KR102596958B1 - Ai 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법 - Google Patents

Ai 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

소비자로부터 입력된 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하며, 복수의 생산 서버 장치로부터 가용 정보를 수집하고, 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하며, 생산 서버 장치에 주문 정보를 전달하는, 맞춤형 제품 생산 시스템을 제공한다.

Description

AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법{AI-BASED CLOUD SERVER DEVICE, CUSTOMIZED PRODUCT PRODUCTION SYSTEM AND METHOD INCLUDING THE SAME}
본 발명은 AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 소비자에게 맞춰진 맞춤형 제품을 생산하는 AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현대에는 획일적으로 공장에서 생산되는 제품에서 벗어나, 소비자 개인에 맞춤화된 제품을 선보이는 추세이며, 그 수요도 점차 확장되고 있다.
그러나, 기존의 제품 공급자들은 제원, 성능 및 성분 등이 동일한 제품을 대량으로 생산하는 방식을 이용하고 있으며, 이러한 방식은 일반적으로, 원청 업체의 주문에 따라 OEM이나 ODM 방식의 제조업체에서 생산 및 납품하는 방식을 취하고 있기 때문에 각 제조업체 별로 다품종 소량의 맞춤형 제품을 실시간 공급할 수 없는 문제가 있다.
공개특허공보 제10-2017-0087584호(2017.07.31.)
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 복수의 생산 서버로부터 생산 가능한 제품을 나타내는 정보를 수집하고, 소비자의 주문에 따른 제품의 생산이 가능한 생산 서버를 추출하여 소비자의 주문을 전달하는 AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일측면은, 맞춤형 제품의 생산을 제어하도록 마련되는 생산 서버 장치; 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 전자 상거래 서버 장치; 및 상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하며, 복수의 생산 서버 장치로부터 상기 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하고, 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하며, 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하는 클라우드 서버 장치;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일측면은, 전자 상거래 서버 장치로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 정보 수집부; 상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 맞춤형 제품 학습부; 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하는 맞춤형 제품 추출부; 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버 장치가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 생산 서버 학습부; 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 상기 생산 서버 추출부; 및 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하는 통신부;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 가용 정보는, 상기 맞춤형 제품에 첨가되는 원료 정보, 상기 생산 서버 장치에서 제어 가능한 공정 정보 및 상기 맞춤형 제품이 보관되는 외형 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 맞춤형 제품 학습부는, 상기 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용할 수 있다.
또한, 상기 맞춤형 제품 학습부는, 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 상기 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 상기 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
또한, 상기 생산 서버 추출부는, 조제자로부터 입력된 상기 조제 정보가 수집되는 경우, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 상기 생산 서버에 상기 조제 정보를 추천할 수 있다.
또한, 상기 맞춤형 제품 추출부는, 소비자로부터 입력된 상기 개인 특성 정보와 상기 주문 정보가 전달되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 추출된 맞춤형 제품이 상기 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우 상기 추출된 맞춤형 제품을 상기 전자 상거래 서버를 통해 소비자에게 추천할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일측면은, 맞춤형 제품 생산 시스템에서의 맞춤형 제품 생산 방법에 있어서, 전자 상거래 서버 장치가 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 단계; 클라우드 서버 장치가 전자 상거래 서버 장치로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치로부터 상기 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 단계; 상기 클라우드 서버 장치가 상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계; 상기 클라우드 서버 장치가 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계; 상기 클라우드 서버 장치가 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 단계; 및 상기 클라우드 서버 장치가 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하고, 상기 생산 서버 장치가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 서버 장치는, 상기 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 서버 장치는, 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 상기 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 상기 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 서버 장치는, 조제자로부터 입력된 상기 조제 정보가 수집되는 경우, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 상기 생산 서버에 상기 조제 정보를 추천할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 서버 장치는, 소비자로부터 입력된 상기 개인 특성 정보와 상기 주문 정보가 전달되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 추출된 맞춤형 제품이 상기 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우 상기 추출된 맞춤형 제품을 상기 전자 상거래 서버를 통해 소비자에게 추천할 수 있다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, AI 기반 클라우드 서버 장치, 이를 포함하는 맞춤형 제품 생산 시스템 및 방법을 제공함으로써, 복수의 생산 서버로부터 생산 가능한 제품을 나타내는 정보를 수집하고, 소비자의 주문에 따른 제품의 생산이 가능한 생산 서버를 추출하여 소비자의 주문을 전달할 수 있다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 시스템의 개략도이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버 장치의 제어블록도이다.
도3은 도2의 맞춤형 제품 학습부에서 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도4는 도2의 생산 서버 학습부에서 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도5는 도2의 맞춤형 제품 추출부가 주문 정보를 생산 서버 장치에 전달하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도6은 도2의 맞춤형 제품 추출부가 맞춤형 제품을 소비자에게 추천하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도7은 도2의 생산 서버 추출부가 생산 서버 장치에 조제 정보를 전달하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 방법의 순서도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 시스템의 개략도이다.
맞춤형 제품 생산 시스템(1)은 생산 서버 장치(300), 전자 상거래 서버 장치(200) 및 클라우드 서버 장치(100)를 포함할 수 있다.
또한, 맞춤형 제품 생산 시스템(1)은 도 1에 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 구현될 수 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해 구현될 수 있다. 또는, 맞춤형 제품 생산 시스템(1)은 맞춤형 제품 생산 시스템(1)에 마련되는 적어도 두 개의 구성요소가 하나의 구성요소로 통합되어 하나의 구성요소가 복합적인 기능을 수행할 수도 있다. 이하, 상술한 구성요소들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품의 생산을 제어하도록 마련될 수 있다. 이때, 생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품을 생산하도록 마련된 생산 설비의 제어를 수행할 수 있으며, 이를 위해, 생산 서버 장치(300)는 스마트 팩토리(Smart Factory) 등에 마련된 생산 설비를 제어하도록 마련될 수 있다.
여기에서, 스마트 팩토리는 제품에 대한 생산 자동화가 구축된 공장 시설을 의미할 수 있으며, 이에 따라, 스마트 팩토리는 유지 또는 관리 등의 운영 업무에서만 인력이 요구되며, 제품의 생산 과정에서는 인력이 요구되지 않는 공장 시설을 의미할 수 있다.
이와 관련하여, 생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품의 생산 과정을 자동화하기에 충분한 정보가 수집되기 전까지, 맞춤형 제품이 생산되도록 스마트 팩토리의 생산 설비를 제어하는 과정에서 요구되는 정보를 생산자로부터 입력 받을 수 있다.
이에 따라, 생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품이 수 회 생산되는 과정에서 요구되는 정보들을 수집할 수 있으며, 이를 통해, 생산 서버 장치(300)는 수집된 정보에 기초하여, 소비자로부터의 구매 요청에 따라 맞춤 제작되는 맞춤형 제품의 생산 과정을 자동화할 수 있다.
이때, 생산 서버 장치(300)는 기계 학습(Machine Learning) 및 강화 학습(Reinficement Learning) 등의 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기법을 이용하여 생산 과정의 자동화를 수행할 수 있다.
여기에서, 기계 학습은 복수개의 정보에 기초하여, 복수개의 정보를 하나 이상의 그룹으로 분류 가능하도록 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델에 기초하여 임의의 정보를 분류하는 기법으로 이해할 수 있으며, 이와 같은, 머신 러닝은 관리자에 의해 분류된 복수개의 정보에 따라 임의의 정보를 분류 가능 하도록 학습 모델을 생성하는 지도 학습(Supervised Learning), 복수개의 정보 자체를 분석하거나, 또는 군집화 과정을 수행하며 학습 모델을 생성하는 비지도 학습(Unsupervised Learning), 지도 학습과 비지도 학습을 혼합하여 학습 모델을 생성하는 준지도 학습(Semi-Supervised Learning) 및 복수개의 정보에 대해 임의의 동작을 수행하는 과정에서 발생한 보상에 따라 학습 모델을 생성하는 강화 학습(Reinforcement Learning) 등을 포함할 수 있다.
한편, 맞춤형 제품은 생산 서버 장치(300)에 의해 생산되는 제품을 의미할 수 있다. 이때, 맞춤형 제품은 소비자로부터의 주문 요청에 따라 맞춤 제작되어 생산된 제품을 의미할 수 있으며, 이와 같은, 맞춤형 제품은 소량으로 생산되는 다품종의 제품을 의미할 수 있다.
예를 들어, 맞춤형 제품은 화장품일 수 있으며, 이러한 경우에, 맞춤형 제품은 소비자의 피부 특성, 식생활 습관, 체질 등의 개인 특성 정보에 따라 맞춤 제작되는 화장품을 의미할 수 있다.
이때, 맞춤형 제품은 소비자의 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품에 첨가되는 원료, 서로 다른 원료 간의 비율, 생산 서버 장치(300)에서 설비를 제어하는 공정, 원료가 첨가 또는 혼합되는 순서 및 맞춤형 제품이 보관되는 외형이 다르게 생산될 수 있다.
이와 관련하여, 생산 서버 장치(300)는 서로 다른 맞춤형 제품을 생산 가능한 시설에 각각 설치될 수 있으며, 이에 따라, 맞춤형 제품 생산 시스템(1)은 복수개의 서로 다른 생산 서버 장치(300) 중 소비자에 의해 주문되는 맞춤형 제품의 생산이 가능한 생산 서버 장치(300)가 해당 맞춤형 제품을 생산하도록 마련될 수 있다.
이때, 생산 서버 장치(300)는 맞춤형 제품에 대응되는 조제 정보에 따라 생산 제어를 수행할 수 있으며, 이때, 조제 정보는 맞춤형 제품에 첨가되는 원료, 서로 다른 원료 간의 비율, 생산 서버 장치(300)에서 설비가 제어되는 공정, 원료가 첨가 또는 혼합되는 순서 및 맞춤형 제품이 보관되는 외형 등을 포함할 수 있다.
이를 위해, 클라우드 서버 장치(100)는 소비자의 주문 정보에 기초하여 맞춤형 제품의 생산에 가장 적합한 생산 서버 장치(300)를 판단할 수 있고, 클라우드 서버 장치(100)는 해당 생산 서버 장치(300)에 소비자의 주문 정보를 전달하여 해당 맞춤형 제품을 생산하여 소비자에게 제공하도록 마련될 수 있다.
한편, 맞춤형 제품은 특정한 직종 또는 제품군에 한정되지 않으며, 예를 들어, 맞춤형 제품은 식품, 화장품, 자동차 부품 등 다양한 분야의 제품군에 포함되는 제품이 적용될 수 있다.
전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받을 수 있고, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성할 수 있다.
이를 위해, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자가 이용하는 개인 컴퓨터, 스마트폰 등의 단말기기(110)와 유선 또는 무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
이러한 경우에, 단말기기(110)는 소비자로부터 개인 특성 정보 및 구매 요청을 입력 받을 수 있고, 단말기기(110)는 개인 특성 정보와 구매 요청을 전자 상거래 서버 장치(200)에 전달할 수 있다.
이에 따라, 전자 상거래 서버 장치(200)는 개인 특성 정보와 구매 요청을 전달받을 수 있고, 전자 상거래 서버 장치(200)는 구매 요청에 기초하여 주문 정보를 생성할 수 있다.
여기에서, 주문 정보는 소비자로부터 구매 요청된 맞춤형 제품의 종류와 수량 등을 포함할 수 있다.
다시 말해서, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자의로부터 구매 요청을 전달받고, 전달된 구매 요청에 따른 결제를 수행하도록 마련될 수 있으며, 이를 위해, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자가 맞춤형 제품에 대한 구매 요청을 입력할 수 있도록 사전에 마련되는 항목을 무선 또는 유선 네트워크를 통해 소비자의 단말기기(110)에 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 상거래 서버 장치(200)는 맞춤형 제품의 구매 요청을 입력할 수 있도록 인터넷 홈페이지 등이 마련되는 서버를 의미할 수 있다.
이와 같은, 전자 상거래 서버 장치(200)는 네트워크를 통해 재화 또는 서비스를 사거나, 파는 등의 거래를 나타내는 전자 상거래(E-Commerce)가 수행되도록 마련될 수 있다.
이에 따라, 전자 상거래 서버 장치(200)는 은행, 카드사 및 위탁거래 업체 등에 마련되는 서버와 네트워크를 통해 연결되어 소비자의 구매 요청에 대한 결제를 수행할 수 있다.
한편, 전자 상거래 서버 장치(200)는 조제자로부터 맞춤형 제품의 조제법을 나타내는 조제 정보를 입력 받을 수 있으며, 전자 상거래 서버 장치(200)는 조제자로부터 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 개인 특성 정보를 입력 받을 수 있다.
이를 위해, 전자 상거래 서버 장치(200)는 조제자가 이용하는 개인 컴퓨터, 스마트폰 등의 단말기기(130)와 유선 또는 무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다.
이러한 경우에, 단말기기(130)는 조제자로부터 조제 정보 및 개인 특성 정보를 입력 받을 수 있고, 단말기기(130)는 조제 정보와 개인 특성 정보를 전자 상거래 서버 장치(200)에 전달할 수 있다.
이와 관련하여, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자의 단말기기(110)로부터 전달되는 정보와 조제자의 단말기기(130)로부터 전달되는 정보를 분리하여 수집할 수 있으며, 이를 위해, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자가 단말기기(110)를 통해 정보를 입력하도록 마련되는 접근 방식과 조제자가 단말기기(130)를 통해 정보를 입력하도록 마련되는 접근 방식을 다르게 설정할 수 있다.
예를 들어, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자의 단말기기(110)에 제공되는 인터넷 홈페이지 등과 조제자의 단말기기(130)에 제공되는 인터넷 홈페이지 등을 다르게 설정할 수 있다.
또한, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자의 단말기기(110)로부터 정보를 수집하는 서버 장치와 조제자의 단말기기(130)로부터 정보를 수집하는 서버 장치를 분리할 수도 있다.
이에 따라, 전자 상거래 서버 장치(200)는 무선 또는 유선 네트워크를 통해 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 클라우드 서버 장치(100)에 전달할 수 있고, 전자 상거래 서버 장치(200)는 무선 또는 유선 네트워크를 통해 조제 정보와 개인 특성 정보를 클라우드 서버 장치(100)에 전달할 수 있다.
한편, 전자 상거래 서버 장치(200)는 소비자 또는 조제자로부터의 주문에 따라 맞춤형 제품의 조제에 이용되는 원료 등의 구매를 수행하도록 마련될 수도 있다.
클라우드 서버 장치(100)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있으며, 클라우드 서버 장치(100)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집할 수 있고, 클라우드 서버 장치(100)는 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있으며, 클라우드 서버 장치(100)는 생산 서버 장치(300)에 주문 정보를 전달할 수 있다.
여기에서, 가용 정보는 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 정보를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가용 정보는 맞춤형 제품에 첨가되는 원료 정보, 생산 서버 장치(300)에서 제어 가능한 공정 정보 및 맞춤형 제품의 외형 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 원료 정보는 화장품에 첨가되는 서로 다른 화학 물질을 의미할 수 있고, 공정 정보는 생산 서버 장치(300)에 의한 서로 다른 화장품의 생산 공정을 의미할 수 있으며, 외형 정보는 생산된 화장품이 보관되는 용기의 외형을 의미할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버 장치(100)에 대해 상세히 설명하도록 한다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버 장치의 제어블록도이다.
클라우드 서버 장치(100)는 정보 수집부(110), 맞춤형 제품 학습부(120), 맞춤형 제품 추출부(130), 생산 서버 학습부(140) 및 생산 서버 추출부(150)를 포함할 수 있다.
또한, 클라우드 서버 장치(100)는 도 2에 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 구현될 수 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해 구현될 수 있다. 또는, 클라우드 서버 장치(100)는 클라우드 서버 장치(100)에 마련되는 적어도 두 개의 구성요소가 하나의 구성요소로 통합되어 하나의 구성요소가 복합적인 기능을 수행할 수도 있다. 이하, 상술한 구성요소들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집할 수 있고, 정보 수집부(110)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집할 수 있다.
한편, 정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 조제자에 의해 입력된 조제 정보와 개인 특성 정보를 수집할 수 있다.
이와 관련하여, 통신부(160)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 전달받을 수 있고, 통신부(160)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 가용 정보를 전달받을 수 있다. 또한, 통신부(160)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 조제자에 의해 입력된 조제 정보와 개인 특성 정보를 전달받을 수 있다.
이에 따라, 정보 수집부(110)는 전달된 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보가 저장될 수 있고, 정보 수집부(110)는 전달된 가용 정보가 저장될 수 있다. 또한, 정보 수집부(110)는 전달된 조제 정보와 개인 특성 정보가 저장될 수 있다.
맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
이를 위해, 맞춤형 제품 학습부(120)는 주문 정보와 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품에 대한 소비자의 선호도를 분석할 수 있으며, 맞춤형 제품 학습부(120)는 소비자로부터 입력되는 주문 정보 또는 개인 특성 정보에 대해 가장 높은 선호도가 설정된 맞춤형 제품이 추출되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
이와 관련하여, 맞춤형 제품 학습부(120)는 주문 정보로부터 맞춤형 제품에 대한 소비자의 선호도를 설정할 수 있다.
이때, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 소비자로부터 입력된 주문 정보에 기초하여 선호도를 설정할 수 있으며, 이러한 경우에, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 소비자에 의한 동일한 맞춤형 제품의 주문 횟수에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정할 수 있다.
예를 들어, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문 정보에 기초하여, 서로 다른 맞춤형 제품의 총 주문 횟수에 대한 어느 하나의 맞춤형 제품의 주문 횟수의 비율에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정할 수 있다.
또한, 맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보를 미리 설정된 범주로 분류할 수 있으며, 이에 따라, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 범주의 서로 다른 소비자로부터 입력된 주문 정보에 기초하여 선호도를 설정할 수 있다. 이러한 경우에, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 범주의 서로 다른 소비자에 의한 동일한 맞춤형 제품의 주문 횟수에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정할 수 있다.
예를 들어, 맞춤형 제품 학습부(120)는 동일한 범주의 서로 다른 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문에 기초하여, 서로 다른 맞춤형 제품의 총 주문 횟수에 대한 어느 하나의 맞춤형 제품의 주문 횟수의 비율에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정할 수 있다.
이를 위해, 맞춤형 제품 학습부(120)는 기계 학습(Machine Learning) 등의 인공지능 기법을 이용하여 개인 특성 정보를 미리 설정된 범주로 분류할 수도 있으며, 맞춤형 제품 학습부(120)는 인공지능 기법을 이용하여 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
한편, 맞춤형 제품 학습부(120)는 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 개인 특성 매칭 모델에 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용할 수 있다.
이러한 경우에, 개인 특성 매칭 모델은 소비자로부터 입력된 개인 특성 정보에 따라 조제 정보에 따른 맞춤형 제품이 추출되도록 생성될 수 있다.
이와 관련하여, 맞춤형 제품 학습부(120)는 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
이를 위해, 정보 수집부(110)는 조제 정보를 입력한 조제자 정보를 더 수집할 수도 있으며, 이때, 조제자 정보는 조제 정보를 입력한 조제자를 구분할 수 있도록 ID, 조제자 명칭, 조제자 코드 등의 정보를 포함할 수 있다.
이에 따라, 맞춤형 제품 학습부(120)는 조제자 정보와 조제 정보에 따른 맞춤형 제품의 선호도에 따라 조제자의 선호도를 분석할 수 있다. 예를 들어, 맞춤형 제품 학습부(120)는 임의의 조제자에 의해 입력된 조제 정보에 따른 맞춤형 제품의 선호도가 높게 나타날수록 해당 조제자의 선호도가 높아지도록 조제자 정보를 이용할 수 있다.
이러한 경우에, 맞춤형 제품 학습부(120)는 조제자 정보로부터 나타나는 조제자의 선호도가 높을수록 해당 조제자가 입력한 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 높은 가중치를 부여하여 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
맞춤형 제품 추출부(130)는 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있다.
이때, 맞춤형 제품 추출부(130)는 소비자로부터 입력된 개인 특성 정보와 주문 정보가 전달되는 경우, 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있고, 맞춤형 제품 추출부(130)는 추출된 맞춤형 제품이 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우에, 추출된 맞춤형 제품을 전자 상거래 서버 장치(200)를 통해 소비자에게 추천할 수 있다.
여기에서, 소비자에게 맞춤형 제품을 추천하는 것은 소비자의 단말기기(110)에 해당 맞춤형 제품에 대한 정보를 제공하도록 통신부(160)가 전자 상거래 서버 장치(200)에 정보를 전달하는 것으로 이해할 수 있다.
생산 서버 학습부(140)는 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.
다시 말해서, 생산 서버 매칭 모델은 맞춤형 제품의 조제 정보에 대응되는 가용 정보를 추출하도록 생성될 수 있으며, 이에 따라, 생산 서버 매칭 모델은 추출된 가용 정보를 전달한 생산 서버 장치(300)를 추출하도록 생성될 수 있다.
이를 위해, 생산 서버 학습부(140)는 인공지능 기법을 이용하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.
이때, 생산 서버 학습부(140)는 서로 다른 생산 서버 장치(300)로부터 전달된 가용 정보를 학습하여 복수개의 생산 서버 장치(300) 중 어느 하나의 맞춤형 제품을 가장 효율적으로 생산할 수 있는 어느 하나의 생산 서버 장치를 추출하도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.
생산 서버 추출부(150)는 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)를 추출할 수 있다.
이때, 생산 서버 추출부(150)는 주문 정보가 전달되는 경우, 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)를 추출할 수 있다.
한편, 생산 서버 추출부(150)는 조제자로부터 입력된 조제 정보가 수집되는 경우, 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)에 조제 정보를 추천할 수 있다.
여기에서, 생산 서버 장치(300)에 조제 정보를 추천하는 것은 통신부(160)가 생산 서버 장치(300)에 정보를 전달하는 것으로 이해할 수 있다.
통신부(160)는 생산 서버 장치(300)에 주문 정보를 전달할 수 있으며, 이에 따라, 생산 서버 장치(300)는 주문 정보로부터 맞춤형 제품을 추출할 수 있고, 생산 서버 장치(300)는 추출된 맞춤형 제품에 대응되는 조제 정보에 따라 맞춤형 제품이 생산되도록 제어를 수행할 수 있다.
도3은 도2의 맞춤형 제품 학습부에서 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도3을 참조하면, 정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집할 수 있다.
이에 따라, 맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
이를 위해, 맞춤형 제품 학습부(120)는 주문 정보와 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품에 대한 소비자의 선호도를 분석할 수 있으며, 맞춤형 제품 학습부(120)는 소비자로부터 입력되는 주문 정보 또는 개인 특성 정보에 대해 가장 높은 선호도가 설정된 맞춤형 제품이 추출되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
이때, 맞춤형 제품 학습부(120)는 기계 학습(Machine Learning) 등의 인공지능 기법을 이용하여 개인 특성 정보를 미리 설정된 범주로 분류할 수도 있으며, 맞춤형 제품 학습부(120)는 인공지능 기법을 이용하여 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
도4는 도2의 생산 서버 학습부에서 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도4를 참조하면, 정보 수집부(110)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집할 수 있다.
이에 따라, 생산 서버 학습부(140)는 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.
이때, 생산 서버 매칭 모델은 맞춤형 제품의 조제 정보에 대응되는 가용 정보를 추출하도록 생성될 수 있으며, 이에 따라, 생산 서버 매칭 모델은 추출된 가용 정보를 전달한 생산 서버 장치(300)를 추출하도록 생성될 수 있다.
이를 위해, 생산 서버 학습부(140)는 인공지능 기법을 이용하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.
도5는 도2의 맞춤형 제품 추출부가 주문 정보를 생산 서버 장치에 전달하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도5를 참조하면, 정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집할 수 있다.
이에 따라, 맞춤형 제품 추출부(130)는 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있다.
이때, 맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
이를 통해, 통신부(160)는 생산 서버 장치(300)에 주문 정보를 전달할 수 있으며, 이에 따라, 생산 서버 장치(300)는 주문 정보로부터 맞춤형 제품을 추출할 수 있고, 생산 서버 장치(300)는 추출된 맞춤형 제품에 대응되는 조제 정보에 따라 맞춤형 제품이 생산되도록 제어를 수행할 수 있다.
도6은 도2의 맞춤형 제품 추출부가 맞춤형 제품을 소비자에게 추천하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도6을 참조하면, 정보 수집부(110)는 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집할 수 있다.
이에 따라, 맞춤형 제품 추출부(130)는 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있다.
이때, 맞춤형 제품 학습부(120)는 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성할 수 있다.
한편, 맞춤형 제품 추출부(130)는 소비자로부터 입력된 개인 특성 정보와 주문 정보가 전달되는 경우, 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출할 수 있고, 맞춤형 제품 추출부(130)는 추출된 맞춤형 제품이 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우에, 추출된 맞춤형 제품을 전자 상거래 서버 장치(200)를 통해 소비자에게 추천할 수 있다.
여기에서, 소비자에게 맞춤형 제품을 추천하는 것은 소비자의 단말기기(110)에 해당 맞춤형 제품에 대한 정보를 제공하도록 통신부(160)가 전자 상거래 서버 장치(200)에 정보를 전달하는 것으로 이해할 수 있다.
도7은 도2의 생산 서버 추출부가 생산 서버 장치에 조제 정보를 전달하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도7을 참조하면, 정보 수집부(110)는 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집할 수 있다.
이에 따라, 생산 서버 추출부(150)는 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)를 추출할 수 있다.
이를 위해, 생산 서버 학습부(140)는 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버 장치(300)가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성할 수 있다.
이때, 생산 서버 추출부(150)는 조제자로부터 입력된 조제 정보가 수집되는 경우, 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)에 조제 정보를 추천할 수 있다.
여기에서, 생산 서버 장치(300)에 조제 정보를 추천하는 것은 통신부(160)가 생산 서버 장치(300)에 정보를 전달하는 것으로 이해할 수 있다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 방법의 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 제품 생산 방법은 도 1에 도시된 맞춤형 제품 생산 시스템(1)과 실질적으로 동일한 구성 상에서 진행되므로, 도 1의 맞춤형 제품 생산 시스템(1)과 동일한 구성요소에 대해 동일한 도면 부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략하기로 한다.
맞춤형 제품 생산 방법은 전자 상거래 서버 장치가 주문 정보를 생성하는 단계(800), 클라우드 서버 장치가 정보를 수집하는 단계(810), 클라우드 서버 장치가 개인 특성 정보에 따라 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계(820), 클라우드 서버 장치가 가용 정보에 기초하여 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계(830), 클라우드 서버 장치가 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출하고, 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 단계(840) 및 생산 서버 장치가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계(850)를 포함할 수 있다.
전자 상거래 서버 장치가 주문 정보를 생성하는 단계(800)는 전자 상거래 서버 장치(200)가 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 단계일 수 있다.
클라우드 서버 장치가 정보를 수집하는 단계(810)는 클라우드 서버 장치(100)가 전자 상거래 서버 장치(200)로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치(300)로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 단계일 수 있다.
클라우드 서버 장치가 개인 특성 정보에 따라 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계(820)는 클라우드 서버 장치(100)가 개인 특성 정보에 따라 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계일 수 있다.
클라우드 서버 장치가 가용 정보에 기초하여 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계(830)는 클라우드 서버 장치(100)가 가용 정보에 기초하여 맞춤형 제품에 따라 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계일 수 있다.
클라우드 서버 장치가 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출하고, 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 단계(840)는 클라우드 서버 장치(100)가 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 개인 특성 정보에 매칭되는 맞춤형 제품을 추출하고, 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치(300)를 추출하는 단계일 수 있다.
생산 서버 장치가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계(850)는 클라우드 서버 장치(100)가 생산 서버 장치(300)에 주문 정보를 전달하고, 생산 서버 장치(300)가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계일 수 있다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1: 맞춤형 제품 생산 시스템
100: 클라우드 서버 장치
110: 소비자의 단말기기
130: 조제자의 단말기기
200: 전자 상거래 서버 장치
300: 생산 서버 장치

Claims (12)

  1. 맞춤형 제품의 생산을 제어하도록 마련되는 생산 서버 장치;
    소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 전자 상거래 서버 장치; 및
    상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하며, 복수의 생산 서버 장치로부터 상기 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하고, 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하며, 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하는 클라우드 서버 장치;를 포함하고,
    상기 클라우드 서버 장치는,
    전자 상거래 서버 장치로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 정보 수집부;
    상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 맞춤형 제품 학습부;
    상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하는 맞춤형 제품 추출부;
    상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버 장치가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 생산 서버 학습부;
    상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 상기 생산 서버 추출부; 및
    상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하는 통신부;를 포함하고,
    상기 맞춤형 제품 학습부는,
    상기 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용하고,
    상기 맞춤형 제품 학습부는,
    상기 주문 정보로부터 맞춤형 제품에 대한 소비자의 선호도를 설정하는 것이고,
    상기 선호도를 설정하는 것은,
    동일한 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문 정보에 기초하여, 동일한 소비자에 의한 동일한 맞춤형 제품의 주문 횟수에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정하는 것이고,
    서로 다른 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문에 기초하여, 서로 다른 맞춤형 제품의 총 주문 횟수에 대한 어느 하나의 맞춤형 제품의 주문 횟수의 비율에 따라 설정하는 것인, 맞춤형 제품 생산 시스템.
  2. 전자 상거래 서버 장치로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치로부터 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 정보 수집부;
    상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 맞춤형 제품 학습부;
    상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하는 맞춤형 제품 추출부;
    상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버 장치가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 생산 서버 학습부;
    상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 상기 생산 서버 추출부; 및
    상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하는 통신부;를 포함하고,
    상기 맞춤형 제품 학습부는,
    상기 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용하고,
    상기 맞춤형 제품 학습부는,
    상기 주문 정보로부터 맞춤형 제품에 대한 소비자의 선호도를 설정하는 것이고,
    상기 선호도를 설정하는 것은,
    동일한 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문 정보에 기초하여, 동일한 소비자에 의한 동일한 맞춤형 제품의 주문 횟수에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정하는 것이고,
    서로 다른 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문에 기초하여, 서로 다른 맞춤형 제품의 총 주문 횟수에 대한 어느 하나의 맞춤형 제품의 주문 횟수의 비율에 따라 설정하는 것인, 클라우드 서버 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 가용 정보는,
    상기 맞춤형 제품에 첨가되는 원료 정보, 상기 생산 서버 장치에서 제어 가능한 공정 정보 및 상기 맞춤형 제품이 보관되는 외형 정보를 포함하는, 클라우드 서버 장치.
  4. 삭제
  5. 제2항에 있어서, 상기 맞춤형 제품 학습부는,
    상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 상기 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 상기 개인 특성 매칭 모델을 생성하는, 클라우드 서버 장치.
  6. 제2항에 있어서, 상기 생산 서버 추출부는,
    조제자로부터 입력된 상기 조제 정보가 수집되는 경우, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 상기 생산 서버에 상기 조제 정보를 추천하는, 클라우드 서버 장치.
  7. 제2항에 있어서, 상기 맞춤형 제품 추출부는,
    소비자로부터 입력된 상기 개인 특성 정보와 상기 주문 정보가 전달되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 추출된 맞춤형 제품이 상기 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우 상기 추출된 맞춤형 제품을 상기 전자 상거래 서버를 통해 소비자에게 추천하는, 클라우드 서버 장치.
  8. 맞춤형 제품 생산 시스템에서의 맞춤형 제품 생산 방법에 있어서,
    전자 상거래 서버 장치가 소비자로부터 개인 특성 정보를 입력 받고, 소비자로부터 주문되는 맞춤형 제품에 대한 주문 정보를 생성하는 단계;
    클라우드 서버 장치가 전자 상거래 서버 장치로부터 소비자의 개인 특성 정보와 주문 정보를 수집하고, 복수의 생산 서버 장치로부터 상기 맞춤형 제품의 생산에 이용 가능한 원료를 나타내는 가용 정보를 수집하는 단계;
    상기 클라우드 서버 장치가 상기 개인 특성 정보에 따라 상기 맞춤형 제품이 매칭되도록 개인 특성 매칭 모델을 생성하는 단계;
    상기 클라우드 서버 장치가 상기 가용 정보에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 따라 상기 생산 서버가 매칭되도록 생산 서버 매칭 모델을 생성하는 단계;
    상기 클라우드 서버 장치가 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 맞춤형 제품에 매칭되는 생산 서버 장치를 추출하는 단계; 및
    상기 클라우드 서버 장치가 상기 생산 서버 장치에 상기 주문 정보를 전달하고, 상기 생산 서버 장치가 맞춤형 제품의 생산을 제어하는 단계;를 포함하고,
    상기 클라우드 서버 장치는,
    상기 맞춤형 제품의 조제법을 나타내도록 조제자로부터 입력되는 조제 정보와 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되도록 조제자로부터 입력되는 개인 특성 정보가 수집되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품을 적용하고,
    상기 맞춤형 제품을 적용하는 것은,
    상기 주문 정보로부터 맞춤형 제품에 대한 소비자의 선호도를 설정하는 것이고,
    상기 선호도를 설정하는 것은,
    동일한 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문 정보에 기초하여, 동일한 소비자에 의한 동일한 맞춤형 제품의 주문 횟수에 따라 해당 맞춤형 제품의 선호도를 설정하는 것이고,
    서로 다른 소비자에 의해 생성된 하나 이상의 주문에 기초하여, 서로 다른 맞춤형 제품의 총 주문 횟수에 대한 어느 하나의 맞춤형 제품의 주문 횟수의 비율에 따라 설정하는 것인, 맞춤형 제품 생산 방법.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서, 상기 클라우드 서버 장치는,
    상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 상기 주문 정보에 따른 맞춤형 제품보다 큰 가중치를 부여하여 상기 개인 특성 매칭 모델을 생성하는, 맞춤형 제품 생산 방법.
  11. 제8항에 있어서, 상기 클라우드 서버 장치는,
    조제자로부터 입력된 상기 조제 정보가 수집되는 경우, 상기 생산 서버 매칭 모델에 기초하여 상기 조제 정보에 따른 맞춤형 제품에 매칭되는 상기 생산 서버에 상기 조제 정보를 추천하는, 맞춤형 제품 생산 방법.
  12. 제8항에 있어서, 상기 클라우드 서버 장치는,
    소비자로부터 입력된 상기 개인 특성 정보와 상기 주문 정보가 전달되는 경우, 상기 개인 특성 매칭 모델에 기초하여, 상기 개인 특성 정보에 매칭되는 상기 맞춤형 제품을 추출하고, 추출된 맞춤형 제품이 상기 주문 정보로부터 나타나는 맞춤형 제품과 다른 경우 상기 추출된 맞춤형 제품을 상기 전자 상거래 서버를 통해 소비자에게 추천하는, 맞춤형 제품 생산 방법.

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