KR102419220B1 - 소량 구매를 위한 자동 결제 방법 및 이를 위한 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 바구니 또는 카트 등을 이용하지 않고 소량의 상품만을 구매하는 경우를 위한 자동 결제 방법을 제안한다. 상기 방법은 매장 내에 방문한 고객에 대한 영상을 촬영하는 단계; 상기 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여, 상기 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계; 및 상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 상기 고객이 상품을 파지하는 것으로 판단되는 경우, 상기 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계; 및 상기 고객이 파지한 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하는 단계를 포함할 수 있다. 이와 같은, 본 발명에 따르면, 매장 내에 결제를 수행하기 위한 인력 또는 고객을 감시하기 위한 인력이 존재하지 않아도, 고객이 구매하기 위하여 직접 파지한 상품을 식별하고 관리할 수 있게 된다.

Description

소량 구매를 위한 자동 결제 방법 및 이를 위한 시스템{Automatic payment method for small quantity purchases, and system therefor}
본 발명은 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 이용한 무인 점포(unmanned store)에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 바구니 또는 카트 등을 이용하지 않고 소량의 상품만을 구매하는 경우를 위한 자동 결제 방법 및 이를 위한 시스템에 관한 것이다.
인공지능(AI)은 인간의 학습능력, 추론능력 및 지각능력 등의 일부 또는 전부를 컴퓨터 프로그램을 이용하여 인공적으로 구현하는 기술을 의미한다. 인공지능(AI)과 관련하여, 기계 학습(machine learning)은 다수의 파라미터로 구성된 모델을 이용하여 주어진 데이터로 파라미터를 최적화하는 학습을 의미한다.
한편, 무인 점포(unmanned store)는 상품의 결제 및 관리를 수행하는 판매자 매장 내에 존재하지 않고 소비자가 구입을 원하는 물건을 가져와 직접 결제하는 점포를 말한다.
최근 들어, IT(Information Technology) 산업기술의 발달, 인건비 상승과 심야 시간대의 효율적인 운영 등의 이유로 무인 점포에 대한 관심이 높아지고 있는 추세다. 이와 같은, 무인 점포는 주로 커피 전문점, 아이스크림 전문점 등과 같이 고객의 다양한 니즈를 반영하지 않아도 되는 상품을 취급하는 매장에서 제한적으로 적용되고 있으나, 최근 그 적용 영역이 확대되고 있다.
이와 같은, 무인 점포 내에는 고객이 구매하고자 하는 상품을 직접 결제할 수 있는 무인 셀프 결제기(예를 들어, 키오스크 등)가 설치되어 있으며, 무인 점포 내에 비치되어 있는 각종 제품과 무인 셀프 결제기의 도난이나 파손 등을 감시하기 위해 폐쇄 회로 텔레비전(Closed Circuit TeleVision, CCTV)가 설치되어 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2020-0023990호, ‘무인 점포의 결제 처리 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램’, (2020.03.06. 공개)
본 발명의 일 목적은 바구니 또는 카트 등을 이용하지 않고 소량의 상품만을 구매하는 경우를 위한 자동 결제 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 바구니 또는 카트 등을 이용하지 않고 소량의 상품만을 구매하는 경우를 위한 자동 결제 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 바와 같은 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 바구니 또는 카트 등을 이용하지 않고 소량의 상품만을 구매하는 경우를 위한 자동 결제 방법을 제안한다. 상기 방법은 매장 내에 방문한 고객에 대한 영상을 촬영하는 단계; 상기 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여, 상기 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계; 및 상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 상기 고객이 상품을 파지하는 것으로 판단되는 경우, 상기 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계; 및 상기 고객이 파지한 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계는 사전에 학습된 분류기(classifier)를 이용하여 사전에 정의된 행동 패턴 그룹들 중 상기 고객의 행동 패턴에 대응하는 하나의 그룹을 식별할 수 있다. 이 경우, 상기 고객의 행동 패턴에는 상기 고객의 상기 매장 내 상대적인 위치, 상기 고객의 상기 매장 내 이동 경로, 상기 고객의 신체 자세, 상기 고객의 시선 방향 및 상기 고객의 상품 파지 유무를 포함할 수 있다.
상기 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계는 상기 고객에 대한 영상으로부터 사전에 지정된 복수 개의 신체 부위들을 식별하고, 상기 식별된 신체 부위들 각각의 상대적인 위치 및 방향성을 기초로 상기 식별된 신체 부위들을 서로 연결하여 스켈레톤(skeleton)을 생성하고, 생기 생성된 스켈레톤의 형상 및 모양을 기초로 상기 고객의 신체 자세, 상기 고객의 시선 방향 및 상기 고객의 상품 파지 유무를 식별할 수 있다.
상기 고객에 대한 영상을 촬영하는 단계는 상기 매장 내에 고정 설치된 하나 이상의 원거리 비전 센서(vision sensor) 및 무인 결제 장치를 구성하고 있는 근거리 비전 센서를 이용하여, 동일한 고객을 서로 다른 방향에서 복수 개의 영상을 촬영할 수 있다. 이 경우, 상기 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계는 상기 고객이 상품을 파지한 것으로 판단된 이후, 상품이 상기 원거리 비전 센서 또는 근거리 비전 센서에 의해 후속으로 촬영된 영상을 기초로 상기 고객이 파지한 것으로 기 판단된 상품이 더 이상 파지되지 않는 것으로 판단되는 경우, 상기 고객에 대하여 기 식별된 그룹을 부정 행위 그룹으로 변경할 수 있다. 여기서, 상기 부정 행위 그룹은 고객이 의류 또는 소지품을 이용하여 하나 이상의 상품을 숨기는 행위에 대응하는 그룹이 될 수 있다.
상기 방법은 상기 결제 금액을 산출하는 단계 이후에, 상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 상기 고객이 상기 매장으로부터 이탈할 것으로 판단되는 경우, 상기 고객에 대응하여 사전에 지정된 지불 수단을 이용하여 상기 산출된 결제 금액에 대한 결제를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 결제를 수행하는 단계는 상기 결제를 시도하였으나 실패한 경우, 상기 결제 실패와 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력할 수 있다.
한편, 상기 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계는 상기 고객을 상기 매장 내에 기 방문한 다른 고객과 구별하기 위한 트래킹 아이디(tracking identifier)를 할당한 후, 상기 고객에 매칭된 속성에 상기 할당된 트래킹 아이디를 추가할 수 있다. 그리고, 상기 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계는 상기 고객이 파지한 상품에 매칭된 속성에 상기 고객에게 할당된 트래킹 아이디를 추가할 수 있다.
이 경우, 상기 결제 금액을 산출하는 단계는 속성에 동일한 트래킹 아이디가 추가된 하나 이상의 상품의 가격을 합산하여 상기 고객에 대한 결제 예상 금액을 추정한 후, 상기 추정된 결제 예상 금액과 상기 모든 상품의 가격을 합산하여 산출된 결제 금액을 대비하여, 상기 고객의 부정 행위 여부를 검증할 수 있다.
그리고, 상기 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계는 상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 상기 고객이 기 파지한 상품을 내려놓는 것으로 판단되는 경우, 상기 고객이 내려놓은 상품을 대상으로 사전에 지정된 원위치와 상기 고객의 상기 매장 내 상대적인 위치가 서로 매칭되지 않는 경우, 상기 고객이 내려놓은 상품을 추가 관리 대상으로 지정할 수 있다.
상술한 바와 같은 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 바구니 또는 카트 등을 이용하지 않고 소량의 상품만을 구매하는 경우를 위한 자동 결제 시스템을 제안한다. 상기 시스템은 매장 내에 고정 설치되어, 상기 매장 내에 방문한 고객에 대한 영상을 촬영하는 원거리 비전 센서; 및 상기 원거리 비전 센서를 통해 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여 고객의 행동 패턴을 식별하고, 상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 고객이 상품을 파지하는 것으로 판단되는 경우 고객이 파지한 상품을 식별하고, 상기 고객이 파지한 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하는 결제 제어 서버를 포함하여 구성될 수 있다.
기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 매장 내에 결제를 수행하기 위한 인력 또는 고객을 감시하기 위한 인력이 존재하지 않아도, 고객이 구매하기 위하여 직접 파지한 상품을 식별하고 관리할 수 있게 된다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과로 제한되지 아니하며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 무인 결제 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 결제 제어 서버의 논리적 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 결제 제어 서버의 하드웨어 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 식별되는 고객의 행동을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 구성요소가 배치된 매장을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 운반 기구를 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 장치를 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 고객 및 상품을 관리하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다. 본 발명의 사상은 첨부된 도면 외에 모든 변경, 균등물 내지 대체물에 까지도 확장되는 것으로 해석되어야 한다.
상술한 바와 같이, 무인 점포는 상품의 결제 및 관리를 수행하는 판매자 매장 내에 존재하지 않고 소비자가 구입을 원하는 물건을 가져와 직접 결제하는 점포를 말한다. 이와 같은, 무인 점포를 운영하기 위해서는 고객, 상품을 어떻게 관리하고, 결제를 어떻게 진행할지 등에 관한 다양한 수단들이 요구된다.
이러한 요구에 부합하고자, 본 발명은 무인 점포를 운영하기 위한 다양한 수단들을 제안하고자 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 시스템의 구성도이다. 그리고, 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 무인 결제 시스템의 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 시스템은 결제 제어 서버(100), 원거리 비전 센서(200), 운반 기구(300), 무인 결제 장치(400) 및 안내 출력 장치(500)를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 무인 결제 시스템은 결제 제어 서버(100)와 무인 결제 장치(400)가 서로 통합되어 하나의 장치로 구현될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 설명함에 있어, 결제 제어 서버(100)가 무인 결제 장치(400)와 독립된 장치인 것을 전제로 기술할 것이나, 결제 제어 서버(100)가 무인 결제 장치(400)의 일 구성요소 또는 무인 결제 장치(400)가 결제 제어 서버(100)의 일 구성요소로 구현될 수 있음은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
결제 제어 서버(100) 및 무인 결제 장치(400) 이외에도, 무인 결제 시스템의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 요소들을 나타낸 것에 불과하므로, 둘 이상의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되어 구현되거나, 하나의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 분리되어 구현될 수 있을 것이다.
각각의 구성 요소에 대하여 설명하면, 결제 제어 서버(100)는 고객 및 상품을 관리하고, 고객이 구매하고자 하는 상품의 결제 프로세스를 제어할 수 있다.
구체적으로, 결제 제어 서버(100)는 결제 제어 서버(200)는 원거리 비전 센서(200) 등에 의해 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여, 매장 내에 방문한 고객을 다른 고객과 구별하기 위한 트래킹 아이디(tracking identifier)를 부여함으로써 고객을 추적할 수 있다. 결제 제어 서버(200)는 원거리 비전 센서(200) 등에 의해 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여 고객의 행동 패턴을 식별하고, 식별된 고객의 행동 패턴에 따라 고객이 구매할 것으로 예상되는 상품을 식별할 수 있다. 결제 제어 서버(200)는 식별된 고객의 행동 패턴 및 고객의 트래킹 아이디를 기반으로, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 결제 프로세스를 결정할 수 있다. 그리고, 결제 제어 서버(200)는 결정된 프로세스에 따라 무인 결제 장치(400)의 상품 결제 과정을 제어할 수 있다.
결제 제어 서버(100)는 원거리 비전 센서(200), 운반 기구(300), 무인 결제 장치(400) 및 안내 출력 장치(500)와 데이터를 송수신할 수 있고, 송수신된 데이터를 기초로 연산을 수행할 수 있는 장치라면 어떠한 장치라도 허용될 수 있다.
예를 들어, 결제 제어 서버(100)는 데스크탑(desktop), 워크스테이션(workstation) 또는 서버(server)와 같은 고정식 컴퓨팅 장치 중 어느 하나가 될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 그러나, 이에 한정되지 아니하고, 결제 제어 서버(100)는 스마트폰(smart phone), 랩탑(laptop), 태블릿(tablet), 패블릿(phablet), 휴대용 멀티미디어 재생장치(Portable Multimedia Player, PMP), 개인용 휴대 단말기(Personal Digital Assistants, PDA) 또는 전자책 단말기(E-book reader)과 같은 이동식 컴퓨팅 장치 중 어느 하나가 될 수도 있다.
이와 같은, 결제 제어 서버(100)의 구체적인 구성 및 동작에 대해서는 도 3, 도 4, 도 9 및 도 10을 참조하여 보다 구체적으로 후술하기로 한다.
다음 구성으로, 원거리 비전 센서(200)는 매장 내부의 일 영역을 촬영할 수 있도록 매장 내에 고정 설치된 하나 이상의 비전 센서(vision sensor)이다.
이와 같은, 원거리 비전 센서(200)는 단수 또는 복수 개로 구성될 수 있으며, 폐쇄 회로 텔레비전(Closed Circuit TeleVision, CCTV), 카메라(camera), 레이더(radar) 또는 라이다(lidar) 중 어느 하나가 될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
구체적으로, 원거리 비전 센서(200)는 결제 제어 서버(100)에 의해 설정된 촬영 주기마다 매장의 내부 공간을 촬영할 수 있다. 만약, 매장 내에 고객이 방문한 경우, 원거리 비전 센서(200)는 매장 내에 방문한 고객에 대한 영상을 촬영할 수 있다. 그리고, 원거리 비전 센서(200)는 촬영된 하나 이상의 영상을 결제 제어 서버(100)에 송신할 수 있다.
이와 같은, 원거리 비전 센서(200)가 복수 개의 비전 센서로 구성된 경우, 원거리 비전 센서(200)는 동일한 고객을 서로 다른 방향에서 복수 개의 영상을 제각각 촬영할 수 있다.
또한, 원거리 비전 센서(200)는 고객 또는 상품의 추적에 필요한 경우, 결제 제어 서버(100)의 제어에 따라 틸트(tilt), 스윙(swing), 피봇(pivot) 등을 수행하여 영상의 촬영 방향을 변경할 수도 있다.
다음 구성으로, 운반 기구(300)는 일 측이 개방된 바구니(basket) 또는 카트(cart) 형태를 가지며, 고객이 구매하고자 하는 상품을 임시적으로 적재하여 운반하는데 사용될 수 있는 기구이다.
구체적으로, 운반 기구(300)는 상품이 적재될 수 있는 내부 공간을 촬영할 수 있는 근접 비전 센서를 포함하여 구성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운반 기구(300)는 결제 제어 서버(100)의 제어에 대응하여, 근접 비전 센서를 통해 운반 기구(300)의 내부 공간을 촬영할 수 있다. 그리고, 운반 기구(300)는 근접 비전 센서에 의해 촬영된 영상을 결제 제어 서버(100)에 송신할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 운반 기구(300)는 내부에 근접 센서(proximity sensor)를 더 구비할 수 있다. 이 경우, 운반 기구(300)의 근접 비전 센서는 근접 센서를 통해 물체의 접근이 감지된 경우에만, 운반 기구(300)의 내부 공간을 촬영하도록 제어될 수 있다. 그리고, 운반 기구(300)는 근접 비전 센서에 의해 촬영된 영상을 결제 제어 서버(100)에 송신할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 운반 기구(300)는 내부에 3축 또는 6축 가속도 센서(accelerometer)를 더 구비할 수 있다. 이 경우, 운반 기구(300)의 근접 비전 센서는 가속도 센서를 통해 진동이 감지된 경우에만, 운반 기구(300)의 내부 공간을 촬영하도록 제어될 수 있다. 그리고, 운반 기구(300)는 근접 비전 센서에 의해 촬영된 영상을 결제 제어 서버(100)에 송신할 수 있다.
한편, 운반 기구(300)는 내부에 적재될 수 복수 개의 상품들이 서로 이격된 상태로 투입되도록, 운반 기구(300)의 내부 공간을 복수 개의 세부 영역으로 구획할 수 있는 하나 이상의 파티션(partition)을 포함하여 구성될 수 있다. 이와 같은, 파티션은 고객이 운반 기구(300)의 내부에 적재하고자 하는 상품의 부피에 따라 자유롭게 그 위치가 변동될 수 있다.
이 경우, 운반 기구(300)의 근접 비전 센서는 운반 기구(300)를 구성하고 있는 하나 이상의 파티션의 위치가 외력에 의해 변동되는 경우에만, 운반 기구(300)의 내부 공간을 촬영하도록 제어될 수 있다. 그리고, 운반 기구(300)는 근접 비전 센서에 의해 촬영된 영상을 결제 제어 서버(100)에 송신할 수 있다.
다음 구성으로, 무인 결제 장치(400)는 매장 내의 일 영역에 설치되어, 사전에 지정된 상품 투입 영역에 적재된 하나 이상의 상품을 대상으로, 결제 제어 서버(100)가 결정한 결제 프로세스에 따라 결제를 수행할 수 있다.
이와 같은, 무인 결제 장치(400)의 상면은 고객이 구매하고자 하는 하나 이상의 상품을 적재할 수 있는 상품 투입 영역, 하나 이상의 상품이 개별적으로 식별될 수 있는 상품 식별 영역, 및 고객이 결제가 완료된 하나 이상의 상품을 픽업할 수 있는 상품 배출 영역으로 구분될 수 있다.
구체적으로, 무인 결제 장치(400)는 결제 제어 서버(100)가 자체적으로 결정한 결제 프로세스에 따른 명령을 수신할 수 있다. 그리고, 무인 결제 장치(400)는 결제 제어 서버(100)로부터 수신된 명령에 따라 동작을 수행할 수 있다.
이 경우, 결제 프로세스는 상품의 결제가 시작된 후 완료되기 까지의 복수 개의 세부 과정마다, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 동작들을 정의한 것이다. 이와 같은, 결제 프로세스는 결제 시작 과정, 상품 이송 과정, 상품 식별 과정, 금액 산출 과정, 결제 수행 과정 및 상품 배출 과정을 포함하여 구성될 수 있다.
보다 상세하게, 결제 시작 과정은 무인 결제 장치(400) 상의 일 측(즉, 상품 투입 영역)에 하나 이상의 상품이 적재된 상태에서 무인 결제 장치(400)가 수행해야할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
상품 이송 과정은 무인 결제 장치(400) 상에 적재된 하나 이상의 상품을 무인 결제 장치(300)상의 중앙(즉, 상품 식별 영역)으로 이송하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
상품 식별 과정은 이송된 하나 이상의 상품을 깊이 카메라(depth camera) 등을 이용하여 개별적으로 식별하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
금액 산출 과정은 개별적으로 식별된 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
결제 수행 과정은 고객에 대응하여 사전에 지정된 지불 수단을 이용하여, 산출된 결제 금액에 대한 결제를 수행하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
그리고, 상품 배출 과정은 결제가 완료된 이후 하나 이상의 상품을 무인 결제 장치(400)의 타 측(즉, 상품 배출 영역)으로 이송하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
한편, 무인 결제 장치(400)는 인접한 사람(즉, 고객) 또는 물체(즉, 상품 등)을 촬영할 수 있는 근거리 비전 센서를 하나 이상 포함하여 구성될 수 있다. 이와 같은, 근거리 비전 센서는 카메라, 레이더 또는 라이다 중 어느 하나가 될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
무인 결제 장치(400)의 근거리 비전 센서는 사람 또는 물체의 접근이 감지되거나 또는 결제 제어 서버(100)의 제어에 대응하여, 영상의 촬영을 수행할 수 있다. 그리고, 무인 결제 장치(400)는 촬영된 영상을 결제 제어 서버(100)에 전송할 수 있다.
다음 구성으로, 안내 출력 장치(500)는 매장 내의 일 영역에 설치되어, 상품의 결제 과정에서 고객에게 전달하고자 하는 안내를 출력할 수 있다. 이와 같은, 안내 출력 장치(500)는 안내를 출력하기 위한 디스플레이 및 스피커를 포함하여 구성될 수 있다.
구체적으로, 안내 출력 장치(500)는 결제 제어 서버(100)로부터 영상 또는 음성을 수신할 수 있다. 그리고, 안내 출력 장치(500)는 수신된 영상 또는 음성을 출력할 수 있다.
예를 들어, 안내 출력 장치(500)는 무인 결제 장치(400)에 의해 하나 이상의 상품이 식별되지 않은 경우 결제 제어 서버(100)의 제어에 따라, 인식되지 않은 전부 또는 일부의 상품에 관한 영상을 출력할 수 있다. 또한, 안내 출력 장치(500)는 결제 제어 서버(100)의 제어에 따라, 식별되지 않은 상품의 리스트를 출력할 수 있다.
이와 다르게, 안내 출력 장치(500)는 결제 제어 서버(100)의 제어에 따라, 고객의 부정 행위와 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력하거나, 또는 무인 결제 장치의 사용법과 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력할 수도 있다.
지금까지 상술한 바와 같은, 무인 결제 시스템의 결제 제어 서버(100), 원거리 비전 센서(200), 운반 기구(300), 무인 결제 장치(400) 및 안내 출력 장치(500)는 장치들 사이를 직접 연결하는 보안 회선, 공용 유선 통신망 또는 이동 통신망 중 하나 이상이 조합된 네트워크를 이용하여 데이터를 송수신할 수 있다.
예를 들어, 공용 유선 통신망에는 이더넷(ethernet), 디지털가입자선(x Digital Subscriber Line, xDSL), 광동축 혼합망(Hybrid Fiber Coax, HFC), 광가입자망(Fiber To The Home, FTTH)가 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것도 아니다. 그리고, 이동 통신망에는 코드 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access, CDMA), 와이드 밴드 코드 분할 다중 접속(Wideband CDMA, WCDMA), 고속 패킷 접속(High Speed Packet Access, HSPA), 롱텀 에볼루션(Long Term Evolution, LTE), 5세대 이동통신(5th generation mobile telecommunication)가 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하, 상술한 바와 같은 특징을 가지는 결제 제어 서버(100)의 구성에 대하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 결제 제어 서버의 논리적 구성도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 결제 제어 서버(100)는 통신부(105), 입출력부(110), 저장부(115), 고객 관리부(120), 상품 관리부(125) 및 프로세스 제어부(130)를 포함하여 구성될 수 있다.
이와 같은, 결제 제어 서버(100)의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 요소들을 나타낸 것에 불과하므로, 둘 이상의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되어 구현되거나, 하나의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 분리되어 구현될 수 있을 것이다.
각각의 구성 요소에 대하여 설명하면, 통신부(105)는 원거리 비전 센서(200), 운반 기구(300), 무인 결제 장치(400) 및 안내 출력 장치(500) 중 하나 이상과 데이터를 송수신할 수 있다.
구체적으로, 통신부(105)는 원거리 비전 센서(200)로부터 매장 내부 공간이 촬영된 하나 이상의 영상을 수신할 수 있다. 통신부(105)는 운반 기구(300)로부터 근접 비전 센서에 의해 운반 기구(300)의 내부 공간이 촬영된 하나 이상의 영상을 수신할 수 있다.
통신부(105)는 결제 프로세스를 수행하기 위한 하나 이상의 명령을 무인 결제 장치(400)에 전송할 수 있다. 그리고, 통신부(105)는 안내 출력 장치(500)가 출력해야 할 영상 또는 음성을 전송할 수 있다.
다음 구성으로, 입출력부(110)는 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 통해, 사용자로부터 신호를 입력 받거나 또는 연산 결과를 출력할 수 있다.
구체적으로, 입출력부(110)는 분류기(classifier)를 학습시키기 위한 데이터를 입력 받을 수 있다. 입출력부(110)는 고객의 부정 행위와 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력할 수 있다.
입출력부(110)는 매장에 방문한 고객의 리스트 및 행동 분석 결과, 판매된 상품의 리스트, 결제된 금액 등과 관련된 정보를 출력할 수 있다.
다음 구성으로, 저장부(115)는 결제 제어 서버(100)의 동작에 필요한 정보를 저장할 수 있다.
구체적으로, 저장부(115)는 매장에 구비된 상품 재고의 현황을 저장할 수 있다. 저장부(115)는 상품 결제를 위해 고객에 대응하여 사전에 지정된 지불 수단에 관한 정보를 저장할 수 있다.
저장부(115)는 분류기를 학습시키기 위한 데이터를 저장할 수 있다. 그리고, 저장부(115)는 매장에 방문한 고객의 리스트 및 행동 분석 결과, 판매된 상품의 리스트, 결제된 금액과 관련된 정보를 저장할 수 있다.
다음 구성으로, 고객 관리부(120)는 매장 내 방문한 고객을 추적 및 관리할 수 있다.
구체적으로, 고객 관리부(120)는 통신부(105)를 통해 매장 내에 방문한 고객에 대한 영상을 수신할 수 있다. 고객 관리부(120)는 수신된 영상을 시계열적으로 분석하여, 매장 내에 방문한 고객이 새롭게 등장한 고객에 해당되는지 판단할 수 있다.
만약, 매장 내에 방문한 고객이 새롭게 등장한 고객에 해당되는 경우, 고객 관리부(120)는 매장 내에 방문한 고객에 대한 트래킹 아이디(tracking identifier)를 할당할 수 있다. 여기서, 트래킹 아이디는 매장에 막 방문한 고객을 매장 내에 기 방문한 다른 고객과 구별하기 위한 식별자이다.
보다 상세하게, 고객 관리부(120)는 고객에 대한 영상으로부터 고객의 안면 영역을 식별할 수 있다. 고객 관리부(120)는 식별된 안면 영역에 포함된 복수 개의 랜드마크(landmark)를 인식할 수 있다. 여기서, 랜드마크는 제1 사람의 안면을 제2 사람의 안면과 구별할 수 있는 기준이 되는 신체 부위를 의미한다. 예를 들어, 랜드마크에는 눈, 코 및 입이 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
그리고, 고객 관리부(120)는 인식된 복수 개의 랜드마크들의 배치 및 형성, 복수 개의 랜드마크들 사이의 거리를 기초로, 해당 고객에게 고유한 트래킹 아이디를 할당할 수 있다.
고객 관리부(120)는 고객에게 할당된 트래킹 아이디를, 해당 고객에게 매칭된 속성에 추가할 수 있다. 여기서, 고객의 속성은 고객의 고유한 성질 또는 특징을 관리하기 위한 데이터 구조이다. 예를 들어, 고객의 속성에는 고객의 방문 일시, 행동 패턴 및 추적 허용 범위가 포함될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 고객이 직접 제공한 고객의 성명, 나이, 성별, 주소 및 지불 수단 등에 관한 정보가 더 포함될 수도 있다.
한편, 통신부(105)를 통해 매장에 방문한 동일한 고객을 서로 다른 방향에서 촬영된 복수 개의 영상이 수신된 경우, 고객 관리부(120)는 고객의 매장 내 이동 경로를 예측하고, 예측된 이동 경로를 기반으로 복수 개의 영상 내에 제각각 포함된 고객에게 동일한 트래킹 아이디를 할당할 수 있다.
이를 위한, 고객의 매장 내 이동 경로는 고객에 대한 영상으로부터 식별된 고객의 스켈레톤(skeleton) 구조를 기초로 예측될 수 있다. 예를 들어, 고객 관리부(120)는 고객에 대한 영상으로부터 사전에 지정된 복수 개의 신체 부위들을 식별하고, 식별된 신체 부위들 각각의 상대적인 위치 및 방향성을 기초로 신체 부위들을 서로 연결하여 스켈레톤을 생성할 수 있다. 고객 관리부(120)는 생성된 스켈레톤의 형상 및 모양을 기초로, 고객의 신체 자세, 고객의 시선 방향, 고객의 상품 파지 유무를 식별할 수 있다. 고객 관리부(120)는 식별된 고객의 신체 자세, 고객의 시선 방향 및 고객의 상품 파지 유무를 기초로, 고객의 매장 내 이동 경로를 예측할 수 있다.
또한, 고객 관리부(120)는 고객에게 트래킹 아이디를 추가함에 있어, 고객을 연속적으로 추적하기 위한 추적 허용 범위를 설정할 수 있다. 이를 위하여, 고객 관리부(120)는 고객에 대한 영상으로부터 사전에 지정된 복수 개의 신체 부위들을 식별하고, 식별된 신체 부위들에 대한 평균 RGB(Red, Green, Blue) 값들을 산출할 수 있다. 고객 관리부(120)는 산출된 평균 RGB 값들을 포함하는 추적 허용 범위를 설정하고, 설정된 추적 허용 범위를 해당 고객에게 매칭된 속성에 추가할 수 있다. 여기서, 추적 허용 범위는 고객에 대한 영상 속에 포함된 고객이 다른 객체(object)에 의해 가려진 경우에도 해당 고객을 시계열적으로 연속하여 추적할 수 있도록 지정된 범위이다.
한편, 고객 관리부(120)는 매장 내에 위치하는 고객에 대한 영상을 시계열적으로 분석하여 고객의 행동 패턴을 식별할 수 있다.
보다 상세하게, 고객 관리부(120)는 사전에 기계 학습된 분류기(classifier)를 이용하여, 사전에 정의된 행동 패턴 그룹들 중에서 고객의 행동 패턴에 대응하는 하나의 그룹을 식별할 수 있다. 여기서, 고객의 행동 패턴에는 고객의 매장 내 상대적인 위치, 고객의 매장 내 이동 경로, 고객의 신체 자세, 고객의 시선 방향 및 고객의 상품 파지 유무를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
상술한 바와 같이, 고객 관리부(120)는 고객에 대한 영상으로부터 사전에 지정된 복수 개의 신체 부위들을 식별하고, 식별된 신체 부위들 각각의 상대적인 위치 및 방향성을 기초로 신체 부위들을 서로 연결하여 스켈레톤을 생성할 수 있다. 고객 관리부(120)는 생성된 스켈레톤의 형상 및 모양을 기초로, 고객의 신체 자세, 고객의 시선 방향, 고객의 상품 파지 유무를 식별할 수 있다.
만약, 고객의 행동 패턴에 대응하여 식별된 하나의 그룹이 사전에 정의된 부정 행위 그룹에 해당되는 경우, 고객 관리부(120)는 안내 출력 장치(500)를 통해 고객의 부정 행위와 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력할 수 있다. 이 경우, 부정 행위 그룹은 고객이 상기 무인 결제 장치 상에 복수 개의 상품을 서로 적층되게 얹어(put on) 하나 이상의 상품을 숨기는 행위에 대응하거나, 또는 고객이 의류 또는 소지품을 이용하여 하나 이상의 상품을 숨기는 행위에 대응하는 그룹이 될 수 있다.
만약, 상품 관리부(125)를 통해 고객이 상품을 파지한 것으로 판단된 이후, 해당 상품이 원거리 비전 센서(100) 또는 무인 결제 장치(400)의 근거리 비전 센서에 의해 후속으로 촬영된 영상을 기초로, 해당 고객이 파지한 것으로 기 판단된 상품이 더 이상 파지되지 않은 것으로 판단되는 경우, 고객 관리부(120)는 해당 고객에 대하여 기 식별된 그룹을 부정 행위 그룹으로 변경할 수도 있다.
만약, 고객의 행동 패턴에 대응하여 식별된 하나의 그룹이 사전에 정의된 이용 경험 미숙 그룹에 해당되는 경우, 고객 관리부(120)는 안내 출력 장치(500)를 통해 무인 결제 장치(400)의 사용법과 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력할 수 있다. 이 경우, 이용 경험 미숙 그룹은 무인 결제 장치(400) 상에 하나 이상의 상품이 적재된 이후, 사전에 지정된 시간 내에 결제 프로세스가 다음 단계로 진행되지 않은 경우에 대응하는 그룹이다.
다음 구성으로, 상품 관리부(125)는 매장 내에 존재하는 모든 상품들을 관리하고, 고객이 구매할 것으로 예상되는 상품들을 추적할 수 있다.
기본적으로, 상품 관리부(125)는 매장 내에 존재하는 모든 상품들에 대한 속성을 관리할 수 있다. 여기서, 상품의 속성은 각각의 상품을 관리하기 위한 데이터 구조이다. 예를 들어, 상품의 속성에는 상품의 입고 날짜, 재고 현황, 판매 금액, 상품의 부피, 상품의 무게, 유통 기한, 할인 적용 가부 등의 정보가 포함될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 그리고, 상품 관리부(125)는 매장 내에 존재하는 모든 상품들에 대한 속성을 저장부(115)를 통해 저장 및 수정할 수 있다.
또한, 상품 관리부(125)는 고객이 구매할 것으로 예상되는 상품들을 추적할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상품 관리부(125)는 운반 기구(300)를 이용하여, 고객이 구매할 것으로 예상되는 상품들을 추적할 수 있다. 이와 같은 실시예는 고객이 대량의 상품을 구매하기 위하여 바구니 또는 카트 등과 같은 운반 기구(300)를 이용할 때 적합할 수 있다.
구체적으로, 상품 관리부(125)는 통신부(105)를 통해 운반 기구(300)로부터 근접 비전 센서에 의해 운반 기구의 내부 공간이 촬영된 영상을 수신할 수 있다.
이 경우, 상품 관리부(125)는 매장 내에 고정 설치되어 있는 원거리 비전 센서(200)에 의해 촬영된 영상을 기초로, 매장 내에 방문한 고객이 운반 기구(300)를 파지한 것으로 판단되지 않는 경우, 해당 운반 기구(300)로부터 수신된 영상을 무시할 수 있다.
상품 관리부(125)는 운반 기구(300)로부터 수신된 영상과, 해당 운반 기구(300)로부터 기존에 수신된 이전 영상을 서로 대비하여, 운반 기구(300)의 내부에 새롭게 투입된 하나 이상의 상품을 식별할 수 있다.
그리고, 상품 관리부(125)는 식별된 상품에 매칭된 속성에, 운반 기구(300)를 이용하고 있는 고객에게 할당된 트래킹 아이디를 추가할 수 있다.
이와 같이, 운반 기구(300)로부터 영상을 수신하는 단계 및 새롭게 투입된 상품을 식별하는 단계가 일 회 이상 수행된 이후, 상품 관리부(125)는 운반 기구(300)에 투입된 것으로 식별된 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출할 수 있다.
만약, 매장 내에 고정 설치된 무인 결제 장치(400) 상에 운반 기구(300)가 통째로 적재된 경우(즉, 고객이 운반 기구(300)로부터 상품을 꺼내어 무인 결제 장치(400) 상에 적재하지 않고, 상품이 적재된 상태의 운반 기구(300)를 그대로 적재한 경우), 상품 관리부(125)는 운반 기구(300)의 무게를 측정하도록, 무인 결제 장치(400)를 제어할 수 있다. 이와 동시에, 상품 관리부(125)는 운반 기구(300)에 투입된 것으로 식별된 모든 상품의 무게를 합산한 결과를 기초로, 운반 기구(300)의 무게를 추정할 수 있다.
상품 관리부(125)는 모든 상품의 무게를 기초로 추정된 무게와, 무인 결제 장치(400)에 의해 측정된 무게를 서로 대비할 수 있다. 상품 관리부(125)는 무게를 서로 대비한 결과를 이용하여, 운반 기구(300)의 근접 비전 센서에 의해 촬영된 영상으로부터 식별되지 않은 상품이 존재하는지 검증할 수 있다.
근접 비전 센서에 의해 촬영된 영상으로부터 식별되지 않은 상품이 존재하는 경우, 상품 관리부(125)는 모든 상품의 무게를 기초로 추정된 무게와 무인 결제 장치(400)에 의해 측정된 무게 사이의 차이 값과, 운반 기구(300)를 파지한 고객을 대상으로 예측된 이동 경로를 기반으로, 근접 비전 센서에 의해 촬영된 영상으로부터 식별되지 않은 상품을 추정할 수 있다.
그리고, 상품 관리부(125)는 운반 기구(300)에 투입된 것으로 식별된 모든 상품의 리스트와, 근접 비전 센서에 의해 촬영된 영상으로부터 식별되지 않은 상품의 리스트를 안내 출력 장치(500)를 통해 출력할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상품 관리부(125)는 원거리 비전 센서(100)를 이용하여, 고객이 구매할 것으로 예상되는 상품들을 추적할 수 있다. 이와 같은 실시예는 고객이 소량의 상품을 구매하기 위하여 운반 기구(300)를 이용하여 않고, 손으로 직접 상품을 운반할 때 적합할 수 있다.
구체적으로, 상품 관리부(125)는 고객 관리부(120)에 의해 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로, 해당 고객이 상품을 파지하는 것으로 판단되는 경우, 해당 고객의 행동 패턴을 기반으로 해당 고객이 파지한 상품을 식별할 수 있다. 예를 들어, 상품 관리부(125)는 고객의 매장 내 상대적인 위치, 고객의 신체 자세 및 고객의 시선 방향을 기초로, 해당 고객이 파지한 상품을 식별할 수 있다.
그리고, 상품 관리부(125)는 고객이 파지한 것으로 식별된 상품에 매칭된 속성에, 해당 상품을 파지한 고객에게 할당된 트래킹 아이디를 추가할 수 있다.
이와 같이, 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계를 일 회 이상 수행된 이후, 상품 관리부(125)는 고객이 파지한 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출할 수 있다.
상품 관리부(125)는 상품의 속성에 동일한 트래킹 아이디가 추가된 하나 이상의 상품의 가격을 합산하여, 고객에 대한 결제 예상 금액을 추정할 수 있다. 그리고, 상품 관리부(125)는 트래킹 아이디를 기초로 추정된 결제 예상 금액과 고객이 파지한 모든 상품의 가격을 합산하여 산출된 결제 금액을 서로 대비할 수 있다. 상품 관리부(125)는 결제 예상 금액과 산출된 결제 금액을 서로 대비한 결과를 기초로, 고객의 부정 행위 여부를 검증할 수 있다.
또한, 상품 관리부(125)는 고객 관리부(120)에 의해 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로, 해당 고객이 기 파지한 상품을 내려놓는 것으로 판단되는 경우, 고객이 내려놓은 상품을 대상으로 사전에 지정된 원위치와 고객의 매장 내 상대적인 위치가 서로 매칭되지 않은 경우, 고객이 내려놓은 상품을 추가 관리 대상으로 지정할 수도 있다.
다음 구성으로, 프로세스 제어부(130)는 고객이 구매하고자 하는 상품을 결제하기 위한 결제 프로세스를 결정하고, 결정된 결제 프로세스를 기반으로 무인 결제 장치(400)의 동작을 제어할 수 있다.
구체적으로, 프로세스 제어부(130)는 고객 관리부(120)를 통해 할당 및 식별된 고객의 트래킹 아이디 및 고객의 행동 패턴, 상품 관리부(125)에 의해 산출된 결제 금액을 기반으로, 해당 고객에 대하여 매장 내에 고정 설치된 무인 결제 장치(400)가 수행해야할 결제 프로세스를 결정할 수 있다.
이 경우, 결제 프로세스는 상품의 결제가 시작된 후 완료되기 까지의 복수 개의 세부 과정마다, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 동작들을 정의한 것이다. 이와 같은, 결제 프로세스는 결제 시작 과정, 상품 이송 과정, 상품 식별 과정, 금액 산출 과정, 결제 수행 과정 및 상품 배출 과정을 포함하여 구성될 수 있다.
보다 상세하게, 결제 시작 과정은 무인 결제 장치(400) 상의 일 측(즉, 상품 투입 영역)에 하나 이상의 상품이 적재된 상태에서 무인 결제 장치(400)가 수행해야할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
상품 이송 과정은 무인 결제 장치(400) 상에 적재된 하나 이상의 상품을 무인 결제 장치(300)상의 중앙(즉, 상품 식별 영역)으로 이송하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
상품 식별 과정은 이송된 하나 이상의 상품을 깊이 카메라(depth camera) 등을 이용하여 개별적으로 식별하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
금액 산출 과정은 개별적으로 식별된 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
결제 수행 과정은 고객에 대응하여 사전에 지정된 지불 수단을 이용하여, 산출된 결제 금액에 대한 결제를 수행하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
그리고, 상품 배출 과정은 결제가 완료된 이후 하나 이상의 상품을 무인 결제 장치(400)의 타 측(즉, 상품 배출 영역)으로 이송하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
그리고, 프로세스 제어부(130)는 결정된 결제 프로세스에 대응하여 사전에 설정된 명령을 무인 결제 장치(400) 및 안내 출력 장치(500)에 전송할 수 있다.
예를 들어, 결제 시작 과정에 있어서, 프로세스 제어부(130)는 원거리 비전 센서(100)를 통해 촬영된 영상을 기반으로 할당된 고객의 트래킹 아이디와, 무인 결제 장치(400)의 근거리 비전 센서를 통해 촬영된 영상으로부터 할당될 수 있는 트래킹 아이디가 서로 일치하는지 검증할 수 있다.
결제 시작 과정에 있어서, 프로세스 제어부(130)는 고객 관리부(120)에 의해 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 해당 고객이 매장으로부터 이탈할 것으로 판단되는 경우, 고객에 대응하여 사전에 지정된 지불 수단을 이용하여, 상품 관리부(125)에 의해 산출된 결제 금액에 대한 결제를 무인 결제 장치(400)를 통해 수행할 수 있다. 이와 같은, 결제를 시도하였으나 실패한 경우, 프로세스 제어부(130)는 결제 실패와 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 안내 출력 장치(500)를 통해 출력할 수 있다.
상품 식별 과정에 있어서, 프로세스 제어부(130)는 무인 결제 장치(400) 상에 적재된 하나 이상의 상품 중 전부 또는 일부 상품이 식별되지 않은 경우, 식별되지 않은 전부 또는 일부 상품에 관한 영상을 안내 출력 장치(500)를 통해 출력할 수 있다.
이하, 상술한 바와 같은 결제 제어 서버(100)의 논리적 구성요소를 구현하기 위한 하드웨어에 대하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 결제 제어 서버의 하드웨어 구성도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 결제 제어 서버(100)는 프로세서(Processor, 150), 메모리(Memory, 155), 송수신기(Transceiver, 160), 입출력장치(Input/output device, 165), 데이터 버스(Bus, 170) 및 스토리지(Storage, 175)를 포함하여 구성될 수 있다.
프로세서(150)는 메모리(155)에 상주된 본 발명의 실시예들에 따른 방법이 구현된 소프트웨어(180a)에 따른 명령어를 기초로, 결제 제어 서버(100)의 동작 및 기능을 구현할 수 있다. 메모리(155)에는 본 발명의 실시예들에 따른 방법이 구현된 소프트웨어(180a)가 상주(loading)될 수 있다. 송수신기(160)는 원거리 비전 센서(200), 운반 기구(300), 무인 결제 장치(400) 및 안내 출력 장치(500)와 데이터를 송수신할 수 있다. 입출력장치(165)는 결제 제어 서버(100)의 동작에 필요한 데이터를 입력 받고, 연산 결과를 출력할 수 있다. 데이터 버스(170)는 프로세서(150), 메모리(155), 송수신기(160), 입출력장치(165) 및 스토리지(175)와 연결되어, 각각의 구성 요소 사이가 서로 데이터를 전달하기 위한 이동 통로의 역할을 수행할 수 있다.
스토리지(175)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법이 구현된 소프트웨어(180a)의 실행을 위해 필요한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface, API), 라이브러리(library) 파일, 리소스(resource) 파일 등을 저장할 수 있다. 스토리지(175)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법이 구현된 소프트웨어(180b)를 저장할 수 있다. 또한, 스토리지(175)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법의 수행에 필요한 정보들을 저장된 데이터베이스(185)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리(155)에 상주되거나 또는 스토리지(175)에 저장된 결제 프로세스 제어를 위한 소프트웨어(180a, 180b)는 프로세서(150)가 원거리 비전 센서(200)에 의해 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계, 및 프로세서(150)가 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 매장 내에 고정 설치된 무인 결제 장치(400)가 수행해야할 결제 프로세스를 결정하는 단계를 실행하기 위하여 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램이 될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 메모리(155)에 상주되거나 또는 스토리지(175)에 저장된 고객 추적을 위한 소프트웨어(180a, 180b)는 프로세서(150)가 원거리 비전 센서(200)에 의해 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여 고객을 상기 매장 내에 기 방문한 다른 고객과 구별하기 위한 트래킹 아이디를 할당한 후, 고객에 매칭된 속성에 할당된 트래킹 아이디를 추가하는 단계, 및 프로세서(150)가 할당된 트래킹 아이디를 기반으로 고객에 대한 결제 프로세스를 결정하는 단계를 실행하기 위하여 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램이 될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 메모리(155)에 상주되거나 또는 스토리지(175)에 저장된 무인 결제를 위한 소프트웨어(180a, 180b)는 프로세서(150)가 운반 기구(300)를 구성하고 있는 근접 비전 센서에 의해 운반 기구(300)의 내부 공간이 촬영된 영상을 수신하는 단계, 상기 프로세서(150)가 수신된 영상과 운반 기구(300)로부터 기존에 수신된 이전 영상을 서로 대비하여 운반 기구(300)의 내부에 새롭게 투입된 하나 이상의 상품을 식별하는 단계, 및 영상을 수신하는 단계 및 상기 새롭게 투입된 상품을 식별하는 단계가 일 회 이상 수행된 이후, 프로세서(150)가 운반 기구(300)의 내부에 투입된 것으로 식별된 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하는 단계를 실행하기 위하여 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램이 될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 메모리(155)에 상주되거나 또는 스토리지(175)에 저장된 자동 결제를 위한 소프트웨어(180a, 180b)는 프로세서(150)가 원거리 비전 센서(200)에 의해 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계, 및 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 고객이 상품을 파지하는 것으로 판단되는 경우 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계, 및 고객이 파지한 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하는 단계를 실행하기 위하여 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램이 될 수 있다.
보다 구체적으로, 프로세서(150)는 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), 다른 칩셋(chipset), 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리(155)는 ROM(Read-Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다. 송수신기(160)는 유무선 신호를 처리하기 위한 베이스밴드 회로를 포함할 수 있다. 입출력장치(165)는 키보드(keyboard), 마우스(mouse), 및/또는 조이스틱(joystick) 등과 같은 입력 장치 및 액정표시장치(Liquid Crystal Display, LCD), 유기 발광 다이오드(Organic LED, OLED) 및/또는 능동형 유기 발광 다이오드(Active Matrix OLED, AMOLED) 등과 같은 영상 출력 장치 프린터(printer), 플로터(plotter) 등과 같은 인쇄 장치를 포함할 수 있다.
본 명세서에 포함된 실시 예가 소프트웨어로 구현될 경우, 상술한 방법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리(155)에 상주되고, 프로세서(150)에 의해 실행될 수 있다. 메모리(155)는 프로세서(150)의 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서(150)와 연결될 수 있다.
도 4에 도시된 각 구성요소는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
또한, 펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현되어, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 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 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한, 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이하, 상술한 바와 같은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 무인 결제 시스템의 특징에 대하여, 도면을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 식별되는 고객의 행동을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 시스템의 결제 제어 서버(100)는 원거리 비전 센서(200) 등에 의해 촬영된 고객(10)에 대한 영상을 시계열적으로 분석하여, 고객(10)의 행동 패턴을 식별할 수 있다.
구체적으로, 결제 제어 서버(100)는 원거리 비전 센서(200) 등으로부터 하나 이상의 고객(10)에 대한 영상을 수신할 수 있다.
결제 제어 서버(100)는 사전에 기계 학습된 분류기(classifier)를 이용하여, 사전에 정의된 행동 패턴 그룹들 중에서 고객(10)의 행동 패턴에 대응하는 하나의 그룹을 식별할 수 있다.
여기서, 고객의 행동 패턴에는 고객(10)의 매장 내 상대적인 위치, 고객(10)의 매장 내 이동 경로, 고객(10)의 신체 자세, 고객(10)의 시선 방향 및 고객(10)의 상품 파지 유무를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이를 위하여, 결제 제어 서버(100)는 원거리 비전 센서(200) 등으로부터 수신된 영상으로부터 고객(10)의 매장 내 상대적인 위치를 식별할 수 있다.
다음으로, 결제 제어 서버(100)는 고객(10)에 대한 영상으로부터 사전에 지정된 복수 개의 신체 부위들을 식별하고, 식별된 신체 부위들 각각의 상대적인 위치 및 방향성을 기초로 신체 부위들을 서로 연결하여 스켈레톤(20)을 생성할 수 있다.
결제 제어 서버(100)는 생성된 스켈레톤(20)의 형상 및 모양을 기초로, 고객(10)의 신체 자세, 고객(10)의 시선 방향, 고객(10)의 상품 파지 유무를 식별할 수 있다.
그리고, 결제 제어 서버(100)는 식별된, 고객(10)의 매장 내 상대적인 위치, 고객(10)의 매장 내 이동 경로, 고객(10)의 신체 자세, 고객(10)의 시선 방향 및 고객(10)의 상품 파지 유무를 분류기에 입력하고, 분류기의 출력 값으로 고객(10)의 행동 패턴에 대응하는 그룹을 식별할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 구성요소가 배치된 매장을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 시스템은 결제 제어 서버(100) 외에도, 매장(30) 내에 고정 설치된 하나 이상의 원거리 비전 센서(200), 무인 결제 장치(400) 및 안내 출력 장치(500)를 필수적 구성으로 포함하고 있다.
보다 구체적으로, 원거리 비전 센서(200)는 매장 내부의 일 영역을 촬영할 수 있도록 매장 내에 고정 설치된 하나 이상의 비전 센서이다.
이와 같은, 원거리 비전 센서(200)는 단수 또는 복수 개로 구성될 수 있으며, 폐쇄 회로 텔레비전(CCTV), 카메라, 레이더 또는 라이다 중 어느 하나가 될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
원거리 비전 센서(200)는 결제 제어 서버(100)에 의해 설정된 촬영 주기마다 매장의 내부 공간을 촬영할 수 있다. 만약, 매장 내에 고객이 방문한 경우, 원거리 비전 센서(200)는 매장 내에 방문한 고객에 대한 영상을 촬영할 수 있다. 그리고, 원거리 비전 센서(200)는 촬영된 하나 이상의 영상을 결제 제어 서버(100)에 송신할 수 있다.
이와 같은, 원거리 비전 센서(200)가 복수 개의 비전 센서로 구성된 경우, 원거리 비전 센서(200)는 동일한 고객을 서로 다른 방향에서 복수 개의 영상을 제각각 촬영할 수도 있다.
또한, 원거리 비전 센서(200)는 고객 또는 상품의 추적에 필요한 경우, 결제 제어 서버(100)의 제어에 따라 틸트, 스윙, 피봇 등을 수행하여 영상의 촬영 방향을 변경할 수도 있다.
무인 결제 장치(400)는 매장 내의 일 영역에 설치되어, 사전에 지정된 상품 투입 영역에 적재된 하나 이상의 상품을 대상으로, 결제 제어 서버(100)가 결정한 결제 프로세스에 따라 결제를 수행할 수 있다.
이와 같은, 결제 프로세스는 결제 시작 과정, 상품 이송 과정, 상품 식별 과정, 금액 산출 과정, 결제 수행 과정 및 상품 배출 과정을 포함하여 구성될 수 있다.
그리고, 안내 출력 장치(500)는 매장 내의 일 영역에 설치되어, 상품의 결제 과정에서 고객에게 전달하고자 하는 안내를 출력할 수 있다. 이와 같은, 안내 출력 장치(500)는 안내를 출력하기 위한 디스플레이 및 스피커를 포함하여 구성될 수 있다.
이를 위하여, 안내 출력 장치(500)는 결제 제어 서버(100)로부터 영상 또는 음성을 수신할 수 있다. 그리고, 안내 출력 장치(500)는 수신된 영상 또는 음성을 출력할 수 있다.
예를 들어, 안내 출력 장치(500)는 무인 결제 장치(400)에 의해 하나 이상의 상품이 식별되지 않은 경우 결제 제어 서버(100)의 제어에 따라, 인식되지 않은 전부 또는 일부의 상품에 관한 영상을 출력할 수 있다. 또한, 안내 출력 장치(500)는 결제 제어 서버(100)의 제어에 따라, 식별되지 않은 상품의 리스트를 출력할 수 있다.
이와 다르게, 안내 출력 장치(500)는 결제 제어 서버(100)의 제어에 따라, 고객의 부정 행위와 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력하거나, 또는 무인 결제 장치의 사용법과 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력할 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 운반 기구를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 시스템은 운반 기구(300)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
구체적으로, 운반 기구(300)는 일 측이 개방된 바구니(basket) 또는 카트(cart) 형태를 가지며, 고객이 구매하고자 하는 상품을 임시적으로 적재하여 운반하는데 사용될 수 있는 기구이다. 그리고, 운반 기구(300)는 상품이 적재될 수 있는 내부 공간을 촬영할 수 있는 근접 비전 센서(310)를 포함하여 구성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운반 기구(300)는 결제 제어 서버(100)의 제어에 대응하여, 근접 비전 센서(310)를 통해 운반 기구(300)의 내부 공간을 촬영할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 운반 기구(300)는 내부에 근접 센서(미도시)를 더 구비할 수 있다. 이 경우, 운반 기구(300)의 근접 비전 센서(310)는 근접 센서를 통해 물체의 접근이 감지된 경우에만, 운반 기구(300)의 내부 공간을 촬영하도록 제어될 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 운반 기구(300)는 내부에 3축 또는 6축 가속도 센서(미도시)를 더 구비할 수 있다. 이 경우, 운반 기구(300)의 근접 비전 센서(310)는 가속도 센서를 통해 진동이 감지된 경우에만, 운반 기구(300)의 내부 공간을 촬영하도록 제어될 수 있다.
그리고, 운반 기구(300)는 근접 비전 센서(310)에 의해 촬영된 영상을 결제 제어 서버(100)에 송신할 수 있다.
한편, 운반 기구(300)는 내부에 적재될 수 복수 개의 상품들이 서로 이격된 상태로 투입되도록, 운반 기구(300)의 내부 공간을 복수 개의 세부 영역으로 구획할 수 있는 하나 이상의 파티션(320)을 포함하여 구성될 수 있다. 이와 같은, 파티션(320)은 고객이 운반 기구(300)의 내부에 적재하고자 하는 상품의 부피에 따라 자유롭게 그 위치가 변동될 수 있다.
이 경우, 운반 기구(300)의 근접 비전 센서(310)는 운반 기구(300)를 구성하고 있는 하나 이상의 파티션(320)의 위치가 외력에 의해 변동되는 경우에만, 운반 기구(300)의 내부 공간을 촬영하도록 제어될 수 있다.
그리고, 운반 기구(300)는 근접 비전 센서(310)에 의해 촬영된 영상을 결제 제어 서버(100)에 송신할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 장치를 설명하기 위한 예시도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 시스템의 무인 결제 장치(400)의 상면은 고객이 구매하고자 하는 하나 이상의 상품을 적재할 수 있는 상품 투입 영역(area 1), 하나 이상의 상품이 개별적으로 식별될 수 있는 상품 식별 영역(area 2), 및 고객이 결제가 완료된 하나 이상의 상품을 픽업할 수 있는 상품 배출 영역(area 3)으로 구분될 수 있다.
구체적으로, 무인 결제 장치(400)는 결제 제어 서버(100)가 자체적으로 결정한 결제 프로세스에 따른 명령을 수신할 수 있다. 그리고, 무인 결제 장치(400)는 결제 제어 서버(100)로부터 수신된 명령에 따라 동작을 수행할 수 있다.
이 경우, 결제 프로세스는 상품의 결제가 시작된 후 완료되기 까지의 복수 개의 세부 과정마다, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 동작들을 정의한 것이다. 이와 같은, 결제 프로세스는 결제 시작 과정, 상품 이송 과정, 상품 식별 과정, 금액 산출 과정, 결제 수행 과정 및 상품 배출 과정을 포함하여 구성될 수 있다.
보다 상세하게, 결제 시작 과정은 무인 결제 장치(400) 상의 상품 투입 영역(area 1)에 하나 이상의 상품이 적재된 상태에서 무인 결제 장치(400)가 수행해야할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
상품 이송 과정은 무인 결제 장치(400) 상에 적재된 하나 이상의 상품을 무인 결제 장치(300)상의 상품 식별 영역(area 2)으로 이송하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
상품 식별 과정은 이송된 하나 이상의 상품을 깊이 카메라 등을 이용하여 개별적으로 식별하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
금액 산출 과정은 개별적으로 식별된 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
결제 수행 과정은 고객에 대응하여 사전에 지정된 지불 수단을 이용하여, 산출된 결제 금액에 대한 결제를 수행하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
그리고, 상품 배출 과정은 결제가 완료된 이후 하나 이상의 상품을 무인 결제 장치(400)의 상품 배출 영역(area 3)으로 이송하기 위하여, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 하나 이상의 동작이 정의된 과정이다.
한편, 무인 결제 장치(400)는 인접한 사람(즉, 고객) 또는 물체(즉, 상품 등)을 촬영할 수 있는 근거리 비전 센서(410)를 하나 이상 포함하여 구성될 수 있다. 이와 같은, 근거리 비전 센서(410)는 카메라, 레이더 또는 라이다 중 어느 하나가 될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
무인 결제 장치(400)의 근거리 비전 센서(410)는 사람 또는 물체의 접근이 감지되거나 또는 결제 제어 서버(100)의 제어에 대응하여, 영상의 촬영을 수행할 수 있다. 그리고, 무인 결제 장치(400)는 촬영된 영상을 결제 제어 서버(100)에 전송할 수 있다.
이하, 상술한 바와 같은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 무인 결제 시스템의 동작에 대하여, 도면을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 결제 시스템의 원거리 비전 센서(200), 근거리 비전 센서(410) 및 근접 비전 센서(310) 중 하나 이상은 매장(30) 내에 방문한 고객(10)에 대한 영상을 촬영할 수 있다(S100).
결제 제어 서버(100)는 원거리 비전 센서(200), 근거리 비전 센서(410) 및 근접 비전 센서(310) 중 하나 이상이 촬영한 영상을 기초로, 고객(10)을 관리하기 위한 트래킹 아이디 할당 및 고객(10)의 행동 패턴을 식별하고, 상품을 관리하여 결제 금액을 산출할 수 있다(S200). 이와 같은, 고객 관리 및 상품 관리를 위한 단계는 추후 도 10을 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
결제 제어 서버(100)는 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로, 상품 결제가 시작되는지 판단할 수 있다(S300). 판단 결과, 상품 결제가 아직 시작되지 않은 경우, 결제 제어 서버(100)는 고객 관리 및 상품 관리를 위한 단계를 반복적으로 수행할 수 있다.
판단 결과, 상품 결제가 시작되는 경우, 결제 제어 서버(100)는 고객(10)에게 할당된 트래킹 아이디, 고객의 행동 패턴, 산출된 결제 금액을 기반으로, 해당 고객(10)에 대하여 매장 내에 고정 설치된 무인 결제 장치(400)가 수행해야할 결제 프로세스를 결정할 수 있다(S400).
이 경우, 결제 프로세스는 상품의 결제가 시작된 후 완료되기 까지의 복수 개의 세부 과정마다, 무인 결제 장치(400)가 수행해야 할 동작들을 정의한 것이다. 이와 같은, 결제 프로세스는 결제 시작 과정, 상품 이송 과정, 상품 식별 과정, 금액 산출 과정, 결제 수행 과정 및 상품 배출 과정을 포함하여 구성될 수 있다.
그리고, 무인 결제 장치(400)는 결제 프로세스에 따른 결제 제어 서버(100)의 명령에 대응하여, 상품의 이송, 식별, 결제 및 배출 과정의 동작을 수행할 수 있다(S500)
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 고객 및 상품을 관리하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 결제 제어 서버(100)는 매장(30) 내에 방문한 고객(10)에 대한 영상을 수신할 수 있다(S210).
결제 제어 서버(100)는 수신된 영상을 시계열적으로 분석하여, 매장(30) 내에 방문한 고객(10)이 새롭게 등장한 고객(10)에 해당되는지 판단할 수 있다(S220). 판단 결과, 영상 속의 고객(10)이 매장 내에 기 방문한 고객에 해당되는 경우, 결제 제어 서버(100)는 트래킹 아이디를 할당하기 위한 단계(S230)를 수행하지 않는다.
판단 결과, 영상 속의 고객(10)이 새롭게 등장한 고객(10)에 해당되는 경우, 결제 제어 서버(100)는 매장 내에 방문한 고객(10)에 대한 트래킹 아이디를 할당할 수 있다(S230). 여기서, 트래킹 아이디는 매장(30)에 막 방문한 고객(10)을 매장 내에 기 방문한 다른 고객과 구별하기 위한 식별자이다.
보다 상세하게, 결제 제어 서버(100)는 고객에 대한 영상으로부터 고객(10)의 안면 영역을 식별할 수 있다. 결제 제어 서버(100)는 식별된 안면 영역에 포함된 복수 개의 랜드마크를 인식할 수 있다. 여기서, 랜드마크는 제1 사람의 안면을 제2 사람의 안면과 구별할 수 있는 기준이 되는 신체 부위를 의미한다. 예를 들어, 랜드마크에는 눈, 코 및 입이 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 그리고, 결제 제어 서버(100)는 인식된 복수 개의 랜드마크들의 배치 및 형성, 복수 개의 랜드마크들 사이의 거리를 기초로, 해당 고객(10)에게 고유한 트래킹 아이디를 할당할 수 있다.
결제 제어 서버(100)는 영상을 시계열적으로 분석하여, 고객(10)의 행동 패턴을 식별할 수 있다(S240).
보다 상세하게, 결제 제어 서버(100)는 사전에 기계 학습된 분류기를 이용하여, 사전에 정의된 행동 패턴 그룹들 중에서 고객(10)의 행동 패턴에 대응하는 하나의 그룹을 식별할 수 있다. 여기서, 고객의 행동 패턴에는 고객의 매장 내 상대적인 위치, 고객의 매장 내 이동 경로, 고객의 신체 자세, 고객의 시선 방향 및 고객의 상품 파지 유무를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이를 위하여, 결제 제어 서버(100)는 고객(10)에 대한 영상으로부터 사전에 지정된 복수 개의 신체 부위들을 식별하고, 식별된 신체 부위들 각각의 상대적인 위치 및 방향성을 기초로 신체 부위들을 서로 연결하여 스켈레톤을 생성할 수 있다. 결제 제어 서버(100)는 생성된 스켈레톤의 형상 및 모양을 기초로, 고객(10)의 신체 자세, 고객(10)의 시선 방향, 고객(10)의 상품 파지 유무를 식별할 수 있다.
결제 제어 서버(100)는 고객(10)의 행동 패턴을 기반으로, 해당 고객(10)이 상품을 파지하였는지 판단할 수 있다(S250). 판단 결과, 고객(10)이 상품을 파지하지 않은 것으로 판단되는 경우, 결제 제어 서버(100)는 상품을 식별하고 결제 금액을 산출하는 단계(S260)를 수행하지 않는다.
판단 결과, 고객(10)이 상품을 파지한 것으로 판단되는 경우, 결제 제어 서버(100)는 고객(10)의 행동 패턴을 기반으로 해당 고객(10)이 파지한 상품을 식별할 수 있다. 예를 들어, 결제 제어 서버(100)는 고객(10)의 매장 내 상대적인 위치, 고객(10)의 신체 자세 및 고객(10)의 시선 방향을 기초로, 해당 고객(10)이 파지한 상품을 식별할 수 있다. 그리고, 결제 제어 서버(100)는 고객(10)이 파지한 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출할 수 있다(S260).
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으나, 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한, 본 명세서와 도면에서 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 선정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
고객: 10 매장: 30
결제 제어 서버: 100 원거리 비전 센서: 200
운반 기구: 300 무인 결제 장치: 400
안내 출력 장치: 500
통신부: 105 입출력부: 110
저장부: 115 고객 관리부: 120
상품 관리부: 125 프로세스 제어부: 130

Claims (10)

  1. 원거리 비전 센서(vision sensor)가, 매장 내에 방문한 고객에 대한 영상을 촬영하는 단계;
    결제 제어 서버가, 상기 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여, 상기 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계;
    상기 결제 제어 서버가, 상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 상기 고객이 상품을 파지하는 것으로 판단되는 경우, 상기 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계; 및
    상기 결제 제어 서버가, 상기 고객이 파지한 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계는
    상기 고객을 상기 매장 내에 기 방문한 다른 고객과 구별하기 위한 트래킹 아이디(tracking identifier)를 할당한 후, 상기 고객에 매칭된 속성에 상기 할당된 트래킹 아이디를 추가하는 것을 특징으로 하며,
    상기 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계는
    사전에 학습된 분류기(classifier)를 이용하여 사전에 정의된 행동 패턴 그룹들 중 상기 고객의 행동 패턴에 대응하는 하나의 그룹을 식별하는 것을 특징으로 하되,
    상기 고객의 행동 패턴에는
    상기 고객의 상기 매장 내 상대적인 위치, 상기 고객의 상기 매장 내 이동 경로, 상기 고객의 신체 자세, 상기 고객의 시선 방향 및 상기 고객의 상품 파지 유무를 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 고객의 행동 패턴을 식별하는 단계는
    상기 고객에 대한 영상으로부터 사전에 지정된 복수 개의 신체 부위들을 식별하고, 상기 식별된 신체 부위들 각각의 상대적인 위치 및 방향성을 기초로 상기 식별된 신체 부위들을 서로 연결하여 스켈레톤(skeleton)을 생성하고, 생기 생성된 스켈레톤의 형상 및 모양을 기초로 상기 고객의 상품 파지 유무를 식별하는 것을 특징으로 하며,
    상기 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계는
    상기 고객이 파지한 상품에 매칭된 속성에 상기 고객에게 할당된 트래킹 아이디를 추가하는 것을 특징으로 하고,
    상기 결제 금액을 산출하는 단계는
    속성에 동일한 트래킹 아이디가 추가된 하나 이상의 상품의 가격을 합산하여 상기 고객이 파지한 상품에 대한 결제 예상 금액을 추정한 후, 상기 추정된 결제 예상 금액과 무인 결제 장치에서 확인된 결제 금액을 대비하여, 상기 고객의 부정 행위 여부를 검증하는 것을 특징으로 하는, 자동 결제 방법.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 고객에 대한 영상을 촬영하는 단계는
    상기 매장 내에 고정 설치된 하나 이상의 원거리 비전 센서 및 무인 결제 장치를 구성하고 있는 근거리 비전 센서를 이용하여, 동일한 고객을 서로 다른 방향에서 복수 개의 영상을 촬영하며,
    상기 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계는
    상기 고객이 상품을 파지한 것으로 판단된 이후, 상품이 상기 원거리 비전 센서 또는 근거리 비전 센서에 의해 후속으로 촬영된 영상을 기초로 상기 고객이 파지한 것으로 기 판단된 상품이 더 이상 파지되지 않는 것으로 판단되는 경우, 상기 고객에 대하여 기 식별된 그룹을 부정 행위 그룹으로 변경하되,
    상기 부정 행위 그룹은
    고객이 의류 또는 소지품을 이용하여 하나 이상의 상품을 숨기는 행위에 대응하는 그룹인 것을 특징으로 하는, 자동 결제 방법.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 결제 금액을 산출하는 단계 이후에,
    상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 상기 고객이 상기 매장으로부터 이탈할 것으로 판단되는 경우, 상기 고객에 대응하여 사전에 지정된 지불 수단을 이용하여 상기 산출된 결제 금액에 대한 결제를 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 자동 결제 방법.
  4. 제3 항에 있어서, 상기 결제를 수행하는 단계는
    상기 결제를 시도하였으나 실패한 경우, 상기 결제 실패와 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는, 자동 결제 방법.
  5. 제1 항에 있어서, 상기 고객이 파지한 상품을 식별하는 단계는
    상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 상기 고객이 기 파지한 상품을 내려놓는 것으로 판단되는 경우, 상기 고객이 내려놓은 상품을 대상으로 사전에 지정된 원위치와 상기 고객의 상기 매장 내 상대적인 위치가 서로 매칭되지 않는 경우, 상기 고객이 내려놓은 상품을 추가 관리 대상으로 지정하는 것을 특징으로 하는, 자동 결제 방법.
  6. 매장 내에 고정 설치되어, 상기 매장 내에 방문한 고객에 대한 영상을 촬영하는 원거리 비전 센서; 및
    상기 원거리 비전 센서를 통해 촬영된 영상을 시계열적으로 분석하여 고객의 행동 패턴을 식별하고, 상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 고객이 상품을 파지하는 것으로 판단되는 경우 고객이 파지한 상품을 식별하고, 상기 고객이 파지한 모든 상품의 가격을 합산하여 결제 금액을 산출하는 결제 제어 서버를 포함하고,
    상기 결제 제어 서버는
    상기 고객을 상기 매장 내에 기 방문한 다른 고객과 구별하기 위한 트래킹 아이디(tracking identifier)를 할당한 후, 상기 고객에 매칭된 속성에 상기 할당된 트래킹 아이디를 추가하는 것을 특징으로 하며,
    상기 결제 제어 서버는
    사전에 학습된 분류기(classifier)를 이용하여 사전에 정의된 행동 패턴 그룹들 중 상기 고객의 행동 패턴에 대응하는 하나의 그룹을 식별하는 것을 특징으로 하되,
    상기 고객의 행동 패턴에는
    상기 고객의 상기 매장 내 상대적인 위치, 상기 고객의 상기 매장 내 이동 경로, 상기 고객의 신체 자세, 상기 고객의 시선 방향 및 상기 고객의 상품 파지 유무를 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 결제 제어 서버는
    상기 고객에 대한 영상으로부터 사전에 지정된 복수 개의 신체 부위들을 식별하고, 상기 식별된 신체 부위들 각각의 상대적인 위치 및 방향성을 기초로 상기 식별된 신체 부위들을 서로 연결하여 스켈레톤(skeleton)을 생성하고, 생기 생성된 스켈레톤의 형상 및 모양을 기초로 상기 고객의 신체 자세, 상기 고객의 시선 방향 및 상기 고객의 상품 파지 유무를 식별하는 것을 특징으로 하며,
    상기 결제 제어 서버는
    상기 고객이 파지한 상품에 매칭된 속성에 상기 고객에게 할당된 트래킹 아이디를 추가하는 것을 특징으로 하고,
    상기 결제 제어 서버는
    속성에 동일한 트래킹 아이디가 추가된 하나 이상의 상품의 가격을 합산하여 상기 고객이 파지한 상품에 대한 결제 예상 금액을 추정한 후, 상기 추정된 결제 예상 금액과 무인 결제 장치에서 확인된 결제 금액을 대비하여, 상기 고객의 부정 행위 여부를 검증하는 것을 특징으로 하는, 자동 결제 시스템.
  7. 제6 항에 있어서, 상기 원거리 비전 센서는
    상기 매장 내에 하나 이상 설치되며,
    상기 원거리 비전 센서 및 근거리 비전 센서는
    동일한 고객을 서로 다른 방향에서 복수 개의 영상으로 촬영하는 것을 특징으로 하고,
    상기 결제 제어 서버는
    상기 고객이 상품을 파지한 것으로 판단된 이후, 상품이 상기 원거리 비전 센서 또는 근거리 비전 센서에 의해 후속으로 촬영된 영상을 기초로 상기 고객이 파지한 것으로 기 판단된 상품이 더 이상 파지되지 않는 것으로 판단되는 경우, 상기 고객에 대하여 기 식별된 그룹을 부정 행위 그룹으로 변경하되,
    상기 부정 행위 그룹은
    고객이 의류 또는 소지품을 이용하여 하나 이상의 상품을 숨기는 행위에 대응하는 그룹인 것을 특징으로 하는, 자동 결제 시스템.
  8. 제6 항에 있어서, 상기 결제 제어 서버는
    상기 결제 금액을 산출한 후에 상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 상기 고객이 상기 매장으로부터 이탈할 것으로 판단되는 경우, 상기 고객에 대응하여 사전에 지정된 지불 수단을 이용하여 상기 산출된 결제 금액에 대한 결제를 수행하는 것을 특징으로 하는, 자동 결제 시스템.
  9. 제8 항에 있어서, 상기 결제 제어 서버는
    상기 결제를 시도하였으나 실패한 경우, 상기 결제 실패와 관련하여 사전에 지정된 음성 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는, 자동 결제 시스템.
  10. 제6 항에 있어서, 상기 결제 제어 서버는
    상기 식별된 고객의 행동 패턴을 기반으로 상기 고객이 기 파지한 상품을 내려놓는 것으로 판단되는 경우, 상기 고객이 내려놓은 상품을 대상으로 사전에 지정된 원위치와 상기 고객의 상기 매장 내 상대적인 위치가 서로 매칭되지 않는 경우, 상기 고객이 내려놓은 상품을 추가 관리 대상으로 지정하는 것을 특징으로 하는, 자동 결제 시스템.
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