KR102550560B1 - 인공지능을 이용한 전자 시스템 - Google Patents

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Abstract

전자 시스템은, 다수의 물품이 판매를 위해 진열될 수 있는 판매기의 내부 및 외부에 구비된 다수의 카메라에 의해 획득된 영상을 이용하여, 상기 다수의 물품 각각에 대한 사용자의 선호도를 산출하는 적어도 하나의 컴퓨팅 장치;를 포함하되, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 사용자가 구매한 물품을 1차 선호 물품으로 분류하고, 사용자가 비구매한 물품 중 제 2 조건을 만족하는 물품을 2차 선호 물품으로 분류한다.

Description

인공지능을 이용한 전자 시스템{ELECTRONIC SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 발명은 인공지능을 이용한 전자 시스템에 관한 것이다.
종래의 자판기나 무인 편의점은 말 그대로 매장 점원 없이 소비자들이 직접 물품을 구입 및 결제하는 자동 판매를 위한 전자 시스템이다. 이러한 시스템은 최저 임금 인상에 대비하여 인건비를 절감하고 소비자 편의성까지 높이고 있다. 아울러, 소비자가 직접 신용카드, 스마트폰 앱 등으로 결제를 함으로써 대기 시간이 단축되는 장점이 있다.
이러한 자동 판매를 위한 전자 시스템에서의 물품의 진열 방식은 매출에 직접적으로 연결될 수 있는 주요한 요소이다.
다만, 종래에는 자동 판매를 위한 전자 시스템에서의 물품의 진열은, 단순한 인기순 또는 매출순으로 이루어져 이에 대한 개선이 요구된다.
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 과제를 해결하는 데 목적이 있는 발명으로서, 물품의 진열 정보를 사용자 행위 분석 및 상황 인지 기반으로 자동 생성할 수 있는 인공지능을 이용한 전자 시스템을 제공하는 것에 그 목적이 있다.
본 발명의 전자 시스템은, 다수의 물품이 판매를 위해 진열될 수 있는 판매기의 내부 및 외부에 구비된 다수의 카메라에 의해 획득된 영상을 이용하여, 상기 다수의 물품 각각에 대한 사용자의 선호도를 산출하는 적어도 하나의 컴퓨팅 장치;를 포함한다.
상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 사용자가 구매한 물품을 1차 선호 물품으로 분류하고, 사용자가 비구매한 물품 중 제 2 조건을 만족하는 물품을 2차 선호 물품으로 분류하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 상기 제 2 조건은, 사용자가 해당 물품을 집어서 상기 판매기의 외부로 꺼내었으나, 구매하지 않은 경우에 해당하는 제 2-1 조건; 상기 제 2 -1 조건 이외의, 사용자가 해당 물품을 접촉한 경우에 해당하는 제 2-2 조건; 및 사용자의 시선이 해당 물품에 향한 경우에 해당하는 제 2-3 조건;을 포함하는 것이 바람직하다.
아울러, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 1차 선호 물품으로 분류된 물품의 종류별로 일정 기간 동안 모든 사용자에 의해 구매된 수량의 합계 및 매출의 합계 각각에 대해, 미리 설정된 제 1-1 가중치 및 제 1-2 가중치를 각각 곱하여 합산하는 것에 의해, 1차 선호 물품 각각에 대한 선호도에 해당하는 제 1 스코어를 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 상기 제 2-1 조건, 상기 제 2-2 조건 및 상기 제 2-3 조건 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 이용하여, 2차 선호 물품 각각에 대한 선호도에 해당하는 제 2 스코어를 산출하는 것이 바람직하다.
구체적으로, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 상기 제 2-1 조건에 해당하는 경우, 해당 물품의 판매기 외부로의 인출 시간에 제 2-1 가중치를 곱하는 것에 의해 제 2-1 스코어를 산출한다. 아울러, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 상기 제 2-2 조건에 해당하는 경우, 해당 물품의 사용자의 접촉 시간에 제 2-2 가중치를 곱하는 것에 의해 제 2-2 스코어를 산출한다. 또한, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 상기 제 2-3 조건에 해당하는 경우, 해당 물품에 대한 사용자의 시선이 향한 시간에 제 2-3 가중치를 곱하는 것에 의해 제 2-3 스코어를 산출한다.
아울러, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 물품 각각에 대한 상기 제 1 스코어 및 상기 제 2 스코어; 또는, 물품 각각에 대해 상기 제 1 스코어 및 상기 제 2 스코어를 합산한 최종 스코어; 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 판매기의 내부의 진열 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 판매기의 내부의 진열 정보는, 상기 판매기의 내부의 진열 위치별 물품 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 물품 각각에 대한 상기 제 1 스코어 및 물품 각각에 대한 상기 제 2 스코어를 이용하여 적어도 2개의 서로 다른 물품을 선정하여, 묶음 판매 이벤트 정보를 생성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 사용자 행위 분석 및 상황 인지 기반의 전자 시스템에 따르면, 물품의 진열 정보를 사용자 행위 분석 및 상황 인지 기반으로 자동 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 전자 시스템의 구성도.
도 2는 적어도 하나의 컴퓨팅 장치에 의한 사용자의 선호도 산출 방법의 흐름도.
도 3은 적어도 하나의 컴퓨팅 장치에 의한 내부 진열 정보의 생성에 대한 설명도.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예에 따른 인공지능을 이용한 전자 시스템에 대해 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 하기의 실시예는 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.
먼저, 도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 인공지능을 이용한 전자 시스템(100)의 구성도를 나타낸다.
도 1로부터 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 전자 시스템(100)은, 판매기(10), 영상 획득부(20), 결제부(30) 및 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)를 포함하여 구성된다.
인공지능을 이용한 전자 시스템(100)은 구체적으로는, 판매기(10)에 응용될 수 있는 전자 자동 판매 시스템을 예로 들 수 있다.
판매기(10)는, 다수의 물품이 판매를 위해 진열될 수 있는 내부 공간 및 문의 잠금 장치가 구비되어 있는 것이 바람직하다. 아울러, 판매기(10)는 터치식 디스플레이를 더 구비하여, 디스플레이가 입출력 장치로서 역할을 수행하게 된다.
본 발명이 적용될 판매기는 자동 판매가 가능한 무인 판매기에 제한되는 것이 아니라, 유인 판매기일 수도 있다.
영상 획득부(20)는, 다수의 카메라를 포함하여 판매기(10)의 내부 및 외부의 영상을 획득하는 역할을 한다.
즉, 판매기(10)의 내부에 설치된 적어도 하나의 카메라는, 주로 판매기(10)의 내부에 진열된 물품의 영상을 획득하는 것이 바람직하다. 아울러, 판매기(10)의 외부에 설치된 적어도 하나의 카메라는, 판매기(10) 외부에 위치한 사용자의 영상을 획득하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 다수의 카메라는 사용자 정면에 위치하며 사용자 시선을 추적할 수 있는 IR 카메라, 판매기(10)의 내부의 양쪽 위에서 사선으로 물품 및 손을 검출하는 카메라, 그리고 판매기(10)의 내부 중앙에서 배치된 물품을 인식하는 내부 카메라 총 4가지로 구성되는 것이 바람직할 것이다.
결제부(30)는, 판매기(10)에 구비된 카드 리더기를 예로 들 수 있으며, 카드 리더기에 의해 읽혀진 카드 정보는 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의해 승인될 수 있다.
적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 영상 획득부(20)에 의해 획득된 영상을 입력받아, 인공지능을 이용하여 사용자의 행위를 분석하고 상황을 인지하는 역할을 한다. 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 인공지능에 의해 사용자의 행위를 분석하는 것에 의해, 물품 각각에 대한 사용자의 선호도를 산출하는 것이 바람직할 것이다. 즉, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 영상 획득부(20)에 의해 획득된 영상을 이용하여 물품 각각에 대한 사용자의 선호도를 판단할 수 있다.
또한, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 결제부(30)의 카드 리더기를 포함하는 사용자의 결제 수단을 인식하여, 해당 결제 수단이 승인된 경우, 판매기(10)의 잠금 장치를 해제하는 것이 바람직하다.
아울러, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 인공지능에 의해 사용자의 행위를 분석하는 것에 의해, 사용자의 물품 구매 여부를 판단하여, 해당 물품에 대해 결제부(30)를 통해 결제가 진행될 수 있게 한다.
적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 판매기(10)에 구비될 수도 있고, 판매기(10) 외부에 위치할 수도 있다. 아울러, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는 판매기(10)에 구비된 하나의 컴퓨팅 장치와 판매기(10)의 외부에 구비된 서버와 같은 컴퓨팅 장치를 포함하여, 다수의 컴퓨팅 장치(40)의 협업에 의해 동작될 수도 있다.
도 2는 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의한 사용자의 선호도 산출 방법의 흐름도이다.
적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 사용자가 구매한 물품을 1차 선호 물품으로 분류하고(S10), 사용자가 비구매한 물품 중 제 2 조건을 만족하는 물품을 2차 선호 물품으로 분류한다(S20).
다만, 1차 선호 물품 및 2차 선호 물품은 중복적일 수 있다. 아울러, 1차 선호 물품 및 2차 선호 물품의 분류는 미리 설정된 일정 기간 단위로, 사용자 개개인에 따라 실시될 뿐만 아니라, 모든 사용자에도 대해 실시되는 것을 특징으로 한다.
제 2 조건은, 사용자가 해당 물품을 집어서 판매기(10)의 외부로 꺼내었으나, 구매하지 않은 경우에 해당하는 제 2-1 조건; 제 2-1 조건 이외의 사용자가 해당 물품을 접촉한 경우에 해당하는 제 2-2 조건; 및 사용자의 시선이 해당 물품에 향한 경우에 해당하는 제 2-3 조건;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
사용자의 물품의 구매 여부 및 제 2 조건에 대한 판단은, 인공지능에 의해 실시되는 것이 바람직하다.
아울러, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 1차 선호 물품으로 분류된 물품의 종류별로 일정 시간동안 모든 사용자에 의해 구매된, 즉 일정 시간동안 판매된 해당 물품의 수량의 합계 및 매출의 합계 각각에 대해, 미리 설정된 제 1-1 가중치 및 제 1-2 가중치를 각각 곱하여 합산하는 것에 의해, 1차 선호 물품 각각에 대한 선호도에 해당하는 제 1 스코어를 산출한다(S30).
구체적으로 제 1 스코어는 다음의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112021043029960-pat00001
[수학식 1]에서 xn은 n번째 물품에 대한 제 1 스코어, w11은 제 1-1 가중치, w12는 제 1-2 가중치, An은 n번째 물품에 대한 수량의 합계 및 Rn은 n번째 물품에 대한 매출의 합계를 각각 나타낸다. 아울러, N개의 물품의 종류가 판매기(10)에 진열될 수 있는 경우, n은 1에서 N까지 변화할 수 있다. 아울러, N은 2 이상의 자연수이다.
또한, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 제 2-1 조건, 제 2-2 조건 및 제 2-3 조건 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 이용하여, 2차 선호 물품 각각에 대한 선호도에 해당하는 제 2 스코어를 산출한다(S40).
또한, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 제 1 스코어 및 제 2 스코어를 합산하는 것에 의해, 물품 각각에 대한 최종 스코어를 산출한다(S50). 즉, 제 1 스코어, 제 2 스코어 및 최종 스코어에 의해 사용자의 선호도가 측정된다. 최종 스코어가 높은 물품이 사용자의 선호도가 높은 물품에 해당한다.
구체적으로 S50 단계에서, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 제 2-1 조건에 해당하는 경우 해당 물품의 판매기(10) 외부로의 인출 시간에 제 2-1 가중치를 곱하는 것에 의해 제 2-1 스코어를 산출하고, 제 2-2 조건에 해당하는 경우 해당 물품의 사용자의 접촉 시간에 제 2-2 가중치를 곱하는 것에 의해 제 2-2 스코어를 산출하고, 제 2-3 조건에 해당하는 경우 해당 물품에 대한 사용자의 시선이 향한 시간에 제 2-3 가중치를 곱하는 것에 의해 제 2-3 스코어를 산출하는 것이 바람직하다. 아울러, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 제 2-1 스코어, 제 2-2 스코어 및 제 2-3 스코어를 합산하여, 제 2 스코어를 산출한다.
구체적으로 제 2 스코어는 다음의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112021043029960-pat00002
[수학식 2]에서 yn은 n번째 물품에 대한 제 2 스코어, w21은 제 2-1 가중치, w22는 제 2-2 가중치, w23은 제 2-3 가중치, t1은 인출 시간, t2는 사용자의 접촉 시간 및 t3는 사용자의 시선이 향한 시간을 각각 나타낸다.
또한, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 물품 각각에 대한 제 1 스코어 및 제 2 스코어; 또는, 물품 각각에 대한 최종 스코어; 중 적어도 하나를 이용하여, 판매기(10)의 내부의 진열 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
아울러, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 물품 각각에 대한 판매 이익 또는 판매 단가 중 적어도 하나를 더 이용하여, 판매기(10)의 내부의 진열 정보를 생성하는 것이 바람직하다.
판매기(10)의 내부의 진열 정보는, 진열 맵 정보를 포함하는 것이 바람직하다.
도 3은 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의한 내부 진열 정보의 생성에 대한 설명도를 나타낸다.
도 3으로부터 알 수 있는 바와 같이, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의한 내부 진열 정보의 생성은, 인공지능을 이용할 수 있다. 즉, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의한 내부 진열 정보의 생성은, 각각의 물품에 대한 제 1 스코어, 제 2 스코어 및 물품 각각에 대한 판매 이익을 인공지능의 입력으로 사용하고, 이익의 합계가 최대가 되도록 내부 진열 정보를 출력할 수 있다.
또는, 제 1 스코어 및 제 2 스코어 대신에, 또는 추가로 최종 스코어가 입력으로 사용될 수도 있다. 아울러, 물품 각각에 대한 판매 이익 대신에, 또는 추가로 물품 각각에 대한 판매 단가가 입력으로 사용될 수도 있다. 물품 각각에 대한 판매 단가가 입력으로 사용되는 경우, 매출의 합계가 최대가 되도록 내부 진열 정보를 출력할 수 있을 것이다.
구체적으로, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의한 내부 진열 정보의 생성은, 판매기(10)의 내부의 진열 맵 정보를 인공지능의 출력으로 실시되는 것에 의해 구현될 수 있다. 진열 맵 정보는, 진열 위치별 물품 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다. 여기서, 진열 위치별 물품 정보라는 것은 판매기(10)의 내부의 진열 위치별로 진열될 물품의 정보를 의미한다.
또한, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 생성된 진열 맵 정보를 관리자의 단말기로 전송하는 것이 바람직하다.
아울러, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 물품 각각에 대한 제 1 스코어 및 물품 각각에 대한 제 2 스코어를 이용하여 적어도 2개의 서로 다른 물품을 선정하여, 묶음 판매 이벤트 정보를 생성하는 것이 바람직하다.
적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의한 묶음 판매 이벤트 정보의 생성은, 인공지능을 이용할 수 있다. 즉, 각각의 물품에 대한 제 1 스코어; 제 2 스코어; 및물품 각각에 대한 판매 단가 또는 판매 이익 중 적어도 하나;를 인공지능의 입력으로 사용하고, 매출의 합계 또는 이익의 합계가 최대가 되도록 묶음 판매 이벤트 정보를 출력할 수 있다.
아울러, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)는, 해당 이벤트 정보를 판매기(10)에 구비된 디스플레이에 표시하거나 사용자 단말기로 전송하는 것이 바람직하다.
적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의한 내부 진열 정보의 생성 및 묶음 판매 이벤트 정보의 생성을 동시에 실시하면, 매출의 합계 또는 이익의 합계를 극대화할 수 있을 것이다.
예를 들면, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의한 진열 맵 정보 및 묶음 판매 이벤트 정보를 인공지능의 출력으로 설정할 수 있을 것이다.
참고로, 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(40)에 의해, 사용자의 물품의 구매 여부, 사용자가 해당 물품을 집어서 판매기(10)의 외부로 꺼내었으나 구매하지 않은 경우, 사용자가 해당 물품을 접촉한 경우 등은, 사용자 손 검출 및 손의 물품 검출을 통해 실시될 수 있다.
손 검출 알고리즘은 대표적으로 많이 쓰이는 SSD(Single Shot Multi-box Detector)를 이용할 수 있고, 이후 추적 알고리즘으로는 IOU tracker, SORT(Simple Online and Realtime Tracking) 같은 알고리즘을 이용하여 손의 위치를 지속적으로 찾도록 한다. 이러한 추적 알고리즘의 경우 중간중간 검출되지 않은 프레임에서도 손의 위치를 놓치지 않도록 하고 손이 여러 개가 있더라도 같은 손끼리 비교할 수 있도록 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 인공지능을 이용한 전자 시스템(100)에 따르면, 물품의 진열 정보를 사용자 행위 분석 및 상황 인지 기반으로 자동 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 묶음 판매 이벤트 정보도 자동 생성할 수 있어, 매출 또는 이익을 극대화할 수 있음을 알 수 있다.
100 : 전자 시스템
10 : 판매기
20 : 영상 획득부
30 : 결제부
40 : 적어도 하나의 컴퓨팅 장치

Claims (11)

  1. 전자 시스템에 있어서,
    다수의 물품이 판매를 위해 진열될 수 있는 판매기의 내부 및 외부에 구비된 다수의 카메라에 의해 획득된 영상을 이용하여, 상기 다수의 물품 각각에 대한 사용자의 선호도를 산출하는 적어도 하나의 컴퓨팅 장치;를 포함하되,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 사용자가 구매한 물품을 1차 선호 물품으로 분류하고, 사용자가 비구매한 물품 중 제 2 조건을 만족하는 물품을 2차 선호 물품으로 분류하고,
    상기 제 2 조건은, 사용자가 해당 물품을 집어서 상기 판매기의 외부로 꺼내었으나, 구매하지 않은 경우에 해당하는 제 2-1 조건; 상기 제 2 -1 조건 이외의, 사용자가 해당 물품을 접촉한 경우에 해당하는 제 2-2 조건; 및 사용자의 시선이 해당 물품에 향한 경우에 해당하는 제 2-3 조건;을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 1차 선호 물품으로 분류된 물품의 종류별로 일정 기간 동안 모든 사용자에 의해 구매된 수량의 합계 및 매출의 합계 각각에 대해, 미리 설정된 제 1-1 가중치 및 제 1-2 가중치를 각각 곱하여 합산하는 것에 의해, 1차 선호 물품 각각에 대한 선호도에 해당하는 제 1 스코어를 산출하고,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 상기 제 2-1 조건, 상기 제 2-2 조건 및 상기 제 2-3 조건 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 이용하여, 2차 선호 물품 각각에 대한 선호도에 해당하는 제 2 스코어를 산출하고,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 상기 제 2-1 조건에 해당하는 경우 해당 물품의 판매기 외부로의 인출 시간에 제 2-1 가중치를 곱하는 것에 의해 제 2-1 스코어를 산출하고, 상기 제 2-2 조건에 해당하는 경우 해당 물품의 사용자의 접촉 시간에 제 2-2 가중치를 곱하는 것에 의해 제 2-2 스코어를 산출하고, 상기 제 2-3 조건에 해당하는 경우 해당 물품에 대한 사용자의 시선이 향한 시간에 제 2-3 가중치를 곱하는 것에 의해 제 2-3 스코어를 산출하고,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는, 상기 제 2-1 스코어, 상기 제 2-2 스코어 및 상기 제 2-3 스코어를 합산하여, 상기 제 2 스코어를 산출하는 것을 특징으로 하는 전자 시스템.
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  6. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는,
    물품 각각에 대한 상기 제 1 스코어 및 상기 제 2 스코어; 또는,
    물품 각각에 대해 상기 제 1 스코어 및 상기 제 2 스코어를 합산한 최종 스코어; 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 판매기의 내부의 진열 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 전자 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 판매기의 내부의 진열 정보는,
    상기 판매기의 내부의 진열 위치별 물품 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치는,
    물품 각각에 대한 상기 제 1 스코어 및 물품 각각에 대한 상기 제 2 스코어를 이용하여 적어도 2개의 서로 다른 물품을 선정하여, 묶음 판매 이벤트 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 전자 시스템.
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