KR20200045294A - Apparatus and method for accessory demand forecasting - Google Patents

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Abstract

An accessory demand forecasting apparatus, which includes a display stand having display blocks equipped with a short-range communication module, a release time measurement sensor, and a proximity sensor so as to allow accessories to be displayed while coming into contact with each other, includes: a metadata storage unit that stores each of the accessories as metadata classified into a plurality of items; a release count information generation unit configured to detect the number of times that each of the accessories released from contact with the display blocks within a set time using the short-range communication module so as to generate release count information; a sales volume information collection unit for collecting sales volume information on each of the accessories within a set period; a release classification information generation unit configured to generate release point classification information by calculating the number of released times of the contact state as a first point based on the release count information and classifying the accessories corresponding to the display blocks in order from the highest first point; and a recommendation model generation unit that generates recommendation model information including information on recommended accessories that are distinguished from the accessories predicted to have high sales volume based on at least one of the release point classification information and the sales volume information. Accordingly, data on the accessories obtaining interest of customers is collected.

Description

액세서리 수요예측 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ACCESSORY DEMAND FORECASTING}Accessories demand forecasting device and method {APPARATUS AND METHOD FOR ACCESSORY DEMAND FORECASTING}

본 발명은 액세서리 수요예측 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다양한 센싱 방법을 통해서 고객이 관심 있어하는 액세서리에 대한 데이터를 수집하여 액세서리의 수요를 예측하는 액세서리 수요예측 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for predicting accessory demand, and more particularly, to an apparatus and method for predicting accessory demand by collecting data on accessories of interest to customers through various sensing methods.

일반적으로 온프라인 상에서 상품을 판매하는 판매자가 큰 관심을 가지고 노력을 기울이는 것은 어떻게 하면 구매자의 취향을 정확하게 파악하여 이에 맞는 상품을 구매자들에게 판매하여 수익을 극대화할 것인가에 있다. In general, a seller who sells a product on-line and pays great attention is how to accurately grasp the buyer's taste and sell the product to the buyers to maximize profit.

판매자는 하나의 상품을 시장에 내놓고 히트 상품이 되거나 베스트 상품이 되어 판매에 성공하기까지에는 많은 시간과 노력 및 비용이 소요되지만, 추진하였던 상품의 판매율이 저조하게 되면 사업을 진행함에 있어서 매우 큰 위험을 감수하여야 한다. It takes a lot of time, effort, and money to sell a product to the market and become a hit product or to become a best product, but it is a great risk in conducting business if the sales rate of the promoted product is low. You have to take it.

결과적으로 판매자가 사업을 성공하기 위해서는 구매자의 취향 등을 정확하게 파악하고 이에 맞는 상품을 꾸준하게 구매자들에게 내놓아야 할 것이다. As a result, in order for the seller to succeed in business, it is necessary to accurately grasp the buyer's preferences and consistently present products that are suitable for the buyer.

본 발명은 액세서리 수요예측 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다양한 센싱 방법을 통해서 고객이 관심 있어하는 액세서리에 대한 데이터를 수집하여 액세서리의 수요를 예측하는 액세서리 수요예측 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for predicting accessory demand, and more particularly, to an apparatus and method for predicting accessory demand by collecting data on accessories of interest to customers through various sensing methods.

본 발명의 일 실시예에 따른 각각에 액세서리들이 접촉되어 진열되고, 근거리 통신 모듈, 해제 시간 측정 센서, 및 근접 감지 센서가 장착되어 있는 진열 블록들을 구비하는 진열대를 포함하는 액세서리 수요예측 장치는 상기 액세서리들 각각을 복수의 항목들로 구분되는 메타 데이터로 저장하고 있는 메타 데이터 저장부, 상기 근거리 통신 모듈을 이용하여 설정 시간 내에 상기 액세서리들 각각이 상기 진열 블록들과의 접촉 상태가 해제된 횟수를 감지하여 해제 횟수 정보를 생성하는 해제 횟수 정보 생성부, 상기 액세서리들 각각의 설정 기간 내 판매량 정보를 수집하는 판매량 정보 수집부, 상기 해제 횟수 정보를 근거로, 상기 접촉 상태가 해제된 횟수를 제1 포인트로 산정하여, 제1 포인트가 높은 순으로 상기 진열 블록들에 대응하는 상기 액세서리들을 분류하여 해제 포인트 분류 정보를 생성하는 해제 분류 정보 생성부, 상기 해제 포인트 분류 정보 및 상기 판매량 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 판매량이 높을 것으로 예측되는 상기 액세서리들과 구별되는 추천 악세서리에 대한 정보를 포함하는 추천 모델 정보를 생성하는 추천 모델 생성부, 및 상기 추천 모델 정보를 상기 액세서리들을 판매하는 판매자가 사용하는 판매자 단말로 전송하는 추천 모델 전송부를 포함한다. Accessories according to one embodiment of the present invention, accessories are displayed in contact with each other, the accessory demand forecasting device including a display stand having a display block equipped with a short-range communication module, a release time measurement sensor, and a proximity sensor is the accessory Meta data storage unit storing each of them as meta data divided into a plurality of items, and detecting the number of times each of the accessories has been released from contact with the display blocks within a set time using the short-range communication module. The release count information generating unit for generating the release count information, the sales amount information collection unit for collecting the sales amount information within the set period of each of the accessories, based on the release count information, the number of times the contact state is released is the first point The accessor corresponding to the display blocks in the order of highest first point Release classification information generating unit to classify them to generate release point classification information, information on recommended accessories that are distinguished from the accessories predicted to have a high sales volume based on at least one of the release point classification information and the sales volume information. And a recommendation model generator for generating recommendation model information including the recommendation model and a recommendation model transmitter for transmitting the recommendation model information to a seller terminal used by a seller selling the accessories.

본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 장치는 상기 액세서리들 각각이 상기 진열 블록들과의 접촉 상태가 해제된 상태가 되었을 때, 상기 해제 시간 측정 센서를 이용하여 상기 액세서리들 각각의 해제된 상태가 유지된 시간을 측정하여 해제 시간 정보를 생성하는 시간 정보 생성부 및 상기 해제 시간 정보를 근거로 해제된 상태가 유지된 시간이 높은 순으로 상기 액세서리들을 분류하여 시간 분류 정보를 생성하는 시간 분류 정보 생성부를 더 포함하고, 상기 추천 모델 생성부는 상기 해제 포인트 분류 정보, 상기 판매량 정보, 및 상기 시간 분류 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 상기 추천 모델 정보를 생성한다. In the accessory demand prediction apparatus according to an embodiment of the present invention, when each of the accessories is in a state in which the contact state with the display blocks is released, each of the accessories is released using the release time measurement sensor. Time classification information generating time classification information by classifying the accessories in the order of the highest time in which the released state is maintained based on the release time information and the time information generation unit for generating the release time information by measuring the time maintained by Further comprising a generation unit, the recommendation model generation unit generates the recommendation model information based on at least one of the release point classification information, the sales amount information, and the time classification information.

본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 장치는 상기 근접 감지 센서를 이용하여 설정 시간 내에 상기 진열 블록들 각각으로부터 설정된 거리 이내에 인체가 감지되는 횟수를 측정하여 감지 횟수 정보를 생성하는 감지 횟수 정보 생성부 및 상기 감지 횟수 정보를 근거로 상기 설정된 거리 이내에 인체가 감지되는 횟수를 제2 포인트로 산정하여, 제2 포인트가 높은 순으로 상기 진열 블록들에 대응하는 상기 액세서리들을 분류하여 감지 포인트 분류 정보를 생성하는 감지 분류 정보 생성부를 더 포함하고, 상기 추천 모델 생성부는 상기 해제 포인트 분류 정보, 상기 판매량 정보, 상기 시간 분류 정보, 및 상기 감지 포인트 분류 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 상기 추천 모델 정보를 생성한다. The accessory demand prediction apparatus according to an embodiment of the present invention generates detection count information for generating detection count information by measuring the number of times a human body is detected within a predetermined distance from each of the display blocks using the proximity detection sensor The number of times the human body is detected within the set distance is calculated as the second point based on the number of times of detection and the number of times of detection, and the accessories corresponding to the display blocks are sorted in order of the second point to obtain the detection point classification information. Further comprising a detection classification information generating unit for generating, the recommendation model generation unit generates the recommendation model information based on at least one of the release point classification information, the sales amount information, the time classification information, and the detection point classification information do.

본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 장치는 상기 해제 포인트 분류 정보를 근거로 상기 액세서리들 중 제1 포인트가 가장 높은 액세서리의 제1 메타 데이터를 추출하고, 상기 시간 분류 정보를 근거로 해제된 상태가 유지된 시간이 가장 높은 액세서리의 제2 메타 데이터를 추출하고, 상기 감지 포인트 분류 정보를 근거로 상기 제2 포인트가 가장 높은 액세서리의 제3 메타 데이터를 추출하고, 상기 판매량 정보를 근거로 판매량이 가장 높은 액세서리의 제4 메타 데이터를 추출하는 메타 데이터 추출부 및 상기 제1 내지 제4 메타 데이터 중 적어도 어느 하나의 메타 데이터에 구분되어 있는 항목들을 조합하여, 상기 액세서리들 각각의 메타 데이터와 상이한 신규 메타 데이터를 생성하는 메타 데이터 생성부를 더 포함하고, 상기 추천 모델 생성부는 상기 신규 메타 데이터에 대응하는 추천 액세서리의 정보를 포함하고 있는 상기 추천 모델 정보를 생성한다. The accessory demand prediction apparatus according to an embodiment of the present invention extracts first metadata of an accessory having the highest first point among the accessories based on the release point classification information, and is released based on the time classification information. Extract the second metadata of the accessory with the highest time to maintain the state, extract the third metadata of the accessory with the highest second point based on the detection point classification information, and sell the amount based on the sales amount information The metadata extracting unit extracting the fourth metadata of the highest accessory and items classified in at least one of the first to fourth metadata are combined to differ from the metadata of each of the accessories. Further comprising a metadata generating unit for generating new metadata, the recommendation model generation The unit generates the recommendation model information including information on the recommended accessory corresponding to the new metadata.

상기 근거리 통신 모듈은 NFC 모듈이고, 상기 근접 감지 센서는 적외선 감지 센서이다. The short-range communication module is an NFC module, and the proximity sensor is an infrared sensor.

본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 장치는 상기 판매량 정보를 근거로, 판매량이 많은 순으로 상기 액세서리를 복수의 등급들로 구분하여 상기 등급들 각각에 상이한 색상을 할당하고, 상기 액세서리들 각각에 할당된 색상의 광을 상기 액세서리들 각각에 대응하는 진열 블록의 판매량 광원을 통해 출력되도록 제어하는 판매량 광원 출력부를 더 포함한다. The accessory demand forecasting apparatus according to an embodiment of the present invention divides the accessory into a plurality of grades in order of high sales volume based on the sales amount information, allocates different colors to each of the grades, and each of the accessories It further includes a sales amount light source output unit for controlling the light of the color assigned to the output through the sales amount light source of the display block corresponding to each of the accessories.

본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 장치는 상기 판매자 단말로부터 상기 액세서리 각각의 재고량 정보를 수신하는 재고량 정보 수신부 및 상기 재고량 정보를 근거로, 재고량이 많은 순으로 상기 액세서리를 복수의 등급들로 구분하여 상기 등급들 각각에 상이한 색상을 할당하고, 상기 액세서리들 각각에 할당된 색상의 광을 상기 액세서리들 각각에 대응하는 진열 블록의 재고량 광원을 통해 출력되도록 제어하는 재고량 광원 출력부를 더 포함한다. The accessory demand prediction device according to an embodiment of the present invention is based on the inventory amount information receiving unit and the inventory amount information for receiving the inventory information of each of the accessories from the seller terminal, in order of the inventory amount, the accessories in a plurality of grades. It further comprises an inventory light source output unit for differently assigning different colors to each of the classes and controlling the light of the color assigned to each of the accessories to be output through an inventory light source of a display block corresponding to each of the accessories.

본 발명의 일 실시예에 각각에 액세서리들이 접촉되어 진열되고, 근거리 통신 모듈, 해제 시간 측정 센서, 및 근접 감지 센서가 장착되어 있는 진열 블록들을 구비하는 진열대를 이용한 액세서리 수요예측 방법은 상기 액세서리들 각각을 복수의 항목들로 구분되는 메타 데이터로 저장하는 단계, 상기 근거리 통신 모듈을 이용하여 설정 시간 내에 상기 액세서리들 각각이 상기 진열 블록들과의 접촉 상태가 해제된 횟수를 감지하여 해제 횟수 정보를 생성하는 단계, 상기 액세서리들 각각의 설정 기간 내 판매량 정보를 수집하는 단계, 상기 해제 횟수 정보를 근거로, 상기 접촉 상태가 해제된 횟수를 제1 포인트를 산정하여, 제1 포인트가 높은 순으로 상기 액세서리들을 분류하여 해제 포인트 분류 정보를 생성하는 단계, 상기 해제 포인트 분류 정보 및 상기 판매량 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 판매량이 높을 것으로 예측되는 상기 액세서리들과 구별되는 추천 악세서리에 대한 정보를 포함하는 추천 모델 정보를 생성하는 단계, 및 상기 추천 모델 정보를 상기 액세서리들을 판매하는 판매자가 사용하는 판매자 단말로 전송하는 단계를 포함한다. According to an embodiment of the present invention, accessories are displayed in contact with each other, and an accessory demand prediction method using a display stand having display blocks equipped with a short-range communication module, a release time measurement sensor, and a proximity sensor is provided for each of the accessories. Storing the information as meta data divided into a plurality of items, and detecting the number of times that each of the accessories has been released from the display block by using the short-range communication module to generate the release count information. Step of collecting sales information within a set period of each of the accessories, and calculating the number of times the contact state is released based on the number of times of release, and calculating the number of times that the first point is highest in order of the accessories. Classifying them to generate release point classification information, the release point classification information and Generating recommendation model information including information on recommended accessories that are distinguished from the accessories predicted to be high in sales based on at least one of the pre-sale volume information, and a seller selling the recommendation model information to the accessories It includes the step of transmitting to the merchant terminal used.

본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 방법은 상기 액세서리들 각각이 상기 진열 블록들과의 접촉 상태가 해제된 상태가 되었을 때, 상기 액세서리들 각각의 해제된 상태가 유지된 시간을 측정하여 해제 시간 정보를 생성하는 단계 및 상기 해제 시간 정보를 근거로 해제된 상태가 유지된 시간이 높은 순으로 상기 액세서리들을 분류하여 시간 분류 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 추천 모델 정보를 생성하는 단계에서 상기 해제 포인트 분류 정보, 상기 판매량 정보, 및 상기 시간 분류 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 상기 추천 모델 정보를 생성한다. The accessory demand prediction method according to an embodiment of the present invention measures and releases the time when the released state of each of the accessories is maintained when each of the accessories becomes in a released state of contact with the display blocks Generating time information, and generating time classification information by classifying the accessories in the order of highest time in which the released state is maintained based on the release time information, and generating the recommendation model information. The recommendation model information is generated based on at least one of the release point classification information, the sales amount information, and the time classification information.

본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 방법은 상기 근접 감지 센서를 이용하여 설정 시간 내에 상기 진열 블록들 각각으로부터 설정된 거리 이내에 인체가 감지되는 횟수를 측정하여 감지 횟수 정보를 생성하는 단계 및 상기 감지 횟수 정보를 근거로 상기 설정된 거리 이내에 인체가 감지되는 횟수를 제2 포인트로 산정하여, 제2 포인트가 높은 순으로 상기 진열 블록들을 분류하고, 상기 분류된 진열 블록들에 대응하여 상기 진열 블록들을 분류하여 감지 포인트 분류 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 추천 모델 정보를 생성하는 단계에서 상기 해제 포인트 분류 정보, 상기 판매량 정보, 상기 시간 분류 정보, 및 상기 감지 포인트 분류 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 상기 추천 모델 정보를 생성한다. An accessory demand prediction method according to an embodiment of the present invention comprises the steps of generating detection count information by measuring the number of times a human body is detected within a set distance from each of the display blocks within a set time using the proximity detection sensor and detecting Based on the number of times information, the number of times the human body is detected within the set distance is calculated as a second point, and the display blocks are sorted in order of highest second point, and the display blocks are classified corresponding to the sorted display blocks. And generating detection point classification information, and based on at least one of the release point classification information, the sales amount information, the time classification information, and the detection point classification information in the step of generating the recommended model information. To generate the recommended model information.

본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 장치 및 방법을 통해서 판매자는 구매자의 관심이 높은 액세서리들 각각의 메타 데이터들을 조합하여 생성한 메타 데이터가 반영된 추천 모델 정보를 판매자 단말을 통해서 주기적으로 확인하여 어떠한 액세서리가 수요자에게 수요가 높을지를 예측할 수 있고, 나아가 추천 모델 정보가 반영된 새로운 모델의 액세서리를 주기적으로 출시하여 액세서리 판매량을 늘려 매출 증대의 효과를 누릴 수 있다. Through the accessory demand prediction apparatus and method according to an embodiment of the present invention, the seller periodically checks through the seller terminal the recommended model information reflecting the metadata generated by combining the metadata of each of accessories with high buyer interest. It is possible to predict which accessories will be in high demand to the consumer, and furthermore, by increasing the sales of accessories by periodically launching new models of accessories reflecting recommended model information, it is possible to enjoy the effect of increasing sales.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 시스템을 나타내는 개략적인 도면이다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 진열 블록 및 진열 블록에 장착된 구성들을 설명하기 위한 도면이다.
도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 진열 블록의 상세하게 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 장치의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신규 메타 데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 표이다.1 is a schematic diagram showing an accessory demand prediction system according to an embodiment of the present invention.
2A is a view for explaining a display block and components mounted on the display block according to an embodiment of the present invention.
2B is a view for explaining in detail the display block according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of an accessory demand prediction device according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart of an accessory demand prediction method according to an embodiment of the present invention.
5 is a table for explaining a process of generating new metadata according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains can easily practice. However, the present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in order to clearly describe the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and like reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.Throughout the specification, when a part is "connected" to another part, this includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another element in between. . In addition, when a part is said to "include" a certain component, this means that other components may be further included instead of excluding other components, unless otherwise stated. The present invention will be described in detail.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 시스템(1000)을 나타내는 개략적인 도면이다.1 is a schematic diagram showing an accessory demand forecasting system 1000 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 시스템(1000)은 판매자 단말(100) 및 액세서리 수요예측 장치(200)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the accessory demand prediction system 1000 according to an embodiment of the present invention may include a seller terminal 100 and an accessory demand prediction device 200.

판매자 단말(100) 및 액세서리 수요예측 장치(200)는 네트워크(400)로 연결될 수 있다. 판매자 단말(100)은 액세서리 수요예측 장치(200)로부터 정보를 송수신할 수 있다. 판매자 단말(100)은 일반적인 데스크탑 컴퓨터는 물론, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등과 같은 전자 장치를 포함할 수 있다. 전자 장치는 하나 이상의 일반적이거나 특수한 목적의 프로세서, 메모리, 스토리지, 및/또는 네트워킹 컴포넌트(유선 또는 무선)를 가질 수 있다.The seller terminal 100 and the accessory demand prediction device 200 may be connected to the network 400. The seller terminal 100 may transmit and receive information from the accessory demand prediction device 200. The seller terminal 100 is a general desktop computer, as well as smart phones (smart phone), mobile phones, navigation, notebooks, digital broadcasting terminals, PDA (Personal Digital Assistants), PMP (Portable Multimedia Player), tablet PC, and other electronic devices It can contain. The electronic device can have one or more general or special purpose processors, memory, storage, and / or networking components (wired or wireless).

네트워크(400)의 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(400)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 온라인, 무선 온라인, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(400)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 온라인 등의 네트워크(400) 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다.The communication method of the network 400 is not limited, and a communication method using a communication network (for example, a mobile communication network, a wired online, a wireless online, a broadcast network) that the network 400 may include, as well as short-range wireless communication between devices. It can also be included. For example, the network 400 includes a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a broadband network (BBN). , One or more of the networks 400 such as online.

도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 진열 블록(501) 및 진열 블록(501)에 장착된 구성들을 설명하기 위한 도면이고, 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 진열 블록(501)의 상세하게 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 장치(200)의 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 액세서리 수요예측 방법의 순서도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 신규 메타 데이터를 생성하는 과정을 설명하기 위한 표이다.Figure 2a is a view for explaining the components mounted on the display block 501 and the display block 501 according to an embodiment of the present invention, Figure 2b is a display block 501 according to an embodiment of the present invention 3 is a block diagram of an accessory demand forecasting device 200 according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a flowchart of an accessory demand forecasting method according to an embodiment of the present invention, 5 is a table for explaining a process of generating new metadata according to an embodiment of the present invention.

도 1, 도 2a, 및 도 2b를 참조하면 액세서리 수요예측 장치(200)는 각각에 액세서리들이 접촉되어 진열되고, 근거리 통신 모듈(503) 및 근접 감지 센서(502)가 장착되어 있는 진열 블록들(501)을 구비하는 진열대(504)를 포함할 수 있다.1, 2A, and 2B, the accessory demand prediction device 200 is displayed with accessories connected to each other, and display blocks equipped with a short-range communication module 503 and a proximity sensor 502 ( 501) may be included.

근거리 통신 모듈(503)은 진열대(504)의 내부에 장착될 수 있다. 근거리 통신 모듈(503)은 진열 블록들(501) 내부에 각각 개별적으로 장착될 수 있다. The short-range communication module 503 may be mounted inside the display stand 504. The short-range communication modules 503 may be individually mounted inside the display blocks 501.

본 발명의 일 예로 근거리 통신 모듈(503)은 NFC 방식을 채용한 모듈일 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 근거리 통신 모듈(503)은 다양한 방식의 근거리 통신 방식을 활용한 통신 모듈일 수 있다.As an example of the present invention, the short-range communication module 503 may be a module employing an NFC method. However, the present invention is not limited thereto, and the short-range communication module 503 may be a communication module using various types of short-range communication methods.

근접 감지 센서(502)는 진열대(504) 외측에 장착될 수 있다. 근접 감지 센서(502)는 진열 블록들(501) 외측 각각에 개별적으로 장착될 수 있다.The proximity sensor 502 may be mounted outside the display stand 504. Proximity sensor 502 may be individually mounted to each outside of display blocks 501.

근접 감지 센서(502)는 인체(예를 들어 손가락)가 근접 감지 센서(502) 근처로 소정의 거리 내로 접근하면 이를 감지할 수 있다. 본 발명의 일 예로 근접 감지 센서(502)는 적외선을 이용한 센서일 수 있다. 다만 이에 한정되지 않으며, 인체의 접근을 감지할 수 있는 센서라면 근접 감지 센서(502)로 활용될 수 있다.The proximity sensor 502 may detect when a human body (eg, a finger) approaches the proximity sensor 502 within a predetermined distance. As an example of the present invention, the proximity sensor 502 may be a sensor using infrared rays. However, the present invention is not limited thereto, and any sensor capable of detecting the approach of the human body may be used as the proximity sensor 502.

도 2a에 도시되지 않았지만, 진열 블록(501)에는 해제 시간 측정 센서(미도시)가 장착될 수 있다. 해제 시간 측정 센서는 근거리 통신 모듈(503)가 연계되어 이하 설명할 해제 시간을 측정할 수 있다.Although not shown in FIG. 2A, a release time measurement sensor (not shown) may be mounted on the display block 501. The release time measurement sensor may measure the release time to be described below in connection with the short-range communication module 503.

근거리 통신 모듈(503), 해제 시간 측정 센서, 및 근접 감지 센서(502)에 대해서는 이하 설명할 액세서리 수요예측 장치(200)의 나머지 구성들과 함께 더 설명하도록 한다.The short-range communication module 503, the release time measurement sensor, and the proximity detection sensor 502 will be further described along with the remaining components of the accessory demand forecasting device 200, which will be described below.

액세서리 수요예측 장치(200)는 메타 데이터 저장부(201), 해제 횟수 정보 생성부(202), 판매량 정보 수집부(203), 해제 분류 정보 생성부(204), 추천 모델 생성부(205), 추천 모델 전송부(206), 시간 정보 생성부(207), 시간 분류 정보 생성부(208), 감지 횟수 정보 생성부(209), 감지 분류 정보 생성부(210), 메타 데이터 추출부(211), 및 메타 데이터 생성부(212)를 더 포함할 수 있다.The accessory demand prediction device 200 includes a metadata storage unit 201, a release count information generation unit 202, a sales amount information collection unit 203, a release classification information generation unit 204, and a recommendation model generation unit 205, Recommendation model transmission unit 206, time information generation unit 207, time classification information generation unit 208, detection number information generation unit 209, detection classification information generation unit 210, metadata extraction unit 211 , And a metadata generation unit 212.

메타 데이터 저장부(201)는 액세서리들 각각을 복수의 항목들로 구분되는 메타 데이터로 저장할 수 있다.(S31) 메타 데이터 저장부(201)는 액세서리들 각각에 대한 정보를 메타 데이터 형식으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터 저장부(201)는 액세서리들 각각을 소재, 형태, 크기, 가격 등의 항목들 각각에 대해서 액세서리들을 분류한 메타 데이터를 저장할 수 있다. 액세서리들 각각의 메타 데이터를 서로 상이하기 때문에 메타 데이터를 통해서 액세서리들 각각은 구분될 수 있다. The meta data storage unit 201 may store each of the accessories as meta data divided into a plurality of items. (S31) The meta data storage unit 201 may store information about each of the accessories in a metadata format. have. For example, the meta data storage unit 201 may store metadata that classifies accessories for each of items, such as material, shape, size, and price. Since the metadata of each of the accessories is different from each other, each of the accessories can be distinguished through the metadata.

해제 횟수 정보 생성부(202)는 해제 횟수 정보를 생성할 수 있다.(S32)The release count information generation unit 202 may generate release count information. (S32)

좀 더 구체적으로 설명하면 해제 횟수 정보 생성부(202)는 근거리 통신 모듈(503)을 이용하여 설정 시간 내에 액세서리들 각각이 진열 블록들(501)과의 접촉 상태가 해제된 횟수를 감지하여 해제 횟수 정보를 생성할 수 있다. 설정 시간은 판매자에 의해서 설정될 수 있고, 해제 횟수 정보 생성부(202)는 판매자 단말(100)로부터 설정 시간을 설정하는 신호를 수신할 수 있다. 예를 들어, 설정 시간이 1일(24시간)인 경우, 근거리 통신 모듈(503)은 액세서리가 대응하는 진열블록(501)으로부터 해제될 때마다 이를 카운트하고, 해제 횟수 정보 생성부(202)를 카운트된 숫자를 근거로 해당 액세서리의 해제 횟수 정보를 생성할 수 있다.In more detail, the release count information generation unit 202 detects the number of times that each of the accessories has been released from the contact state with the display blocks 501 within a set time by using the short-range communication module 503 to release the count. Information can be generated. The set time may be set by the seller, and the release count information generation unit 202 may receive a signal for setting the set time from the seller terminal 100. For example, when the set time is 1 day (24 hours), the short-range communication module 503 counts each time the accessory is released from the corresponding display block 501, and releases the release count information generation unit 202. Based on the counted number, information on the number of times of release of the corresponding accessory may be generated.

따라서, 해제 횟수 정보에는 액세서리들 각각의 진열블록(501)과의 해제 횟수에 대한 정보가 포함될 수 있다. Accordingly, the release count information may include information about the release count with each display block 501 of the accessories.

해제 분류 정보 생성부(204)는 생성된 해제 횟수 정보를 근거로, 접촉 상태가 해제된 횟수를 제1 포인트를 산정하여, 제1 포인트가 높은 순으로 진열 블록들(501)에 대응하는 액세서리들을 분류하여 해제 포인트 분류 정보를 생성할 수 있다.(S33) 예를 들어, 제1 포인트가 높은 액세서리는 고객들이 상대적으로 많이 들어다 놨다 한 액세서리로 볼 수 있는 바, 고객이 많은 관심을 가진 액세서리인 것으로 볼 수 있다.The release classification information generating unit 204 calculates a first point for the number of times the contact state is released based on the generated release number information, and displays accessories corresponding to the display blocks 501 in the order in which the first point is highest. By sorting, the release point classification information may be generated. (S33) For example, an accessory having a high first point can be seen as an accessory that a customer has put in relatively a lot, and it is an accessory that the customer has much interest in. can see.

판매량 정보 수집부(203)는 액세서리들 각각의 설정 기간 내 판매량 정보를 수집할 수 있다.(S34) 설정 기간 역시 판매자로부터 설정될 수 있고, 이에 대한 설명은 앞서 해제 횟수 정보 생성부(202)를 설명하는 과정에서 언급한 설정 시간에 대한 설명과 중복되므로 생략하도록 한다. 본 발명의 일 예로 판매량 정보 수집부(203)는 POS 데이타를 이용하여 판매량 정보를 수집할 수 있다. 다만 액세서리들 각각의 판매량 정보를 수집하는 방식은 이에 한정되지 않으며, 판매량을 수집할 수 있는 다양한 방법들이 본 발명의 판매량 정보를 수집하는 방식으로 채택될 수 있다. 도 4에서는 S34 단계를 S32 및 S33 단계 다음 단계로 설명하고 있지만, 이는 하나의 예시이며, S34 단계는 S32 및 S33 단계와는 독립적으로 진행될 수 있다.The sales amount information collection unit 203 may collect sales amount information within each setting period of the accessories. (S34) The setting period may also be set from the seller, and a description of this may be made before the release count information generation unit 202. It will be omitted because it overlaps with the description of the set time mentioned in the description. As an example of the present invention, the sales volume information collection unit 203 may collect sales volume information using POS data. However, the method of collecting the sales amount information of each accessory is not limited to this, and various methods capable of collecting the sales amount can be adopted as a method of collecting the sales amount information of the present invention. In FIG. 4, steps S34 are described as steps following steps S32 and S33, but this is an example, and steps S34 may be performed independently of steps S32 and S33.

시간 정보 생성부(207)는 해제 시간 측정 센서를 이용하여 시간 분류 정보를 생성할 수 있다. 앞서 언급한 바대로, 해제 시간 측정 센서는 근거리 통신 모듈(503)과 연계될 수 있고, 나아가 근거리 통신 모듈(503)과 일체로 형성될 수 있다.The time information generating unit 207 may generate time classification information using a release time measurement sensor. As mentioned above, the release time measurement sensor may be associated with the short-range communication module 503, and further formed integrally with the short-range communication module 503.

시간 정보 생성부(207)는 액세서리들 각각이 진열 블록들(501)과의 접촉 상태가 해제된 상태가 되었을 때, 해제 시간 측정 센서를 이용하여 액세서리들 각각의 해제된 상태가 유지된 시간을 측정하여 해제 시간 정보를 생성할 수 있다.The time information generating unit 207 measures the time that the unlocked state of each of the accessories is maintained using the release time measurement sensor when each of the accessories is in a state where the contact state with the display blocks 501 is released. To generate release time information.

시간 분류 정보 생성부(208)는 생성된 해제 시간 정보를 근거로 해제된 상태가 유지된 시간이 높은 순으로 액세서리들을 분류하여 시간 분류 정보를 생성할 수 있다. 해제된 상태가 유지된 시간이 높은 액세서리일수록 고객들이 관심을 많이 가지는 액세서리라고 볼 수 있다.The time classification information generation unit 208 may generate time classification information by classifying accessories in the order of highest time in which the released state is maintained based on the generated release time information. The higher the time the accessory remains unlocked, the more interested the customer is.

감지 횟수 정보 생성부(209)는 근접 감지 센서(502)를 이용하여 감지 횟수 정보를 생성할 수 있다. 좀 더 구체적으로 설명하면 감지 분류 정보 생성부(210)는 근접 감지 센서(502)를 이용하여 설정 시간 내에 진열 블록들(501) 각각으로부터 설정된 거리 이내에 인체가 감지되는 횟수를 측정하여 감지 횟수 정보를 생성할 수 있다.The detection count information generation unit 209 may generate the detection count information using the proximity detection sensor 502. In more detail, the detection classification information generation unit 210 uses the proximity detection sensor 502 to measure the number of times the human body is detected within a set distance from each of the display blocks 501 within a set time to receive the detection number information. Can be created.

감지 분류 정보 생성부(210)는 감지 횟수 정보를 근거로 감지 포인트 분류 정보를 생성할 수 있다. 좀 더 구체적으로 설명하면, 감지 분류 정보 생성부(210)는 감지 횟수 정보를 근거로 설정된 거리 이내에 인체(예를 들어 구매자의 손가락)가 감지되는 횟수를 제2 포인트로 산정하여, 제2 포인트가 높은 순으로 진열 블록들(501)을 분류하고, 분류된 진열 블록들(501)에 대응하는 액세서리들을 분류하여 감지 포인트 분류 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제2 포인트가 높은 액세서리는 고객들이 상대적으로 많이 접근한 액세서리로 볼 수 있는 바, 고객이 많은 관심을 가진 액세서리인 것으로 볼 수 있다. The detection classification information generation unit 210 may generate detection point classification information based on the detection count information. In more detail, the detection classification information generation unit 210 calculates the number of times a human body (eg, a buyer's finger) is detected within a set distance based on the detection count information as the second point, and the second point is It is possible to classify display blocks 501 in high order, and classify accessories corresponding to the display blocks 501 to generate detection point classification information. For example, an accessory with a high second point can be regarded as an accessory that is relatively accessed by customers, and thus an accessory with a lot of interest by the customer.

제2 포인트는 제1 포인트와는 다른 단위를 가질 수 있는 포인트일 수 있다.The second point may be a point that may have a different unit from the first point.

메타 데이터 추출부(211)는 앞서 설명한 판매량 정보를 포함한 다양한 정보를 근거로 하여 메타 데이터를 추출할 수 있다. 구체적으로 설명하면 메타 데이터 추출부(211)는 해제 포인트 분류 정보를 근거로 액세서리들 중 제1 포인트가 가장 높은 액세서리의 제1 메타 데이터를 추출하고, 시간 분류 정보를 근거로 해제된 상태가 유지된 시간이 가장 높은 액세서리의 제2 메타 데이터를 추출하고, 감지 포인트 분류 정보를 근거로 제2 포인트가 가장 높은 액세서리의 제3 메타 데이터를 추출하고, 판매량 정보를 근거로 판매량이 가장 높은 액세서리의 제4 메타 데이터를 추출할 수 있다.The metadata extracting unit 211 may extract metadata based on various information including the sales amount information described above. Specifically, the metadata extracting unit 211 extracts the first metadata of the accessory having the highest first point among the accessories based on the release point classification information, and maintains the released state based on the time classification information. Extract the second metadata of the accessory with the highest time, extract the third metadata of the accessory with the highest second point based on the detection point classification information, and extract the third metadata of the accessory with the highest sales based on the sales amount information. Meta data can be extracted.

메타 데이터 생성부(212)는 메타 데이터 추출부(211)로부터 추출된 메타 데이터를 조합하여 신규 메타 데이터를 생성할 수 있다. 좀 더 구체적으로 설명하면, 메타 데이터 생성부(212)는 제1 내지 제4 메타 데이터 중 적어도 어느 하나의 메타 데이터에 구분되어 있는 항목들을 조합하여, 액세서리들 각각의 메타 데이터와 상이한 신규 메타 데이터를 생성할 수 있다.The metadata generation unit 212 may generate new metadata by combining metadata extracted from the metadata extraction unit 211. In more detail, the metadata generation unit 212 combines items classified in at least one of the first to fourth metadata, and generates new metadata different from the metadata of each of the accessories. Can be created.

제1 포인트가 가장 높은 액세서리를 제1 액세서리로 가정하고, 해제된 상태가 유지된 시간이 가장 높은 액세서리를 제2 액세서리로 가정하고, 제2 포인트가 가장 높은 액세서리를 제3 액세서리로 가정하고, 판매량이 가장 높은 액세서리를 제4 액세서리로 가정하면, 메타 데이터 추출부(211)는 도 5에 도시된 바와 같이 제1 내지 제4 액세서리 각각에 대응하는 제1 내지 제4 메타 데이터를 추출할 수 있다. Assume that the accessory with the highest first point is the first accessory, the accessory with the highest time to be released is the second accessory, and the accessory with the highest second point is the third accessory, and the sales amount Assuming that the highest accessory is the fourth accessory, the metadata extracting unit 211 may extract first to fourth metadata corresponding to each of the first to fourth accessories as illustrated in FIG. 5.

도 5를 참조하면, 4개의 메타 데이터 중에서, 스타일의 경우에는 A스타일의 비중이 높으며, 길이의 경우에는 길이가 긴(장) 액세서리의 비중이 높으며, 소재의 경우에는 백금의 비중이 높으며, 장식부재의 개수는 2개의 경우가 비중이 높은 것을 확인할 수 있다. 따라서, 메타 데이터 생성부(212)는 메타 데이터들 중 항목별로 비중이 높은 것을 조합하여, 신규 메타 데이터를 생성할 수 있다. 도 5를 기준으로 메타 데이터 생성부(212)는 A스타일을 가지고, 길이가 길며, 소재가 백금이고, 장식부재가 2개인 액세서리에 대한 신규 메타 데이터를 생성할 수 있다. 신규 메타 데이터는 구매자의 관심이 높은 액세서리들 각각의 메타 데이터들의 항목들을 조합하여 생성한 메타 데이터인 바, 판매자 입장에서는 구매자가 해당 신규 메타 데이터가 반영된 액세서리에 매우 높은 관심을 가질 것으로 예측할 수 있다.Referring to FIG. 5, among the four metadata, in the case of the style, the proportion of the A style is high, in the case of the length, the proportion of the long (long) accessory is high, in the case of the material, the proportion of platinum is high, decoration The number of members can be confirmed that the specific gravity is high in two cases. Therefore, the metadata generating unit 212 may generate new metadata by combining a high specific gravity for each item among the metadata. Based on FIG. 5, the metadata generating unit 212 may generate new metadata for an accessory having an A style, a long length, a material of platinum, and two decorative members. Since the new metadata is metadata generated by combining items of metadata of each of accessories with high buyer's interest, the seller can predict that the buyer will have a very high interest in the accessory that reflects the new metadata.

본 발명에서는 메타 데이터가 4개의 항목들(스타일, 길이, 소재, 장식부재 개수)로 나눠지는 것으로 설명하였지만, 이에 한정되지 않으며, 5개 이상의 항목들로 나눠질 수도 있다. 또한 본 발명에서는 메타 데이터 생성부(212)는 제1 내지 제4 메타 데이터들을 모두 고려하여 신규 메타 데이터를 생성하는 과정을 설명하였지만, 경우에 따라서, 메타 데이터 생성부(212)는 제1 내지 제4 메타 데이터들의 일부 메타 데이터들만 고려할 수 있고, 나아가 메타 데이터의 일부 항목들만 고려하여 신규 메타 데이터를 생성할 수 있음은 물론이다. In the present invention, the metadata is described as being divided into four items (style, length, material, and number of decorative members), but is not limited thereto, and may be divided into five or more items. In addition, in the present invention, the meta data generating unit 212 has described the process of generating new meta data in consideration of all of the first to fourth meta data, but in some cases, the meta data generating unit 212 is the first to the first Of course, only some metadata of the metadata may be considered, and further, new metadata may be generated by considering only some items of the metadata.

추천 모델 생성부(205)는 이러한 과정을 통해서 생성된 신규 메타 데이터에 대응하는 추천 액세서리 정보를 포함하는 추천 모델 정보를 생성할 수 있고,(S35) 추천 모델 전송부(206)는 추천 모델 정보를 판매자 단말(100)로 전송할 수 있다.(S36)The recommendation model generation unit 205 may generate recommendation model information including recommendation accessory information corresponding to the new metadata generated through this process (S35), and the recommendation model transmission unit 206 may provide the recommendation model information. It can be transmitted to the seller terminal 100. (S36)

결과적으로 판매자는 구매자의 관심이 높은 액세서리들 각각의 메타 데이터들을 조합하여 생성한 메타 데이터가 반영된 추천 모델 정보를 판매자 단말(100)을 통해서 주기적으로 확인하여 어떠한 액세서리가 수요자에게 수요가 높을지를 예측할 수 있고, 나아가 추천 모델 정보가 반영된 새로운 모델의 액세서리를 주기적으로 출시하여 액세서리 판매량을 늘려 매출 증대의 효과를 누릴 수 있다.As a result, the seller periodically checks through the seller terminal 100 the recommendation model information reflecting the metadata generated by combining the metadata of each of the accessories with high interest of the buyer, thereby predicting which accessory will have high demand for the consumer. In addition, it is possible to increase the sales of accessories by periodically launching accessories of new models reflecting recommended model information, thereby increasing the sales.

액세서리 수요예측 장치(200)는 판매량 광원 출력부(213), 재고량 정보 수신부(214), 및 재고량 광원 출력부(215)를 더 포함할 수 있다.The accessory demand prediction apparatus 200 may further include a sales amount light source output unit 213, an inventory amount information receiving unit 214, and an inventory amount light source output unit 215.

판매량 광원 출력부(213)는 판매량 정보를 근거로, 판매량이 많은 순으로 액세서리를 복수의 등급들로 구분하여 등급들 각각에 상이한 색상을 할당하고, 액세서리들 각각에 할당된 색상의 광을 액세서리들 각각에 대응하는 진열 블록(501)의 판매량 광원을 통해 출력되도록 제어할 수 있다. The sales amount light source output unit 213 classifies the accessories into a plurality of classes in the order of sales volume based on the sales quantity information, allocates different colors to each of the classes, and accessories of the color of light allocated to each of the accessories. It can be controlled to be output through the light source of the sales amount of the display block 501 corresponding to each.

도 2b에 도시된 바와 같이 복수의 등급들 각각에 상이한 색상(빨강, 노랑, 초록, 파랑)을 할당할 수 있고, 가장 높은 등급의 판매량을 가지고 있는 액세서리들에는 빨강 색상의 광이 판매량 광원을 통해서 출력되도록 하고, 두번째 등급의 판매량을 가지고 있는 액세서리들에는 노랑 색상의 광이 판매량 광원을 통해서 출력되도록 하고, 세번째 등급의 판매량을 가지고 있는 액세서리들에는 초록 색상의 광이 판매량 광원을 통해서 출력되도록 하고, 가장 낮은 등급의 판매량을 가지고 있는 액세서리들에는 파랑 색상의 광이 판매량 광원을 통해서 출력되도록 할 수 있다. 다만 이는 본 발명의 하나의 예시이며, 색상의 경우에는 다양하게 변경될 수 있다.As illustrated in FIG. 2B, different colors (red, yellow, green, and blue) may be assigned to each of the plurality of classes, and red light may be applied to the accessories having the highest class of sales through the sales light source. Output, and the accessories having the second-class sales volume, the yellow light is output through the sales volume light source, and the accessories having the third-class sales volume, the green light is output through the sales volume light source, For accessories with the lowest grade sales, blue light can be output through the sales light source. However, this is an example of the present invention, and in the case of color, it can be variously changed.

재고량 정보 수신부(214)는 판매자 단말(100)로부터 액세서리 각각의 재고량 정보를 수신할 수 있다.The inventory information receiving unit 214 may receive inventory information of each accessory from the seller terminal 100.

재고량 광원 출력부(215)는 재고량 정보를 근거로, 재고량이 많은 순으로 액세서리를 복수의 등급들로 구분하여 등급들 각각에 상이한 색상을 할당하고, 액세서리들 각각에 할당된 색상의 광을 액세서리들 각각에 대응하는 진열 블록(501)의 재고량 광원을 통해 출력되도록 제어할 수 있다.The inventory light source output unit 215 divides the accessory into a plurality of classes in the order of large inventory based on the inventory quantity information, allocates different colors to each of the classes, and accessories of the color of light allocated to each of the accessories. It can be controlled to be output through the inventory amount light source of the display block 501 corresponding to each.

재고량 광원은 도 2b에 도시되지 않았지만, 판매량 광원과 동일한 형식으로 구현될 수 있다. 재고량 광원 및 재고량 광원 출력부(215)에 관한 내용은 판매량 광원 및 판매량 광원 출력부(213)의 설명 내용에서, 판매량에 관한 내용을 재고량에 관한 내용으로 대체한 것인 바 자세한 설명은 생략하도록 한다.Although the inventory light source is not shown in FIG. 2B, it can be implemented in the same format as the sales light source. The contents of the inventory quantity light source and the inventory quantity light source output unit 215 are replaced by the contents of the sales quantity light source and the sales quantity light source output unit 213 with the contents of the inventory quantity, and detailed description will be omitted. .

액세서리를 구매하는 구매자는 액세서리를 구매할 때, 진열 블록(501)의 판매량 광원 및 재고량 광원에서 나오는 광의 색상을 참조하여, 어떠한 액세서리가 판매량이 높은지, 어떠한 액세서리가 재고량이 얼마 없는지를 확인할 수 있다. When purchasing an accessory, a purchaser who purchases an accessory may check which accessory is high in sales and which accessory is out of stock by referring to the color of light emitted from the light source and the amount of light in the inventory block 501.

상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 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.The above-described embodiments are for illustration only, and those skilled in the art to which the above-described embodiments belong can easily be modified into other specific forms without changing the technical idea or essential characteristics of the above-described embodiments. You will understand. Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 명세서를 통해 보호 받고자 하는 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.The scope to be protected through the present specification is indicated by the claims, which will be described later, rather than by the detailed description, and should be interpreted to include all modified or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts.

200: 액세서리 수요예측 장치 203: 판매량 정보 수집부
201: 메타 데이터 저장부 204: 해제 분류 정보 생성부
202: 해제 횟수 정보 생성부 205: 추천 모델 생성부200: accessory demand forecasting device 203: sales volume information collection unit
201: Meta data storage unit 204: Release classification information generation unit
202: release count information generation unit 205: recommendation model generation unit

Claims (10)

각각에 액세서리들이 접촉되어 진열되고, 근거리 통신 모듈, 해제 시간 측정 센서, 및 근접 감지 센서가 장착되어 있는 진열 블록들을 구비하는 진열대를 포함하는 액세서리 수요예측 장치에 있어서,
상기 액세서리들 각각을 복수의 항목들로 구분되는 메타 데이터로 저장하고 있는 메타 데이터 저장부;
상기 근거리 통신 모듈을 이용하여 설정 시간 내에 상기 액세서리들 각각이 상기 진열 블록들과의 접촉 상태가 해제된 횟수를 감지하여 해제 횟수 정보를 생성하는 해제 횟수 정보 생성부;
상기 액세서리들 각각의 설정 기간 내 판매량 정보를 수집하는 판매량 정보 수집부;
상기 해제 횟수 정보를 근거로, 상기 접촉 상태가 해제된 횟수를 제1 포인트로 산정하여, 제1 포인트가 높은 순으로 상기 진열 블록들에 대응하는 상기 액세서리들을 분류하여 해제 포인트 분류 정보를 생성하는 해제 분류 정보 생성부;
상기 해제 포인트 분류 정보 및 상기 판매량 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 판매량이 높을 것으로 예측되는 상기 액세서리들과 구별되는 추천 악세서리에 대한 정보를 포함하는 추천 모델 정보를 생성하는 추천 모델 생성부; 및
상기 추천 모델 정보를 상기 액세서리들을 판매하는 판매자가 사용하는 판매자 단말로 전송하는 추천 모델 전송부를 포함하는 액세서리 수요예측 장치.In the accessory demand forecasting device comprising a display rack with accessories are displayed in contact with each other, and display blocks equipped with a short-range communication module, a release time measurement sensor, and a proximity sensing sensor,
A metadata storage unit that stores each of the accessories as metadata classified into a plurality of items;
A release count information generating unit configured to detect the number of times that each of the accessories has been released from contact with the display blocks within a set time using the short-range communication module to generate release count information;
A sales volume information collection unit for collecting sales volume information within a set period of each of the accessories;
Release based on the release count information, calculating the number of times the contact state is released as a first point, and classifying the accessories corresponding to the display blocks in order of highest first point to generate release point classification information Classification information generation unit;
A recommendation model generating unit that generates recommendation model information including recommendation accessories that are distinguished from the accessories predicted to have a high sales volume based on at least one of the release point classification information and the sales volume information; And
And a recommendation model transmission unit for transmitting the recommendation model information to a seller terminal used by a seller selling the accessories. 제1 항에 있어서,
상기 액세서리들 각각이 상기 진열 블록들과의 접촉 상태가 해제된 상태가 되었을 때, 상기 해제 시간 측정 센서를 이용하여 상기 액세서리들 각각의 해제된 상태가 유지된 시간을 측정하여 해제 시간 정보를 생성하는 시간 정보 생성부; 및
상기 해제 시간 정보를 근거로 해제된 상태가 유지된 시간이 높은 순으로 상기 액세서리들을 분류하여 시간 분류 정보를 생성하는 시간 분류 정보 생성부를 더 포함하고,
상기 추천 모델 생성부는 상기 해제 포인트 분류 정보, 상기 판매량 정보, 및 상기 시간 분류 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 상기 추천 모델 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 액세서리 수요예측 장치. According to claim 1,
When each of the accessories is in a state where the contact state with the display blocks is released, the release time information is generated by measuring the time that the released state of each of the accessories is maintained using the release time measurement sensor A time information generator; And
Further comprising a time classification information generation unit for generating the time classification information by classifying the accessories in the order of the time that the released state is maintained based on the release time information,
The recommendation model generating unit generates the recommendation model information based on at least one of the release point classification information, the sales amount information, and the time classification information. 제2 항에 있어서,
상기 근접 감지 센서를 이용하여 설정 시간 내에 상기 진열 블록들 각각으로부터 설정된 거리 이내에 인체가 감지되는 횟수를 측정하여 감지 횟수 정보를 생성하는 감지 횟수 정보 생성부; 및
상기 감지 횟수 정보를 근거로 상기 설정된 거리 이내에 인체가 감지되는 횟수를 제2 포인트로 산정하여, 제2 포인트가 높은 순으로 상기 진열 블록들에 대응하는 상기 액세서리들을 분류하여 감지 포인트 분류 정보를 생성하는 감지 분류 정보 생성부를 더 포함하고,
상기 추천 모델 생성부는 상기 해제 포인트 분류 정보, 상기 판매량 정보, 상기 시간 분류 정보, 및 상기 감지 포인트 분류 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 상기 추천 모델 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 액세서리 수요예측 장치.According to claim 2,
A detection number information generation unit configured to measure the number of times a human body is detected within a set distance from each of the display blocks within a set time using the proximity detection sensor to generate detection number information; And
Based on the detection count information, the number of times the human body is detected within the set distance is calculated as a second point, and the accessories corresponding to the display blocks are sorted in order of the second point to generate the detection point classification information. Further comprising a detection classification information generation unit,
The recommendation model generator generates accessory recommendation information based on at least one of the release point classification information, the sales amount information, the time classification information, and the detection point classification information. 제3 항에 있어서,
상기 해제 포인트 분류 정보를 근거로 상기 액세서리들 중 제1 포인트가 가장 높은 액세서리의 제1 메타 데이터를 추출하고, 상기 시간 분류 정보를 근거로 해제된 상태가 유지된 시간이 가장 높은 액세서리의 제2 메타 데이터를 추출하고, 상기 감지 포인트 분류 정보를 근거로 상기 제2 포인트가 가장 높은 액세서리의 제3 메타 데이터를 추출하고, 상기 판매량 정보를 근거로 판매량이 가장 높은 액세서리의 제4 메타 데이터를 추출하는 메타 데이터 추출부; 및
상기 제1 내지 제4 메타 데이터 중 적어도 어느 하나의 메타 데이터에 구분되어 있는 항목들을 조합하여, 상기 액세서리들 각각의 메타 데이터와 상이한 신규 메타 데이터를 생성하는 메타 데이터 생성부를 더 포함하고,
상기 추천 모델 생성부는 상기 신규 메타 데이터에 대응하는 추천 액세서리의 정보를 포함하고 있는 상기 추천 모델 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 액세서리 수요예측 장치.According to claim 3,
Based on the release point classification information, the first meta data of the accessory with the highest first point among the accessories is extracted, and the second meta of the accessory with the highest time in which the released state is maintained based on the time classification information Meta extracting data, extracting third metadata of the accessory having the highest second point based on the detection point classification information, and extracting fourth metadata of an accessory having the highest selling amount based on the sales amount information Data extraction unit; And
Further comprising a metadata generating unit for generating new metadata that is different from the metadata of each of the accessories by combining items classified in at least one of the first to fourth metadata,
The recommendation model generation unit, accessory demand forecasting device, characterized in that for generating the recommendation model information including the information of the recommended accessories corresponding to the new metadata. 제1 항에 있어서,
상기 근거리 통신 모듈은 NFC 모듈이고,
상기 근접 감지 센서는 적외선 감지 센서인 것을 특징으로 하는 액세서리 수요예측 장치.According to claim 1,
The short-range communication module is an NFC module,
The proximity sensing sensor is an accessory demand forecasting device, characterized in that the infrared sensor. 제1 항에 있어서,
상기 판매량 정보를 근거로, 판매량이 많은 순으로 상기 액세서리를 복수의 등급들로 구분하여 상기 등급들 각각에 상이한 색상을 할당하고, 상기 액세서리들 각각에 할당된 색상의 광을 상기 액세서리들 각각에 대응하는 진열 블록의 판매량 광원을 통해 출력되도록 제어하는 판매량 광원 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 액세서리 수요예측 장치.According to claim 1,
Based on the sales amount information, the accessories are divided into a plurality of classes in the order of the highest sales volume to allocate different colors to each of the classes, and the light of the color assigned to each of the accessories corresponds to each of the accessories Accessory demand forecasting device, characterized in that it further comprises a sales volume light source output for controlling to be output through the sales volume light source of the display block. 제1 항에 있어서,
상기 판매자 단말로부터 상기 액세서리 각각의 재고량 정보를 수신하는 재고량 정보 수신부; 및
상기 재고량 정보를 근거로, 재고량이 많은 순으로 상기 액세서리를 복수의 등급들로 구분하여 상기 등급들 각각에 상이한 색상을 할당하고, 상기 액세서리들 각각에 할당된 색상의 광을 상기 액세서리들 각각에 대응하는 진열 블록의 재고량 광원을 통해 출력되도록 제어하는 재고량 광원 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 액세서리 수요예측 장치.According to claim 1,
A stock quantity information receiving unit for receiving stock quantity information of each of the accessories from the seller terminal; And
Based on the inventory amount information, the accessory is divided into a plurality of classes in the order of large inventory, and different colors are allocated to each of the classes, and light of the color assigned to each of the accessories corresponds to each of the accessories Accessory demand forecasting device characterized in that it further comprises a stock light source output for controlling to be output through the stock light source of the display block. 각각에 액세서리들이 접촉되어 진열되고, 근거리 통신 모듈, 해제 시간 측정 센서, 및 근접 감지 센서가 장착되어 있는 진열 블록들을 구비하는 진열대를 이용한 액세서리 수요예측 방법에 있어서,
상기 액세서리들 각각을 복수의 항목들로 구분되는 메타 데이터로 저장하는 단계;
상기 근거리 통신 모듈을 이용하여 설정 시간 내에 상기 액세서리들 각각이 상기 진열 블록들과의 접촉 상태가 해제된 횟수를 감지하여 해제 횟수 정보를 생성하는 단계;
상기 액세서리들 각각의 설정 기간 내 판매량 정보를 수집하는 단계;
상기 해제 횟수 정보를 근거로, 상기 접촉 상태가 해제된 횟수를 제1 포인트를 산정하여, 제1 포인트가 높은 순으로 상기 액세서리들을 분류하여 해제 포인트 분류 정보를 생성하는 단계;
상기 해제 포인트 분류 정보 및 상기 판매량 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 판매량이 높을 것으로 예측되는 상기 액세서리들과 구별되는 추천 악세서리에 대한 정보를 포함하는 추천 모델 정보를 생성하는 단계; 및
상기 추천 모델 정보를 상기 액세서리들을 판매하는 판매자가 사용하는 판매자 단말로 전송하는 단계를 포함하는 액세서리 수요예측 방법.In the accessories are displayed in contact with each other, a short-distance communication module, a release time measurement sensor, and a method for predicting accessory demand using a display stand having display blocks equipped with a proximity sensing sensor,
Storing each of the accessories as metadata divided into a plurality of items;
Generating release count information by detecting the number of times each of the accessories has been released from the display block within a set time using the short-range communication module;
Collecting sales quantity information within a set period of each of the accessories;
Generating a release point classification information by classifying the accessories in the order of the highest first point by calculating a first point based on the release count information, the number of times the contact state is released;
Generating recommendation model information including information on recommended accessories distinguished from the accessories predicted to have a high sales volume based on at least one of the release point classification information and the sales volume information; And
And transmitting the recommended model information to a seller terminal used by a seller selling the accessories. 제8 항에 있어서,
상기 액세서리들 각각이 상기 진열 블록들과의 접촉 상태가 해제된 상태가 되었을 때, 상기 액세서리들 각각의 해제된 상태가 유지된 시간을 측정하여 해제 시간 정보를 생성하는 단계; 및
상기 해제 시간 정보를 근거로 해제된 상태가 유지된 시간이 높은 순으로 상기 액세서리들을 분류하여 시간 분류 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 추천 모델 정보를 생성하는 단계에서 상기 해제 포인트 분류 정보, 상기 판매량 정보, 및 상기 시간 분류 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 상기 추천 모델 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 액세서리 수요예측 방법.The method of claim 8,
Generating a release time information by measuring a time when the released state of each of the accessories is maintained when the contact state with each of the accessories is released; And
Further comprising the step of generating the time classification information by classifying the accessories in the order of the time that the released state is maintained based on the release time information,
In the step of generating the recommendation model information, the accessory model demand prediction method, characterized in that for generating the recommendation model information based on at least one of the release point classification information, the sales amount information, and the time classification information. 제9 항에 있어서,
상기 근접 감지 센서를 이용하여 설정 시간 내에 상기 진열 블록들 각각으로부터 설정된 거리 이내에 인체가 감지되는 횟수를 측정하여 감지 횟수 정보를 생성하는 단계; 및
상기 감지 횟수 정보를 근거로 상기 설정된 거리 이내에 인체가 감지되는 횟수를 제2 포인트로 산정하여, 제2 포인트가 높은 순으로 상기 진열 블록들을 분류하고, 상기 분류된 진열 블록들에 대응하여 상기 진열 블록들을 분류하여 감지 포인트 분류 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 추천 모델 정보를 생성하는 단계에서 상기 해제 포인트 분류 정보, 상기 판매량 정보, 상기 시간 분류 정보, 및 상기 감지 포인트 분류 정보 중 적어도 어느 하나를 근거로 상기 추천 모델 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 액세서리 수요예측 방법.

The method of claim 9,
Generating sensing number information by measuring the number of times a human body is detected within a predetermined distance from each of the display blocks within a predetermined time using the proximity sensor; And
Based on the detection count information, the number of times the human body is detected within the set distance is calculated as a second point, and the display blocks are sorted in the order of the second highest point, and the display block is corresponding to the classified display blocks. Further comprising the step of generating the detection point classification information by classifying them,
In the step of generating the recommendation model information, accessory demand characterized in that the recommendation model information is generated based on at least one of the release point classification information, the sales amount information, the time classification information, and the detection point classification information. Prediction method.

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112598475A (en) * 2020-12-28 2021-04-02 深圳壹账通创配科技有限公司 Accessory recommendation method, system, device and storage medium

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112598475A (en) * 2020-12-28 2021-04-02 深圳壹账通创配科技有限公司 Accessory recommendation method, system, device and storage medium

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