KR20220050078A - 온라인 쇼핑몰 생성 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

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KR20220050078A
KR20220050078A KR1020210137735A KR20210137735A KR20220050078A KR 20220050078 A KR20220050078 A KR 20220050078A KR 1020210137735 A KR1020210137735 A KR 1020210137735A KR 20210137735 A KR20210137735 A KR 20210137735A KR 20220050078 A KR20220050078 A KR 20220050078A
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이재석
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카페24 주식회사
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Abstract

온라인 쇼핑몰 생성 방법, 장치 및 시스템이 개시되어 있다. 온라인 쇼핑몰 생성 방법은 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하고, 인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하고, 추출된 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성할 수 있다. 따라서, 사용자가 희망하는 쇼핑몰을 용이하게 제공할 수 있다.

Description

온라인 쇼핑몰 생성 방법, 장치 및 시스템 {Method, Apparatus and System for Generating Online Shopping Mall}
본 발명은 온라인 쇼핑몰 생성 방법, 장치 및 시스템에 관한 것으로서, 좀더 상세하게는 쇼핑몰을 운영하고자 하는 사용자가 희망하는 컨셉에 따라 사용자가 원하는 온라인 쇼핑몰을 자동으로 생성하는 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.
최근 들어, 인터넷 등과 같은 온라인 통신의 대중화는 그 어느 때 보다 상거래 환경을 급격하게 변화시켰다. 이제는 온라인 또는 인터넷 쇼핑이라는 말 자체가 새삼 낯설 정도로 인터넷 또는 온라인이라는 단어가 불필요한 수식어처럼 느껴질 만큼 온라인을 통한 전자상거래가 활성화되고 있다. 그리고 온라인 전자상거래 시장의 확대 추세는 더욱 확대될 전망이다.
온라인 전자상거래 업체 즉, 온라인을 통하여 상품을 판매하는 쇼핑몰들이 기하급수적으로 증가함에 따가 쇼핑몰은 자사의 이미지 강화 및 사업 확장을 위하여 다양한 플랫폼과의 데이터 연동에 힘쓰고 있다. 예를 들어, 특정 플랫폼 기반으로 구현된 쇼핑몰은 이종 플랫폼과의 연동을 통하여 이종 플랫폼 기반으로 구현된 이종 쇼핑몰의 서비스를 자사의 쇼핑몰로 연동시키고자 한다.
한편, IT의 기술 발전은 과거에 비해 상대적으로 손쉬운 온라인 쇼핑몰 개설 인프라를 제공하였고 이에 온라인 시장 진입장벽은 지속적으로 낮아져 전자상거래 시장은 레드오션 단계에 진입하였다. 이와 같이 난립하는 온라인 쇼핑몰들 가운데서 살아 남기 위한 성공 요인으로 우수한 퀄리티의 상품 제공은 기본이며 이 이외에도 여러 가지 요인을 거론할 수 있다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 성공 요인은 타 쇼핑몰에 비해 저렴한 가격, 빠른 배송, 친절한 고객 응대, 원활한 접속환경, 사용하기 편리한 사용자 인터페이스 등등 다양한 것들이 있다.
특히, 최근 온라인 쇼핑몰의 성공 포인트는 쇼핑몰의 차별화라고 할 수 있다. 쇼핑몰의 차별화란 상품의 차별화, 마케팅의 차별화, 운영의 차별화, 고객관리의 차별화 등을 의미할 수 있다. 이러한 차별화 전략은 창의적 아이디어에 기반을 두고 있음은 두말할 필요가 없다.
그런데 창의적 아이디어는 머리 속에 존재하는 생각으로, 온라인 쇼핑몰을 창업하고자 하는 초보자가 그것을 제3자가 이해할 수 있도록 구체화하거나 객관화 하는 것은 쉽지 않다. 즉, 아이디어의 구체화, 객관화가 어려우므로 창의적 아이디어는 쇼핑몰 차별화에 온전하게 반영되지 못하는 것이 사실이다. 따라서, 온라인 쇼핑몰을 운영하고자 하는 사용자가 추구하는 희망 쇼핑몰 컨셉에 따라 쇼핑몰을 구성해주는 기술이 시급히 요구되고 있다.
특허공개 제20110058109호
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자로부터 추구하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 수집하고, 수집된 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 자동 생성하는 온라인 쇼핑몰 생성 방법, 장치 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 일 측면(Aspect)에서 온라인 쇼핑몰 생성 방법을 제공한다. 상기 온라인 쇼핑몰 생성 방법은 온라인 쇼핑몰 생성 서버에 의하여 수행되는 방법으로서, 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하는 단계; 인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계; 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하는 - 각각의 상기 솔루션 모듈은 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있음 - 단계; 및 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 온라인 쇼핑몰 생성 방법은, 상기 사용자의 계정에 의하여 식별되는 사용자 단말기로부터 질의 응답, 자유 기술, 객관식 선다형, 이미지 분석 중 적어도 어느 하나를 기반으로 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하는 단계; 및 상기 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 기반으로 하여 상기 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 인공지능 엔진은, 온라인 쇼핑몰별 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 솔루션 모듈의 정보를 포함하는 빅데이터를 기반으로, 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력 값으로 하여 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하도록 학습될 수 있다.
상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계는, 상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 1차로 추출하는 단계; 및 1차로 추출된 상기 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 적어도 하나의 다른 솔루션 모듈의 정보를 2차로 추출할 수 있다.
상기 솔루션 모듈은 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열, 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈을 포함할 수 있다.
상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계는, 상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열 중 적어도 어느 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계; 및 추출된 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 다른 측면에서 온라인 쇼핑몰 생성 장치를 제공한다. 상기 온라인 쇼핑몰 생성 장치는, 자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하는 입력부; 인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하는 - 각각의 상기 솔루션 모듈은 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있음 - 솔루션 모듈 추출부; 및 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하는 생성부를 포함할 수 있다.
상기 입력부는, 상기 사용자의 계정에 의하여 식별되는 사용자 단말기로부터 질의 응답, 자유 기술, 객관식 선다형, 이미지 분석 중 적어도 어느 하나를 기반으로 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하고, 상기 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 기반으로 하여 상기 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 생성할 수 있다.
상기 인공지능 엔진은, 온라인 쇼핑몰별 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 솔루션 모듈의 정보를 포함하는 빅데이터를 기반으로, 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력 값으로 하여 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하도록 학습될 수 있다.
상기 솔루션 모듈 추출부는, 상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 1차로 추출하고, 1차로 추출된 상기 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 적어도 하나의 다른 솔루션 모듈의 정보를 2차로 추출할 수 있다.
상기 솔루션 모듈은 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열, 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈을 포함할 수 있다.
상기 솔루션 모듈 추출부는, 상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열 중 적어도 어느 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈의 정보를 추출할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 또 다른 측면에서 쇼핑몰 생성 시스템을 제공한다. 상기 쇼핑몰 생성 시스템은, 인공지능 엔진; 및 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하고, 상기 인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하고 - 각각의 상기 솔루션 모듈은 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있음 -, 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하는 서버를 포함할 수 있다.
상기 서버는, 상기 사용자의 계정에 의하여 식별되는 사용자 단말기로부터 질의 응답, 자유 기술, 객관식 선다형, 이미지 분석 중 적어도 어느 하나를 기반으로 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하고, 상기 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 기반으로 하여 상기 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 할 수 있다.
상기 인공지능 엔진은, 온라인 쇼핑몰별 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 솔루션 모듈의 정보를 포함하는 빅데이터를 기반으로, 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력 값으로 하여 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하도록 학습될 수 있다.
상기 서버는, 상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 1차로 추출하고, 1차로 추출된 상기 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 적어도 하나의 다른 솔루션 모듈의 정보를 2차로 추출할 수 있다.
상기 솔루션 모듈은 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열, 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈을 포함할 수 있다.
상기 서버는, 상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열 중 적어도 어느 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈의 정보를 추출할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 컴퓨터에, 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하는 단계; 인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계; 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하는 - 각각의 상기 솔루션 모듈은 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있음 - 단계; 및 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 사용자로부터 추구하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 수집하고, 수집된 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 자동 생성할 수 있다. 따라서, 초보자가 자신이 원하는 차별화된 쇼핑몰을 경제적 및 시간적인 자원을 많이 투입하지 않고서도 손쉽고 용이하게 운영할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰 생성 방법을 실현하기 위한 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시되어 있는 서버의 상세 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시되어 있는 서버에 의하여 쇼핑몰 자동 생성이 수행되는 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 사용자 계정에 의하여 식별되는 사용자 단말기로부터 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하기 위한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시하는 예시도이다.
도 5는 솔루션 모듈의 정보를 추출하기 위한 일실시예의 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 서버에 의하여 쇼핑몰 자동 생성을 위한 인공지능 엔진을 학습시키는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 기반으로 하는 온라인 쇼핑몰 자동 생성 방법을 수행하기 위한 장치 구성을 나타내는 블록도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수임을 명시하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰 생성 방법을 실현하기 위한 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 사용자 단말기(10)와 연동할 수 있다. 사용자 단말기(10)는 사용자 계정에 의하여 식별되어 서버(100)에 접속 가능한 모바일 기기, PC(Personal Computer) 등과 같은 네트워크 컴퓨팅 디바이스일 수 있다.
서버(100)는, 다른 측면으로, 인공지능 엔진(20) 및 복수 개의 온라인 쇼핑몰(SM)과 연동할 수 있다. 서버(100)는 복수 개의 온라인 쇼핑몰(SM)로부터 수집되는 데이터를 기반으로 하여 온라인 쇼핑몰별 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 솔루션 모듈의 정보를 포함하는 빅데이터를 저장할 수 있으며, 그 빅데이터를 기반으로 하여 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력 값으로 하여 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하도록 인공지능 엔진(20)을 학습시킬 수 있다.
도 2는 도 1에 도시되어 있는 서버(100)의 기능적인 측면과 관련한 상세 구성을 설명하기 위한 블록도이고, 도 3은 도 1에 도시되어 있는 서버(100)에 의하여 쇼핑몰 자동 생성이 수행되는 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 인공지능 엔진 학습부(110), 빅데이터 저장부(120), 입력부(130), 솔루션 모듈 추출부(140) 및 생성부(150) 등을 포함할 수 있다. 각부(110~150)는 온라인 쇼핑몰 자동 생성을 동작을 위하여 상호 간 연동 가능하다.
먼저, 서버(100)의 빅데이터 저장부(120)는 복수 개의 온라인 쇼핑몰(SM)로부터 수집된 데이터를 기반으로 하여 빅데이터를 저장하고, 인공지능 엔진 학습부(110)는 그 빅데이터를 기반으로 하여 인공지능 엔진(20)을 학습시킬 수 있다. 이러한 과정은 추후 도 6을 참조한 설명에서 더욱 상세히 언급될 것이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 인공지능 엔진(20)이 학습된 상태에서, 서버(100)의 입력부(130)는 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력할 수 있다(단계:S1).
이를 위하여 보다 구체적으로, 서버(100)의 입력부(130)는, 상기 사용자의 계정에 의하여 식별되는 사용자 단말기(10)로부터 질의 응답, 자유 기술, 객관식 선다형, 이미지 분석 중 적어도 어느 하나를 기반으로 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하고, 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 기반으로 하여 상기 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 생성할 수 있다.
도 4는 사용자 계정에 의하여 식별되는 사용자 단말기(10)로부터 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하기 위한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시하는 예시도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 사용자 단말기(10)는 서버(100)에 접속하여 사용자 인터페이스(UI1)에 접속할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI1)은 사용자가 원하는 온라인 쇼핑몰의 정보, 즉 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 취득하기 위하여 "어떤 쇼핑몰을 만들고 싶으세요?", "희망 쇼핑몰 컨셉을 입력하세요? 등과 같은 정보 입력 유도 문구를 표시할 수 있다.
사용자 인터페이스(UI1)은 사용자로 하여금 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 다양한 방식에 따라 선택하여 입력할 수 있도록 하는 입력 방식 선택창(W1)을 사용자 단말기(10)에 표시할 수 있다. 입력 방식 선택창(W1)은, 예를 들어 질의 응답, 자유 기술, 객관식, 이미지 분석 등의 입력 방식을 선택할 수 있는 선택부(예컨대, 아이콘, 체크 박스 등)을 표시할 수 있다.
상기 질의 응답 방식은 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 취득할 수 있는 다양한 질문을 표시하고, 질문에 대한 사용자의 응답을 분석하여 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하는 방식을 의미할 수 있다. 자유 기술 방식은 사용자가 자신이 원하는 쇼핑몰 컨셉을 텍스트나 음성을 통하여 자유롭게 입력하고 입력되는 데이터를 기반으로 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하는 방식을 의미할 수 있다.
객관식 선다형은 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 취득할 수 있는 다양한 질문을 사용자가 선다형으로 선택 가능하도록 표시하고, 그 질문에 대한 사용자의 응답을 분석하여 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하는 방식을 의미할 수 있다. 이미지 분석은 사용자로부터 원하는 상품이나 컨셉 형상을 이미지로 수신하고, 수신된 이미지를 분석하여 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하는 방식을 의미할 수 있다.
선택된 선택 방식에 따라 사용자 단말기(10)로부터 데이터가 입력되면 서버(100)의 입력부(130)는 입력된 데이터를 분석하여 사용자에 대응하는 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하고, 수집된 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 기반으로 하여 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 생성할 수 있다.
상기 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 사용자가 희망하는 쇼핑몰의 컨셉 관련 아이템, 예컨대 타겟 고객 성별, 타겟 고객의 연령대, 타겟 고객의 지리적인 위치(예컨대, 거주지, 활동지), 타겟 고객의 직업, 판매하고자 하는 상품의 컨셉, 판매하고자 하는 상품의 종류 등을 의미할 수 있다.
예를 들어, 특정 사용자의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템은 타겟 고객 성별은 "여성", 타겟 고객의 연령대는 "10대 후반에서 20대", 타겟 고객의 지리적인 위치는 "서울/경기", 타겟 고객의 직업은 "직장 초년생", 판매하고자 하는 상품의 컨셉은 "단아한/믿음직한/얌전한/여성스러운", 판매하고자 하는 상품의 종류 "의류" 등과 같이 수집될 수 있다. 희망 쇼핑몰 컨셉 정보는 이러한 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템들을 포함할 수 있다. 따라서 희망 쇼핑몰 컨셉 정보는 여러 가지 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템들의 다양한 조합일 수 있다.
다음으로, 도 3에 도시된 바와 같이, 서버(100)의 솔루션 모듈 추출부(140)는 인공지능 엔진(20)을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추할 수 있다(단계:S2).
상기 솔루션 모듈은 온라인 쇼핑몰을 구성하기 위한 단위 모듈들을 의미할 수 있다. 온라인 쇼핑몰은 복수 개의 솔루션 모듈들이 유기적으로 연동되어 만들어지는 솔루션의 결합체라 할 수 있다. 예를 들어, 솔루션 모듈의 종류는 쇼핑몰 제작 모듈, 제품 사입 모듈, 제품 진열 모듈, 결제 모듈, 배송 모듈, 정산 모듈, 재고 관리 모듈, 마케팅 모듈 및 고객 관리 모듈 등을 포함할 수 있다. 데이터베이스에는 각 솔루션 모듈의 종류별로 온라인 쇼핑몰의 컨셉에 따라 서로 차별화되는 다양한 솔루션 모듈들이 저장되어 있다.
쇼핑몰 제작 모듈은 쇼핑몰의 형태, 기능, 디자인 등과 같이 쇼핑몰의 제작과 관련된 솔루션 모듈일 수 있다. 제품 사입 모듈은 온라인 쇼핑몰에서 판매할 제품을 선택하고 사입하기 위한 기능을 수행하는 솔루션 모듈일 수 있다. 제품 진열 모듈은 온라인 쇼핑몰을 통하여 진열할 제품의 순서, 위치 정보 등을 결정하는 솔루션 모듈일 수 있다. 결제 모듈은 제품 판매 시 결제를 수행하기 위한 솔루션 모듈일 수 있다. 배송 모듈은 구매자에게 제품을 배송하기 위한 기능들을 수행하기 위한 솔루션 모듈일 수 있다. 정산 모듈은 제품 판매 대금을 정산하기 위한 솔루션 모듈일 수 있다. 재고 관리 모듈은 제품의 재고 관리를 위한 솔루션 모듈일 수 있다. 마케팅 모듈은 프로모션, 광고 등 마케팅과 관련한 기능을 수행하기 위한 솔루션 모듈일 수 있다. 고객 관리 모듈은 고객 관리를 위한 솔루션 모듈일 수 있다.
예를 들어, 서버(100)의 솔루션 모듈 추출부(140)는 입력된 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 학습된 인공지능 엔진(20)에 입력 값으로써 입력하고, 인공지능 엔진(20)으로부터 출력되는 출력 값인 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출할 수 있다.
예를 들어, 솔루션 모듈 추출부(140)는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하여, "쇼핑몰 제작 모듈 0001101", "제품 사입 모듈 110100", 제품 진열모듈 00011000" 등과 같이 복수 개의 솔루션 모듈의 식별 정보를 추출할 수 있다.
한편, 도 5는 솔루션 모듈의 정보를 추출하기 위한 다른 일실시예의 과정을 설명하기 위한 흐름도로서, 도 5에 도시된 바와 같이, 솔루션 모듈 추출부(140)는 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 따라 차별성이 큰 솔루션 모듈의 종류에 대응되는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 1차로 추출한 후(단계:S11), 1차로 추출된 상기 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 적어도 하나의 다른 솔루션 모듈의 정보를 2차로 추출할 수도 있다(단계:S12).
예를 들어, 솔루션 모듈 추출부(140)는, 인공지능 엔진(20)을 사용하여, 수집된 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열 중 적어도 어느 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출한 후, 추출된 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈의 정보를 추출할 수도 있다. 왜냐하면 쇼핑몰 제작 모듈, 제품 사입 모듈, 제품 진열 모듈은 쇼핑몰 컨셉에 따라 차별성이 현저히 크기 때문이다. 예를 들어, 10대 여성을 위한 의류 쇼핑몰과 50대 남성을 위한 의류 쇼핑몰의 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열은 결제나 배송 등에 비하여 서로 간에 현저히 차별화된다.
다음으로, 서버(100)의 솔루션 모듈 추출부(140)는 추출된 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출할 수 있다(단계:S3). 각각의 솔루션 모듈은 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있다.
이어서, 서버(100)의 생성부(150)는 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성할 수 있다(단계:S4). 예를 들어, 생성부(150)는 추출된 복수 개의 솔루션 모듈을 상호 연동시키고 URL을 특정함에 의하여 사용자의 희망 쇼핑몰 정보에 부합하는 온라인 쇼핑몰을 생성하는 것이다.
도 6은 서버(100)에 의하여 쇼핑몰 자동 생성을 위한 인공지능 엔진(20)을 학습시키는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 빅데이터 저장부(120)는 복수 개의 온라인 쇼핑몰(SM)의 정보 및 상기 복수 개의 온라인 쇼핑몰(SM)에 대응하는 솔루션 모듈의 정보를 포함하는 빅데이터를 저장할 수 있다(단계:S21). 예를 들어, 빅데이터 저장부(120)는 복수 개의 온라인 쇼핑몰(SM)로부터 그 식별 정보 및 그 온라인 쇼핑몰(SM)을 구성하는 솔루션 모듈들의 정보를 수집함에 의하여 빅데이터를 구축할 수 있다.
인공 지능 엔진 학습부(110)는, 상기 빅데이터에 포함된 각각의 온라인 쇼핑몰(SM)을 분석하는 것을 기반으로 하여, 각각의 상기 온라인 쇼핑몰(SM)에 대응하는 각각의 쇼핑몰 컨셉 정보를 추출할 수 있다(단계:S22). 상기 쇼핑몰 컨셉 정보는 복수 개의 쇼핑몰 컨셉 아이템을 포함할 수 있다.
다음으로, 인공 지능 엔진 학습부(110)는, 추출된 각각의 상기 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력 값으로 하여, 각각의 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응되는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출할 수 있도록 인공지능 엔진(20)을 학습시킬 수 있다(단계:S23).
이와 같은 과정을 정해진 학습 기간 동안 수행하거나 또는 결과의 정확성이 정해진 수준을 넘으면 인공지능 엔진(20)의 학습이 완료되고, 그 학습된 상기 인공 지능 엔진(20)을 기반으로 하여, 서버(100)는 사용자 단말기(10)로부터 수집되는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하기 위한 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를, 앞서 언급한 바와 같이, 추출할 수 있게 된다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 인공지능을 기반으로 하는 온라인 쇼핑몰 자동 생성 방법을 수행하기 위한 장치 구성을 나타내는 블록도이다. 장치는 도 7에 도시된 바와 같은 컴퓨팅 시스템으로서 구성될 수 있다. 도 7을 참조하면, 컴퓨팅 시스템 (1000) 은 플래시 스토리지 (1010), 프로세서 (1020), RAM (1030), 입출력 장치 (1040) 및 전원 장치 (1050)를 포함할 수 있다. 또한, 플래시 스토리지 (1010)는 메모리 장치 (1011) 및 메모리 컨트롤러 (1012)를 포함할 수 있다. 한편, 도 7에는 도시되지 않았지만, 컴퓨팅 시스템 (1000)은 비디오 카드, 사운드 카드, 메모리 카드, USB 장치 등과 통신하거나, 또는 다른 전자 기기들과 통신할 수 있는 포트 (port) 들을 더 포함할 수 있다.
컴퓨팅 시스템 (1000)은 퍼스널 컴퓨터로 구현되거나, 노트북 컴퓨터, 휴대폰, PDA (personal digital assistant) 및 카메라 등과 같은 휴대용 전자 장치로 구현될 수 있다.
프로세서 (1020)는 특정 계산들 또는 태스크(task) 들을 수행할 수 있다. 실시예에 따라, 프로세서 (1020)는 마이크로프로세서(micro-processor), 중앙 처리 장치(Central Processing Unit, CPU)일 수 있다. 프로세서(1020)는 어드레스 버스(address bus), 제어 버스(control bus) 및 데이터 버스(data bus) 등과 같은 버스(1060)를 통하여 RAM(1030), 입출력 장치(1040) 및 플래시 스토리지(1010) 와 통신을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 프로세서(1020)는 주변 구성요소 상호연결 (Peripheral Component Interconnect, PCI) 버스와 같은 확장 버스에도 연결될 수 있다.
RAM(1030)는 컴퓨팅 시스템(1000)의 동작에 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 디램 (DRAM), 모바일 디램, 에스램 (SRAM), 피램 (PRAM), 에프램 (FRAM), 엠램 (MRAM), 알램 (RRAM)을 포함하는 임의의 유형의 랜덤 액세스 메모리가 RAM (1030)으로 이용될 수 있다.
입출력 장치 (1040)는 키보드, 키패드, 마우스 등과 같은 입력 수단 및 프린터, 디스플레이 등과 같은 출력 수단을 포함할 수 있다. 전원 장치 (1050)는 컴퓨팅 시스템 (1000)의 동작에 필요한 동작 전압을 공급할 수 있다.
여기서, 상기 프로세서 (1020)는, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰 생성 방법들을 수행하도록 구성될 수 있다. 보다 구체적인 프로세서의 동작은 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰 생성 방법에 따를 수 있다.
상술한 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
이상, 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명의 보호범위가 상기 도면 또는 실시예에 의해 한정되는 것을 의미하지는 않으며 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
구체적으로, 설명된 특징들은 디지털 전자 회로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 또는 그들의 조합들 내에서 실행될 수 있다. 특징들은 예컨대, 프로그래밍 가능한 프로세서에 의한 실행을 위해, 기계 판독 가능한 저장 디바이스 내의 저장장치 내에서 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품에서 실행될 수 있다. 그리고 특징들은 입력 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 설명된 실시예들의 함수들을 수행하기 위한 지시어들의 프로그램을 실행하는 프로그래밍 가능한 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
설명된 특징들은, 데이터 저장 시스템으로부터 데이터 및 지시어들을 수신하기 위해, 및 데이터 저장 시스템으로 데이터 및 지시어들을 전송하기 위해 결합된 적어도 하나의 프로그래밍 가능한 프로세서, 적어도 하나의 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 출력 디바이스를 포함하는 프로그래밍 가능한 시스템 상에서 실행될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들 내에서 실행될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 소정 결과에 대해 특정 동작을 수행하기 위해 컴퓨터 내에서 직접 또는 간접적으로 사용될 수 있는 지시어들의 집합을 포함한다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 해석된 언어들을 포함하는 프로그래밍 언어 중 어느 형태로 쓰여지고, 모듈, 소자, 서브루틴(subroutine), 또는 다른 컴퓨터 환경에서 사용을 위해 적합한 다른 유닛으로서, 또는 독립 조작 가능한 프로그램으로서 포함하는 어느 형태로도 사용될 수 있다.
지시어들의 프로그램의 실행을 위한 적합한 프로세서들은, 예를 들어, 범용 및 특수 용도 마이크로프로세서들 둘 모두, 및 단독 프로세서 또는 다른 종류의 컴퓨터의 다중 프로세서들 중 하나를 포함한다. 또한 설명된 특징들을 구현하는 컴퓨터 프로그램 지시어들 및 데이터를 구현하기 적합한 저장 디바이스들은 예컨대, EPROM, EEPROM, 및 플래쉬 메모리 디바이스들과 같은 반도체 메모리 디바이스들, 내부 하드 디스크들 및 제거 가능한 디스크들과 같은 자기 디바이스들, 광자기 디스크들 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함하는 비휘발성 메모리의 모든 형태들을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 ASIC들(application-specific integrated circuits) 내에서 통합되거나 또는 ASIC들에 의해 추가되어질 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 일련의 기능 블록들을 기초로 설명되고 있지만, 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
전술한 실시 예들의 조합은 전술한 실시 예에 한정되는 것이 아니며, 구현 및/또는 필요에 따라 전술한 실시예들뿐 아니라 다양한 형태의 조합이 제공될 수 있다.
전술한 실시 예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
전술한 실시 예는 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.
이상 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 예시하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 기술적 사항 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시켜 실시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 앞으로의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다.
10 : 사용자 단말기
20 : 인공지능 엔진
100 : 서버
110 : 인공지능 엔진 학습부
120 : 빅데이터 저장부
130 : 입력부
140 : 솔루션 모듈 추출부
150 : 생성부

Claims (20)

  1. 온라인 쇼핑몰 생성 서버에 의하여 수행되는 방법으로서,
    사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하는 단계;
    인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계;
    추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하는 - 각각의 상기 솔루션 모듈은 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있음 - 단계; 및
    추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 사용자의 계정에 의하여 식별되는 사용자 단말기로부터 질의 응답, 자유 기술, 객관식 선다형, 이미지 분석 중 적어도 어느 하나를 기반으로 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하는 단계; 및
    상기 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 기반으로 하여 상기 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 인공지능 엔진은,
    온라인 쇼핑몰별 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 솔루션 모듈의 정보를 포함하는 빅데이터를 기반으로, 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력 값으로 하여 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하도록 학습되는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계는,
    상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 1차로 추출하는 단계; 및
    1차로 추출된 상기 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 적어도 하나의 다른 솔루션 모듈의 정보를 2차로 추출하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 솔루션 모듈은 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열, 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 인 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계는,
    상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열 중 적어도 어느 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계; 및
    추출된 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 방법.
  7. 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하는 입력부;
    인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하는 - 각각의 상기 솔루션 모듈은 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있음 - 솔루션 모듈 추출부; 및
    추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하는 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 장치.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 입력부는,
    상기 사용자의 계정에 의하여 식별되는 사용자 단말기로부터 질의 응답, 자유 기술, 객관식 선다형, 이미지 분석 중 적어도 어느 하나를 기반으로 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하고, 상기 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 기반으로 하여 상기 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 장치.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 인공지능 엔진은,
    온라인 쇼핑몰별 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 솔루션 모듈의 정보를 포함하는 빅데이터를 기반으로, 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력 값으로 하여 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하도록 학습되는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 장치.
  10. 제 7 항에 있어서, 상기 솔루션 모듈 추출부는,
    상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 1차로 추출하고, 1차로 추출된 상기 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 적어도 하나의 다른 솔루션 모듈의 정보를 2차로 추출하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 장치.
  11. 제 7 항에 있어서, 상기 솔루션 모듈은 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열, 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 인 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 장치.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 솔루션 모듈 추출부는,
    상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열 중 적어도 어느 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 장치.
  13. 인공지능 엔진; 및
    사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하고, 상기 인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하고 - 각각의 상기 솔루션 모듈은 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있음 -, 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하는 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 서버는,
    상기 사용자의 계정에 의하여 식별되는 사용자 단말기로부터 질의 응답, 자유 기술, 객관식 선다형, 이미지 분석 중 적어도 어느 하나를 기반으로 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 수집하고, 상기 복수 개의 희망 쇼핑몰 컨셉 아이템을 기반으로 하여 상기 사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 시스템.
  15. 제 13 항에 있어서, 상기 인공지능 엔진은,
    온라인 쇼핑몰별 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 솔루션 모듈의 정보를 포함하는 빅데이터를 기반으로, 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력 값으로 하여 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하도록 학습되는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 시스템.
  16. 제 13 항에 있어서, 상기 서버는,
    상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보를 1차로 추출하고, 1차로 추출된 상기 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 적어도 하나의 다른 솔루션 모듈의 정보를 2차로 추출하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 시스템.
  17. 제 13 항에 있어서, 상기 솔루션 모듈은 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열, 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 인 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 서버는,
    상기 인공지능 엔진을 사용하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 쇼핑몰 제작, 제품 사입, 제품 진열 중 적어도 어느 하나의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 솔루션 모듈의 정보와 연계되는 결제, 배송, 정산, 재고 관리, 마케팅 및 고객 관리 중 어느 하나와 관련된 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 온라인 쇼핑몰 생성 시스템.
  19. 컴퓨터에,
    사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하는 단계;
    인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하는 단계;
    추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하는 - 각각의 상기 솔루션 모듈은 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있음 - 단계; 및
    추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  20. 프로세서 및 메모리를 포함하는 온라인 쇼핑몰 생성 시스템으로서,
    상기 프로세서는,
    사용자에 대응하는 희망 쇼핑몰 컨셉 정보를 입력하고,
    상기 인공지능 엔진을 기반으로 하여, 수집된 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 추출하고, 추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈의 정보를 기반으로 하여 데이터베이스로부터 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 대응하는 복수 개의 솔루션 모듈을 추출하고 - 각각의 상기 솔루션 모듈은 상기 희망 쇼핑몰 컨셉 정보에 부합하도록 세팅되어 있음 -,
    추출된 상기 복수 개의 솔루션 모듈을 기반으로 하여 상기 희망 쇼핑몰 정보에 대응하는 온라인 쇼핑몰을 생성하도록 구성되는, 온라인 쇼핑몰 생성 장치.
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