KR20210071889A - 오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객 추적을 위한 고객 인식 방법 및 그 시스템 - Google Patents

오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객 추적을 위한 고객 인식 방법 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객 추적을 위한 고객 인식 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 고객 정보에 기초하여 상기 고객에게 고객 식별 정보를 할당하는 단계; 및 상기 할당된 고객 식별 정보와 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 단계를 포함한다.

Description

오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객 추적을 위한 고객 인식 방법 및 그 시스템 {CUSTUMER RECOGNITION METHOD FOR TRACKING THE CUSTUMER IN OFFLINE VIRTUAL PRODUCT DISPLAY STORE AND SYSTEM THEREFORE}
본 발명은 오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객을 인식하는 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적(tracking)하기 위하여 고객들 각각을 정확하게 인식할 수 있는 고객 인식 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
인터넷이 발달하면서 온라인에서 물품을 구매하는 인터넷 구매 시스템이 개발되어 상용화됨에 따라, 굳이 오프라인의 쇼핑공간에 가지 않더라도 물품을 구매할 수 있게 되었다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰에서는 물품의 배송사고가 빈번하게 발생할 뿐만 아니라, 온라인의 특성상 구매하는 물품의 신뢰성이 문제되는 경우가 많다. 그에 따라, 오프라인에서의 쇼핑을 이용할 필요성을 느끼는 고객들이 많아지게 되었으며, 이러한 고객들의 확보를 위하여 대형 마트와 같은 오프라인 쇼핑공간이 확장되고 있다.
일반적으로, 오프라인에서의 쇼핑은 매장에 준비된 카트(cart)를 이용하여 고객이 매장을 둘러보면서 구입하고자 하는 물품을 카트에 담는다. 이때, 해당 대형 마트에서는 매장 내의 여러 장소에 단말기를 설치하고, 단말기의 주변에 위치한 물품들에 대한 광고, 각각의 물품들에 대한 결제카드사별 할인정보, 각각의 물품 제조사 또는 대형 마트에서 시행하는 할인 이벤트정보 등의 물품정보를 표시함으로써 고객의 구매의욕을 고취시키기도 한다.
본 발명의 실시예들은, 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적(tracking)하기 위하여 고객들 각각을 정확하게 인식할 수 있는 고객 인식 방법 및 그 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 고객 정보에 기초하여 상기 고객에게 고객 식별 정보를 할당하는 단계; 및 상기 할당된 고객 식별 정보와 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 단계를 포함한다.
상기 인식하는 단계는 상기 고객 식별 정보에 매핑되어 상기 고객에게 지급된 무선 식별 장치로부터 전송되는 기기 식별 정보를 반영하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.
상기 인식하는 단계는 상기 고객 식별 정보와 상기 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 얼굴 정보, 신체 정보와 옷 색상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.
상기 인식하는 단계는 상기 고객 식별 정보와 매핑되는 상기 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법은 고객들 각각의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계; 상기 등록된 고객 정보에 기초하여 상기 고객들 각각의 고객 식별 정보를 생성하는 단계; 및 상기 등록된 고객 정보와 상기 생성된 고객 식별 정보를 매핑하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 할당하는 단계는 상기 수신된 고객 정보와 상기 등록된 고객 정보를 비교하여 일치하는 고객 정보가 존재하는 경우 상기 수신된 고객 정보에 매핑되어 저장된 고객 식별 정보를 상기 고객에게 할당할 수 있다.
상기 바이오 정보는 상기 고객의 홍채 정보, 지문 정보 및 얼굴 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 시스템은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 수신하는 수신부; 상기 수신된 고객 정보에 기초하여 상기 고객에게 고객 식별 정보를 할당하는 할당부; 및 상기 할당된 고객 식별 정보와 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 인식부를 포함한다.
상기 인식부는 상기 고객 식별 정보에 매핑되어 상기 고객에게 지급된 무선 식별 장치로부터 전송되는 기기 식별 정보를 반영하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.
상기 인식부는 상기 고객 식별 정보와 상기 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 얼굴 정보, 신체 정보와 옷 색상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.
상기 인식부는 상기 고객 식별 정보와 매핑되는 상기 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 시스템은 고객들 각각의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 데이터베이스에 등록하고, 상기 등록된 고객 정보에 기초하여 상기 고객들 각각의 고객 식별 정보를 생성하며, 상기 등록된 고객 정보와 상기 생성된 고객 식별 정보를 매핑하여 상기 데이터베이스에 저장하는 제어부를 더 포함하고, 상기 할당부는 상기 수신된 고객 정보와 상기 등록된 고객 정보를 비교하여 일치하는 고객 정보가 존재하는 경우 상기 수신된 고객 정보에 매핑되어 저장된 고객 식별 정보를 상기 고객에게 할당할 수 있다.
상기 바이오 정보는 상기 고객의 홍채 정보, 지문 정보 및 얼굴 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적하기 위하여 고객들 각각을 실시간으로 정확하게 인식할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객들 각각을 정확하게 인식함으로써, 고객들 각각이 오프라인 가상 제품 진열 매장에 진열된 제품들을 선택하여 가상 카트에 넣을 때 해당 고객의 가상 카드에 해당 고객이 선택한 가상 제품을 정확하게 넣을 수 있다.
도 1은 본 발명을 설명하기 위한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 시스템에 대한 구성을 나타낸 것이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형 태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상 의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사 전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예들은, 디스플레이에 가상의 제품들이 진열된 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적하기 위하여 고객들 각각을 실시간으로 정확하게 인식하는 것을 그 요지로 한다.
여기서, 본 발명은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객들 각각에 대하여 고객 식별 정보를 할당하고, 할당된 고객 식별 정보와 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 촬영 수단 예를 들어, 카메라 또는 CCTV 등에 의해 촬영된 영상에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각의 인식할 수 있다.
나아가, 본 발명은 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각의 인식하는데 있어서, 고객들 각각의 바이오 정보 예를 들어, 지문 정보, 홍채 정보, 신체 정보, 얼굴 정보 뿐만 아니라 옷 색상 정보 등을 추가적으로 이용할 수도 있으며, 고객 입장 시 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 지급되는 고객 식별 정보에 매핑되는 무선 식별 장치 예를 들어, RFID로부터 전송되는 기기 식별 정보를 반영할 수도 있다.
더 나아가, 본 발명은 고객 식별 정보와 매핑되는 촬영 수단에 의해 촬영된 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다. 여기서, 고객 식별 정보와 고객의 영상 정보를 매핑하는 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하여 고객 식별 정보를 할당할 때 고객에 대한 영상 촬영을 통해 고객 식별 정보와 해당 고객의 얼굴 정보 또는 신체 정보 또는 옷 색상 정보 등을 매핑할 수 있다. 물론, 고객 식별 정보와 고객의 영상 정보를 매핑하는 방법은 이로 한정되지 않으며 가능한 모든 방법이 적용될 수 있다.
이러한 본 발명에 대해 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명을 설명하기 위한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 시스템은 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단(100)과 오프라인 가상 진열 제품 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식하기 위한 서버(200)를 포함한다.
여기서, 오프라인 가상 제품 진열 매장은 제품을 진열하는 진열장 대신 디스플레이 수단을 이용하여 디스플레이 수단의 화면에 진짜 제품에 대응하는 가상 제품을 디스플레이하는 매장으로, 필요에 따라 실제 제품을 진열할 수도 있다.
도 1에서 비록 도시하진 않았지만, 오프라인 가상 제품 진열 매장에는 해당 매장에 입장하는 고객의 정보를 수신하기 위한 입력 수단 예를 들어, 매장 단말기를 더 포함할 수 있으며, 매장 단말기를 통해 고객 정보 예를 들어, 고객의 전화번호, 지문 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보 등을 수신함으로써, 서버와의 통신을 통해 고객 정보에 기초하여 해당 고객에서 고객 식별 정보를 할당할 수 있다.
적어도 하나 이상의 촬영 수단(100)은 오프라인 가상 제품 진열 매장 내의 영상을 실시간으로 촬영하여 서버(200)로 제공할 수 있으며, 이렇게 제공된 영상은 서버(200)에서 영상 처리를 통해 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식할 수 있다.
즉, 서버(200)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객 정보 예를 들어, 고객의 전화번호 및/또는 지문 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보, 신체 정보(예를 들어, 손바닥 정보, 키 정보 등을 포함) 등을 포함하는 개인 바이오 정보를 수신하고, 수신된 고객 정보에 기초하여 해당 고객에게 고객 식별 정보를 할당한다.
여기서, 서버(200)는 해당 고객 식별 정보에 대응하는 무선 식별 장치 예를 들어, RFID가 해당 고객에게 지급되는 경우 해당 고객 식별 정보와 해당 무선 식별 장치의 기기 식별 정보를 매핑하여 저장할 수 있으며, 고객 정보에 해당 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보 등을 함께 포함되는 경우 해당 고객 식별 정보와 해당 고객의 얼굴 정보 및/또는 옷 색상 정보를 매핑하여 저장할 수도 있다. 이 때, 옷 색상 정보는 상의 옷 색상 정보와 하의 옷 색상 정보로 구분할 수도 있다.
나아가, 서버(200)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장할 때 상술한 바와 같이 해당 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 할당하여 사용할 수 있는 일시적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있고, 사전에 고객들 각각이 해당 방법을 제공하는 서비스 서버에 접속하여 고객 정보를 등록함으로써, 해당 고객 정보에 대한 고정적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있다. 물론, 고정적인 고객 식별 정보는 모든 오프라인 가상 제품 진열 매장들에서 동일하게 사용될 수도 있다, 즉, 고객들 각각은 본 발명의 방법을 제공하는 어플리케이션 예를 들어, 스마트 폰 앱을 이용하여 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 지문 정보, 신체 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보 등의 개인 정보를 서버(200)에 등록함으로써, 서버(200)에서 등록된 개인 정보에 기초하여 고객의 개인 정보에 대응하는 고정된 고객 식별 정보를 할당하고, 이렇게 할당된 고객 식별 정보를 고객의 개인 정보에 매핑하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
즉, 서버(200)는 오프라인 가상 제품 진열 매장으로부터 해당 매장으로 입장하는 고객 정보가 수신되면 해당 고객 정보를 데이터베이스로부터 검색하여 일치하는 고객 정보가 존재하면 해당 고객 정보에 대해 미리 할당된 고객 식별 정보를 해당 매장으로 입장하는 고객에게 할당할 수 있다.
더 나아가, 서버(200)는 고객 식별 정보와 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단(100)에 의해 촬영된 영상 예를 들어, 영상 내의 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보, 신체 정보 중 적어도 하나에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식할 수 있다.
이 때, 서버(200)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 해당 고객 식별 정보에 매핑하여 무선 식별 장치가 지급되는 경우 무선 식별 장치로부터 수신된 기기 식별 정보를 반영하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다.
더 나아가, 서버(200)는 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다. 예컨대, 서버(200)는 고객 식별 정보와 매핑되는 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수 있다. 즉, 서버(200)는 딥 러닝 기반의 학습 모델을 이용하여 고객 식별 정보와 매핑되는 고객의 영상 정보 예를 들어, 얼굴 정보, 옷 색상 정보 등을 정확하게 인식함으로써, 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 명확하게 구분하여 인식할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객 추적을 위한 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 고객의 얼굴 정보, 지문 정보, 홍채 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고객 정보를 수신한다(S210).
여기서, 단계 S210은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 구비된 매장 단말기를 통해 수신할 수 있으며, 이렇게 수신된 고객 정보는 서버로 전송될 수 있다.
단계 S210에 의해 고객 정보가 수신되면, 수신된 고객 정보에 기초하여 해당 고객에게 고객 식별 정보를 할당한다(S220).
여기서, 단계 S220은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장할 때 수신된 고객 정보에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 할당하여 사용할 수 있는 일시적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있고, 사전에 고객들 각각이 해당 방법을 제공하는 서비스 서버에 접속하여 고객 정보를 등록함으로써, 해당 고객 정보에 대한 고정적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있다. 물론, 고정적인 고객 식별 정보는 모든 오프라인 가상 제품 진열 매장들에서 동일하게 사용될 수도 있다, 즉, 고객들 각각은 본 발명의 방법을 제공하는 어플리케이션 예를 들어, 스마트 폰 앱을 이용하여 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 지문 정보, 신체 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보 등의 개인 정보를 서버에 등록함으로써, 서버에서 등록된 개인 정보에 기초하여 고객의 개인 정보에 대응하는 고정된 고객 식별 정보를 할당하고, 이렇게 할당된 고객 식별 정보를 고객의 개인 정보에 매핑하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
즉, 단계 S220은 오프라인 가상 제품 진열 매장으로부터 해당 매장으로 입장하는 고객 정보가 수신되면 해당 고객 정보를 데이터베이스로부터 검색하여 일치하는 고객 정보가 존재하면 해당 고객 정보에 대해 미리 할당된 고객 식별 정보를 해당 매장으로 입장하는 고객에게 할당할 수 있다.
단계 S220에 의해 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객에게 고객 식별 정보가 할당되면, 할당된 고객 식별 정보와 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상 예를 들어, 영상 내의 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보, 신체 정보 중 적어도 하나에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식한다(S230).
여기서, 단계 S230은 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 해당 고객 식별 정보에 매핑하여 무선 식별 장치가 지급되는 경우 무선 식별 장치로부터 수신된 기기 식별 정보를 반영하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다.
나아가, 단계 S230은 고객 식별 정보와 매핑되는 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수 있다. 즉, 단계 S230은 딥 러닝 기반의 학습 모델을 이용하여 고객 식별 정보와 매핑되는 고객의 영상 정보 예를 들어, 얼굴 정보, 옷 색상 정보 등을 정확하게 인식함으로써, 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 명확하게 구분하여 인식할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적하기 위하여 고객들 각각을 실시간으로 정확하게 인식할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객들 각각을 정확하게 인식함으로써, 고객들 각각이 오프라인 가상 제품 진열 매장에 진열된 제품들을 선택하여 가상 카트에 넣을 때 해당 고객의 가상 카드에 해당 고객이 선택한 가상 제품을 정확하게 넣을 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 시스템에 대한 구성을 나타낸 것으로, 도 1에 도시된 서버의 구성을 나타낸 것이다. 물론, 본 발명의 시스템은 서버로 한정되지 않으며, 본 발명을 수행할 수 있는 적어도 하나 이상의 장치 또는 시스템으로 구성될 수도 있다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 시스템(300)은 수신부(310), 할당부(320), 인식부(330), 제어부(340) 및 데이터베이스(DB)(350)를 포함한다.
DB(350)는 본 발명과 관련된 모든 종류의 데이터를 저장한다. 예를 들어, DB는 고객들 각각의 고객 정보, 고객 정보와 매핑되는 고객 식별 정보, 고객 식별 정보와 매핑되는 기기 식별 정보, 오프라인 가상 제품 진열 매장에 대한 정보 등과 같은 본 발명을 서비스하기 위한 모든 종류의 정보가 저장될 수 있다.
수신부(310)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 고객의 얼굴 정보, 지문 정보, 홍채 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고객 정보를 수신한다.
할당부(320)는 수신부(310)로 수신된 고객 정보에 기초하여 해당 고객에게 고객 식별 정보를 할당한다.
여기서, 할당부(320)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장할 때 수신된 고객 정보에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 할당하여 사용할 수 있는 일시적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있고, 사전에 고객들 각각이 해당 방법을 제공하는 서비스 서버에 접속하여 고객 정보를 등록함으로써, 해당 고객 정보에 대한 고정적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있다. 예컨대, 고객들 각각은 본 발명의 어플리케이션 예를 들어, 스마트 폰 앱을 이용하여 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 지문 정보, 신체 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보 등의 개인 정보를 서버에 등록함으로써, 서버에서 등록된 개인 정보에 기초하여 고객의 개인 정보에 대응하는 고정된 고객 식별 정보를 할당하고, 이렇게 할당된 고객 식별 정보를 고객의 개인 정보에 매핑하여 DB(350)에 저장할 수 있다.
즉, 할당부(320)는 오프라인 가상 제품 진열 매장으로부터 해당 매장으로 입장하는 고객 정보가 수신되면 해당 고객 정보를 DB(350)로부터 검색하여 일치하는 고객 정보가 존재하면 해당 고객 정보에 대해 미리 할당된 고객 식별 정보를 해당 매장으로 입장하는 고객에게 할당할 수 있다.
인식부(330)는 할당된 고객 식별 정보와 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상 예를 들어, 영상 내의 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보, 신체 정보 중 적어도 하나에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식한다.
여기서, 인식부(330)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 해당 고객 식별 정보에 매핑하여 무선 식별 장치가 지급되는 경우 무선 식별 장치로부터 수신된 기기 식별 정보를 반영하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다.
나아가, 인식부(330)는 고객 식별 정보와 매핑되는 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.
제어부(340)는 고객들 각각의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 DB(350)에 등록하고, 등록된 고객 정보에 기초하여 상기 고객들 각각의 고객 식별 정보를 생성하며, 등록된 고객 정보와 상기 생성된 고객 식별 정보를 매핑하여 DB(350)에 저장한다. 물론, 제어부(340)는 본 발명의 시스템에서 이루어지는 다양한 종류의 제어를 수행할 수 있다.
비록, 도 3의 시스템에서 그 설명이 생략되었더라도, 도 3을 구성하는 각 구성 수단은 도 1 내지 도 2에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있으며, 이는 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.　 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.　 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.　 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다.　 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.　 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.　 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.　 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.　 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.　 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (1)

  1. 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 고객 정보에 기초하여 상기 고객에게 고객 식별 정보를 할당하는 단계; 및
    상기 할당된 고객 식별 정보와 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 단계
    를 포함하는 고객 인식 방법.
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