KR101178687B1 - Ｒｆｉｄ 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Ｒｆｉｄ 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101178687B1
KR101178687B1 KR1020110001898A KR20110001898A KR101178687B1 KR 101178687 B1 KR101178687 B1 KR 101178687B1 KR 1020110001898 A KR1020110001898 A KR 1020110001898A KR 20110001898 A KR20110001898 A KR 20110001898A KR 101178687 B1 KR101178687 B1 KR 101178687B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
rfid
moving
moving object
copper wire
Prior art date
Application number
KR1020110001898A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20120080436A (ko
Inventor
안재명
Original Assignee
(주)리테일테크
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)리테일테크 filed Critical (주)리테일테크
Priority to KR1020110001898A priority Critical patent/KR101178687B1/ko
Priority to PCT/KR2011/000469 priority patent/WO2012093744A1/ko
Publication of KR20120080436A publication Critical patent/KR20120080436A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101178687B1 publication Critical patent/KR101178687B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0294—Trajectory determination or predictive filtering, e.g. target tracking or Kalman filtering
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E03—WATER SUPPLY; SEWERAGE
    • E03F—SEWERS; CESSPOOLS
    • E03F3/00—Sewer pipe-line systems
    • E03F3/04—Pipes or fittings specially adapted to sewers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/292—Multi-camera tracking
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16L—PIPES; JOINTS OR FITTINGS FOR PIPES; SUPPORTS FOR PIPES, CABLES OR PROTECTIVE TUBING; MEANS FOR THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16L21/00—Joints with sleeve or socket
    • F16L21/02—Joints with sleeve or socket with elastic sealing rings between pipe and sleeve or between pipe and socket, e.g. with rolling or other prefabricated profiled rings
    • F16L21/035—Joints with sleeve or socket with elastic sealing rings between pipe and sleeve or between pipe and socket, e.g. with rolling or other prefabricated profiled rings placed around the spigot end before connection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Hydrology & Water Resources (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 동선 분석 시스템은 쇼핑 카트에 부착된 복수의 RFID(Radio Frequency Identification) 태그 중 적어도 하나의 RFID 태그가 RFID 인식 영역 내에 접근하는 RFID 태그로부터 태그 정보를 수신하고 태그 정보를 포함하는 RFID 식별 정보를 생성하는 복수의 RFID 리더, RFID 식별 정보를 분석하여 복수의 RFID 태그에 대한 제1 동선 정보를 생성하는 RFID 분석 장치, 복수의 카메라에 의해 기 설정된 매장 영역이 촬영되어 생성된 영상 데이터에서 적어도 하나 이상의 이동 객체를 검출하고 이동 객체에 대한 제2 동선 정보를 생성하는 영상 분석 장치 및, 제1 동선 정보들 및 제2 동선 정보들 중에서 서로 대응하는 시간 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 검색하고, 통합하여 이동 객체에 이동 패턴을 분석하는 중앙 관리 서버를 포함한다.

Description

ＲＦＩＤ 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법 {SYSTEM AND METHOD FOR ANALYZING MOVING LINE USING COMBINING RFID AND IMAGE TECHNOLOGIES}
본 발명의 실시예들은 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 매장 이동 경로 내에서 RFID 기술과 영상 기술을 통합하여 고객의 실제 동선 정보를 생성하고, 실제 동선 정보를 분석하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
유통산업을 의미하는 도매 및 소매업은 국내 산업 분류 중 제조업과 금융업 다음으로 제일 많은 GDP 비중을 보이고 있다. 슈퍼마켓을 포함한 대형할인마트의 점포수가 빠르게 증가하고 있으며, 편의점은 이미 그 점포수가 수 만개에 이를 정도로 유통산업은 다양한 형태로 발전하고 있다. 또한, 슈퍼마켓, 대형할인마트 및 편의점 등의 각 매장에 진열되는 상품 종류 및 수가 증가하고 있다. 따라서, 유통업체들은 고객의 쇼핑 패턴에 맞추어 서비스를 제공하고 매장을 운영하는 미래형 매장(Future Store)을 실현하고 있다.
유통업체들은 미래형 매장을 실현하기 위한 방안으로 유비쿼터스 네트워킹을 이용하여 고객의 쇼핑 패턴을 분석하고, 분석 결과에 따라 상품을 제공하고 매장을 운영하였다.
예를 들어, 매장 내에 RFID(Radio Frequency Identification) 시스템을 구축하여 고객의 쇼핑 패턴을 분석하였다. 구체적으로, 고객이 RFID 태그가 부착된 쇼핑 카트를 끌고 매장 내에서 이동하는 경우, 매장 내에 설치된 다수의 RFID 리더가 RFID 태그를 인식하는 형태로 동선 정보를 수집하여 고객의 쇼핑 패턴을 분석하였다.
이 과정에서 다수의 RFID 리더는 서로 다른 RFID 인식 영역을 갖는데, 서로 이웃하는 RFID 리더들은 RFID 인식 영역에 오차가 발생한다. 예를 들어, 서로 이웃하는 RFID 리더들의 RFID 인식 영역이 떨어져 있거나, RFID 인식 영역이 중복된다. 이로 인해, 다수의 RFID 리더는 RFID 인식 영역이 떨어져 있는 지점에서는 RFID 태그를 인식할 수 없고, RFID 인식 영역이 중복되는 지점에서는 중복 인식으로 인한 오류가 발생한다. 따라서, RFID 시스템을 이용하는 경우, RFID 태그가 미인식된 지점을 추론하거나, 중복 인식에 따른 오류를 정정해야 한다.
또한, RFID 인식 지점에서도 이동 객체의 정확한 위치를 알 수 없으며, 좌표를 추적할 수 있는 위치 추적 기술도 2~3m의 오차가 발생하는 문제점이 있었다.
뿐만 아니라, 추론 및 정정 등의 방법을 이용하더라도, 고객의 실제 동선과 비교할 때 실제와 같은 정밀한 동선 정보를 얻는 것이 어려웠다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은, 매장 이동 경로 내에서 RFID 기술과 영상 기술을 통해 고객의 실제 동선 정보를 생성하고, 실제 동선 정보를 이용하여 고객의 쇼핑 패턴을 분석할 수 있는 동선 분석 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템은 매장 이동 경로에 설치되고, 쇼핑 카트에 부착된 복수의 RFID(Radio Frequency Identification) 태그 중 적어도 하나의 RFID 태그가 RFID 인식 영역 내에 접근하는 경우, 상기 접근된 RFID 태그로부터 태그 정보를 수신하고 상기 태그 정보를 포함하는 RFID 식별 정보를 생성하는 복수의 RFID 리더, 상기 복수의 RFID 리더로부터 상기 RFID 식별 정보가 수신된 경우, 상기 RFID 식별 정보를 분석하여 상기 복수의 RFID 태그에 대한 제1 동선 정보를 생성하는 RFID 분석 장치, 상기 매장 이동 경로에 설치된 복수의 카메라에 의해 기 설정된 매장 영역이 촬영되어 영상 데이터가 생성된 경우, 상기 생성된 영상 데이터에서 적어도 하나 이상의 이동 객체를 검출하고 상기 검출된 이동 객체에 대한 제2 동선 정보를 생성하는 영상 분석 장치 및 상기 제1 동선 정보들 및 상기 제2 동선 정보들 중에서 서로 대응하는 시간 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 검색하고, 검색된 상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 이동 패턴을 분석하는 중앙 관리 서버를 포함한다.
일측에 따르면, 상기 복수의 RFID 리더 중 적어도 하나는 상기 복수의 카메라 중 어느 하나에 의해 촬영되는 상기 기 설정된 특정 장소의 영역과 동일한 RFID 인식 영역을 가질 수 있다.
일측에 따르면, 상기 RFID 분석 장치는 상기 복수의 RFID 리더로부터 상기 RFID 식별 정보를 수신하는 제1 통신부, 상기 복수의 RFID 태그 단위로 상기 RFID 식별 정보를 분류하고, 상기 분류된 RFID 식별 정보로부터 시간 정보 및 위치 정보를 추출하며, 상기 시간 정보를 기준으로 상기 복수의 RFID 리더에 대한 위치 정보 및 상기 복수의 RFID 태그로부터 송출된 전파 세기를 정렬하여 상기 제1 동선 정보를 생성하는 정보 생성부 및 상기 제1 동선 정보를 상기 중앙 관리 장치에 송신하는 제2 통신부를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 영상 분석 장치는 상기 복수의 카메라로부터 상기 영상 데이터를 수신하는 수신부, 상기 영상 데이터를 전처리하는 영상 전처리부, 상기 전처리된 영상 데이터를 배경 모델링하여 상기 이동 객체를 검출하는 이동 객체 검출부, 상기 검출된 이동 객체를 포함하는 영상 데이터들을 수집하고, 상기 영상 데이터들로부터 시간 정보, 위치 정보 및 상기 이동 객체의 좌표 정보를 추출하며, 상기 시간 정보를 기준으로 상기 영상 데이터들에 대한 위치 정보 및 상기 이동 객체의 좌표 정보를 정렬하여 상기 제2 동선 정보를 생성하는 제1 정보 생성부 및 상기 제2 동선 정보를 상기 중앙 관리 장치에 송신하는 송신부를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 영상 분석 장치는 상기 전처리된 영상 데이터에서 기 설정된 좌표 영역 내에 일정 수 이상의 상기 이동 객체가 검출된 경우, 상기 제2 동선 정보를 이용하여 상기 이동 객체에 대한 방향 벡터를 산출하고, 방향 벡터의 수에 따라 혼잡도 정보를 생성하는 제2 정보 생성부를 더 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 제2 정보 생성부는 상기 기 설정된 좌표 영역, 상기 기 설정된 좌표 영역에서 검출된 상기 이동 객체의 수 및 상기 산출된 방향 벡터의 수를 매칭시켜 데이터 베이스를 생성하고, 상기 데이터 베이스를 기초로 혼잡도 판단 임계값을 설정하고, 방향 벡터의 수가 상기 혼잡도 판단 임계값 이상인 경우, "혼잡"에 대응하는 혼잡도 정보를 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 중앙 관리 서버는 상기 RFID 분석 장치로부터 상기 제1 동선 정보들을 수신하는 제1 통신부, 상기 영상 분석 장치로부터 상기 제2 동선 정보들을 수신하는 제2 통신부, 상기 제1 동선 정보들 및 상기 제2 동선 정보들을 비교하여, 상호 유사도가 높은 상기 제1 동선 정보와 상기 제2 동선 정보들을 검색하는 정보 검색부, 상기 검색된 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는 경우, 상기 미인식된 시간 정보 및 상기 위치 정보를 보정하는 정보 보정부 및 상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석하는 이동 패턴 분석부를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 동선 분석 시스템은 상기 이동 객체가 소지한 카드로부터 고객 정보를 인식하는 고객 카드 리더기, 상기 쇼핑 카트에 부착된 바코드로부터 바코드 정보를 인식하는 바코드 리더기 및 상기 이동 객체가 선택한 상품을 정산하여 상기 고객 정보 및 상기 바코드 정보를 포함하는 정산 정보를 생성하는 POS(Point of Sales) 단말 장치를 더 포함하고, 상기 중앙 관리 서버는 상기 바코드 정보와 매칭되는 태그 정보를 포함하고 상기 바코드 정보가 인식된 시간에 대응하는 시간 정보를 포함하는 이동 패턴을 검색하고, 상기 정산 정보를 상기 검색된 이동 패턴에 반영하여 상기 이동 객체에 대한 쇼핑 패턴을 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 생성된 쇼핑 패턴을 이용하여 상기 매장에 대한 전체 매출 통계 및 각 상품에 따른 매출 통계를 산출하여 관리할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 중앙 관리 서버는 상기 생성된 쇼핑 패턴을 이용하여 상기 이동 객체 각각에 대한 전체 쇼핑 시간, 각 지점에서의 쇼핑 시간, 쇼핑 상품, 쇼핑 매장, 쇼핑 순서 및 쇼핑 금액을 산출하여 관리할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 방법은 쇼핑 카트에 부착된 복수의 RFID(Radio Frequency Identification) 태그 중 적어도 하나의 RFID 태그가 RFID 인식 영역 내에 접근하는 경우, 매장 이동 경로에 설치된 복수의 RFID 리더가 상기 접근된 RFID 태그로부터 태그 정보를 수신하고 상기 태그 정보를 포함하는 RFID 식별 정보를 생성하는 단계, 상기 복수의 RFID 리더에서 생성된 상기 RFID 식별 정보를 분석하여 상기 복수의 RFID 태그에 대한 제1 동선 정보를 생성하는 단계, 상기 매장 이동 경로에 설치된 복수의 카메라에 의해 기 설정된 매장 영역이 촬영되어 영상 데이터가 생성된 경우, 상기 생성된 영상 데이터에서 복수의 이동 객체를 검출하고 상기 이동 객체들에 대한 제2 동선 정보를 생성하는 단계 및 상기 제1 동선 정보들 및 상기 제2 동선 정보들 중에서 서로 대응하는 시간 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 검색하고, 검색된 상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석하는 단계를 포함한다.
일측에 따르면, 상기 복수의 RFID 리더 중 적어도 하나는 상기 복수의 카메라 중 어느 하나에 의해 촬영되는 상기 기 설정된 특정 장소의 영역과 동일할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 복수의 RFID 태그에 대한 제1 동선 정보를 생성하는 단계는 상기 복수의 RFID 태그 단위로 상기 RFID 식별 정보를 분류하는 단계, 상기 분류된 RFID 식별 정보로부터 시간 정보 및 위치 정보를 추출하는 단계 및 상기 시간 정보를 기준으로 상기 복수의 RFID 리더에 대한 위치 정보 및 상기 복수의 RFID 태그로부터 송출된 전파 세기를 정렬하여 상기 제1 동선 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 이동 객체들에 대한 제2 동선 정보를 생성하는 단계는 상기 복수의 카메라에서 생성된 상기 영상 데이터를 전처리하는 단계, 상기 전처리된 영상 데이터를 배경 모델링하여 상기 이동 객체를 검출하는 단계, 상기 검출된 이동 객체를 포함하는 영상 데이터들을 수집하는 단계, 상기 영상 데이터들로부터 시간 정보, 위치 정보 및 상기 이동 객체의 좌표 정보를 추출하는 단계 및 상기 시간 정보를 기준으로 상기 영상 데이터들에 대한 위치 정보 및 상기 이동 객체의 좌표 정보를 정렬하여 상기 제2 동선 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 이동 객체들에 대한 제2 동선 정보를 생성하는 단계는 상기 전처리된 영상 데이터에서 기 설정된 좌표 영역 내에 일정 수 이상의 상기 이동 객체가 검출된 경우, 상기 제2 동선 정보를 이용하여 상기 이동 객체에 대한 방향 벡터를 산출하는 단계, 상기 기 설정된 좌표 영역, 상기 기 설정된 좌표 영역에서 검출된 상기 이동 객체의 수 및 상기 산출된 방향 벡터의 수를 매칭시켜 데이터 베이스를 생성하는 단계 및 상기 데이터 베이스를 기초로 혼잡도 판단 임계값을 설정하고, 방향 벡터의 수가 상기 혼잡도 판단 임계값 이상인 경우, "혼잡"에 대응하는 혼잡도 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석하는 단계는 상기 제1 동선 정보들 및 상기 제2 동선 정보들을 비교하여, 상호 유사도가 높은 상기 제1 동선 정보와 상기 제2 동선 정보들을 검색하는 단계, 상기 검색된 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는 경우, 상기 미인식된 시간 정보 및 상기 위치 정보를 보정하는 단계 및 상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 동선 분석 방법은 상기 이동 객체가 소지한 카드로부터 고객 정보를 인식하는 단계 상기 쇼핑 카트에 부착된 바코드로부터 바코드 정보를 인식하는 단계, 상기 이동 객체가 선택한 상품을 정산하여 상기 고객 정보 및 상기 바코드 정보를 포함하는 정산 정보를 생성하는 단계, 상기 바코드 정보와 매칭되는 태그 정보를 포함하고 상기 바코드 정보가 인식된 시간에 대응하는 시간 정보를 포함하는 이동 패턴을 검색하는 단계 및 상기 정산 정보를 상기 검색된 이동 패턴에 반영하여 상기 이동 객체에 대한 쇼핑 패턴을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 쇼핑 패턴을 생성하는 단계는 상기 정산 정보를 상기 검색된 이동 패턴에 반영하여 상기 매장에 대한 전체 매출 통계 및 각 상품에 따른 매출 통계를 산출하여 관리할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 쇼핑 패턴을 생성하는 단계는 상기 정산 정보를 상기 검색된 이동 패턴에 반영하여 상기 이동 객체 각각에 대한 전체 쇼핑 시간, 각 지점에서의 쇼핑 시간, 쇼핑 상품, 쇼핑 매장, 쇼핑 순서 및 쇼핑 금액을 산출하여 관리할 수 있다.
본 발명에 따르면, 동선 분석 시스템 및 그 방법은 매장 이동 경로 내에서 RFID 기술과 영상 기술을 통합하여 고객의 실제 동선 정보에 대응하는 이동 패턴을 분석할 수 있다.
또한, 상기 동선 분석 시스템 및 그 방법은 RFID 기술 및 영상 기술 중 어느 하나를 통해 생성된 동선 정보에 미인식 정보가 존재하더라도, 이를 보정하여 고객의 동선 정보를 실제에 가깝게 생성할 수 있다.
또한, 상기 동선 분석 시스템 및 그 방법은 RFID 기술과 영상 기술을 통해 생성된 고객에 대한 이동 패턴을 이용하여 고객의 쇼핑 패턴을 분석함으로써, 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있으며, 보다 유용한 매장 운용이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동선 분석 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 동선 분석 시스템을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 RFID 분석 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 관리 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 동선 정보를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 동선 정보를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 이용한 동선 정보를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 동선 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 구성을 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동선 분석 시스템을 나타내는 도면이다. 도 1에 도시된 동선 분석 시스템은 RFID(Radio Frequency Identification) 기술 및 영상 기술을 통합한 시스템으로, 복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104), 복수의 카메라(201, 202, 203, 204), RFID 분석 장치(300), 영상 분석 장치(400) 및 중앙 관리 서버(500)를 포함할 수 있다.
제1 RFID 태그(100)는 매장 내/외부에 구비된 쇼핑 카트(또는 장바구니)(1)에 부착되어 고객(이하, '이동 객체'라 함)이 쇼핑 카트(1)를 끌고 이동하는 경우, 매장 이동 경로 상에 설치된 복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104)에 자신의 태그 정보를 제공할 수 있다. 여기서 매장 이동 경로란, 매장 건물 내부뿐만 아니라, 매장 건물 외부, 주차장 등에서 이동 객체가 이동하도록 구비된 영역을 포함할 수 있다.
도 1에 도시되어 있지 않으나, 쇼핑 카트(1)는 제1 RFID 태그(100) 외에 제1 RFID 태그(100)와 매칭된 바코드 정보를 갖는 바코드를 부착하고 있을 수 있다. 예를 들어, 제1 RFID 태그(100)의 태그 정보가 "100"인 경우, 동일한 쇼핑 카트(1)에 부착된 바코드의 바코드 정보 역시 "100"이 될 수 있다. 이 같이 동일한 쇼핑 카트(1)에 부착된 제1 RFID 태그(100)의 태그 정보와, 바코드의 바코드 정보는 일대일로 매칭될 수 있으며, 이 같은 쇼핑 카트(1)에 대한 매칭 정보는 중앙 관리 서버(500)에 저장되어 있을 수 있다.
복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104)는 제1 RFID 태그(100)로부터 수신한 태그 정보를 RFID 분석 장치(300)로 송신하기 위한 유무선 통신 장치(미도시)를 포함할 수 있다.
복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104)는 매장 이동 경로 상에 설치된 위치에서 일정 영역을 RFID 인식 영역(A, B, C, D)으로 한다. 이 경우, RFID 인식 영역 RFID 인식 영역(A, B, C, D)은 도 1에 도시된 바와 같이, 복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104) 각각이 모두 동일한 형태 및 면적을 가질 수 있으며, 또는 서로 다른 형태 및 면적을 가질 수도 있다.
태그 정보란, 어느 하나의 쇼핑 카트(1)에 부착된 제1 RFID 태그(100)의 고유 정보로, 태그 아이디가 될 수 있다. 태그 정보는 숫자 또는 문자가 될 수 있으며, 숫자와 문자가 혼용된 형태가 될 수도 있다. 또한, 바코드 정보 역시 숫자 또는 문자가 될 수 있다.
예를 들어, 이동 객체가 제1 RFID 태그(100)가 부착된 쇼핑 카트(1)를 끌고 제1 RFID 리더(101)의 RFID 인식 영역 "A"에 접근하는 경우, 제1 RFID 리더(101)는 제1 RFID 태그(100)로부터 태그 정보를 수신할 수 있다. 제1 RFID 리더(101)는 제1 RFID 태그(100)의 태그 정보를 포함하는 RFID 식별 정보를 생성할 수 있다.
RFID 식별 정보는 제1 RFID 태그(100)의 태그 정보, 제1 RFID 태그(100)의 태그 정보를 수신한 시점의 시간 정보, 제1 RFID 리더(101)가 설치된 지점의 위치 정보 및 제1 RFID 태그(100)의 태그 정보를 수신한 제1 RFID 리더(101)의 리더 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 위치 정보는 제1 RFID 리더(101)가 설치된 지점의 매장 정보가 될 수도 있으며, 제1 RFID 리더(101)의 인식 영역 정보가 될 수도 있다. 또한, RFID 식별 정보는 제1 RFID 리더(101)가 제1 RFID 태그(100)로부터 태그 정보를 수신할 때, 제1 RFID 태그(100)로부터 송출된 전파 세기를 더 포함할 수 있다.
RFID 분석 장치(300)는 복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104)로부터 RFID 식별 정보가 수신된 경우, RFID 식별 정보를 분석하여 복수의 RFID 태그에 대한 제1 동선 정보를 생성한다. 구체적으로, RFID 분석 장치(300)는 각각의 RFID 식별 정보를 RFID 태그 단위로 분류하고, 분류된 RFID 식별 정보로부터 시간 정보 및 위치 정보를 추출하며, 추출된 시간 정보를 기준으로 복수의 RFID 리더에 대한 위치 정보 및 해당 RFID 태그로부터 송출된 전파 세기를 정렬하여 제1 동선 정보를 생성한다.
예를 들어, RFID 분석 장치(300)는 복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104)로부터 수신된 RFID 식별 정보들에 포함된 태그 정보를 확인하여, 제1 RFID 태그(100) 내지 제n RFID 태그 단위로 RFID 식별 정보를 분류한다. 만약, 제1 RFID 태그(100) 단위로 분류된 RFID 식별 정보가 4개인 경우, 4개의 RFID 식별 정보로부터 시간 정보 및 위치 정보를 추출한다. 그리고, 추출된 시간 정보를 순서대로 정렬하고, 그에 대응하도록 RFID 리더에 대한 위치 정보 및 RFID 태그로부터 송출된 전파 세기를 정렬하여 제1 동선 정보를 생성할 수 있다. 제1 동선 정보는 시간 정보에 대응하도록 정렬된 RFID 리더의 리더 정보를 더 포함할 수 있다.
또한, RFID 분석 장치(300)는 RFID 식별 정보에 포함된 전파 세기를 이용하여 RFID 태그를 중복 인식한 RFID 리더를 선택한다.
예를 들어, 제1 RFID 태그(100) 단위로 분류된 4개의 RFID 식별 정보를 시간 정보 순서대로 정렬한 경우, 동일한 시간 정보를 가지면서 서로 다른 리더 정보를 갖는 RFID 식별 정보가 존재할 수 있다. 즉, 인접한 위치에 있는 두 개의 RFID 리더가 동일한 시간에 제1 RFID 태그(100)를 인식한 경우, 전파 세기를 이용하여 하나의 RFID 식별 정보를 선택할 수 있다. 전파 세기는 제1 RFID 태그(100)가 송출한 것으로, 제1 RFID 태그(100)는 가까이 위치한 RFID 리더에 약한 전파 세기를 송출하고, 멀리 위치한 RFID에 보다 강한 전파 세기를 송출할 수 있다. 따라서, RFID 분석 장치(300)는 동일한 시간 정보를 가지면서 서로 다른 리더 정보를 갖는 두 개 이상의 RFID 식별 정보 중 약한(또는 낮은) 전파 세기를 갖는 RFID 식별 정보를 선택하여 중복 인식에 따른 오류 발생을 방지할 수 있다.
복수의 카메라(201, 202, 203, 204)는 매장 이동 경로 상에 설치된다. 복수의 카메라(201, 202, 203, 204) 각각은 촬영을 위한 매장 영역이 기 설정되어 있을 수 있다. 복수의 카메라(201, 202, 203, 204) 중 어느 하나에 의해 촬영되는 매장 영역은 복수의 RFID 리더 중 적어도 하나의 RFID 인식 영역과 동일할 수 있다. 즉, 제1 RFID 리더(101)의 RFID 인식 영역 "A"는 제1 카메라(201)에 의해 촬영되는 기 설정된 매장 영역이 될 수 있다.
한편, 제1 카메라(201)가 RFID 인식 영역 "A"를 촬영하는 경우, 제1 카메라(201)의 설치 각도에 따라 사각 지대가 발생할 수 있다. 따라서, RFID 인식 영역 "A" 내에 두 개 이상의 카메라를 포함하는 제1 카메라 그룹을 설치하여 RFID 인식 영역 "A"를 촬영할 수 있다.
또는, 제1 카메라(210)에 의해 촬영되는 매장 영역 내에 복수의 RFID 리더를 설치하여 복수의 RFID 인식 영역이 포함될 수 있도록 할 수도 있다.
복수의 카메라(201, 202, 203, 204)에 의해 생성된 각 영상 데이터는 영상 데이터가 촬영된 시점의 시간 정보, 영상 데이터를 촬영한 카메라가 설치된 위치 정보, 영상 데이터 내에서 이동 객체의 좌표 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 위치 정보는 카메라가 설치된 지점의 매장 정보가 될 수도 있으며, 카메라에 의해 촬영되는 기 설정된 매장 영역 정보가 될 수도 있다.
영상 분석 장치(400)는 매장 이동 경로 상에 설치된 복수의 카메라(201, 202, 203, 204)에 의해 기 설정된 매장 영역이 촬영되어 영상 데이터가 생성된 경우, 생성된 복수의 영상 데이터에서 이동 객체를 검출하고 이동 객체에 대한 제2 동선 정보를 생성한다.
영상 분석 장치(400)는 어느 하나의 이동 객체가 검출된 영상 데이터들을 수집하고, 수집된 영상 데이터들로부터 시간 정보, 위치 정보 및 이동 객체의 좌표 정보를 추출한다. 그리고, 추출된 시간 정보를 기준으로 영상 데이터들에 대한 위치 정보 및 이동 객체의 좌표 정보를 정렬하여 제2 동선 정보를 생성한다.
예를 들어, 영상 분석 장치(400)는 어느 하나의 이동 객체가 검출된 영상 데이터가 4개인 경우, 4개의 영상 데이터들로부터 시간 정보 및 위치 정보를 추출한다. 그리고, 추출된 시간 정보를 순서대로 정렬하고, 그에 대응하도록 영상 데이터에 대한 위치 정보 및 이동 객체의 좌표 정보를 정렬하여 제2 동선 정보를 생성할 수 있다.
한편, 영상 분석 장치(400)는 영상 데이터에서 기 설정된 좌표 영역 내에 일정 수 이상의 이동 객체가 검출된 경우, 제2 동선 정보에 포함된 위치 정보를 이용하여 이동 객체에 대한 방향 벡터를 산출할 수 있다.
영상 분석 장치(400)는 기 설정된 좌표 영역, 기 설정된 좌표 영역에서 검출된 이동 객체의 수 및 산출된 방향 벡터의 수를 매칭시켜 데이터 베이스를 생성할 수 있다. 또한, 데이터 베이스를 기초로 혼잡도 판단 임계값을 설정할 수 있다. 혼잡도 판단 임계값은 기 설정된 좌표 영역의 크기에 따라 이동 객체의 수와 방향 벡터의 수를 대비하여 산출할 수 있다.
영상 분석 장치(400)는 데이터 베이스를 기초로 혼잡도 판단 임계값을 설정하고, 방향 벡터의 수가 혼잡도 판단 임계값 이상인 경우, "혼잡"에 대응하는 혼잡도 정보를 생성할 수 있다.
중앙 관리 서버(500)는 제1 동선 정보들에 포함된 시간 정보 및 위치 정보와, 제2 동선 정보들에 포함된 시간 정보 및 위치 정보를 비교하여, 상호 유사도가 가장 높은 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 검색한다.
중앙 관리 서버(500)는 검색된 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 확인하고, 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는지를 확인한다. 만약, 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는 경우, 중앙 관리 서버(500)는 미인식된 시간 정보 및 위치 정보를 보정하고 검색된 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 통합하여 이동 객체에 대한 쇼핑 패턴을 분석할 수 있다.
예를 들어, 이동 객체가 쇼핑 카트(1)를 끌고 매장 이동 경로 내에서 이동하는 동안, 일 위치에서 일정 시간 동안 쇼핑 카트(1)에 부착된 제1 RFID 태그(1)가 인식되지 않은 경우, 제1 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재할 수 있다. 또는, 이동 객체가 일 영역에서 복수의 카메라(201, 202, 203, 204)에 의해 촬영되지 않거나, 어느 하나의 영상 데이터에서 이동 객체가 검출되지 않은 경우, 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재할 수 있다.
중앙 관리 서버(500)는 제1 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는 경우, 미인식된 시간 정보 및 위치 정보에 대응하는 정보를 제2 동선 정보로부터 추출하고, 이를 제1 동선 정보에 적용하여 미인식된 시간 정보 및 위치 정보를 보정할 수 있다.
또는, 중앙 관리 서버(500)는 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는 경우, 미인식된 시간 정보 및 위치 정보에 대응하는 정보를 제1 동선 정보로부터 추출하고, 이를 제2 동선 정보에 적용하여 미인식된 시간 정보 및 위치 정보를 보상할 수 있다.
중앙 관리 서버(500)는 검색된 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보로부터 시간 정보를 확인하여 쇼핑 시간을 분석하고, 위치 정보를 확인하여 쇼핑 상품 및 쇼핑 매장을 분석하고, 시간 정보에 따른 위치 정보를 확인하여 쇼핑 순서를 분석함으로써, 이동 객체에 대한 이동 패턴을 실제에 가깝게 분석할 수 있다.
또한, 중앙 관리 서버(500)는 영상 분석 장치(400)로부터 수신된 혼잡도 정보를 이동 패턴과 통합하여 관리할 수도 있다.
도 1에 도시된 동선 분석 시스템은 RFID 기술과 영상 기술을 통합하여 이동 패턴을 분석하는 것으로, 제1 동선 정보와 제2 동선 정보를 동기화시킴으로써 고객의 실제 동선을 추적할 수 있다. 따라서, 고객의 동선 분석이 보다 용이하고 정확하다.
한편, 도 1에서는 제2 동선 정보를 영상 분석 장치(400)에서 생성하여 중앙 관리 서버(500)로 전송하는 것으로 설명하였으나, 복수의 카메라(201, 202, 203, 204)에 의해 생성된 영상 데이터들을 영상 분석 장치(400)를 거치지 않고 직접 중앙 관리 서버(500)로 전송할 수도 있다.
중앙 관리 서버(500)는 RFID 분석 장치(300)로부터 이동 객체에 대한 제1 동선 정보를 수신하고, 이 제1 동선 정보를 이용하여 제2 동선 정보를 생성할 수도 있다. 구체적으로, 중앙 관리 서버(500)는 이동 객체의 제1 동선 정보에 포함된 시간 정보 및 위치 정보를 확인하고, 확인된 시간 정보 및 위치 정보를 갖는 영상 데이터들을 수집한다. 각 영상 데이터들로부터 시간 정보, 위치 정보 및 각 이동 객체의 좌표 정보를 확인하여 이동 객체의 제2 동선 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 중앙 관리 서버(500)는 검색된 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 이용하여 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석할 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 동선 분석 시스템을 나타내는 도면이다. 도 1에 도시된 동선 분석 시스템은 복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104), 복수의 카메라(201, 202, 203, 204), RFID 분석 장치(300), 영상 분석 장치(400) 및 중앙 관리 서버(500) 외에, 고객 카드 리더기(31), 바코드 리더기(32) 및 POS(Point of Sales) 단말 장치(33)를 더 포함할 수 있다.
고객 카드 리더기(31)는 이동 객체가 소지한 카드로부터 고객 정보를 인식한다. 고객 카드 리더기(31)는 MSR(Magnetic Strip Reader) 장치가 될 수 있다. 고객 카드 리더기(31)에 의해 인식된 고객 정보는 고객 정보를 인식한 리더기의 식별 정보 및 고객 정보가 인식된 시점의 시간 정보를 포함할 수 있다.
바코드 리더기(32)는 쇼핑 카트(1)에 부착된 바코드로부터 바코드 정보를 인식한다. 즉, 바코드 정보란 쇼핑 카트(1)에 대한 정보가 될 수 있으며, 바코드 정보를 인식한 리더기의 식별 정보와 바코드 정보가 인식된 시점의 시간 정보를 포함할 수 있다.
POS 단말 장치(33)는 계산대 각각에 설치되어 계산원에 의해 이동 객체가 선택한 상품이 정산되는 경우, 그에 대응하는 정산 정보를 생성할 수 있다. 정산 정보는 POS 단말 장치 정보, 정산 상품 정보, 정산 상품에 대한 가격 정보, 정산 시작 시간, 정산 종료 시간, 영수증 출력 시간 등을 포함할 수 있다.
POS 단말 장치(33)는 상품에 대한 금액이 이동 객체가 소지한 신용 카드로 결재되는 경우, 신용 카드로부터 고객 정보를 인식할 수도 있다.
또한, POS 단말 장치(33)는 고객 카드 리더기(31) 및 바코드 리더기(32)와 연결되어 고객 정보 및 바코드 정보를 수신할 수도 있다. 이 경우, POS 단말 장치(33)는 정산 정보에 고객 정보 및 바코드 정보를 포함할 수 있다.
POS 단말 장치(23)은 각각 생성한 정산 정보를 중앙 관리 서버(500)로 전송한다.
중앙 관리 서버(500)는 POS 단말 장치(33)로부터 정산 정보를 수신하고, 이 정산 정보를 이동 패턴에 반영하여 이동 객체에 대한 쇼핑 패턴을 생성할 수 있다.
중앙 관리 서버(500)는 정산 정보가 수신되면, 이 정산 정보에 포함된 바코드 정보와 매칭되는 태그 정보를 포함하고, 바코드 정보가 인식된 시간에 대응하는 시간 정보를 포함하는 이동 패턴을 검색한다.
예를 들어, 이동 객체가 쇼핑 카트(1)를 끌고 계산대에서 정산하고 있는 동안 바코드 리더기(32)에 의해 쇼핑 카드(1)에 부착된 바코드 정보가 인식될 수 있다. 또한, 이동 객체가 쇼핑 카트(1)를 끌고 계산대에서 정산하고 있는 동안, 해당 계산대 주변에 위치한 RFID 리더들에 의해 쇼핑 카트(1)에 부착된 제1 RFID 태그(100)의 태그 정보가 수신될 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 동일한 쇼핑 카트(1)에 부착된 제1 RFID 태그(100)의 태그 정보와, 바코드의 바코드 정보는 일대일로 매칭되어 있다. 따라서, 중앙 관리 서버(500)는 우선, 정산 정보에 포함된 바코드 정보와 일대일로 매칭된 RFID 태그의 태그 정보를 포함하는 이동 패턴들을 검색한다. 그리고, 검색된 이동 패턴들 중 바코드 정보가 인식된 시간에 대응하는 시간 정보를 갖는 이동 패턴을 검색할 수 있다.
중앙 관리 서버(500)는 정산 정보를 검색된 이동 패턴에 반영하여 이동 객체에 대한 쇼핑 패턴을 생성하고, 이 쇼핑 패턴을 이용하여 매장에 대한 전체 매출 통계 및 각 상품에 따른 매출 통계를 산출하여 관리할 수 있다.
또한, 중앙 관리 서버(500)는 쇼핑 패턴을 이용하여, 이동 객체 각각에 대한 전체 쇼핑 시간, 각 지점에서의 쇼핑 시간, 쇼핑 상품, 쇼핑 매장, 쇼핑 순서 및 쇼핑 금액을 산출하여 관리할 수 있다.
매장을 관리하는 관리자는 쇼핑 패턴을 이용하여 고객 맞춤형 쇼핑 정보를 제공할 수 있으며, 통계 정보를 이용하여 매장 배치 및 상품 진열 등을 변경함으로써, 매장을 최적으로 관리할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 RFID 분석 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 3에 도시된 RFID 분석 장치(300)는 도 1에 도시된 RFID 분석 장치에 대한 구체적인 구성을 나타낸다.
도 3을 참조하면, RFID 분석 장치(300)는 제1 통신부(310), 정보 생성부(320) 및 제2 통신부(330)를 포함할 수 있다.
제1 통신부(310)는 복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104)로부터 RFID 식별 정보를 수신한다. 예를 들어, 도 1에서 이동 객체가 제1 RFID 태그(100)가 부착된 쇼핑 카트(1)를 끌고 RFID 인식 영역 "A"에서 "D"까지 이동했다면, 제1 내지 제 4 RFID 리더(101, 102, 103, 104)로부터 RFID 식별 정보를 수신할 수 있다.
정보 생성부(320)는 제1 통신부(310)를 통해 수신된 RFID 식별 정보를 이용하여 제1 동선 정보를 생성한다. 구체적으로, 정보 생성부(320)는 복수의 RFID 리더(101, 102, 103, 104)로부터 RFID 식별 정보가 수신된 경우, RFID 태그 단위로 RFID 식별 정보를 분류하고, 분류된 RFID 식별 정보로부터 시간 정보 및 위치 정보를 추출한다. 또한, 추출된 시간 정보를 기준으로 RFID 리더에 대한 위치 정보 및 RFID 태그로부터 송출된 전파 세기를 정렬하여 제1 동선 정보를 생성할 수 있다.
제2 통신부(330)는 정보 생성부(320)에서 생성된 제1 동선 정보를 중앙 관리 서버(500)에 송신한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 4에 도시된 영상 분석 장치(400)는 도 1에 도시된 영상 분석 장치에 대한 구체적인 구성을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 영상 분석 장치(400)는 수신부(410), 영상 전처리부(420), 이동 객체 검출부(430), 제1 정보 생성부(440), 제2 정보 생성부(450) 및 송신부(460)를 포함할 수 있다.
수신부(410)는 복수의 카메라(201, 202, 203, 204)와 유/무선 통신하여 영상 데이터를 수신한다.
영상 전처리부(420)는 영상 데이터를 전처리한다.
이동 객체 검출부(430)는 영상 전처리부(420)에 의해 전처리된 영상 데이터를 배경 모델링하여 이동 객체를 검출한다.
제1 정보 생성부(440)는 이동 객체 검출부(430)에 의해 검출된 이동 객체를 포함하는 영상 데이터들을 수집한다.
또한, 제1 정보 생성부(440)는 수집된 영상 데이터들로부터 시간 정보, 위치 정보 및 영상 데이터 내에서 이동 객체의 좌표 정보를 추출한다.
제1 정보 생성부(440)는 추출된 시간 정보를 기준으로 영상 데이터들에 대한 위치 정보 및 이동 객체의 좌표 정보를 정렬하여 제2 동선 정보를 생성한다.
제2 정보 생성부(450)는 영상 전처리부(420)에 의해 전처리된 영상 데이터에서 기 설정된 좌표 영역 내에 일정 수 이상의 이동 객체가 검출된 경우, 제2 동선 정보를 이용하여 이동 객체에 대한 방향 벡터를 산출한다.
구체적으로, 제2 정보 생성부(450)는 어느 하나의 영상 데이터로부터 시간 정보, 위치 정보 및 영상 데이터 내에서의 좌표 정보를 추출하고, 제1 정보 생성부(440)에 의해 생성된 복수의 제2 동선 정보들 중 기 설정된 좌표 영역 내에서 검출된 이동 객체들에 대한 제2 동선 정보를 추출한다.
또한, 제2 정보 생성부(450)는 추출된 제2 동선 정보를 이용하여 상기 검출된 이동 객체들의 방향 벡터를 산출하고, 방향 벡터의 수에 따라 혼잡도 정보를 생성할 수 있다.
한편, 제2 정보 생성부(450)는 기 설정된 좌표 영역, 기 설정된 좌표 영역에서 검출된 이동 객체의 수 및 산출된 방향 벡터의 수를 매칭시켜 데이터 베이스를 생성한다. 이 데이터 베이스를 기초로 혼잡도 판단 임계값을 설정하고, 방향 벡터의 수가 혼잡도 판단 임계값 이상인 경우, "혼잡"에 대응하는 혼잡도 정보를 생성한다. 이 같은 혼잡도 정보는 혼잡도를 판단하는데 이용된 영상 데이터에 대한 시간 정보 및 위치 정보와 매칭되어 생성될 수 있다.
송신부(460)는 제1 정보 생성부(440)에 의해 생성된 제2 동선 정보 및 제2 정보 생성부(450)에 의해 생성된 혼잡도 정보를 중앙 관리 서버(500)에 전송한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 중앙 관리 서버의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 5를 참조하면, 중앙 관리 서버(500)는 제1 통신부(510), 제2 통신부(520), 정보 검색부(530), 정보 보정부(540), 이동 패턴 분석부(550) 및 디스플레이부(560)를 포함한다.
제1 통신부(510)는 RFID 분석 장치(300)로부터 제1 동선 정보들을 수신한다.
제2 통신부(520)는 영상 분석 장치(400)로부터 제2 동선 정보들 및 혼잡도 정보를 수신한다.
정보 검색부(530)는 복수의 제1 동선 정보들 및 복수의 제2 동선 정보들을 비교하여, 상호 유사도가 높은 제1 동선 정보와 제2 동선 정보들을 검색한다. 구체적으로, 정보 검색부(530)는 복수의 제1 동선 정보 및 복수의 제2 동선 정보 각각에 포함된 시간 정보 및 위치 정보를 비교하여, 서로 대응하는 시간 정보 및 위치 정보를 포함하는 이동 객체를 검출한다. 이 경우, 시간 정보와 위치 정보 간의 상호 유사도를 판단하여 검출할 수 있다.
예를 들어, 제1 이동 객체가 쇼핑 카트 "A"를 끌고 매장 이동 경로 내에 포함된 다수의 지점들을 이동하는 경우, 쇼핑 카트 "A"에 포함된 RFID 태그를 기초로 생성된 제1 동선 정보와, 제1 이동 객체를 촬영한 영상 데이터를 기초로 생성된 제2 동선 정보는 서로 시간 정보와 위치 정보들은 서로 대응할 수 있다. 즉, 상호 유사도가 높을 수 있다. 따라서, 정보 검색부(530)는 시간 정보 및 위치 정보들의 상호 유사도가 가장 높은 제1 동선 정보와 제2 동선 정보를 검색한다.
정보 보정부(540)는 검색된 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 확인하고, 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는지를 확인한다. 만약, 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는 경우, 중앙 관리 서버(500)는 미인식된 시간 정보 및 위치 정보를 보정할 수 있다.
이동 패턴 분석부(550)는 프로세서 모듈의 일종으로, 검색 또는 보정된 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 이용하여 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석한다. 즉, 이동 패턴 분석부(550)는 매장 이동 경로 내에서 이동 객체의 전체 쇼핑 시간, 각 쇼핑 매장에서의 쇼핑 시간 및 쇼핑 순서 중 적어도 하나를 포함하는 이동 패턴을 분석할 수 있다.
이동 패턴 분석부(550)는 이동 객체에 대한 태그 정보가 처음 수신된 제1 시간 정보와 마지막으로 수신된 제2 시간 정보를 이용하여 고객 정보에 대한 전체 쇼핑 시간을 산출할 수 있다.
또한, 이동 패턴 분석부(550)는 POS 단말 장치를 통해 복수의 고객 정보에 대한 정산 정보가 수신된 경우, 이 정산 정보에 대응하는 이동 패턴을 검색하고, 정산 정보를 검색된 이동 패턴에 반영하여 쇼핑 패턴을 생성할 수 있다.
디스플레이부(560)는 쇼핑 패턴을 디스플레이할 수 있다. 쇼핑 패턴은, 이동 객체 단위(고객 정보 단위), 매장 단위, 상품 단위, 시간 단위로 분류되어 디스플레이 될 수 있다.
또한, 디스플레이부(560)는 제2 통신부(520)에 수신된 혼잡도 정보를 디스플레이 할 수 있다. 혼잡도 정보는 시간 단위 및 위치 단위로 분류되어 디스플레이 될 수 있다.
매장을 관리하는 관리자는 디스플레이부(560)를 통해 디스플레이된 쇼핑 패턴 정보 및 혼잡도 정보를 확인하여 매장 배치, 상품 진열 등을 관리할 수 있으며, 이동 객체에게 고객 맞춤 서비스를 제공할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 동선 정보를 나타내는 도면이다.
도 6에 도시된 제1 동선 정보(600)는 태그 정보(610), 시간 정보(620), 위치 정보(630) 및 리더 정보(64)를 포함한다.
제1 동선 정보(600)는 "1"번 태그 정보(610)를 갖는 제1 RFID 태그에 대한 동선 정보가 될 수 있다. 시간 정보(620)는 "1"번 태그 정보(610)가 RFID 리더에 수신된 시점의 시간 정보로 시/분/초 단위로 표시되고 순서대로 정렬될 수 있다.
또한, 위치 정보(630)는 "1"번 태그 정보(610)를 수신한 RFID 리더가 설치된 지점의 매장 정보가 될 수 있다. 리더 정보(640)는 "1"번 태그 정보(610)를 수신한 RFID 리더 아이디가 될 수 있다.
도 6에 도시된 제1 동선 정보(600)를 참고하면, "1"번 태그 정보(610)를 갖는 제1 RFID 태그가 "12시 12분 25초"에서 "12시 12분 27초"까지 "스넥류" 매장에 머물러 있었고, "12시 12분 28초"에 "맥주/음료" 매장으로 이동한 것을 알 수 있다. 이 같은 제1 동선 정보(600)는 제1 RFID 태그가 부착된 쇼핑 카트를 끄는 이동 객체에 대한 이동 패턴이 될 수 있다.
또한, 도 6에는 도시되어 있지 않으나, 제1 동선 정보(600) 포함되어 있지 않으나, 제1 RFID 태그로부터 송출된 전파 세기를 더 포함할 수 있다. 적어도 두 개 이상의 RFID 리더가 동일한 시간에 제1 RFID 태그를 중복 인식한 경우, 이 전파 세기를 이용하여 어느 하나의 RFID 식별 정보를 선택할 수 있다. 즉, 전파 세기에 따라 RFID 식별 정보를 선택하여 중복 인식에 따른 오류 발생을 방지할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 동선 정보를 나타내는 도면이다.
도 7에 도시된 제2 동선 정보(700)는 이동 객체 정보(710), 시간 정보(720), 위치 정보(730) 및 좌표 정보(740)를 포함한다.
제2 동선 정보(700)는 "11"번 이동 객체 정보(710)에 대한 동선 정보가 될 수 있다. 시간 정보(720)는 "11"번 이동 객체 정보(710)를 포함하는 영상 데이터가 촬영된 시점의 시간 정보로, 시/분/초 단위로 표시되고 순서대로 정렬될 수 있다.
또한, 위치 정보(730)는 "11"번 이동 객체 정보(710)를 포함하는 영상 데이터가 촬영된 지점의 매장 정보가 될 수 있고, 좌표 정보(740)는 영상 데이터에서 "11"번 이동 객체 정보(710)가 검출된 지점의 좌표 정보가 될 수 있다.
"11"번 이동 객체 정보(710)는 매장에 출입하는 다수의 이동 객체 중 하나의 이동 객체에 임의로 부여하는 정보가 될 수 있다. 예를 들어, 1일 동안 매장에 출입한 이동 객체 중 11번째 이동 객체에 대하여 "11"번의 이동 객체 정보를 부여할 수 있다.
도 7에 도시된 제2 동선 정보(700)를 참고하면, "11"번 이동 객체 정보(710)를 부여받은 이동 객체가 "12시 12분 25초"에서 "12시 12분 27초"까지 "스넥류" 매장에 머물러 있었고, "12시 12분 28초"에 "맥주/음료" 매장으로 이동한 것을 알 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 이용한 통합 동선 정보를 나타내는 도면이다.
도 8에 도시된 통합 동선 정보(800)는 도 6 및 도 7에 도시된 제1 동선 정보(100) 및 제2 동선 정보(200)를 통합한 것으로, 도 1에 도시된 중앙 관리 서버(500)에 의해 생성될 수 있으며, 일종의 이동 패턴 분석 정보가 될 수 있다.
중앙 관리 서버(500)는 RFID 분석 장치(300)로부터 복수의 제1 동선 정보들을 수신하고, 영상 분석 장치(400)로부터 복수의 제2 동선 정보들을 수신한다.
중앙 관리 서버(500)는 복수의 제1 동선 정보들 및 복수의 제2 동선 정보들에 포함된 각 시간 정보 및 위치 정보를 비교하여, 상호 유사도가 높은 제1 동선 정보와 제2 동선 정보를 검색한다.
예를 들어, 복수의 제1 동선 정보들 중 도 6에 도시된 제1 동선 정보(600)가 포함되어 있고, 복수의 제2 동선 정보들 중 도 7에 도시된 제2 동선 정보(700)가 포함되어 있다고 가정할 경우, 제1 동선 정보(600)와 제2 동선 정보(700) 간의 시간 정보 및 위치 정보는 서로 대응하는 것으로, 상호 유사도는 두 정보가 실질적으로 동일함을 의미하는 "1"이 될 수 있다.
중앙 관리 서버(500)는 제1 동선 정보(600)와 제2 동선 정보(700)를 이용하여 통합 동선 정보(800)를 생성한다.
통합 동선 정보(800)는 "1"번 태그 정보(610)를 갖는 제1 RFID 태그가 부착된 쇼핑 카트를 "11"번 이동 객체 정보(710)를 부여받은 이동 객체가 끌고 이동하는 동안의 이동 패턴이 될 수 있다.
통합 동선 정보(800)는 태그 정보(810), 이동 객체 정보(820), 시간 정보(830), 위치 정보(840), 리더 정보(850) 및 좌표 정보(860)를 포함할 수 있다.
통합 동선 정보(800)를 참조하면, "1"번 태그 정보(810)와 "11"번 이동 객체 정보(820)는 "12시 12분 25초"에서 "12시 12분 27초"까지 "스넥류" 매장에 머물러 있었고, "12시 12분 28초"에 "맥주/음료" 매장으로 이동한 것을 알 수 있다.
한편, 도 6 및 도 7에서는 제1 동선 정보(600) 및 제2 동선 정보(700)가 모두 연속적인 시간 정보 및 위치 정보를 포함하고 있는 실시예를 도시 및 설명하였다. 그러나, 도 7에 도시된 제2 동선 정보(700)에서 3번째 열(750)의 정보가 존재하지 않는 경우, 제2 동선 정보(700)에 포함된 시간 정보 및 위치 정보가 비연속적일 수 있다. 이 경우에는 연속적인 시간 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1 동선 정보(600)를 기준으로 제2 동선 정보(700)를 동기화하여 도 8에 도시된 통합 동선 정보(800)를 생성할 수 있다.
예를 들어, 제2 동선 정보(700)에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재할 지라도, 제1 동선 정보(600)와 제2 동선 정보(700)의 상호 유사도는 여전히 높을 수 있다. 따라서, 상호 유사도가 높은 제1 동선 정보(600)와 제2 동선 정보(700)를 검색한 후, 제2 동선 정보(700)에서 미인식된 시간 정보를 확인한다.
도 7에서와 같이, "12시 12분 26초"와 "12시 12분 28초"는 비연속적인 것으로, 제2 동선 정보(700)에서 "12시 12분 27초"에 대한 시간 정보가 미인식된 것을 확인할 수 있다. 이렇게 확인된 시간 정보를 이용하여 제1 동선 정보(600)에서 "12시 12분 27초"에 대응하는 위치 정보를 추출한다.
제1 동선 정보(600)는 "12시 12분 27초"에 대응하는 위치 정보로 "스넥류"를 포함하고 있다. 이 같은 시간 정보 및 위치 정보를 제2 동선 정보(700)의 3번째 열(750)에 포함시켜 제2 동선 정보(700)를 동기화시킬 수 있다. 또한, 3번째 열(750)에 포함될 좌표 정보(740)는 2번째 열과 4번째 열에 포함된 좌표 정보(740)의 중간 지점 좌표를 계산하여 동기화시킬 수 있다.
한편, 도 6 내지 도 8에서 하나의 카메라에 의해 촬영되는 매장 영역과 하나의 RFID 리더에 의해 인식되는 RFID 인식 영역은 동일할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
예를 들어, 도 6에서 "1"번 및 "2"번 RFID 리더 아이디를 갖는 두 개의 RFID 리더들에 의해 인식되는 RFID 인식 영역은 하나의 카메라에 의해 촬영되는 매장 영역 내에 포함될 수도 있다. 이 경우, 하나의 카메라에 의해 촬영되는 매장 영역과, 두 개의 RFID 인식 영역은 위치 정보가 서로 매칭될 수 있다.
하나의 카메라의 의해 촬영되는 매장 영역 내에서, 두 개의 RFID 인식 영역은 동일한 형태 및 면적을 가질 수도 있다. 예를 들어, 매장 영역 내에서 두 개의 RFID 인식 영역은 원형, 삼각형, 사각형 또는 그 이상의 다각형 형태로 동일한 면적을 가질 수 있다.
또는, 하나의 카메라에 의해 촬영되는 매장 영역 내에서, 두 개의 RFID 인식 영역은 서로 다른 형태 및 면적을 가질 수도 있다. 예를 들어, 매장 영역 내에서 두 개의 RFID 인식 영역은 원형, 삼각형, 사각형 또는 그 이상의 다각형 중 서로 다른 형태를 가질 수 있으며, 그 면적 또한 다를 수 있다.
하나의 카메라에 의해 촬영되는 매장 영역과 그 매장 영역에 포함된 RFID 인식 영역에 대한 매칭 정보 및 RFID 인식 영역에 대한 형태 및 면적 정보는 중앙 관리 서버(500)에 저장되며, 도 8에 도시된 통합 동선 정보(800)를 생성시, 이용될 수 있다.
중앙 관리 서버(500)는 카메라에 의해 촬영되는 매장 영역에서 원형, 삼각형, 사각형 또는 그 이상의 다각형으로 구성된 적어도 하나 이상의 RFID 인식 영역을 구분할 수 있으며, 이를 이용하여 매장 영역을 촬영한 영상 데이터에서 적어도 하나 이상의 RFID 인식 영역을 구분할 수 있다.
구체적으로, 중앙 관리 서버(500)는 영상 데이터 관리 프로그램을 이용하여 매장 영역을 촬영한 영상 데이터 내에서 원형, 삼각형, 사각형 또는 그 이상의 다각형 등을 표시할 수 있으며, 각 도형 영역들에 대응하는 RFID 인식 영역을 매칭시켜 저장할 수 있다. 이를 통해 RFID 태그를 인식하는 RFID 리더와 카메라를 통해 촬영되는 영상 데이터에서 발생하는 이벤트(인식 시간, 촬영 시간, 위치 정보 등)를 동기화시킬 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 동선 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 9에 도시된 동선 분석 방법은 도 1에 도시된 동선 분석 시스템(이하, '시스템' 이라 함)에 의해 수행될 수 있다.
시스템은 적어도 하나의 RFID 리더의 RFID 인식 영역 내에 RFID 태그가 접근한 경우(910 단계), 접근된 RFID 태그부터 태그 정보를 수신한다(910 단계). 구체적으로, 쇼핑 카트에 부착된 복수의 RFID 태그 중 적어도 하나의 RFID 태그가 매장 이동 경로에 설치된 복수의 RFID 리더의 RFID 인식 영역 내에 접근하는 경우, 복수의 RFID 리더는 접근된 RFID 태그로부터 태그 정보를 수신할 수 있다.
시스템은 태그 정보를 포함하는 RFID 식별 정보를 생성한다(920 단계). RFID 식별 정보는 태그 정보 외에 태그 정보를 수신한 시점의 시간 정보 및 태그 정보를 수신한 RFID 리더가 설치된 지점의 위치 정보 및 RFID 리더의 리더 정보를 더 포함할 수 있다.
시스템은 RFID 식별 정보를 분석하여 복수의 RFID 태그에 대한 제1 동선 정보를 생성한다(930 단계). 구체적으로, 시스템은 복수의 RFID 식별 정보들을 RFID 태그 단위로 분류하고, 분류된 RFID 식별 정보를 시간 정보를 기준으로 위치 정보를 정렬하여 제1 동선 정보를 생성할 수 있다.
시스템은 복수의 카메라를 이용하여 기 설정된 매장 영역을 촬영하여 영상 데이터를 생성한다(940 단계). 이 경우, 매장 이동 경로 상에서, RFID 리더 각각의 RFID 인식 영역과 복수의 카메라에 의해 촬영되는 기 설정된 매장 영역은 동일할 수 있다.
시스템은 영상 데이터에서 이동 객체를 검출하고, 이동 객체들에 대한 제2 동선 정보를 생성한다(950 단계). 시스템은 이동 객체가 검출된 영상 데이터들을 수집하고, 수집된 영상 데이터들로부터 시간 정보, 위치 정보 및 이동 객체의 좌표 정보를 추출할 수 있다. 그리고, 추출된 시간 정보를 기준으로 영상 데이터들에 대한 위치 정보 및 이동 객체의 좌표 정보를 정렬하여 제2 동선 정보를 생성할 수 있다.
시스템은 복수의 제1 동선 정보들과 복수의 제2 동선 정보들 중에서 서로 대응하는 시간 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 검색한다(960 단계). 즉, 제1 동선 정보들 및 상기 제2 동선 정보들을 비교하여, 상호 유사도가 높은 상기 제1 동선 정보와 상기 제2 동선 정보들을 검색할 수 있다.
시스템은 검색된 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는 경우(970 단계), 미인식된 시간 정보 및 위치 정보를 보정한다(980 단계).
반면, 시스템은 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하지 않거나(970 단계), 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 보정된 경우(980 단계), 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 통합하여 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석한다(990 단계).
시스템에 따르면, 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 통합하여 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석함으로써, 이동 객체의 실제 동선 정보를 파악할 수 있다.
또한, 도면에 도시되어 있지 않으나, 시스템은 이동 객체가 선택한 물건에 대한 정산 정보를 이동 패턴에 반영하여 이동 객체에 대한 쇼핑 패턴을 생성할 수 있다. 이 쇼핑 패턴을 이용하여 매장을 관리하고, 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : RFID 태그 101, 102, 103, 104 : RFID 리더
201, 202, 203, 204 : 카메라 300 : RFID 분석 장치
400 : 영상 분석 장치 500 : 중앙 관리 서버

Claims (19)

  1. 매장 이동 경로에 설치되고, 쇼핑 카트에 부착된 복수의 RFID(Radio Frequency Identification) 태그 중 적어도 하나의 RFID 태그가 RFID 인식 영역 내에 접근하는 경우, 상기 접근된 RFID 태그로부터 태그 정보를 수신하고 상기 태그 정보를 포함하는 RFID 식별 정보를 생성하는 복수의 RFID 리더;
    상기 복수의 RFID 리더로부터 상기 RFID 식별 정보가 수신된 경우, 상기 RFID 식별 정보를 분석하여 상기 복수의 RFID 태그에 대한 제1 동선 정보를 생성하는 RFID 분석 장치;
    상기 매장 이동 경로에 설치된 복수의 카메라에 의해 기 설정된 매장 영역이 촬영되어 영상 데이터가 생성된 경우, 상기 생성된 영상 데이터에서 적어도 하나 이상의 이동 객체를 검출하고 상기 검출된 이동 객체에 대한 제2 동선 정보를 생성하는 영상 분석 장치; 및
    상기 제1 동선 정보들 및 상기 제2 동선 정보들 중에서 서로 대응하는 시간 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 검색하고, 검색된 상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 이동 패턴을 분석하는 중앙 관리 서버
    를 포함하고,
    상기 RFID 분석 장치는,
    상기 복수의 RFID 리더로부터 상기 RFID 식별 정보를 수신하는 제1 통신부;
    상기 복수의 RFID 태그 단위로 상기 RFID 식별 정보를 분류하고, 상기 분류된 RFID 식별 정보로부터 시간 정보 및 위치 정보를 추출하며, 상기 시간 정보를 기준으로 상기 복수의 RFID 리더에 대한 위치 정보, 상기 복수의 RFID 태그를 인식한 리더 정보 및 상기 복수의 RFID 태그로부터 송출된 전파 세기를 정렬하여 상기 제1 동선 정보를 생성하는 정보 생성부; 및
    상기 제1 동선 정보를 상기 중앙 관리 장치에 송신하는 제2 통신부
    를 포함하며,
    상기 정보 생성부는
    상기 복수의 RFID 태그 단위로 분류된 RFID 식별 정보에서 동일한 시간 정보를 가지면서 서로 다른 리더 정보를 갖는 두 개 이상의 RFID 식별 정보가 존재할 경우, 상기 두 개 이상의 RFID 식별 정보 중 약한 전파 세기를 갖는 RFID 식별 정보를 선택하여 상기 제1 동선 정보를 생성하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 RFID 리더 중 적어도 하나는,
    상기 복수의 카메라 중 어느 하나에 의해 촬영되는 상기 기 설정된 특정 장소의 영역과 동일한 RFID 인식 영역을 갖는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 영상 분석 장치는,
    상기 복수의 카메라로부터 상기 영상 데이터를 수신하는 수신부;
    상기 영상 데이터를 전처리하는 영상 전처리부;
    상기 전처리된 영상 데이터를 배경 모델링하여 상기 이동 객체를 검출하는 이동 객체 검출부;
    상기 검출된 이동 객체를 포함하는 영상 데이터들을 수집하고, 상기 영상 데이터들로부터 시간 정보, 위치 정보 및 상기 이동 객체의 좌표 정보를 추출하며, 상기 시간 정보를 기준으로 상기 영상 데이터들에 대한 위치 정보 및 상기 이동 객체의 좌표 정보를 정렬하여 상기 제2 동선 정보를 생성하는 제1 정보 생성부; 및
    상기 제2 동선 정보를 상기 중앙 관리 장치에 송신하는 송신부
    를 포함하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 영상 분석 장치는
    상기 전처리된 영상 데이터에서 기 설정된 좌표 영역 내에 일정 수 이상의 상기 이동 객체가 검출된 경우, 상기 제2 동선 정보를 이용하여 상기 이동 객체에 대한 방향 벡터를 산출하고, 방향 벡터의 수에 따라 혼잡도 정보를 생성하는 제2 정보 생성부
    를 더 포함하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제2 정보 생성부는,
    상기 기 설정된 좌표 영역, 상기 기 설정된 좌표 영역에서 검출된 상기 이동 객체의 수 및 상기 산출된 방향 벡터의 수를 매칭시켜 데이터 베이스를 생성하고, 상기 데이터 베이스를 기초로 혼잡도 판단 임계값을 설정하고, 방향 벡터의 수가 상기 혼잡도 판단 임계값 이상인 경우, "혼잡"에 대응하는 혼잡도 정보를 생성하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 중앙 관리 서버는,
    상기 RFID 분석 장치로부터 상기 제1 동선 정보들을 수신하는 제1 통신부;
    상기 영상 분석 장치로부터 상기 제2 동선 정보들을 수신하는 제2 통신부;
    상기 제1 동선 정보들 및 상기 제2 동선 정보들을 비교하여, 상호 유사도가 높은 상기 제1 동선 정보와 상기 제2 동선 정보들을 검색하는 정보 검색부;
    상기 검색된 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는 경우, 상기 미인식된 시간 정보 및 상기 위치 정보를 보정하는 정보 보정부; 및
    상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석하는 이동 패턴 분석부
    를 포함하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 이동 객체가 소지한 카드로부터 고객 정보를 인식하는 고객 카드 리더기;
    상기 쇼핑 카트에 부착된 바코드로부터 바코드 정보를 인식하는 바코드 리더기; 및
    상기 이동 객체가 선택한 상품을 정산하여 상기 고객 정보 및 상기 바코드 정보를 포함하는 정산 정보를 생성하는 POS(Point of Sales) 단말 장치
    를 더 포함하고,
    상기 중앙 관리 서버는,
    상기 바코드 정보와 매칭되는 태그 정보를 포함하고 상기 바코드 정보가 인식된 시간에 대응하는 시간 정보를 포함하는 이동 패턴을 검색하고, 상기 정산 정보를 상기 검색된 이동 패턴에 반영하여 상기 이동 객체에 대한 쇼핑 패턴을 생성하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 중앙 관리 서버는,
    상기 생성된 쇼핑 패턴을 이용하여 상기 매장에 대한 전체 매출 통계 및 각 상품에 따른 매출 통계를 산출하여 관리하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 중앙 관리 서버는,
    상기 생성된 쇼핑 패턴을 이용하여 상기 이동 객체 각각에 대한 전체 쇼핑 시간, 각 지점에서의 쇼핑 시간, 쇼핑 상품, 쇼핑 매장, 쇼핑 순서 및 쇼핑 금액을 산출하여 관리하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템.
  11. 쇼핑 카트에 부착된 복수의 RFID(Radio Frequency Identification) 태그 중 적어도 하나의 RFID 태그가 RFID 인식 영역 내에 접근하는 경우, 매장 이동 경로에 설치된 복수의 RFID 리더가 상기 접근된 RFID 태그로부터 태그 정보를 수신하고 상기 태그 정보를 포함하는 RFID 식별 정보를 생성하는 단계;
    상기 복수의 RFID 리더에서 생성된 상기 RFID 식별 정보를 분석하여 상기 복수의 RFID 태그에 대한 제1 동선 정보를 생성하는 단계;
    상기 매장 이동 경로에 설치된 복수의 카메라에 의해 기 설정된 매장 영역이 촬영되어 영상 데이터가 생성된 경우, 상기 생성된 영상 데이터에서 복수의 이동 객체를 검출하고 상기 이동 객체들에 대한 제2 동선 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 동선 정보들 및 상기 제2 동선 정보들 중에서 서로 대응하는 시간 정보 및 위치 정보를 포함하는 제1 동선 정보 및 제2 동선 정보를 검색하고, 검색된 상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석하는 단계
    를 포함하고,
    상기 복수의 RFID 태그에 대한 제1 동선 정보를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 RFID 태그 단위로 상기 RFID 식별 정보를 분류하는 단계;
    상기 분류된 RFID 식별 정보로부터 시간 정보 및 위치 정보를 추출하는 단계;
    상기 시간 정보를 기준으로 상기 복수의 RFID 리더에 대한 위치 정보, 상기 복수의 RFID 태그를 인식한 리더 정보 및 상기 복수의 RFID 태그로부터 송출된 전파 세기를 정렬하는 단계; 및
    상기 복수의 RFID 태그 단위로 분류된 RFID 식별 정보에서 동일한 시간 정보를 가지면서 서로 다른 리더 정보를 갖는 두 개 이상의 RFID 식별 정보가 존재할 경우, 상기 두 개 이상의 RFID 식별 정보 중 약한 전파 세기를 갖는 RFID 식별 정보를 선택하여 상기 제1 동선 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 RFID 리더 중 적어도 하나는,
    상기 복수의 카메라 중 어느 하나에 의해 촬영되는 상기 기 설정된 특정 장소의 영역과 동일한 RFID 인식 영역을 갖는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 방법.
  13. 삭제
  14. 제11항에 있어서,
    상기 이동 객체들에 대한 제2 동선 정보를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 카메라에서 생성된 상기 영상 데이터를 전처리하는 단계;
    상기 전처리된 영상 데이터를 배경 모델링하여 상기 이동 객체를 검출하는 단계;
    상기 검출된 이동 객체를 포함하는 영상 데이터들을 수집하는 단계;
    상기 영상 데이터들로부터 시간 정보, 위치 정보 및 상기 이동 객체의 좌표 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 시간 정보를 기준으로 상기 영상 데이터들에 대한 위치 정보 및 상기 이동 객체의 좌표 정보를 정렬하여 상기 제2 동선 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 이동 객체들에 대한 제2 동선 정보를 생성하는 단계는,
    상기 전처리된 영상 데이터에서 기 설정된 좌표 영역 내에 일정 수 이상의 상기 이동 객체가 검출된 경우, 상기 제2 동선 정보를 이용하여 상기 이동 객체에 대한 방향 벡터를 산출하는 단계;
    상기 기 설정된 좌표 영역, 상기 기 설정된 좌표 영역에서 검출된 상기 이동 객체의 수 및 상기 산출된 방향 벡터의 수를 매칭시켜 데이터 베이스를 생성하는 단계; 및
    상기 데이터 베이스를 기초로 혼잡도 판단 임계값을 설정하고, 방향 벡터의 수가 상기 혼잡도 판단 임계값 이상인 경우, "혼잡"에 대응하는 혼잡도 정보를 생성하는 단계
    를 더 포함하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석하는 단계는,
    상기 제1 동선 정보들 및 상기 제2 동선 정보들을 비교하여, 상호 유사도가 높은 상기 제1 동선 정보와 상기 제2 동선 정보들을 검색하는 단계;
    상기 검색된 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보에 미인식된 시간 정보 및 위치 정보가 존재하는 경우, 상기 미인식된 시간 정보 및 상기 위치 정보를 보정하는 단계; 및
    상기 제1 동선 정보 및 상기 제2 동선 정보를 통합하여 상기 이동 객체에 대한 이동 패턴을 분석하는 단계
    를 포함하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 이동 객체가 소지한 카드로부터 고객 정보를 인식하는 단계;
    상기 쇼핑 카트에 부착된 바코드로부터 바코드 정보를 인식하는 단계;
    상기 이동 객체가 선택한 상품을 정산하여 상기 고객 정보 및 상기 바코드 정보를 포함하는 정산 정보를 생성하는 단계;
    상기 바코드 정보와 매칭되는 태그 정보를 포함하고 상기 바코드 정보가 인식된 시간에 대응하는 시간 정보를 포함하는 이동 패턴을 검색하는 단계; 및
    상기 정산 정보를 상기 검색된 이동 패턴에 반영하여 상기 이동 객체에 대한 쇼핑 패턴을 생성하는 단계
    를 더 포함하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 쇼핑 패턴을 생성하는 단계는,
    상기 정산 정보를 상기 검색된 이동 패턴에 반영하여 상기 매장에 대한 전체 매출 통계 및 각 상품에 따른 매출 통계를 산출하여 관리하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 쇼핑 패턴을 생성하는 단계는,
    상기 정산 정보를 상기 검색된 이동 패턴에 반영하여 상기 이동 객체 각각에 대한 전체 쇼핑 시간, 각 지점에서의 쇼핑 시간, 쇼핑 상품, 쇼핑 매장, 쇼핑 순서 및 쇼핑 금액을 산출하여 관리하는 RFID 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 방법.
KR1020110001898A 2011-01-07 2011-01-07 Ｒｆｉｄ 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법 KR101178687B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110001898A KR101178687B1 (ko) 2011-01-07 2011-01-07 Ｒｆｉｄ 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법
PCT/KR2011/000469 WO2012093744A1 (ko) 2011-01-07 2011-01-24 Rfid 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110001898A KR101178687B1 (ko) 2011-01-07 2011-01-07 Ｒｆｉｄ 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20120080436A KR20120080436A (ko) 2012-07-17
KR101178687B1 true KR101178687B1 (ko) 2012-08-30

Family

ID=46457591

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110001898A KR101178687B1 (ko) 2011-01-07 2011-01-07 Ｒｆｉｄ 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR101178687B1 (ko)
WO (1) WO2012093744A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200114906A (ko) 2019-03-29 2020-10-07 주식회사 지엔피링크 행사장 동선을 이용한 모델링 시스템

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101766673B1 (ko) 2015-08-19 2017-08-09 주식회사 포스코 주조장치 및 편류 제어방법
KR101701915B1 (ko) * 2015-10-02 2017-02-03 주식회사 이글루시큐리티 3d 출입동선 트래킹 시스템 및 방법
US9779302B1 (en) * 2016-03-31 2017-10-03 Intel Corporation System for optimizing storage location arrangement
KR101870376B1 (ko) * 2016-12-29 2018-06-22 단국대학교 산학협력단 객체 위치 기반 조명 제어 장치 및 방법
WO2018165146A1 (en) 2017-03-06 2018-09-13 Cummins Filtration Ip, Inc. Genuine filter recognition with filter monitoring system
KR20190007681A (ko) * 2017-07-13 2019-01-23 삼성에스디에스 주식회사 매장 분석 장치 및 방법
US10140486B1 (en) * 2017-09-15 2018-11-27 Symbol Technologies, Llc Systems and methods for point-of-sale detection with image sensors for identifying new radio frequency identification (RFID) tag events within a vicinity of an RFID reader
KR101888922B1 (ko) * 2017-12-18 2018-08-16 주식회사 디너의여왕 매장용 고객 관리 및 고객 행동 분석 시스템
KR102030373B1 (ko) * 2018-07-19 2019-10-10 한국철도기술연구원 실내 상시 공간 관리 기반 운영 시스템
KR102125377B1 (ko) * 2018-11-20 2020-06-23 동국대학교 산학협력단 실시간 위치인식 시스템 및 방법
CN112668681B (zh) * 2020-12-24 2022-07-01 杭州海康机器人技术有限公司 一种包裹信息的确定方法、系统、装置及相机

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008511066A (ja) * 2004-08-23 2008-04-10 リテイル テク カンパニー リミテッド Ｒｆｉｄ基盤のショッピングパターン分析システム及び方法
KR100989081B1 (ko) * 2008-08-11 2010-10-25 한국전자통신연구원 네트워크 카메라를 이용한 이벤트 감시 시스템 및 방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100900494B1 (ko) * 2006-07-31 2009-06-03 (주)씽크게이트테크놀러지 이동체 움직임 추적 시스템 및 그 제어방법
KR100982398B1 (ko) * 2010-02-23 2010-09-14 대신네트웍스 주식회사 ＺｉｇＢｅｅ와 ＣＣＴＶ를 이용한 상황관제 시스템과 어린이보호 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008511066A (ja) * 2004-08-23 2008-04-10 リテイル テク カンパニー リミテッド Ｒｆｉｄ基盤のショッピングパターン分析システム及び方法
KR100989081B1 (ko) * 2008-08-11 2010-10-25 한국전자통신연구원 네트워크 카메라를 이용한 이벤트 감시 시스템 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200114906A (ko) 2019-03-29 2020-10-07 주식회사 지엔피링크 행사장 동선을 이용한 모델링 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
WO2012093744A1 (ko) 2012-07-12
KR20120080436A (ko) 2012-07-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101178687B1 (ko) Ｒｆｉｄ 기술 및 영상 기술을 통합한 동선 분석 시스템 및 그 방법
US11100333B2 (en) Method and apparatus for detecting suspicious activity using video analysis
US11861584B2 (en) Self-service settlement method, apparatus and storage medium
TWI681352B (zh) 訂單資訊確定方法和裝置
CN108491799B (zh) 一种基于图像识别的智能售货柜商品管理方法及系统
CN101268478B (zh) 采用视频分析检测可疑活动的方法及装置
US20100110183A1 (en) Automatically calibrating regions of interest for video surveillance
CN102326187B (zh) 识别和结算物体的方法和系统
US20170316271A1 (en) Monitoring device and method
WO2019127255A1 (zh) 基于云端的自助购物方法和系统、电子设备、程序产品
US8320624B2 (en) Customer behavior collection method and customer behavior collection apparatus
US20140079282A1 (en) System And Method For Detecting, Tracking And Counting Human Objects Of Interest Using A Counting System And A Data Capture Device
KR101779096B1 (ko) 지능형 영상분석 기술 기반 통합 매장관리시스템에서의 객체 추적방법
US20190385173A1 (en) System and method for assessing customer service times
KR20000029317A (ko) 사람 이동선 정보의 수집 방법 및 수집 장치
CA2849016C (en) System and method for detecting, tracking and counting human objects of interest using a counting system and a data capture device
US20180039841A1 (en) Object Recognition for Bottom of Basket Detection
CN110998592A (zh) 用于零售系统的非规范扫描
EP2278528A1 (en) Flow line recognition system
JP2023162229A (ja) 監視装置及びプログラム
EP3239912A1 (en) Management device and method
US11887373B2 (en) Sales management system and sales management method
US20220300989A1 (en) Store system and method
KR102612284B1 (ko) 카트레일을 이용한 자동결제 서비스 제공 방법 및 시스템
CN112906759A (zh) 一种基于纯视觉的免门禁无人商店结账方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150821

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160824

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170626

Year of fee payment: 6