysis module 423 extracts hair and scalp management behavior information according to the analyzed hair/scalp initial analysis information from the database 430, and then records the hair and scalp management behavior information and user ID through the network to the logged-in mobile. By controlling the transceiver 410 to transmit to the terminal 100 , it can be output on the logged-in mobile terminal 100 .
  • hair and scalp management behavior information includes each recommended shampoo information ⁇ normal state shampoo, dry state shampoo, oily state shampoo, Shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for hair loss condition ⁇ , scalp scaling information 1st step of waste removal, 2nd step of ampoule input (select products by dividing oily and dry scalp scaling according to condition), 3rd step of activating (cleaning) capillaries, information on options, etc. ⁇ , scalp massage information ⁇ number of massages and cycles according to the condition, etc. ⁇ may be included.
  • the scalp and hair analysis module 423 is configured for a preset period (eg, 6 months to 5 years) in order to identify the behavioral change process according to the change step according to the hair and scalp management behavior information according to the hair/scalp initial analysis information. ) in progress, the transmitting/receiving unit ( 410), the decision-making information may be stored together with the user ID as metadata in the user unit information.
  • a preset period eg, 6 months to 5 years
  • the scalp and hair analysis module 423 uses the hair and scalp massage program provided as hair and scalp management behavior information according to the hair/scalp initial analysis information to verify the effect of the changing stage of the scalp and hair care behavior. Big data for setting a clear period for the period of use of hair and scalp management behavior information in a manner of collecting decision-making information from each mobile terminal 100 corresponding to the second terminal identification number in the change step in the preset period can be collected.
  • the decision-making information includes information on each recommended shampoo (normal shampoo, dry shampoo, oily shampoo, sensitive shampoo, anti-dandruff shampoo, anti-dandruff shampoo)
  • the positive aspect according to the use of the first parameter information which is the decision-making of the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making of the positive aspect (pros)/opposite according to the use of shampoo for condition), the positive aspect according to the use of scalp scaling information
  • the negative aspect (cons) corresponding to the negative aspect (cons) decision-making corresponding to the decision/opposition of (pros), the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making/opposition of the positive aspect (pros) according to the use of scalp massage information ) can be collected as the third parameter information that is the decision-making, and the user's expression of whether to use the parameter information is collected through the touch screen, etc., which is the input unit of each mobile terminal 100 corresponding to the second terminal identification number. can do.
  • the scalp and hair analysis module 423 analyzes the correlation between the hair and scalp management behavior information, which is the user's hair and scalp management behavior, and each parameter information of the decision-making information for the hair and scalp management behavior information, which is a characteristic of the behavior change process.
  • the scalp and hair analysis module 423 determines whether to maintain each normal state corresponding to the hair/scalp initial analysis information according to the hair and scalp management behavior information and each parameter information of the decision-making information, and whether it is normal in a dry state.
  • AI server to determine whether there is a change in state, whether it is a change from an oily state to a normal state, whether a change from a sensitive state to a normal state, whether a change from a dandruff scalp to a normal state, or a change from alopecia to a normal state It can be analyzed through a request to (500).
  • the AI server 500 provides change parameter information (shape and color information for each hair/scalp condition individually set according to the hair and scalp at the time of change for each preset change step (a natural number of 2 or more) to a normal state for each hair/scalp condition). (including change parameter information) is extracted from the big data DB, and from the hair diagnosis device 100b after each change parameter information and after performing according to each parameter information of one decision information and between the execution of the parameter information of another decision information
  • a preset change step may be extracted through comparison with a high-magnification image captured from the inside of the hair toward the scalp received through the mobile terminal 100 connected to the network.
  • the AI server 500 not only stores the distributed and stored patterns in the DCS DB for each state by the distributed file program on the big data DB, but also a plurality of pattern self information for each state step by step, preset of each state pattern
  • a plurality of pattern self information for each state step by step preset of each state pattern
  • the AI server 500 performs not only the form of the above-described method, but also specifies the pixel for the hair and scalp region, that is, the contrast of the pixel, the color of the pixel, the line formed by the pixel, and the pixel changes with the passage of time.
  • a pixel characteristic may be extracted from the shape of the pixel, and a similar range may also be determined for a pixel corresponding to a state pattern including characteristics similar to the characteristic of each pixel.
  • the scalp and hair analysis module 423 determines whether the preset change step information is one of whether the normal state is maintained from before the hair and scalp management act, and whether the change to the normal state is changed, If it matches at least one of a decision on a positive aspect (pros) and a decision on a negative aspect (cons) corresponding to the opposite of each parameter information of the decision information, it is analyzed as “positive relevance” and hair and scalp care + component information of behavioral information (if the positive side of decision-making is information on each parameter of decision-making information that affects the maintenance of the normal state and the change to the normal state) and - component information (the negative side of the decision on the normal state) (in the case of each parameter information of decision-making information affecting maintenance and change to a normal state) may be stored together in user unit information as positive relevance information.
  • the preset change step information is not one of whether the normal state is maintained or whether the normal state is changed, and each parameter information of the decision-making information for the hair and scalp management behavior information If it matches at least one of the decision-making on the positive side (pros) and the decision-making on the negative side (cons) corresponding to the opposite, it is analyzed as “negative relevance” and + component of hair and scalp care behavior information information (where the negative aspect of decision making is information about each parameter of decision information that has an effect on maintaining a steady state and not changing to a steady state), and - component information (where the decision on the positive side affects maintaining a steady state and not changing to a steady state); and each parameter information of decision-making information that has an adverse effect on not changing to a normal state) may be stored together as negative relevance information in user unit information.
  • the scalp and hair analysis module 423 analyzes the relationship between the user's hair and scalp management characteristics and pan-theoretic model components.
  • the scalp and hair analysis module 423 provides component information of each hair and scalp management behavior information corresponding to the positive relevance and negative relevance information collected in the database 430 (each recommended shampoo information (normal state shampoo, dry Shampoo for condition, shampoo for oily condition, shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for hair loss condition), scalp scaling information (Scalp scaling), scalp massage information ⁇ are collected for each user at preset intervals, It is possible to analyze the stage of expressing the intention regarding the behavior change of the pan-theoretic model.
  • each recommended shampoo information normal state shampoo, dry Shampoo for condition, shampoo for oily condition, shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for hair loss condition
  • scalp scaling information Scalp scaling
  • scalp massage information ⁇ are collected for each user at preset intervals, It is possible to analyze the stage of expressing the intention regarding the behavior change of the pan-theoretic model.
  • the transtheoretical model used in the scalp and hair analysis module 423 is an integrated theoretical model for explaining individual behavioral changes developed by Prochaska and DiClemente (1983). it is a model
  • the pan-theoretic model is an integrated theory that explains the principles and processes of behavior change on how individuals make new attempts for health behaviors and how to maintain them. do.
  • the pan-theoretic model systematically integrates the main concepts presented in more than 300 psychotherapy theories, and health behavior change should be understood as a dynamic process that occurs gradually, rather than as a dichotomized category of success and failure. is a model that proposes In other words, the individual goes through a series of change stages and gradually brings about change.
  • pan-theoretic model classifies the practitioners into several stages, depending on the purpose of the study, but usually divides them into five stages (Prochaska & Diclemente, 1983).
  • the change stage suggested in the pan-theoretic model is a stage that expresses the behavior to change the problem behavior and the intention to change the behavior.
  • Factors influencing the transition to the next stage are investigated, and it consists of the change stage, change process, decision-making balance, and self-efficacy.
  • Decision-making balance is a comparative evaluation of the gains and losses that arise when changing a certain behavior
  • self-efficacy refers to self-confidence when implementing a behavior change (Prochaska, JO, Velicer, WF, DiClemente, CC). , & Fava, JL 1988).
  • pan-theoretical model rather than inducing a large change at once by analyzing the subject step by step, it finds the characteristics of each stage where small changes occur, classifies the detailed characteristics into stages, and finds the difference between the before and after stages so that the subjects It gives you the elements you need to move on to the next level.
  • the scalp and hair analysis module 423 generates degree information for a change from the user's current hair and scalp state to a normal state and generates it as change process information, and additionally adds decision-making balance information and self-efficacy information. It is a step that is provided to the user through the input unit of the mobile terminal 100 to indicate the intention of the action actor to change the action. Step information is generated for one of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance, and the mobile terminal through the network By controlling the transceiver 410 to transmit to 100 , it is possible to control the output to the output unit of the mobile diagnostic device 300 .
  • Decisional balance consists of two factors of decision-making, namely pros and cons, in a pan-theoretic model. It means comparative evaluation of negative aspects (cons), and it can be used like a dependent variable or an intermediary variable as a measure to confirm that behavioral change occurs and the change stage proceeds.
  • self-recognition for decision-making balance is a process of recovering self-confidence due to healthy scalp and hair.
  • Recognition is when other people see you, you acknowledge yourself more through words of praise for a healthy and abundant scalp and hair condition.
  • Disapproval of me through negative words, etc. according to the input through the input unit of the mobile terminal 100 for recognition and disapproval for each component information of hair and scalp management behavior information, quantitative for each recognition and disapproval item It may be provided as a result calculated through multiplication of a weight preset in the numerical value.
  • Self-efficacy is a concept introduced from the theory of self-efficacy of Bandura (1977). It refers to an individual's belief that he or she can successfully perform a necessary action in a situation. It is affected by the degree of individual confidence that it can be performed, and it can be estimated that it increases as the level of change increases positively.
  • the self-efficacy is multiplied by a weight proportional to the percentage of the change process information generated when the stage of change is positively increased for a quantitative value of a preset amount corresponding to each recognition for the user's own hair and scalp.
  • a result value obtained by adding up the application and multiplication values is generated, and when the stage of change is negatively increased, according to a weight proportional to the percentage of the generated change process information, it corresponds to the overall negation of the user's own hair and scalp. It is possible to generate results through multiplexing of preset negative quantitative values.
  • the scalp and hair analysis module 423 adds up the quantitative values of the change process information, the decision-making balance information, and the self-efficacy information.
  • Step information incrementasing quantity from the 1st range to the 5th level
  • the scalp and hair information providing module 424 is a change step suggested by the pan-theoretic model stored in the database 430, and provides information on five steps of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance through the network to the mobile terminal 100.
  • the transceiver 410 By controlling the transceiver 410 to transmit to the mobile terminal 100 , it is possible to control the output to the touch screen, which is the output unit of the mobile terminal 100 .
  • the scalp and hair information providing module 424 provides + component information (positive side doctor) of the hair and scalp management behavior information analyzed as “positive relevance” stored in the database 430 by the scalp and hair analysis module 423 . If the decision is information about each parameter of the decision information on the maintenance of the steady state and the transition to the steady state) and - the component information (the information of the decision information that the negative aspect of the decision has on the maintenance of the steady state and the change to the steady state) In the case of each parameter information) may be extracted as the first information.
  • the scalp and hair information providing module 424 provides + component information (negative aspect) of the hair and scalp management behavior information analyzed as “negative relevance” stored in the database 430 by the scalp and hair analysis module 423 . if each parameter of the decision information has an effect on the decision making of the steady state and not changing to the steady state); In the case of each parameter information of decision-making information that has an adverse effect on the non-change of ) can be extracted as the second information.
  • the scalp and hair information providing module 424 is a change step suggested by the theoretical model among the user unit information of each mobile terminal 100.
  • the positive relevance of the first information + component information and the negative relevance of the second information - "positive element information" corresponding to the component information, the positive relevance of the first information - component information and the negative relevance of the second information A mobile terminal operated by a user ( 100) as well as the first terminal identification number may be provided to the mobile terminal 100 operated by the manager.
  • the scalp and hair care module 425 is a change step suggested by the theoretical model, and when moving from information about 5 steps of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance to a higher level, positive relevance + component information and negative relevance -
  • the most suitable recommendation for continuing to the next step by controlling the transceiver 410 to extract the component information that occurs most frequently among the component information and transmit it to the mobile terminal 100 through the network as the most suitable recommended behavior information for the user You can manage users by providing behavioral information.
  • the scalp and hair care module 425 is a change step suggested by the theoretical model, and has positive relevance when moving from information about the 5 steps of planning, planning, preparation, action, and maintenance to a lower level - component information, negative
  • the transceiver 410 By controlling the transceiver 410 to extract the most frequently occurring component information among the relevant + component information and transmit it to the mobile terminal 100 through the network as non-recommended behavior information most suitable for the user, do not return to the previous step You can manage users by providing information on the most to be avoided behaviors for
  • the scalp and hair management system 1 includes a mobile terminal 100 , a hair diagnostic device group 100bg including a plurality of hair diagnostic devices 100b , a network, a scalp and hair management server 400 , and an AI server. 500 and the big data server 600 may be included.
  • the network is a high-speed backbone network of a large-scale communication network capable of large-capacity, long-distance voice and data services, and may be a next-generation wired or wireless network for providing the Internet or high-speed multimedia services.
  • the network may be a mobile communication network, it may be a synchronous mobile communication network or an asynchronous mobile communication network.
  • the asynchronous mobile communication network there may be a wideband code division multiple access (WCDMA) type communication network.
  • WCDMA wideband code division multiple access
  • the network may include a Radio Network Controller (RNC).
  • RNC Radio Network Controller
  • the WCDMA network may be a 3G LTE network, a 4G network, other next-generation communication networks such as 5G, and other IP-based IP networks.
  • the network includes the mobile terminal 100, the hair diagnostic group 100bg comprising a plurality of hair diagnostic devices 100b, the scalp and hair management server 400, the AI server 500 and the big data server 600, and other systems. It serves to transmit signals and data between each other.
  • the scalp and hair care server 400 includes a transceiver 410 , a controller 420 and a database 430 , and the controller 420 includes an information collection module 421 , a pan-theoretic It may include a model providing module 422 , a related factor analysis module 423 , and a management progress module 424 .
  • the information collection module 421 receives the user's ID, password, and personal information for use for each hair diagnostic device 100b constituting the hair diagnostic device group 100bg from the mobile terminal 100 through the network.
  • ID, password, and personal information may be stored in the database 430 as user unit information.
  • the information collection module 421 controls the transceiver 410 to perform login through the user ID and password through the network by the mobile terminal 100, and one of the components of the hair diagnosis group 100bg.
  • the diagnostic device ID of the hair diagnostic device 100b is received from the mobile terminal 100 through the network
  • the high-magnification image of the user is obtained from the hair diagnostic device 100b corresponding to the diagnostic device ID as hair and scalp condition information (hereinafter, hair/scalp). state information)
  • the transceiver 410 may be controlled to receive, and a high-magnification photographed image may be stored as metadata with a user ID in user unit information.
  • the pan-theoretical model providing module 422 may receive the hair/scalp initial analysis information from the AI server 500 through the hair/scalp initial analysis request to the AI server 500 through the network for the high magnification photographed image. have.
  • the AI server 500 compares the pattern information of the normal state, dry state, oily state, sensitive state, dandruff scalp, and alopecia state stored in the big data server 600 through the network to the initial hair/scalp.
  • the analysis information After generating the analysis information, by providing it to the pan-theoretical model providing module 422, hair/scalp state information as metadata in the user unit information on the database 430 by the pan-theoretical model providing module 422
  • hair/scalp state information as metadata in the user unit information on the database 430 by the pan-theoretical model providing module 422
  • the pan-theoretical model providing module 422 In addition to storing the initial hair/scalp analysis information together with can be printed out.
  • the AI server 500 transmits a high magnification photographed image, which is image information taken from the inside of the user's hair toward the scalp, taken by the high magnification camera formed in the hair diagnosis device 100b, to the data server ( 500), it is possible to generate hair/scalp initial analysis information through comparative analysis through the machine learning algorithm and the collected data distributed and stored in the DCS DB by the distributed file program.
  • a high magnification photographed image which is image information taken from the inside of the user's hair toward the scalp, taken by the high magnification camera formed in the hair diagnosis device 100b
  • the big data server 600 stores patterns distributed and stored in the DCS DB for each state by a distributed file program, and a plurality of patterns themselves information for each state or preset of each state pattern is stored in at least one DCS DB. Since the angle tilted and reversed are stored, the AI server 500 compares the DCS DB information with the high-magnification image to extract the matching DCS DB status category as hair/scalp initial analysis information. have.
  • the AI server 500 determines not only the shape but also the specific pixel for the hair and scalp regions, that is, the pixel's contrast, the color of the pixel, the line formed by the pixel, and the shape of the pixel that changes over time. may be extracted, and a pixel corresponding to a state pattern including a characteristic similar to the characteristic of each pixel may be determined as a similar range.
  • the pan-theoretical model providing module 422 extracts hair and scalp management behavior information according to the analyzed hair/scalp initial analysis information from the database 430, and then transfers the hair and scalp management behavior information and user ID to the mobile terminal ( 100) to be output to the output unit of the mobile terminal 100 .
  • the hair and scalp management behavior information includes each recommended shampoo information ⁇ normal state shampoo for each analyzed hair/scalp initial analysis information corresponding to the normal state, dry state, oily state, sensitive state, dandruff scalp, and alopecia state.
  • shampoo for dry condition shampoo for oily condition, shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for alopecia ⁇
  • scalp scaling information ⁇ number and cycle of scalp scaling according to each condition;
  • the first step of removing dead skin cells, sebum, and waste from the scalp and hair according to each condition the second step of applying the ampoule (select products by dividing oily and dry scalp scaling according to the condition), activating (cleaning) capillaries information on options in the third step) ⁇ and scalp massage information (the number and cycle of massage according to the condition).
  • the pan-theoretical model providing module 422 is configured for a preset period (eg, 6 months to 5 years) in order to identify the behavioral change process according to the change stage according to the hair and scalp management behavior information according to the hair/scalp initial analysis information.
  • a preset period eg, 6 months to 5 years
  • the transceiver 410 controls the transceiver 410 to receive the user's decision-making information for each preset period (eg, 3 days, 1 week, etc.) within a preset period from the hair diagnosis device 100b through the network.
  • the decision is made Information can be stored together with user ID as metadata in user unit information.
  • the pan-theoretical model providing module 422 uses the hair and scalp massage program provided as hair and scalp management behavior information according to the initial hair/scalp analysis information to verify the effect of the change stage of the scalp and hair care behavior. Big data for setting a clear period for the period of use of hair and scalp management behavior information can be collected by collecting decision-making information from the mobile terminal 100 in a preset period in the change step.
  • the decision-making information includes information on each recommended shampoo (normal shampoo, dry shampoo, oily shampoo, sensitive shampoo, anti-dandruff shampoo, anti-dandruff shampoo)
  • the positive aspect according to the use of the first parameter information which is the decision-making of the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making of the positive aspect (pros)/opposite according to the use of shampoo for condition), the positive aspect according to the use of scalp scaling information
  • the negative aspect (cons) corresponding to the negative aspect (cons) decision-making corresponding to the decision/opposition of (pros), the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making/opposition of the positive aspect (pros) according to the use of scalp massage information ) can be collected as the third parameter information, which is a decision-making process, and the user's expression of whether to use the parameter information can be collected through the input unit of the mobile diagnostic device 300 .
  • the pan-theoretical model providing module 422 analyzes the correlation between the hair and scalp management behavior information, which is the user's hair and scalp management behavior, and each parameter information of the decision-making information for the hair and scalp management behavior information, which is a characteristic of the behavior change process.
  • the pan-theoretical model providing module 422 determines whether to maintain each normal state corresponding to the hair/scalp initial analysis information according to the hair and scalp management behavior information and each parameter information of the decision-making information, and whether it is normal in the dry state.
  • AI server to determine whether there is a change in state, whether it is a change from an oily state to a normal state, whether a change from a sensitive state to a normal state, whether a change from a dandruff scalp to a normal state, or a change from alopecia to a normal state (500) can be analyzed through the request.
  • the AI server 500 provides change parameter information (shape and color information for each hair/scalp condition individually set according to the hair and scalp at the time of change for each preset change step (a natural number of 2 or more) to a normal state for each hair/scalp condition).
  • the hair diagnosis device (including change parameter information) is extracted from the big data server 600 and performed according to each change parameter information and each parameter information of one decision information and between the execution of the parameter information of the other decision information.
  • a preset change step may be extracted through comparison with a high-magnification photographed image, which is image information photographed from the inside of the hair toward the scalp, received through the pan-theoretical model providing module 422 .
  • the AI server 500 is a high-magnification photographed image and a plurality of patterns of each state on the big data server 600, self information of each state, or a preset angle of each state pattern inclined It is to extract the matching preset change step information from the matching DCS DB status category by comparing it with the one, the reverse, and the like.
  • the AI server 500 is configured not only in the form of the above-described method, but also according to the specification of the pixels for the hair and scalp regions, that is, the contrast of the pixels, the color of the pixels, the lines formed by the pixels, and the pixels according to the passage of time.
  • a pixel characteristic may be extracted from a changing shape, etc., and a pixel corresponding to a state pattern including a characteristic similar to the characteristic of each pixel may be determined together with a similar range.
  • the pan-theoretical model providing module 422 is positive for one of whether the normal state is maintained and the change to the normal state received from the AI server 500, and each of the decision-making information for hair and scalp management behavior information If the decision of the negative aspect (cons) that corresponds to the decision/opposite aspect of the positive aspect (pros) among the parameter information is matched, it is analyzed as a positive relevance, and the component information of the hair and scalp management behavior information is converted into the positive relevance information can be stored together in user unit information.
  • pan-theoretical model providing module 422 is negative for both whether the normal state is maintained and whether the normal state is maintained, and the positive aspect (pros) of each parameter information of the decision-making information for the hair and scalp management behavior information.
  • decision of the negative aspect (cons) corresponding to the decision/opposition is matched, it is analyzed as negative relevance, and component information of hair and scalp management behavior information can be stored together in the user unit information as negative relevance information.
  • the pan-theoretical model providing module 422 analyzes the relationship between the management characteristics of the user's hair and scalp and the pan-theoretical model components.
  • the pan-theoretical model providing module 422 provides component information of each hair and scalp management behavior information corresponding to the positive and negative correlations collected on the database 430 (each recommended shampoo information (normal state shampoo, dry) Shampoo for condition, shampoo for oily condition, shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for hair loss condition), scalp scaling information (Scalp scaling), scalp massage information ⁇ are collected for each user at preset intervals, It is possible to analyze the stage of expressing the intention regarding the behavior change of the pan-theoretic model.
  • each recommended shampoo information normal state shampoo, dry
  • shampoo for oily condition shampoo for sensitive condition
  • anti-dandruff shampoo shampoo for hair loss condition
  • scalp scaling information Scalp scaling
  • scalp massage information ⁇ are collected for each user at preset intervals, It is possible to analyze the stage of expressing the intention regarding the behavior change of the pan-theoretic model.
  • the transtheoretical model used in the transtheoretical model provision module 422 is an integrated theoretical model for explaining the behavioral changes of individuals developed by Prochaska and DiClemente (1983). it is a model
  • the pan-theoretic model is an integrated theory that explains the principles and processes of behavior change on how individuals make new attempts for health behaviors and how to maintain them. do.
  • the pan-theoretic model systematically integrates the main concepts presented in more than 300 psychotherapy theories, and health behavior change should be understood as a dynamic process that occurs gradually, rather than as a dichotomized category of success and failure. is a model that proposes In other words, the individual goes through a series of change stages and gradually brings about change.
  • pan-theoretic model classifies practical actors into several stages, which are usually divided into five stages, although it depends on the purpose of the study (Prochaska & Diclemente, 1983).
  • the change stage suggested in the pan-theoretic model is a stage that expresses the behavior to change the problem behavior and the intention to change the behavior.
  • Factors influencing the transition to the next stage are investigated, and it consists of the change stage, change process, decision-making balance, and self-efficacy.
  • Decision-making balance is a comparative evaluation of the gains and losses that arise when changing a certain behavior
  • self-efficacy refers to self-confidence when implementing a behavior change (Prochaska, JO, Velicer, WF, DiClemente, CC). , & Fava, JL 1988).
  • pan-theoretical model rather than inducing a large change at once by analyzing the subject step by step, it finds the characteristics of each stage where small changes occur, classifies the detailed characteristics into stages, and finds the difference between the before and after stages so that the subjects It gives you the elements you need to move on to the next level.
  • the pan-theoretical model providing module 422 generates degree information for a change from the user's current hair and scalp state to a normal state, generates it as change process information, and additionally adds decision-making balance information and self-efficacy information. It is a step that is provided to the user through the input unit of the mobile terminal 100 to indicate the intention of the action actor to change the action. Step information is generated for one of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance, and the mobile terminal through the network By controlling the transceiver 410 to transmit to ( 100 ), it is possible to control output to the output unit of the mobile terminal ( 100 ).
  • Decisional balance consists of two factors of decision-making, namely pros and cons, in a pan-theoretic model. It means comparative evaluation of negative aspects (cons), and it can be used like a dependent variable or an intermediary variable as a measure to confirm that behavioral change occurs and the change stage proceeds.
  • self-recognition for decision-making balance is a process of recovering self-confidence due to healthy scalp and hair.
  • Recognition is when other people see you, you acknowledge yourself more through words of praise for a healthy and abundant scalp and hair condition.
  • Disapproval of me through negative words, etc. according to the input through the input unit of the mobile terminal 100 for recognition and disapproval for each component information of hair and scalp management behavior information, quantitative for each recognition and disapproval item It may be provided as a result calculated through multiplication of a weight preset in the numerical value.
  • Self-efficacy is a concept introduced from the theory of self-efficacy of Bandura (1977). It refers to an individual's belief that he or she can successfully perform a necessary action in a situation. It is affected by the individual's confidence that it can be performed, and it is estimated that it increases as the stage of change increases.
  • the self-efficacy is multiplied by a weight proportional to the percentage of the change process information generated when the stage of change is positively increased for a quantitative value of a preset amount corresponding to each recognition for the user's own hair and scalp.
  • a result value obtained by adding up the application and multiplication values is generated, and when the stage of change is negatively increased, according to a weight proportional to the percentage of the generated change process information, it corresponds to the overall negation of the user's own hair and scalp. It is possible to generate results through multiplexing of preset negative quantitative values.
  • the pan-theoretical model providing module 422 adds up the quantitative values of the change process information, the decision-making balance information, and the self-efficacy information.
  • Step information increasing quantity from the 1st range to the 5th level
  • Step information increasing quantity from the 1st range to the 5th level
  • the transceiver 410 By controlling the transceiver 410 to generate and transmit to the mobile terminal 100 through the network, it is possible to control the output to the output unit of the mobile terminal 100 .
  • Relevant factor analysis module 423 is not like YES or NO for each recognition and disapproval item for the decision-making balance information to determine the first to fifth range steps, very much, sometimes, yes, rarely , from the positive to the negative for each approved and disapproved item according to multiple choices for positive aspects (very much, sometimes, yes) and negative aspects (rarely, not at all) such as , not at all
  • decision-making balance information is provided by summing the numerical values calculated through multiplication for the preset weights corresponding to the quantitative numerical values set for each step, the theoretical model presented by the pan-theoretical model providing module 422 is provided.
  • the accreditation item information extracted through extraction for the positive response in the accreditation item is connected to the network together with the user ID.
  • the related factor analysis module 423 is not very much like YES or NO for each recognition and disapproval item for the decision-making balance information to determine the first to fifth range steps, sometimes it is, it is, almost According to multiple choices for positive aspects (very much, sometimes, yes) and negative aspects (rarely, not at all), such as not at all and not at all, for each acceptance and disapproval item, from positive to negative.
  • the theoretical model is When moving to a lower stage from information about the 5 stages of planning, planning, preparation, action, and maintenance as the proposed change stage, the disapproved item information extracted through extraction for the positive response from the disapproved item along with the user ID
  • the mobile terminal 100 By providing the information to the mobile terminal 100 through the network, it is possible to know that the user's negative mind caused the movement to a lower level.
  • the related factor analysis module 423 is a positive aspect (very much, sometimes not at all), such as very much, sometimes, yes, almost not, not at all, not YES or NO for each recognition and disapproval item for self-efficacy information. Yes, yes) and negative aspects (almost not at all, not at all) for each recognition and disapproval item according to multiple selection, multi-selection for preset weights corresponding to quantitative values set in stages from positive aspects to negative aspects
  • self-efficacy information is provided by summing up the numerical values calculated through multiplication, it is a change step suggested in the theoretical model by the pan-theoretical model providing module 422.
  • the 5 stages of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance Positive mind of the user by providing the recognition item information extracted through extraction to the mobile terminal 100 through the network along with the user ID for responding in a positive aspect in the recognition item when moving from the information on the step to a higher level This can make it possible to know that has advanced the movement to a higher stage.
  • the related factor analysis module 423 provides positive aspects (very much so) such as very much, sometimes, yes, hardly any, not at all, not YES or NO for each recognition and disapproval item for self-efficacy information. , sometimes, yes) and negative aspects (rarely, not at all) for each recognition and disapproval item according to multiple selection
  • self-efficacy information is provided by summing the numerical values calculated through multiplication of When moving to a lower level from information on step 5 of It can be seen that the mind is what caused the movement to a lower level.
  • the management progress module 424 includes + component information of hair and scalp management behavior information analyzed as “positive relevance” stored in the database 430 for each user ID (positive decision-making is maintained in a normal state and in a normal state) In the case of each parameter information of the decision-making information affecting the change of) and - component information (in the case of the information of each parameter of the decision-making information in which the negative aspect of the decision-making affects the maintenance of the normal state and the change to the normal state), the first information can be extracted.
  • the management progress module 424 analyzes the "negative relevance" stored in the database 430, plus component information of hair and scalp management behavior information (negative side decision-making maintains a normal state and changes to a normal state) For each parameter information of decision information that has an effect on not to do), and - component information (for each of the decision information that adversely affects decision making on the positive side to maintain steady state and not change to steady state); parameter information) may be extracted as the second information.
  • the management progress module 424 is a change step suggested by the theoretical model among the user unit information of each mobile terminal 100.
  • First information when moving by information about 5 steps of before planning, planning, preparation, action, and maintenance Positive relevance + component information and second information negative relevance - "positive element information" corresponding to component information, positive relevance as the first information + component information and negative relevance as the second information + configuration
  • it is a change step suggested by the theoretical model generated by the related factor analysis module 423 before planning, planning, Information on accreditation items extracted through extraction for responses in a positive aspect from the information on the 5 stages of preparation, behavior, and maintenance to the decision-making balance information when moving to a higher stage and the accreditation items to form the decision-making balance information 1st information)
  • the change stage suggested by the theoretical model before planning, planning, preparation, action, and maintenance in the information on the 5 stages of decision-making balance information and decision-making balance information when moving to a lower stage
  • Recognition item information (second information
  • the scalp and hair care system 1 includes a user personal terminal group consisting of a plurality of user personal terminals 10 , a network, a scalp and hair management server 400 , an AI server 500 , and a big data server 600 , and each user personal terminal 10 may include a mobile terminal 100 , a hair diagnosis device 100b and an HMD 110b.
  • the network is a high-speed backbone network of a large-scale communication network capable of large-capacity, long-distance voice and data services, and may be a next-generation wired or wireless network for providing the Internet or high-speed multimedia services.
  • the network may be a mobile communication network, it may be a synchronous mobile communication network or an asynchronous mobile communication network.
  • the asynchronous mobile communication network there may be a wideband code division multiple access (WCDMA) type communication network.
  • WCDMA wideband code division multiple access
  • the network may include a Radio Network Controller (RNC).
  • RNC Radio Network Controller
  • the WCDMA network may be a 3G LTE network, a 4G network, other next-generation communication networks such as 5G, and other IP-based IP networks.
  • the network serves to mutually transmit signals and data between each user's personal terminal 10 , the scalp and hair care server 400 , the AI server 500 , the big data server 600 , and other systems.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the components of the scalp and hair management server 400 of the scalp and hair management system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • 11 shows a normal state ( FIG. 11A ), a dry state ( FIG. 11B ), an oily state ( FIG. 11C ), and a sensitivity by the AI server 500 of the scalp and hair care system 1 according to another embodiment of the present invention. It is a figure for demonstrating pattern information of the state (FIG. 11D), dandruff scalp (FIG. 11E), and alopecia (FIG. 11F).
  • 12 to 14 are each step of recommended shampoo information of one of the hair and scalp management behavior information provided by the scalp and hair management server 400 in the scalp and hair management system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • Information (FIG.
  • FIG. 13 are diagrams for explaining the collection of information collected by the scalp and hair management server 400 of the scalp and hair management system 1 according to another embodiment of the present invention.
  • the scalp and hair care server 400 includes a transceiver 410 , a controller 420 , and a database 430 , and the controller 420 includes an information collection module 421 , initial information analysis module 422 . It may include a pan-theoretical model providing module 423 , an information providing module 424 , and a feedback providing module 425 .
  • the information collection module 421 is the mobile terminal 100 and the HMD 100a together with the terminal identification number (IMEI) of the mobile terminal 100 according to access through the network from one mobile terminal 100 and After controlling the transceiver 410 to receive the ID of at least one hair diagnostic device 100b and the HMD ID of the HMD 100a connected to the data session through short-range wireless communication, the terminal identification number of the mobile terminal 100 (IMEI) as metadata, a diagnostic device ID and an HMD ID may be stored in the database 430 .
  • IMEI terminal identification number of the mobile terminal 100
  • the diagnostic device ID and the HMD ID registered in the database 430 by one mobile terminal 100 corresponding to the terminal identification number are personal smart devices operated by the user, respectively, and short-range wireless communication with the mobile terminal 100 can be performed. have.
  • the information collection module 422 receives the user's ID and password through the network, the user's ID, password, diagnostic device ID, Each terminal identification number may be stored as metadata on the database 430 as the HMD ID as “user unit information”.
  • the information collection module 421 controls the transceiver 410 to perform login through the user ID and password through the network by the mobile terminal 100, and from the mobile terminal 100 to the mobile terminal 100
  • the transceiver 410 In addition to controlling the transceiver 410 to receive the high magnification image of the user from the scalp and hair diagnostic device 100 connected through short-range wireless communication as hair and scalp condition information (hereinafter, hair/scalp condition information), the transceiver 410 is controlled, and the mobile The transceiver 410 is controlled to receive EEG information from the EEG measurement device (not shown) connected to the terminal 100 and short-range wireless communication, and a high-magnification photographed image (hair/scalp condition) with the user ID in the user unit information as metadata. information), and initial reference EEG information.
  • the initial information analysis module 422 may receive the initial hair/scalp analysis information from the AI server 500 through a hair/scalp initial analysis request to the AI server 500 through the network for the high-magnification photographed image.
  • the AI server 500 is stored in the big data server 600 through the network in a normal state (Fig. 11a), dry state (Fig. 11b), oily state (Fig. 11c), sensitive state (Fig. 11d), dandruff scalp (FIG. 11e), after generating the hair/scalp initial analysis information through comparison with the pattern information of the alopecia state (FIG. 11f), by providing the hair/scalp initial analysis information to the initial information analysis module 422, the initial The information analysis module 422 stores the initial analysis information of the hair/scalp together with the high-magnification photographed image (hair/scalp state information) and the EEG information as metadata in the user unit information on the database 430 by the information analysis module 422. In addition, by transmitting the initial hair/scalp analysis information to the mobile terminal 100 by the initial information analysis module 422 , it can be output to the output unit of the mobile terminal 100 .
  • the AI server 500 converts the high magnification photographed image, which is image information taken toward the scalp from inside the user's hair photographed by the high magnification camera formed in the scalp and hair diagnosis device 100, to the hair/scalp condition information.
  • Hair/scalp initial analysis information can be generated through comparative analysis through machine learning algorithms and collected data distributed and stored in the DCS DB by the distributed file program on the server 500 .
  • the big data server 600 stores patterns distributed and stored in the DCS DB for each state by a distributed file program, and a plurality of patterns themselves information for each state or preset of each state pattern is stored in at least one DCS DB. Since the angle tilted and reversed are stored, the AI server 500 compares the DCS DB information with the high-magnification image to extract the matching DCS DB status category as hair/scalp initial analysis information. have.
  • the AI server 500 determines not only the shape but also the specific pixel for the hair and scalp regions, that is, the pixel's contrast, the color of the pixel, the line formed by the pixel, and the shape of the pixel that changes over time. may be extracted, and a pixel corresponding to a state pattern including a characteristic similar to the characteristic of each pixel may be determined as a similar range.
  • the initial information analysis module 422 is an EEG connected to the mobile terminal 100 and short-range wireless communication when outputting the hair/scalp initial analysis information to the output unit of the mobile terminal 100 according to the transmission to the mobile terminal 100. It is possible to receive the EEG change information from the measuring device from the mobile terminal 100 and store each terminal identification number as metadata on the database 430 as "user unit information" as the first EEG change information.
  • the initial information analysis module 422 extracts hair and scalp management behavior information according to the analyzed hair/scalp initial analysis information from the database 430, and then transmits the hair and scalp management behavior information and user ID through the network to the mobile terminal 100 ) to be output to the output unit of the mobile terminal 100 .
  • hair and scalp management behavior information is a normal state (Fig. 11a), a dry state (Fig. 11b), an oily state (Fig. 11c), a sensitive state (Fig. 11d), dandruff scalp (Fig. 11e), alopecia state (Fig.
  • each recommended shampoo information ⁇ normal condition shampoo, dry condition shampoo, oily condition shampoo, sensitive condition shampoo, anti-dandruff shampoo, hair loss condition shampoo ⁇ , scalp scaling information (Scalp scaling) ⁇ the number and period of scalp scaling according to each condition;
  • information on each step of the recommended shampoo information of one of the hair and scalp management behavior information may be provided in the same way as in FIG. 12, and each step included in the scalp scaling information of one of the hair and scalp management behavior information is shown in FIG. It may be provided in the same manner as in FIG. 14 , and scalp massage information of one of the hair and scalp management behavior information may be provided in the same manner as in FIG. 14 .
  • the pan-theoretical model providing module 423 proceeds with a preset period (eg, 6 months to 5 years) to understand the behavioral change process according to the change stage according to the hair and scalp management behavior information according to the initial analysis information of the hair/scalp
  • a preset period eg, 6 months to 5 years
  • the transceiver 410 controls the transceiver 410 to receive the user's decision-making information for each preset period (eg, 3 days, 1 week, etc.) within a preset period from the scalp and hair diagnostic device 100 through the network
  • the decision-making Information can be stored together with user ID as metadata in user unit information.
  • the pan-theoretical model providing module 423 provides the hair and scalp management behavior information according to the hair/scalp initial analysis information for the change stage of the scalp and hair care behavior to verify the effect using the hair and scalp massage program. Big data for setting a clear period for the period of use of hair and scalp management behavior information can be collected by collecting decision-making information from the mobile terminal 100 in a preset period in the change step.
  • the pan-theoretical model providing module 423 is a high-magnification photographed image (hair / After controlling the transceiver 410 to receive from the mobile terminal 100 through the network for scalp condition information), a high-magnification image (hair/scalp condition information) is provided along with the received intermediate analysis result information for each cycle. By doing so, it is possible to generate decision-making information with response information (response to O, X and EEG information through the input unit) according to each provided query.
  • the pan-theoretical model providing module 423 with EEG information responds to the first inquiry about the negative side (cons) decision-making corresponding to the positive side (pros) decision/opposite according to the use of each recommended shampoo information EEG change information according to the second inquiry about decision-making on the positive side (pros) / decision-making on the negative side (cons) corresponding to the opposite according to the use of each scalp scaling information (Scalp scaling),
  • Mobile terminal 100 connected to the EEG measurement device for EEG change information according to the third query for the negative aspect (cons) decision-making corresponding to the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making of the positive aspect (pros) according to the use of scalp massage information can be collected from
  • the decision-making information includes each recommended shampoo information (normal shampoo, dry shampoo, oily shampoo, sensitive shampoo, anti-dandruff shampoo, The positive side (pros) decision / negative side (cons) decision-making according to the use of the shampoo for hair loss condition), the first parameter information that corresponds to the negative side (cons) The negative aspect corresponding to the decision/opposition of the positive aspect (pros) according to the use of the second parameter information, which is the decision-making of the negative aspect (cons) corresponding to the decision-making/opposition of the human aspect (pros), and the scalp massage information It can be collected as the third parameter information that is the decision of (cons).
  • the first to third parameter information provides the EEG change information measured by the EEG measurement device as reference information from the pan-theoretical model providing module 423 to the mobile terminal 100, and then the input unit of the mobile terminal 100 Through this, information on whether or not components constituting each hair and scalp management behavior information is used may be collected in such a way that the user's intention (O, X) is received from the mobile terminal 100 .
  • EEG change information provided to the mobile terminal 100 by the pan-theoretical model providing module 423 includes initial reference EEG information corresponding to a frequency band delta wave, theta wave, alpha wave,
  • initial reference EEG information corresponding to a frequency band delta wave, theta wave, alpha wave
  • the EEG change information increases above the preset frequency in each initial reference EEG information for the user who stares at the intermediate analysis result information for each period in the state of being primarily classified into beta waves and gamma waves It can be analyzed as a decision-making on the negative side (cons), which corresponds to the opposite, and on the positive side (pros) if it does not increase above the preset frequency.
  • the pan-theoretical model providing module 423 performs an initial hair/scalp analysis according to each parameter information of hair and scalp management behavior information and decision-making information. Whether to maintain each normal state (FIG. 11A) corresponding to the information, whether to change from a dry state (FIG. 11B) to a normal state, whether to change from an oily state (FIG. 11C) to a normal state, and whether to change in a sensitive state (FIG. 11D) Whether a change to a normal state, whether a change from a dandruff scalp (Fig. 11e) to a normal state, or a change from a alopecia (Fig. 11f) to a normal state can be analyzed through a request to the AI server 500 have.
  • the AI server 500 provides change parameter information (shape and color information for each hair/scalp condition individually set according to the hair and scalp at the time of change for each preset change step (a natural number of 2 or more) to a normal state for each hair/scalp condition). (including change parameter information) is extracted from the big data server 600, and each change parameter information and scalp and hair between each change parameter information and each parameter information of one decision information and between execution of the parameter information of another decision information
  • a preset change step may be extracted through comparison with a high-magnification photographed image, which is image information photographed from the inside of the hair toward the scalp, received from the diagnostic device 100 through the initial information analysis module 422 .
  • the AI server 500 is a high-magnification photographed image and a plurality of patterns of each state on the big data server 600, self information of each state, or a preset angle of each state pattern inclined It is to extract the matching preset change step information from the matching DCS DB status category by comparing it with the one, the reverse, and the like.
  • the AI server 500 is configured not only in the form of the above-described method, but also according to the specification of the pixels for the hair and scalp regions, that is, the contrast of the pixels, the color of the pixels, the lines formed by the pixels, and the pixels according to the passage of time.
  • a pixel characteristic may be extracted from a changing shape, etc., and a pixel corresponding to a state pattern including a characteristic similar to the characteristic of each pixel may be determined together with a similar range.
  • the pan-theoretical model providing module 423 is positive for one of the maintenance of the normal state (FIG. 11a) and the change to the normal state received from the AI server 500, and is a doctor about hair and scalp management behavior information. If the decision of the negative aspect (cons) corresponding to the decision of the positive aspect (pros)/opposite among the parameter information of the decision information is matched, it is analyzed as a positive relation, and component information of the hair and scalp management behavior information can be stored together in user unit information as positive relevance information.
  • pan-theoretical model providing module 423 is negative for both whether the normal state (FIG. 11a) is maintained and whether the normal state is maintained, and a positive aspect of each parameter information of the decision-making information for hair and scalp care information If the decision of the negative aspect (cons) corresponding to the decision/opposite of (pros) is matched, it is analyzed as negative relevance, and the component information of the hair and scalp management behavior information is combined with the user unit information as negative relevance information. can be saved
  • the pan-theoretical model providing module 423 analyzes the relationship between the user's hair and scalp management characteristics and the pan-theoretical model components.
  • the pan-theoretical model providing module 423 provides component information of each hair and scalp management behavior information corresponding to the positive and negative correlations collected on the database 430 (each recommended shampoo information (normal state shampoo, dry) Shampoo for condition, shampoo for oily condition, shampoo for sensitive condition, anti-dandruff shampoo, shampoo for hair loss condition), scalp scaling information (Scalp scaling), scalp massage information ⁇ are collected for each user at preset intervals, It is possible to analyze the stage of expressing the intention regarding the behavior change of the pan-theoretic model.
  • each recommended shampoo information normal state shampoo, dry
  • shampoo for oily condition shampoo for sensitive condition
  • anti-dandruff shampoo shampoo for hair loss condition
  • scalp scaling information Scalp scaling
  • scalp massage information ⁇ are collected for each user at preset intervals, It is possible to analyze the stage of expressing the intention regarding the behavior change of the pan-theoretic model.
  • the transtheoretical model used in the transtheoretical model provision module 423 is an integrated theoretical model for explaining individual behavioral changes developed by Prochaska and DiClemente (1983). it is a model
  • the pan-theoretic model is an integrated theory that explains the principles and processes of behavior change on how individuals make new attempts for health behaviors and how to maintain them. do.
  • the pan-theoretic model systematically integrates the main concepts presented in more than 300 psychotherapy theories, and health behavior change should be understood as a dynamic process that occurs gradually, rather than as a dichotomized category of success and failure. is a model that proposes In other words, the individual goes through a series of change stages and gradually brings about change.
  • pan-theoretic model classifies the practitioners into several stages, depending on the purpose of the study, but usually divides them into five stages (Prochaska & Diclemente, 1983).
  • the change stage suggested in the pan-theoretic model is a stage that expresses the behavior to change the problem behavior and the intention to change the behavior.
  • Factors influencing the transition to the next stage are investigated, and it consists of the change stage, change process, decision-making balance, and self-efficacy.
  • Decision-making balance is a comparative evaluation of the gains and losses that arise when changing a certain behavior
  • self-efficacy refers to self-confidence when implementing a behavior change (Prochaska, JO, Velicer, WF, DiClemente, CC). , & Fava, JL 1988).
  • pan-theoretical model rather than inducing a large change at once by analyzing the subject step by step, it finds the characteristics of each stage where small changes occur, classifies the detailed characteristics into stages, and finds the difference between the before and after stages so that the subjects It gives you the elements you need to move on to the next level.
  • the pan-theoretical model providing module 423 generates degree information for a change from the user's current hair and scalp state to a normal state and generates it as change process information, and additionally adds decision-making balance information and self-efficacy information. It is a step that is provided to the user through the input unit of the mobile terminal 100 to indicate the intention of the action actor to change the action. Step information is generated for one of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance, and the mobile terminal through the network By controlling the transceiver 410 to transmit to ( 100 ), it is possible to control output to the output unit of the mobile terminal ( 100 ).
  • Decisional balance consists of two factors of decision-making, namely pros and cons, in a pan-theoretic model. It means comparative evaluation of negative aspects (cons), and it can be used like a dependent variable or an intermediary variable as a measure to confirm that behavioral change occurs and the change stage proceeds.
  • self-recognition for decision-making balance is a process of recovering self-confidence due to healthy scalp and hair.
  • Recognition is when other people see you, you acknowledge yourself more through words of praise for a healthy and abundant scalp and hair condition.
  • Disapproval of me through negative words, etc. according to the input through the input unit of the mobile terminal 100 for recognition and disapproval for each component information of hair and scalp management behavior information, quantitative for each recognition and disapproval item It may be provided as a result calculated through multiplication of a weight preset in the numerical value.
  • Self-efficacy is a concept introduced from the theory of self-efficacy of Bandura (1977). It refers to an individual's belief that he or she can successfully perform a necessary action in a situation. It is affected by the individual's confidence that it can be performed, and it is estimated that it increases as the stage of change increases.
  • the self-efficacy is multiplied by a weight proportional to the percentage of the change process information generated when the stage of change is positively increased for a quantitative value of a preset amount corresponding to each recognition for the user's own hair and scalp.
  • a result value obtained by adding up the application and multiplication values is generated, and when the stage of change is negatively increased, according to a weight proportional to the percentage of the generated change process information, it corresponds to the overall negation of the user's own hair and scalp. It is possible to generate results through multiplexing of preset negative quantitative values.
  • the pan-theoretical model providing module 423 adds up the quantitative values of the change process information, the decision-making balance information, and the self-efficacy information.
  • Step information increasing quantity from the 1st range to the 5th level
  • Step information increasing quantity from the 1st range to the 5th level
  • the transceiver 410 By controlling the transceiver 410 to generate and transmit to the mobile terminal 100 through the network, it is possible to control the output to the output unit of the mobile terminal 100 .
  • the information providing module 424 is not YES or NO for each recognition and disapproval item for the decision-making balance information to determine the first to fifth range steps, as shown in FIG. 7, very much, sometimes, yes, almost According to multiple choices for positive aspects (very much, sometimes, yes) and negative aspects (rarely, not at all), such as not at all and not at all, for each acceptance and disapproval item, from positive to negative.
  • decision balance information is provided by summing the numerical values calculated through multiplication for the preset weights corresponding to the quantitative numerical values set step by step up to the side, it is presented in the theoretical model by the initial information analysis module 422 When moving to a higher stage from information about the 5 stages of planning, planning, preparation, action, and maintenance as a change stage to By providing to the mobile terminal 100 through the , it is possible to know that the user's positive mind has advanced the movement to a higher stage.
  • the information providing module 424 is not YES or NO for each recognition and disapproval item for the decision-making balance information to determine the first to fifth range steps, as shown in FIG. 15 , very much yes, sometimes yes, yes Positive aspects for each admitted and disapproved item according to multiple choice for positive aspects (very much, sometimes, yes) and negative aspects (rarely, not at all) such as , almost never, never
  • the decision balance information is provided by summing the numerical values calculated through multiplication for the preset weights corresponding to the quantitative numerical values set in stages from the negative side
  • the theoretical model is generated by the initial information analysis module 422 When moving to a lower stage from information about the 5 stages of planning, planning, preparation, action, and maintenance as the change stage suggested in By providing it to the mobile terminal 100 through the network together, it is possible to know that the user's negative mind caused the movement to a lower level.
  • the information providing module 424 provides positive aspects (very much) such as very much, sometimes, yes, hardly any, not at all, as shown in FIG. Yes, sometimes, yes) and negative aspects (rarely, not at all), for each recognition and disapproval item according to multiple selection, preset weights corresponding to quantitative values set in stages from positive aspects to negative aspects
  • self-efficacy information is provided by adding up the numerical values calculated through multiplication for
  • the information providing module 424 provides positive aspects such as very much, sometimes, yes, rarely, not at all, as shown in FIG. (very much, sometimes, yes) and negative aspects (rarely, not at all) according to multiple selections in advance corresponding to quantitative values set in stages from positive aspects to negative aspects for each recognition and disapproval item
  • self-efficacy information is provided by adding up the numerical values calculated through multiplication for the set weights, it is a change step suggested by the theoretical model by the initial information analysis module 422 before planning, planning, preparation, and action.
  • the information providing module 424 provides + component information of hair and scalp management behavior information analyzed as "positive relevance" stored in the database 430 for each user ID (positive decision making is maintained in a normal state and in a normal state)
  • the first information can be extracted.
  • the information providing module 424 analyzes the "negative relevance" stored in the database 430, plus component information of hair and scalp management behavior information (negative side decision-making maintains a normal state and changes to a normal state) For each parameter information of decision information that has an effect on not to do), and - component information (for each of the decision information that adversely affects decision making on the positive side to maintain steady state and not change to steady state); parameter information) may be extracted as the second information.
  • the information providing module 424 is a change step suggested in the theoretical model among the user unit information of each mobile terminal 100, and the first information when moving by information about 5 steps of pre-planning, planning, preparation, action, and maintenance Positive relevance + component information and second information negative relevance - "positive element information" corresponding to component information, positive relevance as the first information + component information and negative relevance as the second information + configuration
  • the information providing module 424 is a change step suggested by the theoretical model generated by the information providing module 424 before planning, planning, and preparing.
  • the feedback providing module 425 is a two-dimensional image of the high magnification photographed image (hair / scalp state information) for generating intermediate analysis result information for each cycle from the initially collected high magnification photographed image (hair / scalp state information)
  • a VR image may be generated according to the timeline and provided to the mobile terminal 100 through a network.
  • the feedback providing module 425 determines a plurality of focal positions and the number of focal points for a high-magnification image, which is a two-dimensional image, and determines the plurality of focal positions and the number of focal points.
  • the feedback providing module 425 extracts image information (color, saturation, brightness) corresponding to each pixel from the range of image data corresponding to each focal number of the high magnification image (hair/scalp state information) and converts it into information. Not only generates decoded data by performing decoding, but also creates a polygon set reflecting the calculated depth value for each pixel with respect to the polygon, which is the basic unit for expressing a three-dimensional shape, and then attaches the decoded data to the polygon set. By performing pixel mapping, a virtual reality (VR) image for each designated focus may be generated.
  • VR virtual reality
  • the feedback providing module 425 provides a set of VR images according to the period of each timeline to the mobile terminal 100 through the network, and through the HMD 100a connected to the mobile terminal 100 through short-range wireless communication. It is possible to provide the user with a realistic VR image of the condition of the scalp and hair according to information on hair and scalp management behavior, which is a behavioral change process over time.
  • the present invention relates to a scalp and hair care system, and more specifically, to provide user information, In particular, it not only improves precision by collecting decision-making information and EEG information, but also provides realistic image information about the change status of Inara, scalp and hair according to systematic management of the scalp and hair.
  • it finds and provides a management program suitable for the user, analyzes and provides the positive and negative factors of the management program, and provides step-by-step status information of the user It relates to a scalp and hair care system to inspire management motivation.

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Abstract

본 발명은 두피 및 모발 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 사용자들을 대상으로 두피 및 모발 관리 습관에 관한 범 이론적 모형을 적용하기 위해 두피 및 모발 관리 습관의 변화양상을 제공하기 위해 사용자 정보, 특히 의사결정정보와 뇌파정보를 수집하여 정밀도를 향상시킬 뿐만 이나라, 두피 및 모발에 대한 체계적인 관리 수행에 따른 변화 상태 정보를 영상정보로 실감나게 제공하도록 하며, 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 최초 상태로부터 복수의 두피 및 보발 관리 프로그램을 이용하여 효과를 검증할 뿐만 아니라, 사용자에 맞는 관리 프로그램을 찾아서 제공하고, 관리 프로그램의 긍정적 요소 및 부정적 요소를 분석하여 제공하고, 사용자의 단계별 상태 정보를 제공하여 관리 의욕을 고취시키도록 하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템에 관한 것이다.

Description

두피 및 모발 관리 시스템
본 발명은 두피 및 모발 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 사용자들을 대상으로 두피 및 모발 관리 습관에 관한 범 이론적 모형을 적용하기 위해 두피 및 모발 관리 습관의 변화양상을 제공하기 위해 사용자 정보, 특히 의사결정정보와 뇌파정보를 수집하여 정밀도를 향상시킬 뿐만 이나라, 두피 및 모발에 대한 체계적인 관리 수행에 따른 변화 상태 정보를 영상정보로 실감나게 제공하도록 하며, 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 최초 상태로부터 복수의 두피 및 보발 관리 프로그램을 이용하여 효과를 검증할 뿐만 아니라, 사용자에 맞는 관리 프로그램을 찾아서 제공하고, 관리 프로그램의 긍정적 요소 및 부정적 요소를 분석하여 제공하고, 사용자의 단계별 상태 정보를 제공하여 관리 의욕을 고취시키도록 하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템에 관한 것이다.
두피와 모발 관리를 위한 샴프, 린스 등의 각종 미용 부자재와 미용 시술 등이 이루어지고 있으나, 이러한 행위들은 시술자의 직관적인 판단에 의해 이루어지고 있으며, 체계적으로 관리가 되고 있지 않은 현실이다.
이에 따라, 두피와 모발관리 각종 미용 부자재의 적용과 미용 시술 등에 해당하는 모발과 두피 마사지 프로그램을 이용하여 그 효과를 검증하고, 그 변화 단계에서 사용 기간 등의 파라미터에 대한 기간 설정을 위한 빅데이터 정보를 수집하고 활용한다면, 변화단계 관리를 받은 사람은 예전의 습관으로 돌아갈 확률이 낮을 것이다.
또한, 과도한 스트레스와 각종의 화학약품에 노출되거나 공장의 매연, 자동차의 배기가스에서 나온유황이나 질소화합물이 두피 및 모발에 부착된 경우 등에는 두피는 물론 모발이 물리적 또는 화학적으로 손상될 가능성이 매우 높다.
민감하고 자극받은 두피 환경은, 탈모의 가능성을 증대시킨다. 또한, 손상된 모발은 복구되기 어렵다. 따라서, 두피 및 모발은 손상되기 전에 미리 꾸준하게 관리되어야 한다.
한편, 범 이론적 모형(Transtheoretical Model)은 Prochaska와 DiClemente (1983)에 의해 개발된 개인의 행동변화를 설명하기 위한 통합적 이론모형으로서 개인행동의 자발적 변화를 설명하기 위한 모형으로 개인이 어떻게 건강행위에 대해서 새로운 시도를 하고 이를 어떻게 유지하는가에 관한 행위변화의 원칙과 과정을 설명하는 통합적인 이론이며, 변화단계와 변화과정을 핵심으로 인간의 행동변화를 설명한다.
본 발명자는 헤어샵 또는 의료기관을 방문하여 체계적으로 두피 및 모발을 관리하는 사용자들이 증가함에 따라 범 이론적 모형(Transtheoretical Model)을 적용할 뿐만 아니라, 사용자들을 대상으로 두피 및 모발 관리 습관에 관한 범 이론적 모형을 적용하기 위해 두피 및 모발 관리 습관의 변화양상을 제공하기 위해 사용자 정보, 특히 의사결정정보와 뇌파정보를 수집하여 정밀도를 향상시키고, 두피 및 모발에 대한 체계적인 관리 수행에 따른 변화 상태 정보를 영상정보로 실감나게 제공하도록 하며, 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 최초 상태로부터 복수의 두피 및 보발 관리 프로그램을 이용하여 효과를 검증할 뿐만 아니라, 사용자에 맞는 관리 프로그램을 찾아서 제공하고, 관리 프로그램의 긍정적 요소 및 부정적 요소를 분석하여 제공하고, 사용자의 단계별 상태 정보를 제공하여 관리 의욕을 고취시키도록 하는 두피 및 모발 관리 시스템을 개발하는데 성공하여 본 발명을 완성하였다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 최초 상태로부터 복수의 두피 및 보발 관리 프로그램을 이용하여 효과를 검증할 뿐만 아니라, 사용자에 맞는 관리 프로그램을 찾아서 제공하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 관리 프로그램의 긍정적 요소 및 부정적 요소를 분석하여 제공할 뿐만 아니라, 사용자의 단계별 상태 정보를 제공하여 관리 의욕을 고취시키도록 하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 관리 프로그램의 긍정적 요소 및 부정적 요소를 분석하여 제공할 뿐만 아니라, 사용자의 단계별 상태 정보를 제공하여 관리 의욕을 고취시키도록 하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은, 두피 또는 모발 관리실, 미용실, 피부관리실 등에서 두피 및 모발을 관리를 원하는 사용자들을 대상으로 두피 및 모발 관리 습관에 관한 범 이론적 모형을 적용하여 두피 및 모발 관리 습관의 변화양상, 변화에 따른 사용자에 맞는 좋은 습관과 나쁜 습관 정보를 체계적으로 분석하여 제공함으로써, 소그룹 또는 개인에 대해서 원격으로 두피 및 모발 관리를 활성화하도록 하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 모바일 앱을 통해 한층 신속하고 숙련된 전문가 양성 교육 자료로 사용될 뿐만 아니라, 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발과 두피 마사지 등의 관리 앱을 이용하여 그 효과를 검증하도록 하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발과 두피 마사지 등의 관리 프로그램을 이용하여 그 효과를 검증할 뿐만 아니라, 미리 설정된 기간 동안에 변화 단계에서, 프로그램 활용 기간에 대한 명확한 기간이 가능하도록 하며, 변화단계 관리를 받은 사람은 예전의 습관으로 돌아갈 확률이 행동단계에 있는 사람들보다 적고 긍정적으로 나타나도록 하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 두피의 건강상태가 개선된 점을 확인하여 홈 케어 두피 스케일링 관리 프로그램에도 적용 가능할 것이며, 또한 개개인에 맞춤 두피 모발관리 프로그램에도 적용 가능하도록 하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 모발 및 두피 관리 단말(100a), 네트워크, 복수의 모발 진단기(100b)로 이루어진 모발 진단기 그룹(100bg)를 포함하는 두피 및 모발 관리 시스템에 있어서, 모발 및 두피 관리 단말(100a)은,
고배율 촬영 이미지에 대해서 빅데이터 서버(600)에 저장된 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태의 패턴 정보와의 비교를 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성한 뒤, 저장부(140) 상에 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 모발/두피 상태 정보와 함께 모발/두피 초기 분석 정보를 저장하고, 모발/두피 초기 분석 정보를 모발 진단기(100b)로 제공하여 모발 진단기(100b) 상으로 출력되도록 하되,
빅데이터 서버(600) 상에 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴이 저장되어 있으며, 적어도 하나 이상의 DCS DB에 각 상태에 대해서 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것이 포함되어 저장되어 있으므로, DCS DB의 정보와 고배율 촬영 이미지를 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리를 모발/두피 초기 분석 정보로 추출하며,
형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정에 해당하는 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위로 판단하는 회원가입모듈(131);
회원가입모듈(131)에 의해 분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 저장부(140)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 모발 진단기(100b)로 제공하여 모발 진단기(100b) 상으로 출력되도록 하며, 모발 및 두피 관리행위 정보로 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기와; 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보)}, 두피 마시지 정보(상태에 따른 마사지 횟수와 주기)를 포함하여 제공하며,
모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 모발 진단기(100b)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 수신하도록 송수신부(110)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장하되,
두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보로 제공한 모발과 두피 마사지 프로그램을 이용하여 효과를 검증하기 위해 미리 설정된 기간에 변화 단계에서, 모바일 진단기(300)의 의사 결정 정보를 수집하는 방식으로, 모발 및 두피 관리행위 정보의 사용기간에 대한 명확한 기간 설정을 위한 빅데이터를 수집하며,
의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집되며, 수집시 모바일 진단기(300)의 입력부를 통해 수집된 정보를 제공받는 행동변화 분석모듈(132); 및
사용자의 모발 및 두피 관리행위인 모발 및 두피 관리행위 정보와, 행동변화과정 특성인 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사결정 정보의 각 파라미터 정보 간의 관련성을 분석하되, 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 분석하며,
각 모발/두피 상태에 대해서 정상 상태로의 미리 설정된 변화 단계(2 이상의 자연수)별로 변화시의 모발 및 두피에 따라 개별적으로 설정된 변화 파라미터 정보(형태 및 색상에 대한 변화 파라미터 정보를 포함)를 빅데이터 서버(600)에서 추출하여 각 변화 파라미터 정보와, 하나의 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따라 수행 이후와 다른 의사 결정 정보의 파라미터 정보의 수행 사이에 모발 진단기(100b)로부터 네트워크를 통해 수신된 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지와의 비교를 통해서 미리 설정된 변화 단계를 추출하는 관련성 분석모듈(133); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 회원가입모듈(131)은,
입출력부(110)를 통해 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 입력되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보를 사용자 단위 정보로 저장부(140)에 저장하고, 모발 진단기 그룹(100bg)을 구성하는 하나의 모발 진단기(100b)에 의해 네트워크를 통해 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(120)를 제어한 뒤, 모발 진단기(100b)로부터 사용자의 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보로 수신하도록 송수신부(120)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 고배율 촬영 이미지를 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 적어도 하나 이상의 모바일 단말(100)로 이루어진 모바일 단말 그룹(100g)이 각 미용실 별로 형성된 모발 진단기(100b)와 근거리 무선통신으로 연결되며, 각 모바일 단말(100)이 네트워크를 통해 두피 및 모발 관리 서버(400)와 연결된 구조를 갖는 두피 및 모발 관리 시스템(1)에 있어서, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
하나의 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통한 액세스(access)에 따라 모바일 단말(100)의 제 1 단말식별번호(IMEI)와 함께, 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 데이터 세션이 연결된 적어도 하나 이상의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID를 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 모바일 단말(100)의 제 1 단말식별번호(IMEI)를 메타데이터로 적어도 하나 이상의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID를 데이터베이스(430)에 저장하며, 메타데이터로 저장된 제 1 단말식별번호(IMEI)를 관리자 번호로 지정하는 제 1 정보 수집모듈(421);
관리자 번호로 지정된 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통해 동일 모바일 단말 그룹(100g)을 형성하기 위한 적어도 하나 이상의 다른 모바일 단말(100)의 제 2 단말식별번호와 함께 제 2 단말식별번호를 갖는 다른 모바일 단말(100)에 대해서 할당된 적어도 하나 이상의 진단기 ID를 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 제 1 단말식별번호를 그룹 명으로 지정한 뒤, 지정된 그룹 명의 하위 카테고리 정보로 각 제 2 단말식별번호와 할당된 진단기 ID와 함께 저장하되, 제 1 단말식별번호에 해당하는 하나의 모바일 단말(100)으로 미용실, 헤어 샵을 포함하는 두피 및 모발을 전문적으로 관리하는 관리자가 운영하는 것이며, 제 2 단말식별번호에 해당하는 다른 모바일 단말(100)은 관리자에 의해 두피 및 모발에 대해서 관리를 받는 사용자가 운영하는 것으로 설정하며, 제 1 단말식별번호에 해당하는 하나의 모바일 단말(100)이 데이터베이스(430)에 등록한 진단기 ID는 관리자가 운영하는 장소에 비치된 모든 모발 진단기(100b)의 것이며, 제 2 단말식별번호에 해당하는 다른 모바일 단말(100)에 대해서 데이터베이스(430)에 등록한 진단기 ID는 관리자가 운영하는 장소에 비치된 모든 모발 진단기(100b) 중 관리자 또는 사용자가 지정한 모발 진단기(100b)의 것으로 설정하며,
각 모바일 단말(100)를 통해 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 입력되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보를 네트워크를 통해 수신되는 경우, 사용자에게 지정된 모발 진단기(100b)의 진단기 ID를 "사용자 단위 정보"로 데이터베이스(430) 상으로 각 단말식별번호의 하위 카테고리로 저장하는 제 2 정보 수집모듈(422);
각 모바일 단말(100)에 의해 네트워크를 통한 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 사용자 ID에 해당하는 사용자 단위 정보에서 지정된 진단기 ID를 네트워크를 통해 로그인된 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어하며,
지정된 진단기 ID에 해당하는 모발 진단기(100b)와 근거리 무선 통신을 통해 데이터 세션을 연결한 상태에서의 로그인된 모바일 단말(100)가 모발 진단기(100b)로부터 제공된 사용자의 고배율 촬영 이미지를 모바일 단말(100)로부터 모발/두피 상태 정보로 수신하도록 송수신부(410)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID의 하위 카테고리로 고배율 촬영 이미지를 저장하며,
하나의 사용자에게 지정된 진단기 ID가 복수인 경우, 각 진단기 ID에 해당하는 모발 진단기(100b)에 대해서 사용 중인지 여부에 대해서 제 1 단말식별번호에 해당하는 관리자가 운영하는 모바일 단말(100)로 질의를 통해 사용되지 않는 진단기 ID 정보를 네트워크를 통해 각 로그인된 모바일 단말(200)로 제공하며, 관리자가 운영하는 모바일 단말(100)가 각 모발 진단기(100b)에 대해서 근거리 무선 통신 방식으로 관리 앱을 통해 구동 상태 정보를 자동으로 획득하면, 자동으로 획득한 모바일 단말(100)로부터 구동 상태 정보를 제공받으며,
고배율 촬영 이미지에 대해서 빅데이터 서버(600)에 저장된 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태의 패턴 정보와의 비교를 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성한 뒤, 데이터베이스(430) 상에 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 모발/두피 상태 정보와 함께 모발/두피 초기 분석 정보를 저장하고, 모발/두피 초기 분석 정보를 각 로그인된 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 각 로그인된 모바일 단말(100) 상에 저장 및 출력되로록 하되,
모발 진단기(100b)에 형성된 고배율 카메라에 의해 촬영된 사용자의 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보로 로그인된 모바일 단말(100)로부터 수신한 뒤, 네트워크(500)를 통해 모발/두피 상태 정보를 AI 서버(500)로 전달하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, AI 서버(500) 상의 빅데이터 기반으로 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터와의 분석을 통해 모발/두피 초기 분석 정보가 생성되면, 생성된 모발/두피 초기 분석 정보를 반환받도록 송수신부(410)를 제어하며,
분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 로그인된 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 로그인된 모바일 단말(100) 상으로 출력되도록 하며,
모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 제 2 단말식별번호에 해당하는 각 모바일 단말(100)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장하되,
두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보로 제공한 모발과 두피 마사지 프로그램을 이용하여 효과를 검증하기 위해 미리 설정된 기간에 변화 단계에서, 제 2 단말식별번호에 해당하는 각 모바일 단말(100)로부터 의사 결정 정보를 수집하는 방식으로, 모발 및 두피 관리행위 정보의 사용기간에 대한 명확한 기간 설정을 위한 빅데이터를 수집하며,
의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집되며, 파라미터 정보를 위한 이용 여부를 사용자의 의사표시를 제 2 단말식별번호에 해당하는 각 모바일 단말(100)의 입력부인 터치스크린 등을 통해 수집하며,
사용자의 모발 및 두피 관리행위인 모발 및 두피 관리행위 정보와, 행동변화과정 특성인 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사결정 정보의 각 파라미터 정보 간의 관련성을 분석하되, 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 AI 서버(500)에 대한 요청을 통해 분석하며,
미리 설정된 변화 단계 정보가 모발 및 두피 관리행위 이전으로부터 정상 상태의 유지 여부와, 정상 상태로의 변화 여부 중 하나이고, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정과, 반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정 중 적어도 하나와 매칭되는 경우, "긍정 관련성"으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
반대로, 미리 설정된 변화 단계 정보가 정상 상태의 유지 여부와, 정상 상태로의 변화 여부 중 하나가 아니며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정과, 반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정 중 적어도 하나와 매칭되는 경우, "부정 관련성"으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석하되, 데이터베이스(430)에 수집된 긍정 관련성 및 부정 관련성 정보에 해당하는 각 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보{각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸), 두피스케일링 정보(Scalp scaling), 두피 마시지 정보}를 미리 설정된 주기 별로 각 사용자에 대해서 수집하여, 범 이론적 모형의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계를 분석하되, 사용자의 현재의 모발 및 두피 상태에서 정상 상태로의 변화를 위한 정도 정보를 생성하여 변화과정 정보로 생성하고, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보를 추가로 사용자에 대해서 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 제공받아서 실천 행위자의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지 중 하나에 대해서 단계 정보를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 진단기(300)의 출력부로 출력하도록 제어하며,
의사결정균형(Decisional balance)은 의사결정의 두 가지 요소, 즉 pros와 cons가 범 이론적 모형에 구성되어 있으며, 의사결정균형이란 사용자가 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 긍정적인 측면(pros)과 부정적인 측면(cons)에 대하여 비교 평가함을 의미하며, 행동변화가 일어나 변화단계가 진행되는 것을 확인하는 척도로 종속변수나 중개변수처럼 사용되며,
의사결정은 개인이 상대적인 중요성의 정도에 따라 결정되므로, 규칙적 실천행위와 관련하여 보면 규칙적 실천이 주는 긍정적인 측면에 관한 인지 수준(pros)이 부정적인 측면에 관한 인지 수준(cons)을 초과하기 전까지는 규칙적인 실천행위를 시도하거나 계속하지 않으리라는 것이 가정되며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 인정과 불인정에 대한 모바일 단말(100)의 입력부를 통한 입력에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대한 정량적 수치에 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 결과치로 제공하며,
자기효능감은 변화의 단계가 긍정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치를 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 각 인정에 해당하는 미리 설정된 양의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션과 멀티플리케이션한 값을 합산한 결과치를 생성하고, 변화의 단계가 부정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치에 따라 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 전체적인 부정에 해당하는 미리 설정된 음의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션을 통한 결과치를 생성하며,
변화과정 정보, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보의 정량적 수치를 합산한 뒤, 합산된 정량적 수치의 범위가 제 1 범위 단계인 경우 계획 전, 제 2 범위 단계인 경우 계획, 제 3 범위 단계인 경우 준비, 제 4 범위 단계인 경우 행동, 제 5 범위 단계인 경우 유지에 해당하는 단계 정보(제 1 범위 단계에서 제 5 범위 단계로 갈수록 수량이 증가)를 생성하여 데이터베이스(430)에 저장하는 두피 및 모발 분석 모듈(423); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 모발 및 두피 관리행위 정보는 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기 뿐만 아니라, 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보 포함}, 두피 마시지 정보{상태에 따른 마사지 횟수와 주기 포함}를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
제 2 단말식별번호에 해당하는 모바일 단말(100)의 행위에 대한 분석 결과 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 긍정 관련성의 + 구성요소 정보 및 부정 관련성의 - 구성요소 정보 중 가장 자주 발생한 구성요소 정보를 추출하여 사용자에 가장 적합한 추천 행위 정보로 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 다음 단계로 지속되기 위한 가장 적합한 추천 행위 정보를 제공하여 사용자를 관리하는 두피 및 모발 관리 모듈(425); 을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 모바일 단말(100), 복수의 모발 진단기(100b)로 이루어진 모발 진단기 그룹(100bg), 네트워크, 두피 및 모발 관리 서버(400)를 포함하는 두피 및 모발 관리 시스템(1)에 있어서, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
범 이론적 모형 제공모듈(422);
사용자 정보 분석에 따라 범 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계의 제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 하는 관련요인 분석모듈(423); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 관련요인 분석모듈(423)은,
제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 관련요인 분석모듈(423)은,
자기효능감 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 관련요인 분석모듈(423)은,
자기효능감 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
각 사용자 ID 별로 데이터베이스(430)에 저장된 "긍정 관련성"으로 분석된 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 1 정보로 추출하는 관리진행 모듈(324); 을 더 포함하는 것 특징으로 한다.
또한, 관리진행 모듈(324)은,
데이터베이스(430)에 저장된 "부정 관련성"으로 분석된, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 2 정보로 추출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 관리진행 모듈(324)은,
각 모바일 단말(100)의 사용자 단위 정보 중 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보별로 이동시의 제 1 정보인 긍정 관련성의 + 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 - 구성요소 정보에 해당하는 "긍정 요소 정보", 제 1 정보인 긍정 관련성의 - 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 + 구성요소 정보인 "부정 요소 정보"를 이웃하는 단계 사이에 타임라인으로 나타내는 그래프 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 관리진행 모듈(324)은,
관련요인 분석모듈(423)에 의해 생성된 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시의 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 1 정보), 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 부정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 2 정보)를 네트워크를 통해 사용자 ID 별로 모바일 단말(100)로 실시간으로 제공하는 것을 특징으로 한다.
또한, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은,,
모발 진단기(100b)로부터 제공된 사용자의 모발 및 두피 상태 정보(이하, 모발/두피 상태 정보)에 포함되는 고배율 촬영 이미지에 대해서 네트워크를 통해 AI 서버(500)에 대한 모발/두피 초기 분석 요청을 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 AI 서버(500)로부터 제공받는 것을 특징으로 한다.
또한, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은,,
분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하여 모바일 단말(100)의 출력부로 출력되도록 하며, 모발 및 두피 관리행위 정보로는 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태에 해당하는 분석된 모발/두피 초기 분석 정보 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기와; 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보 포함)}, 두피 마시지 정보(상태에 따른 마사지 횟수와 주기 포함)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은,,
모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 모발 진단기(100b)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장하는 것을 특징으로 한다.
또한, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은,,
의사 결정 정보로는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집하며,
사용자의 모발 및 두피 관리행위인 모발 및 두피 관리행위 정보와, 행동변화과정 특성인 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사결정 정보의 각 파라미터 정보 간의 관련성을 분석하되, 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 AI 서버(500)에 대한 의뢰를 통해 분석하며,
AI 서버(500)로부터 수신된 정상 상의 유지 여부 및 정상 상태로의 변화 중 하나에 대해서 긍정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 긍정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로 중 모두에 대해서 부정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 부정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하고,
사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 복수의 사용자 개인 단말(10)로 이루어진 사용자 개인 단말 그룹, 네트워크, 두피 및 모발 관리 서버(400), AI 서버(500) 및 빅데이터 서버(600)를 포함하며, 각 사용자 개인 단말(10)은 모바일 단말(100), 모발 진단기(100b) 및 HMD(110b)을 포함하며, 단말식별번호에 해당하는 하나의 모바일 단말(100)이 데이터베이스(430)에 등록한 진단기 ID 및 HMD ID는 각각 사용자가 운영하는 개인 스마트 디바이스로 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신을 수행하는 두피 및 모발 관리 시스템(1)에 있어서, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
하나의 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통한 액세스(access)에 따라 모바일 단말(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께, 모바일 단말(100) 및 HMD(100a)과 근거리 무선통신으로 데이터 세션이 연결된 적어도 하나 이상의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID, 그리고 HMD(100a)의 HMD ID를 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 모바일 단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 메타데이터로 진단기 ID 및 HMD ID를 데이터베이스(430)에 저장하고, 각 모바일 단말(100)를 통해 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 입력되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호를 네트워크를 통해 수신되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 진단기 ID, HMD ID를 "사용자 단위 정보"로 데이터베이스(430) 상으로 각 단말식별번호를 메타데이터로 저장하고, 모바일 단말(100)에 의한 네트워크를 통해 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(410)를 제어하고, 모바일 단말(100)로부터 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 두피 및 모발 진단기(100)로부터 사용자의 고배율촬영 이미지를 모발 및 두피 상태 정보(이하, 모발/두피 상태 정보)로 하여 수신하도록 송수신부(410)를 제어할 뿐만 아니라, 그리고 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 뇌파 측정장치로부터 뇌파 정보를 수신하도록 송수신부(410)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보), 그리고 초기 기준 뇌파 정보를 저장하는 정보 수집모듈(421);
고배율 촬영 이미지에 대해서 네트워크를 통해 AI 서버(500)에 대한 모발/두피 초기 분석 요청을 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 AI 서버(500)로부터 제공받으며,
모발/두피 초기 분석 정보에 대해서 모바일 단말(100)로의 전송에 따른 모바일 단말(100)의 출력부로 출력시의 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 뇌파 측정기로부터 뇌파 변화 정보를 모바일 단말(100)로부터 수신하여 제 1 변화 뇌파 정보로 "사용자 단위 정보"로 데이터베이스(430) 상으로 각 단말식별번호를 메타데이터로 저장하고,
분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하여 모바일 단말(100)의 출력부로 출력되도록 하며, 모발 및 두피 관리행위 정보로는 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태에 해당하는 분석된 모발/두피 초기 분석 정보 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기와; 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보)}, 두피 마시지 정보(상태에 따른 마사지 횟수와 주기)를 포함하여 제공하는 초기 정보 분석모듈(422);
모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 두피 및 모발 진단기(100)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장하며,
의사 결정 정보를 수집하기 위해서 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 모발 진단기(100b)에 의해 수집된 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)에 대해서 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통해 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 수신된 각 주기별 중간 분석 결과 정보와 함께 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)를 제공함으로써, 제공된 각 질의에 따른 반응 정보(입력부를 통한 O,X에 대한 응답 및 뇌파 정보)로 의사 결정 정보를 생성하며,
뇌파 정보로 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 각 추천 샴푸 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정에 대한 제 1 질의에 따른 뇌파 변화 정보, 각 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정에 대한 제 2 질의에 따른 뇌파 변화 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정에 대한 제 3 질의에 따른 뇌파 변화 정보를 뇌파 측정장치와 연결된 모바일 단말(100)로부터 수집하며,
의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집되며,
제 1 내지 제 3 파라미터 정보는 뇌파 측정장치에 의해 측정된 뇌파 변화 정보를 참조 정보로 모바일 단말(100)에게 제공한 뒤, 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 각 모발 및 두피 관리행위 정보를 구성하는 구성 요소의 이용 여부를 사용자의 의사표시(O,X)에 대해서 모바일 단말(100)로부터 수신하는 방식으로 수집되며,
모바일 단말(100)에게 제공되는 뇌파 변화 정보는 초기 기준 뇌파 정보를 주파수 대역에 해당하는 델타(delta)파, 세타(theta)파, 알파(alpha)파, 베타(beta)파, 감마(gamma)파로 1차적으로 분류한 상태에서, 뇌파 변화 정보가 각 주기별 중간 분석 결과 정보를 응시한 사용자에 대해서 각 초기 기준 뇌파 정보에서 미리 설정된 주파수 이상이 증가하는 경우 반대에 해당하는 부정적인 측면(cons), 미리 설정된 주파수 이상으로 증가하지 않은 경우 긍정적인 측면(pros)의 의사결정으로 분석하며,
중간 분석 결과 정보를 모바일 단말(100)로 제공하기 위해 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 AI 서버(500)에 대한 의뢰를 통해 분석하며,
AI 서버(500)로부터 수신된 정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로의 변화 중 하나에 대해서 긍정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 긍정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로 중 모두에 대해서 부정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 부정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석하며,
데이터베이스(430) 상에 수집된 긍정 관련성 및 부정 관련성에 해당하는 각 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보{각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸), 두피스케일링 정보(Scalp scaling), 두피 마시지 정보}를 미리 설정된 주기 별로 각 사용자에 대해서 수집하여, 범 이론적 모형의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계를 분석하며,
사용자의 현재의 모발 및 두피 상태에서 정상 상태로의 변화를 위한 정도 정보를 생성하여 변화과정 정보로 생성하고, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보를 추가로 사용자에 대해서 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 제공받아서 실천 행위자의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지 중 하나에 대해서 단계 정보를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력하도록 제어하며,
변화과정 정보, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보의 정량적 수치를 합산한 뒤, 합산된 정량적 수치의 범위가 제 1 범위 단계인 경우 계획 전, 제 2 범위 단계인 경우 계획, 제 3 범위 단계인 경우 준비, 제 4 범위 단계인 경우 행동, 제 5 범위 단계인 경우 유지에 해당하는 단계 정보(제 1 범위 단계에서 제 5 범위 단계로 갈수록 수량이 증가)를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력하도록 제어하는 범 이론적 모형 제공모듈(423);
초기에 수집된 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)로부터 각 주기별 중간 분석 결과 정보를 생성하기 위한 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)에 대한 2차원 영상에 대해서 타임라인에 따라 VR 영상을 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하며,
각 타임라인의 주기에 따른 VR 영상을 생성하기 위해 위해, 2차원 영상인 고배율 촬영 이미지에 대한 복수개의 초점위치와 초점수를 결정하고, 결정된 복수개의 초점위치와 초점수에 대응하는 복수개의 다중 초점 2차원 영상 데이터가 획득되면, 복수개의 초점 2차원 영상 데이터에 대한 각 초점위치 간의 초점거리를 연산하고, 각 초점위치 간에 연산된 초점거리에 반비례하는 깊이값을 연산하고,
고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보) 각 초점수에 해당하는 영상 데이터의 범위에 대해서 각 픽셀에 해당하는 영상 정보(색상, 채도, 명도)를 추출하여 정보화하는 디코딩을 수행하여 디코딩된 데이터를 생성할 뿐만 아니라, 3차원 형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤에 대해서 각 픽셀별로 연산된 깊이값을 반영한 폴리곤 집합을 생성한 뒤, 디코딩된 데이터를 폴리곤 집합 위에 붙이는 픽셀 맵핑을 수행하여 각 지정된 초점별 VR(Virtual Reality) 영상을 생성하고,
각 타임라인의 주기에 따른 VR 영상의 집합을 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하여, 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 HMD(100a)를 통해 사용자에게 시간이 지남에 따른 행동변화과정인 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 두피 및 모발의 상태를 실감나는 VR 영상으로 제공하는 피드백 제공모듈(425); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 하며,
제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 하며,
자기효능감 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 하며,
자기효능감 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 하며,
각 사용자 ID 별로 데이터베이스(430)에 저장된 "긍정 관련성"으로 분석된 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 1 정보로 추출하며,
데이터베이스(430)에 저장된 "부정 관련성"으로 분석된, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 2 정보로 추출하며,
각 모바일 단말(100)의 사용자 단위 정보 중 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보별로 이동시의 제 1 정보인 긍정 관련성의 + 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 - 구성요소 정보에 해당하는 "긍정 요소 정보", 제 1 정보인 긍정 관련성의 - 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 + 구성요소 정보인 "부정 요소 정보"를 이웃하는 단계 사이에 타임라인으로 나타내는 그래프 정보를 생성할 뿐만 아니라, 정보 제공모듈(424)에 의해 생성된 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시의 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 1 정보), 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 부정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 2 정보)를 네트워크를 통해 사용자 ID 별로 모바일 단말(100)로 실시간으로 제공하는 정보 제공모듈(424); 을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 최초 상태로부터 복수의 두피 및 모발 관리 프로그램을 이용하여 효과를 검증할 뿐만 아니라, 사용자에 맞는 관리 프로그램을 찾아서 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 관리 프로그램의 긍정적 요소 및 부정적 요소를 분석하여 제공할 뿐만 아니라, 사용자의 단계별 상태 정보를 제공하여 관리 의욕을 고취시킬 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 관리 프로그램의 긍정적 요소 및 부정적 요소를 분석하여 제공할 뿐만 아니라, 사용자의 단계별 상태 정보를 제공하여 관리 의욕을 고취시킬 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 두피 또는 모발 관리실, 미용실, 피부관리실 등에서 두피 및 모발을 관리를 원하는 사용자들을 대상으로 두피 및 모발 관리 습관에 관한 범 이론적 모형을 적용하여 두피 및 모발 관리 습관의 변화양상, 변화에 따른 사용자에 맞는 좋은 습관과 나쁜 습관 정보를 체계적으로 분석하여 제공함으로써, 소그룹 또는 개인에 대해서 원격으로 두피 및 모발 관리를 활성화하도록 할 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 모바일 앱을 통해 한층 신속하고 숙련된 전문가 양성 교육 자료로 사용될 뿐만 아니라, 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발과 두피 마사지 등의 관리 앱을 이용하여 그 효과를 검증할 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발과 두피 마사지 등의 관리 프로그램을 이용하여 그 효과를 검증할 뿐만 아니라, 미리 설정된 기간 동안에 변화 단계에서, 프로그램 활용 기간에 대한 명확한 기간이 가능하도록 하며, 변화단계 관리를 받은 사람은 예전의 습관으로 돌아갈 확률이 행동단계에 있는 사람들보다 적고 긍정적으로 나타나도록 할 수 있는 효과를 제공한다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템은, 두피의 건강상태가 개선된 점을 확인하여 홈 케어 두피 스케일링 관리 프로그램에도 적용 가능할 것이며, 또한 개개인에 맞춤 두피 모발관리 프로그램에도 적용 가능한 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 모발 및 두피 관리 단말(100a)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)에 사용되는 모발 진단기(100b)를 나타내는 도면이다.
도 4은 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)에 의해 수행되는 모바일 기반 원격 두피 및 모발 관리의 개념을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 11은 본 또 다른 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 AI 서버(500)에 의한 정상 상태(도 11a), 건성 상태(도 11b), 지성 상태(도 11c), 민감성 상태(도 11d), 비듬성 두피(도 11e), 탈모성 상태(도 11f)의 패턴 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 12 내지 도 14는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)에서 제공하는 모발 및 두피 관리행위 정보 중 하나의 추천 샴푸 정보의 각 단계 정보(도 12), 모발 및 두피 관리행위 정보 중 하나의 두피스케일링 정보에 포함된 각 단계 정보(도 13), 모발 및 두피 관리행위 정보 중 하나의 두피 마시지 정보(도 14)를 설명하기 위한 도면이다.
도 15 내지 도 17는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)에서 수집하는 정보 수집을 설명하기 위한 도면이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 두피 및 모발 관리 시스템(1)은 모발 및 두피 관리 단말(100a), 네트워크, 복수의 모발 진단기(100b)로 이루어진 모발 진단기 그룹(100bg), 빅데이터 서버(600)를 포함할 수 있다.
네트워크는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크는 모발 및 두피 관리 단말(100a), 네트워크, 복수의 모발 진단기(100b)로 이루어진 모발 진단기 그룹(100bg), 빅데이터 서버(600), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 모발 및 두피 관리 단말(100a)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)에 사용되는 모발 진단기(100b)를 나타내는 도면이다.
먼저, 도 2를 참조하면, 모발 및 두피 관리 단말(100a)은 입출력부(110), 송수신부(120), 제어부(130) 및 저장부(140)를 포함할 수 있다. 제어부(130)는 회원가입모듈(131), 행동변화 분석모듈(132), 관련성 분석모듈(133), 모형 분석모듈(134)을 포함할 수 있다.
회원가입모듈(131)은 입출력부(110)를 통해 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 입력되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보를 사용자 단위 정보로 저장부(140)에 저장할 수 있다.
이후, 회원가입모듈(131)은 모발 진단기 그룹(100bg)을 구성하는 하나의 모발 진단기(100b)에 의해 네트워크를 통해 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(120)를 제어한 뒤, 모발 진단기(100b)로부터 사용자의 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보로 수신하도록 송수신부(120)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 고배율 촬영 이미지를 저장할 수 있다. 이를 위해 사용자는 각 지역에 설치된 도 3과 같은 형태의 모발 진단기(100b) 중 하나에 대해서 터치스크린으로 형성가능한 입력부로 자신의 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인을 수행하는 것이 바람직하다.
이후, 회원가입모듈(131)은 고배율 촬영 이미지에 대해서 빅데이터 서버(600)에 저장된 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태의 패턴 정보와의 비교를 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성한 뒤, 저장부(140) 상에 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 모발/두피 상태 정보와 함께 모발/두피 초기 분석 정보를 저장하고, 모발/두피 초기 분석 정보를 모발 진단기(100b)로 제공하여 모발 진단기(100b) 상으로 출력되도록 할 수 있다.
보다 구체적으로, 회원가입모듈(131)은 모발 진단기(100b)에 형성된 고배율 카메라에 의해 촬영된 사용자의 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보로 모발 진단기(100b)로부터 수신한 뒤, 모발/두피 상태 정보와 빅데이터 서버(600) 상에 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통해 분석을 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 회원가입모듈(131)은 고배율 촬영 이미지와 빅데이터 서버(600) 상에 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴이 저장되어 있으며, 적어도 하나 이상의 DCS DB에 각 상태에 대해서 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등이 저장되어 있으므로, DCS DB의 정보와 고배율 촬영 이미지를 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리를 모발/두피 초기 분석 정보로 추출할 수 있다.
회원가입모듈(131)은 형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위로 판단할 수 있다.
행동변화 분석모듈(132)은 회원가입모듈(131)에 의해 분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 저장부(140)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 모발 진단기(100b)로 제공하여 모발 진단기(100b) 상으로 출력되도록 할 수 있다.
여기서, 모발 및 두피 관리행위 정보는 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기와; 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보 등)}, 두피 마시지 정보(상태에 따른 마사지 횟수와 주기 등)를 포함할 수 있다.
이후, 행동변화 분석모듈(132)은 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간(예, 6개월에서 5년) 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 모발 진단기(100b)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기(예, 3일, 1주일 등) 별로 수신하도록 송수신부(110)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장할 수 있다.
즉, 행동변화 분석모듈(132)은 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보로 제공한 모발과 두피 마사지 프로그램을 이용하여 효과를 검증하기 위해 미리 설정된 기간에 변화 단계에서, 모바일 진단기(300)의 의사 결정 정보를 수집하는 방식으로, 모발 및 두피 관리행위 정보의 사용기간에 대한 명확한 기간 설정을 위한 빅데이터를 수집할 수 있다.
의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집될 수 있으며, 파라미터 정보를 위한 이용 여부를 사용자의 의사표시를 모바일 진단기(300)의 입력부를 통해 수집할 수 있다.
관련성 분석모듈(133)은 사용자의 모발 및 두피 관리행위인 모발 및 두피 관리행위 정보와, 행동변화과정 특성인 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사결정 정보의 각 파라미터 정보 간의 관련성을 분석할 수 있다.
보다 구체적으로, 관련성 분석모듈(133)은 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 분석할 수 있다.
이를 위해, 관련성 분석모듈(133)은 각 모발/두피 상태에 대해서 정상 상태로의 미리 설정된 변화 단계(2 이상의 자연수)별로 변화시의 모발 및 두피에 따라 개별적으로 설정된 변화 파라미터 정보(형태 및 색상에 대한 변화 파라미터 정보를 포함)를 빅데이터 서버(600)에서 추출하여 각 변화 파라미터 정보와, 하나의 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따라 수행 이후와 다른 의사 결정 정보의 파라미터 정보의 수행 사이에 모발 진단기(100b)로부터 네트워크를 통해 수신된 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지와의 비교를 통해서 미리 설정된 변화 단계를 추출할 수 있다.
여기서, 관련성 분석모듈(133)은 빅데이터 서버(600) 상에 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴을 저장하고 있을 뿐만 아니라, 각 상태의 단계별 복수의 패턴 자체 정보, 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등을 포함하여 저장되므으로, 고배율 촬영 이미지와 각 상태의 단계별 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등과 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리에서 매칭되는 미리 설정된 변화 단계 정보를 추출하는 것이다.
여기소 관련성 분석모듈(133)은 상술한 방식의 형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위도 함께 판단할 수 있다.
이후, 관련성 분석모듈(133)은 정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로의 변화 중 하나에 대해서 긍정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 긍정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장할 수 있다.
반대로, 관련성 분석모듈(133)은 정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로 중 모두에 대해서 부정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 부정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장할 수 있다.
모형 분석모듈(134)은 사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석한다.
즉, 모형 분석모듈(134)은 관련성 분석모듈(133)에 의해 수집된 긍정 관련성 및 부정 관련성에 해당하는 각 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보{각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸), 두피스케일링 정보(Scalp scaling), 두피 마시지 정보}를 미리 설정된 주기 별로 각 사용자에 대해서 수집하여, 범 이론적 모형의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계를 분석할 수 있다.
모형 분석모듈(134)에서 사용되는 범 이론적 모형(Transtheoretical Model)은 Prochaska와 DiClemente(1983)에 의해 개발된 개인의 행동변화를 설명하기 위한 통합적 이론 모형으로서 개인행동의 자발적 변화를 설명하기 위한 모형이다.
범 이론적 모형은 개인이 어떻게 건강행위에 대해서 새로운 시도를 하고 이를 어떻게 유지하는 가에 관한 행위변화의 원칙과 과정을 설명하는 통합적인 이론이며, 변화단계와 변화과정을 핵심으로 인간의 행동변화를 설명한다. 범 이론적 모형은 300가지 이상의 심리치료 이론(psychotherapy theory)에서 제시되는 주요 개념들을 체계적으로 통합해서 구성하고 있으며 건강 행동변화를 성공과 실패의 이분된 범주로 볼 것이 아니라 점차 일어나는 역동적인 과정으로 이해해야 함을 제안하는 모형이다. 즉 개인은 일련의 변화단계를 거쳐 점차 변화를 가져오게 된다는 것이다. 기존 이론들이 '실천을 행한다', '행하지 않는다.'의 이분법적인 분석에 그친 반면 범 이론적 모형은 여러 가지 단계로 실천 행위자들을 구분하는데 연구 목적에 따라 다르지만 보통은 5가지 단계로 구분한다(Prochaska & Diclemente, 1983).
즉, 범 이론적 모형에서 제시하는 변화단계란 문제 행위를 변화시키기 위한 행위와 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다음단계로 이행하는데 영향을 주는 요인을 알아보고 있으며, 변화단계, 변화과정, 의사결정균형, 자기 효능감으로 구성되는데, 변화과정은 문제행동의 수정을 위해 드러나는(overt) 또는 숨겨진(cover) 전략 및 기술을 의미하며, 의사결정 균형은 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 이득 및 손실에 대하여 비교 평가하는 것이며, 자기 효능감은 어떤 행위변화를 실천할 때 자신감을 말한다(Prochaska, J. O., Velicer, W. F.,DiClemente, C. C., & Fava, J. L. 1988).
범 이론적 모형의 가장 큰 이점은 단계별로 대상을 분석하여 한 번에 큰 변화를 유도하기보다 조금씩 변화가 일어나는 각 단계의 특징을 찾아내 단계별로 세부 특징을 구분 짓고 전후 단계간의 차이점을 찾아내 대상들이 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 요소들을 제공해 준다.
즉, 모형 분석모듈(134)은 사용자의 현재의 모발 및 두피 상태에서 정상 상태로의 변화를 위한 정도 정보를 생성하여 변화과정 정보로 생성하고, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보를 추가로 사용자에 대해서 모발 진단기(100b)의 입력부를 통해 제공받아서 실천 행위자의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지 중 하나에 대해서 단계 정보를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 진단기(300)로 전송하도록 송수신부(110)를 제어함으로써, 모바일 진단기(300)의 출력부로 출력하도록 제어할 수 있다.
의사결정균형(Decisional balance)은 의사결정의 두 가지 요소, 즉 pros와 cons가 범 이론적 모형에 구성되어 있으며, 의사결정균형이란 사용자가 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 긍정적인 측면(pros)과 부정적인 측면(cons)에 대하여 비교 평가함을 의미하며, 행동변화가 일어나 변화단계가 진행되는 것을 확인하는 척도로 종속변수나 중개변수처럼 사용될 수 있다.
의사결정은 개인이 상대적인 중요성의 정도에 따라 결정되므로, 규칙적 실천행위와 관련하여 보면 규칙적 실천이 주는 긍정적인 측면에 관한 인지 수준(pros)이 부정적인 측면에 관한 인지 수준(cons)을 초과하기 전까지는 규칙적인 실천행위를 시도하거나 계속하지 않으리라는 것이 가정될 수 있다.
즉, 의사결정균형을 위한 자기로부터의 인정은 건강해진 두피, 모발로 인해 자신감을 회복하는 등의 과정이며, 반대로 자기로부터의 불인정은 경제적 비용 등으로 변화된 행동을 꺼려하는 것을 들 수 있으며, 타인으로부터 인정은 타인이 자신을 볼 때 건강하고 풍성한 두피, 모발 상태로 인한 칭찬의 말 등을 통해 나를 더 인정해주는 것이고, 반대로 타인으로부터의 불인정은 타인이 자신을 볼 때 건강하고 풍성한 두피, 모발 상태로 인한 부정전인 말 등을 통해 나를 불인정해주는 것을 들 수 있으며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 인정과 불인정에 대한 모발 진단기(100b)의 입력부를 통한 입력에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대한 정량적 수치에 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 결과치로 제공될 수 있다.
자기효능감은 Bandura(1977)의 자기 효능감 이론으로부터 도입된 개념으로 직면한 상황에서 필요한 행동을 성공적으로 수행할 수 있다는 개인의 신념을 의미하며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 구성요소를 수행할 수 있다는 개인의 확신 정도에 의하여 영향을 받으며, 변화의 단계가 증가할수록 증가하는 것으로 추정된다.
이에 따라, 자기효능감은 변화의 단계가 긍정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치를 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 각 인정에 해당하는 미리 설정된 양의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션과 멀티플리케이션한 값을 합산한 결과치를 생성하고, 변화의 단계가 부정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치에 따라 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 전체적인 부정에 해당하는 미리 설정된 음의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션을 통한 결과치를 생성할 수 있다.
이에 따라 모형 분석모듈(134)은 변화과정 정보, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보의 정량적 수치를 합산한 뒤, 합산된 정량적 수치의 범위가 제 1 범위 단계인 경우 계획 전, 제 2 범위 단계인 경우 계획, 제 3 범위 단계인 경우 준비, 제 4 범위 단계인 경우 행동, 제 5 범위 단계인 경우 유지에 해당하는 단계 정보(제 1 범위 단계에서 제 5 범위 단계로 갈수록 수량이 증가)를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 진단기(300)로 전송하도록 송수신부(110)를 제어함으로써, 모바일 진단기(300)의 출력부로 출력하도록 제어할 수 있다.
도 4은 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 4를 참조하면, 두피 및 모발 관리 시스템(1)은 적어도 하나 이상의 모바일 단말(100)로 이루어진 모바일 단말 그룹(100g)이 각 미용실 별로 형성된 모발 진단기(100b)와 근거리 무선통신으로 연결되며, 각 모바일 단말(100)이 네트워크를 통해 두피 및 모발 관리 서버(400) 및 AI 서버(500)와 연결된 구조를 갖는다. 여기서 모바일 단말(100)은 도 1의 모발 및 두피 관리 단말(100a) 및 모발 진단기(100b)가 통합되어진 형태일 수 있으며, 개인이 소지하는 컴퓨팅 기능을 구비한 모바일 기기에 해당할 수 있다.
네트워크는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크는 각 모바일 단말(100), 두피 및 모발 관리 서버(400), AI 서버(500), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)에 의해 수행되는 모바일 기반 원격 두피 및 모발 관리의 개념을 나타내는 도면이다.
먼저, 도 5를 참조하면, 두피 및 모발 관리 서버(400)는 송수신부(410), 제어부(420), 데이터베이스(430)를 포함하며, 제어부(420)는 제 1 정보 수집모듈(421), 제 2 정보 수집모듈(422), 두피 및 모발 분석 모듈(423), 두피 및 모발 정보 제공 모듈(424) 및 두피 및 모발 관리 모듈(425)을 포함할 수 있다.
제 1 정보 수집모듈(421)은 하나의 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통한 액세스(access)에 따라 모바일 단말(100)의 제 1 단말식별번호(IMEI)와 함께, 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 데이터 세션이 연결된 적어도 하나 이상의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID를 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 모바일 단말(100)의 제 1 단말식별번호(IMEI)를 메타데이터로 적어도 하나 이상의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID를 데이터베이스(430)에 저장하며, 메타데이터로 저장된 제 1 단말식별번호(IMEI)를 관리자 번호로 지정할 수 있다.
제 2 정보 수집모듈(422)은 관리자 번호로 지정된 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통해 동일 모바일 단말 그룹(100g)을 형성하기 위한 적어도 하나 이상의 다른 모바일 단말(100)의 제 2 단말식별번호와 함께 제 2 단말식별번호를 갖는 다른 모바일 단말(100)에 대해서 할당된 적어도 하나 이상의 진단기 ID를 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 제 1 단말식별번호를 그룹 명으로 지정한 뒤, 지정된 그룹 명의 하위 카테고리 정보로 각 제 2 단말식별번호와 할당된 진단기 ID와 함께 저장할 수 있다.
여기서 제 1 단말식별번호에 해당하는 하나의 모바일 단말(100)은 미용실, 헤어 샵 등과 같이 두피 및 모발을 전문적으로 관리하는 관리자가 운영하는 것일 수 있으며, 제 2 단말식별번호에 해당하는 다른 모바일 단말(100)은 관리자에 의해 두피 및 모발에 대해서 관리를 받는 사용자가 운영하는 것일 수 있다.
그리고, 제 1 단말식별번호에 해당하는 하나의 모바일 단말(100)이 데이터베이스(430)에 등록한 진단기 ID는 관리자가 운영하는 장소에 비치된 모든 모발 진단기(100b)의 것일 수 있으며, 제 2 단말식별번호에 해당하는 다른 모바일 단말(100)에 대해서 데이터베이스(430)에 등록한 진단기 ID는 관리자가 운영하는 장소에 비치된 모든 모발 진단기(100b) 중 관리자 또는 사용자가 지정한 모발 진단기(100b)의 것일 수 있다.
제 2 정보 수집모듈(422)은 각 모바일 단말(100)를 통해 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 입력되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보를 네트워크를 통해 수신되는 경우, 사용자에게 지정된 모발 진단기(100b)의 진단기 ID를 "사용자 단위 정보"로 데이터베이스(430) 상으로 각 단말식별번호의 하위 카테고리로 저장할 수 있다.
두피 및 모발 분석 모듈(423)은 각 모바일 단말(100)에 의해 네트워크를 통한 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 사용자 ID에 해당하는 사용자 단위 정보에서 지정된 진단기 ID를 네트워크를 통해 로그인된 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어할 수 있다.
이후, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 지정된 진단기 ID에 해당하는 모발 진단기(100b)와 근거리 무선 통신을 통해 데이터 세션을 연결한 상태에서의 로그인된 모바일 단말(100)로부터 모발 진단기(100b)로부터 제공된 사용자의 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보로 수신하도록 송수신부(410)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID의 하위 카테고리로 고배율 촬영 이미지를 저장할 수 있다.
여기서, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 하나의 사용자에게 지정된 진단기 ID가 복수인 경우, 각 진단기 ID에 해당하는 모발 진단기(100b)에 대해서 사용 중인지 여부에 대해서 제 1 단말식별번호에 해당하는 관리자가 운영하는 모바일 단말(100)로 질의를 통해 사용되지 않는 진단기 ID 정보를 네트워크를 통해 각 로그인된 모바일 단말(200)로 제공할 수 있으며, 여기서 관리자가 운영하는 모바일 단말(100)은 각 모발 진단기(100b)에 대해서 근거리 무선 통신 방식으로 관리 앱을 통해 구동 상태 정보를 자동으로 획득한 뒤, 두피 및 모발 분석 모듈(423)로 제공할 수 있다.
이후, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 고배율 촬영 이미지에 대해서 빅데이터 서버(600)에 저장된 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태의 패턴 정보와의 비교를 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성한 뒤, 데이터베이스(430) 상에 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 모발/두피 상태 정보와 함께 모발/두피 초기 분석 정보를 저장하고, 모발/두피 초기 분석 정보를 각 로그인된 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 각 로그인된 모바일 단말(100) 상에 저장 및 출력되로록 할 수 있다.
보다 구체적으로, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 모발 진단기(100b)에 형성된 고배율 카메라에 의해 촬영된 사용자의 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보로 로그인된 모바일 단말(100)로부터 수신한 뒤, 네트워크(500)를 통해 모발/두피 상태 정보를 AI 서버(500)로 전달하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, AI 서버(500) 상의 빅데이터 기반으로 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통해 분석을 통해 모발/두피 초기 분석 정보가 생성되면, 생성된 모발/두피 초기 분석 정보를 반환받도록 송수신부(410)를 제어할 수 있다.
여기서, AI 서버(500)는 빅데이터 DB 상에 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴이 저장되어 있을 뿐만 아니라, 하나의 상태에 대해서 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등을 포함하여 저장함으로써, 고배율 촬영 이미지와 각 상태의 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등과 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리를 모발/두피 초기 분석 정보로 추출할 수 있다.
AI 서버(500)는 상술한 방식의 형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위도 함께 판단할 수 있다.
두피 및 모발 분석 모듈(423)은 분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 로그인된 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 로그인된 모바일 단말(100) 상으로 출력되도록 할 수 있다.
여기서, 모발 및 두피 관리행위 정보는 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기 뿐만 아니라, 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보 등}, 두피 마시지 정보{상태에 따른 마사지 횟수와 주기 등}를 포함할 수 있다.
이후, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간(예, 6개월에서 5년) 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 제 2 단말식별번호에 해당하는 각 모바일 단말(100)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기(예, 3일, 1주일 등) 별로 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장할 수 있다.
즉, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보로 제공한 모발과 두피 마사지 프로그램을 이용하여 효과를 검증하기 위해 미리 설정된 기간에 변화 단계에서, 제 2 단말식별번호에 해당하는 각 모바일 단말(100)로부터 의사 결정 정보를 수집하는 방식으로, 모발 및 두피 관리행위 정보의 사용기간에 대한 명확한 기간 설정을 위한 빅데이터를 수집할 수 있다.
의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집될 수 있으며, 파라미터 정보를 위한 이용 여부를 사용자의 의사표시를 제 2 단말식별번호에 해당하는 각 모바일 단말(100)의 입력부인 터치스크린 등을 통해 수집할 수 있다.
두피 및 모발 분석 모듈(423)은 사용자의 모발 및 두피 관리행위인 모발 및 두피 관리행위 정보와, 행동변화과정 특성인 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사결정 정보의 각 파라미터 정보 간의 관련성을 분석할 수 있다.
보다 구체적으로, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 AI 서버(500)에 대한 요청을 통해 분석할 수 있다.
이를 위해, AI 서버(500)는 각 모발/두피 상태에 대해서 정상 상태로의 미리 설정된 변화 단계(2 이상의 자연수)별로 변화시의 모발 및 두피에 따라 개별적으로 설정된 변화 파라미터 정보(형태 및 색상에 대한 변화 파라미터 정보를 포함)를 빅데이터 DB에서 추출하여 각 변화 파라미터 정보와, 하나의 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따라 수행 이후와 다른 의사 결정 정보의 파라미터 정보의 수행 사이에 모발 진단기(100b)로부터 네트워크와 연결된 모바일 단말(100)를 통해 수신된 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지와의 비교를 통해서 미리 설정된 변화 단계를 추출할 수 있다.
여기서, AI 서버(500)는 빅데이터 DB 상에 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴을 저장하고 있을 뿐만 아니라, 각 상태의 단계별 복수의 패턴 자체 정보, 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등을 포함하여 저장함으로써, 고배율 촬영 이미지와 각 상태의 단계별 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등과 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리에서 매칭되는 미리 설정된 변화 단계 정보를 추출하여 두피 및 모발 분석 모듈(423)에 제공할 수 있다.
여기서 AI 서버(500)는 상술한 방식의 형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위도 함께 판단할 수 있다.
이후, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 미리 설정된 변화 단계 정보가 모발 및 두피 관리행위 이전으로부터 정상 상태의 유지 여부와, 정상 상태로의 변화 여부 중 하나이고, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정과, 반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정 중 적어도 하나와 매칭되는 경우, "긍정 관련성"으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장할 수 있다.
반대로, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 미리 설정된 변화 단계 정보가 정상 상태의 유지 여부와, 정상 상태로의 변화 여부 중 하나가 아니며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정과, 반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정 중 적어도 하나와 매칭되는 경우, "부정 관련성"으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장할 수 있다.
두피 및 모발 분석 모듈(423)은 사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석한다.
즉, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 데이터베이스(430)에 수집된 긍정 관련성 및 부정 관련성 정보에 해당하는 각 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보{각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸), 두피스케일링 정보(Scalp scaling), 두피 마시지 정보}를 미리 설정된 주기 별로 각 사용자에 대해서 수집하여, 범 이론적 모형의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계를 분석할 수 있다.
두피 및 모발 분석 모듈(423)에서 사용되는 범 이론적 모형(Transtheoretical Model)은 Prochaska와 DiClemente(1983)에 의해 개발된 개인의 행동변화를 설명하기 위한 통합적 이론 모형으로서 개인행동의 자발적 변화를 설명하기 위한 모형이다.
범 이론적 모형은 개인이 어떻게 건강행위에 대해서 새로운 시도를 하고 이를 어떻게 유지하는 가에 관한 행위변화의 원칙과 과정을 설명하는 통합적인 이론이며, 변화단계와 변화과정을 핵심으로 인간의 행동변화를 설명한다. 범 이론적 모형은 300가지 이상의 심리치료 이론(psychotherapy theory)에서 제시되는 주요 개념들을 체계적으로 통합해서 구성하고 있으며 건강 행동변화를 성공과 실패의 이분된 범주로 볼 것이 아니라 점차 일어나는 역동적인 과정으로 이해해야 함을 제안하는 모형이다. 즉 개인은 일련의 변화단계를 거쳐 점차 변화를 가져오게 된다는 것이다. 기존 이론들이 '실천을 행한다', '행하지 않는다.'의 이분법적인 분석에 그친 반면 범 이론적 모형은 여러 가지 단계로 실천 행위자들을 구분하는데 연구 목적에 따라 다르지만 보통은 5가지 단계로 구분한다(Prochaska & Diclemente, 1983).
즉, 범 이론적 모형에서 제시하는 변화단계란 문제 행위를 변화시키기 위한 행위와 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다음단계로 이행하는데 영향을 주는 요인을 알아보고 있으며, 변화단계, 변화과정, 의사결정균형, 자기 효능감으로 구성되는데, 변화과정은 문제행동의 수정을 위해 드러나는(overt) 또는 숨겨진(cover) 전략 및 기술을 의미하며, 의사결정 균형은 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 이득 및 손실에 대하여 비교 평가하는 것이며, 자기 효능감은 어떤 행위변화를 실천할 때 자신감을 말한다(Prochaska, J. O., Velicer, W. F.,DiClemente, C. C., & Fava, J. L. 1988).
범 이론적 모형의 가장 큰 이점은 단계별로 대상을 분석하여 한 번에 큰 변화를 유도하기보다 조금씩 변화가 일어나는 각 단계의 특징을 찾아내 단계별로 세부 특징을 구분 짓고 전후 단계간의 차이점을 찾아내 대상들이 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 요소들을 제공해 준다.
즉, 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 사용자의 현재의 모발 및 두피 상태에서 정상 상태로의 변화를 위한 정도 정보를 생성하여 변화과정 정보로 생성하고, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보를 추가로 사용자에 대해서 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 제공받아서 실천 행위자의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지 중 하나에 대해서 단계 정보를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 진단기(300)의 출력부로 출력하도록 제어할 수 있다.
의사결정균형(Decisional balance)은 의사결정의 두 가지 요소, 즉 pros와 cons가 범 이론적 모형에 구성되어 있으며, 의사결정균형이란 사용자가 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 긍정적인 측면(pros)과 부정적인 측면(cons)에 대하여 비교 평가함을 의미하며, 행동변화가 일어나 변화단계가 진행되는 것을 확인하는 척도로 종속변수나 중개변수처럼 사용될 수 있다.
의사결정은 개인이 상대적인 중요성의 정도에 따라 결정되므로, 규칙적 실천행위와 관련하여 보면 규칙적 실천이 주는 긍정적인 측면에 관한 인지 수준(pros)이 부정적인 측면에 관한 인지 수준(cons)을 초과하기 전까지는 규칙적인 실천행위를 시도하거나 계속하지 않으리라는 것이 가정될 수 있다.
즉, 의사결정균형을 위한 자기로부터의 인정은 건강해진 두피, 모발로 인해 자신감을 회복하는 등의 과정이며, 반대로 자기로부터의 불인정은 경제적 비용 등으로 변화된 행동을 꺼려하는 것을 들 수 있으며, 타인으로부터 인정은 타인이 자신을 볼 때 건강하고 풍성한 두피, 모발 상태로 인한 칭찬의 말 등을 통해 나를 더 인정해주는 것이고, 반대로 타인으로부터의 불인정은 타인이 자신을 볼 때 건강하고 풍성한 두피, 모발 상태로 인한 부정전인 말 등을 통해 나를 불인정해주는 것을 들 수 있으며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 인정과 불인정에 대한 모바일 단말(100)의 입력부를 통한 입력에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대한 정량적 수치에 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 결과치로 제공될 수 있다.
자기효능감은 Bandura(1977)의 자기 효능감 이론으로부터 도입된 개념으로 직면한 상황에서 필요한 행동을 성공적으로 수행할 수 있다는 개인의 신념을 의미하며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 구성요소를 수행할 수 있다는 개인의 확신 정도에 의하여 영향을 받으며, 변화의 단계가 긍정으로 증가할 수록 증가하는 것으로 추정될 수 있다.
이에 따라, 자기효능감은 변화의 단계가 긍정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치를 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 각 인정에 해당하는 미리 설정된 양의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션과 멀티플리케이션한 값을 합산한 결과치를 생성하고, 변화의 단계가 부정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치에 따라 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 전체적인 부정에 해당하는 미리 설정된 음의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션을 통한 결과치를 생성할 수 있다.
이에 따라 두피 및 모발 분석 모듈(423)은 변화과정 정보, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보의 정량적 수치를 합산한 뒤, 합산된 정량적 수치의 범위가 제 1 범위 단계인 경우 계획 전, 제 2 범위 단계인 경우 계획, 제 3 범위 단계인 경우 준비, 제 4 범위 단계인 경우 행동, 제 5 범위 단계인 경우 유지에 해당하는 단계 정보(제 1 범위 단계에서 제 5 범위 단계로 갈수록 수량이 증가)를 생성하여 데이터베이스(430)에 저장할 수 있다.
두피 및 모발 정보 제공 모듈(424)은 데이터베이스(430)에 저장된 범 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보를 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 단말기(100)의 출력부인 터치스크린 등으로 출력하도록 제어할 수 있다.
두피 및 모발 정보 제공 모듈(424)은 두피 및 모발 분석 모듈(423)에 의해 데이터베이스(430)에 저장된 "긍정 관련성"으로 분석된 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 1 정보로 추출할 수 있다.
또한, 두피 및 모발 정보 제공 모듈(424)은 두피 및 모발 분석 모듈(423)에 의해 데이터베이스(430)에 저장된 "부정 관련성"으로 분석된, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 2 정보로 추출할 수 있다.
이후, 두피 및 모발 정보 제공 모듈(424)은 각 모바일 단말(100)의 사용자 단위 정보 중 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보별로 이동시의 제 1 정보인 긍정 관련성의 + 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 - 구성요소 정보에 해당하는 "긍정 요소 정보", 제 1 정보인 긍정 관련성의 - 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 + 구성요소 정보인 "부정 요소 정보"를 이웃하는 단계 사이에 타임라인으로 나타내는 그래프 정보를 생성하여 네트워크를 통해 제 2 단말식별번호에 해당하는 두피 및 모발을 관리하는 사용자가 운영하는 모바일 단말(100) 뿐만 아니라, 제 1 단말식별번호에 해당하는 관리자가 운영하는 모바일 단말(100)에게 제공할 수 있다.
두피 및 모발 관리 모듈(425)은 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 긍정 관련성의 + 구성요소 정보 및 부정 관련성의 - 구성요소 정보 중 가장 자주 발생한 구성요소 정보를 추출하여 사용자에 가장 적합한 추천 행위 정보로 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 다음 단계로 지속되기 위한 가장 적합한 추천 행위 정보를 제공하여 사용자를 관리할 수 있다.
뿐만 아니라, 두피 및 모발 관리 모듈(425)은 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 긍정 관련성의 - 구성요소 정보, 부정 관련성의 + 구성요소 정보 중 가장 자주 발생한 구성요소 정보를 추출하여 사용자에 가장 적합한 비추천 행위 정보로 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 이전 단계로 회귀하지 않기 위한 가장 피해야할 행위 정보를 제공하여 사용자를 관리할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 7을 참조하면, 두피 및 모발 관리 시스템(1)은 모바일 단말(100), 복수의 모발 진단기(100b)로 이루어진 모발 진단기 그룹(100bg), 네트워크, 두피 및 모발 관리 서버(400), AI 서버(500) 및 빅데이터 서버(600)를 포함할 수 있다.
네트워크는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크는 모바일 단말(100), 복수의 모발 진단기(100b)로 이루어진 모발 진단기 그룹(100bg), 두피 및 모발 관리 서버(400), AI 서버(500) 및 빅데이터 서버(600), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 먼저, 도 8을 참조하면, 두피 및 모발 관리 서버(400)는 송수신부(410), 제어부(420) 및 데이터베이스(430)를 포함하며, 제어부(420)는 정보 수집모듈(421), 범 이론적 모형 제공모듈(422), 관련요인 분석모듈(423) 및 관리진행 모듈(424)을 포함할 수 있다.
정보 수집모듈(421)은 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통해 모발 진단기 그룹(100bg)을 구성하는 각 모발 진단기(100b)에 대한 사용을 위한 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 수신되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보를 사용자 단위 정보로 하여 데이터베이스(430) 상에 저장할 수 있다.
이후, 정보 수집모듈(421)은 모바일 단말(100)에 의한 네트워크를 통해 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(410)를 제어하고, 모발 진단기 그룹(100bg)을 구성하는 중 하나의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID가 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로부터 수신되는 경우, 진단기 ID에 해당하는 모발 진단기(100b)로부터 사용자의 고배율 촬영 이미지를 모발 및 두피 상태 정보(이하, 모발/두피 상태 정보)로 수신하도록 송수신부(410)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 고배율 촬영 이미지를 저장할 수 있다.
이후, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은 고배율 촬영 이미지에 대해서 네트워크를 통해 AI 서버(500)에 대한 모발/두피 초기 분석 요청을 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 AI 서버(500)로부터 제공받을 수 있다.
여기서, AI 서버(500)는 네트워크를 통해 빅데이터 서버(600)에 저장된 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태의 패턴 정보와의 비교를 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성한 뒤, 범 이론적 모형 제공모듈(422)로 제공함으로써, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 데이터베이스(430) 상에 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 모발/두피 상태 정보와 함께 모발/두피 초기 분석 정보를 저장하도록 할 뿐만 아니라, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 모발/두피 초기 분석 정보를 모바일 단말(100)로 전송하도록 함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력되도록 할 수 있다.
보다 구체적으로, AI 서버(500)는 모발 진단기(100b)에 형성된 고배율 카메라에 의해 촬영된 사용자의 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보에 대해서 데이터 서버(500) 상에 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통해 비교 분석을 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 빅데이터 서버(600)에는 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴이 저장되어 있으며, 적어도 하나 이상의 DCS DB에 각 상태에 대해서 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등이 저장되어 있으므로, AI 서버(500)는 DCS DB의 정보와 고배율 촬영 이미지를 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리를 모발/두피 초기 분석 정보로 추출할 수 있다.
AI 서버(500)는 형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위로 판단할 수 있다.
범 이론적 모형 제공모듈(422)은 분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하여 모바일 단말(100)의 출력부로 출력되도록 할 수 있다.
여기서, 모발 및 두피 관리행위 정보는 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태에 해당하는 분석된 모발/두피 초기 분석 정보 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기와; 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보 등)}, 두피 마시지 정보(상태에 따른 마사지 횟수와 주기 등)를 포함할 수 있다.
이후, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간(예, 6개월에서 5년) 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 모발 진단기(100b)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기(예, 3일, 1주일 등) 별로 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장할 수 있다.
즉, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보로 제공한 모발과 두피 마사지 프로그램을 이용하여 효과를 검증하기 위해 변화 단계에서 미리 설정된 기간에, 모바일 단말(100)로부터 의사 결정 정보를 수집하는 방식으로, 모발 및 두피 관리행위 정보의 사용기간에 대한 명확한 기간 설정을 위한 빅데이터를 수집할 수 있다.
의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집될 수 있으며, 파라미터 정보를 위한 이용 여부를 사용자의 의사표시를 모바일 진단기(300)의 입력부를 통해 수집할 수 있다.
범 이론적 모형 제공모듈(422)은 사용자의 모발 및 두피 관리행위인 모발 및 두피 관리행위 정보와, 행동변화과정 특성인 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사결정 정보의 각 파라미터 정보 간의 관련성을 분석할 수 있다.
보다 구체적으로, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 AI 서버(500)에 대한 의뢰를 통해 분석할 수 있다.
이를 위해, AI 서버(500)는 각 모발/두피 상태에 대해서 정상 상태로의 미리 설정된 변화 단계(2 이상의 자연수)별로 변화시의 모발 및 두피에 따라 개별적으로 설정된 변화 파라미터 정보(형태 및 색상에 대한 변화 파라미터 정보를 포함)를 빅데이터 서버(600)에서 추출하여 각 변화 파라미터 정보와, 하나의 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따라 수행 이후와 다른 의사 결정 정보의 파라미터 정보의 수행 사이에 모발 진단기(100b)로부터 범 이론적 모형 제공모듈(422)를 통해 수신된 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지와의 비교를 통해서 미리 설정된 변화 단계를 추출할 수 있다.
여기서, 빅데이터 서버(600) 상에서는 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴을 저장하고 있을 뿐만 아니라, 각 상태의 단계별 복수의 패턴 자체 정보, 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등을 포함하여 저장되어 있으로, AI 서버(500)는 고배율 촬영 이미지와 빅데이터 서버(600) 상 각 상태의 단계별 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등과 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리에서 매칭되는 미리 설정된 변화 단계 정보를 추출하는 것이다.
또한, AI 서버(500)는 상술한 방식의 형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위도 함께 판단할 수 있다.
이후, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은 AI 서버(500)로부터 수신된 정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로의 변화 중 하나에 대해서 긍정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 긍정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장할 수 있다.
반대로, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은 정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로 중 모두에 대해서 부정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 부정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장할 수 있다.
범 이론적 모형 제공모듈(422)은 사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석한다.
즉, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은 데이터베이스(430) 상에 수집된 긍정 관련성 및 부정 관련성에 해당하는 각 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보{각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸), 두피스케일링 정보(Scalp scaling), 두피 마시지 정보}를 미리 설정된 주기 별로 각 사용자에 대해서 수집하여, 범 이론적 모형의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계를 분석할 수 있다.
범 이론적 모형 제공모듈(422)에서 사용되는 범 이론적 모형(Transtheoretical Model)은 Prochaska와 DiClemente(1983)에 의해 개발된 개인의 행동변화를 설명하기 위한 통합적 이론 모형으로서 개인행동의 자발적 변화를 설명하기 위한 모형이다.
범 이론적 모형은 개인이 어떻게 건강행위에 대해서 새로운 시도를 하고 이를 어떻게 유지하는 가에 관한 행위변화의 원칙과 과정을 설명하는 통합적인 이론이며, 변화단계와 변화과정을 핵심으로 인간의 행동변화를 설명한다. 범 이론적 모형은 300가지 이상의 심리치료 이론(psychotherapy theory)에서 제시되는 주요 개념들을 체계적으로 통합해서 구성하고 있으며 건강 행동변화를 성공과 실패의 이분된 범주로 볼 것이 아니라 점차 일어나는 역동적인 과정으로 이해해야 함을 제안하는 모형이다. 즉 개인은 일련의 변화단계를 거쳐 점차 변화를 가져오게 된다는 것이다. 기존 이론들이 '실천을 행한다', '행하지 않는다.'의 이분법적인 분석에 그친 반면 범 이론적 모형은 여러 가지 단계로 실천 행위자들을 구분하는데 연구 목적에 따라 다르지만 보통은 5가지 단계로 구분한다(Prochaska & Diclemente, 1983).
즉, 범 이론적 모형에서 제시하는 변화단계란 문제 행위를 변화시키기 위한 행위와 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다음단계로 이행하는데 영향을 주는 요인을 알아보고 있으며, 변화단계, 변화과정, 의사결정균형, 자기 효능감으로 구성되는데, 변화과정은 문제행동의 수정을 위해 드러나는(overt) 또는 숨겨진(cover) 전략 및 기술을 의미하며, 의사결정 균형은 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 이득 및 손실에 대하여 비교 평가하는 것이며, 자기 효능감은 어떤 행위변화를 실천할 때 자신감을 말한다(Prochaska, J. O., Velicer, W. F.,DiClemente, C. C., & Fava, J. L. 1988).
범 이론적 모형의 가장 큰 이점은 단계별로 대상을 분석하여 한 번에 큰 변화를 유도하기보다 조금씩 변화가 일어나는 각 단계의 특징을 찾아내 단계별로 세부 특징을 구분 짓고 전후 단계간의 차이점을 찾아내 대상들이 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 요소들을 제공해 준다.
즉, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은 사용자의 현재의 모발 및 두피 상태에서 정상 상태로의 변화를 위한 정도 정보를 생성하여 변화과정 정보로 생성하고, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보를 추가로 사용자에 대해서 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 제공받아서 실천 행위자의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지 중 하나에 대해서 단계 정보를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력하도록 제어할 수 있다.
의사결정균형(Decisional balance)은 의사결정의 두 가지 요소, 즉 pros와 cons가 범 이론적 모형에 구성되어 있으며, 의사결정균형이란 사용자가 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 긍정적인 측면(pros)과 부정적인 측면(cons)에 대하여 비교 평가함을 의미하며, 행동변화가 일어나 변화단계가 진행되는 것을 확인하는 척도로 종속변수나 중개변수처럼 사용될 수 있다.
의사결정은 개인이 상대적인 중요성의 정도에 따라 결정되므로, 규칙적 실천행위와 관련하여 보면 규칙적 실천이 주는 긍정적인 측면에 관한 인지 수준(pros)이 부정적인 측면에 관한 인지 수준(cons)을 초과하기 전까지는 규칙적인 실천행위를 시도하거나 계속하지 않으리라는 것이 가정될 수 있다.
즉, 의사결정균형을 위한 자기로부터의 인정은 건강해진 두피, 모발로 인해 자신감을 회복하는 등의 과정이며, 반대로 자기로부터의 불인정은 경제적 비용 등으로 변화된 행동을 꺼려하는 것을 들 수 있으며, 타인으로부터 인정은 타인이 자신을 볼 때 건강하고 풍성한 두피, 모발 상태로 인한 칭찬의 말 등을 통해 나를 더 인정해주는 것이고, 반대로 타인으로부터의 불인정은 타인이 자신을 볼 때 건강하고 풍성한 두피, 모발 상태로 인한 부정전인 말 등을 통해 나를 불인정해주는 것을 들 수 있으며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 인정과 불인정에 대한 모바일 단말(100)의 입력부를 통한 입력에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대한 정량적 수치에 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 결과치로 제공될 수 있다.
자기효능감은 Bandura(1977)의 자기 효능감 이론으로부터 도입된 개념으로 직면한 상황에서 필요한 행동을 성공적으로 수행할 수 있다는 개인의 신념을 의미하며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 구성요소를 수행할 수 있다는 개인의 확신 정도에 의하여 영향을 받으며, 변화의 단계가 증가할수록 증가하는 것으로 추정된다.
이에 따라, 자기효능감은 변화의 단계가 긍정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치를 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 각 인정에 해당하는 미리 설정된 양의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션과 멀티플리케이션한 값을 합산한 결과치를 생성하고, 변화의 단계가 부정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치에 따라 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 전체적인 부정에 해당하는 미리 설정된 음의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션을 통한 결과치를 생성할 수 있다.
이에 따라 범 이론적 모형 제공모듈(422)은 변화과정 정보, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보의 정량적 수치를 합산한 뒤, 합산된 정량적 수치의 범위가 제 1 범위 단계인 경우 계획 전, 제 2 범위 단계인 경우 계획, 제 3 범위 단계인 경우 준비, 제 4 범위 단계인 경우 행동, 제 5 범위 단계인 경우 유지에 해당하는 단계 정보(제 1 범위 단계에서 제 5 범위 단계로 갈수록 수량이 증가)를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력하도록 제어할 수 있다.
관련요인 분석모듈(423)은 제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 각 인정과 불인정 항목에 대한 YES or NO가 아닌 아닌 같이 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 할 수 있다.
반대로, 관련요인 분석모듈(423)은 제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 각 인정과 불인정 항목에 대한 YES or NO가 아닌 아닌 같이 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 할 수 있다.
관련요인 분석모듈(423)은 자기효능감 정보에 대해서 각 인정과 불인정 항목에 대한 YES or NO가 아닌 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 할 수 있다.
반대로, 관련요인 분석모듈(423)은 자기효능감 정보에 대해서 각 인정과 불인정 항목에 대한 YES or NO가 아닌 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 할 수 있다.
관리진행 모듈(424)은 각 사용자 ID 별로 데이터베이스(430)에 저장된 "긍정 관련성"으로 분석된 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 1 정보로 추출할 수 있다.
또한, 관리진행 모듈(424)은 데이터베이스(430)에 저장된 "부정 관련성"으로 분석된, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 2 정보로 추출할 수 있다.
이후, 관리진행 모듈(424)은 각 모바일 단말(100)의 사용자 단위 정보 중 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보별로 이동시의 제 1 정보인 긍정 관련성의 + 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 - 구성요소 정보에 해당하는 "긍정 요소 정보", 제 1 정보인 긍정 관련성의 - 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 + 구성요소 정보인 "부정 요소 정보"를 이웃하는 단계 사이에 타임라인으로 나타내는 그래프 정보를 생성할 뿐만 아니라, 관련요인 분석모듈(423)에 의해 생성된 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시의 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 1 정보), 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 부정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 2 정보)를 네트워크를 통해 사용자 ID 별로 모바일 단말(100)로 실시간으로 제공할 수 있다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 9를 참조하면, 두피 및 모발 관리 시스템(1)은 복수의 사용자 개인 단말(10)로 이루어진 사용자 개인 단말 그룹, 네트워크, 두피 및 모발 관리 서버(400), AI 서버(500) 및 빅데이터 서버(600)를 포함하며, 각 사용자 개인 단말(10)은 모바일 단말(100), 모발 진단기(100b) 및 HMD(110b)을 포함할 수 있다.
네트워크는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크는 각 사용자 개인 단말(10), 두피 및 모발 관리 서버(400), AI 서버(500), 빅데이터 서버(600), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 11은 본 또 다른 발명의 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 AI 서버(500)에 의한 정상 상태(도 11a), 건성 상태(도 11b), 지성 상태(도 11c), 민감성 상태(도 11d), 비듬성 두피(도 11e), 탈모성 상태(도 11f)의 패턴 정보를 설명하기 위한 도면이다. 도 12 내지 도 14는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)에서 제공하는 모발 및 두피 관리행위 정보 중 하나의 추천 샴푸 정보의 각 단계 정보(도 12), 모발 및 두피 관리행위 정보 중 하나의 두피스케일링 정보에 포함된 각 단계 정보(도 13), 모발 및 두피 관리행위 정보 중 하나의 두피 마시지 정보(도 14)를 설명하기 위한 도면이다. 도 15 내지 도 17는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 두피 및 모발 관리 시스템(1) 중 두피 및 모발 관리 서버(400)에서 수집하는 정보 수집을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 10을 참조하면, 두피 및 모발 관리 서버(400)는 송수신부(410), 제어부(420) 및 데이터베이스(430)를 포함하며, 제어부(420)는 정보 수집모듈(421), 초기 정보 분석모듈(422). 범 이론적 모형 제공모듈(423), 정보 제공모듈(424) 및 피드백 제공모듈(425)을 포함할 수 있다.
정보 수집모듈(421)은 하나의 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통한 액세스(access)에 따라 모바일 단말(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께, 모바일 단말(100) 및 HMD(100a)과 근거리 무선통신으로 데이터 세션이 연결된 적어도 하나 이상의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID, 그리고 HMD(100a)의 HMD ID를 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 모바일 단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 메타데이터로 진단기 ID 및 HMD ID를 데이터베이스(430)에 저장할 수 있다.
그리고, 단말식별번호에 해당하는 하나의 모바일 단말(100)이 데이터베이스(430)에 등록한 진단기 ID 및 HMD ID는 각각 사용자가 운영하는 개인 스마트 디바이스로 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신을 수행할 수 있다.
정보 수집모듈(422)은 각 모바일 단말(100)를 통해 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 입력되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호를 네트워크를 통해 수신되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 진단기 ID, HMD ID를 "사용자 단위 정보"로 데이터베이스(430) 상으로 각 단말식별번호를 메타데이터로 저장할 수 있다.
또한, 정보 수집모듈(421)은 모바일 단말(100)에 의한 네트워크를 통해 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(410)를 제어하고, 모바일 단말(100)로부터 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 두피 및 모발 진단기(100)로부터 사용자의 고배율촬영 이미지를 모발 및 두피 상태 정보(이하, 모발/두피 상태 정보)로 하여 수신하도록 송수신부(410)를 제어할 뿐만 아니라, 그리고 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 뇌파 측정장치(미도시)로부터 뇌파 정보를 수신하도록 송수신부(410)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보), 그리고 초기 기준 뇌파 정보를 저장할 수 있다.
초기 정보 분석모듈(422)은 고배율 촬영 이미지에 대해서 네트워크를 통해 AI 서버(500)에 대한 모발/두피 초기 분석 요청을 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 AI 서버(500)로부터 제공받을 수 있다.
여기서, AI 서버(500)는 네트워크를 통해 빅데이터 서버(600)에 저장된 정상 상태(도 11a), 건성 상태(도 11b), 지성 상태(도 11c), 민감성 상태(도 11d), 비듬성 두피(도 11e), 탈모성 상태(도 11f)의 패턴 정보와의 비교를 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성한 뒤, 모발/두피 초기 분석 정보를 초기 정보 분석모듈(422)로 제공함으로써, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 데이터베이스(430) 상에 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보), 그리고 뇌파 정보와 함께 모발/두피 초기 분석 정보를 저장하도록 할 뿐만 아니라, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 모발/두피 초기 분석 정보를 모바일 단말(100)로 전송하도록 함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력되도록 할 수 있다.
보다 구체적으로, AI 서버(500)는 두피 및 모발 진단기(100)에 형성된 고배율 카메라에 의해 촬영된 사용자의 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보에 대해서 데이터 서버(500) 상에 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터와 머신러닝 알고리즘을 통해 비교 분석을 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 빅데이터 서버(600)에는 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴이 저장되어 있으며, 적어도 하나 이상의 DCS DB에 각 상태에 대해서 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등이 저장되어 있으므로, AI 서버(500)는 DCS DB의 정보와 고배율 촬영 이미지를 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리를 모발/두피 초기 분석 정보로 추출할 수 있다.
AI 서버(500)는 형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위로 판단할 수 있다.
여기서, 초기 정보 분석모듈(422)은 모발/두피 초기 분석 정보에 대해서 모바일 단말(100)로의 전송에 따른 모바일 단말(100)의 출력부로 출력시의 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 뇌파 측정기로부터 뇌파 변화 정보를 모바일 단말(100)로부터 수신하여 제 1 변화 뇌파 정보로 "사용자 단위 정보"로 데이터베이스(430) 상으로 각 단말식별번호를 메타데이터로 저장할 수 있다.
초기 정보 분석모듈(422)은 분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하여 모바일 단말(100)의 출력부로 출력되도록 할 수 있다.
여기서, 모발 및 두피 관리행위 정보는 정상 상태(도 11a), 건성 상태(도 11b), 지성 상태(도 11c), 민감성 상태(도 11d), 비듬성 두피(도 11e), 탈모성 상태(도 11f)에 해당하는 분석된 모발/두피 초기 분석 정보 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기와; 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보 등)}, 두피 마시지 정보(상태에 따른 마사지 횟수와 주기 등)를 포함할 수 있다.
한편, 모발 및 두피 관리행위 정보 중 하나의 추천 샴푸 정보의 각 단계 정보를 도 12와 같은 방식으로 제공될 수 있으며, 모발 및 두피 관리행위 정보 중 하나의 두피스케일링 정보에 포함된 각 단계를 도 13과 같은 방식으로도 제공될 수 있으며, 모발 및 두피 관리행위 정보 중 하나의 두피 마시지 정보를 도 도 14와 같은 방식으로 제공될 수 있다.
범 이론적 모형 제공모듈(423)은 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간(예, 6개월에서 5년) 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 두피 및 모발 진단기(100)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기(예, 3일, 1주일 등) 별로 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장할 수 있다.
즉, 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보로 제공한 모발과 두피 마사지 프로그램을 이용하여 효과를 검증하기 위해 변화 단계에서 미리 설정된 기간에, 모바일 단말(100)로부터 의사 결정 정보를 수집하는 방식으로, 모발 및 두피 관리행위 정보의 사용기간에 대한 명확한 기간 설정을 위한 빅데이터를 수집할 수 있다.
여기서 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 의사 결정 정보를 수집하기 위해서 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기(예, 3일, 1주일 등) 별로 모발 진단기(100b)에 의해 수집된 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)에 대해서 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통해 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 수신된 각 주기별 중간 분석 결과 정보와 함께 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)를 제공함으로써, 제공된 각 질의에 따른 반응 정보(입력부를 통한 O,X에 대한 응답 및 뇌파 정보)로 의사 결정 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 뇌파 정보로 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 각 추천 샴푸 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정에 대한 제 1 질의에 따른 뇌파 변화 정보, 각 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정에 대한 제 2 질의에 따른 뇌파 변화 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정에 대한 제 3 질의에 따른 뇌파 변화 정보를 뇌파 측정장치와 연결된 모바일 단말(100)로부터 수집할 수 있다.
한편, 의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집될 수 있다.
여기서 제 1 내지 제 3 파라미터 정보는 뇌파 측정장치에 의해 측정된 뇌파 변화 정보를 참조 정보로 범 이론적 모형 제공모듈(423)에서 모바일 단말(100)로 제공한 뒤, 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 각 모발 및 두피 관리행위 정보를 구성하는 구성 요소의 이용 여부를 사용자의 의사표시(O,X)에 대해서 모바일 단말(100)로부터 수신하는 방식으로 수집될 있다.
범 이론적 모형 제공모듈(423)에 의해 모바일 단말(100)로 제공되는 뇌파 변화 정보는 초기 기준 뇌파 정보를 주파수 대역에 해당하는 델타(delta)파, 세타(theta)파, 알파(alpha)파, 베타(beta)파, 감마(gamma)파로 1차적으로 분류한 상태에서, 뇌파 변화 정보가 각 주기별 중간 분석 결과 정보를 응시한 사용자에 대해서 각 초기 기준 뇌파 정보에서 미리 설정된 주파수 이상이 증가하는 경우 반대에 해당하는 부정적인 측면(cons), 미리 설정된 주파수 이상으로 증가하지 않은 경우 긍정적인 측면(pros)의 의사결정으로 분석할 수 있다.
한편, 이 과정에서 중간 분석 결과 정보를 모바일 단말(100)로 제공하기 위해 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태(도 11a)의 유지 여부, 건성 상태(도 11b)에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태(도 11c)에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태(도 11d)에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피(도 11e)에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태(도 11f)에서 정상 상태로의 변화 여부를 AI 서버(500)에 대한 의뢰를 통해 분석할 수 있다.
이를 위해, AI 서버(500)는 각 모발/두피 상태에 대해서 정상 상태로의 미리 설정된 변화 단계(2 이상의 자연수)별로 변화시의 모발 및 두피에 따라 개별적으로 설정된 변화 파라미터 정보(형태 및 색상에 대한 변화 파라미터 정보를 포함)를 빅데이터 서버(600)에서 추출하여 각 변화 파라미터 정보와, 하나의 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따라 수행 이후와 다른 의사 결정 정보의 파라미터 정보의 수행 사이에 두피 및 모발 진단기(100)로부터 초기 정보 분석모듈(422)를 통해 수신된 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지와의 비교를 통해서 미리 설정된 변화 단계를 추출할 수 있다.
여기서, 빅데이터 서버(600) 상에서는 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴을 저장하고 있을 뿐만 아니라, 각 상태의 단계별 복수의 패턴 자체 정보, 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등을 포함하여 저장되어 있으로, AI 서버(500)는 고배율 촬영 이미지와 빅데이터 서버(600) 상 각 상태의 단계별 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것 등과 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리에서 매칭되는 미리 설정된 변화 단계 정보를 추출하는 것이다.
또한, AI 서버(500)는 상술한 방식의 형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위도 함께 판단할 수 있다.
한편, 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 AI 서버(500)로부터 수신된 정상 상태(도 11a)의 유지 여부 및 정상 상태로의 변화 중 하나에 대해서 긍정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 긍정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장할 수 있다.
반대로, 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 정상 상태(도 11a)의 유지 여부 및 정상 상태로 중 모두에 대해서 부정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 부정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장할 수 있다.
범 이론적 모형 제공모듈(423)은 사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석한다.
즉, 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 데이터베이스(430) 상에 수집된 긍정 관련성 및 부정 관련성에 해당하는 각 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보{각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸), 두피스케일링 정보(Scalp scaling), 두피 마시지 정보}를 미리 설정된 주기 별로 각 사용자에 대해서 수집하여, 범 이론적 모형의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계를 분석할 수 있다.
범 이론적 모형 제공모듈(423)에서 사용되는 범 이론적 모형(Transtheoretical Model)은 Prochaska와 DiClemente(1983)에 의해 개발된 개인의 행동변화를 설명하기 위한 통합적 이론 모형으로서 개인행동의 자발적 변화를 설명하기 위한 모형이다.
범 이론적 모형은 개인이 어떻게 건강행위에 대해서 새로운 시도를 하고 이를 어떻게 유지하는 가에 관한 행위변화의 원칙과 과정을 설명하는 통합적인 이론이며, 변화단계와 변화과정을 핵심으로 인간의 행동변화를 설명한다. 범 이론적 모형은 300가지 이상의 심리치료 이론(psychotherapy theory)에서 제시되는 주요 개념들을 체계적으로 통합해서 구성하고 있으며 건강 행동변화를 성공과 실패의 이분된 범주로 볼 것이 아니라 점차 일어나는 역동적인 과정으로 이해해야 함을 제안하는 모형이다. 즉 개인은 일련의 변화단계를 거쳐 점차 변화를 가져오게 된다는 것이다. 기존 이론들이 '실천을 행한다', '행하지 않는다.'의 이분법적인 분석에 그친 반면 범 이론적 모형은 여러 가지 단계로 실천 행위자들을 구분하는데 연구 목적에 따라 다르지만 보통은 5가지 단계로 구분한다(Prochaska & Diclemente, 1983).
즉, 범 이론적 모형에서 제시하는 변화단계란 문제 행위를 변화시키기 위한 행위와 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다음단계로 이행하는데 영향을 주는 요인을 알아보고 있으며, 변화단계, 변화과정, 의사결정균형, 자기 효능감으로 구성되는데, 변화과정은 문제행동의 수정을 위해 드러나는(overt) 또는 숨겨진(cover) 전략 및 기술을 의미하며, 의사결정 균형은 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 이득 및 손실에 대하여 비교 평가하는 것이며, 자기 효능감은 어떤 행위변화를 실천할 때 자신감을 말한다(Prochaska, J. O., Velicer, W. F.,DiClemente, C. C., & Fava, J. L. 1988).
범 이론적 모형의 가장 큰 이점은 단계별로 대상을 분석하여 한 번에 큰 변화를 유도하기보다 조금씩 변화가 일어나는 각 단계의 특징을 찾아내 단계별로 세부 특징을 구분 짓고 전후 단계간의 차이점을 찾아내 대상들이 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 요소들을 제공해 준다.
즉, 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 사용자의 현재의 모발 및 두피 상태에서 정상 상태로의 변화를 위한 정도 정보를 생성하여 변화과정 정보로 생성하고, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보를 추가로 사용자에 대해서 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 제공받아서 실천 행위자의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지 중 하나에 대해서 단계 정보를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력하도록 제어할 수 있다.
의사결정균형(Decisional balance)은 의사결정의 두 가지 요소, 즉 pros와 cons가 범 이론적 모형에 구성되어 있으며, 의사결정균형이란 사용자가 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 긍정적인 측면(pros)과 부정적인 측면(cons)에 대하여 비교 평가함을 의미하며, 행동변화가 일어나 변화단계가 진행되는 것을 확인하는 척도로 종속변수나 중개변수처럼 사용될 수 있다.
의사결정은 개인이 상대적인 중요성의 정도에 따라 결정되므로, 규칙적 실천행위와 관련하여 보면 규칙적 실천이 주는 긍정적인 측면에 관한 인지 수준(pros)이 부정적인 측면에 관한 인지 수준(cons)을 초과하기 전까지는 규칙적인 실천행위를 시도하거나 계속하지 않으리라는 것이 가정될 수 있다.
즉, 의사결정균형을 위한 자기로부터의 인정은 건강해진 두피, 모발로 인해 자신감을 회복하는 등의 과정이며, 반대로 자기로부터의 불인정은 경제적 비용 등으로 변화된 행동을 꺼려하는 것을 들 수 있으며, 타인으로부터 인정은 타인이 자신을 볼 때 건강하고 풍성한 두피, 모발 상태로 인한 칭찬의 말 등을 통해 나를 더 인정해주는 것이고, 반대로 타인으로부터의 불인정은 타인이 자신을 볼 때 건강하고 풍성한 두피, 모발 상태로 인한 부정전인 말 등을 통해 나를 불인정해주는 것을 들 수 있으며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 인정과 불인정에 대한 모바일 단말(100)의 입력부를 통한 입력에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대한 정량적 수치에 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 결과치로 제공될 수 있다.
자기효능감은 Bandura(1977)의 자기 효능감 이론으로부터 도입된 개념으로 직면한 상황에서 필요한 행동을 성공적으로 수행할 수 있다는 개인의 신념을 의미하며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 구성요소를 수행할 수 있다는 개인의 확신 정도에 의하여 영향을 받으며, 변화의 단계가 증가할수록 증가하는 것으로 추정된다.
이에 따라, 자기효능감은 변화의 단계가 긍정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치를 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 각 인정에 해당하는 미리 설정된 양의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션과 멀티플리케이션한 값을 합산한 결과치를 생성하고, 변화의 단계가 부정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치에 따라 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 전체적인 부정에 해당하는 미리 설정된 음의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션을 통한 결과치를 생성할 수 있다.
이에 따라 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 변화과정 정보, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보의 정량적 수치를 합산한 뒤, 합산된 정량적 수치의 범위가 제 1 범위 단계인 경우 계획 전, 제 2 범위 단계인 경우 계획, 제 3 범위 단계인 경우 준비, 제 4 범위 단계인 경우 행동, 제 5 범위 단계인 경우 유지에 해당하는 단계 정보(제 1 범위 단계에서 제 5 범위 단계로 갈수록 수량이 증가)를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력하도록 제어할 수 있다.
정보 제공모듈(424)은 제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 각 인정과 불인정 항목에 대한 YES or NO가 아닌 아닌 도 7과 같이 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 할 수 있다.
반대로, 정보 제공모듈(424)은 제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 각 인정과 불인정 항목에 대한 YES or NO가 아닌 아닌 도 15와 같이 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 할 수 있다.
정보 제공모듈(424)은 자기효능감 정보에 대해서 각 인정과 불인정 항목에 대한 YES or NO가 아닌 도 16과 같이 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 할 수 있다.
반대로, 정보 제공모듈(424)은 자기효능감 정보에 대해서 각 인정과 불인정 항목에 대한 YES or NO가 아닌 도 16과 같이 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 할 수 있다.
정보 제공모듈(424)은 각 사용자 ID 별로 데이터베이스(430)에 저장된 "긍정 관련성"으로 분석된 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 1 정보로 추출할 수 있다.
또한, 정보 제공모듈(424)은 데이터베이스(430)에 저장된 "부정 관련성"으로 분석된, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 2 정보로 추출할 수 있다.
이후, 정보 제공모듈(424)은 각 모바일 단말(100)의 사용자 단위 정보 중 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보별로 이동시의 제 1 정보인 긍정 관련성의 + 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 - 구성요소 정보에 해당하는 "긍정 요소 정보", 제 1 정보인 긍정 관련성의 - 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 + 구성요소 정보인 "부정 요소 정보"를 이웃하는 단계 사이에 타임라인으로 나타내는 그래프 정보를 생성할 뿐만 아니라, 정보 제공모듈(424)에 의해 생성된 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시의 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 1 정보), 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 부정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 2 정보)를 네트워크를 통해 사용자 ID 별로 모바일 단말(100)로 실시간으로 제공할 수 있다.
피드백 제공모듈(425)은 초기에 수집된 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)로부터 각 주기별 중간 분석 결과 정보를 생성하기 위한 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)에 대한 2차원 영상에 대해서 타임라인에 따라 VR 영상을 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공할 수 있다.
각 타임라인의 주기에 따른 VR 영상을 생성하기 위해 위해, 피드백 제공모듈(425)은 2차원 영상인 고배율 촬영 이미지에 대한 복수개의 초점위치와 초점수를 결정하고, 결정된 복수개의 초점위치와 초점수에 대응하는 복수개의 다중 초점 2차원 영상 데이터가 획득되면, 복수개의 초점 2차원 영상 데이터에 대한 각 초점위치 간의 초점거리를 연산하고, 각 초점위치 간에 연산된 초점거리에 반비례하는 깊이값을 연산할 수 있다.
이후, 피드백 제공모듈(425)은 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보) 각 초점수에 해당하는 영상 데이터의 범위에 대해서 각 픽셀에 해당하는 영상 정보(색상, 채도, 명도)를 추출하여 정보화하는 디코딩을 수행하여 디코딩된 데이터를 생성할 뿐만 아니라, 3차원 형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤에 대해서 각 픽셀별로 연산된 깊이값을 반영한 폴리곤 집합을 생성한 뒤, 디코딩된 데이터를 폴리곤 집합 위에 붙이는 픽셀 맵핑을 수행하여 각 지정된 초점별 VR(Virtual Reality) 영상을 생성할 수 있다.
이후, 피드백 제공모듈(425)은 각 타임라인의 주기에 따른 VR 영상의 집합을 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하여, 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 HMD(100a)를 통해 사용자에게 시간이 지남에 따른 행동변화과정인 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 두피 및 모발의 상태를 실감나는 VR 영상으로 제공할 수 있다.
본 발명은 두피 및 모발 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 사용자들을 대상으로 두피 및 모발 관리 습관에 관한 범 이론적 모형을 적용하기 위해 두피 및 모발 관리 습관의 변화양상을 제공하기 위해 사용자 정보, 특히 의사결정정보와 뇌파정보를 수집하여 정밀도를 향상시킬 뿐만 이나라, 두피 및 모발에 대한 체계적인 관리 수행에 따른 변화 상태 정보를 영상정보로 실감나게 제공하도록 하며, 두피와 모발관리 행위의 변화단계를 최초 상태로부터 복수의 두피 및 보발 관리 프로그램을 이용하여 효과를 검증할 뿐만 아니라, 사용자에 맞는 관리 프로그램을 찾아서 제공하고, 관리 프로그램의 긍정적 요소 및 부정적 요소를 분석하여 제공하고, 사용자의 단계별 상태 정보를 제공하여 관리 의욕을 고취시키도록 하기 위한 두피 및 모발 관리 시스템에 관한 것이다.

Claims (19)

  1. 모발 및 두피 관리 단말(100a), 네트워크, 복수의 모발 진단기(100b)로 이루어진 모발 진단기 그룹(100bg)를 포함하는 두피 및 모발 관리 시스템에 있어서, 모발 및 두피 관리 단말(100a)은,
    고배율 촬영 이미지에 대해서 빅데이터 서버(600)에 저장된 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태의 패턴 정보와의 비교를 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성한 뒤, 저장부(140) 상에 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 모발/두피 상태 정보와 함께 모발/두피 초기 분석 정보를 저장하고, 모발/두피 초기 분석 정보를 모발 진단기(100b)로 제공하여 모발 진단기(100b) 상으로 출력되도록 하되,
    빅데이터 서버(600) 상에 분산 파일 프로그램에 의해 각 상태 별로 DCS DB에 분산 저장된 패턴이 저장되어 있으며, 적어도 하나 이상의 DCS DB에 각 상태에 대해서 복수의 패턴 자체 정보 또는 각 상태 패턴의 미리 설정된 각도 기울어진 것, 역으로 된 것이 포함되어 저장되어 있으므로, DCS DB의 정보와 고배율 촬영 이미지를 비교하여 매칭되는 DCS DB의 상태 카테고리를 모발/두피 초기 분석 정보로 추출하며,
    형태 뿐만 아니라, 모발과 두피 영역에 대한 화소의 특정에 해당하는 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태부터 화소의 특성을 추출하고, 각 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 상태 패턴에 해당하는 화소를 유사범위로 판단하는 회원가입모듈(131);
    회원가입모듈(131)에 의해 분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 저장부(140)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 모발 진단기(100b)로 제공하여 모발 진단기(100b) 상으로 출력되도록 하며, 모발 및 두피 관리행위 정보로 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기와; 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보)}, 두피 마시지 정보(상태에 따른 마사지 횟수와 주기)를 포함하여 제공하며,
    모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 모발 진단기(100b)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 수신하도록 송수신부(110)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장하되,
    두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보로 제공한 모발과 두피 마사지 프로그램을 이용하여 효과를 검증하기 위해 미리 설정된 기간에 변화 단계에서, 모바일 진단기(300)의 의사 결정 정보를 수집하는 방식으로, 모발 및 두피 관리행위 정보의 사용기간에 대한 명확한 기간 설정을 위한 빅데이터를 수집하며,
    의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집되며, 수집시 모바일 진단기(300)의 입력부를 통해 수집된 정보를 제공받는 행동변화 분석모듈(132); 및
    사용자의 모발 및 두피 관리행위인 모발 및 두피 관리행위 정보와, 행동변화과정 특성인 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사결정 정보의 각 파라미터 정보 간의 관련성을 분석하되, 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 분석하며,
    각 모발/두피 상태에 대해서 정상 상태로의 미리 설정된 변화 단계(2 이상의 자연수)별로 변화시의 모발 및 두피에 따라 개별적으로 설정된 변화 파라미터 정보(형태 및 색상에 대한 변화 파라미터 정보를 포함)를 빅데이터 서버(600)에서 추출하여 각 변화 파라미터 정보와, 하나의 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따라 수행 이후와 다른 의사 결정 정보의 파라미터 정보의 수행 사이에 모발 진단기(100b)로부터 네트워크를 통해 수신된 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지와의 비교를 통해서 미리 설정된 변화 단계를 추출하는 관련성 분석모듈(133); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 회원가입모듈(131)은,
    입출력부(110)를 통해 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 입력되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보를 사용자 단위 정보로 저장부(140)에 저장하고, 모발 진단기 그룹(100bg)을 구성하는 하나의 모발 진단기(100b)에 의해 네트워크를 통해 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(120)를 제어한 뒤, 모발 진단기(100b)로부터 사용자의 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보로 수신하도록 송수신부(120)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 고배율 촬영 이미지를 저장하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  3. 적어도 하나 이상의 모바일 단말(100)로 이루어진 모바일 단말 그룹(100g)이 각 미용실 별로 형성된 모발 진단기(100b)와 근거리 무선통신으로 연결되며, 각 모바일 단말(100)이 네트워크를 통해 두피 및 모발 관리 서버(400)와 연결된 구조를 갖는 두피 및 모발 관리 시스템(1)에 있어서, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
    하나의 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통한 액세스(access)에 따라 모바일 단말(100)의 제 1 단말식별번호(IMEI)와 함께, 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 데이터 세션이 연결된 적어도 하나 이상의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID를 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 모바일 단말(100)의 제 1 단말식별번호(IMEI)를 메타데이터로 적어도 하나 이상의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID를 데이터베이스(430)에 저장하며, 메타데이터로 저장된 제 1 단말식별번호(IMEI)를 관리자 번호로 지정하는 제 1 정보 수집모듈(421);
    관리자 번호로 지정된 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통해 동일 모바일 단말 그룹(100g)을 형성하기 위한 적어도 하나 이상의 다른 모바일 단말(100)의 제 2 단말식별번호와 함께 제 2 단말식별번호를 갖는 다른 모바일 단말(100)에 대해서 할당된 적어도 하나 이상의 진단기 ID를 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 제 1 단말식별번호를 그룹 명으로 지정한 뒤, 지정된 그룹 명의 하위 카테고리 정보로 각 제 2 단말식별번호와 할당된 진단기 ID와 함께 저장하되, 제 1 단말식별번호에 해당하는 하나의 모바일 단말(100)으로 미용실, 헤어 샵을 포함하는 두피 및 모발을 전문적으로 관리하는 관리자가 운영하는 것이며, 제 2 단말식별번호에 해당하는 다른 모바일 단말(100)은 관리자에 의해 두피 및 모발에 대해서 관리를 받는 사용자가 운영하는 것으로 설정하며, 제 1 단말식별번호에 해당하는 하나의 모바일 단말(100)이 데이터베이스(430)에 등록한 진단기 ID는 관리자가 운영하는 장소에 비치된 모든 모발 진단기(100b)의 것이며, 제 2 단말식별번호에 해당하는 다른 모바일 단말(100)에 대해서 데이터베이스(430)에 등록한 진단기 ID는 관리자가 운영하는 장소에 비치된 모든 모발 진단기(100b) 중 관리자 또는 사용자가 지정한 모발 진단기(100b)의 것으로 설정하며,
    각 모바일 단말(100)를 통해 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 입력되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보를 네트워크를 통해 수신되는 경우, 사용자에게 지정된 모발 진단기(100b)의 진단기 ID를 "사용자 단위 정보"로 데이터베이스(430) 상으로 각 단말식별번호의 하위 카테고리로 저장하는 제 2 정보 수집모듈(422);
    각 모바일 단말(100)에 의해 네트워크를 통한 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 사용자 ID에 해당하는 사용자 단위 정보에서 지정된 진단기 ID를 네트워크를 통해 로그인된 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어하며,
    지정된 진단기 ID에 해당하는 모발 진단기(100b)와 근거리 무선 통신을 통해 데이터 세션을 연결한 상태에서의 로그인된 모바일 단말(100)가 모발 진단기(100b)로부터 제공된 사용자의 고배율 촬영 이미지를 모바일 단말(100)로부터 모발/두피 상태 정보로 수신하도록 송수신부(410)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID의 하위 카테고리로 고배율 촬영 이미지를 저장하며,
    하나의 사용자에게 지정된 진단기 ID가 복수인 경우, 각 진단기 ID에 해당하는 모발 진단기(100b)에 대해서 사용 중인지 여부에 대해서 제 1 단말식별번호에 해당하는 관리자가 운영하는 모바일 단말(100)로 질의를 통해 사용되지 않는 진단기 ID 정보를 네트워크를 통해 각 로그인된 모바일 단말(200)로 제공하며, 관리자가 운영하는 모바일 단말(100)가 각 모발 진단기(100b)에 대해서 근거리 무선 통신 방식으로 관리 앱을 통해 구동 상태 정보를 자동으로 획득하면, 자동으로 획득한 모바일 단말(100)로부터 구동 상태 정보를 제공받으며,
    고배율 촬영 이미지에 대해서 빅데이터 서버(600)에 저장된 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태의 패턴 정보와의 비교를 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 생성한 뒤, 데이터베이스(430) 상에 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 모발/두피 상태 정보와 함께 모발/두피 초기 분석 정보를 저장하고, 모발/두피 초기 분석 정보를 각 로그인된 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 각 로그인된 모바일 단말(100) 상에 저장 및 출력되로록 하되,
    모발 진단기(100b)에 형성된 고배율 카메라에 의해 촬영된 사용자의 모발 내부에서 두피를 향해 촬영된 이미지 정보인 고배율 촬영 이미지를 모발/두피 상태 정보로 로그인된 모바일 단말(100)로부터 수신한 뒤, 네트워크(500)를 통해 모발/두피 상태 정보를 AI 서버(500)로 전달하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, AI 서버(500) 상의 빅데이터 기반으로 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터와의 분석을 통해 모발/두피 초기 분석 정보가 생성되면, 생성된 모발/두피 초기 분석 정보를 반환받도록 송수신부(410)를 제어하며,
    분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 로그인된 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 로그인된 모바일 단말(100) 상으로 출력되도록 하며,
    모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 제 2 단말식별번호에 해당하는 각 모바일 단말(100)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장하되,
    두피와 모발관리 행위의 변화단계를 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보로 제공한 모발과 두피 마사지 프로그램을 이용하여 효과를 검증하기 위해 미리 설정된 기간에 변화 단계에서, 제 2 단말식별번호에 해당하는 각 모바일 단말(100)로부터 의사 결정 정보를 수집하는 방식으로, 모발 및 두피 관리행위 정보의 사용기간에 대한 명확한 기간 설정을 위한 빅데이터를 수집하며,
    의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집되며, 파라미터 정보를 위한 이용 여부를 사용자의 의사표시를 제 2 단말식별번호에 해당하는 각 모바일 단말(100)의 입력부인 터치스크린 등을 통해 수집하며,
    사용자의 모발 및 두피 관리행위인 모발 및 두피 관리행위 정보와, 행동변화과정 특성인 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사결정 정보의 각 파라미터 정보 간의 관련성을 분석하되, 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 AI 서버(500)에 대한 요청을 통해 분석하며,
    미리 설정된 변화 단계 정보가 모발 및 두피 관리행위 이전으로부터 정상 상태의 유지 여부와, 정상 상태로의 변화 여부 중 하나이고, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정과, 반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정 중 적어도 하나와 매칭되는 경우, "긍정 관련성"으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
    반대로, 미리 설정된 변화 단계 정보가 정상 상태의 유지 여부와, 정상 상태로의 변화 여부 중 하나가 아니며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정과, 반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정 중 적어도 하나와 매칭되는 경우, "부정 관련성"으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
    사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석하되, 데이터베이스(430)에 수집된 긍정 관련성 및 부정 관련성 정보에 해당하는 각 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보{각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸), 두피스케일링 정보(Scalp scaling), 두피 마시지 정보}를 미리 설정된 주기 별로 각 사용자에 대해서 수집하여, 범 이론적 모형의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계를 분석하되, 사용자의 현재의 모발 및 두피 상태에서 정상 상태로의 변화를 위한 정도 정보를 생성하여 변화과정 정보로 생성하고, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보를 추가로 사용자에 대해서 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 제공받아서 실천 행위자의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지 중 하나에 대해서 단계 정보를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 진단기(300)의 출력부로 출력하도록 제어하며,
    의사결정균형(Decisional balance)은 의사결정의 두 가지 요소, 즉 pros와 cons가 범 이론적 모형에 구성되어 있으며, 의사결정균형이란 사용자가 어떤 행위를 변화시킬 때 자신에게 생기는 긍정적인 측면(pros)과 부정적인 측면(cons)에 대하여 비교 평가함을 의미하며, 행동변화가 일어나 변화단계가 진행되는 것을 확인하는 척도로 종속변수나 중개변수처럼 사용되며,
    의사결정은 개인이 상대적인 중요성의 정도에 따라 결정되므로, 규칙적 실천행위와 관련하여 보면 규칙적 실천이 주는 긍정적인 측면에 관한 인지 수준(pros)이 부정적인 측면에 관한 인지 수준(cons)을 초과하기 전까지는 규칙적인 실천행위를 시도하거나 계속하지 않으리라는 것이 가정되며, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보 별로 인정과 불인정에 대한 모바일 단말(100)의 입력부를 통한 입력에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대한 정량적 수치에 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 결과치로 제공하며,
    자기효능감은 변화의 단계가 긍정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치를 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 각 인정에 해당하는 미리 설정된 양의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션과 멀티플리케이션한 값을 합산한 결과치를 생성하고, 변화의 단계가 부정으로 증가하는 경우 생성된 변화과정 정보의 백분율에 비례하는 가중치에 따라 사용자의 자신의 모발 및 두피에 대한 전체적인 부정에 해당하는 미리 설정된 음의 정량적 수치에 대한 멀티플리케이션을 통한 결과치를 생성하며,
    변화과정 정보, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보의 정량적 수치를 합산한 뒤, 합산된 정량적 수치의 범위가 제 1 범위 단계인 경우 계획 전, 제 2 범위 단계인 경우 계획, 제 3 범위 단계인 경우 준비, 제 4 범위 단계인 경우 행동, 제 5 범위 단계인 경우 유지에 해당하는 단계 정보(제 1 범위 단계에서 제 5 범위 단계로 갈수록 수량이 증가)를 생성하여 데이터베이스(430)에 저장하는 두피 및 모발 분석 모듈(423); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    모발 및 두피 관리행위 정보는 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기 뿐만 아니라, 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보 포함}, 두피 마시지 정보{상태에 따른 마사지 횟수와 주기 포함}를 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  5. 청구항 3에 있어서, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
    제 2 단말식별번호에 해당하는 모바일 단말(100)의 행위에 대한 분석 결과 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 긍정 관련성의 + 구성요소 정보 및 부정 관련성의 - 구성요소 정보 중 가장 자주 발생한 구성요소 정보를 추출하여 사용자에 가장 적합한 추천 행위 정보로 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 다음 단계로 지속되기 위한 가장 적합한 추천 행위 정보를 제공하여 사용자를 관리하는 두피 및 모발 관리 모듈(425); 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  6. 모바일 단말(100), 복수의 모발 진단기(100b)로 이루어진 모발 진단기 그룹(100bg), 네트워크, 두피 및 모발 관리 서버(400)를 포함하는 두피 및 모발 관리 시스템(1)에 있어서, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
    범 이론적 모형 제공모듈(422);
    사용자 정보 분석에 따라 범 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계의 제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 하는 관련요인 분석모듈(423); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서, 관련요인 분석모듈(423)은,
    제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서, 관련요인 분석모듈(423)은,
    자기효능감 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서, 관련요인 분석모듈(423)은,
    자기효능감 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 범 이론적 모형 제공모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  10. 청구항 9에 있어서, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
    각 사용자 ID 별로 데이터베이스(430)에 저장된 "긍정 관련성"으로 분석된 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 1 정보로 추출하는 관리진행 모듈(324); 을 더 포함하는 것 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서, 관리진행 모듈(324)은,
    데이터베이스(430)에 저장된 "부정 관련성"으로 분석된, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 2 정보로 추출하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서, 관리진행 모듈(324)은,
    각 모바일 단말(100)의 사용자 단위 정보 중 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보별로 이동시의 제 1 정보인 긍정 관련성의 + 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 - 구성요소 정보에 해당하는 "긍정 요소 정보", 제 1 정보인 긍정 관련성의 - 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 + 구성요소 정보인 "부정 요소 정보"를 이웃하는 단계 사이에 타임라인으로 나타내는 그래프 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  13. 청구항 12에 있어서, 관리진행 모듈(324)은,
    관련요인 분석모듈(423)에 의해 생성된 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시의 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 1 정보), 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 부정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 2 정보)를 네트워크를 통해 사용자 ID 별로 모바일 단말(100)로 실시간으로 제공하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  14. 청구항 13에 있어서, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은,,
    모발 진단기(100b)로부터 제공된 사용자의 모발 및 두피 상태 정보(이하, 모발/두피 상태 정보)에 포함되는 고배율 촬영 이미지에 대해서 네트워크를 통해 AI 서버(500)에 대한 모발/두피 초기 분석 요청을 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 AI 서버(500)로부터 제공받는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  15. 청구항 14에 있어서, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은,,
    분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하여 모바일 단말(100)의 출력부로 출력되도록 하며, 모발 및 두피 관리행위 정보로는 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태에 해당하는 분석된 모발/두피 초기 분석 정보 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기와; 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보 포함)}, 두피 마시지 정보(상태에 따른 마사지 횟수와 주기 포함)를 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  16. 청구항 15에 있어서, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은,,
    모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 모발 진단기(100b)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  17. 청구항 17에 있어서, 범 이론적 모형 제공모듈(422)은,,
    의사 결정 정보로는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집하며,
    사용자의 모발 및 두피 관리행위인 모발 및 두피 관리행위 정보와, 행동변화과정 특성인 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사결정 정보의 각 파라미터 정보 간의 관련성을 분석하되, 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 AI 서버(500)에 대한 의뢰를 통해 분석하며,
    AI 서버(500)로부터 수신된 정상 상의 유지 여부 및 정상 상태로의 변화 중 하나에 대해서 긍정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 긍정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
    정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로 중 모두에 대해서 부정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 부정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하고,
    사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  18. 복수의 사용자 개인 단말(10)로 이루어진 사용자 개인 단말 그룹, 네트워크, 두피 및 모발 관리 서버(400), AI 서버(500) 및 빅데이터 서버(600)를 포함하며, 각 사용자 개인 단말(10)은 모바일 단말(100), 모발 진단기(100b) 및 HMD(110b)을 포함하며, 단말식별번호에 해당하는 하나의 모바일 단말(100)이 데이터베이스(430)에 등록한 진단기 ID 및 HMD ID는 각각 사용자가 운영하는 개인 스마트 디바이스로 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신을 수행하는 두피 및 모발 관리 시스템(1)에 있어서, 두피 및 모발 관리 서버(400)는,
    하나의 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통한 액세스(access)에 따라 모바일 단말(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께, 모바일 단말(100) 및 HMD(100a)과 근거리 무선통신으로 데이터 세션이 연결된 적어도 하나 이상의 모발 진단기(100b)의 진단기 ID, 그리고 HMD(100a)의 HMD ID를 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 모바일 단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 메타데이터로 진단기 ID 및 HMD ID를 데이터베이스(430)에 저장하고, 각 모바일 단말(100)를 통해 사용자의 ID, 비밀번호, 개인정보가 입력되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호를 네트워크를 통해 수신되는 경우, 사용자의 ID, 비밀번호, 진단기 ID, HMD ID를 "사용자 단위 정보"로 데이터베이스(430) 상으로 각 단말식별번호를 메타데이터로 저장하고, 모바일 단말(100)에 의한 네트워크를 통해 사용자 ID 및 비밀번호를 통한 로그인이 수행되도록 송수신부(410)를 제어하고, 모바일 단말(100)로부터 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 두피 및 모발 진단기(100)로부터 사용자의 고배율촬영 이미지를 모발 및 두피 상태 정보(이하, 모발/두피 상태 정보)로 하여 수신하도록 송수신부(410)를 제어할 뿐만 아니라, 그리고 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 뇌파 측정장치로부터 뇌파 정보를 수신하도록 송수신부(410)를 제어하고, 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보), 그리고 초기 기준 뇌파 정보를 저장하는 정보 수집모듈(421);
    고배율 촬영 이미지에 대해서 네트워크를 통해 AI 서버(500)에 대한 모발/두피 초기 분석 요청을 통해 모발/두피 초기 분석 정보를 AI 서버(500)로부터 제공받으며,
    모발/두피 초기 분석 정보에 대해서 모바일 단말(100)로의 전송에 따른 모바일 단말(100)의 출력부로 출력시의 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 뇌파 측정기로부터 뇌파 변화 정보를 모바일 단말(100)로부터 수신하여 제 1 변화 뇌파 정보로 "사용자 단위 정보"로 데이터베이스(430) 상으로 각 단말식별번호를 메타데이터로 저장하고,
    분석된 모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보를 데이터베이스(430)에서 추출한 뒤, 모발 및 두피 관리행위 정보와 사용자 ID를 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하여 모바일 단말(100)의 출력부로 출력되도록 하며, 모발 및 두피 관리행위 정보로는 정상 상태, 건성 상태, 지성 상태, 민감성 상태, 비듬성 두피, 탈모성 상태에 해당하는 분석된 모발/두피 초기 분석 정보 별로, 각 추천 샴푸 정보{정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸}, 두피스케일링 정보(Scalp scaling){각 상태에 따른 두피스케일링 횟수 및 주기와; 각 상태에 따른 두피와 모발에 쌓인 각질, 피지, 노폐물 제거의 제 1 단계, 앰플 투입(상태에 따라 지성과 건성 두피 스케잉링을 나누어 제품 선택)의 제 2 단계, 모세혈관을 활성화(세정)의 제 3 단계 중 선택 사항 정보)}, 두피 마시지 정보(상태에 따른 마사지 횟수와 주기)를 포함하여 제공하는 초기 정보 분석모듈(422);
    모발/두피 초기 분석 정보에 따른 모발 및 두피 관리행위 정보 수행에 따른 변화단계에 따른 행동변화과정을 파악하기 위해 미리 설정된 기간 진행시 사용자의 의사 결정 정보를 네트워크를 통해 두피 및 모발 진단기(100)로부터 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 의사 결정 정보를 사용자 단위 정보에 사용자 ID를 메타데이터로 하여 함께 저장하며,
    의사 결정 정보를 수집하기 위해서 미리 설정된 기간 내의 미리 설정된 주기 별로 모발 진단기(100b)에 의해 수집된 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)에 대해서 모바일 단말(100)로부터 네트워크를 통해 수신하도록 송수신부(410)를 제어한 뒤, 수신된 각 주기별 중간 분석 결과 정보와 함께 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)를 제공함으로써, 제공된 각 질의에 따른 반응 정보(입력부를 통한 O,X에 대한 응답 및 뇌파 정보)로 의사 결정 정보를 생성하며,
    뇌파 정보로 범 이론적 모형 제공모듈(423)은 각 추천 샴푸 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정에 대한 제 1 질의에 따른 뇌파 변화 정보, 각 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정에 대한 제 2 질의에 따른 뇌파 변화 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정에 대한 제 3 질의에 따른 뇌파 변화 정보를 뇌파 측정장치와 연결된 모바일 단말(100)로부터 수집하며,
    의사 결정 정보는 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 효과에 대한 파라미터 정보인 각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 1 파라미터 정보, 두피스케일링 정보(Scalp scaling)의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 2 파라미터 정보, 두피 마시지 정보의 이용에 따른 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정인 제 3 파라미터 정보로 수집되며,
    제 1 내지 제 3 파라미터 정보는 뇌파 측정장치에 의해 측정된 뇌파 변화 정보를 참조 정보로 모바일 단말(100)에게 제공한 뒤, 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 각 모발 및 두피 관리행위 정보를 구성하는 구성 요소의 이용 여부를 사용자의 의사표시(O,X)에 대해서 모바일 단말(100)로부터 수신하는 방식으로 수집되며,
    모바일 단말(100)에게 제공되는 뇌파 변화 정보는 초기 기준 뇌파 정보를 주파수 대역에 해당하는 델타(delta)파, 세타(theta)파, 알파(alpha)파, 베타(beta)파, 감마(gamma)파로 1차적으로 분류한 상태에서, 뇌파 변화 정보가 각 주기별 중간 분석 결과 정보를 응시한 사용자에 대해서 각 초기 기준 뇌파 정보에서 미리 설정된 주파수 이상이 증가하는 경우 반대에 해당하는 부정적인 측면(cons), 미리 설정된 주파수 이상으로 증가하지 않은 경우 긍정적인 측면(pros)의 의사결정으로 분석하며,
    중간 분석 결과 정보를 모바일 단말(100)로 제공하기 위해 모발 및 두피 관리행위 정보와, 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보에 따른 모발/두피 초기 분석 정보에 해당하는 각 정상 상태의 유지 여부, 건성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 지성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 민감성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부, 비듬성 두피에서 정상 상태로의 변화 여부, 탈모성 상태에서 정상 상태로의 변화 여부를 AI 서버(500)에 대한 의뢰를 통해 분석하며,
    AI 서버(500)로부터 수신된 정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로의 변화 중 하나에 대해서 긍정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 긍정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 긍정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
    정상 상태의 유지 여부 및 정상 상태로 중 모두에 대해서 부정이며, 모발 및 두피 관리행위 정보에 대한 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보 중 긍정적인 측면(pros)의 의사결정/반대에 해당하는 부정적인 측면(cons)의 의사결정이 매칭되는 경우, 부정 관련성으로 분석하여, 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보를 부정 관련성 정보로 사용자 단위 정보에 함께 저장하며,
    사용자의 모발 및 두피의 관리특성과 범 이론적 모형 구성요인과의 관련성을 분석하며,
    데이터베이스(430) 상에 수집된 긍정 관련성 및 부정 관련성에 해당하는 각 모발 및 두피 관리행위 정보의 구성요소 정보{각 추천 샴푸 정보(정상 상태용 샴푸, 건성 상태용 샴푸, 지성 상태용 샴푸, 민감성 상태용 샴푸, 항 비듬성 샴푸, 탈모성 상태용 샴푸), 두피스케일링 정보(Scalp scaling), 두피 마시지 정보}를 미리 설정된 주기 별로 각 사용자에 대해서 수집하여, 범 이론적 모형의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계를 분석하며,
    사용자의 현재의 모발 및 두피 상태에서 정상 상태로의 변화를 위한 정도 정보를 생성하여 변화과정 정보로 생성하고, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보를 추가로 사용자에 대해서 모바일 단말(100)의 입력부를 통해 제공받아서 실천 행위자의 행위변화에 관한 의도를 나타내는 단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지 중 하나에 대해서 단계 정보를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력하도록 제어하며,
    변화과정 정보, 의사결정균형 정보, 자기효능감 정보의 정량적 수치를 합산한 뒤, 합산된 정량적 수치의 범위가 제 1 범위 단계인 경우 계획 전, 제 2 범위 단계인 경우 계획, 제 3 범위 단계인 경우 준비, 제 4 범위 단계인 경우 행동, 제 5 범위 단계인 경우 유지에 해당하는 단계 정보(제 1 범위 단계에서 제 5 범위 단계로 갈수록 수량이 증가)를 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 전송하도록 송수신부(410)를 제어함으로써, 모바일 단말(100)의 출력부로 출력하도록 제어하는 범 이론적 모형 제공모듈(423);
    초기에 수집된 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)로부터 각 주기별 중간 분석 결과 정보를 생성하기 위한 고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보)에 대한 2차원 영상에 대해서 타임라인에 따라 VR 영상을 생성하여 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하며,
    각 타임라인의 주기에 따른 VR 영상을 생성하기 위해 위해, 2차원 영상인 고배율 촬영 이미지에 대한 복수개의 초점위치와 초점수를 결정하고, 결정된 복수개의 초점위치와 초점수에 대응하는 복수개의 다중 초점 2차원 영상 데이터가 획득되면, 복수개의 초점 2차원 영상 데이터에 대한 각 초점위치 간의 초점거리를 연산하고, 각 초점위치 간에 연산된 초점거리에 반비례하는 깊이값을 연산하고,
    고배율 촬영 이미지(모발/두피 상태 정보) 각 초점수에 해당하는 영상 데이터의 범위에 대해서 각 픽셀에 해당하는 영상 정보(색상, 채도, 명도)를 추출하여 정보화하는 디코딩을 수행하여 디코딩된 데이터를 생성할 뿐만 아니라, 3차원 형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤에 대해서 각 픽셀별로 연산된 깊이값을 반영한 폴리곤 집합을 생성한 뒤, 디코딩된 데이터를 폴리곤 집합 위에 붙이는 픽셀 맵핑을 수행하여 각 지정된 초점별 VR(Virtual Reality) 영상을 생성하고,
    각 타임라인의 주기에 따른 VR 영상의 집합을 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공하여, 모바일 단말(100)과 근거리 무선통신으로 연결된 HMD(100a)를 통해 사용자에게 시간이 지남에 따른 행동변화과정인 모발 및 두피 관리행위 정보에 따른 두피 및 모발의 상태를 실감나는 VR 영상으로 제공하는 피드백 제공모듈(425); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
  19. 청구항 18에 있어서,
    제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 하며,
    제 1 내지 제 5 범위 단계를 결정하기 위해 의사결정균형 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 의사결정균형 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 하며,
    자기효능감 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 긍정적인 마인드가 높은 단계로 이동을 진취시킨 것임을 알 수 있도록 하며,
    자기효능감 정보에 대해서 매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다, 거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다와 같이 긍정적인 측면(매우 그렇다, 가끔 그렇다, 그렇다)과 부정적인 측면(거의 그렇지 않다, 전혀 그렇지 않다)에 대해서 다중선택에 따라 각 인정과 불인정 항목에 대해서 긍정적인 측면으로부터 부정적인 측면까지 단계별로 설정된 정량적 수치에 해당하는 미리 설정된 가중치에 대한 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 수치를 합산하여 자기효능감 정보가 제공되는 경우, 초기 정보 분석모듈(422)에 의해 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 불인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 불인정 항목 정보를 사용자 ID와 함께 네트워크를 통해 모바일 단말(100)로 제공함으로써, 사용자의 부정적인 마인드가 낮은 단계로 이동을 유발한 것임을 알 수 있도록 하며,
    각 사용자 ID 별로 데이터베이스(430)에 저장된 "긍정 관련성"으로 분석된 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우) 및 - 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화에 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 1 정보로 추출하며,
    데이터베이스(430)에 저장된 "부정 관련성"으로 분석된, 모발 및 두피 관리행위 정보의 + 구성요소 정보(부정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우), 및 - 구성요소 정보(긍정적인 측면의 의사결정이 정상 상태 유지 및 정상 상태로의 변화하지 않는 것에 역효과를 미치는 의사 결정 정보의 각 파라미터 정보인 경우)를 제 2 정보로 추출하며,
    각 모바일 단말(100)의 사용자 단위 정보 중 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보별로 이동시의 제 1 정보인 긍정 관련성의 + 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 - 구성요소 정보에 해당하는 "긍정 요소 정보", 제 1 정보인 긍정 관련성의 - 구성요소 정보와 제 2 정보인 부정 관련성의 + 구성요소 정보인 "부정 요소 정보"를 이웃하는 단계 사이에 타임라인으로 나타내는 그래프 정보를 생성할 뿐만 아니라, 정보 제공모듈(424)에 의해 생성된 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 높은 단계로 이동시의 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 긍정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 1 정보), 이론적 모형에서 제시하는 변화단계로 계획 전, 계획, 준비, 행동, 유지의 5단계에 대한 정보에서 낮은 단계로 이동시 의사결정균형 정보 및 의사결정균형 정보를 형성하기 위한 인정 항목에서 부정적인 측면으로 응답한 것에 대해서 추출을 통해 추출된 인정 항목 정보(제 2 정보)를 네트워크를 통해 사용자 ID 별로 모바일 단말(100)로 실시간으로 제공하는 정보 제공모듈(424); 을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 두피 및 모발 관리 시스템.
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