KR101904327B1 - 자동예약시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 자동예약시스템은, 네트워크 연결된 가맹점들의 월별공실데이터를 분석하는 예약관리서버를 포함하는 자동예약시스템으로서, 상기 예약관리서버는, 네트워크 연결된 각 가맹점들의 일자별 및 수업별강의실의 이용현황에 대한 정보를 수신하여 분석하는 분석처리모듈과, 상기 분석처리모듈에 의하여 분석된 각 가맹점별, 각 일자별 및 각 강의실별 공실데이터에 기초하여, 월별공실데이터를 산출하는 통계산출모듈과, 상기 통계산출모듈에 의하여 산출된 월별공실데이터에 대하여, 오차발생여부 및 오차수정을 수행하는 오차분석모듈과, 상기 오차분석모듈에 의하여 수정된 월별공실데이터를 이용하여 네트워크 연결된 각 가맹점, 중개플랫폼 및 유저단말예측예약서비스를 이용하도록 상기 예측예약서비스를 활성화하는 통지모듈을 포함한다.

Description

자동예약시스템{Automatic reservation system}
본 발명은 빅데이터를 이용한 자동예약시스템에 대한 것으로서, 특히, 유저별이용패턴분석과, 매장별 이용율 분석을 통하여 각 유저마다 자동으로 예약을 진행할 수 있는 시스템에 대한 것이다.
피트니스 센터 등 온라인 및 오프라인 예약이 필요한 강습이나 수업 서비스에 대해서는, 종래에 무선통신망을 이용하여 이용자와 공급자가 특정 사이트 또는 특정된 프로그램을 이용하여 실시간 정보를 공유하는 예약관리툴이 주로 이용되고 있었다.
이러한 종래의 예약스케쥴 관리는 실시간으로 정보를 공유하거나 고객들에게 예약상태나 예약가능여부를 제공하기 위해서 하나의 가맹점에서 발생하는 월별 수십개의 수업시간표와, 수백 개의 예약자리를 일일이 수기로 관리하여야하는 불편함이 있었다. 그리고, 이러한 수동적 작업은 매월마다 갱신되는 새로운 정보를 받아 업데이트 하여야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 투입되어야 하는 문제점이있다.
(특허문헌 1) JP2016-153946 A
본 발명은 과거데이터를 이용하여 각 가맹점별로 월별 공실예측데이터를 생성하고, 생성된 예측데이터를 이용하여 자동예약을 수행할 수 있는 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 자동예약시스템은, 네트워크 연결된 가맹점들의 월별공실데이터를 분석하는 예약관리서버를 포함하는 자동예약시스템으로서, 상기 예약관리서버는, 네트워크 연결된 각 가맹점들의 일자별 및 수업별강의실의 이용현황에 대한 정보를 수신하여 분석하는 분석처리모듈과, 상기 분석처리모듈에 의하여 분석된 각 가맹점별, 각 일자별 및 각 강의실별 공실데이터에 기초하여, 월별공실데이터를 산출하는 통계산출모듈과, 상기 통계산출모듈에 의하여 산출된 월별공실데이터에 대하여, 오차발생여부 및 오차수정을 수행하는 오차분석모듈과, 상기 오차분석모듈에 의하여 수정된 월별공실데이터를 이용하여 네트워크 연결된 각 가맹점, 중개플랫폼 및 유저단말예측예약서비스를 이용하도록 상기 예측예약서비스를 활성화하는 통지모듈을 포함한다.
그리고, 상기 오차분석모듈은 상기의 산출된 월별공실데이터에 대하여 각 가맹점별 긍정요인과 부정요인을 이용하여 오차발생여부를 판단하고, 상기 긍정요인과 부정요인은 상기 가맹점의 내적요소와 외적요소에 기반되며, 상기 내적요소는 상기 가맹점에서 발생된 원인인 상기 가맹점의 지리적위치, 상기 가맹점에서 수행되는 수업 내용에 대한 사항과, 트레이너 또는 유저의 예약 취소 여부에 대한 정보를 포함하고, 상기 외적요소는 상기 월별공실데이터에서의 각 날짜별 날씨 또는 해당일자의 뉴스정보를 포함한다.
그리고, 상기 오차분석모듈에 의하여 분석된 오차발생여부에 대한 정보가 기록되는 오차데이터 DB와, 상기 분석처리모듈로 제공하기 위한 각 가맹점별과거공실데이터가 저장되는 예약기록 DB를 포함하는 회원관리서버를 더 포함한다.
본 발명의 자동예약시스템에 의해서, 각 운동센터들에서 수기로 매월 갱신해가면서 관리하였던 시간과 비용을 현저히 줄일 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 빅데이터를 이용한 자동예약시스템의 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 자동예약시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 유저단말에서 보여지는 예측예약의 일례를 보여주는 사진이다.
이하에서는, 본 실시예에 대하여 첨부되는 도면을 참조하여 상세하게 살펴보도록 한다. 다만, 본 실시예가 개시하는 사항으로부터 본 실시예가 갖는 발명의 사상의 범위가 정해질 수 있을 것 이며, 본 실시예가 갖는 발명의 사상은 제안되는 실시예에 대하여 구성요소의 추가, 삭제, 변경 등의 실시변형을 포함한다고 할 것이다.
본 발명과 관련되는 설명에 사용되는 접미어 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
본 발명은 피트니스 센터 등 온라인 및 오프라인상에서 예약이 필요한 강습 및 수업 서비스들에 대한 자동예약시스템에 대한 것이고, 이들 강습이나 수업 서비스들에 대하여 빅데이터를 이용하여 매장별 / 유저별 자동예약이 이루어지도록 하는 시스템과 그 방법에 대해서 개시한다.
도 1은 본 발명의 빅데이터를 이용한 자동예약시스템의 구성을 보여주는 도면이고, 도 2는 본 발명의 자동예약시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예의 자동예약시스템은, 가맹점별/수업별 예약 데이터와 공실데이터 등이 보관되는 회원관리서버(200)와, 상기 회원관리서버(200)로부터 가맹점별 및 유저별 이용데이터를 수신하여 각 가맹점별 자동예약 분석과 예측을 수행하는 예약관리서버(100)와, 상기 예약관리서버(100) 및 회원관리서버(200)와 네트워크 연결되어 정보의 송수신이 가능하도록 구성된 가맹점(300), 중개 플랫폼(400) 및 유저단말(500)을 포함한다.
가맹점별 이용데이터는 관리대상의 가맹점에서 수업별공실현황과, 예약현황 및 예약취소현황에 대한 정보를 포함한다.
그리고, 유저별 이용데이터는 상기 예약관리서버(100)와 네트워크 연결된 가맹점들에서의 유저들이 수업에 참가한 데이터, 유저별 예측한 정보, 유저별 예약을 취소한 정보들을 포함한다.
상기 회원관리서버(200)는 네트워크 연결된 가맹점(300), 중개 플랫폼(400) 및 유저단말(500)과도 데이터 송수신이 가능하고, 특히, 가맹점(300)에서 운영하는 수업정보데이터를 수신할 수 있다. 상기 수업정보데이터는 각 가맹점에서 실제 운영하고 있는 수업스케쥴, 각 수업별강의실예약정보, 각 수업별강의실의 예약취소정보를 포함한다.
그리고, 상기 회원관리서버(200)는 각 가맹점별 및 각 수업별강의실에 대한 예약기록을 저장하는 예약기록 DB(210)와, 상기 예약관리서버(100)에 의하여 예측되는 자동예약과 실제가맹점에서의 운영결과를 비교하여 예약예측과 실제예약이 차이가 발생하는 경우 해당 차이가 사항에 관한 정보가 저장되는 오차데이터 DB(220)를 포함한다. 상기 오차데이터 DB(220)에 저장되는 오차데이터들은 상기 예약관리서버(100)에 의하여 예측된 예상 예약 정보와, 실제가맹점에서의 수업 진행 결과에 따라 수행된 예약 및 예약취소현황에 대한 정보가 상이한 경우에 해당 가맹점, 강의실 및 해당 유저에 대한 정보들을 저장 및 관리한다.
오차가 발생된 예측예약에 대해서는, 해당 가맹점의 운영시간, 해당 가맹점의 수업스케쥴에 대한 정보, 해당 가맹점의 수업 강사에 대한 정보, 해당수업에 참가하는 유저에 대한 정보들이 오차데이터로 저장될 수 있으며, 오차가 발생된 일자에 대한 정보와, 해당일자의 날씨 및 뉴스에 관한 정보를 포함한다. 해당일자의 날씨 및 뉴스에 관한 정보를 참조하는 이유는, 예측예약과 실제예약 상태 사이에 해당일자의 돌변 변수로 인하여 오차가 발생하였는지 여부를 더욱 정확히 분석할 수 있기 때문이다.
한편, 상기 예약관리서버(100)는, 상기 회원관리서버(200)에 저장된 각 가맹점별 또는 각 수업별 예약현황 및 예약취소현황에 대한 정보를 수신하여 과거 예약 정보들에 대한 분석을 수행하는 분석처리모듈(110)과, 상기 분석처리모듈(110)에 의하여 분석된 데이터에 기초하여 각 가맹점별, 각 수업별, 각 일자별 예측예약 정보를 생성하는 통계산출모듈(120)과, 상기 통계산출모듈(120)에 의하여 예측되는 각 가맹점별, 각 수업별, 각 일자별의 강의실 또는 수업실의 예측예약 정보에 대해서 오차발생여부를 판단하기 위한 오차분석모듈(130)과, 상기 오차분석모듈(130)의 판단결과 예측예약의 오차가 발생될 가능성이 기설정된 기준값보다 작다고 판단되는 경우에 네트워크 연결된 가맹점(300), 중개 플랫폼(400) 및 유저단말(500)로 예측 예상과 공실 예약 기능을 활성화하는 통지모듈(140)을 포함한다.
상기 예약관리서버(100)에 의한 공실(公室)을 자동예약하는 방법에 대해서는 도 1 및 도 2를 함께 참조하여 설명하기로 한다.
상기 예약관리서버(100)의 분석처리모듈(110)은 상기 예약기록 DB(210)에 저장된 고객사 예약기록을 수집한다(S101). 고객사 예약기록 정보는 과거의 각 가맹점별, 각 수업별 및 각 일자별에 해당하는 강의실의 예약현황과 예약취소현황에 대한 정보를 포함한다.
상기 분석처리모듈(110)은 과거 공실이 발생한 가맹점, 수업 및 일자에 대한 정보를 추출해내는 역할을 수행하고, 해당 공실들이 예약 후 취소된 것인지 여부와, 예약없이 공실의 상태로 유지되었는지 여부를 분석한다. 이러한 분석 데이터는 상기 통계산출모듈(120)이 향후 자동예약 기능을 수행하는데 있어서, 공실로 유지될 가능성이 높다면 자동예약의 대상이 되는 강의실로 될 가능성이 높다.
그리고, 상기 분석처리모듈(110)은 가맹점별, 수업별 및 일자별로 공실이 발생된 빈도수 또는 확률에 따라 강의실들을 정렬할 수 있으며, 각 강의실들에 대한 긍정요인과 부정요인을 함께 분석한다.
여기서, 긍정요인과 부정요인은 해당 가맹점의 내적요소와 외적요소, 해당 강의실의 내적요소와 외적요소 등을 포함하며, 내적요소는 해당 가맹점 또는 강의실에서 발생된 원인을 가리키고, 외적요소는 해당 가맹점 또는 강의실 외의 외부 요인에 의한 원인을 가리킨다. 예를 들어, 내적요소는 가맹점 또는 강의실의 지리적위치, 수업 내용에 대한 사항, 트레이너 또는 유저의 예약 취소 여부 등이 될 수 있으며, 외적요소는 해당일자의 날씨, 해당일자의 사회 뉴스 등이 될 수 있다.
그리고, 상기 분석처리모듈(110)은 과거 데이터의 분석 결과에 따라 공실 발생에 따른 긍정요인과 부정요인에 대한 정보를 상기 회원관리서버(200)의 오차데이터 DB(220)에 저장하여 둘 수 있다.
상기 분석처리모듈(110)에 의하여 과거 데이터에 기초하여 각 가맹점별, 각 수업별 및 각 일자별로 강의실/룸들에 대한 공실 발생 가능성이 상기 통계산출모듈(120)에 의하여 추출된다(S102).
상기 통계산출모듈(120)은 상기 분석처리모듈(110)에 의하여 과거 데이터의 분석 결과에 따라 각 강의실들에 대한 공실 가능성에 대해서 예측한다. 예를 들어, 특정 기간에 특정 가맹점의 A수업이 진행되는 B강의실이 과거 50% 이상 공실 상태였던 경우, 상기 통계산출모듈(120)은 해당 B강의실에 대한 공실 가능성을 예측하고, 각 유저별로 해당 B강의실의 공실 가능성이 높은 날에 자동예약이 이루어지도록 할 수 있다.
한편, 상기 통계산출모듈(120)에 의하여 예측된 공실, 즉, 자동예약이 가능한 강의실이 분석된 긍정요인과 부정요인에 의하여 오차가 발생할 수 있는지 여부가 상기 오차분석모듈(130)에 의하여 수행된다(S103).
상기 오차분석모듈(130)은 월별공실데이터가 실제예약을 수행하는 정보와 상이할 것인지 여부를 예측하여 판단하는 역할을 수행한다. 예를 들면, 상기 오차분석모듈(130)은 상기 통계산출모듈(120)에 의하여 산출되는 월별공실데이터에 대해서 해당일자 및 해당 강의실에 대한 외부 요소와 내부 요소를 이용하여 공실이 발생될 가능성이 높더라도 공실이 되지 않을 가능성에 대해서 판단한다.
예를 들어, 상기 오차분석모듈(140)은 특정 강의실의 공실 가능성이 높더라도 외부 요소인 날씨(태풍 등)에 의하여 공실되는 경우가 많은 경우에는 실제로 공실로 되더라도 수업/트레이닝 참여가 어려우므로 자동예약시에 해당일자의 강의실을 자동예약하지 않을 수 있다. 반대로, 상기 오차분석모듈(140)은 수업이 예정되어 있는 특정 강의실이 공실될 가능성이 낮더라도 유저들의 참여가 많이 낮은 날짜인 경우에는 실제로 공실이 발생할 가능성이 높기 때문에 자동예약시 해당 강의실을 이용할 수도 있다.
이와 같이, 상기 오차분석모듈(140)은 상기 통계산출모듈(130)에 의하여 분석된 월별공실데이터에 대해서 일자별로 외부 요소와 내부 요소를 이용하여 공실 가능성을 수정하는 역할을 수행한다(S104).
그 다음, 통지모듈(140)은 예측된 정보가 기타 다른 가맹점들과의 예측된 정보들과 오차 범위가 기준값보다 작은 경우에, 가맹점(300), 중개 플랫폼(400) 및 유저단말(500)들로 일괄적인 예측예약 기능을 활성화시킨다(S105). 즉, 예측예약 기능이 활성화되면, 즉시 예약 서비스를 이용할 수 있게 된다.
도 3에는 유저단말에서 보여지는 예측예약의 일례를 보여주는 사진이 도시되어 있다.
유저는 자신의 단말을 이용해서 자동예약된 상황(예를 들면, 워커힐 골프클럽 예약)이 표시될 수 있으며, 상기 예약관리서버(100)가 자동 생성한 예측예약 상황에 대해서 승인을 하게 되면, 해당 예약이 확정될 수 있다.

Claims (3)

  1. 네트워크 연결된 가맹점들의 월별공실데이터를 분석하는 예약관리서버를 포함하는 자동예약시스템으로서,
    상기 예약관리서버는,
    네트워크 연결된 각 가맹점들의 일자별 및 수업별강의실의 이용현황에 대한 정보를 수신하여 분석하는 분석처리모듈과,
    상기 분석처리모듈에 의하여 분석된 각 가맹점별, 각 일자별 및 각 강의실별 공실데이터에 기초하여, 월별공실데이터를 산출하는 통계산출모듈과,
    상기 통계산출모듈에 의하여 산출된 월별공실데이터에 대하여, 오차발생여부 및 오차수정을 수행하는 오차분석모듈과,
    상기 오차분석모듈에 의하여 수정된 월별공실데이터를 이용하여 네트워크 연결된 각 가맹점, 중개플랫폼 및 유저단말이 예측예약서비스를 이용하도록 상기 예측예약서비스를 활성화하는 통지모듈과,
    상기 오차분석모듈에 의하여 분석된 오차발생여부에 대한 정보가 기록되는 오차데이터 DB와,
    상기 분석처리모듈로 제공하기 위한 각 가맹점별과거공실데이터가 저장되는 예약기록 DB를 포함하는 회원관리서버를 포함하고,
    상기 오차분석모듈은 상기의 산출된 월별공실데이터에 대하여 각 가맹점별 긍정요인과 부정요인을 이용하여 오차발생여부를 판단하고,
    상기 긍정요인과 부정요인은 상기 가맹점의 내적요소와 외적요소에 기반되며,
    상기 내적요소는 상기 가맹점에서 발생된 원인인 상기 가맹점의 지리적위치, 상기 가맹점에서 수행되는 수업 내용에 대한 사항과, 트레이너 또는 유저의 예약 취소 여부에 대한 정보를 포함하고,
    상기 외적요소는 상기 월별공실데이터에서의 각 날짜별 날씨 또는 해당일자의 뉴스정보를 포함하고,
    상기 오차분석모듈은 상기 내적요소와 외적요소를 이용하여 상기의 산출된 월별공실데이터를 수정하는 역할을 수행하며,
    상기 오차데이터 DB에 저장되는 오차데이터는 상기 예약관리서버에 의하여 예측된 예상 예약 정보와, 각 가맹점에서의 수업 진행 결과에 따라 수행된 예약 및 예약취소현황에 대한 정보가 상이한 경우에 해당 가맹점, 강의실 및 해당 유저에 대한 정보들을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동예약시스템.
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  3. 삭제
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