KR102317761B1 - 맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스 제공 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

Abstract

일실시에에 따르면, 장치에 의해 수행되는, 맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스를 제공하는 방법에 있어서, 복수의 사용자 단말 중 어느 하나인 제1 사용자 단말로부터 맞춤형 선물 세트 신청에 대한 요청이 수신되면, 복수의 구역으로 구분된 선물 세트의 박스가 표시되는 제1 영역, 상기 선물 세트의 박스에 담길 상품들이 표시되는 제2 영역 및 상기 선물 세트의 박스에 담긴 상품들에 대한 가격이 표시되는 제3 영역으로 구성된 맞춤형 선물 세트 주문 페이지를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계; 상기 제2 영역에 표시된 상품들 중 어느 하나인 제1 상품에 대한 등급 및 중량이 선택되면, 상기 제1 상품의 이미지, 종류, 등급, 중량 및 가격 정보를 포함하는 제1 객체가 상기 맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에 표시되도록 제어하는 단계; 상기 제1 객체가 상기 선물 세트의 박스 내에서 빈 구역인 제1 구역으로 드래그를 통해 이동되면, 상기 제1 구역에 상기 제1 상품이 담긴 것으로 확인하여, 상기 제1 상품의 이미지가 상기 제1 구역에 표시되고, 상기 제1 상품의 종류, 등급, 중량 및 가격 정보가 상기 제3 구역에 표시되도록 제어하는 단계; 및 상기 복수의 구역 각각에 상품들이 전부 담겨 있는 것으로 확인되면, 상기 선물 세트에 대한 총 가격이 상기 제3 구역에 표시되도록 제어하는 단계를 포함하는, 맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스 제공 방법이 제공된다.

Description

맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스 제공 방법, 장치 및 시스템 {METHOD, DEVICE AND SYSTEM FOR PROVIDING SERVICE TO ORDER CUSTOMIZED MEAT SET AND PROVIDING USER INTERFACE FOR THIS}

아래 실시예들은 맞춤형 육류 세트 주문 서비스를 제공하고, 이를 위한 유저 인터페이스를 제공하는 기술에 관한 것이다.

실시 예들과 관련된 배경기술로, 대한민국 등록특허공보 KR 10-1892995 B1은 유통을 위한 육류처리 방법을 개시한다. 구체적으로, 선행문헌은 뼈가 포함된 육류의 이미지를 제1촬영하고, 제1촬영 데이터를 통해 육류의 종류, 육류의 색상, 지방의 분포 정도, 지방의 위치관계를 분석하고, 상기 육류의 종류에 따라 분류하는 제1육류 분석단계; 상기 제1육류 분석단계를 거친 육류를 종류별로 발골하고, 기 설정된 크기로 세절하는 육류세절 단계; 세절된 육류의 상부와 측부를 제2촬영하고, 제2촬영 데이터를 통해 육류의 두께와 무게를 자동 분석하는 제2육류분석단계; 상기 제2육류분석단계에서 분석된 육류를 식물성오일로 상측면이 코팅된 플레이트에 위치시키고, 상기 제1육류분석단계 및 제2육류분석단계에서 분석한 육류정보를 제1라벨에 인쇄시키고, 상기 제1라벨을 상기 플레이트에 부착시키는 제1라벨부착단계; 육류를 내부가 식물성오일로 코팅된 진공팩에 진공 포장하는 육류포장단계; 상기 육류포장단계 후, 포장육의 상부를 제3촬영하고, 상기 제1촬영 데이터, 제2촬영 데이터, 제3촬영 데이터, 분석데이터 및 육류고유번호를 제2라벨에 인쇄하고, 상기 제2라벨을 상기 포장육에 부착시키는 제2라벨부착단계; 상기 제1촬영 데이터, 제2촬영 데이터, 제3촬영 데이터, 분석데이터 및 육류고유번호를 기 설정된 육류판매 서버에 업로드 시키는 육류정보 업로드 단계; 및 상기 육류판매 서버로부터 포장육의 온라인 주문 및 결제가 완료되면, 주문된 포장육을 박스포장하여 배송하는 배송단계;를 포함하는 유통을 위한 육류처리 방법을 개시한다.

이를 통해, 선행문헌은 육류를 에어로 마사지하고, 식물성오일로 도포하여 육류의 질을 부드럽게 하고, 유통과정에서 미생물의 번식을 방지하는 동시에 병원균의 감염을 최소화시킬 수 있는 유통을 위한 육류처리 방법을 제공한다.

또한, 대한민국 등록특허공보 KR 10-2086976B1은 수입 육류 관리 시스템을 개시한다. 구체적으로, 선행문헌은 복수의 해외 육류 생산업체 단말(100)로 이루어진 해외 육류 생산업체 단말 그룹(100g), 네트워크(200), 수입 육류 관리 서버(300), 복수의 고객사 단말(600)로 이루어진 고객사 단말 그룹(600g)을 포함하는 수입 육류 관리 시스템(1)에 있어서, 수입 육류 관리 서버(300)는, 해외 육류 생산업체 단말(100)로부터 네트워크(200)를 통한 생산자 회원 가입절차에 따라 생산자 회원 ID, 생산자 비밀번호 설정과정을 거친 뒤, 수출하고자 하는 육류 종류 정보, 육류 가공 상태 정보를 수신하여 생산자 회원 ID를 메타데이터로 생산자 비밀번호와 함께 데이터베이스(330) 상에 해외 육류 생산업체 단말(100)에 대한 "해외 육류 생산업체 단위 정보"로 저장하는 방식으로 해외 육류 생산업체 단말 그룹(100g)을 형성하며, 해외 육류 생산업체 단위 정보에는 각 해외 육류 생산업체 단말(100)을 운영하는 해외 육류 생산업체의 생산지 정보, 육류 생산 시설 정보, 사료 정보를 추가적으로 해외 육류 생산업체 단말(100)로부터 요청하여 생산자 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(330) 상에 저장하며, 고객사 단말(600)로부터 네트워크(200)를 통한 고객사 회원 가입절차에 따라 고객사 회원 ID, 고객사 비밀번호 설정과정을 거친 뒤, 수입하고자 하는 육류 종류 정보, 육류 가공상태 정보를 수신하여 고객사 회원 ID를 메타데이터로 고객사 비밀번호와 함께 데이터베이스(330) 상에 고객사단말(600)에 대한 "고객사 단위 정보"로 저장하는 방식으로 고객사 회원에 해당하는 고객사 단말 그룹(600g)을 형성하는 방식으로 수입 육류를 위한 DB를 생성하는 회원 가입 모듈(321)을 포함하는 수입 육류 관리 시스템을 개시한다.

그러나 선행문헌들은 육류를 단품으로만 주문이 가능하기 때문에, 사용자 맞춤형 선물 세트를 제공할 수 없는 제약이 있다.

따라서, 사용자의 자유로운 선택을 통해 육류를 맞춤형 선물 세트로 구성하여, 선물 세트의 주문을 통해 사용자 만족도를 향상시키고자 하는 기술의 구현이 요구되고 있다.

한국등록특허 제10-1892995호(2018.08.31) 한국등록특허 제10-2086976호(2020.03.09) 한국공개특허 제10-2020-0008640호(2020.01.28) 한국공개특허 제10-2006-0098993호(2006.09.19)

일실시예에 따르면, 복수의 사용자 단말 중 어느 하나인 제1 사용자 단말로부터 맞춤형 선물 세트 신청에 대한 요청이 수신되면, 복수의 구역으로 구분된 선물 세트의 박스가 표시되는 제1 영역, 선물 세트의 박스에 담길 상품들이 표시되는 제2 영역 및 선물 세트의 박스에 담긴 상품들에 대한 가격이 표시되는 제3 영역으로 구성된 맞춤형 선물 세트 주문 페이지를 제1 사용자 단말로 제공하고, 제2 영역에 표시된 상품들 중 어느 하나인 제1 상품에 대한 등급 및 중량이 선택되면, 제1 상품의 이미지, 종류, 등급, 중량 및 가격 정보를 포함하는 제1 객체가 맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에 표시되도록 제어하고, 제1 객체가 선물 세트의 박스 내에서 빈 구역인 제1 구역으로 드래그를 통해 이동되면, 제1 구역에 제1 상품이 담긴 것으로 확인하여, 제1 상품의 이미지가 제1 구역에 표시되고, 제1 상품의 종류, 등급, 중량 및 가격 정보가 제3 구역에 표시되도록 제어하고, 복수의 구역 각각에 상품들이 전부 담겨 있는 것으로 확인되면, 선물 세트에 대한 총 가격이 제3 구역에 표시되도록 제어하는, 맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스 제공 방법, 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일실시예에 따르면, 장치에 의해 수행되는, 맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스를 제공하는 방법에 있어서, 복수의 사용자 단말 중 어느 하나인 제1 사용자 단말로부터 맞춤형 선물 세트 신청에 대한 요청이 수신되면, 복수의 구역으로 구분된 선물 세트의 박스가 표시되는 제1 영역, 상기 선물 세트의 박스에 담길 상품들이 표시되는 제2 영역 및 상기 선물 세트의 박스에 담긴 상품들에 대한 가격이 표시되는 제3 영역으로 구성된 맞춤형 선물 세트 주문 페이지를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계; 상기 제2 영역에 표시된 상품들 중 어느 하나인 제1 상품에 대한 등급 및 중량이 선택되면, 상기 제1 상품의 이미지, 종류, 등급, 중량 및 가격 정보를 포함하는 제1 객체가 상기 맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에 표시되도록 제어하는 단계; 상기 제1 객체가 상기 선물 세트의 박스 내에서 빈 구역인 제1 구역으로 드래그를 통해 이동되면, 상기 제1 구역에 상기 제1 상품이 담긴 것으로 확인하여, 상기 제1 상품의 이미지가 상기 제1 구역에 표시되고, 상기 제1 상품의 종류, 등급, 중량 및 가격 정보가 상기 제3 구역에 표시되도록 제어하는 단계; 및 상기 복수의 구역 각각에 상품들이 전부 담겨 있는 것으로 확인되면, 상기 선물 세트에 대한 총 가격이 상기 제3 구역에 표시되도록 제어하는 단계를 포함하는, 맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스 제공 방법이 제공된다.

상기 맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스 제공 방법은, 상기 제1 사용자 단말로부터 상품 구매를 통한 주문 요청이 수신되면, 주문 상품이 단품 또는 선물 세트인지 여부를 확인하는 단계; 상기 주문 상품이 단품으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 포장 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송하는 단계; 상기 주문 상품이 선물 세트로 확인되면, 상기 선물 세트에 담겨 있는 복수의 상품들 각각의 종류 및 주문량을 확인하는 단계; 상기 복수의 상품들 각각의 종류 별로 재고량을 확인하는 단계; 상기 복수의 상품들 각각의 주문량과 재고량을 비교하여, 재고량 보다 주문량이 더 많은 재고 부족 상품이 있는지 여부를 확인하는 단계; 상기 재고 부족 상품이 없는 것으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 포장 요청 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계; 상기 재고 부족 상품이 있는 것으로 확인되면, 상기 재고 부족 상품의 수가 미리 설정된 제1 기준치 보다 낮은지 여부를 확인하는 단계; 상기 재고 부족 상품의 수가 상기 제1 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 포장 대기 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계; 상기 재고 부족 상품의 수가 상기 제1 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 재고 부족 상품의 수가 미리 설정된 제2 기준치 보다 낮은지 여부를 확인하는 단계; 상기 재고 부족 상품의 수가 상기 제2 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 재고 확보 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계; 및 상기 재고 부족 상품의 수가 상기 제2 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 취소 요청 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스 제공 방법은, 상기 제1 사용자 단말로부터 제1 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신하는 단계; 제2 사용자 단말로부터 제2 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신하는 단계; 제3 사용자 단말로부터 제3 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신하는 단계; 상기 제1 선물 세트와 상기 제2 선물 세트를 비교하여, 제1 중복 상품을 확인하는 단계; 상기 제1 선물 세트와 상기 제3 선물 세트를 비교하여, 제2 중복 상품을 확인하는 단계; 상기 제1 중복 상품의 수가 상기 제2 중복 상품의 수 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 제1 선물 세트, 상기 제2 선물 세트 및 상기 제3 선물 세트 순으로 선물 세트의 포장 순서를 설정하는 단계; 상기 제2 중복 상품의 수가 상기 제1 중복 상품의 수 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 제1 선물 세트, 상기 제3 선물 세트 및 상기 제2 선물 세트 순으로 선물 세트의 포장 순서를 설정하는 단계; 및 상기 선물 세트의 포장 순서가 설정되면, 상기 선물 세트의 포장 순서에 대한 알림 메시지를 관리자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스 제공 방법은, 상기 제1 구역에 상기 제1 상품이 담긴 것으로 확인되면, 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 기초로, 상기 제1 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들을 확인하고, 상품의 종류 별로 상기 제1 상품과 함께 담겨진 횟수인 제1 담긴 횟수를 확인하는 단계; 상기 제1 담긴 횟수가 가장 많은 것으로 확인된 제2 상품의 이미지가 상기 선물 세트의 박스 내에서 제2 구역에 추천 상품으로 표시되고, 상기 제1 담긴 횟수가 상기 제2 상품 다음으로 많은 것으로 확인된 제3 상품의 이미지가 상기 선물 세트의 박스 내에서 제3 구역에 추천 상품으로 표시되고, 상기 제1 담긴 횟수가 상기 제3 상품 다음으로 많은 것으로 확인된 제4 상품의 이미지가 상기 선물 세트의 박스 내에서 제4 구역에 추천 상품으로 표시되도록 제어하는 단계; 상기 제2 구역에 상기 제2 상품이 담긴 것으로 확인되면, 상기 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 기초로, 상기 제1 상품 및 상기 제2 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들의 종류를 확인하고, 상품의 종류 별로 상기 제1 상품 및 상기 제2 상품과 함께 담겨진 횟수인 제2 담긴 횟수를 확인하는 단계; 상기 제2 담긴 횟수가 가장 많은 것으로 확인된 제3 상품의 이미지가 상기 제3 구역에 추천 상품으로 표시되고, 상기 제2 담긴 횟수가 상기 제3 상품 다음으로 많은 것으로 확인된 제4 상품의 이미지가 상기 제4 구역에 추천 상품으로 표시되도록 제어하는 단계; 상기 제3 구역에 상기 제3 상품이 담긴 것으로 확인되면, 상기 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 기초로, 상기 제1 상품, 상기 제2 상품 및 상기 제3 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들을 확인하고, 상품의 종류 별로 상기 제1 상품, 상기 제2 상품 및 상기 제3 상품과 함께 담겨진 횟수인 제3 담긴 횟수를 확인하는 단계; 및 상기 제3 담긴 횟수가 가장 많은 것으로 확인된 제4 상품의 이미지가 상기 제4 구역에 추천 상품으로 표시되도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.

맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스 제공 방법은, 라이다를 통해 상기 제1 상품의 표면에 대한 3D 데이터를 획득하고, 카메라를 통해 상기 제1 상품의 표면에 대한 2D 데이터를 획득하는 단계; 상기 2D 데이터와 상기 3D 데이터의 합집합 영역을 분리하여, 상기 2D 데이터 및 상기 3D 데이터를 병합한 제1 데이터를 추출하는 단계; 상기 제1 데이터를 인코딩 하여 제1 입력 신호를 생성하는 단계; 상기 제1 입력 신호를 제1 인공 신경망에 입력하고, 상기 제1 인공 신경망의 입력의 결과에 기초하여, 제1 출력 신호를 획득하는 단계; 상기 제1 출력 신호에 기초하여, 상기 제1 상품의 표면에 대한 제1 분류 결과를 생성하는 단계; 상기 제1 데이터를 분석하여 상기 제1 상품의 표면에 발생한 균열을 검출하는 단계; 상기 제1 상품의 표면에 발생한 균열을 영역별로 확인하여, 미리 설정된 제1 설정값 미만으로 균열이 검출된 정상 영역과 상기 제1 설정값 이상으로 균열이 검출된 손상 영역을 구분하는 단계; 상기 제1 데이터에서 상기 손상 영역을 삭제한 제2 데이터를 추출하는 단계; 상기 제2 데이터를 인코딩 하여 제2 입력 신호를 생성하는 단계; 상기 제2 입력 신호를 제2 인공 신경망에 입력하고, 상기 제2 인공 신경망의 입력의 결과에 기초하여, 제2 출력 신호를 획득하는 단계; 상기 제2 출력 신호에 기초하여, 상기 제1 상품의 표면에 대한 제2 분류 결과를 생성하는 단계; 및 상기 제1 분류 결과 및 상기 제2 분류 결과가 동일한 경우, 상기 제1 분류 결과 및 상기 제2 분류 결과 중 어느 하나를 상기 제1 상품의 표면에 대한 최종 분류 결과로 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 맞춤형 육류 세트 주문 서비스 및 이를 위한 유저 인터페이스를 제공하여, 사용자의 자유로운 선택을 통해 육류를 맞춤형 선물 세트로 구성하여 구매할 수 있도록 함으로써, 맞춤형 육류 세트의 주문을 통해 사용자 만족도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

한편, 실시예들에 따른 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 맞춤형 육류 세트 주문 서비스를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 맞춤형 육류 세트 주문 서비스를 위해 제공되는 유저 인터페이스를 도시한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 단품 및 선물 세트에 대한 주문 내역을 처리하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 재고 부족 상품의 수에 따라 주문 내역을 처리하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 일실시예에 따른 선물 세트의 포장 순서를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 일실시예에 따른 선물 세트를 구성하는 상품을 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 일실시예에 따른 상품의 표면을 분류하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 일실시예에 따른 인공 신경망을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일실시예에 따른 인공 신경망을 학습하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 복수의 사용자 단말(10) 및 장치(20)를 포함할 수 있다.

먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.

복수의 사용자 단말(10) 각각은 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다. 바람직하게, 도 1과 같이, 제1 사용자 단말(11), 제2 사용자 단말(12), 제3 사용자 단말(13) 등은 스마트폰일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다. 복수의 사용자 단말(10) 각각은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 복수의 사용자 단말(10)은 장치(20)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

복수의 사용자 단말(10) 각각은 장치(20)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 운영하는 웹 페이지에 접속되거나, 장치(20)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 개발·배포한 애플리케이션이 설치될 수 있다. 복수의 사용자 단말(10) 각각은 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 장치(20)와 연동될 수 있다.

복수의 사용자 단말(10) 각각은 장치(20)에서 제공하는 웹 페이지, 애플리케이션을 등을 통해 장치(20)로 접속할 수 있다.

장치(20)는 장치(20)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버일수도 있고, 클라우드 서버일 수도 있고, 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 장치(20)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 장치(20)는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공 신경망을 구비할 수 있다. 장치(20)는 복수의 사용자 단말(10)과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

한편, 설명의 편의를 위해 도 1에서는 복수의 사용자 단말(10) 중 제1 사용자 단말(11), 제2 사용자 단말(12) 및 제3 사용자 단말(13)만을 도시하였으나, 단말들의 수는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 장치(20)의 처리 용량이 허용하는 한, 단말들의 수는 특별한 제한이 없다.

장치(20)는 육류를 구매하기 위한 주문 사이트를 제공할 수 있으며, 해당 사이트를 통해 주문된 육류가 사용자에게 배송되도록 처리할 수 있다.

장치(20)는 맞춤형 육류 세트의 주문 서비스를 제공할 수 있으며, 이를 위해 육류를 선물 세트로 구성하거나 시각화하는 유저 인터페이스를 제공할 수 있다. 이와 관련하여, 도 2 및 도 3을 참조하여 자세히 설명하기로 한다.

도 2는 일실시예에 따른 맞춤형 육류 세트 주문 서비스를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이고, 도 3은 일실시예에 따른 맞춤형 육류 세트 주문 서비스를 위해 제공되는 유저 인터페이스를 도시한 도면이다.

먼저, 복수의 사용자 단말(10) 중 어느 하나인 제1 사용자 단말(11)이 장치(20)에서 제공하는 육류 세트 주문 사이트에 접속하면, 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 장치(20)는 맞춤형 선물 세트를 신청하기 위한 맞춤형 선물 세트 신청 페이지를 제1 사용자 단말(11)로 제공하여, 제1 사용자 단말(11)에서 맞춤형 선물 세트 신청 페이지가 표시되도록 제어할 수 있다.

맞춤형 선물 세트 신청 페이지 내에서 맞춤형 선물 세트 신청하기 버튼이 선택되면, S201 단계에서, 장치(20)는 제1 사용자 단말(11)로부터 맞춤형 선물 세트 신청에 대한 요청을 수신할 수 있다.

맞춤형 선물 세트 신청에 대한 요청이 수신되면, S202 단계에서, 장치(20)는 맞춤형 선물 세트를 주문하기 위한 맞춤형 선물 세트 주문 페이지를 제1 사용자 단말(11)로 제공할 수 있다.

구체적으로, 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이, 장치(20)는 제1 영역(100), 제2 영역(200) 및 제3 영역(300)으로 구성된 맞춤형 선물 세트 주문 페이지를 제1 사용자 단말(11)로 제공하여, 제1 사용자 단말(11)에서 맞춤형 선물 세트 주문 페이지가 표시되도록 제어할 수 있다.

제1 영역(100)은 복수의 구역으로 구분된 선물 세트의 박스가 표시되는 영역으로, 제1 영역(100)에 표시되는 복수의 구역은 선물 세트를 구성하는 상품의 수에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 선물 세트가 4개의 상품으로 구성되는 경우, 제1 영역(100)은 4개의 구역인 제1 구역(110), 제2 구역(120), 제3 구역(130) 및 제4 구역(140)으로 구분될 수 있다.

제2 영역(200)은 제1 영역(100)에 표시된 선물 세트의 박스에 담길 상품들이 표시되는 영역으로, 육류 상품에 대한 이미지, 등급, 가격 등이 종류 별로 표시될 수 있다. 예를 들어, 제2 영역(200)에는 한우 부채, 한우 업진, 한우 사태, 한우 등심, 한우 안심, 한우 양지, 한우 채끝, 한우 불고기, 한우 치마, 흑돼지 목살, 흑돼지 삼겹살 등에 대한 각각의 이미지, 등급, 가격 등에 대한 정보가 표시될 수 있다.

제3 영역(300)는 선물 세트의 박스에 담긴 상품들에 대한 가격이 표시되는 영역으로, 제1 영역(100)에 상품이 담긴 것으로 확인되면, 담긴 상품에 대한 가격이 표시될 수 있다.

제2 영역(200)에 표시된 상품들 중 어느 하나인 제1 상품이 선택되면, 도 3의 (c)에 도시된 바와 같이, 장치(20)는 제1 상품에 대한 등급 및 중량을 선택하기 위한 메뉴창(210)이 맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에서 표시되도록 제어할 수 있다.

메뉴창(210)을 통해 제1 상품에 대한 등급 및 중량이 선택되면, S203 단계에서, 장치(20)는 선물 세트에 담을 제1 상품에 대한 등급 및 중량의 선택 정보를 제1 사용자 단말(11)로부터 수신할 수 있다.

제1 상품에 대한 등급 및 중량이 선택되면, S204 단계에서, 장치(20)는 제1 상품에 대응하는 객체가 맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에서 표시되도록 제어할 수 있다.

구체적으로, 도 3의 (d)에 도시된 바와 같이, 장치(20)는 제1 상품의 이미지, 종류, 등급, 중량 및 가격 정보를 포함하는 제1 객체(1000)가 맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에 표시되도록 제어할 수 있다.

예를 들어, 한우 부채 1등급 500g이 선택되면, 장치(20)는 한우 부채에 대한 이미지, 한우 부채, 1등급, 500g, 54695원 등이 정보를 포함하는 제1 객체(1000)가 맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에서 표시될 수 있다.

맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에서 제1 객체(1000)가 표시될 때, 제1 객체(1000)는 제1 영역(100)에 표시될 수 없으며, 제1 영역(100)을 제외한 나머지 위치에서 표시될 수 있다.

S205 단계에서, 장치(20)는 제1 객체(1000)가 제1 영역(100)에 표시된 선물 세트의 박스 내에서 빈 구역으로 드래그를 통해 이동하였는지 여부를 확인할 수 있다.

예를 들어, 제1 영역(100) 내에 있는 복수의 구역 중 상품이 담기지 않은 빈 구역으로 제1 구역(110), 제2 구역(120), 제3 구역(130) 및 제4 구역(140)이 있는 경우, 장치(20)는 제1 객체(1000)가 제1 구역(110), 제2 구역(120), 제3 구역(130) 및 제4 구역(140) 중 제1 구역(110)이 표시된 위치로 제1 객체(1000)가 드래그를 통해 이동하면, 장치(20)는 제1 객체(1000)가 드래그를 통해 제1 구역(110)으로 이동한 것을 확인할 수 있다.

S206 단계에서, 장치(20)는 빈 구역으로 제1 객체(1000)가 이동한 것으로 확인되면, 제1 객체(1000)에 대응하는 제1 상품이 빈 구역에 담긴 것으로 확인할 수 있다.

예를 들어, 제1 객체(1000)가 제1 구역(110)으로 드래그를 통해 이동되면, 장치(20)는 제1 상품을 선물 세트로 구성하기 위해, 제1 상품이 제1 구역(110)에 담긴 것으로 확인할 수 있다.

제1 상품이 제1 구역(110)에 담긴 것으로 확인되면, 도 3의 (e)에 도시된 바와 같이, 장치(20)는 제1 상품의 이미지가 제1 구역(110)에 표시되고, 제1 상품의 종류, 등급, 중량 및 가격 정보가 제3 구역(130)에 표시되도록 제어할 수 있다.

S207 단계에서, 장치(20)는 제1 영역(100)에 있는 복수의 구역 각각에 상품들이 담겨져 있는지 파악하여, 빈 구역 없이 상품들이 전부 담겨 있는지 여부를 확인할 수 있다.

S207 단계에서 빈 구역이 하나라도 있는 것으로 확인되면, S203 단계로 되돌아가, 장치(20)는 선물 세트의 빈 구역에 담을 상품에 대한 등급 및 중량의 선택 정보를 제1 사용자 단말(11)로부터 수신할 수 있다.

S207 단계에서 빈 구역이 하나도 없이 복수의 구역 각각에 상품들이 전부 담겨 있는 것으로 확인되면, S208 단계에서, 장치(20)는 선물 세트에 대한 총 가격이 제3 구역(130)에 표시되도록 제어할 수 있다.

구체적으로, 도 3의 (f)에 도시된 바와 같이, 제1 구역(110)에 제1 상품이 담기고, 제2 구역(120)에 제2 상품이 담기고, 제3 구역(130)에 제3 상품이 담기고, 제4 구역(140)에 제4 상품이 담긴 것으로 확인되면, 제1 상품, 제2 상품, 제3 상품 및 제4 상품 각각에 대한 가격이 제3 구역(130)에 표시될 수 있으며, 선물 세트의 박스에 빈 구역이 없는 것으로 확인되면, 제1 상품, 제2 상품, 제3 상품 및 제4 상품을 통해 선물 세트의 구성이 완료된 것으로 파악하여, 제1 상품, 제2 상품, 제3 상품 및 제4 상품 각각에 대한 가격을 합산하여, 선물 세트에 대한 총 가격이 제3 구역(130)에 표시될 수 있다.

장치(20)는 선물 세트의 박스에 빈 구역이 없어 선물 세트의 구성이 완료된 것으로 확인되면, 구매하기 버튼과 장바구니 버튼이 활성화되어 맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에서 표시되도록 제어할 수 있다.

도 4는 일실시예에 따른 단품 및 선물 세트에 대한 주문 내역을 처리하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

도 4를 참조하면, 먼저 S401 단계에서, 장치(20)는 상품 구매를 통한 주문 요청을 수신할 수 있다.

예를 들어, 제1 사용자 단말(11)에서 구매하고자 하는 상품에 대한 결제를 완료하면, 장치(20)는 결제 완료된 상품이 주문된 것으로 파악하여, 제1 사용자 단말(11)로부터 결제 완료된 상품에 대한 주문 요청을 수신할 수 있다.

S402 단계에서, 장치(20)는 주문 요청을 통해 확인된 주문 상품이 단품인지 여부를 확인할 수 있다.

S402 단계에서 주문 상품이 단품으로 확인되면, S403 단계에서, 장치(20)는 주문 상품에 대한 포장 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다. 즉, 주문 상품이 선물 세트가 아닌 단품으로 확인되면, 해당 상품의 재고량이 부족하더라도, 입고되는 즉시 주문 내역을 처리하면 되기 때문에, 재고량 확인 과정 없이, 주문 상품에 대한 포장 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다.

S402 단계에서 주문 상품이 선물 세트로 확인되면, S404 단계에서, 장치(20)는 선물 세트에 담긴 상품들 각각의 종류를 확인할 수 있다.

S405 단계에서, 장치(20)는 제1 사용자 단말(11)로부터 수신된 주문 요청을 확인하여, 선물 세트에 담겨 있는 복수의 상품들 각각의 종류 별로 주문량을 확인할 수 있다.

S406 단계에서, 장치(20)는 선물 세트에 담겨 있는 복수의 상품들 각각의 종류 별로 재고량을 확인할 수 있다. 이를 위해, 장치(20)는 사이트를 통해 판매하는 상품들 각각에 대한 재고 정보를 데이터베이스에 저장하여 관리할 수 있으며, 상품의 입고 및 출고에 따라 변경되는 수량을 반영하여 재고 정보를 갱신할 수 있다.

S407 단계에서, 장치(20)는 복수의 상품들 각각의 주문량과 재고량을 비교하여, 주문량 보다 재고량이 더 많은 상품을 재고 확보 상품으로 분류하고, 재고량 보다 주문량이 더 많은 상품을 재고 부족 상품으로 분류할 수 있다.

S408 단계에서, 장치(20)는 선물 세트에 담겨 있는 복수의 상품들 중 재고 부족 상품으로 분류된 상품이 없는지 여부를 확인할 수 있다.

S408 단계에서 선물 세트 내에 재고 부족 상품이 없는 것으로 확인되면, S403 단계에서, 장치(20)는 주문 상품에 대한 포장 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다. 즉, 선물 세트를 구성하고 있는 복수의 상품들 각각에 대한 재고가 확인되어, 주문 상품에 대한 포장 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다.

S408 단계에서 선물 세트 내에 재고 부족 상품이 있는 것으로 확인되면, S409 단계에서, 장치(20)는 선물 세트를 구성하고 있는 복수의 상품들 중 재고 부족 상품으로 분류된 상품이 몇 개인지 파악하여, 재고 부족 상품의 수를 확인할 수 있다.

도 5는 일실시예에 따른 재고 부족 상품의 수에 따라 주문 내역을 처리하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

도 5를 참조하면, 먼저 S501 단계에서, 장치(20)는 주문 상품이 선물 세트로 확인되면, 선물 세트를 구성하고 있는 복수의 상품들 중 재고 부족 상품으로 분류된 상품이 몇 개인지 파악하여, 재고 부족 상품의 수를 확인할 수 있다.

S502 단계에서, 장치(20)는 재고 부족 상품의 수가 제1 기준치 보다 낮은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제1 기준치는 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.

S502 단계에서 재고 부족 상품의 수가 제1 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, S503 단계에서, 장치(20)는 주문 상품에 대한 포장 대기 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다.

예를 들어, 제1 기준치가 2로 설정되어 있는 경우, 장치(20)는 재고 부족 상품의 수가 1개로 확인되면, 주문 상품에 대한 포장 대기 알림 메시지를 관리자 단말로 전송하여, 재고 부족 상품이 일부 있으므로 포장하지 말고 대기할 것을 관리자에게 알려줄 수 있다.

S502 단계에서 재고 부족 상품의 수가 제1 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, S504 단계에서, 장치(20)는 재고 부족 상품의 수가 제2 기준치 보다 낮은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제2 기준치는 제1 기준치 보다 높은 값으로 설정될 수 있다.

S504 단계에서 재고 부족 상품의 수가 제2 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, S505 단계에서, 장치(20)는 주문 상품에 대한 재고 확보 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다.

예를 들어, 제1 기준치가 1로 설정되어 있고 제2 기준치가 3으로 설정되어 있는 경우, 장치(20)는 재고 부족 상품의 수가 2개로 확인되면, 주문 상품에 대한 재고 확보 알림 메시지를 관리자 단말로 전송하여, 재고 부족 상품이 여러 개 있으므로 재고 확보가 필요하다는 것을 관리자에게 알려줄 수 있다.

S504 단계에서 재고 부족 상품의 수가 제2 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, S506 단계에서, 장치(20)는 주문 상품에 대한 취소 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다.

예를 들어, 제2 기준치가 3으로 설정되어 있는 경우, 장치(20)는 재고 부족 상품의 수가 4개로 확인되면, 주문 상품에 대한 취소 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송하여, 재고 부족 상품이 너무 많아 주문 취소가 필요하다는 것을 관리자에게 알려줄 수 있다.

도 6은 일실시예에 따른 선물 세트의 포장 순서를 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

먼저, 장치(20)는 미리 설정된 기간(예를 들면, 1시간) 동안 복수의 사용자 단말(10)로부터 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신할 수 있다.

구체적으로, S601 단계에서, 장치(20)는 제1 사용자 단말(11)로부터 제1 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신할 수 있다.

S602 단계에서, 장치(20)는 제2 사용자 단말(12)로부터 제2 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신할 수 있다.

S603 단계에서, 장치(20)는 제3 사용자 단말(13)로부터 제3 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신할 수 있다.

S604 단계에서, 장치(20)는 제1 선물 세트와 제2 선물 세트를 비교하여, 제1 선물 세트를 구성하고 있는 상품들과 제2 선물 세트를 구성하고 있는 상품들 중 중복되는 상품인 제1 중복 상품이 몇 개 있는지 여부를 확인할 수 있다.

S605 단계에서, 장치(20)는 제1 선물 세트와 제3 선물 세트를 비교하여, 제1 선물 세트를 구성하고 있는 상품들과 제3 선물 세트를 구성하고 있는 상품들 중 중복되는 상품인 제2 중복 상품이 몇 개 있는지 여부를 확인할 수 있다.

S606 단계에서, 장치(20)는 제1 중복 상품의 수가 제2 중복 상품의 수 보다 많은지 여부를 확인할 수 있다.

S606 단계에서 제1 중복 상품의 수가 제2 중복 상품의 수 보다 많은 것으로 확인되면, S607 단계에서, 장치(20)는 제1 선물 세트, 제2 선물 세트 및 제3 선물 세트 순으로 선물 세트의 포장 순서를 설정할 수 있다.

S606 단계에서 제2 중복 상품의 수가 제1 중복 상품의 수 보다 많은 것으로 확인되면, S608 단계에서, 장치(20)는 제1 선물 세트, 제3 선물 세트 및 제2 선물 세트 순으로 선물 세트의 포장 순서를 설정할 수 있다.

즉, 장치(20)는 제1 선물 세트와 중복되는 상품이 더 많은 선물 세트를 나머지 선물 세트 보다 앞 순번으로 하여 포장 순서를 설정할 수 있다.

S609 단계에서, 장치(20)는 선물 세트의 포장 순서가 설정되면, 선물 세트의 포장 순서에 대한 알림 메시지를 관리자 단말로 전송할 수 있다.

도 7은 일실시예에 따른 선물 세트를 구성하는 상품을 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

도 7을 참조하면, 먼저, S701 단계에서, 장치(20)는 복수의 구역 중 제1 구역(110)에 제1 객체(1000)가 이동한 것으로 확인되면, 제1 객체(1000)에 대응하는 제1 상품이 제1 구역(110)에 담긴 것으로 확인할 수 있다.

S702 단계에서, 장치(20)는 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 기초로, 제1 상품과 선물 세트에 함께 담겨진 횟수인 제1 담긴 횟수를 상품의 종류 별로 확인할 수 있다.

구체적으로, 장치(20)는 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 데이터베이스에 저장하여 관리할 수 있으며, 미리 설정된 기간(예를 들면, 1달) 동안 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 확인하고, 선물 세트 주문 내역에서 제1 상품이 포함된 선물 세트 리스트를 확인하고, 선물 세트 리스트에서 제1 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들의 종류를 확인하고, 제1 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품의 종류 별로 제1 상품과 함께 담겨진 횟수인 제1 담긴 횟수를 확인할 수 있다.

표 1은 일실시예에 따른 제1 상품이 포함되어 구성된 선물 세트의 리스트를 나타낸 것이다.

선물 세트 주문 내역	제1 구역에 담겨진 상품	제2 구역에 담겨진 상품	제3 구역에 담겨진 상품	제4 구역에 담겨진 상품
제1 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제2 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제3 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제4 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제5 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제5 상품
제6 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제5 상품	제6 상품
제7 선물 세트	제1 상품	제5 상품	제7 상품	제8 상품
제8 선물 세트	제1 상품	제6 상품	제7 상품	제8 상품

표 1을 참조하면, 장치(20)는 제1 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들의 종류로 제2 상품, 제3 상품, 제4 상품, 제5 상품, 제6 상품, 제7 상품 및 제8 상품을 확인하고, 제2 상품의 제1 담긴 횟수를 6으로 확인하고, 제3 상품의 제1 담긴 횟수를 5로 확인하고, 제4 상품의 제1 담긴 횟수를 4로 확인하고, 제5 상품의 제1 담긴 횟수를 3으로 확인하고, 제6 상품의 제1 담긴 횟수를 2로 확인하고, 제7 상품의 제1 담긴 횟수를 2로 확인하고, 제8 상품의 제1 담긴 횟수를 2로 확인할 수 있다.

S703 단계에서, 장치(20)는 상품의 종류 별로 제1 담긴 횟수를 확인하여, 제1 담긴 횟수가 많은 순서대로 제2 구역(120), 제3 구역(130) 및 제4 구역(140)에 추천 상품으로 표시되도록 제어할 수 있다.

구체적으로, 상품의 종류 별로 제1 담긴 횟수를 확인한 결과, 제2 상품, 제3 상품, 제4 상품 순으로 제1 담긴 횟수가 많은 것으로 확인되면, 장치(20)는 제1 담긴 횟수가 가장 많은 것으로 확인된 제2 상품의 이미지가 선물 세트의 박스 내에서 제2 구역(120)에 추천 상품으로 표시되고, 제1 담긴 횟수가 제2 상품 다음으로 많은 것으로 확인된 제3 상품의 이미지가 선물 세트의 박스 내에서 제3 구역(130)에 추천 상품으로 표시되고, 제1 담긴 횟수가 제3 상품 다음으로 많은 것으로 확인된 제4 상품의 이미지가 선물 세트의 박스 내에서 제4 구역(140)에 추천 상품으로 표시되도록 제어할 수 있다.

즉, 제1 구역(110)에 제1 상품이 담긴 것으로 확인되면, 제1 상품과 함께 선물 세트에 담긴 횟수가 많은 순서대로, 제2 구역(120), 제3 구역(130) 및 제4 구역(140)에 추천 상품이 표시될 수 있다.

S704 단계에서, 장치(20)는 복수의 구역 중 제2 구역(120)에 제2 객체가 이동한 것으로 확인되면, 제2 객체에 대응하는 제2 상품이 제2 구역(120)에 담긴 것으로 확인할 수 있다. 이때, 제2 구역(120)에 제2 상품이 추천 상품으로 표시되어 있는 경우, 추천 상품이 선택되는 것만으로, 제2 상품이 제2 구역(120)에 담긴 것으로 확인될 수 있다.

S705 단계에서, 장치(20)는 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 기초로, 제1 상품 및 제2 상품과 선물 세트에 함께 담겨진 횟수인 제2 담긴 횟수를 상품의 종류 별로 확인할 수 있다.

구체적으로, 장치(20)는 사용자들의 선물 세트 주문 내역에서 제1 상품 및 제2 상품이 함께 포함된 선물 세트 리스트를 확인하고, 선물 세트 리스트에서 제1 상품 및 제2 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들의 종류를 확인하고, 제1 상품 및 제2 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품의 종류 별로 제1 상품 및 제2 상품과 함께 담겨진 횟수인 제2 담긴 횟수를 확인할 수 있다.

표 2는 일실시예에 따른 제1 상품 및 제2 상품이 포함되어 구성된 선물 세트의 리스트를 나타낸 것이다.

선물 세트 주문 내역	제1 구역에 담겨진 상품	제2 구역에 담겨진 상품	제3 구역에 담겨진 상품	제4 구역에 담겨진 상품
제1 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제2 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제3 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제4 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제5 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제5 상품
제6 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제5 상품	제6 상품

표 2를 참조하면, 장치(20)는 제1 상품 및 제2 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들의 종류로 제3 상품, 제4 상품, 제5 상품 및 제6 상품을 확인하고, 제3 상품의 제2 담긴 횟수를 5로 확인하고, 제4 상품의 제2 담긴 횟수를 4로 확인하고, 제5 상품의 제2 담긴 횟수를 2로 확인하고, 제6 상품의 제2 담긴 횟수를 1로 확인할 수 있다.

S706 단계에서, 장치(20)는 상품의 종류 별로 제2 담긴 횟수를 확인하여, 제2 담긴 횟수가 많은 순서대로 제3 구역(130) 및 제4 구역(140)에 추천 상품으로 표시되도록 제어할 수 있다.

구체적으로, 상품의 종류 별로 제2 담긴 횟수를 확인한 결과, 제3 상품, 제4 상품 순으로 제2 담긴 횟수가 많은 것으로 확인되면, 장치(20)는 제2 담긴 횟수가 가장 많은 것으로 확인된 제3 상품의 이미지가 제3 구역(130)에 추천 상품으로 표시되고, 제2 담긴 횟수가 제3 상품 다음으로 많은 것으로 확인된 제4 상품의 이미지가 제4 구역(140)에 추천 상품으로 표시되도록 제어할 수 있다.

즉, 제1 구역(110)에 제1 상품이 담기고 제2 구역(120)에 제2 상품이 담긴 것으로 확인되면, 제1 상품 및 제2 상품과 함께 선물 세트에 담긴 횟수가 많은 순서대로, 제3 구역(130) 및 제4 구역(140)에 추천 상품이 표시될 수 있다.

S707 단계에서, 장치(20)는 복수의 구역 중 제3 구역(130)에 제3 객체가 이동한 것으로 확인되면, 제3 객체에 대응하는 제3 상품이 제3 구역(130)에 담긴 것으로 확인할 수 있다. 이때, 제3 구역(130)에 제3 상품이 추천 상품으로 표시되어 있는 경우, 추천 상품이 선택되는 것만으로, 제3 상품이 제3 구역(130)에 담긴 것으로 확인될 수 있다.

S708 단계에서, 장치(20)는 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 기초로, 제1 상품, 제2 상품 및 제3 상품과 선물 세트에 함께 담겨진 횟수인 제3 담긴 횟수를 상품의 종류 별로 확인할 수 있다.

구체적으로, 장치(20)는 사용자들의 선물 세트 주문 내역에서 제1 상품, 제2 상품 및 제3 상품이 함께 포함된 선물 세트 리스트를 확인하고, 선물 세트 리스트에서 제1 상품, 제2 상품 및 제3 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들의 종류를 확인하고, 제1 상품, 제2 상품 및 제3 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품의 종류 별로, 제1 상품, 제2 상품 및 제3 상품과 함께 담겨진 횟수인 제3 담긴 횟수를 확인할 수 있다.

표 3은 일실시예에 따른 제1 상품, 제2 상품 및 제3 상품이 포함되어 구성된 선물 세트의 리스트를 나타낸 것이다.

선물 세트 주문 내역	제1 구역에 담겨진 상품	제2 구역에 담겨진 상품	제3 구역에 담겨진 상품	제4 구역에 담겨진 상품
제1 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제2 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제3 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제4 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제4 상품
제5 선물 세트	제1 상품	제2 상품	제3 상품	제5 상품

표 3을 참조하면, 장치(20)는 제1 상품, 제2 상품 및 제3 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들의 종류로 제4 상품 및 제5 상품을 확인하고, 제4 상품의 제3 담긴 횟수를 4로 확인하고, 제5 상품의 제3 담긴 횟수를 1로 확인할 수 있다.

S709 단계에서, 장치(20)는 상품의 종류 별로 제3 담긴 횟수를 확인하여, 제3 담긴 횟수가 가장 많은 것으로 확인된 제4 상품이 제4 구역(140)에 추천 상품으로 표시되도록 제어할 수 있다.

즉, 제1 구역(110)에 제1 상품이 담기고 제2 구역(120)에 제2 상품이 담기고 제3 구역(130)에 제3 상품이 담긴 것으로 확인되면, 제1 상품, 제2 상품 및 제3 상품과 함께 선물 세트에 담긴 횟수가 가장 많은 제4 상품이 제4 구역(140)에 추천 상품으로 표시될 수 있다.

도 8은 일실시예에 따른 상품의 표면을 분류하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

도 8을 참조하면, 먼저 S801 단계에서, 장치(20)는 라이다를 통해 제1 상품의 표면에 대한 3D 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 3D 데이터는 제1 상품의 표면에 대한 3D 이미지이다. 이를 위해, 장치(20)는 라이다가 장착된 기기와 유무선을 통해 연결될 수 있다.

S802 단계에서, 장치(20)는 카메라를 통해 제1 상품의 표면에 대한 2D 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 2D 데이터는 제1 상품의 표면에 대한 2D 이미지이다. 이를 위해, 장치(20)는 카메라가 장착된 기기와 유무선을 통해 연결될 수 있다.

S803 단계에서, 장치(20)는 2D 데이터와 3D 데이터의 합집합 영역을 분리하여, 2D 데이터 및 3D 데이터를 병합한 제1 데이터를 추출할 수 있다.

구체적으로, 장치(20)는 2D 데이터와 3D 데이터를 비교하여, 서로 중복되는 합집합 영역을 파악할 수 있으며, 2D 데이터에서 합집합 영역을 분리하고 3D 데이터에서 합집합 영역을 분리하여, 분리된 합집합 영역을 병합하여 제1 데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 제1 데이터는 4채널로 구성될 수 있으며, 3채널은 RGB 값을 나타내는 2D 데이터이고, 1채널은 3D 깊이 값을 나타내는 데이터일 수 있다.

장치(20)는 제1 데이터를 인코딩하여 제1 입력 신호를 생성할 수 있다.

구체적으로, 장치(20)는 제1 데이터의 픽셀을 색 정보로 인코딩하여 제1 입력 신호를 생성할 수 있다. 색 정보는 RGB 색상 정보, 명도 정보, 채도 정보, 깊이 정보를 포함할 수 있으나, 이에 국한하지 않는다. 장치(20)는 색 정보를 수치화된 값으로 환산할 수 있으며, 이 값을 포함한 데이터 시트 형태로 제1 데이터를 인코딩할 수 있다.

장치(20)는 제1 입력 신호를 장치(20) 내 미리 학습된 제1 인공 신경망에 입력할 수 있다.

일실시예에 따른 제1 인공 신경망은 특징 추출 신경망과 분류 신경망으로 구성되어 있으며 특징 추출 신경망은 입력 신호를 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 차례로 쌓아 진행한다. 컨볼루션 계층은 컨볼루션 연산, 컨볼루션 필터 및 활성함수를 포함하고 있다. 컨볼루션 필터의 계산은 대상 입력의 행렬 크기에 따라 조절되나 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 활성 함수는 일반적으로 ReLU 함수, 시그모이드 함수, 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 풀링 계층은 입력의 행렬 크기를 줄이는 역할을 하는 계층으로, 특정 영역의 픽셀을 묶어 대표값을 추출하는 방식을 사용한다. 풀링 계층의 연산에는 일반적으로 평균값이나 최대값을 많이 사용하나 이에 한정하지 않는다. 해당 연산은 정방 행렬을 사용하여 진행되는데, 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 컨볼루션 계층과 풀링 계층은 해당 입력이 차이를 유지한 상태에서 충분히 작아질 때까지 번갈아 반복 진행된다.

일실시예에 따르면, 분류 신경망은 히든 레이어와 출력 레이어를 가지고 있다. 제1 상품의 표면의 거칠기 단계를 분류를 위한 제1 인공 신경망의 분류 신경망은 5층 이하의 히든 레이어로 구성되며, 총 50개 이하의 히든 레이어 노드를 포함할 수 있다. 히든 레이어의 활성함수는 ReLU 함수, 시그모이드 함수 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 분류 신경망의 출력 레이어 노드는 총 1개이며, 제1 상품의 표면의 분류에 대한 출력값을 출력 레이어 노드에 출력할 수 있다. 제1 인공 신경망에 대한 자세한 설명은 도 9를 참조하여 후술한다.

장치(20)는 제1 인공 신경망의 입력의 결과에 기초하여, 제1 출력 신호를 획득할 수 있다.

S804 단계에서, 장치(20)는 제1 출력 신호에 기초하여, 제1 상품의 표면에 대한 제1 분류 결과를 생성할 수 있다. 여기서, 제1 분류 결과는 제1 상품의 표면이 어느 단계로 분류되는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 장치(20)는 제1 출력 신호의 출력값을 확인한 결과, 출력값이 1인 경우, 제1 상품의 표면이 1단계에 해당하는 것으로 제1 분류 결과를 생성하고, 출력값이 2인 경우, 제1 상품의 표면이 2단계에 해당하는 것으로 제1 분류 결과를 생성할 수 있다. 단계가 올라갈수록 제1 상품의 표면이 더 거칠어진다는 것을 파악할 수 있다.

S805 단계에서, 장치(20)는 제1 데이터를 분석하여 제1 상품의 표면에 발생한 균열을 검출할 수 있다. 균열 검출 시에는 이미지 분석을 통해 일정 크기 이상으로 확인된 부분만 제1 상품의 표면에 발생한 균열로 검출할 수 있다.

S806 단계에서, 장치(20)는 제1 상품의 표면에 발생한 균열을 영역별로 확인하여, 정상 영역과 손상 영역을 구분할 수 있다.

구체적으로, 장치(20)는 제1 데이터를 제1 영역, 제2 영역 등의 복수의 영역으로 구분하여, 각각의 영역 별로 균열이 몇 개씩 검출되었는지 확인할 수 있으며, 제1 설정값 미만으로 균열이 검출된 영역을 정상 영역으로 구분하고, 제1 설정값 이상으로 균열이 검출된 영역을 손상 영역으로 구분할 수 있다. 이때, 제1 설정값은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.

S807 단계에서, 장치(20)는 제1 데이터에서 손상 영역을 삭제한 제2 데이터를 추출할 수 있다.

예를 들어, 제1 데이터에 있는 이미지가 제1 영역, 제2 영역 및 제3 영역으로 구성되어 있는데, 제1 영역은 손상 영역으로 구분되고, 제2 영역 및 제3 영역은 정상 영역으로 구분된 경우, 장치(20)는 제2 영역 및 제3 영역만 포함된 이미지를 제2 데이터로 추출할 수 있다.

장치(20)는 제2 데이터를 인코딩하여 제2 입력 신호를 생성할 수 있다.

구체적으로, 장치(20)는 제2 데이터의 픽셀을 색 정보로 인코딩하여 제2 입력 신호를 생성할 수 있다. 색 정보는 RGB 색상 정보, 명도 정보, 채도 정보, 깊이 정보를 포함할 수 있으나, 이에 국한하지 않는다. 장치(20)는 색 정보를 수치화된 값으로 환산할 수 있으며, 이 값을 포함한 데이터 시트 형태로 제2 데이터를 인코딩할 수 있다.

장치(20)는 제2 입력 신호를 장치(20) 내 미리 학습된 제2 인공 신경망에 입력할 수 있다.

일실시예에 따른 제2 인공 신경망은 특징 추출 신경망과 분류 신경망으로 구성되어 있으며 특징 추출 신경망은 입력 신호를 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 차례로 쌓아 진행한다. 컨볼루션 계층은 컨볼루션 연산, 컨볼루션 필터 및 활성함수를 포함하고 있다. 컨볼루션 필터의 계산은 대상 입력의 행렬 크기에 따라 조절되나 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 활성 함수는 일반적으로 ReLU 함수, 시그모이드 함수, 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 풀링 계층은 입력의 행렬 크기를 줄이는 역할을 하는 계층으로, 특정 영역의 픽셀을 묶어 대표값을 추출하는 방식을 사용한다. 풀링 계층의 연산에는 일반적으로 평균값이나 최대값을 많이 사용하나 이에 한정하지 않는다. 해당 연산은 정방 행렬을 사용하여 진행되는데, 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 컨볼루션 계층과 풀링 계층은 해당 입력이 차이를 유지한 상태에서 충분히 작아질 때까지 번갈아 반복 진행된다.

일실시예에 따르면, 분류 신경망은 히든 레이어와 출력 레이어를 가지고 있다. 제1 상품의 표면의 거칠기 단계를 분류를 위한 제2 인공 신경망의 분류 신경망은 5층 이하의 히든 레이어로 구성되며, 총 50개 이하의 히든 레이어 노드를 포함할 수 있다. 히든 레이어의 활성함수는 ReLU 함수, 시그모이드 함수 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 분류 신경망의 출력 레이어 노드는 총 1개이며, 제1 상품의 표면의 분류에 대한 출력값을 출력 레이어 노드에 출력할 수 있다. 제2 인공 신경망에 대한 자세한 설명은 도 9를 참조하여 후술한다.

장치(20)는 제2 인공 신경망의 입력의 결과에 기초하여, 제2 출력 신호를 획득할 수 있다.

S808 단계에서, 장치(20)는 제2 출력 신호에 기초하여, 제1 상품의 표면에 대한 제2 분류 결과를 생성할 수 있다. 여기서, 제2 분류 결과는 제1 상품의 표면이 어느 단계로 분류되는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 장치(20)는 제2 출력 신호의 출력값을 확인한 결과, 출력값이 1인 경우, 제1 상품의 표면이 1단계에 해당하는 것으로 제2 분류 결과를 생성하고, 출력값이 2인 경우, 제1 상품의 표면이 2단계에 해당하는 것으로 제2 분류 결과를 생성할 수 있다.

S809 단계에서, 장치(20)는 제1 분류 결과 및 제2 분류 결과를 기초로, 제1 상품의 표면에 대한 최종 분류 결과를 설정할 수 있다.

구체적으로, 제1 분류 결과 및 제2 분류 결과가 동일한 경우, 장치(20)는 제1 분류 결과 및 제2 분류 결과 중 어느 하나를 제1 상품의 표면에 대한 최종 분류 결과로 설정할 수 있다.

도 9는 일실시예에 따른 인공 신경망을 설명하기 위한 도면이다.

일실시예에 따른 인공 신경망(900)은 제1 인공 신경망 및 제2 인공 신경망 중 어느 하나일 수 있다. 제1 인공 신경망인 경우, 제1 데이터의 인코딩에 의해 생성된 제1 입력 신호를 입력으로 하여, 제1 상품의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지에 대한 정보를 출력으로 할 수 있다. 제2 인공 신경망인 경우, 제2 데이터의 인코딩에 의해 생성된 제2 입력 신호를 입력으로 하여, 제1 상품의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지에 대한 정보를 출력으로 할 수 있다.

일실시예에 따른 인코딩은 이미지의 픽셀 별 색 정보를 수치화된 데이터 시트 형태로 저장하는 방식으로 이뤄질 수 있는데, 색 정보는 하나의 픽셀이 가지고 있는 RGB 색상, 명도 정보, 채도 정보, 깊이 정보를 포함할 수 있으나, 이에 국한하지 않는다.

일실시예에 따르면, 인공 신경망(900)은 특징 추출 신경망(910)과 분류 신경망(920)으로 구성되어 있으며, 특징 추출 신경망(910)은 이미지에서 제1 상품의 영역과 배경 영역을 분리하는 작업을 수행할 수 있으며, 분류 신경망(920)은 이미지 내에서 제1 상품의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지 여부를 파악하는 작업을 수행하도록 할 수 있다.

특징 추출 신경망(910)이 제1 상품의 영역과 배경 영역을 구분하는 방법은 이미지를 인코딩한 입력 신호의 데이터 시트로부터 색 정보의 각 값들의 변화가 한 픽셀을 포함하는 8개의 픽셀 중 6개 이상에서 30% 이상의 변화가 생긴 것으로 감지되는 픽셀들의 묶음을 제1 상품의 영역과 배경 영역의 경계로 삼을 수 있으나, 이에 국한하지 않는다.

특징 추출 신경망(910)은 입력 신호를 컨볼루션 계층과 풀링 계층을 차례로 쌓아 진행한다. 컨볼루션 계층은 컨볼루션 연산, 컨볼루션 필터 및 활성함수를 포함하고 있다. 컨볼루션 필터의 계산은 대상 입력의 행렬 크기에 따라 조절되나 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 활성 함수는 일반적으로 ReLU 함수, 시그모이드 함수, 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다. 풀링 계층은 입력의 행렬 크기를 줄이는 역할을 하는 계층으로, 특정 영역의 픽셀을 묶어 대표값을 추출하는 방식을 사용한다. 풀링 계층의 연산에는 일반적으로 평균값이나 최대값을 많이 사용하나 이에 한정하지 않는다. 해당 연산은 정방 행렬을 사용하여 진행되는데, 일반적으로 9X9 행렬을 사용한다. 컨볼루션 계층과 풀링 계층은 해당 입력이 차이를 유지한 상태에서 충분히 작아질 때까지 번갈아 반복 진행된다.

분류 신경망(920)은 특징 추출 신경망(910)을 통해 배경으로부터 구분된 제1 상품의 영역의 표면을 확인하고, 미리 정의된 거칠기 단계별 표면 상태와 유사한지 여부를 확인하여, 제1 상품의 영역의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지 여부를 파악할 수 있다. 거칠기 단계별 표면 상태와 비교하기 위해, 장치(20)의 데이터베이스에 저장된 정보들을 활용할 수 있다.

분류 신경망(920)은 히든 레이어와 출력 레이어를 가지고 있으며, 5층 이하의 히든 레이어로 구성되어, 총 50개 이하의 히든 레이어 노드를 포함하고, 히든 레이어의 활성함수는 ReLU 함수, 시그모이드 함수 및 tanh 함수 등을 사용하나 이에 한정하지 않는다.

분류 신경망(920)는 총 1개의 출력층 노드만 포함할 수 있다.

분류 신경망(920)의 출력은 제1 상품의 표면이 거칠기 단계 중 어느 단계로 분류되는지에 대한 출력값으로, 거칠기 단계 중 어느 단계에 해당하는지를 지시할 수 있다. 예를 들어, 출력값이 1인 경, 제1 상품의 표면이 1단계에 해당하는 것을 지시하고, 출력값이 2인 경우, 제1 상품의 표면이 2단계에 해당하는 것을 지시할 수 있다.

일실시예에 따르면, 인공 신경망(900)은 사용자가 인공 신경망(900)에 따른 출력의 문제점 발견 시 사용자에 의해 입력된 수정 정답에 의해 생성되는 제1 학습 신호를 전달받아 학습할 수 있다. 인공 신경망(900)에 따른 출력의 문제점은 제1 상품의 표면에 대해 거칠기 단계 중 다른 단계로 분류한 출력값을 출력한 경우를 의미할 수 있다.

일실시예에 따른 제1 학습 신호는 정답과 출력값의 오차를 바탕으로 만들어지며, 경우에 따라 델타를 이용하는 SGD나 배치 방식 혹은 역전파 알고리즘을 따르는 방식을 사용할 수 있다. 인공 신경망(900)은 제1 학습 신호에 의해 기존의 가중치를 수정해 학습을 수행하며, 경우에 따라 모멘텀을 사용할 수 있다. 오차의 계산에는 비용함수가 사용될 수 있는데, 비용함수로 Cross entropy 함수를 사용할 수 있다. 이하 도 10을 참조하여 인공 신경망(900)의 학습 내용이 후술된다.

도 10은 일실시예에 따른 인공 신경망을 학습하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

일실시예에 따르면, 학습 장치는 인공 신경망(900)을 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 장치(20)와 다른 별개의 주체일 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.

일실시예에 따르면, 인공 신경망(900)은 트레이닝 샘플들이 입력되는 입력 레이어와 트레이닝 출력들을 출력하는 출력 레이어를 포함하고, 트레이닝 출력들과 제1 레이블들 사이의 차이에 기초하여 학습될 수 있다. 여기서, 제1 레이블들은 거칠기 단계별로 등록되어 있는 대표 이미지에 기초하여 정의될 수 있다. 인공 신경망(900)은 복수의 노드들의 그룹으로 연결되어 있고, 연결된 노드들 사이의 가중치들과 노드들을 활성화시키는 활성화 함수에 의해 정의된다.

학습 장치는 GD(Gradient Decent) 기법 또는 SGD(Stochastic Gradient Descent) 기법을 이용하여 인공 신경망(900)을 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 인공 신경망(900)의 출력들 및 레이블들 의해 설계된 손실 함수를 이용할 수 있다.

학습 장치는 미리 정의된 손실 함수(loss function)을 이용하여 트레이닝 에러를 계산할 수 있다. 손실 함수는 레이블, 출력 및 파라미터를 입력 변수로 미리 정의될 수 있고, 여기서 파라미터는 인공 신경망(900) 내 가중치들에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수는 MSE(Mean Square Error) 형태, 엔트로피(entropy) 형태 등으로 설계될 수 있는데, 손실 함수가 설계되는 실시예에는 다양한 기법 또는 방식이 채용될 수 있다.

학습 장치는 역전파(backpropagation) 기법을 이용하여 트레이닝 에러에 영향을 주는 가중치들을 찾아낼 수 있다. 여기서, 가중치들은 인공 신경망(900) 내 노드들 사이의 관계들이다. 학습 장치는 역전파 기법을 통해 찾아낸 가중치들을 최적화시키기 위해 레이블들 및 출력들을 이용한 SGD 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 학습 장치는 레이블들, 출력들 및 가중치들에 기초하여 정의된 손실 함수의 가중치들을 SGD 기법을 이용하여 갱신할 수 있다.

일실시예에 따르면, 학습 장치는 장치(20)의 데이터베스로부터 레이블드 트레이닝 거칠기 단계별 대표 이미지들(1001)을 획득할 수 있다. 학습 장치는 거칠기 단계별 대표 이미지들(1001)에 각각 미리 레이블링된 정보를 획득할 수 있는데, 거칠기 단계별 대표 이미지들(1001)은 미리 분류된 거칠기 단계에 따라 레이블링될 수 있다.

일실시예에 따르면, 학습 장치는 900개의 레이블드 트레이닝 거칠기 단계별 대표 이미지들(1001)을 획득할 수 있으며, 레이블드 트레이닝 거칠기 단계별 대표 이미지들(1001)에 기초하여 제1 트레이닝 거칠기 단계별 벡터들(1002)을 생성할 수 있다. 제1 트레이닝 거칠기 단계별 벡터들(1002)을 추출하는데는 다양한 방식이 채용될 수 있다.

일실시예에 따르면, 학습 장치는 제1 트레이닝 거칠기 단계별 벡터들(1002)을 인공 신경망(900)에 적용하여 제1 트레이닝 출력들(1003)을 획득할 수 있다. 학습 장치는 제1 트레이닝 출력들(1003)과 제1 레이블들(1004)에 기초하여 인공 신경망(900)을 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 제1 트레이닝 출력들(1003)에 대응하는 트레이닝 에러들을 계산하고, 그 트레이닝 에러들을 최소화하기 위해 인공 신경망(900) 내 노드들의 연결 관계를 최적화하여 인공 신경망(900)을 학습시킬 수 있다.

한편, 일실시예에 따른 시스템은 서버; 사용자 단말들; 및 포장 육류 IoT 관리 장치를 포함할 수 있다. 서버; 사용자 단말들; 및 포장 육류 IoT 관리 장치는 네트워크에 연결되어 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.

시스템은 포장 육류의 이미지를 기반으로 포장 육류의 품질을 분류하고, 분류를 기초로, “As is 이미지”에 기반한 신선 식품(포장 육류)의 인터넷 실물 전시 판매를 제공할 수 있다. 구체적으로, 시스템은 2차 세절 포장된 한우를 전자상거래 할 때 IoT 기술을 이용하여 실제 팔 상품의 이미지를 자동으로 인터넷 쇼핑몰 상에 전시할 수 있다. 나아가, 시스템은 인공지능을 이용하여 등심의 정확한 부위별 정보와 적절하게 책정된 가격을 제공할 수 있다.

여기서, “As is 이미지”란, 온라인 및 인터넷 쇼핑에 있어서, 소비자가 실제로 배송 받게 될 상품 그대로의 이미지를 웹페이지 또는 어플리케이션에 게시하기 위한 상품의 실물 이미지를 의미한다. As is이미지는 일반 공산품이 아닌 포장 육류 등 신선 식품의 온라인 쇼핑에 있어서 소비자의 상품 선택폭을 넓히고, 정당한 상품을 선택할 권리를 보장할 수 있다.

서버는 서버를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버일수도 있고; 클라우드 서버일 수도 있고; 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 서버는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능; 저장/참조 기능; 입출력 기능; 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 서버는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공지능을 구비할 수 있다. 서버는 사용자 단말들과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

서버는 웹페이지 또는 어플리케이션과 연동될 수 있다. 웹페이지 또는 어플리케이션은 As is 이미지를 이용하여 실제로 판매되는 포장 육류를 디스플레이 할 수 있다. 회원 계정 또는 비회원 사용자는 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 As is 이미지에 대응하는 실제 포장 육류를 구매할 수 있다. 웹페이지 또는 어플리케이션은 As is 이미지로 판매되는 각각의 육류별, 부위별, 등급별 포장 육류의 품질 정보 및 이에 따른 가격을 표시할 수 있다.

사용자 단말들은 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다. 가령, 제1 사용자 단말(11)은 데스크탑일 수 있고; 제2 사용자 단말(12)은 노트북일 수 있고; 제3 사용자 단말(13)은 스마트폰일 수 있다. 사용자 단말들의 종류는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 사용자 단말들은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능; 저장/참조 기능; 입출력 기능; 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 사용자 단말들은 서버와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다. 사용자 단말들은 서버와 연동된 웹페이지에 접속되거나, 서버와 연동된 어플리케이션이 설치될 수 있다. 사용자 단말들은 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 서버와 데이터를 주고받을 수 있다.

계정들은 사용자 단말들에 로그인할 수 있다. 가령, 제1 사용자 계정은 제1 사용자 단말(11)에 로그인할 수 있고; 제2 사용자 계정은 제2 사용자 단말(12)에 로그인할 수 있고; 제3 사용자 계정은 제3 사용자 단말(13)에 로그인할 수 있다. 사용자 단말들에 로그인한 계정들은 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 서버와 데이터를 주고받을 수 있다. 각각의 계정은 서버에 저장된 각각의 사용자의 기본 정보 및 각각의 사용자의 포장 육류 구매 정보에 접근할 권한을 가진다.

포장 육류 IoT 관리 장치는 자동 물류 장치 및 촬영 장치를 포함할 수 있다. 포장 육류 IoT 관리 장치는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능; 저장/참조 기능; 입출력 기능; 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다.

자동 물류 장치는 포장 육류를 냉장 보관할 수 있다. 자동 물류 장치는 서버의 포장 육류 관리 정보와 공유될 수 있다. 자동 물류 장치에 보관된 포장 육류는 전자 디스플레이 또는 인쇄된 바코드 형식으로 관리 정보가 표시될 수 있다.

구체적으로, 자동 물류 장치는 육류별, 부위별, 등급별로 포장 육류가 분류·보관되어 있을 수 있다. 가령, 포장 육류가 한우라면, 한우의 구이 부위로는 등심, 채끝, 안심 등이 있을 수 있으며, 특수 부위는 부채, 치마, 업진 등으로 분류될 수 있다. 자동 물류 장치는 한우 부위별 포장 육류를 효율적으로 배치하고 보관할 수 있는 냉장 창고를 포함할 수 있다. 자동 물류 장치는 부위별 포장 육류를 냉장 창고의 부위별 보관대에 작업자가 위치시킬 때 작업자의 실수로 잘못된 위치에 놓인 포장 육류를 인식하고 알람을 울릴 수 있다. 자동 물류 장치는 포장 육류를 자동으로 빈 자리에 이동시키고 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 포장 육류의 결제가 이루어지면 자동으로 픽업 후 출하 구역으로 옮길 수 있다. 자동 물류 장치는 작업자가 결제된 포장 육류임을 구별하기 위한 출하서를 출력하는 장치를 포함할 수 있다.

촬영 장치 자동 물류 장치에 보관 중인 포장 육류의 상태를 촬영할 수 있다. 촬영 장치는 스탠딩 카메라 또는 스캐너 장치 등을 포함할 수 있다. 육류 도축·절단 시설에 대한 HACCP 인증 등의 문제로 인해 생산 중간 단계보다는 포장이 완료되어 실제 판매될 포장 육류를 이미지로 촬영하는 것이 위생성을 확보할 수 있다. 이때, 포장 육류는 포장에 쌓여 있으므로, 촬영 장치는 판매되는 고기의 전체적인 모습이 아닌, 판매되는 고기의 전면만을 촬영하게 된다. 포장 육류의 이미지는 서버로 전송되며, 서버는 포장 육류의 전면을 기초로, 알고리즘을 통해 포장 육류의 전반적인 품질을 분류할 수 있다. 촬영 장치는 조명을 최적화하고 반사광을 최소화한 상태에서 촬영이 이루어질 수 있다.

서버는 포장 육류 IoT 관리 장치의 자동 물류 장치와 연동하여, 포장 육류의 관리 정보를 기록할 수 있다. 서버는 포장 육류의 이미지를 기반으로 포장 육류의 품질을 분류하고, 분류를 기초로, “As is 이미지”에 기반한 신선 식품(포장 육류)의 인터넷 실물 전시 판매를 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 제공할 수 있다. 서버는 계정들의 기본 정보 및 구매 정보 등을 저장·참조하고, 인공지능을 이용하여 한우 등심 등 포장 육류의 정확한 품질 분류 정보 및 이를 기초로 산정된 가격을 제공할 수 있다.

한편, 단말 및 장치들의 수는 얼마든지 달라질 수 있다. 서버의 처리 용량이 허용하는 한, 단말 및 장치들의 수는 특별한 제한이 없다.

이하에서, 서버의 동작을 중심으로 실시예가 기술되며, 실시예들은 통신의 주체나 양상에 의해 제한되지 않고 다양한 응용예가 채용될 수 있다.

포장 육류 IoT 관리 장치는 관리 중인 각각의 포장 육류의 이미지를 촬영할 수 있다.

포장 육류 IoT 관리 장치는 촬영 장치를 통해 자동 물류 장치에 보관된 신선 식품들의 “As is 이미지”를 촬영할 수 있다. 구체적으로, 촬영 장치는 포장 완료되어 실제 판매될 포장 육류들을 촬영할 수 있다. 육류는 절단을 거친 한우 등심 등일 수 있다. 육류의 포장은 MAP방식 포장육을 기준으로 할 수 있다. 포장 육류 촬영 시 조명을 최적화하여 반사광을 최소화할 수 있다.

다음으로, 포장 육류 IoT 관리 장치는 서버로 각각의 포장 육류 이미지를 전송할 수 있다.

서버는 각각의 포장 육류 이미지를 획득하여, 포장 육류 이미지 및 포장 육류 관리 정보를 동기화할 수 있다. 포장 육류 IoT 관리 장치의 자동 물류 장치는 서버의 포장 육류 관리 정보를 공유할 수 있다. 자동 물류 장치에 보관된 포장 육류는 전자 디스플레이 또는 인쇄된 바코드 형식으로 관리 정보가 표시될 수 있다.

이어서, 서버는 각각의 포장 육류 이미지를 기초로, 각각의 포장 육류의 품질을 분류할 수 있다.

서버는 각각의 포장육류의 포장을 개봉하지 않은 상태에서의 포장 육류의 이미지를 기반으로 포장 육류 품질 분류를 수행할 수 있다. 이를 위해, 서버는 미리 정의된 방법에 의해 분석 대상 포장 육류가 절단된 도축 고기로부터 절단된 후에 절단된 포장 육류를 비교 대상 포장 육류로 정의할 수 있다. 이어서, 서버는 분석 대상 포장 육류가 포장된 상태에서의 전면이미지를 참조할 수 있다. 이어서, 서버는 비교 대상 포장 육류가 포장된 상태에서의 전면이미지를 참조할 수 있다. 이어서, 서버는 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지 및 비교 대상 포장 육류의 전면 이미지를 제2 인공지능에 적용하여, 분석 대상 포장 육류의 두께부위별 육질 정보를 추론할 수 있다. 이어서, 서버는 분석 대상 포장 육류의 두께부위별 육질 정보를 기초로, 분석 대상 포장 육류의 품질을 분류할 수 있다.

이어지는 순서로, 서버는 각각의 포장 육류의 품질 분류를 기초로, 각각의 포장 육류의 가격을 산정할 수 있다.

각각의 포장 육류는 육류별, 부위별, 등급별로 품질 분류를 가질 수 있다. 예를 들어, 육류별, 부위별, 등급별 포장 육류는 한우, 등심, 1+ 등급일 수 있다. 한우, 등심, 1+ 등급의 품질 분류는 품질 분류:上; 품질 분류:中上; 품질분류:中과 같이 미리 정의된 품질 분류 단계 중 한 단계를 가질 수 있다. 품질 분류가 높을수록 가격이 높을 수 있다. 서버는 미리 정의된 기간 안에 재고가 소진되는 품질 분류에 속하는 포장 육류의 가격을 올릴 수 있다. 서버는 미리 정의된 기간 안에 재고가 남는 품질 분류에 속하는 포장 육류의 가격을 내릴 수 있다.

다음으로, 서버는 각각의 사용자 단말로 각각의 포장 육류를 육류별, 부위별, 등급별로 디스플레이할 수 있다.

서버는 관리 정보에 따라 자동 물류 장치에 보관된 포장 육류들의 이미지 사진을 웹페이지 또는 어플리케이션에 업로드할 수 있다. 서버는 이미지화 된 포장 육류를 육류별(소,돼지,닭,양 등), 부위별(안심,등심,목살,등), 등급별(1++, 1+, 1, 2, 3 등)로 분류하여 대응된 중량과 가격 정보와 함께 웹페이지 또는 어플리케이션에 업로드할 수 있다. 각각의 계정 또는 비회원은 웹페이지 또는 어플리케이션에 로그인하여 As is 이미지에 기반한 실물 사진의 육류별, 부위별, 등급별 포장 육류를 확인하고 포장 육류를 구매할 수 있다.

또한, 서버는 육류별, 부위별, 등급별 포장 육류들의 품질 분류를 디스플레이할 수 있다. 가령, 사용자가 육류별, 부위별, 등급별 포장 육류 중에서 한우, 등심, 1+ 등급을 조회하는 경우, 서버는 각각의 포장 한우 등심의 품질 분류를 디스플레이할 수 있다. 품질 분류는 품질 분류:上; 품질 분류:中上;품질 분류:中 등과 같이 미리 정의된 품질 분류 단계 중 한 단계를 가질 수 있다. 서버는 한우 등심에 있어서 품질이 분류되는 기준이 무엇인지에 대한 전문적인 설명을 디스플레이할 수 있다.

나아가 서버는 사용자가 고기의 전면만 확인할 수 있는 포장 육류의 As is 이미지를 선택하면, 선택된 포장 육류의 내부 모습을 시뮬레이션으로 제시할 수 있다. 포장 육류의 내부 모습은 마블링 정도, 힘줄 정도, 색상, 육질, 그리고 근육의 구성 등을 보여줄 수 있다. 포장 육류의 내부 모습은 제2 인공지능이 추론한 두께부위별 육질 정보를 기초로 시뮬레이션 될 수 있다.

이어서, 서버는 제1 사용자 단말을 통해 제1사용자가 선택한 제1포장 육류의 구매 요청을 획득할 수 있다.

제1 사용자 단말(11)을 사용하는 제1 사용자 계정은 웹페이지 또는 어플리케이션에서 As is 이미지로 디스플레이된 육류별, 부위별, 등급별, 품질 분류별 포장 육류의 구매를 선택할 수 있다. 가령, 제1 사용자 계정은 한우 등심 1+ 등급 중에서 품질 분류:上에 속하는 제1 포장 육류의 구매를 선택할 수 있다. 제1 사용자 단말(11)은 서버로 제1사용자가 선택한 제1포장 육류의 구매 요청을 전송할 수 있다.

이어지는 순서로, 서버는 포장 육류 IoT 관리 장치로 제1포장 육류의 구매 요청을 전송할 수 있다.

포장 육류 IoT 관리 장치는 제1 포장 육류가 실제로 자동 물류 장치에 보관 중인지 확인할 수 있다. 제1 포장 육류가 자동 물류 장치에 보관 중인 것으로 확인된 경우, 포장 육류 IoT 관리 장치는 서버로 제1포장 육류가 재고로 있음을 전송할 수 있다.

다음으로, 서버는 제1포장 육류의 판매를 확정할 수 있다.

서버는 포장 육류 관리 정보에서 제1 포장 육류를 “보관 중”에서 ”판매 완료”로 변경할 수 있다. 서버의 포장 육류 관리 정보는 포장 육류 IoT 관리 장치와 공유될 수 있다. 서버와 연동된 웹페이지 또는 어플리케이션의 장바구니 및 결제 시스템과 포장 육류 IoT 관리 장치의 상품 자동 출하 시스템은 서로 연동될 수 있다. 서버는 웹페이지 또는 어플리케이션을 이용하는 사용자가 상품을 장바구니에 담는 순간 다른 사용자가 구매 불가능하도록 할 수 있다. 장바구니에 보관할 수 있는 시간은 15분으로 한정될 수 있다. 결제가 진행되는 시간은 장바구니 보관 시간에서 제외하며 결제가 완료될 경우 자동으로 출하가 이루어질 수 있다.

이어서, 서버는 각각의 사용자 단말로 각각의 포장 육류에서 제1포장 육류를 제외한 포장 육류들을 육류별, 부위별, 등급별로 디스플레이할 수 있다.

예를 들어, 제1 사용자가 구매한 제1 포장 육류가 한우 등심 품질 분류:上인 특정 제품이었다면, 서버는 해당 제품의 As is 이미지를 웹페이지 또는 어플리케이션에서 제외한 나머지 포장 육류들의 실제 이미지들만 웹페이지 또는 어플리케이션에 디스플레이할 수 있다. 이를 통해, 소비자가 실제로 구매하게 될 포장 육류 이미지에 기반한 온라인 포장 육류 판매가 이루어질 수 있다. 이를 통해, 일반 공산품이 아닌 포장 육류 등 신선 식품의 온라인 쇼핑에 있어서 소비자의 상품 선택폭을 넓히고, 구매 결정에 관한 근거를 제시하며 정당한 상품을 선택할 권리를 보장할 수 있다. 한편, 서버는 미리 정의된 기간이 지나도 팔리지 않은 포장 육류에 대한 알림 기능을 설정하고, 이들에 대해 웹페이지 또는 어플리케이션에서 할인 판매 등의 후속 조치를 수행할 수 있다.

한편, 한우는 개체별로 부위별 등급이 매겨질 수 있다. 구체적으로, 등심 부위의 경우, 한우 개체의 흉추가 끝나고 요추가 시작되는 부분의 최장근 단면으로부터 근간 지방 분포 정도(마블링)를 측정하여 개체의 등급이 측정된다.

등심은 식감과 풍미가 좋아 가장 인기 있고 비싼 부위 중 하나이다. 그러나 동일한 개체에서 생산된 등심이라도 위치 별로 등심의 근육 조성과 지방 분포가 다를 수 있다. 구체적으로, 흉추 1번에서 6번까지의 등심 부위를 “윗등심”, 6번에서 13번까지의 부위를 “아랫등심”으로 구분할 수 있다.

동일 개체 1+ 등급 제1 등심은 10번 흉추 근방의 아랫등심 부위로 가시근인 새우살이 크게 존재하고 “알등심” 부위인 최장근이 가운데 존재할 수 있다. 반면, 동일 개체 1+ 등급 제2 등심은 흉추 3,4번 근처의 윗등심 부위로 배쪽톱니근인 살치살이 약 30% 정도 차지하고 아래에 가시근과 반가시근이 40%, 좌상부에 마름모근과 등세모근이 약 30% 정도 분포할 수 있다.

질기고 풍미가 상대적으로 낮은 마름모근의 비율이 높을수록 등심의 품질이 일반적으로 낮음에도, 한우 개체에 따라 등심의 등급을 구분하는 현 시장 체계에서는 마름모근의 비율에 관계없이 모든 등심이 같은 값으로 유통된다. 이에 따라 질기고 풍미 떨어지는 목심 근처의 등심을 비싸게 구입하는 고객 발생할 수 있다. 한편 세간의 평으로 맛 좋다고 알려진 흉추 5~9번의 “꽃등심” 부위는 보통 일반인이 알지 못하며 선택권 없이 불합리하게 유통될 수 있다.

특히, 온라인을 통한 포장 육류 판매의 경우, 동일 개체의 같은 부위라면(예: 동일 한우 개체의 등심) 세부 분류 구분 없이 동일한 가격으로 판매되고, 소비자들은 인터넷 상의 예시 사진만 보고 고기를 구입해야 하기 때문에 불확실성에 노출될 수 있다. 나아가, 포장 육류의 전면을 보여주는 온라인 쇼핑몰 등이 있더라도, 소비자들이 포장 육류의 뒷면 및 두께부위별 육질 상태를 알기는 어렵다. 일실시예에 따른 시스템은 한우 등심의 다양한 근육구성, 특히 포장 육류의 두께근육 조성별 상태를 제2 인공지능을 이용하여 분석하여 포장 육류의 품질을 분류하고, 한우 등심의 가격을 차등화하여 공급·판매할 수 있다.

이를 위해, 포장 육류 IoT 관리 장치는 관리 중인 각각의 포장 한우 등심의 이미지를 촬영할 수 있다. 포장 육류 IoT 관리 장치는 촬영 장치를 통해 자동 물류 장치에 보관된 신선 식품들의 “As is 이미지”를 촬영할 수 있다.

다음으로, 포장 육류 IoT 관리 장치는 서버로 각각의 포장 한우 등심 이미지를 전송할 수 있다. 서버는 각각의 포장 한우 등심 이미지를 획득하여, 포장 한우 등심 이미지 및 포장 한우 등심 관리 정보를 동기화할 수 있다. 포장 육류 IoT 관리 장치의 자동 물류 장치는 서버의 포장 한우 등심 관리 정보를 공유할 수 있다.

이어서, 서버는 각각의 포장 한우 등심 이미지를 기초로, 각각의 포장 한우 등심의 품질을 분류할 수 있다. 서버는 각각의 포장 한우 등심의 포장을 개봉하지 않은 상태에서의 포장 한우 등심의 이미지를 기반으로 포장 한우 등심 품질 분류를 수행할 수 있다. 이를 위해, 서버는 미리 정의된 방법에 의해 분석 대상 포장 한우 등심이 절단된 도축 고기로부터 절단된 후에 절단된 포장 한우 등심을 비교 대상 포장 한우 등심으로 정의할 수 있다. 이어서, 서버는 분석 대상 포장 한우 등심이 포장된 상태에서의 전면이미지를 참조할 수 있다. 이어서, 서버는 비교 대상 포장 한우 등심이 포장된 상태에서의 전면이미지를 참조할 수 있다. 이어서, 서버는 분석 대상 포장 한우 등심의 전면 이미지 및 비교 대상 포장 한우 등심의 전면 이미지를 제2 인공지능에 적용하여, 분석 대상 포장 한우 등심의 두께부위별 육질 정보를 추론할 수 있다. 이어서, 서버는 분석 대상 포장 한우 등심의 두께부위별 육질 정보를 기초로, 분석 대상 포장 한우 등심의 품질을 분류할 수 있다. 이어지는 순서로, 서버는 각각의 포장 한우 등심의 품질 분류를 기초로, 각각의 포장 한우 등심의 가격을 산정할 수 있다. 한우등심의 품질 분류는 품질 분류:上; 품질 분류:中上;품질 분류:中과 같이 미리 정의된 품질 분류 단계 중 한 단계를 가질 수 있다. 포장 한우 등심의 품질 분류는 마블링의 비율, 마름모근의 비율, 알등심의 존재 여부, 절단되기 전에 흉추에서의 위치 등에 의해 결정될 수 있다. 품질 분류가 높을수록 가격이 높을 수 있다. 서버는 미리 정의된 기간 안에 재고가 소진되는 품질 분류에 속하는 포장 한우 등심의 가격을 올릴 수 있다. 서버는 미리 정의된 기간 안에 재고가 남는 품질 분류에 속하는 포장 한우 등심의 가격을 내릴 수 있다.

다음으로, 서버는 각각의 사용자 단말로 각각의 포장 한우 등심을 디스플레이할 수 있다. 서버는 관리 정보에 따라 자동 물류 장치에 보관된 포장 한우 등심들의 이미지 사진을 웹페이지 또는 어플리케이션에 업로드할 수 있다. 각각의 계정 또는 비회원은 웹페이지 또는 어플리케이션에 로그인하여 As is 이미지에 기반한 실물 사진의 포장 한우 등심을 확인하고 포장 한우 등심을 구매할 수 있다.

또한, 서버는 포장 한우 등심들의 품질 분류를 디스플레이할 수 있다.품질 분류는 품질 분류:上; 품질 분류:中上;품질 분류:中 등과 같이 미리 정의된 품질 분류 단계 중 한 단계를 가질 수 있다. 서버는 한우 등심에 있어서 품질이 분류되는 기준이 무엇인지에 대한 전문적인 설명을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 서버는 마블링의 비율이 많을수록 품질 분류가 올라가며; 마름모근의 비율의 많을수록 품질 분류가 낮아지며; 알등심이 존재할 경우 품질 분류가 올라가며; 절단되기 전에 흉추에서의 위치가 흉추뼈 5~9번위치에 가까울수록 품질 분류가 올라간다는 설명을 디스플레이할 수 있다.

나아가 서버는 사용자가 고기의 전면만 확인할 수 있는 포장 한우 등심의 As is 이미지를 선택하면, 선택된 포장 한우 등심의 내부 모습을 시뮬레이션으로 제시할 수 있다. 포장 한우 등심의 내부 모습은 마블링 정도, 힘줄 정도, 색상, 육질, 알등심 여부 등을 보여줄 수 있다. 포장 한우 등심의 내부 모습은 제2 인공지능이 추론한 두께별 육질 정보를 기초로 시뮬레이션 될 수 있다.

이어서, 서버는 제1 사용자 단말을 통해 제1 사용자가 선택한 제1 포장 한우 등심의 구매 요청을 획득할 수 있다. 제1 사용자 단말(11)을 사용하는 제1 사용자 계정은 웹페이지 또는 어플리케이션에서 As is 이미지로 디스플레이된, 품질 분류:上에 속하는 제1 포장 한우 등심의 구매를 선택할 수 있다. 제1 사용자 단말(11)은 서버로 제1사용자가 선택한 제1포장 한우 등심의 구매 요청을 전송할 수 있다.

이어지는 순서로, 서버는 포장 육류 IoT 관리 장치로 제1포장 한우 등심의 구매 요청을 전송할 수 있다. 포장 육류 IoT 관리 장치는 제1 포장 한우 등심이 실제로 자동 물류 장치에 보관 중인지 확인할 수 있다.제1 포장 한우 등심이 자동 물류 장치에 보관 중인 것으로 확인된 경우, 포장 육류 IoT 관리 장치는 서버로 제1포장 한우 등심이 재고로 있음을 전송할 수 있다.

다음으로, 서버는 제1포장 한우 등심의 판매를 확정할 수 있다. 서버는 포장 한우 등심 관리 정보에서 제1 포장 한우 등심을 “보관 중”에서 ”판매 완료”로 변경할 수 있다. 서버의 포장 한우 등심 관리 정보는 포장 육류 IoT 관리 장치와 공유될 수 있다. 서버와 연동된 웹페이지 또는 어플리케이션의 장바구니 및 결제 시스템과 포장 육류 IoT 관리 장치의 상품 자동 출하 시스템은 서로 연동될 수 있다. 서버는 웹페이지 또는 어플리케이션을 이용하는 사용자가 상품을 장바구니에 담는 순간 다른 사용자가 구매 불가능하도록 할 수 있다. 장바구니에 보관할 수 있는 시간은 15분으로 한정될 수 있다. 결제가 진행되는 시간은 장바구니 보관 시간에서 제외하며 결제가 완료될 경우 자동으로 출하가 이루어질 수 있다.

이어서, 서버는 각각의 사용자 단말로 각각의 포장 한우 등심에서 제1포장 한우 등심을 제외한 포장 한우 등심들을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자가 구매한 제1 포장 한우 등심이 한우 등심 품질 분류: 上인 특정 제품이었다면, 서버는 해당 제품의 As is 이미지를 웹페이지 또는 어플리케이션에서 제외한 나머지 포장 한우 등심들의 실제 이미지들만 웹페이지 또는 어플리케이션에 디스플레이할 수 있다. 이를 통해, 소비자가 실제로 구매하게 될 포장 한우 등심 이미지에 기반한 온라인 포장 한우 등심 판매가 이루어질 수 있다.이를 통해,일반 공산품이 아닌 포장 한우 등심 등 신선 식품의 온라인 쇼핑에 있어서 소비자의 상품 선택폭을 넓히고,정당한 상품을 선택할 권리를 보장할 수 있다.

서버가 각각의 포장 육류의 품질을 분류하는 동작은 다음을 포함할 수 있다. 이하에서는, 포장 육류가 포장 한우 등심인 경우를 예로 들어 설명한다.

우선, 서버는 미리 정의된 방법에 의해 분석 대상 포장 육류가 절단된 도축 고기로부터 절단된 후에 절단된 포장 육류를 비교 대상 포장 육류로 정의할 수 있다.

미리 정의된 방법은 각각의 포장 육류의 고유 일련 번호를 조회하는 방법이 채택될 수 있다. 이 경우, 분석 대상 포장 육류의 고유 일련 번호가 N이라면, 비교 대상 포장 육류는 적어도 N보다 큰 수일 수 있다.

또는, 미리 정의된 방법은 도축 고기로부터 절단된 순서가 빠를수록 낮은 “절단 순번”을 부여하고, 각각의 포장 육류를 절단 순번에 따라 정렬하는 방법이 채택될 수 있다.이를 위해, 서버는 미리 학습된 제1 인공지능을 포함할 수 있다. 서버는 포장 육류 이미지 리스트(list)를 정의하고, 포장 육류 IoT 관리 장치로부터 전송된 각각의 포장 육류의 이미지를 포장 육류 이미지 리스트에 추가(append)할 수 있다. 제1 인공지능은 포장 육류 이미지 리스트를 입력받아, 리스트에 포함된 각각의 포장 육류의 절단 순번을 추론할 수 있다.

서버는 각각의 포장 육류를 절단 순번에 따라 정렬할 수 있다. 서버는 정렬 결과에서 분석 대상 포장 육류의 절단 순번 바로 다음으로 오는 절단 순번을 가지는 포장 육류를 분석 대상 포장 육류의 비교 대상 포장 육류로 정의할 수 있다.

다음으로, 서버는 분석 대상 포장 육류가 포장된 상태에서의 전면이미지를 참조할 수 있다.

서버는 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지를 제2 인공지능에 적용하여, 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지에 따른 육질 정보를 추론할 수 있다. 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지에 따른 육질 정보는 마블링의 비율, 마름모근의 비율, 알등심의 존재 여부, 힘줄 여부, 육질 색상, 절단되기 전에 흉추에서의 위치 등의 세부 정보를 포함할 수 있다. 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지에 따른 육질 정보는 세부 정보에 기초한 품질 분류를 포함할 수 있다. 품질 분류는 품질 분류:上; 품질 분류:中上;품질 분류:中과 같이 미리 정의된 품질 분류 단계 중 한 단계를 가질 수 있다.

이어서, 서버는 비교 대상 포장 육류가 포장된 상태에서의 전면 이미지를 참조할 수 있다.

이어지는 순서로, 서버는 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지 및 비교 대상 포장 육류의 전면 이미지를 제2 인공지능에 적용하여, 분석 대상 포장 육류의 두께부위별 육질 정보를 추론할 수 있다.

분석 대상 포장 육류의 두께부위별 모습은 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지와 비교 대상 포장 육류의 전면 이미지를 기준으로 추론될 수 있다. 예를 들어, 분석 대상 포장 육류의 한우 등심 전면 이미지와 비교하여, 비교 대상 포장 육류의 한우 등심 전면 이미지는 지방비율(흰색 부분)이 많다. 따라서, 분석 대상 포장 육류의 두께층이 비교 대상 포장 육류의 전면 이미지에 가까운 두께층 일수록, 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지로 보이는 것보다 많은 지방 비율을 가질 것으로 해석될 수 있다. 종합적으로, 분석 대상 포장 육류는 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지로 확인되는 지방 비율보다 높은 지방 비율을 가질 것으로 해석될 수 있다.

서버는 분석 대상 포장 육류의 두께부위별 육질 정보를 추론하기 위한 제2 인공지능을 포함할 수 있다.제2 인공지능은 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지와 비교 대상 포장 육류의 전면 이미지를 입력받아, 분석 대상 포장 육류의 두께부위별 육질 정보를 생성하도록 학습될 수 있다. 두께부위별 육질 정보는 미리 정의된 두께부위층의 마블링의 비율, 마름모근의 비율, 알등심의 존재 여부, 힘줄 여부, 육질 색상, 절단되기 전에 흉추에서의 위치 등의 세부 정보를 포함할 수 있다. 두께부위별 육질 정보는 각각의 두께층의 세부 정보에 기초한 각각의 두께부위층의 품질 분류를 포함할 수 있다. 품질 분류는 품질 분류:上; 품질 분류:中上;품질 분류:中과 같이 미리 정의된 품질 분류 단계 중 한 단계를 가질 수 있다. 미리 정의된 두께층의 품질 개수는, 가령, 3개일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수 있다. 미리 정의된 두께층의 개수는 분석 대상 포장 육류의 두께가 두꺼울수록 증가할 수 있다.

서버는 분석 대상 포장 육류의 두께부위별 육질 정보를 기초로, 분석 대상 포장 육류의 품질을 분류할 수 있다.

서버는 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지에 따른 육질 정보 및 분석 대상 포장 육류의 각각의 두께층부위층의 육질 정보를 기초로, 분석 대상 포장 육류의 종합적인 품질을 분류할 수 있다. 예를 들어, 분석 대상 포장 육류의 전면 이미지에 따른 품질 분류는 上일 수 있다. 그러나 분석 대상 포장 육류의 각각의 두께층이 비교 대상 포장 육류의 전면 이미지에 가까워질수록, 알등심이 사라지고, 마블링 비율이 낮아지고, 힘줄이 증가하는 비율이 높을 수 있다. 분석 대상 포장 육류의 두께층에서 비교 대상 포장 육류에 가장 가까운 두께층의 품질 분류는 中일 수 있다. 이 경우, 서버는 분석 대상 포장 육류의 품질을 中上으로 분류할 수 있다.

한편, 서버는 포장 육류의 내부 모습을 웹페이지 또는 어플리케이션에서 시뮬레이션으로 사용자들에게 제시할 수 있도록, 분석 대상 포장 육류의 두께 정보를 기초로 각각의 두께층의 그래픽을 렌더링할 수 있다. 사용자가 웹페이지 또는 어플리케이션에서 고기의 전면만 확인할 수 있는 포장 육류의 As is 이미지를 선택하면, 서버는 선택된 포장 육류의 각각의 두께층 그래픽 레이어를 디스플레이할 수 있다.

이상을 통해, 서버는 포장 육류들의 전면 이미지만을 기초로, 각각의 포장 육류의 두께부위별 육질 정보를 추론하여 제공할 수 있다. 이를 통해, 서버는 포장 육류의 포장을 개봉하지 않는 상태에서 육류의 품질 분류를 수행할 수 있어, 위생성이 확보될 수 있다. 또한, 서버는 웹페이지 또는 어플리케이션에서 포장 육류의 전면 이미지를 기초로 포장 육류를 구매하는 사용자들에게 각각의 포장 육류의 두께부위별 품질 정보 및 포장 육류의 전면 이미지와 각각의 두께층을 고려한 종합적 품질 정보를 시각적·설명적으로 제공할 수 있다. 이를 통해, 웹페이지 또는 어플리케이션에서 포장 육류를 구매하는 사용자들의 신선 식품 선택권을 보장할 수 있다.

한편, 종래 포장 육류 등의 신선 식품 온라인 판매 방식을 이용하는 경우, 사용자는 육류(한우)및 부위(등심), 한우 개체에 따른 등급(예: 1+) 등을 선택할 수는 있으나, 자신이 배송 받는 포장 육류를 실제로 선택하지 못한다.

또한, 종래 포장 육류 등의 신선 식품은 정량제(200g, 500g 등)로 판매되나, 포장 육류 등 신선 식품의 특성 상 중량 손실이 발생할 수도 있다. 즉, 판매자 입장에서는 정량을 측정하느라 생산성이 저하되고, 정량 이하로 배송할 수는 없어, 항상 정량을 초과 포장해야 하므로 적지 않은 손실(약 10%) 발생할 수 있다.

또한, 종래 포장 육류 등의 신선 식품은 온라인에서 대표 이미지를 전시하고 정량을 판매하나, 가정 소비자 입장에선 온라인 대표 이미지만 가지고는 실제로 어떠한 상품이 배송될 지 알 수 없어 불확실한 지위에 놓이게 된다. 즉, 한우 등심을 예로 들면, 같은 개체 등급의 한우라고 하더라도, 부드럽고 고소한 부위가 있으면서 상대적으로 질기고 무미한 부위도 존재할 수 있다. 같은 등심이라도 근간 지방의 많고 적음, 맛있다고 알려진 새우살, 살치살 등이 혼재하지만 모두 같은 부위 처리되어 질긴 부위를 비싸게 구매하는 경우도 발생할 수 있다.

종래 문제를 해결하기 위해 서버는 웹페이지 또는 어플리케이션에서 As is 이미지로 포장 육류를 디스플레이할 수 있다.

서버는 각각의 사용자 단말로 각각의 포장 육류를 육류별, 부위별, 등급별로 디스플레이할 수 있다. 이를 위해, 서버는 웹페이지 또는 어플리케이션에 포장 육류 IoT 관리 장치와 자동 물류 장치에 대응하는 고기 진열대를 디스플레이할 수 있다. 서버는 육류별, 부위별, 등급별로 서로 다른 고기 진열대를 디스플레이할 수 있다. 고기 진열대에는 “As is 이미지”의 포장 육류들이 디스플레이될 수 있다. 이를 통해, 사용자는 온라인 구매 시 실제로 배송받게 되는포장 육류 제품의 실물 사진의 이미지, 중량, 가격, 품질 정보 등을 확인할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 마치 오프라인 대형 마트에서 세절 포장된 한우를 직접 보고 고르는 방식과 동일한 구매 경험을 가질 수 있다.

서버는 육류별, 부위별, 등급별 포장 육류들의 품질 분류가 표시되도록 육류별, 부위별, 등급별 포장 육류들을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 서버는 한우 등심 고기 진열대에서, 한우 등심 1+ 등급 포장 육류들을 품질 분류에 따라 제1 영역, 제2 영역, 제3 영역, 제 4 영역 등으로 분류하여 디스플레이할 수 있다. 가령, 한우 1+ 등급 제1 등심은 10번 흉추 근방의 아랫등심 부위로 가시근인 새우살이 크게 존재하고 “알등심” 부위인 최장근이 가운데 존재할 수 있다. 서버는 제1 등심의 품질 분류를 수행할 수 있다. 서버는 제1 영역에 제1 등심을 디스플레이할 수 있다. 반면, 한우 1+ 등급 제2 등심은 흉추 3,4번 근처의 윗등심 부위로 배쪽톱니근인 살치살이 약 30% 정도 차지하고 아래에 가시근과 반가시근이 40%, 좌상부에 마름모근과 등세모근이 약 30% 정도 분포할 수 있다. 서버는 제2 등심의 품질 분류를 수행할 수 있다. 제2 등심의 품질 분류는 제1 등심의 품질 분류와 다를 수 있다. 서버는 제3 영역에 제2 등심을 디스플레이할 수 있다. 서버는 동일 한우 등급의 포장 육류라도, 품질 분류에 따라 포장 육류의 가격을 다르게 산정할 수 있다. 서버는 제1 등심의 가격을 제2 등심의 가격보다 비싸게 산정할 수 있다.

서버는 육류별, 부위별, 등급별 포장 육류들 중에서 각각의 사용자 단말을 사용하는 각각의 사용자가 선호하는 것으로 판별된 품질 분류의 포장 육류들을 각각의 사용자 단말에 강조해서 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자 계정은 1+ 등급 한우 등심 중에서도 고소한 맛이 강한 있는 제1 등심과 같은 부위를 자주 구매할 수 있다. 반면, 제2 사용자 계정은 1+ 등급 한우 등심 중에서도 쫄깃한 맛이 강하고, 상대적으로 저렴하게 산정되는 제2 등심과 같은 부위를 자주 구매할 수 있다. 서버는 계정들의 구매 이력을 기초로, 제1 사용자 계정이 접속한 제1 사용자 단말(11)에는 제1 영역을 강조 표시하여 디스플레이하고, 제2 사용자 계정이 접속한 제2 사용자 단말(12)에는 제3 영역을 강조 표시하여 디스플레이할 수 있다. 한편, 사용자가 특정 포장 육류를 장바구니에 넣거나 구매 요청을 하면, 서버는 로봇 팔로 해당 포장 육류를 고기 진열대에서 이동시키는 그래픽을 디스플레이할 수 있다.

서버는 판매되는 포장 육류 가격을 자동으로 산정할 수 있다. 서버가 포장 육류 가격을 산정하는 동작은 다음을 포함할 수 있다.

우선, 서버는 육류별, 부위별, 등급별로 포장 육류들을 세부 구분할 수 있다.

세부 구분은 각각의 포장 육류의 품질 분류를 기초로 이루어질 수 있다. 각각의 포장 육류는 육류별, 부위별, 등급별로 미리 정의된 품질 분류를 가질 수 있다.예를 들어,같은 한우 등심 1+ 등급이라고 하더라도,제1 등심의 품질 분류는 제2 등심의 품질 분류보다 높을 수 있다. 서버는 한우 등심 1+ 등급의 포장 육류들을 품질 분류에 따라 제1 영역, 제2 영역, 제3 영역, 및 제 4 영역으로 세부 구분할 수 있다.

이어서, 서버는 미리 정의된 기간 안에 재고가 소진되는 품질 분류에 속하는 포장 육류의 가격을 올릴 수 있다.

또한, 서버는 미리 정의된 기간 안에 재고가 남는 품질 분류에 속하는 포장 육류의 가격을 내릴 수 있다.

미리 정의된 기간은 육류별 부위별 등급별 포장 육류에 따라 달라질 수 있다. 미리 정의된 기간은 육류별 부위별 등급별 포장 육류가 포장 육류 IoT 관리 장치로 유통되는 주기일 수 있다.

육류, 부위, 등급이 다르더라도, 포장 육류의 세부 품질 분류가 달라질 수 있다. 가령, 고소한 맛이 강한 제1 등심의 품질 분류는 쫄깃한 맛이 강한 제2 등심의 품질 분류보다 높을 수 있다. 제1 등심의 가격은 제2 등심의 가격보다 비쌀 수 있다. 그러나 사용자들 중 일부는 쫄깃한 맛을 선호할 수 있으며, 가격이 상대적으로 저렴한 이유로 제2 등심을 찾을 수 있다. 서버는 육류별, 부위별, 등급별 포장 육류들에 대하여, 모든 세부 품질 분류의 포장 육류들이 미리 정의된 기간 안에 최대한 모두 팔리도록 하는 각각의 품질 분류에 속하는 포장 육류의 가격을 산정할 수 있다.

이를 위해, 서버는 미리 학습된 제3 인공지능을 포함할 수 있다. 제3 인공지능은 미리 정의된 기간 동안의 육류별 부위별 등급별 포장 육류들의 구매 히스토리를 기초로, 육류별 부위별 등급별로 존재하는 모든 세부 품질 분류의 포장 육류들이 미리 정의된 기간 안에 최대한 모두 팔리도록 하는 각각의 품질 분류에 속하는 포장 육류의 가격을 산정하도록 학습될 수 있다.

이상을 통해, 서버는 포장 육류와 같은 신선 식품의 As is 이미지를 온라인으로 전시하여 판매할 수 있다. 또한, 서버는 전자 상거래 방식에서 한우를 적용하여 여러 부위 별 근속 지방, 근간 지방의 분포 등 동일 육류, 부위, 등급 내에도 존재하는 세부 품질을 판별하여 소비자가 상품을 고를 수 있는 기술을 제공할 수 있다. 이를 통해, 온라인 상의 포장 육류 대표 이미지와는 다른 포장 육류가 실제 배송되는 불만 사례를 제거할 수 있다. 또한, As is 이미지에 대응하는 포장 육류를 있는 그대로 판매하는 것이므로, 비정형 포장 육류의 경우 정량 분배를 위해 여러 조각을 맞추느라 발생하는 생산성 저하 문제와 초과 제공에 따른 정량 손실 발생 문제도 해소할 수 있다. 나아가, 서버는 제3 인공지능을 통해 육류별 부위별 등급별로 존재하는 모든 세부 품질 분류의 포장 육류들이 미리 정의된 기간 안에 최대한 모두 팔리도록 하는 각각의 품질 분류에 속하는 포장 육류의 가격을 산정할 수 있다. 이를 통해, 미리 정의된 기간 마다 육류별 부위별 등급별 포장 육류들이 포장 육류 IoT 관리 장치로 새로 유통될 수 있도록 하여, 웹페이지 또는 어플리케이션에서 판매하는 포장 육류들의 신선도를 확보할 수 있다.

도 11는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.

일실시예에 따른 장치(20)는 프로세서(21) 및 메모리(22)를 포함한다. 프로세서(21)는 도 1 내지 도 10을 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 10을 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 장치(20)를 이용하는 자 또는 단체는 도 1 내지 도 10을 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.

메모리(22)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 후술되는 방법들이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(22)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.

프로세서(21)는 프로그램을 실행하고, 장치(20)를 제어할 수 있다. 프로세서(21)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(22)에 저장될 수 있다. 장치(20)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.

장치(20)는 인공 신경망을 학습시키거나, 학습된 인공 신경망을 이용하는데 사용될 수 있다. 메모리(22)는 학습 중인 또는 학습된 인공 신경망을 포함할 수 있다. 프로세서(21)는 메모리(22)에 저장된 인공 신경망 알고리즘을 학습시키거나 실행시킬 수 있다. 인공 신경망을 학습시키는 장치(20)와 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치(20)는 동일할 수도 있고 개별적일 수도 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 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 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (3)

1. 장치에 의해 수행되는, 맞춤형 육류 세트 주문 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
   복수의 사용자 단말 중 어느 하나인 제1 사용자 단말로부터 맞춤형 선물 세트 신청에 대한 요청이 수신되면, 복수의 구역으로 구분된 선물 세트의 박스가 표시되는 제1 영역, 상기 선물 세트의 박스에 담길 상품들이 표시되는 제2 영역 및 상기 선물 세트의 박스에 담긴 상품들에 대한 가격이 표시되는 제3 영역으로 구성된 맞춤형 선물 세트 주문 페이지를 상기 제1 사용자 단말로 제공하는 단계;
   상기 제2 영역에 표시된 상품들 중 어느 하나인 제1 상품에 대한 등급 및 중량이 선택되면, 상기 제1 상품의 이미지, 종류, 등급, 중량 및 가격 정보를 포함하는 제1 객체가 상기 맞춤형 선물 세트 주문 페이지 내에 표시되도록 제어하는 단계;
   상기 제1 객체가 상기 선물 세트의 박스 내에서 빈 구역인 제1 구역으로 드래그를 통해 이동되면, 상기 제1 구역에 상기 제1 상품이 담긴 것으로 확인하여, 상기 제1 상품의 이미지가 상기 제1 구역에 표시되고, 상기 제1 상품의 종류, 등급, 중량 및 가격 정보가 제3 구역에 표시되도록 제어하는 단계;
   상기 복수의 구역 각각에 상품들이 전부 담겨 있는 것으로 확인되면, 상기 선물 세트에 대한 총 가격이 상기 제3 구역에 표시되도록 제어하는 단계;
   상기 제1 구역에 상기 제1 상품이 담긴 것으로 확인되면, 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 기초로, 상기 제1 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들을 확인하고, 상품의 종류 별로 상기 제1 상품과 함께 담겨진 횟수인 제1 담긴 횟수를 확인하는 단계;
   상기 제1 담긴 횟수가 가장 많은 것으로 확인된 제2 상품의 이미지가 상기 선물 세트의 박스 내에서 제2 구역에 추천 상품으로 표시되고, 상기 제1 담긴 횟수가 상기 제2 상품 다음으로 많은 것으로 확인된 제3 상품의 이미지가 상기 선물 세트의 박스 내에서 제3 구역에 추천 상품으로 표시되고, 상기 제1 담긴 횟수가 상기 제3 상품 다음으로 많은 것으로 확인된 제4 상품의 이미지가 상기 선물 세트의 박스 내에서 제4 구역에 추천 상품으로 표시되도록 제어하는 단계;
   상기 제2 구역에 상기 제2 상품이 담긴 것으로 확인되면, 상기 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 기초로, 상기 제1 상품 및 상기 제2 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들의 종류를 확인하고, 상품의 종류 별로 상기 제1 상품 및 상기 제2 상품과 함께 담겨진 횟수인 제2 담긴 횟수를 확인하는 단계;
   상기 제2 담긴 횟수가 가장 많은 것으로 확인된 제3 상품의 이미지가 상기 제3 구역에 추천 상품으로 표시되고, 상기 제2 담긴 횟수가 상기 제3 상품 다음으로 많은 것으로 확인된 제4 상품의 이미지가 상기 제4 구역에 추천 상품으로 표시되도록 제어하는 단계;
   상기 제3 구역에 상기 제3 상품이 담긴 것으로 확인되면, 상기 사용자들의 선물 세트 주문 내역을 기초로, 상기 제1 상품, 상기 제2 상품 및 상기 제3 상품과 함께 선물 세트에 담겨진 상품들을 확인하고, 상품의 종류 별로 상기 제1 상품, 상기 제2 상품 및 상기 제3 상품과 함께 담겨진 횟수인 제3 담긴 횟수를 확인하는 단계; 및
   상기 제3 담긴 횟수가 가장 많은 것으로 확인된 제4 상품의 이미지가 상기 제4 구역에 추천 상품으로 표시되도록 제어하는 단계를 포함하는,
   맞춤형 육류 세트 주문 서비스 제공 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제1 사용자 단말로부터 상품 구매를 통한 주문 요청이 수신되면, 주문 상품이 단품 또는 선물 세트인지 여부를 확인하는 단계;
   상기 주문 상품이 단품으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 포장 요청 알림 메시지를 관리자 단말로 전송하는 단계;
   상기 주문 상품이 선물 세트로 확인되면, 상기 선물 세트에 담겨 있는 복수의 상품들 각각의 종류 및 주문량을 확인하는 단계;
   상기 복수의 상품들 각각의 종류 별로 재고량을 확인하는 단계;
   상기 복수의 상품들 각각의 주문량과 재고량을 비교하여, 재고량 보다 주문량이 더 많은 재고 부족 상품이 있는지 여부를 확인하는 단계;
   상기 재고 부족 상품이 없는 것으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 포장 요청 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계;
   상기 재고 부족 상품이 있는 것으로 확인되면, 상기 재고 부족 상품의 수가 미리 설정된 제1 기준치 보다 낮은지 여부를 확인하는 단계;
   상기 재고 부족 상품의 수가 상기 제1 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 포장 대기 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계;
   상기 재고 부족 상품의 수가 상기 제1 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 재고 부족 상품의 수가 미리 설정된 제2 기준치 보다 낮은지 여부를 확인하는 단계;
   상기 재고 부족 상품의 수가 상기 제2 기준치 보다 낮은 것으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 재고 확보 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계; 및
   상기 재고 부족 상품의 수가 상기 제2 기준치 보다 높은 것으로 확인되면, 상기 주문 상품에 대한 취소 요청 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 전송하는 단계를 더 포함하는,
   맞춤형 육류 세트 주문 서비스 제공 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 제1 사용자 단말로부터 제1 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신하는 단계;
   제2 사용자 단말로부터 제2 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신하는 단계;
   제3 사용자 단말로부터 제3 선물 세트에 대한 주문 요청을 수신하는 단계;
   상기 제1 선물 세트와 상기 제2 선물 세트를 비교하여, 제1 중복 상품을 확인하는 단계;
   상기 제1 선물 세트와 상기 제3 선물 세트를 비교하여, 제2 중복 상품을 확인하는 단계;
   상기 제1 중복 상품의 수가 상기 제2 중복 상품의 수 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 제1 선물 세트, 상기 제2 선물 세트 및 상기 제3 선물 세트 순으로 선물 세트의 포장 순서를 설정하는 단계;
   상기 제2 중복 상품의 수가 상기 제1 중복 상품의 수 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 제1 선물 세트, 상기 제3 선물 세트 및 상기 제2 선물 세트 순으로 선물 세트의 포장 순서를 설정하는 단계; 및
   상기 선물 세트의 포장 순서가 설정되면, 상기 선물 세트의 포장 순서에 대한 알림 메시지를 관리자 단말로 전송하는 단계를 더 포함하는,
   맞춤형 육류 세트 주문 서비스 제공 방법.

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