KR20190104844A - 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 다양한 매장에 설치된 카메라를 기반으로 고객의 얼굴과 동선 등에 대한 정보를 수집하여 특정 고객 식별자에 대한 고객 정보를 생성하고, 해당 고객 정보를 기초로 다양한 매장을 방문한 고객의 주문 내역을 취합하여 고객의 취향을 분석하고 특정 매장에 대한 고객 방문시 해당 매장과 연관된 서비스를 제공하여 고객 편의성 및 만족도를 높일 수 있는 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 통해서 고객 얼굴을 인식하여 고객을 관리하고 이를 기반으로 고객의 주문 내역이나 이동경로와 같은 행동 방식을 분석하며, 이를 기초로 특정 매장을 방문한 고객에게 적합한 메뉴를 고객에게 추천하여 매장을 이용하는 고객의 편의성 및 만족도를 높이는 효과가 있다.

Description

개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템{Customer recognition system for providing personalized service}
본 발명은 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 다양한 매장에 설치된 카메라를 기반으로 고객의 얼굴과 동선 등에 대한 정보를 수집하여 특정 고객 식별자에 대한 고객 정보를 생성하고, 해당 고객 정보를 기초로 다양한 매장을 방문한 고객의 주문 내역을 취합하여 고객의 취향을 분석하고 특정 매장에 대한 고객 방문시 해당 매장과 연관된 서비스를 제공하여 고객 편의성 및 만족도를 높일 수 있는 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템에 관한 것이다.
현재 음식을 서비스하는 다양한 매장을 통합 관리하고, 해당 매장을 방문하여 음식을 주문한 사용자의 주문 내역을 서버에서 수집하여 수집된 내용을 기초로 다양한 서비스를 제공하는 고객 관리 시스템이 제공되고 있다.
이러한 고객 관리 시스템은 고객의 주문 내역을 기초로 고객의 취향을 분석하고, 이를 기반으로 고객에게 적합한 메뉴를 추천하여 고객의 매장 이용에 대한 만족도를 높일 수 있도록 지원한다.
그러나, 기존의 고객 관리 시스템은 상호 동일한 메뉴를 서비스하는 복수의 매장을 방문하는 고객을 미리 등록된 사용자의 회원정보를 기초로 관리하고 있으며, 이에 따라 해당 매장에서 서비스하는 상품 이외의 다른 상품을 서비스하는 매장을 함께 관리하는데 어려움이 있을 뿐만 아니라 이러한 다른 상품을 서비스 하는 매장과의 통합 관리를 위해서는 특정 고객의 회원 정보를 일원화하고 해당 회원 정보를 매장 사이에 공유하여 통합 관리하여야 하나 매장에서 이미 자체적인 고객 서비스를 제공하기 위해 고객 관련 정보를 체계화하고 있어, 기존의 매장들과 상이한 매장 간의 고객 관련 정보의 통합이 어려운 문제가 있다.
이로 인해, 기존의 고객 관리 시스템은 관리 대상인 매장들이 제공하는 한정된 서비스 메뉴에 국한되어 고객 취향을 파악하게 되므로 확장성이 크게 떨어지며, 이로 인해 지속적으로 변화하는 고객 취향에 대처하기 어려운 문제가 있다.
한국공개특허 제10-2012-0105589호
본 발명은 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 통해서 고객 얼굴을 인식하고 이를 기반으로 고객을 관리하여 고객의 주문 내역이나 이동경로와 같은 행동 방식을 분석하도록 하며, 이를 기초로 특정 매장을 방문한 고객에게 적합한 메뉴를 고객에게 추천하여 매장을 이용하는 고객의 편의성 및 만족도를 높이는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 매장을 방문한 고객을 자동 인식하여 고객의 매장 이용 후 결제시 자동 결제를 지원하여 결제 편의성을 높이는데 그 목적이 있다.
본 발명에 따른 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템은 복수의 매장이 위치하는 장소에 설치되는 복수의 카메라부와, 복수의 매장과 각각 대응되는 복수의 매장 단말 및 상기 매장 단말과 통신망을 통해 통신하며, 상기 매장 단말로부터 상기 복수의 카메라부 중 적어도 하나의 영상을 수신하거나 상기 복수의 카메라부 중 적어도 하나로부터 직접 영상을 수신하는 서비스 서버를 포함하고, 상기 서비스 서버는 상기 영상에서 미리 설정된 KLT 추적기(Kanade-Lucas-Tomashi tracker)를 기반으로 고객별 얼굴 특징점에 대한 특징점 정보를 추출하여 저장하고, 복수의 서로 다른 영상에서 추출된 특징점 정보를 미리 설정된 딥러닝 알고리즘에 따라 클러스터링하여 군집화된 특정 고객에 대한 하나 이상의 특징점 정보에 대응되어 고유 식별자를 할당하고, 상기 매장 단말로부터 수신되는 영상 정보와 상기 고객의 주문 상품에 대한 주문 정보를 기초로 상기 영상 정보에서 상기 특징점 정보를 기초로 식별된 특정 고객의 고유 식별자를 포함하는 고객정보와 상기 주문 정보를 매칭하여 누적 저장하고, 상기 고객에 대응되어 누적 저장된 주문 정보를 기초로 고객의 취향 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 서비스 서버는 상기 매장 단말로부터 영상 정보와 상기 고객의 결제 수단에 대한 결제 수단 정보를 수신하며, 상기 영상 정보로부터 추출된 특징점 정보를 고객별로 고유 식별자와 매칭되어 기저장된 기존 특징점 정보와 비교하여 상기 특징점 정보에 대응되는 고객의 고유 식별자를 식별하고, 상기 특징점 정보에 대응되어 식별된 고객의 고유 식별자가 포함된 고객 정보에 상기 결제 수단 정보를 등록한 후 상기 매장 단말로부터 상기 영상 정보 및 주문 정보 수신시마다 상기 영상 정보에서 추출된 특징점 정보를 기반으로 식별된 고유 식별자에 대응되는 고객 정보로부터 상기 결제 수단 정보를 추출하고, 상기 추출된 결제 수단 정보 및 주문 정보를 기초로 상기 주문 정보에 따른 주문 상품에 대한 구매를 자동 결제 처리하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 서비스 서버는 상기 복수의 카메라부 및 매장 단말로부터 수신되는 영상 정보를 기반으로 상기 얼굴 특징점 추출을 통해 특정 고객을 추적하고, 이동 동선에 대한 동선 정보를 생성하여 상기 특정 고객의 고객 정보와 매칭하여 저장하며, 복수의 매장 각각에 대한 미리 저장된 매장정보와 상기 특정 고객의 상기 취향 정보를 기초로 상기 장소에 위치하는 복수의 매장을 대상으로 상기 특정 고객의 취향에 적합한 하나 이상의 추천 매장을 선택하고, 상기 특정 고객의 취향에 대응되어 선택된 하나 이상의 추천 매장별 매장정보에 따른 매장별 위치 및 상기 특정 고객에 대응되어 누적된 상기 동선 정보를 기초로 기초로 최적 동선을 연산하여 최적 동선 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 고객 정보는 고객에 대응되는 고객 단말에 대한 식별정보를 포함하고, 상기 서비스 서버는 상기 최적 동선 정보를 상기 고객 단말로 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 서비스 서버는 상기 고객의 취향 정보를 기초로 상기 특정 고객에 대응되어 선택된 추천 매장별 매장 정보와 상기 특정 고객의 취향 정보를 기초로 상기 특정 고객에 적합한 추천 메뉴를 선택하고, 상기 추천 메뉴에 대한 추천 메뉴 정보를 생성하여 상기 고객 단말로 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서, 상기 매장 단말은 상기 복수의 카메라부 중 적어도 하나로부터 영상 정보를 수신하여 상기 영상 정보에 포함된 고객의 얼굴을 상기 서비스 서버와 연동하여 인식하거나 직접 인식하여 고객을 식별하고, 상기 식별된 고객의 매장 이용 내역을 상기 복수의 매장 단말 상호 간 공유되는 공유 원장에 등록하여 상기 매장 이용 내역이 포함된 공유 원장의 공유 및 상호 검증이 상기 복수의 매장 단말 상호간 통신을 통해 이루어지도록 하고, 상기 서비스 서버는 상기 공유 원장을 기초로 상기 특정 고객에게 맞춤형 식단 제공이나 식단 정보 제공 또는 할인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 서로 다른 종류의 상품을 판매하는 복수의 매장 각각에서 기존에 개별 관리하던 동일 고객을 영상에서 검출된 고객의 얼굴 특징점을 기반으로 하는 고유 식별자로 일원화하여 복수의 매장을 대상으로 통합 관리할 수 있으므로, 상품 종류별로 고객의 취향을 용이하게 분석할 수 있도록 지원할 수 있으며, 이를 기반으로 더욱 세분화되고 정밀한 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 딥러닝 기반의 인공지능 기술을 통해서 고객 얼굴을 인식하여 고객을 관리하고 이를 기반으로 고객의 주문 내역이나 이동경로와 같은 행동 방식을 분석하며, 이를 기초로 특정 매장을 방문한 고객에게 적합한 메뉴를 고객에게 추천하여 매장을 이용하는 고객의 편의성 및 만족도를 높이는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 매장을 방문한 고객을 자동 인식하여 고객의 매장 이용 후 결제시 자동 결제를 지원하여 결제 편의성을 높이는 효과가 있다.
더하여, 본 발명은 영상에서 추출되는 고객의 얼굴 특징점을 기반으로 부여된 고유 식별자를 기초로 서로 다른 상품을 판매하는 복수의 매장별 고객 관리를 일원화하여 통합관리할 수 있으며, 이를 통해 매장의 고객 관리 편의성을 높임과 동시에 사용자의 결제 편의성을 높이는 효과가 있다.
이외에도, 본 발명은 복수의 매장이 위치하는 특정 장소를 방문한 고객을 대상으로 고객이 선호하는 상품을 판매하는 하나 이상의 매장을 자동 식별하고, 복수의 카메라별 영상을 통해 고객을 식별 및 추적하여 생성한 고객의 기존 이동 동선을 고려하여 상기 하나 이상의 매장을 방문하기 위한 최적의 동선을 고객에게 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객의 쇼핑 효율성 및 편의성과 더불어 매장별 메뉴 추천을 통해 고객의 만족도를 크게 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 서비스 서버의 얼굴 특징점 추출 과정에 대한 블록도.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템의 얼굴 특징점 기반의 고객 식별 과정 및 자동 결제 처리 과정에 대한 동작 예시도.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템의 이동 동선 파악에 대한 동작 예시도.
이하, 도면을 참고하여 본 발명의 상세 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템의 구성도로서, 도시된 바와 같이 상품 또는 서비스를 판매하는 복수의 매장이 위치하는 특정 장소에 설치되는 복수의 카메라부(10)와, 상기 복수의 카메라부(10) 중 적어도 하나와 연결되며 복수의 매장과 각각 대응되는 복수의 매장 단말(20)(또는 가맹점 단말)과, 고객이 소지하는 고객 단말(30) 및 통신망을 통해 상기 매장 단말(20) 및 고객 단말(30)과 통신망을 통해 통신하는 서비스 서버(100)를 포함할 수 있다.
이때, 상기 복수의 카메라부(10) 중 일부는 매장 내에 위치할 수도 있으며, 특정 매장을 방문하는 고객의 얼굴이 포함된 영상 정보를 생성하여 상기 매장 단말(20)로 전송할 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 상기 복수의 카메라부(10) 중 적어도 하나와 통신망을 통해 통신할 수 있으며, 상기 카메라부(10)로부터 영상 정보를 수신할 수 있다. 이때, 상기 카메라부(10)는 IP(Internet Protocol) 카메라로 구성될 수 있다.
또한, 상기 매장 단말(20)은 POS(Point Of Sale) 장치로 구성될 수도 있다.
또한, 특정 매장의 상기 매장 단말(20)은 상기 특정 매장에 설치된 상기 카메라부(10)와 연결되어 상기 카메라부(10)로부터 수신된 영상 정보를 수신하고, 상기 서비스 서버(100)로 통신망을 통해 상기 영상 정보를 전송할 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 상기 카메라부(10)로부터 수신된 영상 정보를 기초로 고객의 얼굴을 인식하고, 인식된 고객 얼굴을 기초로 고객 정보를 생성할 수 있다.
이때, 상기 서비스 서버(100)는 최초 인식된 고객 얼굴에 대하여 고유 식별자를 생성하고, 상기 고유 식별자를 상기 고객 정보에 포함시킬 수 있다.
이를 통해, 상기 서비스 서버(100)는 얼굴인식을 이용하여 고객을 분류할 수 있다.
이때, 얼굴인식 기술은 인간이 다른 사람을 인지할 때 가장 많이 사용하는 것이 얼굴이기 때문에 가장 자연스러운 생체 인식 기술이라고 할 수 있다. 얼굴인식은 얼굴 전체보다는 코와 입, 눈썹, 턱 등 얼굴 골격이 변하는 각 부위 50여 곳을 분석하여 인식한다.
또한, 얼굴 영역 추출 과정 얼굴인식은 2가지 과정을 통해서 이루어진다. 영상 전체에서 얼굴을 구분하는 과정과 찾아낸 얼굴이 누구의 얼굴인지 감별하는 과정으로 이루어진다. 영상 전체에서 얼굴을 구분하는 과정에서는 얼굴혈관에서 나오는 열을 적외선 카메라로 촬영하는 특징점 기반 방식과 3차원 얼굴 영상을 이용한 영상기반 방식을 사용한다.
그리고 찾아낸 얼굴이 누구의 얼굴인지 감별하는 과정에서는 얼굴의 위치와 얼굴 여부를 식별한 다음 저장된 데이터베이스와 비교하여 본인의 얼굴인지 여부를 판별하고 식별하기 위해 입력자는 알려지지 않은 얼굴이며, 서비스 서버(100)는 이미 저장되어 있는 얼굴 관련 특징점 정보로부터 입력된 사진과 정합된 사진들을 찾아내고 입력된 얼굴이 저장되어 있는 얼굴 데이터와 매칭하여 입력자의 정체성을 확증하거나 거부한다.
얼굴 인식을 통한 고객 맞춤형 정보 제공(마케팅), 거짓말 탐지, 범죄 용의자 탐지(휴대용 단말기를 이용한 범죄 용의자 단속), 보안인증, 엔터테인먼트(닮은 사람 찾기), 인물 사진 관리 지원, 졸음운전 방지 등이 이용되기도 한다.
얼굴인식 기술의 장점으로는 카메라를 이용하는 거부감이 적으며, 사용자가 판독을 위해 자연스럽게 제출한 사진이 남기 때문에 사용자의 사후 추적이 가능하다.
한편, 상기 서비스 서버(100)는 상기 복수의 카메라부(10)와 통신망을 통해 통신할 수 있으며, 상기 카메라부(10)로부터 수신된 영상 정보를 기초로 특정 고객의 얼굴을 인식하고, 인식된 얼굴 정보를 미리 저장된 고객 정보와 비교하여 상기 얼굴 정보와 일치하는 고객 정보를 기초로 특정 고객을 식별할 수 있다.
상술한 구성을 토대로, 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템의 상세 구성을 설명한다.
우선, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템을 구성하는 서비스 서버(100)의 고객 정보 생성 과정에 대한 블록도이다.
도시된 바와 같이, 상기 서비스 서버(100)는 상기 카메라부(10)와 연결된 매장 단말(20) 및 상기 카메라부(10)로부터 일련의 영상 정보를 수신할 수 있으며, 해당 영상 정보를 상기 서비스 서버(100)에 포함되는 영상 DB(미도시)에 저장할 수 있다.
이때, 상기 영상 DB는 상기 서비스 서버(100)에 포함되어 구성될 수 있다.
한편, 상기 서비스 서버(100)는 영상 분석을 통해 상기 영상 DB에 저장된 영상 정보로부터 배경을 제거한 전경을 획득하고, 상기 전경에서 KLT 추적기(Kanade-Lucas-Tomashi tracker)를 기반으로 얼굴 영역을 식별한 후 상기 얼굴 영역으로부터 KLT 특징점을 검출할 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 상기 복수의 카메라부(10) 중 특정 카메라부(10)의 영상에서 미리 설정된 상기 KLT 추적기를 통해 상기 특정 카메라부(10)의 감시 공간(감시 대상 공간)에 위치하는 동일 객체에 대해 위치별로 검출되는 KLT 특징점을 취합하여 상기 특정 카메라부(10)에 대한 캘리브레이션(calibration)을 수행할 수 있으며, 이를 통해 감시 공간 상의 3차원 위치와 상기 특정 카메라부(10)의 영상 내 위치를 상호 매핑한 매핑 정보를 생성할 수 있다.
즉, 상기 서비스 서버(100)는 상술한 구성을 통해 상기 복수의 카메라부(10) 각각에 대응되어 상기 매핑 정보를 생성할 수 있으며, 이를 통해 특정 카메라부(10)로부터 수신되는 영상에 나타난 객체의 얼굴 영역에서 검출된 상기 KLT 특징점을 상기 매핑 정보를 기초로 3차원 특징점으로 환산하여 상기 특정 카메라부(10)의 영상에서 검출된 얼굴에 대한 3차원 특징점 정보를 추출 및 생성할 수 있다.
이하 본 발명에서 설명하는 특징점 정보는 3차원 특징점 정보를 의미할 수 있다.
이때, 상기 서비스 서버(100)는 상기 카메라부(10)별로 캘리브레이션을 통해 생성한 매핑정보를 상기 영상 DB에 저장하고, 상기 매핑정보는 카메라부(10)의 식별정보를 포함할 수 있다.
이에 따라, 상기 서비스 서버(100)는 카메라부(10) 또는 매장 단말(20)로부터 수신된 영상 정보에 포함된 카메라부(10)의 식별정보와 매칭되는 매핑 정보를 기초로 상기 영상 정보에서 3차원 특징점을 추출한 후 이에 따른 특징점 정보를 생성할 수 있다.
한편, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 서비스 서버(100)는 상기 영상 DB에 저장되는 영상 정보에서 KLT 추적기를 통해 식별된 특정 고객의 얼굴에서 추출된 상기 3차원 특징점으로 이루어진 특징점 정보를 고객 DB(101)에 저장할 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 복수의 카메라부(10) 및 매장 단말(20)로부터 수신되는 복수의 영상 정보를 기초로 상술한 구성을 통해 생성되어 고객 DB(101)에 누적 저장된 복수의 서로 다른 특징점 정보를 대상으로 미리 설정된 딥 러닝(deep learning) 알고리즘(또는 인공지능 알고리즘)을 통해 유사도가 높은 특징점 정보끼리 클러스터링(clustering)하여 객체를 분류 및 구분할 수 있다.
이때, 상기 서비스 서버(100)는 상기 클러스터링을 통해 군집화된 복수의 특징점 정보로 이루어진 특정 군집에 대응되어 고유 식별자를 부여(할당)할 수 있으며, 상기 고유 식별자를 특정 고객의 회원 식별자(회원 ID)로서 부여할 수 있다.
또한, 상기 특정 군집은 상기 특정 군집과 매칭되는 고유 식별자에 대응되는 특정 고객에 대한 얼굴 특징점들을 의미할 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 상기 고유 식별자를 포함하는 고객 정보를 생성하여 고객 DB(101)에 저장할 수 있으며, 상기 고객 정보를 상기 특정 군집과 매칭하여 고객 DB(101)에 저장할 수 있다.
상술한 구성을 통해, 상기 서비스 서버(100)는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 고객의 얼굴 특징점을 학습하고, 해당 얼굴 특징점을 고객의 고유 식별자로서 설정할 수 있으며, 얼굴 특징점을 기반으로 특정 고객을 다른 고객과 구분할 수 있다.
한편, 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 서비스 서버(100)는 상기 복수의 서로 다른 카메라부(10)로부터 수신되는 영상 정보 중 특정 고객에 대한 객체가 포함된 영상 정보에서 상기 특정 고객의 얼굴에 대한 특징점 정보를 추출하고, 상기 특징점 정보를 상기 고객 DB(101)의 특징점 정보와 비교하여 상기 영상에서 추출된 특징점 정보와 일치하는 특징점 정보를 고객 DB(101)에서 식별할 수 있으며, 상기 고객 DB(101)에서 식별된 특징점 정보에 대응되는(매칭되는) 고객의 고유 식별자를 기초로 상기 특정 고객을 식별할 수 있다.
또한, 상품을 판매하는 특정 매장의 매장 단말(20)은 현재 주문 중인 주문 고객의 주문 내역에 대한 주문 정보와 함께 상기 매장 단말(20)에 연결된 카메라부(10)로부터 수신되는 상기 주문 중인 주문 고객이 클로즈업(close－up)된 영상 정보를 상기 서비스 서버(100)로 전송할 수 있다.
이때, 상기 서비스 서버(100)는 상기 매장 단말(20)로부터 수신되는 영상 정보를 기초로 현재 주문 중인 주문 고객의 얼굴에 대한 특징점 정보를 추출하여 상술한 구성을 통해 상기 주문 고객의 고객 정보를 고객 DB(101)로부터 식별할 수 있으며, 상기 식별된 주문 고객에 대응되는 결제 수단 정보가 상기 고객 DB(101)에 존재하지 않는 경우 상기 매장 단말(20)로 상기 식별된 주문 고객의 결제 수단 관련 정보를 요청하기 위한 요청 정보를 전송하고, 상기 매장 단말(20)로부터 상기 주문 고객이 주문 내역(또는 주문 상품)의 구매에 사용하기 위한 결제 수단 관련 결제 수단 정보를 수신하여 상기 주문 고객의 고객 정보에 포함시켜 주문 고객의 결제 수단을 등록할 수 있다.
이를 통해, 상기 서비스 서버(100)는 결제 수단이 등록된 상기 주문 고객이 다른 매장에 방문하여 상술한 바와 같이 주문하는 경우 상기 다른 매장의 매장 단말(20)로부터 주문 정보와 영상 정보를 수신하고, 상기 영상 정보를 기초로 상기 주문 고객의 얼굴에 대한 특징점 정보를 기반으로 고객 DB(101)에서 주문 고객에 대응되는 고객 정보를 식별한 후 해당 고객 정보로부터 미리 등록된 결제 수단 정보를 추출할 수 있으며, 상기 주문 내역 정보와 상기 결제 수단 정보를 기초로 결제 정보를 생성하여 미리 설정된 결제 서버와의 통신을 통해 상기 주문 정보에 따른 주문 상품의 구매에 대한 자동 결제 처리를 수행할 수 있다.
즉, 상기 서비스 서버(100)는 특징점 정보를 기초로 고유 식별자가 부여된 고객이 특정 매장에서 상품 구매에 사용하기 위한 결제 수단에 대한 한번의 등록만으로 여러 매장을 방문하여 상품 구매시마다 영상을 통해 고객을 자동 식별하고, 식별된 고객의 결제 수단을 기초로 자동 결제를 수행할 수 있다.
이를 통해, 상기 서비스 서버(100)는 영상에 나타난 고객의 얼굴을 기반으로 고객을 자동 식별(인식)하고, 해당 식별된 고객의 주문 상품에 대한 자동 결제를 지원할 수 있어 매장을 이용하여 상품을 구매하는 고객이 상품 구매시 별도의 결제 수단을 매장에 제시할 필요 없이 상품을 주문하는 것만으로 결제가 이루어지도록 지원할 수 있어 고객의 결제 편의성을 크게 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 영상의 얼굴 특징점을 기반으로 고객에게 부여된 고유 식별자를 회원 ID로 관리하여 상기 결제 정보에 대응되는 고객의 상품 구매시 리워드(reward)를 생성한 후 상기 리워드를 고객에게 지급하기 위해 고객 정보와 매칭하여 누적 저장할 수 있으며, 상기 매장 단말(20)로 상품을 주문 중인 고객이 보유한 전체 리워드에 대한 리워드 정보를 제공할 수 있다.
이를 통해, 상기 서비스 서버(100)는 고객의 상품 결제시 상기 리워드를 결제 금액의 할인에 이용할 수 있도록 지원할 수 있으며, 일례로 상기 매장 단말(20)로부터 고객이 결제에 사용하기 위해 지정한 리워드 금액에 대한 사용 정보를 수신하고, 해당 사용 정보에 따른 리워드 금액을 결제 정보에 따른 결제 대금에서 차감한 후 결제 처리를 수행할 수 있다.
상술한 구성을 통해, 상기 서비스 서버(100)는 영상에서 추출되는 고객의 얼굴 특징점을 기반으로 부여된 고유 식별자를 기초로 서로 다른 상품을 판매하는 복수의 매장별 고객 관리를 일원화하여 통합관리할 수 있으며, 이를 통해 매장의 고객 관리 편의성을 높임과 동시에 사용자의 결제 편의성을 높일 수 있다.
한편, 상기 서비스 서버(100)는 상기 영상에서 얼굴의 특징점 추출을 통해 식별된 고객의 주문 정보를 고객 DB(101)의 고객 정보와 매칭하여 저장할 수 있으며, 특정 고객에 대한 고객 DB(101)에 누적 저장된 주문 정보를 기초로 특정 고객의 취향을 분석하여 이에 대한 취향 정보를 생성할 수 있다.
이때, 취향 정보는 상품 종류별로 상기 고객의 선호 상품에 대한 정보, 선호 가격 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 상기 누적 저장된 주문 정보의 분석을 통해 선호 상품에 대한 상기 취향정보를 생성할 수 있다.
또한, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 서비스 서버(100)는 상기 복수의 카메라부(10) 및 매장 단말(20)로부터 수신되는 영상 정보를 기반으로 특정 고객을 추적할 수 있으며, 도 7에 도시된 바와 같이 이동 동선에 대한 동선 정보를 생성하여 상기 특정 고객의 고객 정보와 매칭하여 고객 DB(101)에 저장할 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 복수의 서로 다른 매장별로 판매 상품에 대한 상품 정보, 매장의 위치 등을 포함하는 매장 정보가 저장된 매장 DB(미도시)를 포함할 수 있다.
이를 통해, 상기 서비스 서버(100)는 복수의 매장 각각에 대한 상기 매장정보와 특정 고객의 상기 취향 정보를 기초로 특정 장소에 위치하는 복수의 매장을 대상으로 상기 특정 고객의 취향에 적합한 하나 이상의 추천 매장을 선택하고, 상기 특정 고객의 취향에 대응되어 선택된 하나 이상의 추천 매장별 매장정보에 따른 매장별 위치 및 상기 특정 고객에 대응되어 누적된 상기 동선 정보를 기초로 기초로 최적 동선을 연산하여 최적 동선 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 상기 특정 고객에 대응되어 선택된 추천 매장별 매장 정보와 상기 특정 고객의 취향 정보를 기초로 상기 특정 고객에 적합한 추천 메뉴(또는 추천 상품)를 선택하고, 상기 추천 메뉴에 대한 추천 메뉴 정보(또는 추천 상품 정보)를 생성할 수 있다.
이때, 상기 고객 정보에는 고객 단말(30)에 대한 식별정보가 포함될 수 있으며, 상기 서비스 서버(100)는 상기 최적 동선 정보 및 메뉴 정보를 상기 특정 고객의 고객 단말(30)로 전송할 수 있다.
이를 통해, 상기 서비스 서버(100)는 복수의 매장이 위치하는 특정 장소를 방문한 고객을 대상으로 고객이 선호하는 상품을 판매하는 하나 이상의 추천 매장을 자동 식별하고, 복수의 카메라부(10)로부터 제공되는 영상을 통해 고객을 식별 및 추적하여 생성한 고객의 기존 이동 동선을 고려하여 상기 하나 이상의 매장을 방문하기 위한 최적의 동선 및 매장별 추천 메뉴를 포함하는 개인 맞춤형 서비스를 고객에게 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객의 쇼핑 효율성 및 편의성과 더불어 매장별 메뉴 추천 또는 상품 추천을 통해 고객의 만족도를 크게 높일 수 있다.
또한, 상기 서비스 서버(100)는 다수의 카메라부(10)(보안 카메라)를 이용하여 안면 3차원 모델링을 통해 고객을 구분하고 고객들의 동선을 파악하는 시스템을 제공할 수 있으며, 이를 통해 주문 및 결제 시스템에 이용할 수 있다.
상술한 구성에 따라, 본 발명은 영상에서 검출되는 고객의 얼굴 특징점을 기반으로 고객에게 부여되는 고유 식별자를 기초로 서로 다른 상품을 판매하는 복수의 매장을 대상으로 통합 고객 관리가 이루어지도록 지원할 수 있다.
또한, 본 발명은 서로 다른 종류의 상품을 판매하는 복수의 매장 각각에서 기존에 개별 관리하던 동일 고객을 영상에서 검출된 고객의 얼굴 특징점을 기반으로 하는 고유 식별자로 일원화하여 복수의 매장을 대상으로 통합 관리할 수 있으므로, 상품 종류별로 고객의 취향을 용이하게 분석할 수 있도록 지원할 수 있으며, 이를 기반으로 더욱 세분화되고 정밀한 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 지원할 수 있다.
한편, 상기 매장 단말(20)은 상기 복수의 카메라부(10) 중 적어도 하나와의 통신을 통해 특정 고객의 얼굴과 동선 등에 대한 정보를 수집하여 직접 특정 고객에 대한 고객 정보를 생성할 수도 있다.
이때, 상기 매장 단말(20)은 상기 카메라부(10)로부터 수신된 영상 정보를 상기 서비스 서버(100)로 전송하고, 상기 서비스 서버(100)로부터 상기 영상 정보를 기초로 인식된 특정 고객에 대한 고객 정보를 수신할 수 있으며, 상기 서비스 서버(100)와의 연동을 통해 상기 고객 정보를 생성 또는 수집할 수도 있다.
또한, 상기 매장 단말(20)은 특정 고객에 대한 매장 관련 이용 내역(또는 주문 내역)을 미리 저장된 공유 원장에 등록하여 저장할 수 있다.
또한, 쇼핑몰, 지역 소상공인 연합, 가맹점을 기반으로 하는 복수의 서로 다른 각 매장의 매장 단말(20) 상호 간은 P2P(Peer to Peer)로 연결될 수 있으며, 각 매장 단말(20)에서 생성되는 식별 고객 기반 이용 내역(또는 주문 내역)에 대한 공유 원장이 매장 상호 간에 공유되도록 할 수 있다.
이때, 해당 공유된 공유 원장에 기재되는 식별 고객에 대한 이용 내역은 인접한 다른 매장 단말(20)에 저장된 공유 원장을 통해 검증(동시에 이용하는 이력이 발생하거나, 동일한 고객으로 잘못 오인식되는 경우 등)할 수 있다.
이를 통해, 신뢰할 수 있는 공유 원장을 기반으로 로컬에서 고객 식별 및 식별 고객에 대한 서비스(맞춤형 식단 제공이나 식단 정보 수집, 할인 등)가 복수의 매장 단말(20)을 통해 분산 처리될 수 있다.
이에 따라, 상당한 트래픽이 발생되는 개인 식별, 식별 개인에 대한 서비스 처리 등을 중앙 집중식으로 처리하지 않고 P2P 기반으로 분산 처리할 수 있어 속도가 높고 트래픽 부담이 없으며, 궁극적으로는 중앙 처리의 직접 관리가 없어도 되므로 관리 비용도 낮출 수 있는 효과가 있다.
10: 카메라부 20: 매장 단말
30: 고객 단말 100: 서비스 서버

Claims (6)

  1. 복수의 매장이 위치하는 장소에 설치되는 복수의 카메라부;
    복수의 매장과 각각 대응되는 복수의 매장 단말; 및
    상기 매장 단말과 통신망을 통해 통신하며, 상기 매장 단말로부터 상기 복수의 카메라부 중 적어도 하나의 영상을 수신하거나 상기 복수의 카메라부 중 적어도 하나로부터 직접 영상을 수신하는 서비스 서버
    를 포함하고,
    상기 서비스 서버는 상기 영상에서 미리 설정된 KLT 추적기(Kanade-Lucas-Tomashi tracker)를 기반으로 고객별 얼굴 특징점에 대한 특징점 정보를 추출하여 저장하고, 복수의 서로 다른 영상에서 추출된 특징점 정보를 미리 설정된 딥러닝 알고리즘에 따라 클러스터링하여 군집화된 특정 고객에 대한 하나 이상의 특징점 정보에 대응되어 고유 식별자를 할당하고, 상기 매장 단말로부터 수신되는 영상 정보와 상기 고객의 주문 상품에 대한 주문 정보를 기초로 상기 영상 정보에서 상기 특징점 정보를 기초로 식별된 특정 고객의 고유 식별자를 포함하는 고객정보와 상기 주문 정보를 매칭하여 누적 저장하고, 상기 고객에 대응되어 누적 저장된 주문 정보를 기초로 고객의 취향 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 서비스 서버는 상기 매장 단말로부터 영상 정보와 상기 고객의 결제 수단에 대한 결제 수단 정보를 수신하며, 상기 영상 정보로부터 추출된 특징점 정보를 고객별로 고유 식별자와 매칭되어 기저장된 기존 특징점 정보와 비교하여 상기 특징점 정보에 대응되는 고객의 고유 식별자를 식별하고, 상기 특징점 정보에 대응되어 식별된 고객의 고유 식별자가 포함된 고객 정보에 상기 결제 수단 정보를 등록한 후 상기 매장 단말로부터 상기 영상 정보 및 주문 정보 수신시마다 상기 영상 정보에서 추출된 특징점 정보를 기반으로 식별된 고유 식별자에 대응되는 고객 정보로부터 상기 결제 수단 정보를 추출하고, 상기 추출된 결제 수단 정보 및 주문 정보를 기초로 상기 주문 정보에 따른 주문 상품에 대한 구매를 자동 결제 처리하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 서비스 서버는 상기 복수의 카메라부 및 매장 단말로부터 수신되는 영상 정보를 기반으로 상기 얼굴 특징점 추출을 통해 특정 고객을 추적하고, 이동 동선에 대한 동선 정보를 생성하여 상기 특정 고객의 고객 정보와 매칭하여 저장하며, 복수의 매장 각각에 대한 미리 저장된 매장정보와 상기 특정 고객의 상기 취향 정보를 기초로 상기 장소에 위치하는 복수의 매장을 대상으로 상기 특정 고객의 취향에 적합한 하나 이상의 추천 매장을 선택하고, 상기 특정 고객의 취향에 대응되어 선택된 하나 이상의 추천 매장별 매장정보에 따른 매장별 위치 및 상기 특정 고객에 대응되어 누적된 상기 동선 정보를 기초로 기초로 최적 동선을 연산하여 최적 동선 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 고객 정보는 고객에 대응되는 고객 단말에 대한 식별정보를 포함하고, 상기 서비스 서버는 상기 최적 동선 정보를 상기 고객 단말로 전송하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 서비스 서버는 상기 고객의 취향 정보를 기초로 상기 특정 고객에 대응되어 선택된 추천 매장별 매장 정보와 상기 특정 고객의 취향 정보를 기초로 상기 특정 고객에 적합한 추천 메뉴를 선택하고, 상기 추천 메뉴에 대한 추천 메뉴 정보를 생성하여 상기 고객 단말로 전송하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 매장 단말은 상기 복수의 카메라부 중 적어도 하나로부터 영상 정보를 수신하여 상기 영상 정보에 포함된 고객의 얼굴을 상기 서비스 서버와 연동하여 인식하거나 직접 인식하여 고객을 식별하고, 상기 식별된 고객의 매장 이용 내역을 상기 복수의 매장 단말 상호 간 공유되는 공유 원장에 등록하여 상기 매장 이용 내역이 포함된 공유 원장의 공유 및 상호 검증이 상기 복수의 매장 단말 상호간 통신을 통해 이루어지도록 하고,
    상기 서비스 서버는 상기 공유 원장을 기초로 상기 특정 고객에게 맞춤형 식단 제공이나 식단 정보 제공 또는 할인 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템.
KR1020180050651A 2018-03-02 2018-05-02 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 고객 인식 시스템 KR102060694B1 (ko)

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