KR102250504B1 - SYSTEM FOR PROVIDING CUSTOMIZED WELCOME DATA BY RECOGNIZING CUSTOMER USING IoT DEVICES - Google Patents

SYSTEM FOR PROVIDING CUSTOMIZED WELCOME DATA BY RECOGNIZING CUSTOMER USING IoT DEVICES Download PDF

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KR102250504B1 KR1020200033699A KR20200033699A KR102250504B1 KR 102250504 B1 KR102250504 B1 KR 102250504B1 KR 1020200033699 A KR1020200033699 A KR 1020200033699A KR 20200033699 A KR20200033699 A KR 20200033699A KR 102250504 B1 KR102250504 B1 KR 102250504B1
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Abstract

본 발명은 매장에 설치되어 방문고객의 안면영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라; 매장에 설치되어 방문고객이 소지한 스마트단말의 식별코드를 수집하는 적어도 하나 이상의 신호수집단말; 카메라에서 촬영된 안면영상 및 신호수집단말에서 수집된 식별코드를 분석하여 고객식별정보를 생성 및 저장하고, 고객식별정보에 대응되는 방문고객이 구매한 상품에 대한 결제이력정보를 고객식별정보와 매칭하여 저장하는 서비스서버; 및 매장 내부에 설치되거나 근무 중인 매장직원이 소지하는 단말로서 매장직원에게 고객식별정보 및 결제이력정보 중 적어도 하나 이상을 표시하는 매장직원단말을 포함하는 것을 특징으로 하는, 다양한 사물인터넷장치를 이용하여 오프라인 매장의 방문고객을 식별하고 고객맞춤형 접객정보를 제공하는 오프라인 매장접객 시스템에 대한 것이다.The present invention is installed in the store at least one or more cameras for photographing a facial image of a visiting customer; At least one signal collection terminal installed in a store and collecting an identification code of a smart terminal possessed by a visiting customer; Create and store customer identification information by analyzing the facial image captured by the camera and identification code collected from the signal collection terminal, and match the payment history information for the product purchased by the visiting customer corresponding to the customer identification information with the customer identification information. A service server that stores and stores it; And a store employee terminal that displays at least one of customer identification information and payment history information to the store employee as a terminal installed inside the store or possessed by the store employee at work. It is about an offline store customer service system that identifies visiting customers in an offline store and provides customized customer service information.

Figure R1020200033699
Figure R1020200033699

Description

다양한 사물인터넷장치를 이용하여 오프라인 매장의 방문고객을 식별하고 고객맞춤형 접객정보를 제공하는 오프라인 매장접객 시스템 {SYSTEM FOR PROVIDING CUSTOMIZED WELCOME DATA BY RECOGNIZING CUSTOMER USING IoT DEVICES}Offline store customer service system that identifies visiting customers in offline stores using various IoT devices and provides customized customer service information {SYSTEM FOR PROVIDING CUSTOMIZED WELCOME DATA BY RECOGNIZING CUSTOMER USING IoT DEVICES}

본 발명은 오프라인 매장접객 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an offline store customer service system.

오프라인 매장운영에 있어서, 신규 고객창출 보다 더 중요한 이슈는 기존 고객을 어떻게 유지하고 관리할 것인가에 있다. 이와 같은 과제를 해결하기 위해 종래 기술은 고객 로열티 프로그램(예를 들어 포인트 적립 등)을 운영하는 다양한 방법을 제안했다.In offline store operation, the more important issue than creating new customers is how to maintain and manage existing customers. To solve such a problem, the prior art has proposed various methods of operating a customer loyalty program (eg, earning points, etc.).

그러나 이와 같은 종래 기술에 따르는 고객 로열티 프로그램은 고객이 결제하는 시점에 이르러서야 고객의 과거 결제정보를 확인할 수 있기 때문에 고객이 매장에 방문하는 순간부터 고객을 알아보고 친절히 응대하는 서비스를 제공하기에 턱없이 부족했다.However, since the customer loyalty program according to such a conventional technology can check the customer's past payment information only when the customer pays the payment, it is extremely difficult to provide a service that recognizes the customer and responds kindly from the moment the customer visits the store. Was lacking.

이에 본 발명의 발명자는 그런 문제점을 해결하기 위해서 오랫동안 연구하고 시행착오를 거치며 개발한 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다. Accordingly, the inventors of the present invention came to complete the present invention after long research and trial and error development in order to solve such a problem.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 본 발명의 목적은 고객이 매장에 방문하는 순간부터 고객의 로열티를 확인함으로서 고객의 결제시점 이전에 높은 품질의 접객서비스를 제공하는데 있다.The present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a high quality customer service before the customer's payment time by checking the customer's royalties from the moment the customer visits the store.

또한 본 발명의 목적은 매장직원에게 방문고객의 고객식별정보와 결제이력정보를 공유하여 누가 접객을 하는지 여부와 상관없이 항시 균일한 품질의 접객서비스를 제공하는데 있다. In addition, an object of the present invention is to provide a customer service with uniform quality at all times regardless of who is serving customers by sharing customer identification information and payment history information of visiting customers to store employees.

또한 본 발명의 목적은 다양한 사물인터넷장치를 이용하여 보다 정확하게 고객을 식별하는 매장접객 시스템을 제공하는데 있다.It is also an object of the present invention to provide a store customer service system that more accurately identifies customers using various IoT devices.

또한 본 발명의 목적은 머신러닝 기반으로 안면인식을 수행하여 다양한 옷차림, 악세서리, 촬영각도, 조명에 불구하고 균일한 인식율을 제공하는 매장접객 시스템을 제공하는데 있다.In addition, an object of the present invention is to provide a store customer service system that performs facial recognition based on machine learning to provide a uniform recognition rate despite various clothes, accessories, shooting angles, and lighting.

또한 본 발명의 목적은 방문고객의 고객식별정보와 결제이력정보를 이용하여 방문고객에게 필요한 추천상품을 제공하는 매장접객 시스템을 제공하는데 있다.It is also an object of the present invention to provide a store customer service system that provides recommended products necessary for visiting customers by using customer identification information and payment history information of visiting customers.

본 발명의 제1국면은 매장에 설치되어 방문고객의 안면영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라;A first aspect of the present invention is at least one camera installed in a store to photograph a facial image of a visiting customer;

매장에 설치되어 방문고객이 소지한 스마트단말의 식별코드를 수집하는 적어도 하나 이상의 신호수집단말;At least one signal collection terminal installed in a store and collecting an identification code of a smart terminal possessed by a visiting customer;

카메라에서 촬영된 안면영상 및 신호수집단말에서 수집된 식별코드를 분석하여 고객식별정보를 생성 및 저장하고, 고객식별정보에 대응되는 방문고객이 구매한 상품에 대한 결제이력정보를 고객식별정보와 매칭하여 저장하는 서비스서버; 및Create and store customer identification information by analyzing the facial image captured by the camera and identification code collected from the signal collection terminal, and match the payment history information for the product purchased by the visiting customer corresponding to the customer identification information with the customer identification information. A service server that stores and stores it; And

매장 내부에 설치되거나 근무 중인 매장직원이 소지하는 단말로서 매장직원에게 고객식별정보 및 결제이력정보 중 적어도 하나 이상을 표시하는 매장직원단말을 포함하는 것을 특징으로 하는,It characterized in that it comprises a store employee terminal that displays at least one of customer identification information and payment history information to the store employee as a terminal installed inside the store or possessed by the store employee at work,

다양한 사물인터넷장치를 이용하여 오프라인 매장의 방문고객을 식별하고 고객맞춤형 접객정보를 제공하는 오프라인 매장접객 시스템을 제공한다.It provides an offline store customer service system that identifies customers visiting offline stores using various IoT devices and provides customized customer service information.

바람직한 실시예에 있어서, 서비스서버로부터 고객식별정보에 대응되는 방문고객의 결제이력정보를 수신하고, 결제이력정보를 기반으로 방문고객이 선호하는 제품디자인 또는 제품색상을 분석하여 추천상품리스트를 생성하고, 추천상품리스트를 매장직원단말에게 송신하는 핀테크연동서버를 더 포함하는 것이 좋다.In a preferred embodiment, the payment history information of the visiting customer corresponding to the customer identification information is received from the service server, and a recommended product list is generated by analyzing the product design or product color preferred by the visiting customer based on the payment history information. , It is preferable to further include a fintech interlocking server for transmitting the recommended product list to the store staff terminal.

바람직한 실시예에 있어서, 카메라는 매장 출입구에 배치되는 제1카메라, 및 매장 내 고객이동동선에 배치되는 복수의 제2카메라를 포함하고,In a preferred embodiment, the camera includes a first camera disposed at the entrance of the store, and a plurality of second cameras disposed on the customer movement line in the store,

서비스서버는 제1카메라 및 제2카메라로부터 수집되어 다양한 조명상황 또는 각도에서 촬영된 동일 방문고객의 안면영상들에 대한 머신러닝을 수행하여 방문고객의 안면인식률을 향상시키는 것이 좋다.It is preferable that the service server improves the facial recognition rate of the visiting customer by performing machine learning on facial images of the same visiting customer collected from the first camera and the second camera and photographed in various lighting situations or angles.

바람직한 실시예에 있어서, 서비스서버는 고객식별정보를 분석하여 해당 방문고객이 매장에 방문한 횟수, 방문주기를 추출하고, 방문한 횟수, 방문주기에 따라 해당 방문고객의 등급을 결정하여 방문고객이 단골인지 여부를 매장직원단말에 송신하고, 해당 방문고객의 결제이력정보 및 추천상품리스트 중 적어도 하나 이상을 추가로 송신하는 것이 좋다.In a preferred embodiment, the service server analyzes the customer identification information, extracts the number of visits by the visiting customer, the number of visits to the store, and determines the rating of the visited customer according to the number of visits and the visit cycle to determine whether the visiting customer is a regular It is preferable to transmit whether or not to the store staff terminal, and to additionally transmit at least one of the payment history information and recommended product list of the corresponding visiting customer.

바람직한 실시예에 있어서, 매장직원단말은 매장에 방문한 방문고객의 고객식별정보를 디스플레이화면에 표시하고, 해당 고객식별정보에 매칭되는 결제이력정보, 단골 여부, 추천상품리스트 중 적어도 하나 이상을 추가로 표시하는 것이 좋다.In a preferred embodiment, the store staff terminal displays customer identification information of visiting customers who have visited the store on the display screen, and additionally adds at least one of payment history information matching the customer identification information, regularity status, and recommended product list. It is good to mark it.

바람직한 실시예에 있어서, 카메라는 매장 내부의 제품진열대에 설치되어 방문고객이 바라보는 시선을 추적하고,In a preferred embodiment, the camera is installed on the product shelf inside the store to track the gaze viewed by the visiting customer,

신호수집단말은 매장 내부의 제품진열동선에 설치되어 방문고객의 동선과 체류시간을 측정하고,The signal collection terminal is installed on the product display line inside the store to measure the movement line and residence time of visiting customers.

서비스서버는 카메라로부터 수집한 시선, 신호수집단말로부터 수집한 동선과 체류시간을 분석하여 방문고객이 어떤 위치의 상품을 관심있게 보는지에 대한 고객관심정보를 생성하고,The service server analyzes the line of sight collected from the camera, the movement line collected from the signal collection terminal, and the time of stay, and generates customer interest information on the location of the product in which the visiting customer is interested,

서비스서버는 매장 내 어느 위치에 어떤 상품이 진열되어 있는지 표시되어 있는 제품진열맵과 고객관심정보를 매칭하여 실제 방문고객이 관심있게 지켜본 관심상품카테코리 또는 관심상품리스트를 생성하여 매장직원단말에 송신하는 것이 좋다.The service server matches the product display map indicating which products are displayed at which locations in the store and customer interest information, creates a list of products of interest or a list of products of interest that the actual visiting customers watched with interest, and sends them to the store staff terminal. It is good.

위와 같은 본 발명의 과제해결수단에 의해서 본 발명은 고객이 매장에 방문하는 순간부터 고객식별정보와 결제이력정보를 추출하여 고객의 로열티를 확인함으로서 고객의 결제시점 이전에 높은 품질의 접객서비스를 제공할 수 있다. By the above problem solving means of the present invention, the present invention extracts customer identification information and payment history information from the moment the customer visits the store and checks the customer's royalties, thereby providing high-quality customer service before the customer's payment time. can do.

또한 본 발명은 매장직원에게 방문고객의 고객식별정보와 결제이력정보를 공유하여 누가 접객을 하는지 여부와 상관없이 항시 균일한 품질의 접객서비스를 제공할 수 있다.In addition, the present invention can share customer identification information and payment history information of visiting customers to store staff to provide customer service of uniform quality at all times regardless of who is serving customers.

또한 본 발명은 다양한 사물인터넷장치를 이용하여 보다 정확하게 고객을 식별하는 매장접객 시스템을 제공할 수 있다.In addition, the present invention can provide a store customer service system that more accurately identifies customers by using various IoT devices.

또한 본 발명은 머신러닝 기반으로 안면인식을 수행하여 다양한 옷차림, 악세서리, 촬영각도, 조명에 불구하고 균일한 인식률을 제공하는 매장접객 시스템을 제공할 수 있다.In addition, the present invention can provide a store customer service system that provides a uniform recognition rate despite various clothes, accessories, shooting angles, and lighting by performing facial recognition based on machine learning.

또한 본 발명은 방문고객의 고객식별정보와 결제이력정보를 이용하여 방문고객에게 필요한 추천상품을 제공하는 매장접객 시스템을 제공할 수 있다.In addition, the present invention can provide a store customer service system that provides recommended products necessary for visiting customers by using customer identification information and payment history information of visiting customers.

한편 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.On the other hand, even if it is an effect not explicitly mentioned herein, it is added that the effect described in the following specification expected by the technical features of the present invention and the provisional effect thereof are treated as described in the specification of the present invention.

도 1은 본 발명의 매장접객 시스템의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 서비스서버의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명을 이용하여 고객접객하는 경우의 효과를 설명하기 위한 예시이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.
1 is a view showing a preferred embodiment of the store customer service system of the present invention.
2 is a diagram showing a preferred embodiment of the service server of the present invention.
3 is an example for explaining the effect of customer service using the present invention.
※ The accompanying drawings reveal that they are exemplified by reference for an understanding of the technical idea of the present invention, and the scope of the present invention is not limited thereto.

본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.In describing the present invention, when it is determined that the subject matter of the present invention may be unnecessarily obscured as matters that are apparent to those skilled in the art for related known functions, detailed descriptions will be omitted.

도 1은 본 발명의 매장접객 시스템의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.1 is a view showing a preferred embodiment of the store customer service system of the present invention.

도 1에서 알 수 있듯이, 본 발명의 매장접객 시스템(100)은 카메라, 신호수집단말, 매장직원단말, 서비스서버, 핀테크연동서버를 포함한다.As can be seen in Figure 1, the store customer service system 100 of the present invention includes a camera, a signal collection terminal, a store staff terminal, a service server, and a fintech interlocking server.

카메라는 매장에 적어도 하나 이상 설치되어 방문고객의 안면영상을 촬영한다. 카메라가 설치되는 위치는 출입구일 수 있고 추가로 진열대와 카운터에 설치될 수 있다. 출입구에 설치되는 카메라는 매장에 들어오거나 나가는 방문고객의 안면영상을 획득한다. 진열대에 설치되는 카메라는 매장 내부에 설치된 제품 진열대 앞에서 제품을 응시하는 방문고객의 안면영상을 획득한다. 또한 진열대에 설치되는 카메라는 방문고객의 시선을 추적할 수도 있다. 카운터에 설치되는 카메라는 카운터 앞에서 결제하는 방문고객의 안면영상을 획득한다.At least one camera is installed in the store to capture facial images of visiting customers. The location where the camera is installed may be an entrance, and additionally, it may be installed on shelves and counters. Cameras installed at the entrances acquire facial images of visiting customers entering or leaving the store. The camera installed on the display rack acquires a facial image of a visiting customer staring at a product in front of the product display rack installed inside the store. In addition, the camera installed on the shelf can track the gaze of visiting customers. The camera installed at the counter acquires a facial image of a visiting customer who pays in front of the counter.

신호수집단말은 매장에 적어도 하나 이상 설치되어 방문고객이 소지한 스마트단말의 식별코드를 수집한다. 바람직한 실시예에서 신호수집단말은 블루투스 서칭 또는 와이파이 서칭 기능을 이용하여 스마트단말의 식별코드를 수집하는 사물인터넷장비이다. 바람직한 실시예에서 신호수집단말이 수집하는 식별코드는 스마트폰의 맥 어드래스를 포함하며 그 밖에도 스마트폰의 디바이스를 식별할 수 있는 다양한 고유코드를 포함할 수 있다. 한편, 본 명세서에서 스마트폰이라는 용어는 스마트폰 외에 스마트단말, 예를들어 태블릿PC, 웨어러블디바이스 등과 같이 사용자가 휴대하는 단말장치를 포함하는 개념으로 이해할 수 있다. 복수의 신호수집단말은 매장 내부의 진열대에 설치되어 방문고객의 동선과 체류시간을 측정할 수 있다. 이를 위해 신호수집단말은 방문고객의 스마트단말에서 발생하는 와이파이 또는 블루투스 신호의 세기를 측정한다. 신호수집단말은 수집한 스마트단말의 식별코드와 방문고객의 동선, 체류시간을 서비스서버로 전송한다.At least one signal collection terminal is installed in the store to collect the identification code of the smart terminal possessed by the visiting customer. In a preferred embodiment, the signal collection terminal is an IoT device that collects an identification code of a smart terminal using a Bluetooth search or Wi-Fi search function. In a preferred embodiment, the identification code collected by the signal collection terminal includes the MAC address of the smartphone, and may include various unique codes capable of identifying the device of the smartphone. Meanwhile, in the present specification, the term smart phone may be understood as a concept including a terminal device carried by a user such as a smart terminal, for example, a tablet PC, a wearable device, etc. in addition to a smart phone. A plurality of signal collection terminals are installed on the shelves inside the store to measure the movement and residence time of visiting customers. To this end, the signal collection terminal measures the strength of a Wi-Fi or Bluetooth signal generated from the smart terminal of the visiting customer. The signal collection terminal transmits the collected identification code of the smart terminal, the movement line of the visiting customer, and the time of stay to the service server.

매장직원단말은 매장 내부에 설치되거나 근무 중인 매장직원이 소지하는 단말로서 디스플레이화면과 통신모듈이 포함된 사물인터넷단말이다. 바람직한 실시예에서 매장직원단말은 매장 내부에 설치되는 포스단말일 수 있고, 매장직원이 소지하는 스마트폰 등일 수 있다. 매장직원단말은 매장직원에게 고객식별정보 및 결제이력정보 중 적어도 하나 이상을 표시한다. 바람직한 실시예에서 매장직원단말은 매장에 방문한 방문고객의 고객식별정보를 디스플레이화면에 표시하고, 해당 고객식별정보에 매칭되는 결제이력정보, 단골 여부, 추천상품리스트 중 적어도 하나 이상을 추가로 표시할 수 있다.The store employee terminal is a terminal installed inside the store or possessed by store employees who are working, and is an IoT terminal that includes a display screen and a communication module. In a preferred embodiment, the store employee terminal may be a POS terminal installed inside the store, or may be a smartphone held by the store employee. The store employee terminal displays at least one of customer identification information and payment history information to the store employee. In a preferred embodiment, the store staff terminal displays customer identification information of visiting customers who visited the store on the display screen, and additionally displays at least one of payment history information matching the customer identification information, whether a regular user, or a recommended product list. I can.

서비스서버는 카메라에서 촬영된 안면영상 및 신호수집단말에서 수집된 식별코드를 분석하여 고객식별정보를 생성 및 저장하고, 고객식별정보에 대응되는 방문고객이 구매한 상품에 대한 결제이력정보를 고객식별정보와 매칭하여 저장한다. 서비스서버는 고객식별정보 및 결제이력정보 중 적어도 하나 이상을 매장직원단말에 전송함으로서 매장직원단말을 이용하는 매장직원이 해당 정보를 이용하여 균일한 매장접객 서비스를 제공할 수 있도록 한다. 서비스서버에 대한 보다 구체적인 설명은 도 2와 함께 설명한다.The service server generates and stores customer identification information by analyzing the facial image captured by the camera and the identification code collected from the signal collection terminal, and identifies payment history information for the product purchased by the visiting customer corresponding to the customer identification information. It matches the information and stores it. The service server transmits at least one of customer identification information and payment history information to the store employee terminal so that the store employee using the store employee terminal can use the information to provide a uniform store customer service. A more detailed description of the service server will be described with reference to FIG. 2.

핀테크연동서버는 서비스서버로부터 고객식별정보에 대응되는 방문고객의 결제이력정보를 수신하고, 결제이력정보를 기반으로 방문고객이 선호하는 제품디자인 또는 제품색상을 분석하여 추천상품리스트를 생성하고, 추천상품리스트를 매장직원단말에게 송신한다.The fintech interlocking server receives payment history information of visiting customers corresponding to customer identification information from the service server, analyzes the product design or product color preferred by visiting customers based on the payment history information, and creates a recommended product list, The recommended product list is sent to the store staff terminal.

도 2는 본 발명의 서비스서버의 바람직한 실시예를 나타내는 도면이다.2 is a diagram showing a preferred embodiment of the service server of the present invention.

도 2에서 알 수 있듯이, 본 발명의 서비스서버는 안면영상수신부, 머신러닝부, 식별코드수신부, 고객식별정보생성부, 결제이력정보저장부, 고객등급결정부, 접객정보송신부를 포함한다.As can be seen from FIG. 2, the service server of the present invention includes a facial image receiving unit, a machine learning unit, an identification code receiving unit, a customer identification information generation unit, a payment history information storage unit, a customer rating determination unit, and a customer service information transmission unit.

안면영상수신부는 카메라에서 수집된 방문고객의 안면영상을 수신한다. 바람직한 실시예에서 안면영상수신부는 카메라의 고유번호를 안면영상과 함께 수신하여 복수의 카메라 중 어느 카메라에서 획득한 영상인지 구분할 수 있도록 한다. 그 밖에 안면영상수신부는 안면영상촬영시간을 안면영상과 함께 수신할 수 있다.The facial image receiving unit receives the facial image of the visiting customer collected by the camera. In a preferred embodiment, the facial image receiving unit receives the unique number of the camera together with the facial image so that it is possible to distinguish an image obtained from any of the plurality of cameras. In addition, the facial image receiving unit may receive the facial image recording time together with the facial image.

머신러닝부는 안면영상수신부에서 수신한 안면영상을 분석하여 방문고객의 안면을 인식(face recognition)한다. 이를 위해 머신러닝부는 우선 안면영상에서 안면의 특성(feature)를 추출한다. 바람직한 실시예에서 머신러닝부는 안면의 특성을 추출하기 위해 눈, 코, 입의 좌표를 분석하여 수치화한 데이터를 저장한다. 일 실시예에서 머신러닝부는 안면특성 분석을 위해 OpenCV의 Dlib, CLM-Framework 등을 이용할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The machine learning unit analyzes the facial image received by the facial image receiving unit and recognizes the face of the visiting customer. For this, the machine learning unit first extracts facial features from the facial image. In a preferred embodiment, the machine learning unit analyzes the coordinates of the eyes, nose, and mouth to extract facial features and stores numerical data. In an embodiment, the machine learning unit may use OpenCV's Dlib, CLM-Framework, etc. to analyze facial characteristics, but is not limited thereto.

머신러닝부는 다양한 조명상황 또는 각도에서 방문고객을 촬영하는 복수의 카메라에서 획득한 복수의 안면영상과 안면의 특성 데이터를 이용하여 머신러닝(Machine learning) 및 딥 러닝(Deep learning)을 수행하는 방법으로 안면인식의 정확도를 향상시킨다.The machine learning unit is a method of performing machine learning and deep learning using a plurality of facial images and facial feature data acquired from a plurality of cameras photographing a visiting customer in various lighting situations or angles. Improves the accuracy of facial recognition.

바람직한 실시예에서 머신러닝부는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks : GAN)을 이용하여 머신러닝을 수행하며 안면인식의 정확도를 향상시킨다. ‘생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks : GAN)’ 이론은 서로 다른 인공지능(AI)이 상호 경쟁을 통해 상호 성능을 개선하는 머신 러닝 방법이다.In a preferred embodiment, the machine learning unit performs machine learning using Generative Adversarial Networks (GAN) and improves the accuracy of facial recognition. The'Generative Adversarial Networks (GAN)' theory is a machine learning method in which different artificial intelligences (AI) compete with each other to improve mutual performance.

생성적 적대 신경망(GAN)을 통해 안면인식의 정확도를 향상시키는 과정을 설명하면 다음과 같다. The process of improving the accuracy of facial recognition through a generative hostile neural network (GAN) is as follows.

생성적 적대 신경망(GAN)에는 스스로 이미지를 만드는 생성자(Generator)와 이미지를 감별하는 구분자(Discriminator)가 있다.In a generative hostile neural network (GAN), there is a generator that creates an image by itself and a discriminator that discriminates the image.

생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 실제 이미지인 안면영상을 이용하여 생성자의 이미지가 진실인지 여부를 감별한다. 생성자는 구분자를 속이도록, 구분자는 생성자가 만든 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 돼 있다. 두 인공지능이 경쟁하는 과정에서 더욱 정확한 이미지를 생성한다.The creator creates an image close to reality, and the delimiter discriminates whether or not the creator's image is true using the facial image, which is an actual image. The constructor is programmed to deceive the delimiter, and the delimiter is programmed to better discriminate the images created by the constructor. In the process of competing between the two artificial intelligences, more accurate images are created.

즉, 생성적 적대 신경망(GAN)에는 스스로 이미지를 만드는 ‘생성자(generator)’와 이미지가 진짜인지 가짜인지 감별하는 구분자(discriminator)’가 있고 둘은 경쟁한다. 생성자는 화폐 위조꾼처럼 최대한 진짜에 가까운 콘텐츠를 만들고 구분자는 경찰처럼 진짜와 가까운지 아닌지를 감별한다. 생성자와 구분자가 경쟁 과정을 거치면 사람이 지도학습을 해주지 않아도 기계 스스로 정답에 가까운 콘텐츠를 만들 수 있다. In other words, in the generative hostile neural network (GAN), there is a “generator” that creates an image by itself and a discriminator that discriminates whether the image is real or fake, and the two compete. The creator creates content that is as close as possible to the real thing like a currency counterfeiter, and the separator discriminates whether it is close to the real thing like a policeman. If the creator and the classifier go through a competitive process, the machine can create content that is close to the correct answer without requiring supervised learning.

상기의 생성적 적대 신경망 이론에 따라, 본 발명의 머신러닝부는 생성자로 하여금 방문고객의 다양한 가상의 안면영상을 생성하도록 하고, 구분자가 실제 안면영상을 기반으로 가상의 안면영상의 진실 여부를 감별하도록 한다. 이렇게 함으로서 머신러닝부는 향후 특정한 방문고객의 새로운 안면영상(예를들어 화장을 짙게 하거나 새로운 악세서리를 착용하는 등 변화가 생긴 경우)이 입력되더라도 해당 안면영상이 어떤 방문고객의 안면인지 보다 정확하게 인식할 수 있다.According to the above generative adversarial neural network theory, the machine learning unit of the present invention allows the creator to generate various virtual facial images of the visiting customer, and allows the separator to discriminate whether the virtual facial image is true based on the actual facial image. do. By doing this, the machine learning unit can more accurately recognize which visitor's face is the face of a specific visitor even if a new facial image (for example, if there is a change such as thickening makeup or wearing a new accessory) is input. have.

이를 위해 머신러닝부는 생성적 적대 신경망을 이용하여 가상의 안면영상을 생성하는 생성네트워크유닛 및 생성된 가상의 안면영상을 검증하는 판별네트워크유닛을 포함할 수 있다. 생성네트워크유닛은 생성자(generator)로서 기능을 수행하여 가상의 안면영상을 생성하고, 판별네트워크유닛은 구분자(discriminator)로서 기능을 수행하여 생성네트워크유닛에서 생성한 가상의 안면영상을 검증하고, 생성네트워크유닛과 판별네트워크유닛이 서로 경쟁적으로 기능을 수행하여 안면인식이 보다 정확해지도록 한다.To this end, the machine learning unit may include a generation network unit that generates a virtual facial image using a generative hostile neural network and a discrimination network unit that verifies the generated virtual facial image. The generation network unit performs a function as a generator to generate a virtual facial image, and the discrimination network unit functions as a discriminator to verify the virtual facial image generated by the generation network unit, and the generation network The unit and the discrimination network unit perform functions competitively with each other, so that facial recognition becomes more accurate.

본 발명에서는 기술의 노하우를 위해 생성네트워크유닛에서 가상의 안면영상을 생성하고, 판별네트워크유닛에서 가상의 안면영상을 검증하고 이를 경쟁하여 반복적으로 수행하여 안면인식의 정확성을 향상시키는 구체적 알고리즘을 개시하지는 않기로 한다. 본 발명에서는 보다 빠르게 안면인식결과를 도출하기 위해 생성네트워크유닛과 판별네트워크유닛이 서로 경쟁하는 횟수를 일정 횟수 이내로 제한할 수 있다.The present invention does not disclose a specific algorithm for improving the accuracy of facial recognition by generating a virtual facial image in the generation network unit for technical know-how, verifying the virtual facial image in the identification network unit, and performing it repeatedly by competing. I decided not to. In the present invention, the number of times the generating network unit and the discriminating network unit compete with each other can be limited to within a predetermined number in order to quickly derive the facial recognition result.

식별코드수신부는 신호수집단말에서 수집한 스마트단말의 식별코드를 수신한다. 바람직한 실시예에서 식별코드수신부는 신호수집단말의 고유번호를 식별코드와 함께 수신하여 복수의 신호수집단말 중 어느 신호수집단말에서 획득한 식별코드인지 구분할 수 있도록 한다. 그 밖에 식별코드수신부는 식별코드확인시간을 식별코드와 함께 수신할 수 있다.The identification code receiver receives the identification code of the smart terminal collected by the signal collection terminal. In a preferred embodiment, the identification code receiving unit receives the unique number of the signal collection terminal together with the identification code so that it can distinguish which of the plurality of signal collection terminals the identification code obtained from the signal collection terminal. In addition, the identification code receiving unit may receive the identification code confirmation time together with the identification code.

고객식별정보생성부는 안면영상수신부로부터 카메라의 고유번호, 안면영상, 안면영상촬영시간을 획득하고, 식별코드수신부로부터 신호수집단말의 고유번호, 스마트단말의 식별코드, 식별코드확인시간을 획득한다. 고객식별정보생성부는 사전에 특정 고유번호의 카메라가 어느 매장의 어느 위치에 설치되어 있는지에 대한 정보와, 특정 고유번호의 신호수집단말이 어느 매장의 어느 위치에 설치되어 있는지에 대한 정보를 저장한다. 고객식별정보생성부는 이와 같은 정보를 이용하여 특정 카메라의 고유번호에서 획득한 안면영상이 어느 매장의 어느 위치에서 획득한 안면영상인지 구별할 수 있다. 또한, 고객식별정보생성부는 이와 같은 정보를 이용하여 특정 신호수집단말의 고유번호에서 획득한 스마트단말의 식별코드가 어느 매장의 어느 위치에서 획득한 식별코드인지 구별할 수 있다. 고객식별정보생성부는 머신러닝부로부터 안면영상이 누구의 안면인지 판별한 안면인식결과를 획득한다. The customer identification information generation unit acquires the camera's unique number, facial image, and facial image shooting time from the facial image receiver, and acquires the signal collection terminal's unique number, the smart terminal's identification code, and the identification code verification time from the identification code receiver. The customer identification information generation unit stores information on which location of which store the camera with a specific unique number is installed in advance and information on which location of which store the signal collection terminal with a specific unique number is installed. . The customer identification information generation unit may use this information to distinguish whether the facial image acquired from the unique number of a specific camera is the facial image acquired from which location in a certain store. In addition, the customer identification information generation unit may use such information to distinguish whether the identification code of the smart terminal obtained from the unique number of the specific signal collection terminal is the identification code obtained from which location of a certain store. The customer identification information generation unit obtains a face recognition result from the machine learning unit that determines whose face the facial image is.

고객식별정보생성부는 위에서 열거한 정보를 종합하여 방문고객이 누구인지, 어디로 들어와서 어디로 이동했는지, 어느 진열대 앞에서 얼마나 체류했는지에 대한 정보를 추출하여 고객식별정보에 저장할 수 있다.The customer identification information generation unit may synthesize the information listed above, extract information on who the visiting customer is, where they entered and moved, and how long they stayed in front of which display stand and store it in the customer identification information.

결제이력정보저장부는 특정 방문고객의 결제정보를 수집하여 결제이력정보로 저장한다. 바람직한 실시예에 있어서 결제이력정보에는 결제상품의 종류, 색상, 수량 등에 대한 정보, 결제시간, 결제방법 등이 포함될 수 있다.The payment history information storage unit collects payment information of a specific visiting customer and stores it as payment history information. In a preferred embodiment, the payment history information may include information on the type, color, quantity, etc. of payment products, payment time, payment method, and the like.

고객등급결정부는 고객식별정보생성부로부터 고객식별정보를 획득하고 결제이력정보저장부로부터 결제이력정보를 획득한다. 고객등급결정부는 고객식별정보를 분석하여 해당 방문고객이 매장에 방문한 횟수, 방문주기를 추출하고, 결제이력정보를 분석하여 결제상품, 결제주기, 결제횟수 등을 추출한다. 고객등급결정부는 이와 같은 정보를 분석하여 해당 방문고객의 등급을 결정하여 방문고객이 단골인지 여부를 매장직원단말에 송신하고, 해당 방문고객의 결제이력정보 및 추천상품리스트 중 적어도 하나 이상을 추가로 송신할 수 있다.The customer rating determination unit acquires customer identification information from the customer identification information generation unit and obtains payment history information from the payment history information storage unit. The customer rating determination unit analyzes customer identification information to extract the number of visits to the store and the number of visits by the corresponding visiting customer, and analyzes the payment history information to extract payment products, payment cycles, and the number of payments. The customer rating determination unit analyzes such information, determines the rating of the visiting customer, sends whether or not the visiting customer is a regular, to the store staff terminal, and adds at least one of the visiting customer's payment history information and the recommended product list. I can send it.

접객정보송신부는 고객등급결정부로부터 수신한정보를 매장직원단말에 송신한다.The customer service information transmission unit transmits the information received from the customer grade determination unit to the store staff terminal.

다른 실시예에 있어서, 서비스서버는 카메라로부터 수집한 시선, 신호수집단말로부터 수집한 동선과 체류시간을 분석하여 방문고객이 어떤 위치의 상품을 관심있게 보는지에 대한 고객관심정보를 생성할 수 있다. 서비스서버는 매장 내 어느 위치에 어떤 상품이 진열되어 있는지 표시되어 있는 제품진열맵과 고객관심정보를 매칭하여 실제 방문고객이 관심있게 지켜본 관심상품카테코리 또는 관심상품리스트를 생성하여 매장직원단말에 송신할 수 있다. 이와 같은 관심상품리스트는 추천상품리스트와 다른 정보이다. 왜냐하면 추천상품리스트는 종래 결제이력정보를 분석하여 해당 방문고객의 과거 결제이력에 근거한 상품을 추천하는 것이지만, 관심상품리스트는 당일 매장에 방문한 고객이 어느 상품 앞에서 얼마나 오랫동안 상품을 지켜봤는지에 기반해서 상품 또는 이와 연관된 상품을 추천하는 것이기 때문이다.In another embodiment, the service server may generate customer interest information on which location of the visiting customer is interested in viewing the product by analyzing the line of sight collected from the camera, the movement line collected from the signal collection terminal, and the residence time. The service server matches the product display map indicating which products are displayed at which location in the store and customer interest information to generate a list of products of interest or a list of products of interest that the actual visiting customers watched with interest, and transmit them to the store staff terminal. I can. Such a list of interested products is information different from a list of recommended products. Because the recommended product list analyzes the conventional payment history information and recommends products based on the past payment history of the visiting customer, the interest product list is based on which product the customer who visited the store on the same day watched the product in front of and for how long. Or, it is because it recommends related products.

도 3은 본 발명을 이용하여 고객접객하는 경우의 효과를 설명하기 위한 예시이다.3 is an example for explaining the effect of customer service using the present invention.

도 3에서 알 수 있듯이, 방문고객이 누구인지 식별하는 시스템이 없는 경우, 매장직원은 방문고객이 누구인지 어떤 취향이 있는지 과거 어떤 상품을 결제했는지 알 수 없다. 따라서, 형식적인 매장접객 서비스를 제공할 수 밖에 없다. 예를 들어, 고객이 방문하면 “주문 도와드리겠습니다”, “치야바타에 스테이크, 치킨데리야끼, 런치소스 추가해 주시고 올리브, 후추, 할라피뇨 넣어주세요. 아 야채 듬뿍 넣어주세요”, “포인트카드 있으신가요”, “네, 번호로 입력할께요”와 같은 대화를 나눌 수 밖에 없다. 왜냐하면 해당 고객이 어떤 음식취향을 갖고 있는지, 어떤 포인트카드를 갖고 있는지 알 수 없기 때문이다. 또한 신발매장의 경우도 비슷하다. 예를 들어 고객이 방문하면, “저기, 이거 좀 보여주세요”, “네, 사이즈가 어떻게 되시죠?”, “235입니다”, “네, 잠시만 기다려주세요”와 같은 접객서비스만을 제공할 수 밖에 없다. 왜냐하면 해당 고객이 누구인지 신발사이즈가 어떻게 되는지 알 수 없기 때문이다.As can be seen in FIG. 3, if there is no system for identifying who the visiting customer is, the store employee cannot know who the visiting customer is, what tastes, and what products have been paid in the past. Therefore, there is no choice but to provide a formal store customer service. For example, when a customer visits, “I'll help you order”, “Add steak, chicken teriyaki, lunch sauce to chiyabata, and olive, pepper, and jalapeno. Oh, please put plenty of vegetables”, “Do you have a point card”, “Yes, I will enter it by number”. This is because it is impossible to know what kind of food taste the customer has or what point card they have. It is also similar in the case of a shoe store. For example, when a customer visits, we have no choice but to provide customer service such as "Hey, show me this", "Yes, what's the size?", "It's 235", "Yes, please wait." This is because it is impossible to know who the customer is and what the shoe size is.

반면에 본 발명을 이용하면 매장접객 서비스가 크게 달라진다. 예를 들어, 방문고객이 매장에 들어오면 매장직원단말(포스단말 또는 바람직하게는 매장직원이 휴대하고 있는 사물인터넷단말, 스마트폰 등)에 방문고객이 5회 방문했으며, 총 구매금액이 86,500원, 구매내역으로 음식의 종류, 고객특징으로서 양상추 듬뿍이라는 정보가 표시된다. 따라서, 매장직원은 이를 확인하고 “안녕하세요, 늘 드시는 것으로 양상추 듬뿍 넣어 준비해드릴까요?”, “네~ 감사합니다”, “포인트도 적립해 드렸습니다”와 같은 매장접객 서비스를 제공할 수 있다. 왜냐하면 방문고객의 취향과 포인트카드 정보 등을 미리 알 수 있기 때문이다. 마찬가지로 신발매장에 방문고객이 입장하면 총 방문 횟수가 3회, 구매금액이 430,000원, 구내내역으로 상품종류, 고객특징으로 발사이즈와 발 볼이 넣어 고민이라는 정보가 매장직원단말에 표시된다. 따라서, 매장직원은 미리 “사이즈가 235이신데, 이 신발은 발 볼이 좁게 나와서 240 신어 보시는 것도 좋을 것 같아요. 둘 다 보여드릴께요”와 같은 향상된 수준의 매장접객 서비스를 제공할 수 있다.On the other hand, when the present invention is used, the store customer service is greatly different. For example, when a visiting customer enters the store, the visiting customer visits the store employee terminal (possess terminal or, preferably, an IoT terminal carried by the store employee, a smartphone, etc.) 5 times, and the total purchase amount is 86,500 won. , Information such as the type of food as the purchase history and plenty of lettuce as a customer characteristic is displayed. Therefore, the store staff can check this and provide store customer service such as “Hello, can I prepare you with plenty of lettuce as you always eat?”, “Yes, thank you”, and “I have accumulated points”. This is because you can know the tastes of visiting customers and information on point cards in advance. Likewise, when a visiting customer enters a shoe store, the total number of visits is 3 times, the purchase amount is 430,000 won, the product type as the premises, and the foot size and foot ball as customer characteristics are displayed on the store staff terminal. Therefore, the store staff said in advance, “You have a size of 235, but this shoe has a narrow foot, so it would be nice to wear 240. We can provide an improved level of in-store customer service, such as "I'll show you both".

[다른 실시예][Other Examples]

서비스서버는 매장에 들어온 방문고객이 단골인지 여부를 매장직원단말에게 전송할 수 있고, 매장직원단말은 방문고객이 단골인 경우 특정 패턴의 진동을 울림으로서 매장직원이 매장직원단말을 눈으로 확인하지 않더라도 방문고객이 단골인지 여부를 확인할 수 있다. The service server can transmit to the store employee terminal whether the visiting customer who entered the store is a regular customer, and the store employee terminal sounds a specific pattern of vibration when the visiting customer is a regular customer, even if the store employee does not visually check the store employee terminal. You can check whether the visiting customer is a regular customer.

또한 매장에는 서비스서버로부터 고객정보를 수신하여, 방문고객이 들어오거나 나갈 때 인사말을 출력하는 스피커가 설치될 수 있다. 스피커를 이용하면 방문고객이 입장할 때 자신의 이름이 매장에서 들려오는 새로운 사용자경험을 제공할 수 있다.In addition, a speaker may be installed in the store to receive customer information from a service server and output a greeting when a visiting customer enters or leaves. Using the speaker, it is possible to provide a new user experience in which visiting customers hear their name at the store when they enter.

본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.The scope of protection of the present invention is not limited to the description and expression of the embodiments explicitly described above. In addition, it is added once again that the scope of protection of the present invention may not be limited due to obvious changes or substitutions in the technical field to which the present invention pertains.

Claims (1)

매장에 설치되어 방문고객의 안면영상을 촬영하는 적어도 하나 이상의 카메라;
매장에 설치되어 방문고객이 소지한 스마트단말의 식별코드를 수집하는 적어도 하나 이상의 신호수집단말;
카메라에서 촬영된 안면영상 및 신호수집단말에서 수집된 식별코드를 분석하여 고객식별정보를 생성 및 저장하고, 고객식별정보에 대응되는 방문고객이 구매한 상품에 대한 결제이력정보를 고객식별정보와 매칭하여 저장하는 서비스서버; 및
매장 내부에 설치되거나 근무 중인 매장직원이 소지하는 단말로서 매장직원에게 고객식별정보 및 결제이력정보 중 적어도 하나 이상을 표시하는 매장직원단말을 포함하고,
서비스서버로부터 고객식별정보에 대응되는 방문고객의 결제이력정보를 수신하고, 결제이력정보를 기반으로 방문고객이 선호하는 제품디자인 또는 제품색상을 분석하여 추천상품리스트를 생성하고, 추천상품리스트를 매장직원단말에게 송신하는 핀테크연동서버를 더 포함하고,
카메라는 매장 내부의 제품진열대에 설치되어 방문고객이 바라보는 시선을 추적하고,
카메라 및 신호수집단말은 매장 내부를 분할하여 형성된 복수 개의 구획영역마다 배치되고,
서비스서버는 고객식별정보생성부를 포함하고,
고객식별정보생성부는,
사전에 특정 고유번호의 카메라가 어느 매장의 어느 위치에 설치되어 있는지에 대한 정보와, 특정 고유번호의 신호수집단말이 어느 매장의 어느 위치에 설치되어 있는지에 대한 정보를 저장하고,
이와 같은 정보를 이용하여 특정 카메라의 고유번호에서 획득한 안면영상이 어느 매장의 어느 위치에서 획득한 안면영상인지 구별하고, 특정 신호수집단말의 고유번호에서 획득한 스마트단말의 식별코드가 어느 매장의 어느 위치에서 획득한 식별코드인지 구별할 수 있고,
서비스서버는,
카메라 및 신호수집단말이 수집한 안면영상과 식별코드를 함께 이용하여, 고객이 바라보는 관심상품을 정확하게 파악할 수 있는 관심상품리스트를 생성하고,
신호수집단말은 매장 내부의 제품진열대에 설치되어 방문고객이 소지한 스마트단말의 식별코드 세기를 측정하여 방문고객의 동선과 체류시간을 측정하고,
서비스서버는 카메라로부터 수집한 시선, 신호수집단말로부터 수집한 동선과 체류시간을 분석하여 방문고객이 어떤 위치의 상품을 관심있게 보는지에 대한 고객관심정보를 생성하고,
서비스서버는 매장 내 어느 위치에 어떤 상품이 진열되어 있는지 표시되어 있는 제품진열맵과 고객관심정보를 매칭하여 실제 방문고객이 관심있게 지켜본 관심상품카테코리 또는 관심상품리스트를 생성하여 매장직원단말에 송신하고,
카메라는 매장 출입구에 배치되는 제1카메라, 및 매장 내 고객이동동선에 배치되는 복수의 제2카메라를 포함하고,
서비스서버는 제1카메라 및 제2카메라로부터 수집되어 다양한 조명상황 또는 각도에서 촬영된 동일 방문고객의 안면영상들에 대한 머신러닝을 수행하여 방문고객의 안면인식률을 향상시키고,
서비스서버는 안면영상수신부에서 수신한 안면영상을 분석하여 방문고객의 안면을 인식하는 머신러닝부를 포함하고,
상기 머신러닝부는 스스로 이미지를 만드는 생성자(Generator)와 이미지를 감별하는 구분자(Discriminator)를 포함하는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks : GAN)을 이용하여 머신러닝을 수행하며 안면인식의 정확도를 향상시키고,
상기 생성자는 방문고객의 다양한 가상의 안면영상을 생성하고,
상기 구분자는 가상의 안면영상의 진실 여부를 감별하고,
서비스서버는 고객식별정보를 분석하여 해당 방문고객이 매장에 방문한 횟수, 방문주기를 추출하고, 방문한 횟수, 방문주기에 따라 해당 방문고객의 등급을 결정하여 방문고객이 단골인지 여부를 매장직원단말에 송신하고, 해당 방문고객의 결제이력정보 및 추천상품리스트 중 적어도 하나 이상을 추가로 송신하고,
매장직원단말은 매장에 방문한 방문고객의 고객식별정보를 디스플레이화면에 표시하고, 해당 고객식별정보에 매칭되는 결제이력정보, 단골 여부, 추천상품리스트 중 적어도 하나 이상을 추가로 표시하고,
서비스서버는 매장에 들어온 방문고객이 단골인지 여부를 매장직원단말에게 전송하고, 매장직원단말은 방문고객이 단골인 경우 특정 패턴의 진동을 울림으로서 매장직원이 매장직원단말을 눈으로 확인하지 않더라도 방문고객이 단골인지 여부를 확인할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는, 다양한 사물인터넷장치를 이용하여 오프라인 매장의 방문고객을 식별하고 고객맞춤형 접객정보를 제공하는 오프라인 매장접객 시스템.
At least one camera installed in a store to photograph a facial image of a visiting customer;
At least one signal collection terminal installed in a store to collect an identification code of a smart terminal possessed by a visiting customer;
By analyzing the facial image captured by the camera and the identification code collected from the signal collection terminal, customer identification information is generated and stored, and the payment history information for the product purchased by the visiting customer corresponding to the customer identification information is matched with the customer identification information. A service server that stores and stores; And
A terminal installed inside a store or possessed by a store employee who is working, and includes a store employee terminal that displays at least one of customer identification information and payment history information to the store employee,
Receives the payment history information of the visiting customer corresponding to the customer identification information from the service server, analyzes the product design or product color preferred by the visiting customer based on the payment history information, creates a recommended product list, and stores the recommended product list Further comprising a fintech interlocking server for transmitting to the employee terminal,
The camera is installed on the product shelf inside the store to track the gaze of visiting customers,
Cameras and signal collection terminals are arranged for each of a plurality of division areas formed by dividing the interior of the store,
The service server includes a customer identification information generation unit,
The customer identification information generation unit,
In advance, information on the location of which store the camera with a specific ID number is installed, and information about the location of the store where the signal collection terminal with a specific ID number is installed, are stored,
Using this information, it is possible to distinguish whether the facial image acquired from the specific number of a specific camera is the facial image acquired from a certain location in a certain store, and the identification code of the smart terminal acquired from the specific number of the specific signal collection terminal is It is possible to distinguish the identification code obtained from which location,
The service server,
By using the facial images and identification codes collected by the camera and signal collection terminal together, a list of products of interest that can accurately identify the products of interest viewed by customers is created, and
The signal collection terminal is installed on the product shelf inside the store and measures the strength of the identification code of the smart terminal possessed by visiting customers to measure the movement line and residence time of visiting customers.
The service server analyzes the line of sight collected from the camera, the movement line collected from the signal collection terminal, and the time of stay, and generates customer interest information about the location of the product in which the visiting customer is interested,
The service server matches the product display map indicating which products are displayed at which locations in the store and customer interest information, creates a list of products of interest or a list of products of interest that the actual visiting customers watched with interest, and sends them to the store staff terminal. ,
The camera includes a first camera disposed at the entrance of the store, and a plurality of second cameras disposed on the customer movement line in the store,
The service server improves the facial recognition rate of the visiting customer by performing machine learning on the facial images of the same visiting customer collected from the first camera and the second camera and photographed in various lighting situations or angles,
The service server includes a machine learning unit that analyzes the facial image received from the facial image receiving unit and recognizes the face of the visiting customer,
The machine learning unit performs machine learning using Generative Adversarial Networks (GAN) including a generator that creates an image and a discriminator that discriminates the image to improve the accuracy of facial recognition. ,
The creator generates various virtual facial images of visiting customers,
The separator discriminates whether or not the virtual facial image is true,
The service server analyzes the customer identification information, extracts the number of visits by the visiting customer, the number of visits to the store, and determines the level of the visited customer according to the number of visits and the visit cycle, and determines whether the visiting customer is a regular customer to the store staff terminal. And additionally transmit at least one of the payment history information and recommended product list of the visiting customer,
The store staff terminal displays customer identification information of visiting customers who visited the store on the display screen, and additionally displays at least one of payment history information matching the customer identification information, regularity, and recommended product list,
The service server transmits to the store employee terminal whether the visiting customer who entered the store is a regular customer, and the store employee terminal sounds a specific pattern of vibration when the visiting customer is a regular customer, even if the store employee does not visually check the store employee terminal. Offline store customer service system that identifies customers visiting offline stores using various IoT devices and provides customized customer service information, characterized in that it allows customers to check whether they are regulars.
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