KR102340911B1 - 무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 점주의 현장 서비스를 대신하여 관리자가 현장 서비스를 대신하도록 하되, 현장 서비스가 필요하나 시점 및 순이익을 예측하고, 현장 이상을 수집하여 관리자 단말에 전달하는 것이다.

Description

무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법{Control method for unattended management system of unattended study cafe}

본 발명은 점주가 무인 스터디 카페를 관리하는 방법에 있어서, 현장의 비품관리, 시설물 관리 및 현장 대응을 점주가 아닌 관리 업체의 관리자가 담당하여 해결하고, 현장의 이상 발생을 IoT 장치를 통해 인식한 서버가 관리자에게 전달하여 관리 명령을 하달하는 방법에 관한 것이다.

종래의 기술과 관련하여, 대한민국공개특허공보 제10-2021-0003703호, 스터디카페 관리 시스템은 "까페 영업주와 이용자 사이의 학습 공간 사용"을 개시하고 있다. 이러한 종래의 스터디 카페는 점주가 이중근로자인 경우, 무인으로 영업장을 운영하여 현장 관리나 고객 요구에 대응하는데 어려움이 있어왔다. 또한, 종래의 무인 스터디 카페의 경우, 비품의 관리, 시설물 관리, 현장 청소, 시설물 수리 및 고객 요청에 대한 대응에 있어서 점주의 서비스가 필요하면 점주의 현장 출동이 반드시 요구되었고 결국 점주 입장에서 무인 스터디 카페의 무인 서비스가 이루어지지 않는 문제점이 있어왔다.

공개특허공보 제10-2021-0003703호, 2021.01.12.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 점주의 현장 서비스 제공이 필요한 시점에 있어서, 점주가 아닌 서버가 서비스 필요 시점을 예측하거나 서비스 필요 대상을 인식하여 관리자 단말에 제공하여, 점주 단말에는 최종 보고와 예산 혹은 사용금액 정보를 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위해 본 발명은 중간 관리 서비스를 제공하여 점주가 현장에서 서비스를 제공하지 않아도 무인 스터디 카페를 무인으로 운영할 수 있도록 하고, IoT 장치를 통해 현장 서비스 및 관리에 필요한 정보를 수집하여 서비스가 필요한 적절한 시점에 관리자를 호출하는 기술을 포함한다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

첫째, 점주는 무인 스터디 카페를 운영하는데 있어서, 서비스 제공을 위해 현장에 갈 필요가 없어진다.

둘째, 관리자는 서버가 제공하는 현장관리 정보에 의해 신속한 대응으로 서비스 질을 높일 수 있다.

셋째, 고객은 무인 스터디 카페를 이용하는데 있어, 점주의 부재로 인해 겪을 수 있는 불편 사항을 빠르게 해소하거나 겪지 않을 수 있다.

넷째, 점주는 서버가 제공하는 정보에 의해 타 관리자와 비교하여 관리자 서비스 능력을 합리적으로 비교 및 판단할 수 있다.

다섯째, 서버가 점주에게 빅데이터에 의한 시간별 순이익 예측 정보를 제공한다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 기본 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 초기 정보 획득 및 정의에 대한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 장치 정상 정보 획득 및 정의에 대한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 무게량 변동 정보의 획득 및 정의에 대한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구량 정보의 획득 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 빅데이터를 활용한 변화량별 영향률 및 오차 변화율 산출에 대한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 IoT 장치의 이상판단 정보 획득 및 대응 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 시설물파손 정보의 획득 및 대응 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 관리결과 정보의 획득 및 전송 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 관리자 단말 평가 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 IoT 장치를 이용한 무인 관리 및 순이익 예측 정보 획득 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 서버 구성도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 시스템 구성도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명은 서버(100), 점주 단말(200), 관리자 단말(300), 고객 단말(400) 및 IoT 장치(500)를 포함할 수 있다.

이때, 서버(100)는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함할 수 있으며, 점주 단말(200), 관리자 단말(300) 및 고객 단말(400) 각각은 서버(100)와 데이터를 송수신할 수 있다.

점주 단말(200), 관리자 단말(300), 고객 단말(400) 및 IoT 장치(500)는 휴대가 가능하거나 설치가 가능한 전자 장치일 수 있다.

이때, 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치는 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버(100), PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, IoT 장치(500)는 전광판, 카드결제기, 조명, 전광판, 디스플레이, 스피커 등을 포함하여 활용할 수 있으며, 기타 센싱 정보의 획득을 위해 센서(초음파 센서, 적외선 센서, 라이다 센서, 레이더 센서, 카메라 센서 등) 및 카메라 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 기본 흐름도이다. 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 초기 정보 획득 및 정의에 대한 흐름도이다. 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 장치 정상 정보 획득 및 정의에 대한 흐름도이다. 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 무게량 변동 정보의 획득 및 정의에 대한 흐름도이다. 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 유동인구량 정보의 획득 흐름도이다. 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 빅데이터를 활용한 변화량별 영향률 및 오차 변화율 산출에 대한 흐름도이다. 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 IoT 장치의 이상판단 정보 획득 및 대응 흐름도이다. 도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 시설물파손 정보의 획득 및 대응 흐름도이다. 도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 관리결과 정보의 획득 및 전송 흐름도이다. 도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 관리자 단말 평가 흐름도이다. 도 12는 일실시예에 따른 서버의 IoT 장치를 이용한 무인 관리 및 순이익 예측 정보 획득 흐름도이다.

도 2에 도시된 바에 따르면, 본 발명은 후술하는 단계를 포함한다.

서버(100)가, IoT 장치(500)로부터 현장관리 정보를 획득하는 단계에 있어서, 현장관리 정보는 구체적으로, 기본 센싱 정보를 가공하여 추출한 초기 정보, 장치 정상 정보, 품목별 구비 수량 정보, 실시간 현장 정보 및 시설물 이상 정보 등을 포함한다. 일실시예로, 서버(100)는 전월 평균 일일 수익 정보로부터 추출한 금일 예상 수익 정보를 초기 정보로 포함하여, 금일 실 수익 정보와 비교하여 점주 단말(200)에 제공할 수 있다.

서버(100)가, 현장관리 정보 중 초기 정보와 비교해 기 설정된 범위 외의 오차가 발생한 품목 정보에 대해 색인 표시하는 단계는, 일실시예로, 서버(100)가 IoT 장치(500)로부터 실시간 혹은 기 설정된 시간 간격으로 현장관리 정보 중 품목별 판매 수량 정보를 획득한다. 품목별 수량-무게 정보에 기초하여 무게량 변동 정보와 품목별 판매 수량 정보를 비교하여 각 정보가 서로 대응하는 경우 품목별 구비 수량 정보 대비 품목별 판매 수량 정보를 비교하여 오차 발생으로 판단된 품목에 대해 색인 표시할 수 있다.

이때, 품목별 수량-무게 정보에 기초하여 무게량 변동 정보와 품목별 판매 수량 정보를 비교하여 각 정보가 서로 대응하지 않는 경우, 오차 발생으로 판단하여 오차 발생으로 판단된 품목에 대해 색인 표시할 수 있다.

서버(100)가, 색인 표시된 품목 정보에 대해 오차 발생 원인을 분석하여 통계처리 하는 단계는, 일실시예로, 품목별 수량-무게 정보에 기초하여 무게량 변동 정보와 품목별 판매 수량 정보를 비교하여 각 정보가 서로 대응하는 경우, 현장 구비 수량 정보(품목별 구비 수량과 품목별 판매 수량의 차이값)를 산출하여 오차 발생 원인으로 해당 품목의 판매를 지정하고, 해당 품목의 시간, 날씨 및 유동인구에 따른 판매율을 통계처리할 수 있다.

또한, 품목별 수량-무게 정보에 기초하여 무게량 변동 정보와 품목별 판매 수량 정보를 비교하여 각 정보가 서로 대응하지 않는 경우, 오차 발생 원인으로 해당 품목의 도난 혹은 IoT 장치(500)의 센서 고장 가능성을 지정하고, 오차가 발생한 시간의 카메라 이미지를 관리자 단말(300)에 전송할 수 있다.

이때, AI 영상 인식을 통해 오차 발생 시각의 해당 품목에 대한 사람의 접근 혹은 고객 단말(400)의 접근을 인식하는 경우, 오차 발생 원인으로 도난을 지정할 수 있으며, 서버(100)는, 관리자 단말(300) 혹은 점주 단말(200)에 도난 상황에 대한 카메라 이미지와 함께 경찰청 서버(100)에 신고 접수 버튼을 제공할 수 있다.

구체적으로, 품목별 수량-무게 정보에 기초하여 무게량 변동 정보와 품목별 판매 수량 정보를 비교하여 각 정보가 서로 대응하지 않는 경우, 서버(100)가 오차 발생 원인으로 해당 품목의 도난 혹은 IoT 장치(500)의 센서 고장 가능성을 지정하는 단계, 서버(100)가 IoT 장치(500)로부터 오차가 발생한 시간의 카메라 이미지 및 고객 단말(400)의 위치 정보를 획득하는 단계, 서버(100)가 AI 영상 인식을 통해 오차 발생 시간의 해당 품목에 대한 사람의 접근 혹은 고객 단말(400)의 접근을 판단하는 단계 및 서버(100)가 도난 판단에 따라 관리자 단말(300) 혹은 점주 단말(200)에 도난 상황에 대한 카메라 이미지와 함께 경찰청 서버(100)에 신고 접수 버튼을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

점주 단말(200)이, 서버(100)로부터 통계처리된 결과 정보를 획득하는 단계는, 일실시예로, 통계처리된 결과 정보를 기 설정된 시간 간격에 따라 서버(100)가 자동으로 점주 단말(200)에 제공하거나 점주 단말(200)의 요청에 따라 서버(100)가 전송할 수 있다. 또한, 점주 단말(200)은 획득한 통계처리된 결과를 관리자 단말(300)과 공유하거나, 통계처리된 결과를 기반으로 관리자 단말(300)에 개선방안을 요청할 수 있다.

서버(100)가, 관리자 단말(300)에 통계처리된 결과 정보에 대응하는 관리요청 품목 정보를 전송하는 단계에 있어서, 관리요청 품목 정보는 서버(100)의 판단 혹은 기 설정된 점주 단말(200)의 요청이 발생되는 기준을 갖는 통계처리된 결과 정보에 대하여, 관리자 단말(300)이 현장의 특정 위치 혹은 특정 대상에 대한 관리를 실시해주기를 요청하는 정보를 포함할 수 있다.

일실시예로, 오차 발생 원인으로 해당 품목의 판매를 지정하는 경우, 서버(100)는 현장 구비 수량 정보가 기 설정된 기준보다 적어진 시점에 관리자 단말(300)로 해당 품목의 구매를 요청할 수 있다. 또한, 서버(100)는 현장 구비 수량 정보에 대응하는 폐기물 발생량을 산출하여 관리자 단말(300)에 폐기물 처리 요청을 전송할 수 있다.

일실시예로, 서버(100)는 IoT 장치(500)로 현장환경 조정을 요청할 수 있다. 이는 도 12에서 구체적으로 설명된다.

관리자 단말(300)이, 서버(100)에 관리결과 정보를 전송하는 단계에 있어서, 관리결과 정보는 관리자 단말(300)에 대응하는 관리자의 현장 관리 내역을 포함한다. 이때, 관리결과 정보는 관리자의 현장 관리에 필요한 비품 소모 내역, 비품 구매 내역, 현장 관리 증명을 위한 이미지, IoT 장치(500)를 포함한 현장 장치의 수리 비용 내역 및 현장 시설물 관리 비용 내역을 포함할 수 있다.

마지막으로, 점주 단말(200)이, 서버(100)로부터 관리결과 정보를 획득하는 단계를 포함한다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 현장관리 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계들을 포함한다.

관리자 단말(300)이, 서버(100)에 IoT 장치(500)를 등록하는 단계는, 일실시예로, 점주 단말(200)의 요청에 따라 지정된 IoT 장치(500)를 관리자 단말(300)과 매칭하여 등록하거나, 점주 단말(200)의 요청에 따라 관리자 단말(300)에 대응하는 관리자가 IoT 장치(500)를 추가 설치하여 서버(100)에 등록할 수 있다.

서버(100)가, IoT 장치(500)로부터 관리자 단말(300) 지정 기본 상태에 대응하는 기본 센싱 정보를 획득하는 단계에 있어서, 기본 센싱 정보를 획득하는 방법은 도 4에서 구체화된다. 이때, 기본 센싱 정보를 획득하는 것은 실시간 현장에서의 IoT 장치(500)로부터 획득된 센싱 정보를 비교할 기준 대상이 필요하기 때문이며, 기본 센싱 정보는 일 IoT 장치(500)가 교체되거나 새로운 IoT 장치(500)가 추가되는 경우, 그에 따라 업데이트 될 수 있다.

서버(100)가, 기본 센싱 정보에서 기 설정된 범위 내의 초기 정보 평균 대역을 추출하여 초기 정보로 저장하는 단계는, 구체적으로, 센싱 정보 특성상 파동의 대역폭이 정상 대역 범위 내에서 가변성을 가질 수 있으므로, 서버(100)가 IoT 장치(500)의 제조사에 대응하는 서버(100)로부터 IoT 장치(500)의 센싱 정보별 정상 작동시 평균 대역에 관한 정보를 획득하여 기 설정된 범위 내의 초기 정보 평균 대역으로 정의할 수 있다.

또한, 관리자 단말(300)로부터 각각의 IoT 장치(500)의 상황별 대응을 유도하도록 하여, 서버(100)가 상황에 따른 센싱 정보를 획득하고 상황에 따른 센싱 정보를 기준으로 기 설정된 범위 내의 초기 정보 평균 대역을 추출할 수 있다.

구체적으로, 관리자 단말(300)이 IoT 장치(500)에 소음 발생에 대응하는 소음 신호를 전송하여 IoT 장치(500)로부터 소음 신호에 대응하는 소음 센싱 정보 발생을 유도하는 단계, 서버(100)가 소음 신호에 대한 소음 센싱 정보의 가중치를 획득하는 단계, 관리자 단말(300)이 IoT 장치(500)에 진동 발생에 대응하는 진동 신호를 전송하여 IoT 장치(500)로부터 진동 신호에 대응하는 진동 센싱 정보 발생을 유도하는 단계, 서버(100)가 진동 신호에 대한 진동 센싱 정보의 가중치를 획득하는 단계, 관리자 단말(300)이 IoT 장치(500)에 빛을 조사하여 IoT 장치(500)로부터 광량에 따른 조리개 조절 정보 발생을 유도하는 단계, 서버(100)가 조리개 조절 정보에 대응하는 전기 신호 정보를 획득하여 광량에 대한 전기 신호 정보의 가중치를 획득하는 단계 및 서버(100)가 상황별 가중치 적용 수식을 추출하여 각각의 신호 정보별 최저값과 최고값을 기준으로 초기 정보 평균 대역을 정의하는 단계를 포함할 수 있다.

마지막으로, 서버(100)가, 초기 정보 평균 대역 내의 신호에 대해 정상 상태로 정의하고, 초기 정보 평균 대역 외의 신호에 대해 오차 발생으로 정의하는 단계를 포함한다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 기본 센싱 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계들을 포함한다.

서버(100)가, IoT 장치(500)로부터 초기 센싱 속도, 초기 신호 대역폭, 초기 전기 소비량, 초기 발열량, 초기 진동 발생량 및 초기 카메라 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 장치 정상 정보를 획득하는 단계에서, 장치 정상 정보를 획득하는 시점은 관리자 단말(300)이 IoT 장치(500)와 매칭된 시점이 아닌, IoT 장치(500)의 설치 시점으로 한다. 구체적으로, IoT 장치(500) 각각에 대한 전문가가 해당 IoT 장치(500)를 설치하고 정상 작동 여부를 판단하여, 판단 결과 정보를 전문가에 대응하는 전문가 단말이 서버(100)에 전송하는 단계 및 판단 결과 정보가 정상인 경우, 서버(100)가 장치 정상 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 판단 결과 정보가 비정상인 경우, 전문가 단말에 대응하는 전문가가 판단 결과 정보가 정상으로 나오도록 IoT 장치(500)를 교체하거나 수리하는 단계를 더 포함할 수 있다.

서버(100)가, 장치 정상 정보에서 기 설정된 범위 내의 정상 정보 평균 대역을 추출하여 정상 정보 평균 대역 내의 신호에 대해 정상 상태로 정의하고, 정상 정보 평균 대역 외의 신호에 대해 오차 발생으로 정의하는 단계는, 구체적으로, IoT가 정상 작동하는 것에 대한 가중치를 추출하여 가중치에 따른 변화량을 산출하여 변화량을 포함하는 정상 정보 평균 대역을 정의할 수 있다. 이에 따라, 정상 정보 평균 대역을 초과하거나 정상 정보 평균 대역에 포함되지 않은 신호에 대해 오차 발생으로 판단하고 해당 IoT 장치(500)의 이상작동 혹은 고장으로 판단할 수 있다.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 현장관리 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함한다.

관리자 단말(300)이, 서버(100)에 품목별 구비 수량 정보를 전송하는 단계는, 관리자 단말(300)이 점주 단말(200)과 매칭된 시점을 기준으로 시행할 수 있다. 이때 품목별 구비 수량 정보는 실 개수를 포함한 수치적 정보이거나 품목별 구비 물품이 모두 포함된 이미지일 수 있으며, 이미지는 영상일 수 있다.

서버(100)가 영상 이미지를 획득한 경우, AI 영상 인식 기술을 이용하여 영상 내에서 객체 추적을 통해 다수의 객체 각각을 인식하고 난수 생성을 통해 각각의 객체에 ID를 부과하고 판매된 물품과 도난된 물품을 실시간 카메라 이미지를 통해 분류할 수 있다.

서버(100)가, IoT 장치(500)로부터 품목별 판매 수량 정보 및 품목별 구비 무게량 정보를 획득하여, 품목별 수량 변동에 따른 품목별 무게량 변동에 대한 품목별 수량-무게 정보를 산출하는 단계에서, 일실시예로, 품목별 구비 무게량 정보를 획득하는 방법은 일 IoT 장치(500)가 일 품목에 대한 정보를 획득(바코드, 영상인식 등)하는 단계, 서버(100)가 일 품목에 대한 무게 정보를 타 서버로부터 획득하여 품목별 수량-무게 정보를 정의하는 단계, 서버(100)가 관리자 단말(300)로부터 일 품목에 대한 개수 정보를 획득하는 단계, 서버(100)가 일 IoT 장치(500)로부터 기 설정된 시간 간격으로 품목별 판매 수량 정보를 획득하는 단계, 서버(100)가 품목별 판매 수량 정보에 대응하는 품목별 구비 무게량 정보(일 품목이 진열된 선반의 압력 센서 등)를 또 다른 IoT 장치(500)로부터 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

서버(100)가, 품목별 수량-무게 정보에서 기 설정된 범위 내의 무게량 변동 정보의 평균 대역을 추출하여 실시간 현장 정보로 저장하는 단계는, 구체적으로, 평균 대역 내에서는 소정의 오차가 발생하더라도 변동이 없는 것으로 판단할 수 있다. 소정의 오차란, 진동, 광량과 같이 센싱 결과에 일부 영향을 줄 수 있는 요소와 품목별 각각의 상품이 가질 수 있는 무게 오차에 대응하는 것이다.

서버(100)가, 무게량 변동 정보 평균 대역 내의 신호에 대해 정상 상태로 정의하고, 무게량 변동 정보의 평균 대역 외의 신호에 대해 오차 발생으로 정의하는 단계를 포함한다.

즉, 처음 품목별로 구비된 수량에 대응하는 품목별 무게량을 산출하고, 판매량에 대비해 변화된 무게량의 변동 결과를 예측한 값과 실제 변동된 값을 비교하여 실제 변동된 값이 예측한 값과 기 설정된 범위 내의 오차를 갖는 경우 일치하는 것으로 판단하고, 그렇지 않은 경우 불일치하는 것으로 판단할 수 있다.

불일치하는 경우, 서버(100)는 해당 품목을 인식하고 있는 IoT 장치(500)의 결함 혹은 해당 품목의 절도를 예상하고 후속 대응을 진행할 수 있다.

여기서, 후속 대응이란, IoT 장치(500)의 이상 여부 판단, IoT 장치(500)로부터 불일치 시점의 영상 획득 및 점주 단말(200) 혹은 관리자 단말(300)로의 전송 등을 포함한다.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 고객 단말(400)이 IoT 장치(500)에 매칭된 경우, 후술하는 단계들을 더 포함한다.

서버(100)가, 고객 단말(400)이 IoT 장치(500)에 매칭된 동안 고객 단말(400)의 이동경로를 획득하는 단계에 있어서 고객 단말(400)의 이동경로를 획득하는 시간을 한정한 이유는 고객 단말(400)에 대응하는 고객의 사생활을 보호하고, 서버(100) 내에 축적되는 데이터의 량을 줄일 수 있기 때문이다. 다만, 일실시예에 따라, 고객 단말(400)이 현장 이용을 예약한 경우 예약 시간 준수 여부를 판단하기 위해 고객 단말(400)의 이동경로를 추가로 획득할 수 있다.

서버(100)가, 이동경로를 현장 지도에 표시하는 단계에 있어서 현장 지도는, 구체적으로, 현장의 화장실을 포함한 지도일 수 있다. 화장실을 포함한 지도로 현장 지도를 구성하는 경우, 화장실 이용자의 수에 따른 화장실 구비 품목별 예상 소비율을 산출할 수 있고, 그에 따른 화장실 내에 비치된 휴지통 안의 쓰레기 부피를 예측할 수 있다. 일실시예는 아래의 유동인구량 정보를 획득하는 단계에서 구체화할 수 있다.

서버(100)가, 기 설정된 시간 간격으로 현장 지도 상에 이동경로의 표시에 대응하는 밀도 및 면적을 산출하여 유동인구량 정보를 획득하는 단계에 있어서, 면적은 현장 지도에 표시된 면적으로 표시되고, 밀도는 색으로 표시될 수 있다. 일실시예로, 서버(100)는 적어도 하나의 고객 단말(400)의 이동경로가 중첩되는 영역에 1~10회 중첩은 노란색, 11~30회 중첩은 주황색, 31~70회 중첩은 녹색, 71~100회 중첩은 파란색, 101회 이상 중첩은 빨간색으로 현장 지도 상에 표시할 수 있다.

또한, 현장 지도에 화장실 영역이 포함되는 경우, 서버(100)가 화장실 영역에서의 밀도에 대응하는 화장실 비품 품목별 소비량을 예측하는 단계, 서버(100)가 화장실 영역에서의 밀도에 대응하는 화장실 폐기물 발생량을 예측하는 단계, 서버(100)가 기 설정된 기준 이하의 화장실 비품 품목별 구비량에 대응하는 화장실 영역에서의 밀도를 감지하여 관리자 단말(300)에 화장실 비품 관리 요청 정보를 전송하는 단계 및 서버(100)가 기 설정된 기준 이상의 화장실 폐기물 발생량에 대응하는 화장실 영역에서의 밀도를 감지하여 관리자 단말(300)에 화장실 휴지통 관리 요청 정보를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 색인 표시된 품목 정보에 대해 오차 발생 원인을 분석하여 통계처리 하는 단계는 후술하는 단계들을 포함한다.

먼저, 서버(100)가, 외부 서버로부터 날씨 정보 및 미세먼지량 정보를 획득하는 단계를 포함한다. 이때, 날씨 정보는 강수량, 습도량, 온도, 자외선 지수, 풍속, 숭향, 체감 온도, 권장되는 실내온도 및 일몰 시간을 포함할 수 있다.

서버(100)가, 날씨 정보에 따른 현장관리 정보의 제 1 변화량을 획득하여 빅데이터에 추가하는 단계는, 구체적으로, 제 1 변화량은 시간대별 날씨 정보에 대응하는 유동인구량, 일 품목 소비량, 소음량, 공기청결도, 고객 단말(400) 당 평균 이용시간, 고객 단말(400)에 대응하는 고객의 평균 연령대 등을 포함할 수 있다.

예를 들어, 체감 온도가 높은 날씨 혹은 고온건조한 날씨에 품목 중 차가운 음료의 소비가 증가할 것이고, 고객 단말(400)로부터 냉방 온도 조절을 요청하는 관리 요청 정보가 다수 발생할 수 있다.

또 다른 예로, 비가 오거나 습한 날씨에는 휴지나 수건 등의 품목 소비가 증가할 것이고, 제습에 대한 관리 요청 정보가 다수 발생할 수 있다.

따라서, 제 1 변화량을 획득하여, 관리 요청 정보의 발생 전에 제 1 변화량에 대응하는 관리를 실시하고, 소비가 증가할 것으로 예상되는 품목별 구비 수량을 예측하여 예보된 날씨에 대응하는 시간대에 사전에 구비량을 늘리는 등의 현장관리를 제 1 변화량을 이용하여 실시할 수 있다.

서버(100)가, 미세먼지량 정보에 따른 현장관리 정보의 제 2 변화량을 획득하여 빅데이터에 추가하는 단계에서, 제 2 변화량은 미세먼지량 정보에 대응하여 음료관련 품목의 소비율, 물티슈 소비율, 공기 청결도, 공기청정기 관련 관리 요청 정보의 발생 비율 및 창문 닫힘 인식 센서의 신호 발생 등을 포함할 수 있다.

서버(100)가, 유동인구량 정보에 따른 현장관리 정보의 제 3 변화량을 획득하여 빅데이터에 추가하는 단계에서, 제 3 변화량은 유동인구량 정보에 따른 관리 요청 정보의 종류 및 횟수를 포함할 수 있으며, 유동인구량에 대응하는 고객의 연령대 및 성별 정보를 포함하고, 유동인구량에 대응하는 품목별 소비량을 포함할 수 있다.

서버(100)가, 제 1 변화량 내지 제 3 변화량 각각에 대해 변화량 가중치를 설정하는 단계, 서버(100)가, 변화량 가중치에 대한 오차 발생 품목의 연관성 벡터를 생성하는 단계, 서버(100)가, 색인 표시된 품목 정보를 연관성 벡터에 비교하여 기 설정된 범위 내의 품목 정보를 수렴 정보로 설정하고, 현장관리 정보를 연관성 벡터에 비교하여 기 설정된 범위 외의 품목 정보를 미수렴 정보로 설정하는 단계 및 서버(100)가, 미수렴 정보에 영향을 끼친 제 4 변화량을 빅데이터에 추가하는 단계를 포함한다.

구체적으로, 제 1 변화량 내지 제 3 변화량에 대응하지 않으면서 색인 표시된 품목 정보에 영향을 끼친 변수에 대해 제 n 변화량으로 정의하고 제 n 변화량에 대응하는 품목별 소비량, 유동인구량, IoT 장치(500)의 센싱 정보 및 관리 요청 정보의 발생 등을 포함시킬 수 있다.

즉, 각각의 변화량이 생성되는 변수가 발생하면, 서버(100)는 자동으로 혹은 관리자 단말(300)에 요청하여 변화량에 대응하는 조치를 취해 현장을 사전에 점검하고 고객의 편의를 위해 비품이나 현장 환경을 미리 관리해둘 수 있다.

제 n 변화량의 획득에 대해서는 도 8에서 구체적으로 설명될 수 있다.

마지막으로, 서버(100)가, 빅데이터를 활용하여 색인 표시된 품목 정보에 대한 제 1 변화량 내지 제 4 변화량의 영향률 및 기 설정된 시간 간격에 대한 오차 변화율을 산출하는 단계에서 발생한 오차 변화율은 영향률을 보정하는 활용될 수 있다. 즉, 빅데이터를 활용한 시스템에 있어서 빅데이터를 실시간으로 축적하여 보다 정확한 예측 시스템을 만들 수 있다.

도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 제 4 변화량을 빅데이터에 추가하는 단계는 후술하는 단계들을 포함한다.

서버(100)가, 미수렴 정보를 발생시킨 품목 정보에 대응하는 IoT 장치(500)로부터 현장관리 정보가 생성된 시간을 포함하는 기 설정된 시간 범위의 센싱 속도, 신호 대역폭, 전기 소비량, 발열량, 진동 발생량, 카메라 이미지 및 고객 단말(400)의 입력 정보 중 적어도 하나를 포함하는 장치 이상판단 정보를 획득하는 단계에서 고객 단말(400)의 입력 정보는 관리 요청 정보일 수 있다.

즉, 고객 단말(400)의 입력 정보는 현장에서 정상 작동을 실시하지 않은 일 IoT 장치(500)에 대한 정보일 수 있다. 예를 들어, 고객이 현장에서 냉난방 장치의 온도 조절을 직접 실시했는데 동작을 수행하지 않을 수 있고, 고객이 현장에서 차가운 음료의 구매를 실시하고 냉장고에서 음료를 꺼내려 할 때, 냉장고 내의 냉장이 제대로 이루어지 않거나 냉장고의 잠금장치가 작동하지 않아 냉장고의 문이 열리지 않는 상황이 있을 수 있다.

서버(100)가, 장치 정상 정보에 장치 이상판단 정보를 비교하여 오차 발생 여부를 판단하는 단계 및 서버(100)가, 오차 발생 여부 판단 결과에 따라 제 4 변화량을 생성하고, 관리자 단말(300)에 제 4 변화량을 전송하는 단계를 포함한다.

이때, 도 8은 오차 발생 여부가 오차 발생인 것으로, 구체적으로, 일 IoT 장치(500)의 장치 이상이 검출되어 일 기능에 대한 일 센서의 고장을 원인으로 발생한 현장에서의 변화(IoT 장치(500)의 고장에 따른 현장 온도/습도 변화, IoT 장치(500)의 고장에 따른 관리 요청 정보의 발생 등)를 제 4 변화량으로 생성할 수 있다.

관리자 단말(300)이, 서버(100)에 IoT 장치(500)에 대한 정상작동 진단 프로그램 실행을 요청하는 단계에서 정상작동 진단 프로그램은 일 IoT 장치(500)에 대한 소프트웨어 제공 서버로부터 획득하여 진행하거나, 서버(100)가 일 IoT 장치(500)에 대응하는 AS 서비스 서버에 원격 진단을 요청할 수 있다.

서버(100)가, IoT 장치(500)에 대해 센싱 속도, 신호 대역폭, 전기 소비량, 발열량, 진동 발생량 및 카메라 이미지를 포함하는 실시간 IoT 장치(500) 정보를 획득하여 실시간 현장 정보 및 장치 정상 정보에 비교한 결과 중 기 설정된 오차 범위 외에 차이가 발생한 정보를 관리자 단말(300)에 전송하는 단계에 있어서, 차이가 발생한 정보는, 구체적으로, 장치 정상 정보와 다른 것으로 판명된 실시간 현장 정보에 대응하는 IoT 장치(500)의 결함을 의미한다.

서버(100)가, 관리자 단말(300)로부터 IoT 장치(500) 수리 요청을 획득하는 단계, 관리자 단말(300)이, 서버(100)로부터 IoT 장치(500) 수리 요청에 대응하는 수리 업체 정보를 가격 정보, 매칭 가능 여부 정보, 시간 정보, 연락처 정보 및 대체 가능 업체 정보를 포함하여 획득하는 단계 및 서버(100)가, 점주 단말(200)에 IoT 장치(500) 수리결과 정보를 전송하는 단계를 포함한다.

이에 따라, 점주 단말(200)에 대응하는 점주는 IoT 장치(500)의 수리가 합당한 상황이었는지, IoT 장치(500)의 수리가 정상적으로 이루어졌는지, IoT 장치(500)의 수리 비용이 합리적이었는지 판단할 수 있다.

도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 시설물 관리를 위해 후술하는 단계들을 더 포함한다.

서버(100)가, 기 설정된 시간 간격으로 IoT 장치(500)로부터 현장영상 정보를 획득하는 단계 및 서버(100)가, 현장영상 정보로부터 사람 이미지를 삭제한 시설물 이미지를 획득하는 단계를 포함한다. 사람 이미지를 삭제한 시설물 이미지를 획득하는 방법은, 구체적으로, 서버(100)가 현장영상 정보로부터 연속된 이미지들을 서로 비교하여 변동이 있는 형상을 인식하여 이미지 상에서 삭제하는 단계 및 서버(100)가 변동이 있는 형상을 삭제한 연속된 이미지들을 중첩하여 시설물 이미지를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.

서버(100)가, 시설물 이미지를 초기 카메라 이미지와 비교하여 차이가 발생한 정보인 시설물 이상 정보를 검출하는 단계 및 서버(100)가, 초기 카메라 이미지로부터 모서리를 추출하여 시설물 이상 정보에 대응시켜 차이가 발생한 정보에 대해 시설물파손 정보로 정의하고 차이가 발생하지 않은 정보에 대해 시설물오염 정보로 정의하는 단계를 포함한다. 일 실시예로, 서버(100)가, 초기 카메라 이미지로부터 모서리 선, 다수의 모서리 선 간의 거리 및 이웃한 모서리 선 간의 각도를 획득하는 단계, 서버(100)가 시설물 이미지로부터 모서리 선을 검출하여 초기 카메라 이미지의 모서리 선에 대응시켜 동일한 모서리 선임을 확인하는 단계, 서버(100)가 동일한 두 개의 모서리 선 중 길이가 다른 모서리 선의 발생 여부를 판단하는 단계, 서버(100)가 시설물 이미지 상에 추가된 모서리 선의 발생 여부를 판단하는 단계, 서버(100)가 길이가 다른 모서리 선의 발생 혹은 추가된 모서리 선의 발생을 시설물 파손으로 정의하고 해당 사실이 없는 경우 시설물오염으로 정의하는 단계를 포함할 수 있다.

서버(100)가, 관리자 단말(300)에 시설물파손 정보 및 시설물오염 정보를 전송하는 단계, 관리자 단말(300)이, 서버(100)로부터 시설물 파손에 대응하는 수리 업체 정보를 가격 정보, 매칭 가능 여부 정보, 시간 정보, 연락처 정보 및 대체 가능 업체 정보를 포함하여 획득하는 단계 및 서버(100)가, 점주 단말(200)에 시설물 수리결과 정보를 전송하는 단계를 포함한다.

이에 따라, 점주 단말(200)에 대응하는 점주는 파손된 시설물의 수리가 합당한 상황이었는지, 파손된 시설물의 수리가 정상적으로 이루어졌는지, 파손된 시설물의 수리 비용이 합리적이었는지 판단할 수 있다.

도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 관리결과 정보를 전송하는 단계는 후술하는 단계를 더 포함한다.

관리자 단말(300)이, 관리 전후 이미지, 구매 품목별 정보 및 IoT 장치(500)를 통한 관리 전후 정보 중 적어도 하나를 포함하는 관리결과 정보를 획득하여 점주 단말(200)에 전송하는 단계를 포함하여, 점주 단말(200)에 대응하는 점주가 관리자의 관리 내역에 거짓이 없는지 또는 허술한 관리 사실이 있는지 확인할 수 있으며, 관리결과 중 흡족하지 않은 부분에 대해 점주 단말(200)을 통해 관리결과 정보와 함께 관리자 단말(300)에 개선사항을 전송할 수 있다.

도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 관리결과 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함한다.

점주 단말(200)이, 서버(100)로부터 관리결과 정보에 대응하는 타 관리자 단말의 소요비용, 서비스 비용, 소요시간 및 서비스 결과 중 적어도 하나를 획득하는 단계 및 점주 단말(200)이, 서버(100)에 관리자 단말(300)의 평가 점수를 등록하는 단계를 포함한다.

구체적으로, 비슷한 규모의 타 스터디 카페의 타 관리 업체가 관리하는데 소요한 관리 비용인 소요비용, 타 관리 업체의 관리 서비스 이용 비용인 서비스 비용, 타 관리 업체의 현장에서의 평균 소요 시간인 소요시간 및 타 관리 업체에 대한 타 스터디 카페의 타 점주가 제공하는 만족도 정보인 서비스 결과를 열람할 수 있도록 하여 점주 단말(200)이 관리자 단말(300)에 대한 평가를 실시할 수 있도록 한다.

서버(100)가, 점주 단말(200)에 관리자 단말(300)의 평가 점수보다 높은 평가 점수를 갖는 타 관리자 단말에 대응하는 타 업체 정보를 추천하는 단계를 포함하여, 점주의 만족도에 대응하는 관리 업체를 선정할 수 있도록 돕는다.

도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명은 일실시예에 따라 후술하는 단계들을 더 포함한다.

관리요청 품목 정보를 전송하는 단계는 색인 표시된 품목 정보가 현장공기질 정보를 포함하는 경우, 서버(100)가, 현장공기질 정보에 대응하는 수치에 맞춰 IoT 장치(500)에 창문 열림량의 조정 또는 공기청정기의 가동을 요청하는 단계, 색인 표시된 품목 정보가 현장온도 정보를 포함하는 경우, 서버(100)가, 현장온도 정보에 대응하는 수치에 맞춰 IoT 장치(500)에 냉난방기의 가동을 요청하는 단계를 더 포함한다.

또한, 관리요청 품목 정보를 전송하는 단계는 색인 표시된 품목 정보가 품목별 구비 수량 정보에 대응하는 정보를 포함하는 경우, 서버(100)가, 소진량 정보, 유동인구량 정보에 따른 완전 소진 시간 예측 정보 및 소진 우선순위 품목 정보를 포함하는 관리요청 품목 정보를 생성하는 단계를 더 포함한다.

이후, 서버(100)가, 비품 소진량에 따른 순이익을 산출하고 비품 소진량을 기반으로 기 설정 시간별 비품 소진량을 예측하여 기 설정 시간별 순이익을 산출하는 단계, 서버(100)가, 유동인구량 정보에 따른 기 설정 시간별 순이익을 추출하고, 기 설정 시간별 유동인구량 정보를 예측하여 기 설정 시간별 순이익을 산출하는 단계 및 서버(100)가, 점주 단말(200)에 기 설정 시간별 순이익 예측 정보를 전송하는 단계를 포함한다.

이에 따라, 점주 단말(200)이 본 발명의 서비스를 이용함으로써 순이익 예측 정보를 활용한 현장 시설물 추가 도입, IoT 장치(500)의 업그레이드, 관리자 단말(300)에 대응하는 서비스 내용 변경 등을 실행할 수 있다.

도시되지는 않았으나, 본 발명의 일실시예에 따라, 서버(100)가 고객 단말(400)로부터 요청 정보를 획득한 경우, 아래와 같은 단계를 포함할 수 있다.

고객 단말(400)이, 서버(100)로부터 고객 단말(400)의 단말 등록 번호를 획득하는 단계에서 단말 등록 번호는 각각의 고객 단말(400)이 갖는 고유 ID일 수 있다. 일실시예로, 고객 단말(400)이 서버(100)로부터 단말 등록 번호를 획득하면, 서버(100)는 단말 등록 번호에 대해 결제 내역을 저장하고 결제 액수에 대해 기 설정된 비율만큼을 포인트로 제공할 수 있다.

서버(100)가, 고객 단말(400)로부터 이용 정보를 획득하는 단계에서, 이용 정보는 고객 단말(400)에 대응하는 고객의 연령, 성별, 스터디 내용, 이용 시간, 이용 날짜, 전자기기 사용 유무, 무선 인터넷 사용 유무, 콘센트 사용 유무 등을 포함할 수 있다.

서버(100)가, 고객 단말(400)로부터 관리 요청 정보를 획득하는 단계에서, 관리 요청 정보는 고객 단말(400)에 대응하는 고객의 무인 스터디 카페를 이용하는데 있어 발생한 불만사항, 개선 요청 사항, 파손 신고, 비품 추가 요청 등을 포함할 수 있다.

서버(100)가, 고객 단말(400)을 관리자 단말(300)과 매칭하는 단계에서, 서버(100)는 고객 단말(400)이 관리자 단말(300)과 실시간 채팅 혹은 통화를 통한 정보 전달을 지원하여 관리자 단말(300)이 고객 단말(400)과의 통신으로 사건을 빠르게 해결할 수 있도록 지원해주는 애플리케이션을 제공할 수 있다.

관리자 단말(300)이, 점주 단말(200)에 고객 관리 정보를 전송하는 단계에서, 고객 관리 정보는 관리 요청 정보에 대응하는 사건의 해결 방법, 사건의 대응 상황, 사건의 대응 결과를 포함할 수 있다.

즉, 점주 단말(200)에 대응하는 점주가 관리자 단말(300)에 대응하는 관리자의 사건 해결 양상을 실시간 혹은 사건 해결 이후 확인하는 것이 가능하며, 점주의 개입 없이 사건의 해결이 이루어지되 실시간으로 사건의 대응 상황에 대한 의견을 애플리케이션을 통해 관리자 단말(300)에 전달할 수 있다.

고객 단말(400)로부터 관리 요청 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계를 더 포함할 수 있다.

고객 단말(400)이, 서버(100)에 관리 요청을 하는 단계 및 서버(100)가, 고객 단말(400)로부터 이미지 및 요청사항 정보를 획득하여 기 설정된 기준에 따라 긴급여부를 판단하여 제 1 요청 정보 또는 제 2 요청 정보로 분류하는 단계에서, 제 1 요청 정보는 긴급상황으로 정전, 무선 인터넷 접속 불가, 현장 환경 조정 기기(선풍기, 냉난방기 등) 고장 등 고객이 현장을 이용하기 어려운 상황에 대한 정보일 수 있으며, 제 2 요청 정보는 긴급하지 않은 상황으로 타 고객의 소란, 소음, 비품 부족, 현장 환경 조정 기기(공기청정기, 프린터, 멀티탭 등) 고장 등 고객이 현장을 이용하는데 불편한 상황에 대한 정보일 수 있다.

또한, 이미지는 관리 요청 정보에 대응하는 상황(고장 기기, 파손 시설물, 오염 시설물, 미끄러운 바닥 등)에 대한 영상 이미지 혹은 사진 이미지일 수 있으며, 애플리케이션을 통해 고객 단말(400)이 소음을 측정한 정보를 추가로 서버(100)에 전송할 수 있다.

고객 단말(400)을 관리자 단말(300)과 매칭하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함할 수 있다.

서버(100)가, 제 1 요청 정보를 전송한 고객 단말(400)을 관리자 단말(300)과 매칭하고, 제 1 요청 정보를 관리자 단말(300)과 공유하는 단계는, 일실시예로, 관리자 단말(300)이 고객 단말(400)의 승인에 따라 고객 단말(400)의 이용 정보를 획득하고 애플리케이션을 통해 고객 단말(400)의 카메라 및 마이크에 접근할 수 있다.

서버(100)가, 제 1 요청 정보에 대응하는 진행상황 정보를 관리자 단말(300) 및 IoT 장치(500)로부터 획득하여 점주 단말(200)에 공유하는 단계에서, 점주 단말(200)은 긴급상황인 제 1 요청 정보에 대응하는 상황에 대해 실시간으로 관리자 단말(300)에 대응하는 관리자의 관리 서비스를 확인할 수 있으며, 이때, 선택에 따라 애플리케이션을 통해 점주 단말(200)이 관리자 단말(300)에 지시 사항을 전송할 수 있다.

점주 단말(200)에 고객 관리 정보를 전송하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함할 수 있다.

서버(100)가, 제 1 요청 정보에 대응하는 제 1 대응결과 정보 및 제 1 요청 정보에 대응하는 고객 평가 정보를 포함하는 고객 관리 정보를 점주 단말(200)에 전송하는 단계에서, 제 1 대응결과 정보는 제 1 요청 정보에 대응하는 긴급상황의 해결 결과에 대한 문서 및 이미지를 포함하며, 고객 평가 정보는 관리자 단말(300)에 대응하는 관리자의 서비스 만족도, 서비스하는데 소요한 시간, 서비스 방법 등 서비스의 질에 관련한 고객의 평가를 포함할 수 있다.

서버(100)가, 기 설정된 시간 간격에 따라 제 2 요청 정보를 관리자 단말(300)에 전송하는 단계에서, 제 2 요청 정보는 긴급하지 않은 상황으로 타 고객의 소란, 소음, 비품 부족, 현장 환경 조정 기기(공기청정기, 프린터, 멀티탭 등) 고장 등 고객이 현장을 이용하는데 불편한 상황에 대한 정보를 포함하므로, 실시간 대응이 아닌 기 설정된 시간 간격에 따라 대응할 수 있다. 따라서, 관리자 단말(300)은 제 2 요청 정보를 수신하는 시간을 서버(100)에 등록하고 애플리케이션을 통해 점주 단말(200)에 제 2 요청 정보에 대응할 스케줄러를 공유할 수 있다.

서버(100)가, 관리자 단말(300) 및 IoT 장치(500)로부터 제 2 요청 정보에 대응하는 진행상황 정보를 획득하는 단계 및 서버(100)가, 제 2 요청 정보에 대응하는 진행상황 정보, 제 2 요청 정보에 대응하는 제 2 대응결과 정보를 포함하는 고객 관리 정보를 점주 단말(200)에 전송하는 단계에서, 제 2 요청 정보는 긴급하지 않은 상황에 대한 것이므로, 점주 단말(200)이 굳이 실시간으로 정보를 획득하거나 확인할 필요성이 적다.

일실시예로, 점주 단말(200)에 대응하는 점주의 선택에 따라 일 제 2 요청 정보에 해당하는 관리 요청 정보의 발생 상황을 지정하거나 제 1 요청 정보로 변경할 수 있다. 또한, 점주의 선택에 따라 일 제 1 요청 정보를 제 2 요청 정보로 변경할 수 있으며, 제 1 요청 정보의 발생을 점주 단말(200)이 알람(진동, 빛, 소리 등)을 통해 점주에게 인식시킬 수 있다.

고객 단말(400)로부터 이용 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함할 수 있다.

서버(100)가, 단말 등록 번호를 획득한 모든 고객 단말(400)에 대한 이동경로를 획득하는 단계, 서버(100)가, 이동경로를 현장 지도에 표시하는 단계 및 서버(100)가, 기 설정된 시간 간격으로 현장 지도 상에 이동경로의 표시에 대응하는 밀도 및 면적을 산출하여 유동인구량 정보를 획득하는 단계를 포함한다.

구체적으로, 면적은 현장 지도에 표시된 면적으로 표시되고, 밀도는 색으로 표시될 수 있다. 일실시예로, 서버(100)는 적어도 하나의 고객 단말(400)의 이동경로가 중첩되는 영역에 1~10회 중첩은 노란색, 11~30회 중첩은 주황색, 31~70회 중첩은 녹색, 71~100회 중첩은 파란색, 101회 이상 중첩은 빨간색으로 현장 지도 상에 표시할 수 있다.

유동인구량 정보가 기 설정량 이상인 경우, 유동인구량 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함할 수 있다. 여기서, 기 설정량 이상의 유동인구량은 기 설정된 기준의 밀도가 기 설정된 면적을 차지하는 것을 의미한다.

IoT 장치(500)가, 유동인구량 정보에 대응하는 시간에 대한 발생 소음량 정보를 서버(100)에 전송하는 단계를 포함한다. 구체적으로, 유동인구량의 기 설정된 기준은 기 설정된 소음량을 넘어선 소음이 발생할 것으로 예측되는 인구 밀집도를 기준으로 정의된다. 일실시예로, 평균 성인의 어음이 65(+/-12)dB SPL이고 평균 대화음이 약 53 dB SPL 내지 77 dB SPL(33 dB HL 내지 57 dB HL)이며, 외치는 소리는 약 85 dB SPL인 것을 감안하여, 77 dB SPL 이하의 음량에 대한 1차 소음량, 77 dB SPL 초과 85 dB SPL 이하의 음량에 대한 2차 소음량, 85 dB SPL 초과 음량에 대한 3차 소음량을 기준으로 하여 유동인구량 대비 1차 내지 3차 소음량의 발생 비율을 산출하여 유동인구량 정보에 대응하는 시간에 대한 발생 소음량 정보를 정의할 수 있다.

서버(100)가, 유동인구량 정보에 대응하는 고객 단말(400)에 소음량 정보에 대응하는 서비스 포인트를 제공하는 단계는, 구체적으로, 유동인구량 정보에 대응하는 시간에 대한 발생 소음량 정보에 따라 현장 이용에 소음으로 인해 불편을 겪었을 고객에게 서비스로 포인트를 제공하는 것이다.

일실시예로, 서버(100)가 고객 단말(400)의 현장 이용 시간 내에 획득한 유동인구량 정보 대비 평균 이동 거리를 산출하는 단계, 서버(100)가 고객 단말(400)의 현장 이용 시간 내 이동 거리를 평균 이동 거리에 비교하여 평균 이동 거리보다 짧은지 판단하는 단계 및 서버(100)가 판단 결과에 따라 고객 단말(400)에 서비스 포인트를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

이때, 서비스 포인트의 기 설정된 최대값을 기준으로, 고객 단말(400)의 현장 이용 시간 내 이동 거리를 평균 이동 거리에 대한 비율로 환산하여 서비스 포인트의 기 설정된 최대값에 적용할 수 있다. 예를 들어, 서비스 포인트의 기 설정된 최대값이 1,000이고 고객 단말(400)의 현장 이용 시간 내 이동 거리를 평균 이동 거리에 대한 비율이 30%라면, 서버(100)는 고객 단말(400)에 1,000 포인트에 대한 70% 적용값인 700 포인트를 제공할 수 있다.

이용 정보가 고객 단말(400)에 대응하는 고객의 학습분야 정보, 공동학습자 모집 정보, 공동학습자 정보, 스터디룸 대여 정보 및 공동학습 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 경우, 고객 단말(400)로부터 이용 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함할 수 있다. 즉, 고객 단말(400)에 대응하는 고객이 스터디 그룹을 모집하고자 하는 경우, 본 발명이 제공하는 서비스를 통해 스터디 그룹을 위한 공동학습 신청자를 모집할 수 있다.

서버(100)가, 이용 정보에 대응하는 공동학습자 모집공고를 단말 등록 번호를 획득한 타 고객 단말에 공유하여 적어도 하나의 타 고객 단말로부터 공동학습 신청고객 단말(400) 정보를 획득하는 단계, 서버(100)가, 공동학습 신청고객 단말(400)을 고객 단말(400)과 매칭하고, 공동학습 신청 고객 단말(400) 및 고객 단말(400)에 대응하는 인원수 정보를 기반으로 인원수 정보에 대응하는 스터디룸의 랜덤 생성된 비밀번호를 공동학습 신청고객 단말(400) 및 고객 단말(400)에 제공하는 단계 및 서버(100)가, 스터디룸의 추가 예약 정보를 고객 단말(400)로부터 획득하고, 서비스 비용을 산출하여 고객 단말(400)로부터 추가 결제 정보를 획득하는 단계를 포함한다.

일실시예로, 일 고객 단말(400)이 이용 정보에 스터디 그룹에 참여할 공동학습자 모집공고에 필요한 정보를 추가하는 단계, 서버(100)가 일 고객 단말(400)로부터 공동학습자 모집공고 생성 동의를 획득하는 단계 및 서버(100)가 애플리케이션에 공동학습자 모집공고를 등록하는 단계를 포함하여 스터디 그룹의 생성을 도울 수 있다.

공동학습 신청고객 단말(400) 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계를 더 포함할 수 있다.

서버(100)가, 고객 단말(400)에 이전에 매칭된 공동학습자 정보에 따라 공동학습자 모집공고를 이전에 매칭된 공동학습 신청고객 단말(400)에 우선 전송하는 단계를 포함하여, 서버(100)는 일 고객 단말(400)에 매칭 기록이 있는(동일 스터디 그룹에 참여 이력이 있는) 타 고객 단말에 우선적으로 스터디 그룹 참여를 권유할 수 있다.

이용 정보가 테이블 예약 정보를 포함하는 경우, 이용 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함할 수 있다.

서버(100)가, 예약 정보로부터 예약 좌석 정보 및 예약시간 정보를 추출하고, 예약 좌석 정보에 대한 좌석의 기 설정된 시간 내의 이용자 수를 산출하여 좌석인기도 정보를 획득하는 단계, 서버(100)가, 좌석인기도 정보에 대응하는 추가금적용률을 예약시간 정보에 대응하여 예약금 산정을 실시하는 단계, 서버(100)가, IoT 장치(500)로부터 고객 단말(400)이 좌석에 매칭된 시간 정보를 획득하고, 예약시간 정보에 대응하여 예약 준수 여부를 판단하는 단계 및 서버(100)가, 예약 준수 여부에 따라 가점 여부를 결정하여 고객 단말(400)에 대한 포인트를 지급하는 단계를 포함한다.

구체적으로, 고객 단말(400)에서 무작위 좌석 예약이 아닌 일 좌석에 대해 예약을 요청하면, 서버(100)는 일 좌석에 대한 좌석인기도 정보를 업데이트할 수 있다. 일 좌석에 대한 좌석인기도 정보는 시간대 별로 분류되어 시간대별 인기도에 따른 예약금의 가격이 변동될 수 있다. 일실시예에 따라, 인기가 적은 좌석에 대해서는 예약금이 기본금 혹은 기본금보다 할인된 금액일 수 있다.

고객 단말(400)이 예약시간을 준수하지 못한 경우, 예약 준수 여부를 판단하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함할 수 있다.

서버(100)가, 고객 단말(400)로부터 출발지 정보, 출발시간 정보 및 이동수단 정보를 획득하고 외부 서버(100)로부터 날씨 정보 및 교통량 정보를 획득하는 단계, 서버(100)가, 고객 단말(400)의 현재 위치 정보를 획득하는 단계, 서버(100)가, 고객 단말(400)의 현재 위치 정보와 출발지 정보가 일치하는 제 1 시점을 획득하는 단계, 서버(100)가, 제 1 시점으로부터 이동수단 정보 및 교통량 정보를 대응하여, 고객 단말(400)에 대응하는 고객이 이동수단 정보에 대응하는 이동수단을 이용하는 제 2 시점을 산출하는 단계, 서버(100)가, 이동수단 정보에 대응하는 이동수단의 이동속도에 영향을 주는 날씨 정보 가중치 및 교통량 정보 가중치를 이동속도에 대응하여 고객 단말(400)의 현재 위치 정보와 도착지 정보가 일치하는 제 3 시점을 산출하는 단계 및 서버(100)가, 제 1 시점과 제 2 시점 간의 대기시간차 및 제 2 시점과 제 3 시점 간의 이동시간차를 산출하고, 고객 단말(400)의 현재 위치 정보로부터 출발지 정보 및 도착지 정보에 대응하는 구간별 머문 시간을 산출하여, 고객 단말(400)의 예약 시간을 준수하지 못한 것에 대한 타당성을 판단하는 단계를 포함한다.

구체적으로, 서버(100)는 제 1 시점이 발생하면, 제 1 시점을 기준으로 제 2 시점을 산출해 낸다. 이동수단 정보가 버스를 포함하는 경우, 서버(100)는 고객 단말(400)이 출발지 정보에 대응하는 버스 정류장에 위치한 제 1 시점에서 도착지 정보에 대응하는 버스 노선을 출력하고 이용 가능한 버스 중 제 1 시점에 가장 근사한 버스 목록을 산출하여 각각의 버스에 대응하는 제 3 시점을 산출할 수 있다. 이때, 고객 단말(400)이 이동을 시작한 제 2 시점에서부터 획득된 고객 단말(400)의 이동 경로에 따라 고객 단말(400)의 이동경로와 일치하는 노선을 갖는 버스에 대응하는 제 3 시점을 고객 단말(400)의 제 3 시점으로 적용할 수 있다. 최종적으로 서버(100)는 고객 단말(400)의 시간별 위치정보와 제 3 시점을 비교하여 동일한지 여부를 판단한다.

서버(100)가 제 1 시점과 제 2 시점 사이 및 제 2 시점과 제 3 시점 사이에서 획득된 이동수단 정보에 대응하는 이동수단의 이동속도에 영향을 주는 날씨 정보 가중치 및 교통량 정보 가중치가 기 설정된 기준보다 큰 것으로 나타나면, 예약 시간을 준수하지 못한 것이 고객 단말(400)에 대응하는 고객의 책임이 아닌 것으로 판단한다.

일실시예로, 고객 단말(400)이 서버(100)에 예약 취소 허용 시간 이전에 예약을 취소한 경우, 서버(100)가 예약금을 전액 환불해 주는 단계를 포함한다.

또한, 고객 단말(400)이 서버(100)에 예약 취소 허용 시간 이후에 예약을 취소한 경우, 서버(100)가 고객 단말(400)의 예약 시간을 준수하지 못한 것에 대한 타당성을 판단하는 단계 및 서버(100)가 타당성 판단 결과에 따라 기 설정된 비율을 차감한 예약금을 환불해주는 단계를 포함한다.

따라서, 예약 시간을 준수하지 못한 경우, 예약 시간을 준수하지 못한 원인이 고객에게 있는 것인지, 불가피한 사정에 의한 것인지를 판단하여, 기 설정된 시간 내의 예약 취소에 대한 환불 예약금의 비율을 다르게 책정할 수 있다.

구체적으로, 예약 취소 허용 시간이 예약 시작 시간의 1시간 전이고, 예약 시작 시간이 14시라면, 고객이 13시 이전에 예약을 취소한 경우 예약금을 전액 환불해줄 수 있다.

또한, 고객이 13시 이후에 예약을 취소한 경우, 교통량 때문에 예약 시간을 준수하지 못한 것으로 판단되면, 90%의 예약금을 환불해줄 수 있다.

또한, 고객이 13시 이후에 예약을 취소한 경우, 날씨 때문에 예약 시간을 준수하지 못한 것으로 판단되면, 80%의 예약금을 환불해줄 수 있다.

또한, 고객이 13시 30분에 예약을 취소한 경우, 기타 사정에 의해 예약 시간을 준수하지 못한 것으로 판단되면, 예약금을 환불해줄 수 없다.

관리 요청 정보가 무선 인터넷 속도에 관한 요청사항을 포함하는 경우, 관리 요청 정보를 획득하는 단계는 후술하는 단계들을 더 포함할 수 있다.

서버(100)가, 이용 정보에 대응하여 이용 시간이 아닌 고객 단말(400)과 이용 시간인 고객 단말(400)을 분류하는 단계, 서버(100)가, 이용 시간이 아닌 고객 단말(400)에 접속 확인 신호를 전송하고 이용 시간이 아닌 고객 단말(400)의 접속 확인 신호에 대응하는 출력 신호의 획득 여부에 따라 무선 인터넷 접속 상태를 판별하는 단계, 서버(100)가, 이용시간이 아닌 고객 단말(400)의 무선 인터넷 접속 유무에 따라 감점 포인트를 제공하는 단계 및 서버(100)가, 이용시간이 아닌 고객 단말(400)의 무선 인터넷 접속을 차단하는 단계를 포함한다.

즉, 현장을 이용하는 고객 단말(400)에 대한 무선 통신의 접속만을 허용하여, 현장을 이용중인 고객 단말(400)에 대응하는 고객의 서비스 만족도를 높일 수 있으며, 서버(100)가 자동으로 관리하므로 빠른 서비스가 가능하다.

도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 서버 구성도이다.

프로세서(110)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 도 1과 관련하여 설명된 방법을 수행한다.

예를 들어, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써 신규 학습용 데이터를 획득하고, 학습된 모델을 이용하여, 획득된 신규 학습용 데이터에 대한 테스트를 수행하고, 테스트 결과, 라벨링된 정보가 소정의 제1 기준값 이상의 정확도로 획득되는 제1 학습용 데이터를 추출하고, 추출된 제1 학습용 데이터를 신규 학습용 데이터로부터 삭제하고, 추출된 학습용 데이터가 삭제된 신규 학습용 데이터를 이용하여 학습된 모델을 다시 학습시킬 수 있다.

한편, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

메모리(120)에는 프로세서(110)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(120)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100 : 서버
110 : 프로세서
120 : 메모리
200 : 점주 단말
300 : 관리자 단말
400 : 고객 단말
500 : IoT 장치

Claims (8)

1. 서버, 관리자 단말, 점주 단말, 고객 단말 및 IoT 장치를 포함하는 무인 스터디 카페 관리 시스템의 제어 방법에 있어서,
   상기 서버가, 상기 IoT 장치로부터 현장관리 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 현장관리 정보 중 초기 정보와 비교해 기 설정된 범위 외의 오차가 발생한 품목 정보에 대해 색인 표시하는 단계;
   상기 서버가, 색인 표시된 품목 정보에 대해 오차 발생 원인을 분석하여 통계처리 하는 단계;
   상기 점주 단말이, 상기 서버로부터 통계처리된 결과 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 관리자 단말에 상기 통계처리된 결과 정보에 대응하는 관리요청 품목 정보를 전송하는 단계;
   상기 관리자 단말이, 상기 서버에 관리결과 정보를 전송하는 단계; 및
   상기 점주 단말이, 상기 서버로부터 상기 관리결과 정보를 획득하는 단계;를 포함하는,
   무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 현장관리 정보를 획득하는 단계는,
   상기 관리자 단말이, 상기 서버에 상기 IoT 장치를 등록하는 단계;
   상기 서버가, 상기 IoT 장치로부터 상기 관리자 단말의 지정 기본 상태에 대응하는 기본 센싱 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 기본 센싱 정보에서 기 설정된 범위 내의 초기 정보 평균 대역을 추출하여 상기 초기 정보로 저장하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 초기 정보 평균 대역 내의 신호에 대해 정상 상태로 정의하고, 상기 초기 정보 평균 대역 외의 신호에 대해 오차 발생으로 정의하는 단계;를 포함하고,
   상기 기본 센싱 정보를 획득하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 IoT 장치로부터 초기 센싱 속도, 초기 신호 대역폭, 초기 전기 소비량, 초기 발열량, 초기 진동 발생량 및 초기 카메라 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 장치 정상 정보를 획득하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 장치 정상 정보에서 기 설정된 범위 내의 정상 정보 평균 대역을 추출하여 상기 정상 정보 평균 대역 내의 신호에 대해 정상 상태로 정의하고, 상기 정상 정보 평균 대역 외의 신호에 대해 오차 발생으로 정의하는 단계;를 포함하는,
   무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 현장관리 정보를 획득하는 단계는,
   상기 관리자 단말이, 상기 서버에 품목별 구비 수량 정보를 전송하는 단계;
   상기 서버가, 상기 IoT 장치로부터 품목별 판매 수량 정보 및 품목별 구비 무게량 정보를 획득하여, 품목별 수량 변동에 따른 품목별 무게량 변동에 대한 품목별 수량-무게 정보를 산출하는 단계;
   상기 서버가, 상기 품목별 수량-무게 정보에서 기 설정된 범위 내의 무게량 변동 정보의 평균 대역을 추출하여 실시간 현장 정보로 저장하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 무게량 변동 정보 평균 대역 내의 신호에 대해 정상 상태로 정의하고, 상기 무게량 변동 정보의 평균 대역 외의 신호에 대해 오차 발생으로 정의하는 단계;를 포함하며,
   상기 고객 단말이 상기 IoT 장치에 매칭된 경우,
   상기 서버가, 상기 고객 단말이 상기 IoT 장치에 매칭된 동안 상기 고객 단말의 이동경로를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 이동경로를 현장 지도에 표시하는 단계; 및
   상기 서버가, 기 설정된 시간 간격으로 상기 현장 지도 상에 상기 이동경로의 표시에 대응하는 밀도 및 면적을 산출하여 유동인구량 정보를 획득하는 단계;를 포함하는,
   무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 색인 표시된 품목 정보에 대해 오차 발생 원인을 분석하여 통계처리 하는 단계는,
   상기 서버가, 외부 서버로부터 날씨 정보 및 미세먼지량 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 날씨 정보에 따른 상기 현장관리 정보의 제 1 변화량을 획득하여 빅데이터에 추가하는 단계;
   상기 서버가, 상기 미세먼지량 정보에 따른 상기 현장관리 정보의 제 2 변화량을 획득하여 빅데이터에 추가하는 단계;
   상기 서버가, 상기 유동인구량 정보에 따른 상기 현장관리 정보의 제 3 변화량을 획득하여 빅데이터에 추가하는 단계;
   상기 서버가, 상기 제 1 변화량 내지 제 3 변화량 각각에 대해 변화량 가중치를 설정하는 단계;
   상기 서버가, 상기 변화량 가중치에 대한 오차 발생 품목의 연관성 벡터를 생성하는 단계;
   상기 서버가, 상기 색인 표시된 품목 정보를 상기 연관성 벡터에 비교하여 기 설정된 범위 내의 품목 정보를 수렴 정보로 설정하고, 상기 현장관리 정보를 상기 연관성 벡터에 비교하여 기 설정된 범위 외의 품목 정보를 미수렴 정보로 설정하는 단계;
   상기 서버가, 상기 미수렴 정보에 영향을 끼친 제 4 변화량을 빅데이터에 추가하는 단계; 및
   상기 서버가, 빅데이터를 활용하여 상기 색인 표시된 품목 정보에 대한 상기 제 1 변화량 내지 제 4 변화량의 영향률 및 기 설정된 시간 간격에 대한 오차 변화율을 산출하는 단계;를 포함하는,
   무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 제 4 변화량을 빅데이터에 추가하는 단계는,
   상기 서버가, 상기 미수렴 정보를 발생시킨 품목 정보에 대응하는 IoT 장치로부터 상기 현장관리 정보가 생성된 시간을 포함하는 기 설정된 시간 범위의 센싱 속도, 신호 대역폭, 전기 소비량, 발열량, 진동 발생량, 카메라 이미지 및 고객 단말의 입력 정보 중 적어도 하나를 포함하는 장치 이상판단 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 장치 정상 정보에 상기 장치 이상판단 정보를 비교하여 오차 발생 여부를 판단하는 단계;
   상기 서버가, 오차 발생 여부 판단 결과에 따라 제 4 변화량을 생성하고, 상기 관리자 단말에 상기 제 4 변화량을 전송하는 단계;
   상기 관리자 단말이, 상기 서버에 IoT 장치에 대한 정상작동 진단 프로그램 실행을 요청하는 단계;
   상기 서버가, IoT 장치에 대해 센싱 속도, 신호 대역폭, 전기 소비량, 발열량, 진동 발생량 및 카메라 이미지를 포함하는 실시간 IoT 장치 정보를 획득하여 상기 실시간 현장 정보 및 상기 장치 정상 정보에 비교한 결과 중 기 설정된 오차 범위 외에 차이가 발생한 정보를 상기 관리자 단말에 전송하는 단계;
   상기 서버가, 상기 관리자 단말로부터 IoT 장치 수리 요청을 획득하는 단계;
   상기 관리자 단말이, 상기 서버로부터 상기 IoT 장치 수리 요청에 대응하는 수리 업체 정보를 가격 정보, 매칭 가능 여부 정보, 시간 정보, 연락처 정보 및 대체 가능 업체 정보를 포함하여 획득하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 점주 단말에 IoT 장치 수리결과 정보를 전송하는 단계;를 포함하는,
   무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법.
6. 제 2 항에 있어서,
   상기 제어 방법은,
   상기 서버가, 기 설정된 시간 간격으로 상기 IoT 장치로부터 현장영상 정보를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 현장영상 정보로부터 사람 이미지를 삭제한 시설물 이미지를 획득하는 단계;
   상기 서버가, 상기 시설물 이미지를 상기 초기 카메라 이미지와 비교하여 차이가 발생한 정보인 시설물 이상 정보를 검출하는 단계;
   상기 서버가, 상기 초기 카메라 이미지로부터 모서리를 추출하여 상기 시설물 이상 정보에 대응시켜 차이가 발생한 정보에 대해 시설물파손 정보로 정의하고 차이가 발생하지 않은 정보에 대해 시설물오염 정보로 정의하는 단계;
   상기 서버가, 상기 관리자 단말에 상기 시설물파손 정보 및 상기 시설물오염 정보를 전송하는 단계;
   상기 관리자 단말이, 상기 서버로부터 상기 시설물 파손에 대응하는 수리 업체 정보를 가격 정보, 매칭 가능 여부 정보, 시간 정보, 연락처 정보 및 대체 가능 업체 정보를 포함하여 획득하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 점주 단말에 시설물 수리결과 정보를 전송하는 단계;를 포함하는,
   무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 관리결과 정보를 전송하는 단계는,
   상기 관리자 단말이, 관리 전후 이미지, 구매 품목별 정보 및 IoT 장치를 통한 관리 전후 정보 중 적어도 하나를 포함하는 관리결과 정보를 획득하여 상기 점주 단말에 전송하는 단계;를 포함하며,
   상기 관리결과 정보를 획득하는 단계는,
   상기 점주 단말이, 상기 서버로부터 상기 관리결과 정보에 대응하는 타 관리자 단말의 소요비용, 서비스 비용, 소요시간 및 서비스 결과 중 적어도 하나를 획득하는 단계;
   상기 점주 단말이, 상기 서버에 상기 관리자 단말의 평가 점수를 등록하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 점주 단말에 상기 관리자 단말의 평가 점수보다 높은 평가 점수를 갖는 타 관리자 단말에 대응하는 타 업체 정보를 추천하는 단계;를 포함하는,
   무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법.
8. 제 3 항에 있어서,
   상기 관리요청 품목 정보를 전송하는 단계는,
   상기 색인 표시된 품목 정보가 현장공기질 정보를 포함하는 경우, 상기 서버가, 상기 현장공기질 정보에 대응하는 수치에 맞춰 IoT 장치에 창문 열림량의 조정 또는 공기청정기의 가동을 요청하는 단계;
   상기 색인 표시된 품목 정보가 현장온도 정보를 포함하는 경우, 상기 서버가, 상기 현장온도 정보에 대응하는 수치에 맞춰 IoT 장치에 냉난방기의 가동을 요청하는 단계;
   상기 색인 표시된 품목 정보가 상기 품목별 구비 수량 정보에 대응하는 정보를 포함하는 경우, 상기 서버가, 소진량 정보, 상기 유동인구량 정보에 따른 완전 소진 시간 예측 정보 및 소진 우선순위 품목 정보를 포함하는 관리요청 품목 정보를 생성하는 단계;
   상기 서버가, 비품 소진량에 따른 순이익을 산출하고 상기 비품 소진량을 기반으로 기 설정 시간별 비품 소진량을 예측하여 기 설정 시간별 순이익을 산출하는 단계;
   상기 서버가, 상기 유동인구량 정보에 따른 기 설정 시간별 순이익을 추출하고, 기 설정 시간별 유동인구량 정보를 예측하여 기 설정 시간별 순이익을 산출하는 단계; 및
   상기 서버가, 상기 점주 단말에 기 설정 시간별 순이익 예측 정보를 전송하는 단계;를 포함하는,
   무인 스터디 카페의 무인 관리 시스템 제어 방법.

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