KR20190056667A - Pos 및 영상 기반의 상권 분석 시스템 및 방법 - Google Patents

Pos 및 영상 기반의 상권 분석 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 복수의 얼굴 특징 판단을 위한 기초 데이터에 대한 학습을 통해 선형과 비선형 영역으로 구분되고, 이용자의 특징 정보를 판별할 수 있는 각기 다른 적어도 하나 이상의 특징점이 설정된 복수의 인식용 공간으로 구성된 인식용 데이터베이스와, 복수의 카메라와 연동되어 복수의 카메라에 의해 촬영된 영상을 실시간으로 수신하는 스트리밍 서버와, 스트리밍 서버를 통해 수신되는 영상을 기반으로 카메라의 감시 영역을 왕래 또는 방문한 이용자의 수를 체크하며, 이용자의 수와 감시 영역 정보를 이용자 데이터베이스에 저장하는 방문자 체크 서버와, 특정 공간 내 매장에 설치되고, 결제가 이루어지는 시점에 결제 시점 이벤트를 발생시켜 결제 관련 데이터를 전송하는 결제 단말기와, 결제 시점 이벤트에 따라 동작하여 매장 내 설치된 카메라에 의해 촬영된 영상을 스트리밍 서버를 통해 수신한 후 수신한 영상과 복수의 인식용 공간을 이용하여 결제를 수행한 이용자의 특징 정보를 추출하며, 추출한 이용자의 특징 정보와 결제 관련 데이터를 매핑시킨 구매자 관련 정보를 생성한 후 이를 구매자 데이터베이스에 저장하는 이용자 인식 서버와, 이용자 데이터베이스에 저장된 감시 영역 정보별 이용자의 수와 구매자 데이터베이스에 저장된 구매자 관련 정보를 기반으로 마케팅 활용 정보 또는 상권 분석 정보를 제공하는 상권 분석 서버를 포함하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 시스템을 제공할 수 있다.

Description

POS 및 영상 기반의 상권 분석 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ANALYZING COMMERCIAL BASED ON POS AND VIDEO}
본 발명은 POS 및 영상 기반의 상권 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 들어, 정보기술(IT) 분야에서 주목 받는 키워드는 클라우드(Cloud)와 빅 데이터(BigData)라 할 수 있다. 클라우드는 사용자의 사용 환경을 기존의 제약적 상황에서 자유로운 상황으로 바꿔주고 있다. 기업 입장에서의 클라우드는 분산되어 있던 고객의 정보들을 하나의 저장 공간으로 모을 수 있게 하고, 그 동안 버려져 있던 데이터들이 모여 분석 기준에 따라 효율적인 마케팅을 할 수 있는 빅 데이터로 다시 태어나게 하고 있다.
빅 데이터는 고객의 소비패턴 정보 및 생활패턴 정보 등을 저장하고 있는 다양한 데이터베이스로 진화하여 다양한 업종에서 CRM, 마케팅, 상권 분석 등의 자료로 활용되고 있다.
글로벌 시장에서 산업 전반에 걸쳐 빅 데이터에 대한 관심이 높아지고, 그 활용분야도 다양해지고 있다. 글로벌적으로는 빅 데이터를 바탕으로 오픈 마켓 및 광고상품의 고도화가 진행하는 중이고, 국내적으로는 빅 데이터를 바탕으로 CRM 및 상품 강화에 활용하고 있는 추세이다. 빅 데이터는 상품 기획에서부터 고객 관리에 이르기까지 앞으로 다양하게 활용될 것으로 예상된다.
국내 시장의 유통, 금융, IT 등의 다양한 분야에서도 빅 데이터를 적용하여, 데이터 기반의 마케팅 활동을 하고 있으며, 국내의 유통, 금융, IT 등의 다양한 산업 전반에서 빅데이터를 활용한 마케팅이 진행되고 있다. 구매이력, 패턴, 홈페이지 체류 시간 등을 종합 고려해 소수 고객만을 프라이빗 클럽 회원으로 추려내 높은 매출을 올리고 있는 백화점이 있으며, 이통사, 통계청, 부동산 정보 업체 등과의 제휴를 통해 상권 분석 및 마케팅 분석을 할 수 있는 솔루션 사업으로 빅데이터를 확장하여 시장에 진입하고 있는 통신 회사도 있다.
오픈 마켓(open market) 및 소셜(Social) 커머스, 쇼핑몰 등의 현존하는 커머스(Commerce) 업체들은 자신들의 사이트 내에서 발생하는 데이터를 기반으로 CRM 데이터베이스를 구축하고, 데이터베이스를 기반으로 마케팅 전략 및 프로모션 계획을 수립하고, 상품을 구성하고 있다.
상술한 바와 같이, 최근 들어 빅 데이터 기반의 분석을 위해 다양한 분야에서 데이터를 수집하고 활용하는 방안에 대해 많은 연구와 투자가 이루어지고 있다.
대한민국 공개특허 10-2014-0058753호(2014. 05.15. 공개)
본 발명은 POS(Point Of Sale, 이하, 'POS'라고 함)에서 결제 관련 데이터와 복수의 카메라에 촬영한 영상을 토대로 이용자 및 구매자에 관련된 정보를 획득한 후 이를 기반으로 상권 분석 데이터를 제공하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 시스템 및 방법을 제공한다.
상기한 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위해서, 본 발명의 실시예에 따른 POS 및 영상 기반의 상권 분석 시스템은 복수의 얼굴 특징 판단을 위한 기초 데이터에 대한 학습을 통해 선형과 비선형 영역으로 구분되고, 이용자의 특징 정보를 판별할 수 있는 각기 다른 적어도 하나 이상의 특징점이 설정된 복수의 인식용 공간으로 구성된 인식용 데이터베이스와, 복수의 카메라와 연동되어 상기 복수의 카메라에 의해 촬영된 영상을 실시간으로 수신하는 스트리밍 서버와, 상기 스트리밍 서버를 통해 수신되는 영상을 기반으로 카메라의 감시 영역을 왕래 또는 방문한 이용자의 수를 체크하며, 상기 이용자의 수와 감시 영역 정보를 이용자 데이터베이스에 저장하는 방문자 체크 서버와, 상기 특정 공간 내 매장에 설치되고, 결제가 이루어지는 시점에 결제 시점 이벤트를 발생시켜 결제 관련 데이터를 전송하는 결제 단말기와, 상기 결제 시점 이벤트에 따라 동작하여 매장 내 설치된 카메라에 의해 촬영된 영상을 스트리밍 서버를 통해 수신한 후 상기 수신한 영상과 상기 복수의 인식용 공간을 이용하여 결제를 수행한 이용자의 특징 정보를 추출하며, 상기 추출한 이용자의 특징 정보와 상기 결제 관련 데이터를 매핑시킨 구매자 관련 정보를 생성한 후 이를 구매자 데이터베이스에 저장하는 이용자 인식 서버와, 상기 이용자 데이터베이스에 저장된 감시 영역 정보별 이용자의 수와 구매자 데이터베이스에 저장된 구매자 관련 정보를 기반으로 마케팅 활용 정보 또는 상권 분석 정보를 제공하는 상권 분석 서버를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 이용자 인식 서버는 상기 스트리밍 서버를 통해 수신되는 영상을 기반으로 이용자의 특징 정보를 추출한 후 상기 추출한 이용자의 특징 정보에 대응되는 고유 식별 코드를 생성하여 부여하며, 상기 고유 식별 코드, 이용자의 특징 정보 및 영상을 송신한 카메라의 감시 영역 정보를 매핑한 데이터를 이용자 데이터베이스에 저장하되, 상기 추출한 이용자의 특징 정보가 상기 이용자 데이터베이스에 존재할 경우 이용자의 특징 정보에 매핑된 고유 식별 코드를 상기 영상 내 이용자에게 부여할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 이용자 인식 서버는 상기 이용자의 특징 정보에 매핑된 고유 식별 코드를 상기 영상 내 이용자에게 부여한 후 상기 영상을 송신한 카메라의 감시 영역 내 이용자의 반복 방문 횟수 정보를 생성하며, 상기 감시 영역에 대한 반복 방문 횟수 정보를 상기 이용자에게 부여할 때마다 업데이트할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 상권 분석 시스템은 상기 복수의 카메라 각각에 대한 기능 또는 가상 펜스를 설정할 수 있는 인터페이스를 제공하며, 상기 인터페이스를 통해 설정된 정보에 따라 상기 복수의 카메라의 감시 영역을 제어하는 관제 서버를 더 포함할 수 있다.
상기한 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위해서, 본 발명의 실시예에 따른 POS 및 영상 기반의 상권 분석 방법은 복수의 얼굴 특징 판단을 위한 기초 데이터에 대한 학습을 통해 선형과 비선형 영역으로 구분되고, 이용자의 특징 정보를 판별할 수 있는 각기 다른 적어도 하나 이상의 특징점이 설정된 복수의 인식용 공간으로 구성된 인식용 데이터베이스를 구비하는 상권 분석 시스템의 상권 분석 방법에 있어서, 방문자 체크 서버에서 복수의 카메라와 연동되어 상기 복수의 카메라에 의해 촬영된 영상을 실시간으로 수신하는 스트리밍 서버를 통해 영상을 수신하며, 상기 수신한 영상을 기반으로 카메라의 감시 영역을 왕래 또는 방문한 이용자의 수를 체크하며, 상기 이용자의 수와 감시 영역 정보를 이용자 데이터베이스에 저장하는 단계와, 매장 내 설치된 결제 단말기에서 결제가 이루어지는 시점에 결제 시점 이벤트를 발생시켜 결제 관련 데이터를 전송하는 단계와, 상기 결제 시점 이벤트에 따라 동작하는 이용자 인식 서버에서 상기 매장 내 설치된 카메라에 의해 촬영된 영상을 스트리밍 서버를 통해 수신한 후 상기 수신한 영상과 상기 복수의 인식용 공간을 이용하여 결제를 수행한 이용자의 특징 정보를 추출하는 단계와, 상기 추출한 이용자의 특징 정보와 상기 결제 관련 데이터를 매핑시킨 구매자 관련 정보를 생성한 후 이를 구매자 데이터베이스에 저장하는 단계와, 상권 분석 서버에서 상기 이용자 데이터베이스에 저장된 감시 영역 정보별 이용자의 수와 구매자 데이터베이스에 저장된 구매자 관련 정보를 기반으로 마케팅 활용 정보 또는 상권 분석 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 상권 분석 방법은 상기 이용자 인식 서버에서 상기 스트리밍 서버를 통해 수신되는 영상을 기반으로 이용자의 특징 정보를 추출한 후 상기 추출한 이용자의 특징 정보에 대응되는 고유 식별 코드를 생성하여 부여하는 단계와, 상기 고유 식별 코드, 이용자의 특징 정보 및 영상을 송신한 카메라의 감시 영역 정보를 매핑한 데이터를 이용자 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 부여하는 단계는 상기 추출한 이용자의 특징 정보가 상기 이용자 데이터베이스에 존재하는지를 판단하는 단계와, 상기 판단 결과 존재하지 않을 경우 고유 식별 코드를 생성하여 부여하며, 그렇지 않을 경우 이용자의 특징 정보에 매핑된 고유 식별 코드를 상기 영상 내 이용자에게 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 상권 분석 방법은 상기 이용자의 특징 정보에 매핑된 고유 식별 코드를 상기 영상 내 이용자에게 부여한 후 상기 영상을 송신한 카메라의 감시 영역 내 이용자의 반복 방문 횟수 정보를 생성하는 단계를 더 포함하며, 상기 감시 영역에 대한 반복 방문 횟수 정보는 상기 이용자에게 부여할 때마다 업데이트될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 상권 분석 방법은 관제 서버에서 상기 복수의 카메라 각각에 대한 기능 또는 가상 펜스를 설정할 수 있는 인터페이스를 제공하는 단계와, 상기 인터페이스를 통해 설정된 정보에 따라 상기 복수의 카메라의 감시 영역을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
전술한 본 발명의 실시예들에 따르면, 복수의 카메라의 감시 영역별 이용자의 수를 체크함과 더불어 결제 시점에서 이용자의 특징 정보를 인식하여 구매 관련 정보를 생성한 후 이를 기반으로 다양한 형태의 정보를 제공함으로써, 보다 정확하면서 유익한 마케팅 관련 및 상권 분석 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 POS 처리 고도화 및 빅 데이터 기반의 상권 분석 시스템의 전체 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 상권 분석 정보 중 매출 분석 리포트를 포함한 인터페이스 화면 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 상권 분석 서버가 수집된 데이터와 외부 데이터를 이용하여 마케팅 활용 정보를 제공하는 과정을 도시한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 상권 분석 시스템이 정보를 수집하고, 이를 제공하는 과정을 도시한 흐름도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 POS 처리 고도화 및 빅 데이터 기반의 상권 분석 시스템의 전체 구성을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 상권 분석 시스템은 복수의 카메라(100), 스트리밍 서버(110), 관제 서버(120), 방문자 체크 서버(125), 이용자 인식 서버(130), POS 단말기(140), 상권 분석 서버(150) 및 다양한 데이터베이스(160∼168) 등을 포함할 수 있다.
먼저, 복수의 카메라(100)는 복수의 위치에 설치되어 영상을 촬영하며, 촬영한 영상을 스트리밍 서버(110)에 전송할 수 있는 네트워크 기능을 갖는 지능형 IP 카메라일 수 있다. 여기에서, 촬영된 영상은 다수의 이용자들을 포함하고 있다.
또한, 복수의 카메라(100)는 네트워크를 통해 연결된 관제 서버(120)를 통해 기능 및 가상 펜스가 설정될 수 있다. 여기에서, 가상 펜스는 복수의 카메라(100)의 설치 위치, 촬영 영역 등의 정보를 기반으로 실시간 감시를 수행하기 위한 감시 영역을 의미할 수 있다.
스트리밍 서버(110)는 복수의 카메라(100)와의 연동을 통해 촬영된 영상을 스트리밍 방식으로 전송받아 카메라의 식별 정보와 영상 데이터를 영상 데이터베이스(160)에 저장할 수 있다.
관제 서버(120)는 네트워크를 통해 복수의 카메라(100) 각각에 대한 기능 및 가상 펜스를 설정할 수 있다. 구체적으로, 관제 서버(120)는 관리자의 입력 또는 서버 내 자동 설정 기능을 통해 입력받은 복수의 포인트를 기반으로 설정된 제어점을 이용하여 스플라인 형태의 가상 펜스를 설정하며, 설정한 가상 펜스를 이용하여 복수의 카메라(100) 각각에 대한 감시 영역을 제어할 수 있다.
본 발명의 실시예에서 복수의 포인트는 마우스 이벤트, 즉 카메라(100)에서 촬영된 영상 상에서 마우스를 통한 특정점의 조작에 따라 입력되거나 좌표 입력을 통해 입력된 좌표를 통해 입력되거나 영상 분석을 기반으로 자동 설정 기능을 통해 입력될 수 있다. 이를 위하여, 관제 서버(120)는 좌표 입력 또는 특정점 선택을 위한 인터페이스를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예에서 자동 설정 기능은 인접한 카메라(100)간의 감시 영역의 비교 분석을 통해 복수의 포인트를 설정할 수 있다. 구체적으로, 자동 설정 기능은 인접한 카메라(100)간의 감시 영역에서 촬영된 영상의 비교 분석을 통해 상호간의 감시 영역이 겹치지 않도록 복수의 포인트를 설정할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 관제 서버(120)는 카메라(100)별로 가상 펜스 설정 위치, 해당 가상 펜스 크로싱 비율, 시간 및 일별 비율 변화 등의 설정할 수 있는 인터페이스를 제공하며, 인터페이스를 통해 설정된 정보에 의거하여 카메라(100) 각각을 제어할 수 있다.
한편, 관제 서버(120)는 영상 데이터베이스(160)에 저장된 영상 데이터를 이용하여 히트맵을 생성한 후 이를 기반으로 이용자들의 이동 경로를 분석할 수 있다. 구체적으로, 관제 서버(120)는 영상 데이터를 열 분포 형태의 이미지로 변환한 후 각 영상 데이터에 대응되는 이미지 각각에 대한 열 분포를 이용하여 이용자들의 이동 경로를 분석할 수 있다.
또한, 관제 서버(120)는 영상 데이터를 기반으로 생성한 열 분포 형태의 이미지를 카메라(100)의 식별 정보 또는 위치 정보(감시 영역 정보)에 매핑시켜 히트맵 데이터베이스(166)에 저장할 수 있다.
방문자 체크 서버(125)는 스트리밍 서버(110)를 통해 수신되는 영상을 기반으로 상권 내 이용자의 수를 카운트할 수 있다. 구체적으로, 방문자 체크 서버(125)는 스트리밍 서버(110)를 통해 수신되는 영상과 영상을 송신한 카메라(100)의 위치 정보를 기반으로 해당 위치를 지나가거나 방문한 이용자를 인식한 후 이를 기반으로 이용자의 수를 카운트할 수 있다. 이렇게 카운트된 이용자의 수는 해당 위치와 더불어 이용자 데이터베이스(164)에 저장될 수 있다.
예를 들어, 매장 내에 위치한 카메라(100)에 의해 촬영된 영상이 실시간으로 스트리밍 서버(110)를 통해 수신되면, 방문자 체크 서버(125)는 실시간으로 수신되는 영상을 기반으로 매장을 방문한 이용자의 수를 체크할 수 있다. 또한, 매장 밖을 촬영하는 카메라(100)에 의해 촬영된 영상이 실시간으로 스트리밍 서버(110)를 통해 수신되면, 방문자 체크 서버(125)는 실시간으로 수신되는 영상을 기반으로 매장 밖에서 왕래하는 이용자의 수를 체크할 수 있다.
한편, 방문자 체크 서버(125)는 수신되는 영상의 히트맵 이미지를 이용하여 매장 방문 또는 매장 밖에서 왕래하는 이용자의 수를 체크할 수 있다. 구체적으로, 방문자 체크 서버(125)는 수신되는 영상을 이용하여 열 분포 형태의 이미지를 생성한 후 열 분포 형태의 이미지를 이용하여 이용자의 수를 체크할 수 있다.
이용자 인식 서버(130)는 영상 데이터베이스(160)에 저장된 영상 데이터 또는 스트리밍 서버(110)를 통해 수신되는 실시간 영상과 인식용 데이터베이스(162)에 저장된 데이터간의 비교를 통해 영상 데이터 내 이용자들의 특징 정보를 인식할 수 있다. 구체적으로, 이용자 인식 서버(130)는 스트리밍 서버(110)를 통해 수신된 영상 데이터 내 특징점과 인식용 데이터베이스(162)에 저장된 데이터간의 비교를 통해 이용자의 나이, 성별, 얼굴 특징 값 등의 특징 정보를 인식하며, 인식한 특징 정보에 대한 고유 식별 코드를 부여할 수 있다. 이렇게 인식된 이용자 특징 정보는 부여된 고유 식별 코드 및 영상 데이터를 촬영한 카메라(100)의 위치 정보 또는 식별 정보에 매핑되어 이용자 데이터베이스(164)에 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 이용자 인식 서버(130)는 인식용 데이터베이스(162)에 저장된 정보를 기반으로 영상 데이터베이스(160)에 저장된 영상 데이터에서 얼굴 부분을 검출하며, 검출한 얼굴 부분과 인식용 데이터베이스(162)에 저장된 정보를 이용하여 이용자의 나이, 성별, 얼굴 특징 값 등을 판별하여 이용자의 특징 정보를 추출할 수 있다.
한편, 이용자 인식 서버(130)가 고유 식별 코드를 부여할 때, 이용자 데이터베이스(164)의 검색을 통해 이루어질 수 있다. 구체적으로, 이용자 인식 서버(130)는 추출한 이용자의 특징 정보 중 얼굴 특징 값이 이용자 데이터베이스(164)에 존재하는지를 판단하며, 판단 결과 존재하지 않을 경우 고유 식별 코드를 생성하고 그렇지 않을 경우 고유 식별 코드를 생성하지 않는다.
상술한 바와 같은 이용자 인식 서버(130)는 딥러닝 엔진 기반으로 촬영 영상 내 얼굴 특성의 인식을 통해 이용자의 특징 정보를 인식할 수 있다.
딥러닝 엔진 기반의 얼굴 특성 인식을 위해, 이용자 데이터베이스(164)는 복수의 기초 데이터, 예컨대 얼굴 인식용 데이터에 대한 학습을 통해 선형과 비선형 영역으로 구분되고, 이용자의 특징 정보를 판별할 수 있는 각기 다른 적어도 하나 이상의 특징점이 설정된 복수의 인식용 공간으로 구성된 데이터를 저장하고 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 이용자 인식 서버(130)는 얼굴 특징의 분석을 통해 특정 카메라(100)의 촬영 범위(감시 영역) 내 이용자의 특징 정보 및 이용자의 수를 판단할 수 있다. 이 경우, 이용자 인식 서버(130)는 이용자별로 부여된 고유 식별 코드를 이용하여 해당 위치에 방문한 이용자를 정확하게 카운트할 수 있다.
POS 단말기(140)는 백화점, 슈퍼마켓, 할인점, 편의점, 소매점등에 설치해 단품판매관리, 재고관리, 고객관리, 매출관리, 경영관리 등에 사용될 데이터를 판매시점에서 자동적으로 즉시 수집, 기록하는 장치로 일반적으로 금전등록기와 같은 레지스터기능, 데이터(data)를 일시 기록해 두는 파일기능, 판매시점의 데이터를 상위 장치에 접속, 전송하는 온라인기능 등을 가지고 있는 단말장치를 의미할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 POS 단말기(140)는 POS 데이터, 예컨대 구매자 판매 정보(구매 시간, 물품, 가격, 수량 등의 정보)와 구매자 성별 및 연령 정보를 수집한 후 이를 상위 장치인 상권 분석 서버(150)에 전송할 수 있다. 이를 위하여, POS 단말기(140)는 매장 내에서 결제가 이루어짐에 따라 결제 시점 이벤트를 발생시켜 이용자 인식 서버(130)를 호출하여 결제를 수행한 이용자(이하, '구매자'라고 함)의 특징 정보를 인식할 수 있다. 결제 시점 이벤트 호출 시 POS 단말기(140)는 영업일, 점코드, POS 번호, 거래 번호, 구매자 판매 정보 등의 결제 관련 데이터 이용자 인식 서버(130)에 전송할 수 있다.
결제 시점 이벤트에 따라 호출된 이용자 인식 서버(130)는 인식용 데이터베이스(162)에 저장된 데이터와 매장 내 설치된 카메라(100)에 의해 촬영된 영상, 즉 스트리밍 서버(110)를 통해 수신한 영상간의 비교를 이용자의 특징 정보, 예컨대 성별, 나이, 얼굴 특징 값 등의 정보를 추출하며, 추출한 정보와 호출 시 전송받은 결제 관련 데이터를 매핑시켜 구매자 데이터베이스(168)에 저장할 수 있다.
상권 분석 서버(150)는 이용자 데이터베이스(164)에 저장된 데이터와 구매자 데이터베이스(168)에 저장된 데이터를 분석하여 다양한 형태의 매출 분석 리포트를 제공할 수 있다. 구체적으로, 상권 분석 서버(150)는 이용자 데이터베이스(164)에 저장된 데이터 분석을 통해 내점 고객, 외부 유동 인구, 유동 인구의 남녀 비율, 내점 고객의 남녀 비율 등의 정보를 추출하고, 구매자 데이터베이스(168)에 저장된 데이터를 기반으로 결제 기준의 남녀 고객 비율, 연령대별 고객비율, 최다 판매 상품 및 판매량, 누적 매출 등을 추출할 수 있다.
또한, 상권 분석 서버(150)는, 도 2에 도시된 바와 같은 매출 분석 리포트 제공을 위한 다양한 UI/UX를 제공할 수 있다. 구체적으로, 상권 분석 서버(150)는 특정 날짜, 기간을 선택함에 따라 선택 날짜(기간) 내 누적 내점 고객, 누적 매출, 날씨, 내점 고객, 외부 유동 고객, 누적 매출, 결제 기준의 남녀 고객 비율, 연결대별 고객 비율, 인기 상품(최다 판매 상품/판매량) 등의 정보를 포함한 인터페이스를 제공할 수 있다.
또한, 상권 분석 서버(150)는 선택 기간 또는 날짜의 가상 펜스 설정 위치, 가상 펜스 크로싱 비율, 시간/일별 비율 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 인터페이스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 선택 일자 또는 기간 동안에 해당되는 히트맵 이미지를 히트맵 데이터베이스(166)에서 추출한 후 이를 기반으로 평균 히트맵 및 시간/일별 히트맵 변화를 확인할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 상권 분석 서버(150)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 각 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 실시간 유동 인구, 실시간 유동 인구 성별, 실시간 유동 인구 나이, 실시간 구매 정보 및 POS 정보 등을 획득하여 분석용 데이터를 생성하며, 생성한 분석용 데이터와 통계학적 정보를 이용한 빅 데이터 마이닝 분석을 통해 능동적 마케팅 서비스를 위한 상권 분석 데이터를 추출할 수 있다. 여기에서, 통계학적 정보는 인구 통계, 유동 인구 통계, 지역 특성, 경쟁 현황, 임대시세 통계 및 주거 밀도 통계 등을 들 수 있다.
상술한 바와 같은 상권 분석 시스템이 정보를 수집한 후 이를 기반으로 다양한 형태의 정보를 제공하는 과정에 대해 도 4를 참조하여 설명하면 아래와 같다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 상권 분석 시스템이 정보를 수집하고, 이를 제공하는 과정을 도시한 흐름도이다.
먼저, 스트리밍 서버(110)는 특정 매장 내부 또는 외부 공간을 촬영하는 카메라(100)로부터 촬영된 영상을 실시간으로 수신하며, 이용자 인식 서버(130)는 수집한 영상 또는 스트리밍 서버(110)를 통해 실시간으로 수신한 영상을 기반으로 이용자 특징 정보를 인식(S400)함과 더불어 영상 내 이용자별로 각기 다른 고유 식별 코드를 부여한 후 고유 식별 코드, 촬영한 카메라(100)의 위치 정보(또는 감시 영역 정보) 및 이용자 특징 정보를 이용자 데이터베이스(164)에 저장한다(S402). 고유 식별 코드 부여 시 이용자 인식 서버(130)는 인식한 이용자 특징 정보가 이용자 데이터베이스(164)에 존재하는지를 판단하며, 판단 결과 없을 경우 이용자 특징 정보에 대응되는 이용자에 대해 고유 식별 코드를 부여할 수 있다.
한편, 방문자 체크 서버(125)는 스트리밍 서버(110)를 통해 수신되는 영상을 기반으로 카메라(100)의 감시 영역별 이용자의 수, 즉 감시 영역을 방문 또는 왕래하는 이용자의 수를 체크하며(S404), 체크한 이용자의 수를 카메라(100)의 감시 영역 정보와 매핑시켜 이용자 데이터베이스(164)에 저장한다(S406). 이때, 방문자 체크 서버(125)는 스트리밍 서버(110)를 통해 수신한 영상에 대한 열 분포 이미지를 생성한 후 이를 기반으로 감시 영역에 방문 또는 왕래하는 이용자의 수를 체크한다.
또한, 이용자 인식 서버(130)는 POS 단말기(140)에서의 결제 시점 이벤트 발생(S408)에 따라 POS 단말기(140) 인근에 설치된 카메라(100)를 통해 촬영된 영상과 인식용 데이터베이스(162)에 저장된 데이터간의 비교 분석을 통해 구매자의 특징 정보, 즉 구매자의 성별, 나이, 얼굴 특징 값 등의 특징 정보를 추출함과 더불어 추출한 구매자의 특징 정보와 POS 단말기(140)로부터 수신한 데이터를 매핑시켜 구매자 데이터베이스(168)에 저장한다(S410).
상술한 바와 같은 과정을 반복적으로 수행하여, 이용자 인식 서버(130)는 특정 매장을 포함한 공간을 방문한 고객 관련 정보와 구매자 관련 정보를 이용자 데이터베이스(164)와 구매자 데이터베이스(168)에 구축할 수 있다.
이후, 인터페이스를 통해 특정 날짜 또는 기간이 입력되면(S412), 상권 분석 서버(150)는 고객 관련 정보를 분석하여 공간 및 매장 내 입력된 기간 또는 날짜 동안 실시간 유동 인구, 성별, 나이 등의 데이터를 추출하고, 구매 관련 정보를 이용하여 실시간 구매물품 및 POS 정보 등을 추출한다(S414).
그런 다음, 상권 분석 서버(150)는 외부 서버, 예컨대 공공 데이터 관리 서버(미도시됨)를 통해 통계학적 데이터, 예컨대 해당 지역의 인구 통계, 지역 특성, 경쟁 현황, 유동 인구 통계, 임대 시세 통계 및 주거 밀도 통계 데이터를 수신하며(S416), 수신한 통계학적 데이터와 추출한 데이터를 이용하여 마케팅에 이용될 마케팅 활용 정보를 생성한다(S418). 구체적으로, 상권 분석 서버(150)는 입력 날짜(기간) 내 특정 매장의 누적 내점 고객, 누적 매출, 날씨, 내점 고객, 외부 유동 고객, 누적 매출, 결제 기준의 남녀 고객 비율, 연결대별 고객 비율, 인기 상품(최다 판매 상품/판매량) 등의 마케팅 활용 정보를 생성한 후 이를 포함한 인터페이스를 제공한다.
상술한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따르면, 이용자의 수를 방문자 체크 서버(125)를 통해 체크하는 것으로 예를 들어 설명하였지만, 이용자 인식 서버(130)를 통해 이용자의 수를 체크할 수도 있다. 구체적으로, 이용자 인식 서버(130)는 이용자의 특징 정보를 파악함과 더불어 이용자 데이터베이스(164)에 저장된 고유 식별 코드, 이용자의 특징 정보 등과 파악한 이용자의 특징 정보를 기반으로 이용자가 해당 위치에 이전에 방문 또는 왕래한 이용자인지를 판단하며, 판단한 결과 값(이하, '판단 결과 값'이라고 함)을 이용자 데이터베이스(164)에 저장할 수 있다. 이 경우, 상권 분석 서버(150)는 이용자 데이터베이스(164)에 저장된 판단 결과 값을 기반으로 이용자의 특징 정보, 예컨대 나이, 성별별 해당 위치의 방문 횟수 정보를 추출하여 제공할 수 있다.
앞서 설명된 동작 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 카메라
110 : 스트리밍 서버
120 : 관제 서버
130 : 이용자 인식 서버
140 : POS 단말기
150 : 상권 분석 서버
160 : 영상 데이터베이스
162 : 인식용 데이터베이스
164 : 이용자 데이터베이스
166 : 히트맵 데이터베이스
168 : 구매자 데이터베이스

Claims (9)

  1. 복수의 얼굴 특징 판단을 위한 기초 데이터에 대한 학습을 통해 선형과 비선형 영역으로 구분되고, 이용자의 특징 정보를 판별할 수 있는 각기 다른 적어도 하나 이상의 특징점이 설정된 복수의 인식용 공간으로 구성된 인식용 데이터베이스와,
    복수의 카메라와 연동되어 상기 복수의 카메라에 의해 촬영된 영상을 실시간으로 수신하는 스트리밍 서버와,
    상기 스트리밍 서버를 통해 수신되는 영상을 기반으로 카메라의 감시 영역을 왕래 또는 방문한 이용자의 수를 체크하며, 상기 이용자의 수와 감시 영역 정보를 이용자 데이터베이스에 저장하는 방문자 체크 서버와,
    상기 특정 공간 내 매장에 설치되고, 결제가 이루어지는 시점에 결제 시점 이벤트를 발생시켜 결제 관련 데이터를 전송하는 결제 단말기와,
    상기 결제 시점 이벤트에 따라 동작하여 매장 내 설치된 카메라에 의해 촬영된 영상을 스트리밍 서버를 통해 수신한 후 상기 수신한 영상과 상기 복수의 인식용 공간을 이용하여 결제를 수행한 이용자의 특징 정보를 추출하며, 상기 추출한 이용자의 특징 정보와 상기 결제 관련 데이터를 매핑시킨 구매자 관련 정보를 생성한 후 이를 구매자 데이터베이스에 저장하는 이용자 인식 서버와,
    상기 이용자 데이터베이스에 저장된 감시 영역 정보별 이용자의 수와 구매자 데이터베이스에 저장된 구매자 관련 정보를 기반으로 마케팅 활용 정보 또는 상권 분석 정보를 제공하는 상권 분석 서버를 포함하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이용자 인식 서버는,
    상기 스트리밍 서버를 통해 수신되는 영상을 기반으로 이용자의 특징 정보를 추출한 후 상기 추출한 이용자의 특징 정보에 대응되는 고유 식별 코드를 생성하여 부여하며, 상기 고유 식별 코드, 이용자의 특징 정보 및 영상을 송신한 카메라의 감시 영역 정보를 매핑한 데이터를 이용자 데이터베이스에 저장하되, 상기 추출한 이용자의 특징 정보가 상기 이용자 데이터베이스에 존재할 경우 이용자의 특징 정보에 매핑된 고유 식별 코드를 상기 영상 내 이용자에게 부여하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 이용자 인식 서버는,
    상기 이용자의 특징 정보에 매핑된 고유 식별 코드를 상기 영상 내 이용자에게 부여한 후 상기 영상을 송신한 카메라의 감시 영역 내 이용자의 반복 방문 횟수 정보를 생성하며, 상기 감시 영역에 대한 반복 방문 횟수 정보를 상기 이용자에게 부여할 때마다 업데이트하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 카메라 각각에 대한 기능 또는 가상 펜스를 설정할 수 있는 인터페이스를 제공하며, 상기 인터페이스를 통해 설정된 정보에 따라 상기 복수의 카메라의 감시 영역을 제어하는 관제 서버를 더 포함하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 시스템.
  5. 복수의 얼굴 특징 판단을 위한 기초 데이터에 대한 학습을 통해 선형과 비선형 영역으로 구분되고, 이용자의 특징 정보를 판별할 수 있는 각기 다른 적어도 하나 이상의 특징점이 설정된 복수의 인식용 공간으로 구성된 인식용 데이터베이스를 구비하는 상권 분석 시스템의 상권 분석 방법에 있어서,
    방문자 체크 서버에서 복수의 카메라와 연동되어 상기 복수의 카메라에 의해 촬영된 영상을 실시간으로 수신하는 스트리밍 서버를 통해 영상을 수신하며, 상기 수신한 영상을 기반으로 카메라의 감시 영역을 왕래 또는 방문한 이용자의 수를 체크하며, 상기 이용자의 수와 감시 영역 정보를 이용자 데이터베이스에 저장하는 단계와,
    매장 내 설치된 결제 단말기에서 결제가 이루어지는 시점에 결제 시점 이벤트를 발생시켜 결제 관련 데이터를 전송하는 단계와,
    상기 결제 시점 이벤트에 따라 동작하는 이용자 인식 서버에서 상기 매장 내 설치된 카메라에 의해 촬영된 영상을 스트리밍 서버를 통해 수신한 후 상기 수신한 영상과 상기 복수의 인식용 공간을 이용하여 결제를 수행한 이용자의 특징 정보를 추출하는 단계와,
    상기 추출한 이용자의 특징 정보와 상기 결제 관련 데이터를 매핑시킨 구매자 관련 정보를 생성한 후 이를 구매자 데이터베이스에 저장하는 단계와,
    상권 분석 서버에서 상기 이용자 데이터베이스에 저장된 감시 영역 정보별 이용자의 수와 구매자 데이터베이스에 저장된 구매자 관련 정보를 기반으로 마케팅 활용 정보 또는 상권 분석 정보를 제공하는 단계를 포함하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 상권 분석 방법은,
    상기 이용자 인식 서버에서 상기 스트리밍 서버를 통해 수신되는 영상을 기반으로 이용자의 특징 정보를 추출한 후 상기 추출한 이용자의 특징 정보에 대응되는 고유 식별 코드를 생성하여 부여하는 단계와,
    상기 고유 식별 코드, 이용자의 특징 정보 및 영상을 송신한 카메라의 감시 영역 정보를 매핑한 데이터를 이용자 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 부여하는 단계는,
    상기 추출한 이용자의 특징 정보가 상기 이용자 데이터베이스에 존재하는지를 판단하는 단계와,
    상기 판단 결과 존재하지 않을 경우 고유 식별 코드를 생성하여 부여하며, 그렇지 않을 경우 이용자의 특징 정보에 매핑된 고유 식별 코드를 상기 영상 내 이용자에게 부여하는 단계를 포함하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상권 분석 방법은
    상기 이용자의 특징 정보에 매핑된 고유 식별 코드를 상기 영상 내 이용자에게 부여한 후 상기 영상을 송신한 카메라의 감시 영역 내 이용자의 반복 방문 횟수 정보를 생성하는 단계를 더 포함하며,
    상기 감시 영역에 대한 반복 방문 횟수 정보는 상기 이용자에게 부여할 때마다 업데이트되는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 방법.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 상권 분석 방법은,
    관제 서버에서 상기 복수의 카메라 각각에 대한 기능 또는 가상 펜스를 설정할 수 있는 인터페이스를 제공하는 단계와,
    상기 인터페이스를 통해 설정된 정보에 따라 상기 복수의 카메라의 감시 영역을 제어하는 단계를 더 포함하는 POS 및 영상 기반의 상권 분석 방법.
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