KR102077805B1 - apparatus for analyzing the purchasing behavior pattern of client and Driving method thereof - Google Patents

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sensors
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정구황
김민수
손석기
박성민
박은비
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(주)에이텐시스템
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Abstract

According to one embodiment of the present invention, an apparatus for analyzing a buying behavior pattern of a customer using multiple sensors comprises: a sensor unit including a plurality of first sensors installed in a first area of a product display stand in a store and a plurality of second sensors installed in a second area; a control unit which is installed in the product display stand, controls operations of the first sensors and the second sensors, and provides detection information and operation state information of the first sensors and the second sensors; and an information processing unit configured to predict and analyze pickup information about products displayed on the product display stand based on detection information of each of the first sensors and the second sensors and a purchasing behavior of a buyer located at the product display stand. The control unit and the information processing unit are connected with each other through transmission control protocol (TCP)/Internet protocol (IP). The first sensors are passive infrared sensors for sensing a customer visiting the store and the second sensors are laser distance sensors for detecting pick-up and pick-down of the products. The first area is an intermediate area of a front surface of the product display stand and the second area is a bottom area of a display plate of the product display stand. According to the present invention, it is possible to easily identify products that a buyer desires to buy by analyzing a buying behavior pattern.

Description

다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치 및 이의 동작방법{apparatus for analyzing the purchasing behavior pattern of client and Driving method thereof}Apparatus for analyzing the purchasing behavior pattern of client and driving method

본 발명은 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치 및 이의 동작방법에 관한 것이다 The present invention relates to an apparatus for analyzing purchase behavior patterns using multiple sensors and a method of operating the same.

일반적으로 매장의 매대에 진열하는 상품들은 상품의 종류에 따라 분류하거나 또는 인기 상품을 위주로 진열하는 경우가 대부분이다.In general, the products displayed on the shelves of the stores are mostly classified according to the type of goods or the most popular products are displayed.

또한, 인기 상품 위주로 진열된 매대의 경우, 소비자들의 동선에 주로 배치된다. In addition, the stalls that are displayed mainly on popular items are mainly placed in the consumer's line.

그러나, 사람마다 취향이 다르기 때문에 인기상품을 정의하기는 다소 어렵다. 보통 인기상품는 일정기간 동안 잘 팔린 상품을 의미한다.However, it is rather difficult to define popular products because each person's taste is different. A popular item usually means a product that has been selling for a certain period of time.

이는 인기상품외에 다른 상품을 구매하고자 하는 소비자에게는 상대적으로 원하는 물품을 선택할 수 있는 선택권이 좁아질 수 있다는 것을 의미한다.This means that a consumer who wants to purchase a product other than the popular product may have a narrower choice of a desired product.

또한, 이러한 매장 내에서 인기 상품이 아닌 비인기 상품의 경우, 상대적으로 눈에 띠지 않는 장소(매대)에 배치될 확률이 높으며, 이는 비 인기상품 또는 잘 알려지지 않은 상품의 판매량 저하의 한 원인이기도 하다.In addition, non-popular products that are not popular items in such stores are likely to be placed in relatively inconspicuous places (stations), which is also a cause of a decrease in sales volume of unpopular products or unknown products.

따라서, 매장 내의 물품을 구매하는 구매자의 소비 행동에 기초하여 매장의 물품을 진열 및 매장 내에서 구매자에 적합한 물품정보를 제공할 수 있고, 보다 개인관점의 구매행동정보를 데이터화하고, 분석/활용함으로써, 정량화되지 않은 오프라인 데이터를 정량화하여 보다 과학적인 물품공급과 비치, 판촉을 가능케하여 마케팅 정보를 구매자에게 제공할 수 있는 장치 및 방법이 필요하다.Therefore, on the basis of the consumption behavior of the buyer who purchases the goods in the store, it is possible to display the goods of the store and provide the goods information suitable for the buyer in the store, and to make the purchase behavior information of the personal perspective more data, and to analyze / use In addition, there is a need for an apparatus and method for quantifying offline data that is not quantified to enable more scientific supply, provision, and promotion to provide marketing information to buyers.

등록특허공보 제10-1759910Patent Publication No. 10-1759910

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 종래의 문제점을 해결할 수 있는 다중 센서를 이용한 행동 패턴 분석 장치 및 이의 동작방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.An object of the present invention is to provide a behavior pattern analysis apparatus using a multi-sensor and its operation method that can solve the conventional problems.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치는 매장 내의 상품 진열대의 제1 영역에 구비된 복수 개의 제1 센서 및 제2 영역에 구비된 복수 개의 제2 센서로 구성되는 센서부; 상기 상품 진열대에 구비되어, 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 동작을 제어하고, 상기 제1 센서 및 제2 센서의 검출정보 및 동작상태정보를 제공하는 제어부; 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 각각의 검출정보를 기초로 상기 상품 진열대에 진열된 상품의 픽업정보 및 상기 상품 진열대에 위치한 매장고객의 구매행동을 예측 분석하는 정보처리부를 포함하고, 상기 정보처리부는 상기 매장 내의 상품진열대에 구비된 센서부의 계측정보를 수집하는 정보 수집부; 상기 복수 개의 제1 센서들의 센싱 카운트 값이 상이할 경우 상기 상품 진열대에 위치한 매장고객을 구매예정고객으로 1차 판단하고, 상기 복수 개의 제2 센서들로부터 검출된 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(Pick down) 여부를 감지한 감지결과를 기초로 상품 진열대에 위치한 매장고객을 구매예정고객으로 2차 판단하는 행동패턴 분석부; 및 상기 행동패턴 분석부에서 판단한 구매예정고객의 구매행동패턴에 기초하여 상기 구매예정고객에게 적합한 상품 카테고리를 생성하여 제공하는 콘텐츠 제공부를 포함하고, 상기 제어부와 상기 정보처리부는 TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)로 연결되고,
상기 제1 센서는 상기 매장의 매장고객을 감지하는 인체감지센서(Passive Infrared Sensor)이고, 상기 제2 센서는 상기 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(Pick down)을 검출하기 위한 레이저 거리감지센서인 다중 센서이고,
상기 제1 영역은 상기 상품 진열대의 전면부 중간영역이고, 상기 제2 영역은 상품 진열대의 진열판의 바닥영역인 것을 특징으로 한다.
According to an embodiment of the present invention, a purchase behavior pattern analysis apparatus using multiple sensors may include a plurality of first sensors provided in a first region of a merchandise display rack and a plurality of agents provided in a second region. A sensor unit consisting of two sensors; A control unit provided in the merchandise display stand to control operations of the first sensor and the second sensor and to provide detection information and operation state information of the first sensor and the second sensor; And an information processing unit configured to predict and analyze the pickup information of the goods displayed on the merchandise display rack and the purchase behavior of a store customer located on the merchandise display rack based on the detection information of each of the first sensor and the second sensor. The information collecting unit for collecting the measurement information of the sensor unit provided in the merchandise display stand in the store; If the sensing counts of the plurality of first sensors are different, the shop customer located on the merchandise display rack is first determined as a purchase prospective customer, and the pickup and pick-up of the goods detected from the plurality of second sensors are performed. A behavior pattern analysis unit for secondly determining, as a prospective customer, a store customer located on a merchandise display rack based on a detection result of detecting a down state; And a content providing unit configured to generate and provide a suitable product category to the prospective customer based on the purchase behavior pattern of the prospective customer determined by the behavior pattern analyzer, wherein the control unit and the information processing unit are TCP. / IP (Internet Protocol),
The first sensor is a passive infrared sensor for detecting a store customer of the store, and the second sensor is a laser distance detection for detecting pick up and pick down of the product. Is a multi-sensor,
The first region may be an intermediate region of the front portion of the merchandise display rack, and the second region may be a bottom region of the display board of the merchandise display rack.

삭제delete

일 실시예에서, 상기 상품 진열대는 기 설정된 시간 동안 상기 상품진열대에 위치한 구매예정자의 단말을 인지하는 단말 인식부를 더 포함하고, 상기 단말 인식부는 상기 정보처리부로부터 생성된 상품 카테고리를 수신하여, 상기 구매예정고객의 단말로 전송한다.In one embodiment, the merchandise display rack further includes a terminal recognition unit for recognizing the terminal of the purchase scheduler located in the merchandise display rack, the terminal recognition unit receives the product category generated from the information processing unit, the purchase Send to the terminal of the intended customer.

일 실시예에서, 상기 정보처리부는 상기 센서의 동작상태정보를 모니터링하는 모니터링부를 더 포함한다.In one embodiment, the information processing unit further comprises a monitoring unit for monitoring the operation state information of the sensor.

삭제delete

본 발명에 따르면, 구매예정자의 구매행동패턴을 분석함으로서, 구매자가 원하거나 또는 호기심을 갖는 상품류를 손쉽게 파악할 수 있고, 이를 통해 구매자 또는 구매예정자가 원하거나 또는 호기심을 갖는 상품류의 정보 또는 상품류와 연계가능한 추가 상품류의 정보를 제공할 수 있다는 이점이 있다.According to the present invention, by analyzing the purchase behavior pattern of the purchaser, it is possible to easily grasp the goods that the buyer wants or has a curiosity, and through this information or goods of the goods that the buyer or purchaser wants or has curiosity There is an advantage in that it can provide information of additional commodities that can be associated with the class.

또한, 매장 관계자는 상술한 구매자 또는 구매예정자의 구매행동패턴을 기초로 상품 진열 및 상품기획을 보다 체계적으로 설계할 수 있다는 이점이 있다.In addition, the store associate has an advantage that the product display and product planning can be more systematically designed based on the purchase behavior pattern of the buyer or prospective buyer.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 행동 패턴 분석 장치를 나타낸 블럭도이다.
도 2는 도 1에 도시된 정보처리부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 제1 센서의 센싱패턴을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 도 3에 도시된 제1 센서의 센싱패턴의 일 예시도이다.
도 5는 도 3에 도시된 제1 센서의 센싱패턴의 다른 일 예시도이다.
도 6 및 도 7은 도 1에 도시된 제2 센서의 센싱패턴을 설명하기 위한 일 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 행동 패턴 분석 장치의 동작방법을 설명한 흐름도이다.
도 9는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
1 is a block diagram illustrating an apparatus for analyzing a behavior pattern using multiple sensors according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the information processing unit shown in FIG.
3 is an exemplary diagram for describing a sensing pattern of the first sensor illustrated in FIG. 1.
4 is a diagram illustrating a sensing pattern of the first sensor illustrated in FIG. 3.
FIG. 5 illustrates another exemplary sensing pattern of the first sensor illustrated in FIG. 3.
6 and 7 are exemplary diagrams for describing a sensing pattern of the second sensor illustrated in FIG. 1.
8 is a flowchart illustrating a method of operating a behavior pattern analyzing apparatus using multiple sensors according to an embodiment of the present invention.
9 illustrates an example computing environment in which one or more embodiments disclosed herein may be implemented.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and like reference numerals designate like parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is "connected" to another part, this includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another element in between. . In addition, when a part is said to "include" a certain component, this means that it may further include other components, except to exclude other components unless otherwise stated.

이하, 첨부된 도면들에 기초하여 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치 및 방법을 보다 상세하게 설명하도록 한다.Hereinafter, an apparatus and method for analyzing purchase behavior patterns using multiple sensors according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치의 블록도이다.1 is a block diagram of a purchase behavior pattern analysis apparatus using multiple sensors according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치(100)는 센서부(110), 제어부(120), 정보처리부(130) 및 단말 인식부(140)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 1, the purchase behavior pattern analysis apparatus 100 using multiple sensors according to an exemplary embodiment of the present invention may include a sensor unit 110, a controller 120, an information processor 130, and a terminal recognizer ( 140).

상기 센서부(110)는 복수 개의 인체감지센서(Passive Infrared Sensor)(Pn) 및 복수 개의 적외선 거리감지센서(Dn)를 포함할 수 있다.The sensor unit 110 may include a plurality of Passive Infrared Sensors (Pn) and a plurality of Infrared Distance Sensors (Dn).

상기 인체감지센서(P1~Pn) 및 적외선 거리감지센서(D1~Dn)는 상품진열대의 선반에 종 및 횡으로 일정간격으로 배치되고, 자성체를 통해 부착된다.The human body sensor P1 to Pn and the infrared distance sensor D1 to Dn are disposed on the shelves of the merchandise display shelf at regular intervals vertically and horizontally, and are attached through magnetic materials.

여기서, 상기 인체감지센서(P1~Pn)는 선반의 전면부에 부착되어, 기 설정된 거리(약 1m) 내로 진입한 사람을 감지하는 센서일 수 있다.Here, the human body sensors P1 to Pn may be attached to the front part of the shelf, and may be a sensor for detecting a person entering into a predetermined distance (about 1 m).

상기 레이저 거리감지센서(Dn)는 선반의 뒷면에 종 또는 횡으로 배치되어, 진열된 상품의 움직임을 감지하는 센서일 수 있다.The laser distance sensor Dn may be a sensor that is disposed vertically or horizontally on the back of the shelf and detects movement of the displayed goods.

즉, 기 설정된 센싱 반경에 위치한 물건이 센싱 범위 내에 위치하는 지를 검출하는 센서일 수 있다.That is, the sensor may detect whether an object located at a preset sensing radius is located within a sensing range.

따라서, 상기 레이저 거리감지센서(Dn)는 매장 고객에게 상품이 픽업되었는지를 확인하기 위한 센서일 수 있다.Therefore, the laser distance sensor Dn may be a sensor for checking whether a product is picked up by a store customer.

인체감지센서(Pn)의 감지시간(카운트 값)은 후술하는 정보처리부(130)로 제공되어, 상기 상품진열대에 비취된 물품의 잠정 고객인지 여부를 판단하는 기초자료로 사용된다.The detection time (count value) of the human body sensor Pn is provided to the information processing unit 130 to be described later, and is used as basic data for determining whether the customer is a provisional customer of the product reflected on the merchandise display stand.

상기 제어부(120)는 센서부(110) 내의 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 동작(on/off)을 제어한다. 또한, 상기 제어부(120)는 센서부(110) 내의 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 센싱값을 입력받아 정보처리부(130)로 제공하는 통신부(미도시)를 포함할 수 있고, 상기 통신부(미도시)와 정보처리부(130)는 TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)로 연결될 수 있다.The controller 120 controls the operations (on / off) of the plurality of sensors Pn and Dn in the sensor unit 110. In addition, the control unit 120 may include a communication unit (not shown) which receives sensing values of the plurality of sensors Pn and Dn in the sensor unit 110 and provides them to the information processing unit 130. (Not shown) and the information processing unit 130 may be connected by Transmission Control Protocol (TCP) / IP (Internet Protocol).

상기 제어부(120)는 센서부(110) 내의 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 동작이상 여부를 판단하고, 동작이상으로 판단되면, 동작이상으로 판별된 센서의 동작이 off 되도록 제어하고, 해당 센서의 ID 및 에러 메시지를 정보처리부(130)의 모니터링부(미도시)로 제공할 수 있다.The controller 120 determines whether the plurality of sensors Pn and Dn in the sensor unit 110 are abnormal in operation, and when it is determined that the operation is abnormal, the controller 120 controls the operation of the sensor determined to be in operation to be off, and The ID and error message of the sensor may be provided to a monitoring unit (not shown) of the information processing unit 130.

다음으로, 정보처리부(130)는 정보 수집부(131), 행동패턴 분석부(132) 및 컨텐츠 제공부(133) 및 DB(134)를 포함할 수 있다.Next, the information processor 130 may include an information collector 131, a behavior pattern analyzer 132, a content provider 133, and a DB 134.

상기 정보 수집부(131)는 매장에 구비된 복수 개의 상품진열대 각각에 설치된 센서부(110) 내의 복수개의 센서들(Pn, Dn)의 센싱정보 및 동작상태정보를 수집한다.The information collecting unit 131 collects sensing information and operation state information of the plurality of sensors Pn and Dn in the sensor unit 110 installed in each of the plurality of product display racks provided in the store.

상기 행동패턴 분석부(132)는 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 센싱정보를 패턴정보로 가공한 후, 가공된 패턴정보에 기초하여 매장 내를 이동하는 매장 고객의 단계별 구매행동패턴을 분석한다. The behavior pattern analysis unit 132 processes sensing information of a plurality of sensors Pn and Dn into pattern information, and then analyzes purchase behavior patterns of stores customers moving in stores based on the processed pattern information. do.

상기 행동패턴 분석부(132)는 센싱패턴 가공부(132-1), 제1 판단부(132-2) 및 제2 판단부(132-3)를 포함할 수 있다.The behavior pattern analyzer 132 may include a sensing pattern processor 132-1, a first determiner 132-2, and a second determiner 132-3.

상기 센싱패턴 가공부(132-1)는 복수 개의 상품진열대 각각에 설치된 센서부(110) 내의 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 계측정보를 제1 센싱패턴 및 제2 센싱패턴으로 가공한다.The sensing pattern processing unit 132-1 processes measurement information of the plurality of sensors Pn and Dn in the sensor unit 110 installed in each of the plurality of merchandise display shelves into a first sensing pattern and a second sensing pattern.

상기 제1 판단부(132-1)는 각 상품진열대에 구비된 복수 개의 제1 센서(Pn)의 센싱패턴을 기초로 해당 상품진열대에 비취된 상품의 구매예정자 여부를 판단(예측)한다.The first determination unit 132-1 determines (predicts) whether or not a purchaser of a product reflected in the corresponding product display stand is based on the sensing patterns of the plurality of first sensors Pn provided in each product display stand.

예컨대, 도 3 및 도 4를 참조, 상품진열대에 5개의 제1 센서(P1, P2, P3, P4, P5, P6)가 배치되어 있다고 가정하고, 상품진열대를 이동하는 매장 고객의 동선으로 인하여 상품진열대의 5개의 제1 센서가 일정 시간 간격(패턴), 예컨대, P1 → P2 → P3 → P4 → P5 → P6 순의 센싱패턴이 발생되면, 제1 판단부(132-1)는 해당 매장 고객을 비 구매고객으로 판단한다.For example, referring to FIGS. 3 and 4, it is assumed that five first sensors P1, P2, P3, P4, P5, and P6 are disposed on the merchandise display rack and the merchandise is moved due to the movement of the store customer moving the merchandise display rack. When the five first sensors of the display rack generate a sensing pattern in a predetermined time interval (for example, P1 → P2 → P3 → P4 → P5 → P6), the first determination unit 132-1 determines the corresponding store customer. Judging by non-purchasing customers.

만약, 도 3 및 도 5를 참조, 상품진열대의 5개의 제1 센서의 센싱 카운트 값이 상이하거나 또는 센싱 패턴이 왕복 패턴일 경우, 제1 판단부(132-1)는 구매예정고객으로 1차 판단하고, 활성화 신호를 출력한다.3 and 5, when the sensing counts of the five first sensors of the merchandise shelf are different or the sensing pattern is the reciprocating pattern, the first determination unit 132-1 may be a primary purchaser. And the activation signal is output.

보다 상세하게 설명하면, P1, P2가 제1 시간동안 센싱되고, P3, P4가 제2 시간동안 센싱되고, P5, P6가 제3 시간동안 센싱되고, P4, P3가 제2 시간동안 센싱되고, P2, P1가 제4 시간 동안 센싱되는 센싱패턴이 발생되고, 제1 시간 및 제3 시간이 제2 시간 보다 길고, 제4 시간이 제3 시간 보다 길경우, 제1 판단부(132-1)는 상품진열대의 비취한 상품들의 구매예정고객으로 1차 판단한다.In more detail, P1 and P2 are sensed for the first time, P3 and P4 are sensed for the second time, P5 and P6 are sensed for the third time, P4 and P3 are sensed for the second time, When a sensing pattern in which P2 and P1 are sensed for a fourth time is generated, the first time and the third time are longer than the second time, and the fourth time is longer than the third time, the first determination unit 132-1 Is primarily judged as a prospective customer of jade products on the merchandise display.

상기 제2 판단부(132-2)는 제1 판단부(132-1)의 활성화 신호에 기초하여 동작되고, 정보 수집부(131)로부터 해당 상품진열대의 제2 센서(Dn)의 센싱값(센싱패턴)에 기초하여 구매고객 및 구매예정고객 중 어느 하나로 2차 판단한다.The second determination unit 132-2 is operated based on the activation signal of the first determination unit 132-1, and sensed value of the second sensor Dn of the merchandise display stand from the information collecting unit 131. Based on the sensing pattern), the second judgment is made either as a purchaser or a prospective customer.

가령, P1, P2에 매장 고객이 위치한 상태에서, A 상품 진열 칸 내의 상품을 픽업 및 픽 다운할 경우, A 상품 진열 칸의 상단에 위치한 제2 센서(Dn)는 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(pick down) 여부를 감지하고, 감지결과에 기초하여 구매고객 및 구매예정고객을 판단한다.For example, when the store customer is located at P1 and P2, when picking up and picking down the goods in the A goods display compartment, the second sensor Dn located at the top of the A goods display compartment is used to pick up goods and It detects whether the pick-down (pick down), and determines the purchase customer and the prospective customer based on the detection result.

예컨대, 도 8을 참조, 도 7과 같이 제2 센서의 센싱 패턴이 발생되다, 최종적으로 Dn의 센싱값이 임계치와 동일할 경우, 매장 고객을 A-1 상품의 구매예정고객으로 판단한다.For example, referring to FIG. 8, as shown in FIG. 7, the sensing pattern of the second sensor is generated. Finally, when the sensing value of Dn is equal to the threshold, the store customer is determined to be a purchase customer of the A-1 product.

상기 콘텐츠 제공부(133)는 행동패턴 분석부(132)에서 판단한 구매고객 및 구매예정고객에 적합한 콘텐츠 정보를 제공한다.The content providing unit 133 provides content information suitable for the purchase customer and the prospective customer determined by the behavior pattern analyzer 132.

상기 DB(134)는 제1 센싱패턴 및 제2 센싱패턴을 기초로 구매고객 및 구매예정고객의 구매행동패턴을 구매자 또는 구매예정자가 픽업 및 픽 다운한 상품류와 연계하여 분류 및 저장한다. 여기서, 저장된 구매행동패턴은 매장의 관리자에게 상품 진열 및 상품기획의 기초자료로 사용될 수 있다.The DB 134 classifies and stores the purchase behavior patterns of the purchaser and the prospective customer in association with the goods picked up and picked down by the purchaser or the prospective buyer based on the first sensing pattern and the second sensing pattern. Here, the stored purchasing behavior pattern may be used as basic data of merchandise display and product planning to the manager of the store.

상기 단말은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(WCode Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.The terminal is, for example, a wireless communication device that guarantees portability and mobility, and includes a navigation, a personal communication system (PCS), a global system for mobile communications (GSM), a personal digital cellular (PDC), and a personal handyphone system (PHS). , Personal Digital Assistant (PDA), International Mobile Telecommunication (IMT) -2000, Code Division Multiple Access (CDMA) -2000, WCode Division Multiple Access (W-CDMA), Wireless Broadband Internet (WBRO) terminals, Smartphones Handheld-based wireless communication devices such as smart pads, tablet PCs, and the like.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치의 동작방법을 설명한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a method of operating a purchase behavior pattern analysis apparatus using multiple sensors according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치의 동작방법(S700)은 상품진열대의 복수 개의 제1 센서들(Pn)의 동작정보인 제1 센싱패턴에 기초하여 정보처리부(130)의 행동패턴 분석부(132)에서 구매예정고객을 예측(S710)한다.Referring to FIG. 8, an operation method S700 of a purchase behavior pattern analyzing apparatus using multiple sensors according to an embodiment of the present invention may include a first sensing pattern which is operation information of a plurality of first sensors Pn of a merchandise display rack. Based on the behavior pattern analysis unit 132 of the information processing unit 130 predicts the prospective purchase customers (S710).

이후, 상기 S710 과정에서 구매예정고객이 예측(판단)되면, 해당 상품진열대의 복수 개의 제2 센서들(Dn)의 동작정보인 제2 센싱패턴에 기초하여 정보처리부(130)의 행동패턴 분석부(132)에서 매장고객을 구매예정고객 또는 구매고객으로 판단(S720)한다.Subsequently, when the expected purchase customer is predicted (determined) in step S710, the behavior pattern analyzer of the information processor 130 is based on the second sensing pattern which is operation information of the plurality of second sensors Dn of the corresponding merchandise display rack. In step 132, the store customer is determined to be a purchase customer or a purchase customer (S720).

이후, 상기 제1 센싱패턴 및 제2 센싱패턴을 기초로 구매고객 및 구매예정고객의 구매 행동패턴을 상품류와 연계하여 분류 및 저장(S730)한다.Thereafter, based on the first sensing pattern and the second sensing pattern, the purchase behavior patterns of the purchaser and the prospective customer are classified and stored in association with the goods.

정보처리부(130)는 행동패턴 분석부(132)에서 최종 판단한 구매예정고객의 구매행동패턴에 기초하여 구매예정고객에게 적합한 상품 카테고리를 생성하여 단말 인식부(140)로 제공(S740)한다.The information processing unit 130 generates a product category suitable for the prospective customer based on the purchase behavior pattern of the prospective customer determined by the behavior pattern analyzer 132 and provides the terminal to the terminal recognition unit 140 (S740).

단말 인식부(140)는 콘텐츠 제공부(133)에서 생성한 상품 카테고리를 구매예정자의 단말로 제공한다.The terminal recognizer 140 provides the product category generated by the content provider 133 to the terminal of the purchaser.

구매예정자의 구매행동패턴을 분석함으로서, 구매자가 원하거나 또는 호기심을 갖는 상품류를 손쉽게 파악할 수 있고, 이를 통해 구매자 또는 구매예정자가 원하거나 또는 호기심을 갖는 상품류의 정보 또는 상품류와 연계가능한 추가 상품류의 정보를 제공할 수 있다는 이점이 있다.By analyzing the purchase behavior pattern of the prospective purchaser, it is easy to identify the product that the buyer wants or is curious about, so that the information or product of the product which the buyer or prospective buyer wants or is curious about is added. There is an advantage that can provide information of goods.

또한, 매장 관계자는 상술한 구매자 또는 구매예정자의 구매행동패턴을 기초로 상품 진열 및 상품기획을 보다 체계적으로 설계할 수 있다는 이점이 있다.In addition, the store associate has an advantage that the product display and product planning can be more systematically designed based on the purchase behavior pattern of the buyer or prospective buyer.

도 9는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시 예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.9 illustrates an example computing environment in which one or more embodiments disclosed herein may be implemented, illustrating an example of a system 1000 that includes a computing device 1100 configured to implement one or more embodiments described above. Shows. For example, computing device 1100 may be a personal computer, server computer, handheld or laptop device, mobile device (mobile phone, PDA, media player, etc.), multiprocessor system, consumer electronics, mini computer, mainframe computer, Distributed computing environments, including, but not limited to, any of the systems or devices described above.

컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다. The computing device 1100 may include at least one processing unit 1110 and a memory 1120. The processing unit 1110 may include, for example, a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a microprocessor, an application specific integrated circuit (ASIC), field programmable gate arrays (FPGA), and the like. It may have a plurality of cores. The memory 1120 may be volatile memory (eg, RAM, etc.), nonvolatile memory (eg, ROM, flash memory, etc.), or a combination thereof. In addition, computing device 1100 may include additional storage 1130. Storage 1130 includes, but is not limited to magnetic storage, optical storage, and the like. The storage 1130 may store computer readable instructions for implementing one or more embodiments disclosed herein, and other computer readable instructions for implementing an operating system, an application program, and the like. Computer readable instructions stored in storage 1130 may be loaded into memory 1120 for execution by processing unit 1110. In addition, computing device 1100 may include input device (s) 1140 and output device (s) 1150.

여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다.Here, input device (s) 1140 may include, for example, a keyboard, mouse, pen, voice input device, touch input device, infrared camera, video input device, or any other input device. Also, output device (s) 1150 may include, for example, one or more displays, speakers, printers, or any other output device. In addition, computing device 1100 may use an input device or output device included in another computing device as input device (s) 1140 or output device (s) 1150.

또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다. In addition, computing device 1100 may include communication connection (s) 1160 that enable computing device 1100 to communicate with another device (eg, computing device 1300).

여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다. Here, the communication connection (s) 1160 may be a modem, a network interface card (NIC), an integrated network interface, a radio frequency transmitter / receiver, an infrared port, a USB connection, or other for connecting the computing device 1100 to another computing device. It may include an interface. In addition, communication connection (s) 1160 may include a wired connection or a wireless connection. Each component of the computing device 1100 described above may be connected by various interconnections such as a bus (eg, peripheral component interconnect (PCI), USB, firmware (IEEE 1394), optical bus structure, etc.). And may be interconnected by the network 1200. As used herein, terms such as "component", "system" and the like generally refer to a computer-related entity that is hardware, a combination of hardware and software, software, or running software.

예를 들어, 구성요소는 프로세서 상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터 상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.For example, a component may be, but is not limited to being, a process running on a processor, a processor, an object, an executable, a thread of execution, a program, and / or a computer. For example, both an application running on a controller and the controller can be a component. One or more components may reside within a thread of processes and / or execution, and the components may be localized on one computer and distributed between two or more computers.

본 발명은 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 다른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.The present invention is not limited by the above-described embodiment and the accompanying drawings. For those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains, it will be apparent that other components of the present invention may be substituted, modified, and changed without departing from the technical spirit of the present invention.

100: 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치
110: 센서부
120: 제어부
130: 정보처리부
131: 정보수집부
132: 행동패턴 분석부
131-1: 센싱패턴 가공부
132-2: 제1 판단부
132-3: 제2 판단부
133: 콘텐츠 제공부
134: DB
140: 단말 인식부
100: purchase behavior pattern analysis device using multiple sensors
110: sensor unit
120: control unit
130: information processing unit
131: information collector
132: behavior pattern analysis unit
131-1: Sensing pattern processing part
132-2: first judgment unit
132-3: Second Judgment Unit
133: content provider
134: DB
140: terminal recognition unit

Claims (5)

매장 내의 상품 진열대의 제1 영역에 구비된 복수 개의 제1 센서 및 제2 영역에 구비된 복수 개의 제2 센서로 구성되는 센서부;
상기 상품 진열대에 구비되어, 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 동작을 제어하고, 상기 제1 센서 및 제2 센서의 검출정보 및 동작상태정보를 제공하는 제어부;
상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 각각의 검출정보를 기초로 상기 상품 진열대에 진열된 상품의 픽업정보 및 상기 상품 진열대에 위치한 매장고객의 구매행동을 예측 분석하는 정보처리부를 포함하고,
상기 정보처리부는
상기 매장 내의 상품진열대에 구비된 센서부의 계측정보를 수집하는 정보 수집부;
상기 복수 개의 제1 센서들의 센싱 카운트 값이 상이할 경우 상기 상품 진열대에 위치한 매장고객을 구매예정고객으로 1차 판단하고, 상기 복수 개의 제2 센서들로부터 검출된 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(Pick down) 여부를 감지한 감지결과를 기초로 상품 진열대에 위치한 매장고객을 구매예정고객으로 2차 판단하는 행동패턴 분석부; 및
상기 행동패턴 분석부에서 판단한 구매예정고객의 구매행동패턴에 기초하여 상기 구매예정고객에게 적합한 상품 카테고리를 생성하여 제공하는 콘텐츠 제공부를 포함하고,
상기 제어부와 상기 정보처리부는 TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)로 연결되고,
상기 제1 센서는 상기 매장의 매장고객을 감지하는 인체감지센서(Passive Infrared Sensor)이고, 상기 제2 센서는 상기 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(Pick down)을 검출하기 위한 레이저 거리감지센서인 다중 센서이고,
상기 제1 영역은 상기 상품 진열대의 전면부 중간영역이고, 상기 제2 영역은 상품 진열대의 진열판의 바닥영역인 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치.
A sensor unit including a plurality of first sensors provided in a first area of a merchandise display rack in a store and a plurality of second sensors provided in a second area;
A control unit provided in the merchandise display stand to control operations of the first sensor and the second sensor and to provide detection information and operation state information of the first sensor and the second sensor;
An information processing unit for predicting and analyzing the pick-up information of the goods displayed on the merchandise display rack and the purchase behavior of the store customer located on the merchandise display rack based on the detection information of each of the first sensor and the second sensor;
The information processing unit
An information collection unit for collecting measurement information of a sensor unit provided in the merchandise display rack in the store;
If the sensing counts of the plurality of first sensors are different, the shop customer located in the merchandise display rack is primarily determined as a purchase prospective customer, and the pickup and pick-up of the goods detected from the plurality of second sensors are performed. A behavior pattern analysis unit for secondly determining, as a prospective customer, a store customer located on a merchandise display rack based on a detection result of detecting a down state; And
And a content provider configured to generate and provide a product category suitable for the prospective customer based on the purchase behavior pattern of the prospective customer determined by the behavior pattern analyzer.
The control unit and the information processing unit are connected by Transmission Control Protocol (TCP) / IP (Internet Protocol),
The first sensor is a passive infrared sensor for detecting a store customer of the store, and the second sensor is a laser distance detection for detecting pick up and pick down of the product. Is a multi-sensor,
The first region is the middle region of the front portion of the merchandise display rack, the second region is a purchase behavior pattern analysis device using a multi-sensor is the bottom area of the display panel of the merchandise display rack.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 상품 진열대는
기 설정된 시간 동안 상기 상품진열대에 위치한 구매예정자의 단말을 인지하는 단말 인식부를 더 포함하고,
상기 단말 인식부는 상기 정보처리부로부터 생성된 상품 카테고리를 수신하여, 상기 구매예정고객의 단말로 전송하는 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치.
The method of claim 1,
The merchandise display rack
Further comprising a terminal recognition unit for recognizing the terminal of the buyer scheduled to be located in the merchandise display for a predetermined time,
The terminal recognition unit receives a product category generated from the information processing unit, the purchase behavior pattern analysis apparatus using a multi-sensor for transmitting to the terminal of the prospective customer.
제1항에 있어서,
상기 정보처리부는
상기 센서의 동작상태정보를 모니터링하는 모니터링부를 더 포함하는 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치.
The method of claim 1,
The information processing unit
Purchasing behavior pattern analysis apparatus using a multiple sensor further comprising a monitoring unit for monitoring the operation state information of the sensor.
삭제delete
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