KR20220123867A - 스마트리테일서비스장치 및 그 장치의 구동방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 스마트리테일서비스장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스장치는, 오프라인 매장을 방문한 고객들의 인식 결과에 매칭시켜 오프라인 매장 내의 고객별 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 저장하는 저장부, 및 매장을 방문한 고객의 얼굴 인식 결과에 의해 고객의 재방문이 감지되면, 저장한 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이동 동선을 예측하여 예측한 이동 동선상에 위치하는 각각의 디스플레이장치로 고객에게 맞춤화된 마케팅 정보를 순차적으로 노출시키는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

스마트리테일서비스장치 및 그 장치의 구동방법{Apparatus for Providing Smart Retail Service and Driving Method Thereof}

본 발명은 스마트리테일서비스장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 가령 리테일 즉 소매와 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등의 4차 산업혁명 기술을 융합하여 온라인 대비 오프라인 매장의 장점을 부각시켜 소비를 진작시키는 스마트리테일서비스장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것이다.

인공지능(AI) 기술이 진화함에 따라 유통 채널과 점포가 4차 산업혁명 기술과 만나 리테일(Retail)과 기술(Technology)이 융합된 '리테일테크' 개념이 등장하였다. 글로벌 유통 기업들은 리테일 테크 기술에 공격적인 투자와 유통-ICT 산업의 융합을 추진하며 새로운 시장을 개척 중이다. 모바일/전자상거래 중심의 소비자 구매패턴 변화와 인건비와 같은 사회 간접비용의 증가로 오프라인 중심의 유통업체들이 큰 위기를 맞으면서 유통의 패러다임이 변화하고 있으며 마트, 편의점, 백화점등 전통적인 오프라인 소매점뿐만 아니라 자동판매, 방문판매, 이커머스(e-commerce)가 모두 포함되는데 이 중 가장 두드러진 분야는 무인 점포분야에 많은 기술이 접목되고 있는 중이다. 리테일테크의 카테고리는 개인화, 쿠폰, 결제, 데이터 분석, 검색 및 가격 비교, 제품 추천, POS(Point of Sale), 소매점 관리, 멤버쉽 프로그램, 소셜미디어 연계, 물류 및 택배 배송, SCM(Supply Chain Management), 마케팅 및 CRM(Customer Relationship Management), 광고 기술 등 프론트엔드(Front-end) 뿐만아니라 백엔드(Back-end) 등 다양한 기술을 포함한다.

오프라인 매장은 모바일/전자상거래와 비교하여 주문부터 배송까지 편의성은 떨어지지만 소비자가 직접 물건을 보고 구매에 영향을 미치는 등 디지털에서 해결할 수 없는 고객 경험과 소비 욕구를 충족한다. 또한, 오프라인 매장은 고객의 구매를 위해 매장으로 방문을 선행해야만 하며, 재방문을 유도하기 위한 고객정보와 디지털 상품 구매의 장점인 더 빠른 상품 선택과 결제가 이루어질 수 있게 도와주는 연계서비스가 활용되는 것도 필요하다. 더욱이 통화보다 문자가 편하고 간접 접촉을 선호하는 흐름에 맞춰 온라인 결제가 활발히 이루어지는 소비 트렌드가 점차 고착되면서 오프라인 매장에서 점원의 직접적인 대면 서비스와 제품 권유 등의 불편함으로 신속하고 편리한 쇼핑 경험을 추구하는 흐름을 따라 유통가에선 비대면 관련 기술을 적용시키는 전략을 추구한다.

물론 국내에서는 유통 업체들이 매출을 높이고 충성 고객층을 확보하기 위해 모객, 판매, 피드백을 원활하게 할 수 있는 리테일테크 분야에 많은 개발이 이루어지고 있는 중이다. 특히 세븐일레븐, CU, GS25 등 편의점 유통사에서 고객편의와 매장 운영 효율을 높인 미래형 점포 구축을 위한 서비스를 제공하는 솔루션 개발에 많은 노력 중에 있으나, 기존에 구축돼 있는 시스템의 유연성 부족, 새로운 플랫폼 도입 어려움으로 많은 애로사항을 겪고 있다.

상기한 바와 같이, 오프라인 매장이 온라인몰에 비해 경쟁력이 낮아지는 문제가 있고, 경쟁력이 낮아지는 원인은 가격도 원인이지만 오프라인이 온라인몰과 비교하여 장점이 없는 문제가 있으며, 이러한 점에서 오프라인 쇼핑의 장점을 살릴 수 있는 방안이 절실히 요구되고 있다.

한국등록특허공보 제10-1752094호(2017.06.22) 한국등록특허공보 제10-1994205호(2019.06.24)

본 발명의 실시예는 가령 리테일 즉 소매와 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등의 4차 산업혁명 기술을 융합하여 온라인 대비 오프라인 매장의 장점을 부각시켜 소비를 진작시키는 스마트리테일서비스장치 및 그 장치의 구동방법을 제공함에 그 목적이 있다.

본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스장치는, 오프라인 매장을 방문한 고객들의 인식 결과에 매칭시켜 오프라인 매장 내의 고객별 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 저장하는 저장부, 및 매장을 방문한 고객의 인식 결과에 의해 고객의 재방문이 감지되면, 상기 저장한 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이동 동선을 예측하여 상기 예측한 이동 동선상에 위치하는 각각의 디스플레이장치로 고객에게 맞춤화된 마케팅 정보를 순차적으로 노출시키는 제어부를 포함한다.

상기 제어부는, 상기 예측한 이동 동선이 변경되는 경우 변경되는 이동 동선상에 위치하는 디스플레이장치로 변경하여 고객의 맞춤화된 마케팅 정보를 제공할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 저장한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이상 행위를 검출하고, 상기 검출한 이상 행위의 고객을 관리 그룹으로 지정하여 관리할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 오프라인 매장을 방문하는 고객의 얼굴 인식에 대한 정확도를 높이기 위해 고객이 휴대하는 사용자 단말장치의 식별정보를 더 활용할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 매장 내의 상품이 진열되는 스마트 매대에서 제공되는 상품 정보를 근거로 지정 고객의 상품 구매를 판단할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 상품 구매의 판단시 상기 지정 고객의 온라인 결제를 자동으로 진행하여 상기 지정 고객에게 통보할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스장치의 구동방법은, 저장부가, 오프라인 매장을 방문한 고객들의 인식 결과에 매칭시켜 오프라인 매장 내의 고객별 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 저장하는 단계, 및 제어부가, 매장을 방문한 고객의 인식 결과에 의해 고객의 재방문이 감지되면, 상기 저장한 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이동 동선을 예측하여 상기 예측한 이동 동선상에 위치하는 각각의 디스플레이장치로 고객에게 맞춤화된 마케팅 정보를 순차적으로 노출시키는 단계를 포함한다.

상기 구동방법은, 상기 예측한 이동 동선이 변경되는 경우 변경되는 이동 동선상에 위치하는 디스플레이장치로 변경하여 고객의 맞춤화된 마케팅 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 구동방법은, 상기 저장한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이상 행위를 검출하고, 상기 검출한 이상 행위의 고객을 관리 그룹으로 지정하여 관리하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 구동방법은, 상기 오프라인 매장을 방문하는 고객의 얼굴 인식에 대한 정확도를 높이기 위해 고객이 휴대하는 사용자 단말장치의 식별정보를 더 활용하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 구동방법은, 상기 매장 내의 상품이 진열되는 스마트 매대에서 제공되는 상품 정보를 근거로 지정 고객의 상품 구매를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 구동방법은, 상기 상품 구매의 판단시 상기 지정 고객의 온라인 결제를 자동으로 진행하여 상기 지정 고객에게 통보하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 온라인몰과 대비하여 고객들의 오프라인 매장 방문시 가격 이외에도 오프라인 쇼핑의 장점을 부각시킴으로써 매출 증가로 이어질 수 있을 것이다.

또한, 매장 방문 고객을 대상으로, 매장에 배치된 디스플레이장치나 스마트 키오스크/매대를 통해서도 고객 맞춤형 광고, 프로모션, 이미지 기반 상품검색, 무인결제시스템을 제공하여 소비자의 비대면 서비스를 통한 쇼핑경험(Customer Experience)을 향상시킬 수 있을 것이다.

나아가, AI 기술기반 얼굴인식, 상품검색 등 매장 방문 고객 분석, 고객의 관심 상품, 섹션별 체류시간, 이동 동선을 파악을 통한 히트맵 분석, 디스플레이장치나 스마트 키오스크/매대를 통한 고객 맞춤 광고/프로모션을 제공하여 1:1 소비자 맞춤형 마케팅(Target Marketing) 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스 시스템을 나타내는 도면,
도 2는 도 1의 시스템에서의 서비스 과정을 도식화하여 나타낸 도면,
도 3은 도 1의 스마트리테일서비스장치의 세부 구조를 예시한 블록다이어그램, 그리고
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스장치의 구동과정을 나타내는 흐름도이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스 시스템을 나타내는 도면이며, 도 2는 도 1의 시스템에서의 서비스 과정을 도식화하여 나타낸 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스 시스템(90)은 디스플레이장치(100), 사용자 단말장치(105), 통신망(110) 및 스마트리테일서비스장치(120)의 일부 또는 전부를 포함한다.

여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 사용자 단말장치(105)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 스마트리테일서비스 시스템(90)이 구성되거나 스마트리테일서비스장치(120)의 일부 또는 전부가 통신망(110)을 구성하는 네트워크장치(예: 무선교환장치 등)에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.

디스플레이장치(100)는 마트, 편의점, 백화점 등의 전통적인 오프라인 소매점 등의 매장 내에 복수의 디스플레이장치가 설치된다. 매장 내에는 상품이 놓여있는 스마트 키오스크 또는 스마트 매대(이하, 스마트 키오스크/매대)가 구비될 수 있으며, 디스플레이장치(100)는 오프라인 매장(97)에서 고객의 이동 경로를 따라 가령 매대의 주변에 구비되는 것이 바람직하다. 매장 내에는 복수의 디스플레이장치(100)가 구비되며, 매장(97)의 입구에 위치하는 디스플레이장치(100)는 매장(97)을 입장하는 고객의 얼굴을 인식하기 위한 카메라를 포함할 수 있다. 물론 매장 내에도 매장 내를 촬영하는 카메라 등의 촬영장치가 구비될 수 있다. 또한, 디스플레이장치(100)는 고객의 얼굴 인식뿐 아니라, 사용자 단말장치(105)를 인식하기 위한 통신장치를 포함할 수도 있다. 도 1에서는 매장(97)의 입구에 디스플레이장치(100)를 구비하는 것을 보여주고 있지만, 매장(97)에 입장하는 고객을 식별할 수 있다면, 단순히 카메라만을 설치하거나, 고객의 스마트폰과 같은 사용자 단말장치(105)를 인식하기 위한 통신장치가 구비되어도 무관하다.

물론 매장(97)의 입구에 위치하는 디스플레이장치(100)는 위의 카메라나 통신장치 이외에도 결제수단을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 매장(97)이 무인점포로 이용되는 경우, 신용카드와 같은 결제수단의 정보를 인식시키고, 매대에서 고객이 상품을 픽업(pick-up) 즉 집어들고 퇴장하고자 할 때, 해당 결제수단의 정보를 근거로 자동 결제가 이루어지도록 할 수 있다. 예를 들어, 고객이 스마트 키오스크/매대에 놓인 상품을 픽업하여 구매하려는 것으로 확인될 때, 가령 일정 시간이 경과되어도 해당 스마트 키오스크/매대에 상품이 다시 놓이지 않을 때 해당 상품의 식별정보를 취득하여 이를 근거로 고객과 매칭시켜 구매 내역을 관리할 수 있다. 예를 들어, 상품의 바닥 부위에는 상품의 제품명, 모델정보, 제조일 등을 식별할 수 있는 바코드가 부착되므로 이는 스마트 키오스크/매대에서 인식될 수 있다. 가령, 스캐너에 의해 스캔되어 인식될 수 있다.

고객의 이동 동선을 따라 설치되는 매장 내의 디스플레이장치(100)는 고객과 관련되는 다양한 마케팅 정보를 화면에 표시한다. 고객별로 매장 내 위치를 추적하여 맞춤화된 마케팅 정보가 제공될 수 있다. 디스플레이장치(100)에 표시되는 마케팅 정보는 고객이 선호하는 상품의 할인내용, 신상품 등의 정보가 될 수 있으며, 그리고 광고가 될 수도 있다. 최초 방문 고객의 이동 동선에는 타 고객들의 데이터 분석 결과를 토대로 마케팅 정보가 제공될 수 있다. 예를 들어, 마트 등의 방문시 고객이 통상 야채/과일코너, 정육코너(예: 소고기), 의류 순으로 매장을 방문하는 경향을 보이는 경우 입구에서 과일 할인 정보를 알려주고, 과일코너에서는 소고기 할인 정보를 알려주는 형태로 마케팅 정보를 제공한다. 물론, 마케팅 정보를 제공함에 있어 의류만을 판매하는 매장이냐, 아니면 마트와 같이 다양한 상품을 판매하는 매장이냐에 따라 제공되는 마케팅 정보의 방식은 다소 상이할 수 있다. 예를 들어, 의류 매장의 경우에는 방문하는 고객이 많지 않으므로 특정 고객의 성향 또는 소비 패턴에 대한 분석 데이터를 근거로 특정 고객에 타켓팅하여 제공할 수 있다. 다만, 마트와 같이 다수의 고객이 방문하는 경우에는 특정 고객에 타켓팅을 하기보다는 위에서와 같이 할인 정보나 광고를 제공하는 것이 유용할 수 있다. 물론 대형 소매점의 경우에는 별도의 층이나 공간에 의류 매장이 위치하므로 해당 의류 매장 내의 디스플레이장치(100)를 통해서는 특정 고객을 타켓팅하여 다양한 마케팅 정보를 제공할 수 있을 것이다. 가령 의류나 신발 매장의 경우에는 온라인에 자동으로 접속시켜 가격 비교 정보가 표시되도록 할 수도 있다. 고객이 어떠한 유형의 상품에 관심을 보이는지 판단하여 그에 따라 가격 비교 정보를 변경하여 화면에 표시해 줄 수 있을 것이다. 이와 같이, 매장 내에서 제공되는 마케팅 정보는 소매점의 유형에 따라 상이할 수 있다.

또한, 매장(97)의 출구에는, 통상 입구와 출구가 동일하지만, 구분된다면 입구에 구비되는 디스플레이장치(혹은 제1 디스플레이장치)(100)는 매장의 외부 영역에 구비될 수 있고, 출구에서는 매장의 내부에 디스플레이장치(100)가 구비될 수 있다. 예를 들어, 고객이 매장(97)을 입장하고자 할 때, 외부의 디스플레이장치(혹은 제2 디스플레이장치)(100)는 매장을 입장하려는 고객의 신분을 얼굴 인식 등을 통해 확인하고, 또 결제수단을 등록하기 위한 과정을 수행할 수 있다. 반면, 내부의 디스플레이장치(100)는 고객이 매장 내에서 구매한 상품들을 확인하기 위한 절차를 수행할 수 있다. 가령 매장 내에서 고객이 스마트 키오스크/매대에서 특정 상품을 픽업하여 구매하는 행위를 할 때, 즉 스마트 키오스크/매대에 해당 상품이 다시 놓이지 않을 때 등록된 결제수단(예: 신용카드 등)을 통해 결제를 개별적으로 진행시키거나 고객이 출구에 즈음해 퇴장할 것으로 예측될 때 결제를 일괄적으로 진행시킬 수 있다. 따라서, 고객이 출구 쪽에서 매장을 퇴장하고자 할 때, 내부의 디스플레이장치(100)의 화면상에 해당 고객의 결제를 확인하기 위한 절차를 진행시킴으로써 매장(97)에서 고객의 구입 상품에 대한 결제를 위해 줄을 서는 일이 없게 된다. 물론, 계산을 하는 과정에서 고객이 별도의 반환 매대에서, 또는 픽업했던 매대에 상품을 돌려놓은 경우에는 이를 인식하여 해당 고객의 결제정보를 확인하여 결제를 자동 취소시킬 수 있다.

매장 내에 복수의 디스플레이장치(100)를 어떠한 형태로 배치시키고, 또 매장(97)의 특성을 고려하여 어떠한 방식으로 고객에게 마케팅 정보를 제공하려는지에 따라 시스템의 운영방식은 다양할 수 있다. 즉 시스템 설계자의 의도에 따라 매장 운영 방식은 다양할 수 있다. 다만, 온라인이 아닌 오프라인 매장(97)에 복수의 디스플레이장치(100)를 설치하고 고객들에게 더 만족을 줄 수 있다면 다양한 형태로 운영될 수 있다. 예를 들어, 오프라인 매장(97)은 직접 상품을 보고 구매할 수 있다는 장점이 있고, 온라인과 비교하여 가격의 차이가 있다 하더라도 바로 상품을 소유할 수 있다는 장점이 있으며, 특정 상품이 매대에 놓이는 경우 가령 제품을 회전시키는 등의 동작을 통해 제품의 전체 이미지를 스캔하여 저장할 수 있으며, 이를 통해 고객이 구매 상품을 반품하고자 할 때, 하자 여부를 판별할 수도 있다. 또는 고객이 상품 구매를 완료한 때 해당 이미지를 전송해 줄 수도 있을 것이다.

사용자 단말장치(105)는 매장(97)을 방문하는 고객이 소지하는 스마트폰 등의 휴대 단말장치를 포함한다. 물론 매장(97)에서 보급하는 전용 단말장치일 수도 있다. 매장(97)의 내부에는 고객의 이동 동선을 추적할 수 있는 별도의 카메라가 설치될 수 있다. 따라서 카메라를 통해 취득되는 매장 내 영상을 분석하여 지정 고객의 가령 얼굴 이미지를 추출하고 추출한 이미지를 통해 얼굴을 인식한 후 이를 통해 매장 내 고객의 동선을 추적할 수 있다. 만약, 고객이 스마트폰과 같은 사용자 단말장치(105)를 소지하는 경우에는 이의 추적을 통해서도 고객의 이동 동선을 판단할 수 있다. 영상 분석은 픽셀을 통한 거리 측정을 통해 고객의 위치를 판단하지만, 사용자 단말장치(105)는 신호 세기에 의해 거리를 측정할 수 있고, 이를 통해 고객의 위치를 파악할 수 있다. 고객의 정확한 위치 추적을 위해 병행하거나 조합하여 사용될 수도 있을 것이다. 예를 들어, 고객이 모자나 안경을 착용함으로써 얼굴 인식에 오류가 발생하거나 인식이 어려울 때 얼굴에서 외부로 노출되는 부위의 특징과 사용자 단말장치(105)의 식별정보를 근거로 지정 고객을 정확히 판별할 수도 있다.

가령, 매장 내에서 고객이 사용자 단말장치(105)를 활용하는 경우, 매장(97)의 입장시에 얼굴 인식의 정확도를 위하여 사용할 수도 있겠지만, 결제 정보를 제공하기 위하여 사용할 수도 있다. 가령, 고객이 매장(97)을 방문하여 스마트 키오스크/매대에서 상품을 픽업하여 구매할 때, 결제 정보를 고객의 사용자 단말장치(105)로 전송할 수 있다. 물론 결제 방법은 스마트 키오스크/매대에서 자동 판매기와 같이 특정 제품을 픽업한 후 결제 요청을 함으로써 가능할 수도 있다. 그렇지만, 매장 내의 카메라를 통해 특정 고객의 구매 행위를 판단하고 일정 시간의 경과 후에 해당 제품이 스마트 키오스크/매대에서 감지되지 않을 때 해당 고객이 해당 상품을 구매한 것으로서 결정할 수 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 구매 결정 방식과 관련해 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.

또한, 매장 내에서 구매한 상품(또는 물품)에 대한 최종 결제 내역은 고객의 사용자 단말장치(105)로 전송할 수도 있다. 예를 들어, 구매 내역은 원칙적으로 사용자 단말장치(105)로 제공하되, 예외적으로 사용자 단말장치(105)를 소지하는 않은 고객으로 판단될 때에는 앞서 언급한 대로 출구에 구비되는 디스플레이장치(100)를 통해 결제 확인이 이루어지도록 할 수도 있다. 시스템 설계자의 의도에 따라 다양하게 결정될 수 있을 것이다.

물론 결제와 관련해서도 다양한 형태로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 오프라인 매장이 쇼핑몰의 형태로 운영되는 경우에는 온라인에서 별도의 회원가입을 통해 얼굴을 촬영하여 등록한 후 결제수단을 미리 등록하는 것이다. 이의 경우에는 쇼핑몰의 특정 매장에 입장하더라도 온라인을 통해 기등록한 정보를 근거로 얼굴 인식을 통해 고객을 확인하고 또 매장 내에서 구매가 있는 경우에는 기등록한 결제수단을 통해 결제를 진행시킬 수도 있다. 이의 경우 매장 내 디스플레이장치(100)는 순수하게 고객에게 타겟팅된 또는 맞춤화된 정보만을 제공할 수 있을 것이다.

통신망(110)은 유무선 통신망을 모두 포함한다. 가령 통신망(110)으로서 유무선 인터넷망이 이용되거나 연동될 수 있다. 여기서 유선망은 케이블망이나 공중 전화망(PSTN)과 같은 인터넷망을 포함하는 것이고, 무선 통신망은 CDMA, WCDMA, GSM, EPC(Evolved Packet Core), LTE(Long Term Evolution), 와이브로(Wibro) 망 등을 포함하는 의미이다. 물론 본 발명의 실시예에 따른 통신망(110)은 이에 한정되는 것이 아니며, 가령 클라우드 컴퓨팅 환경하의 클라우드 컴퓨팅망, 5G망 등에 사용될 수 있다. 가령, 통신망(110)이 유선 통신망인 경우 통신망(110) 내의 액세스포인트는 전화국의 교환국 등에 접속할 수 있지만, 무선 통신망인 경우에는 통신사에서 운용하는 SGSN 또는 GGSN(Gateway GPRS Support Node)에 접속하여 데이터를 처리하거나, BTS(Base Station Transmission), NodeB, e-NodeB 등의 다양한 중계기에 접속하여 데이터를 처리할 수 있다.

통신망(110)은 액세스포인트를 포함할 수 있다. 여기서의 액세스포인트는 건물 내에 많이 설치되는 펨토(femto) 또는 피코(pico) 기지국과 같은 소형 기지국을 포함한다. 펨토 또는 피코 기지국은 소형 기지국의 분류상 매장 내 디스플레이장치(100)나 사용자 단말장치(105) 등을 최대 몇 대까지 접속할 수 있느냐에 따라 구분된다. 물론 액세스포인트는 디스플레이장치(100)나 사용자 단말장치(105) 등과 지그비 및 와이파이 등의 근거리 통신을 수행하기 위한 근거리 통신모듈을 포함할 수 있다. 액세스포인트는 무선통신을 위하여 TCP/IP 혹은 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)를 이용할 수 있다. 여기서, 근거리 통신은 와이파이 이외에 블루투스, 지그비, 적외선, UHF(Ultra High Frequency) 및 VHF(Very High Frequency)와 같은 RF(Radio Frequency) 및 초광대역 통신(UWB) 등의 다양한 규격으로 수행될 수 있다. 이에 따라 액세스포인트는 데이터 패킷의 위치를 추출하고, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치, 예컨대 스마트리테일서비스장치(120) 등으로 전달할 수 있다. 액세스포인트는 일반적인 네트워크 환경에서 여러 회선을 공유할 수 있으며, 예컨대 라우터(router), 리피터(repeater) 및 중계기 등이 포함된다.

스마트리테일서비스장치(120)는 매장 관리 측면에서 고객의 개인별 빅데이터를 수집해 고객의 쇼핑 특성을 분석하고, 매장 내 고객이 이동하는 동선에 설치되는 디스플레이장치(100)를 이용하여 고객 쇼핑 특성에 따라 타깃 마케팅을 하며, 특히 별도의 회원 가입없이 객체 추적 및 분석 기술을 이용하여 매장의 입장과 동시에 고객 데이터를 분석한 후 재방문시 가령 고객의 얼굴을 확인하여 쇼핑 특성에 따라 마케팅 정보를 디스플레이장치(100)에 표시한다. 이를 위하여 인공지능 기술을 활용할 수 있으며, 인공지능은 인간을 대신해 데이터를 분석하고 전략을 수립하여 경영자의 의사결정에 도움을 주고 고객의 반복 구매 및 재구매를 위한 지속적 구매를 촉진시킨다. 또한, 분석된 고객 정보를 기반으로 고객별 관심 제품 및 이동 동선 파악 등의 고객 성향 분석과 재고관리, 결제 및 배송시스템, 마케팅/홍보 프로그램과 연계되어 제품 공급에서부터 판매, 고객 서비스에 이르기까지 각 유통 단계별 리테일 테크를 활용한 변화가 가능하다.

좀더 정확히 말해, 스마트리테일서비스장치(120)는 ICT 기반으로 매장(97)을 운영한다. 예를 들어, 인공지능(AI)을 활용하여 직원수를 줄일 수 있으며, 빅데이터를 활용해 디지털 마케팅을 수행할 수 있고, IoT 기술을 통해 보안 및 감시를 수행할 수 있다. 이를 통해 운영 비용을 줄이고 고객 경험을 바탕으로 미래형 매장을 선도할 수 있다. 예를 들어, 스마트리테일서비스장치(120)는 도 2의 (a) 내지 (c)에 도시된 바와 같이, 고객이 매장(97)을 방문하는 경우 매장 체류시간, 이동동선 파악, 매장 방문 횟수 등을 통해 고객별 정보를 검출할 수 있고, 표정 인식(긍정/부정) 및 상품 픽업 횟수 등을 통해 고객 관심도를 파악하여 이의 분석 결과를 활용해 1:1 고객별 마케팅 전략을 수립하여 맞춤형 제품 및 서비스를 제공할 수 있다. 도 2의 (a) 과정을 통해서는 남/여 성별 인식, 0-60대의 나이를 추정할 수 있으며, 실시간 얼굴 감지 및 인식을 통해서는 표정을 추정할 수 있다. 도 2의 (b) 과정을 통해서는 고객의 행동 분석이 가능할 수 있다. 즉 고객의 행동 분석으로서 이동 경로를 분석하고, 체류 시간을 측정하며, 관심도 측정, 매대 관심도 분석 및 이상행위(예: 쓰러짐) 이벤트를 검출할 수 있다. 도 2의 (c)는 빅데이터를 통해 분석 결과를 통한 통계를 생성할 수 있다. 통계를 이용한 관리자 대쉬보드(혹은 관리자 화면)를 보여준다. 가령, 서비스를 제공하는 관리자는 관리자 주소정보로 스마트리테일서비스장치(120)에 접속하여 통계 데이터를 확인할 수 있다.

좀더 구체적으로, 스마트리테일서비스장치(120)의 AI 기반 스마트 리테일 플랫폼은 편의점, 백화점, 대형쇼핑몰 등 오프라인 매장(97)에 설치 및 운영되어 고객 얼굴을 인식함으로써 고객의 나이, 성별, 표정, 인원계수, 관심영역별 체류시간, 방문 빈도 수와 같은 빅데이터를 서버 DB(120a)에 저장하여 고객의 성향을 분석하고 소비패턴을 예측한 결과를 토대로 비즈니스에 융합하여 고객별 마케팅 시너지 효과를 극대화한다. 종래의 리테일테크 기술의 한계로 인해 일부 감지, 카운팅, 히트맵등을 제공하나 단순이미지 기반 검출로 움직임이 없는 동작만으로도 알람이 울리는 오탐지의 경우가 높고 정확도가 낮은 문제가 많이 발생하여 신뢰도가 저조하였으나, 본 발명의 실시예에서는 딥러닝 기반 AI 분석기술(예: DCNN 기반의 검출기, 객체 분류기 등)을 활용하여 높은 인식률을 확보 가능하기 때문에 효율적 매장 관리 운영이 가능하다. 과거의 유통업체는 핵심 상권 확보에 집중 투자해 오프라인 매장에서 고객을 확보했다면, 시공간의 제약이 없는 변화하는 세대에 맞춰 오프라인 유통업체들의 매출 상승과 고객층 확보를 위해 판매 및 피드백을 원활하게 하여 오프라인 매장의 활성화를 위한 리테일테크에 집중 투자하는데, 본 기술을 매장에 접목하여 새로운 리테일테크의 패러다임을 창출하여 경쟁우위를 확보할 수 있다.

또한, 스마트리테일서비스장치(120)는, 딥러닝 기반 얼굴 인식/분석/재식별 기술을 활용하여 고객 정보(성별, 나이, 표정) 검출 및 이동 경로 추적, 고객 관심상품과 고객 DB 정보 매칭 등을 통해서 고객 구매 성향 및 매출 트렌드 분석을 실시하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있다. 빅데이터 기반 고객 성향 분석을 통한 제품 선호도 분석 및 고객 맞춤형 마케팅 전략을 구성한다(예: 고객 피부 맞춤형 제품제안, 관심상품 프로모션 광고 표출 등). 인식한 결과를 토대로 매장 내 방문이 빈번한 고객을 대상으로 화이트/블랙 리스트(White/Black List) 기능을 도입하여 VIP 또는 불량 고객 대상으로 차별화된 마케팅 및 맞춤형 대응이 가능할 수 있다. 분석된 고객 정보를 기반으로 고객별 맞춤 서비스 제공, 재고관리, 결제 및 배송시스템, 마케팅/홍보전략과 연계되어 제품 공급에서부터 판매, 고객 서비스에 이르기까지 각 유통 단계별 리테일테크를 활용한 변화가 가능하다. 스마트 키오스크/매대를 통한 재방문 고객 대상 차별화된 비대면 맞춤 서비스 및 쇼핑 편의성 강화, 쇼핑 경험(Customer Experience)을 제공한다.

본 발명의 실시예는 결제 시스템 위주의 기술이 적용되기보다는 인공지능, 빅데이터 등의 핵심 IT 기술 트렌드와 융합해 CCTV에 적용되어 치안 등의 보안을 강화할 수 있다. 예를 들어 기술유출 방지와 관련하여 스마트리테일서비스장치(120)는 중요 정보를 다루는 문서를 별도로 보관하여 파일 자동암호화를 적용하고, 개발 소스에 대한 로컬저장 금지 및 PC백업 등을 고려하여 솔루션을 선정 적용한다. 또한, 대량의 정보유출 위협인 저장매체(예: USB, CD, 이동식 디스크 등)에 대하여는 매체 통제 기술을 적용하여 매체차단 정책을 적용하고, 필요시 승인프로세스 적용 후 매체사용 기능을 제공하고 승인 완료 후, 매체로 복사되는 모든 파일에 대한 로그를 수집한다. 이외에 종이로 유출되는 보안 위협에 대해서는 출력물보안 기술을 적용하여 원본을 수집하며, 기술정보가 포함된 데이터를 출력 시에는 승인프로세스를 적용하여 승인 후 출력되는 기능을 적용한다. 이러한 보안 기술에는 블록체인 기술을 적용하여 트랜잭션 즉 승인요청이 있을 때 체인으로 구성되는 장치의 승인하에 동작이 이루어지도록 할 수도 있을 것이다.

요약하면, 본 발명의 실시예는 매장 방문 고객을 대상으로, 매장(97)에 배치된 스마트 키오스크/매대, 혹은 디스플레이장치(100)를 통해 고객 맞춤형 광고, 프로모션, 이미지 기반 상품검색, 무인결제 시스템을 제공하여 소비자의 비대면 서비스를 통한 쇼핑경험을 향상시키는 스마트 리테일 플랫폼을 제공할 수 있다. AI 기술기반 얼굴인식, 상품검색 등 매장 방문 고객 분석, 고객의 관심 상품, 섹션별 체류시간, 이동 동선을 파악을 통한 히트맵 분석, 스마트 키오스크/매대를 통한 고객 맞춤 광고/프로모션을 제공하여 1:1 소비자 맞춤형 마케팅 서비스를 제공한다. 이외에도 딥러닝 기반 얼굴인식/상품인식 동작이 가능하다. 나아가 지능형 영상 분석을 이용한 매장 내 이벤트 탐지가 가능하다. 딥러닝 기반의 얼굴인식 및 상품인식을 위하여 얼굴분석(예: 성별, 나이대, 표정) 및 얼굴 재식별이 가능하고, 다점포 대상 대용량 이미지 분석(예: 얼굴매칭/상품검색)이 가능하며, 얼굴인식 알고리즘(예: 정확도/처리속도) 및 상품 오인식 감소를 위한 필터링 알고리즘을 활용한다. 또한, 지능형 영상분석을 이용한 매장내 이벤트 탐지를 위해 매장 방문 고객 이동동선, 체류시간, 상품관심도 추정 기술을 활용하고, 사용자 방문통계 대쉬보드(dashboard)를 활용하여, 히트맵, 동선분석을 통한 효율적 매대 위치 정보를 제공하게 된다.

한편, 본 발명의 실시예는 각 매장 내에 딥러닝 기반 영상 분석이 가능한 AI 에지(Edge) 장비가 활용될 수 있으며, 이상행위 분석 동작이 이루어질 수 있다. AI 에지 장비의 경우, 매장마다 구비되어 영상 분석 동작을 수행하여 이의 경우 필요시에만 스마트리테일서비스장치(120)와 연동하여 동작을 수행할 수 있다. 에지 장비는 얼굴인식, 상품인식 알고리즘을 탑재하여 운영될 수 있다. 또한 딥러닝 알고리즘 분석 퍼포먼스(performance) 즉 성능을 최적화할 수 있다. 이상행위 분석을 위하여 솔루션이 활용될 수 있으며, 움직임 기반의 검출방식과 이미지 기반의 방식 모두를 활용한 솔루션이 활용될 수 있다. 가령, 매장 내에서 오래 머물거나 배회하는 이상행위를 통해 소비자의 행동 분석을 수행할 수 있다.

도 3은 도 1의 스마트리테일서비스장치의 세부 구조를 예시한 블록다이어그램이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스장치(120)는 통신 인터페이스부(300), 제어부(310), 스마트리테일실행부(320) 및 저장부(330)의 일부 또는 전부를 포함한다.

여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 저장부(330)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 구성되거나 스마트리테일실행부(320)와 같은 일부 구성요소가 제어부(310)와 같은 다른 구성요소에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.

통신 인터페이스부(300)는 도 1의 통신망(110)을 경유하여 디스플레이장치(100), 카메라(미도시), 사용자 단말장치(105)와 통신을 수행할 수 있다. 가령, 매장 내에 스탠드 얼론(stand alone) 형태 즉 독립적으로 구성되어 있는 에지장비(혹은 에지장치)가 구비되는 경우에는 에지장비와 통신할 수 있다. 예를 들어, 에지장비는 매장 내의 촬영영상을 분석하는 동작을 수행할 수 있다. 이때, 통신 인터페이스부(300)는 통신망(110)을 통해 에지장비의 분석 데이터를 수신하여 제어부(310)로 전달할 수 있다. 이의 과정에서 통신 인터페이스부(300)는 변조/복조, 먹싱/디먹싱, 인코딩/디코딩 등의 동작을 수행할 수 있으며, 이는 당업자에게 자명하므로 더 이상의 설명은 생략하도록 한다. 설명의 편의를 위해, 통신 인터페이스부(300)는 특정 매장에서 에지장비를 구비하지 않는 경우를 가정하여 설명한다.

통신 인터페이스부(300)는 특정 고객이 매장(97)을 방문하는 경우 카메라를 통해 촬영되는 촬영영상이나 촬영영상의 분석 데이터(이하, 촬영영상)를 수신하여 제어부(310)로 전달할 수 있다. 촬영영상을 이용해 고객의 얼굴을 인식하고 인식 결과를 근거로 최초 방문인지 재방문인지를 판단하기 위한 동작을 수행하도록 할 수 있다. 물론 통신 인터페이스부(300)는 이에 관련되는 통신을 수행하여 데이터를 처리할 수 있다. 다시 말해, 통신 인터페이스부(300)는 매장 내에 설치되는 카메라를 통해 매장 내 촬영영상을 실시간으로 수신할 수 있다.

또한, 통신 인터페이스부(300)는 제어부(310)의 요청에 따라 매장 내 특정 디스플레이장치(100)로 특정 고객의 마케팅 정보를 제공하기 위한 동작을 수행한다. 예를 들어, 매장 내에 복수의 디스플레이장치(100)가 구비될 수 있고, 이의 식별정보를 근거로 마케팅 정보가 제공될 수 있다.

나아가, 통신 인터페이스부(300)는 매장 내에서 고객이 픽업하는 상품을 인식하기 위한 동작을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 스마트 키오스크/매대에서 특정 고객이 지정 상품을 구매하기 위해 픽업하는 경우, 이에 대한 정보를 스마트 키오스크/매대로부터 수신하는 등의 동작을 통해 장바구니에 담거나 결제가 이루어지도록 할 수 있다. 예를 들어, 특정 고객이 매대에서 상품을 픽업할 때의 촬영영상 분석을 통해 해당 고객이 매대의 상품을 구매하는지 판단할 수 있다. 이때 매대에서 제공하는 상품의 정보를 근거로 어떠한 상품을 구매하는지 매칭시키면 되지만, 카메라를 줌인이나 줌아웃 동작시켜 상품에 부착되어 있는 식별정보를 인식하는 형태로 이루어질 수도 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 어떠한 방식으로 상품 구매를 판단하는지에 대하여 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.

뿐만 아니라, 통신 인터페이스부(300)는 제어부(310)의 요청에 따라 매장 내 고객의 상품 구매와 관련한 결제 정보(예: 결제 내역)를 매장 내 출구쪽에 구비되는 디스플레이장치(100)로 전송하거나, 고객의 사용자 단말장치(105)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 고객이 매장(97)을 퇴장하기 전에 결제에 대한 내역을 최종 확인한 후에 퇴장이 이루어지도록 할 수 있다. 확인 여부에 따라 출입문의 제어가 이루어질 수 있다.

또한, 통신 인터페이스부(300)는 고객이 매장에서 픽업 즉 구매한 상품의 반환이 이루어지는 반환장치(예: 반환매대)와도 통신이 가능할 수 있다. 예를 들어, 고객이 특정 스마트 키오스크/매대에서 상품 구매시 해당 상품에 대한 이미지를 스캔하여 해당 고객에게 제공하고, 또한 스캔 이미지는 반환장치로 제공될 수 있다. 따라서, 고객이 상품의 반환을 요청할 때, 스캔 이미지와 비교하여 상품의 결함이 발견되는 경우 고객에게 이를 알리고 반환을 거절할 수 있을 것이다. 통신 인터페이스부(300)는 반환장치와 이러한 동작을 위해 통신할 수 있다.

제어부(310)는 도 1의 스마트리테일서비스장치(120)를 구성하는 도 3의 통신 인터페이스부(300), 스마트리테일실행부(320) 및 저장부(330)의 전반적인 제어 동작을 담당한다. 예를 들어, 매장 내 카메라로부터 촬영영상이 수신되는 경우, 또는 매장 내 에지장비로부터 촬영영상의 분석 데이터가 제공되는 경우, 제어부(310)는 촬영영상이나 해당 촬영영상의 분석 데이터를 스마트리테일실행부(320)로 제공할 수 있다. 물론, 그 전에 저장부(330)에 임시 저장한 후 순차적으로 스마트리테일실행부(320)에 제공할 수 있다.

또한, 제어부(310)는 스마트리테일실행부(320)의 요청에 따라 매장 내의 특정 디스플레이장치(100)나 사용자 단말장치(105)로 마케팅 정보나 결제내역 정보 등 다양한 정보를 전송하기 위하여 통신 인터페이스부(300)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 스마트리테일실행부(320)의 요청에 따라 고객의 이동 동선을 예측하여 예측 결과에 따라 적절한 마케팅 정보를 각각의 디스플레이장치(100)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 매장 내의 제품을 고객이 눈으로 식별할 수 있는 매대가 있고, 매대에서 확인한 상품을 자판기와 같은 곳에서 구매할 수 있도록 매장이 설계되어 있다고 가정해 보자. 이의 경우에는 자판기와 같은 스마트 키오스크에서 자신의 신체 사이즈 등에 적합한 상품을 골라 결제를 진행할 수도 있다. 결제와 관련해서는 다양한 방법이 가능하지만, 매장(97)의 입장시에 결제수단을 등록하는 방법이 가능할 수 있고, 또는 스마트 키오스크에서 제품을 구매시에 결제하는 것도 얼마든지 가능할 수 있다. 다만, 대다수의 소매점의 경우 온라인과 비교해 볼 때 상품을 직접 보고 선택할 수 있다는 점에서 이점이 있으므로, 또한 제품의 하자(예: 의류)를 살피기 위하여 고객이 오프라인상에서 상품을 직접 보고 픽업할 수 있도록 하며, 따라서 제어부(310)는 매대 주변의 디스플레이장치(100)를 통해 고객의 상품 구매시 도움이 될 수 있는 정보를 제공하기 위해 통신 인터페이스부(300)를 제어한다.

스마트리테일실행부(320)는 딥러닝 기반의 얼굴인식 및 상품인식, 지능형 영상분석을 이용한 매장 내 이벤트 탐지, 매장 내 이상행위 분석, 마케팅 정보 생성 등의 동작을 수행할 수 있다. 매장(97)을 방문하는 고객의 얼굴의 인식되는 경우 인식 결과를 통해 고객의 성별, 연령대, 그리고 픽업한 상품에 대한 고객의 실시간 표정을 분석하여 관심이나 만족도를 추정할 수 있다. 이와 같이 스마트리테일실행부(320)는 실시간 얼굴 감지 및 인식, 그리고 고객 행동 분석 동작을 수행한다. 고객 행동을 분석하기 위해 이동 경로를 분석하고, 체류 시간을 측정하며, 관심도 측정, 매대 관심도 분석, 이상 행위 이벤트 검출 등의 동작을 수행한다.

이의 과정에서 예를 들어, 스마트리테일실행부(320)는 고객이 안경을 착용하거나 얼굴에 변화가 감지되는 경우에는 물론 이의 경우 이미 확보된 이미지가 있는 경우에는 인공지능의 딥러닝(예: DCNN 기반의 검출기, 분류기 등)을 통해 특정 고객을 정확히 인식할 수 있지만, 정확도를 높이기 위하여 이의 경우에는 고객이 소지하는 사용자 단말장치(105)를 더 확인할 수 있다. 사용자 단말장치(105)를 통해 취득되는 식별정보를 확인하여 고객의 인식 결과에 대한 정확도를 높일 수 있다. 만약 이의 경우에도 최종적으로 확인이 불가한 경우에는 안경을 벗어달라는 등의 통지를 수행할 수 있다.

스마트리테일실행부(320)는 고객이 매장(97)에 최초 방문시에는 타 고객의 분석 데이터를 근거로 다양한 정보를 이동 동선에 있는 디스플레이장치(100)로 마케팅 정보를 제공한다. 예를 들어, 최초 고객의 경우에는 마케팅 정보를 제공한 후 관심 여부를 확인해 볼 수 있다. 가령, 최초의 이동 동선에 위치하는 디스플레이장치(100)에 상품의 할인정보, 신상품정보와 광고정보를 모두 제공한다. 그리고, 고객의 반응을 확인한 후 이에 근거하여 이후의 이동 동선에 있는 디스플레이장치(100)로 어떠한 마케팅 정보를 제공해야 할지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 스마트리테일실행부(320)는 매장 내 고객의 유형을 판단하여 그에 따라 제공되는 마케팅 정보를 조절할 수도 있다. 가령 성인용품을 취급하는 코너에서 고객은 주변 고객을 의식하여 상품의 구매를 망설일 수도 있다. 따라서, 주변 고객의 존재 여부도 고려하여 디스플레이장치(100)로 제공되는 마케팅 정보를 제어할 수 있다.

스마트리테일실행부(320)는 고객별 빅데이터를 근거로 고객의 이동 동선을 예측하여 마케팅 정보를 제공한다. 그러나, 이러한 이동 동선은 어디까지나 예측이며 따라서 매장(97)의 고객의 위치를 추적하여 동선이 변경될 때에는 DB(120a)의 분석 데이터에서 변경된 동선이 존재하는지 판단할 수 있고, 물론 동선이 없는 경우에는 새로운 예측 동작을 수행할 수 있지만, 이와 같이 고객의 동선이 변경되는 경우에는 마케팅 정보를 제공하기 위한 디스플레이장치(100)의 대상을 변경함과 동시에 해당 디스플레이장치(100)로 제공되는 마케팅 정보도 변경되는 것이 바람직하다.

요약하면, 스마트리테일실행부(320)는 개인별 빅데이터를 분석한다. 매장별 AI 영상 객체 인식 및 저장(예: 성별/나이/방문시간 등), 상품 이미지 분석(예: 매장 내 상품 배치), 객체 이동 방향 분석(예: 냉동즉석조리/야채/정육/과일 등), 객체 관심 상품 분석(예: 얼굴표정감시/상품 앞에 머물거나 물건을 잡는 시간/유사한 상품 중 선택하는 물품의 기준 등), 결제시 구매상품을 분석하는 등의 동작을 수행한다. 이러한 과정에 의해 취득된 빅데이터를 분석하여 분석 결과를 매장 내에서 활용한다. 고객이 방문하면 영상 인식 및 개인별 빅데이터 결과를 이용해 고객이 지나는 동선에 설치된 디스플레이장치(100)를 통해 결과에 따른 마케팅 정보를 노출시킨다. 고객이 선호하는 상품의 할인내용, 신상품, 광고 등의 정보를 제공할 수 있다. 고객의 매장 내 행동은 지속적으로 모니터링되며 동선 변경시 그에 따라 적응적인 동작이 이루어진다. 적응적인 동작을 위해 마케팅 정보가 변경될 수 있고, 변경된 마케팅 정보가 표시되는 대상 즉 디스플레이장치(100)가 변경될 수 있다.

저장부(330)는 제어부(310)의 제어하에 처리되는 다양한 정보나 데이터를 저장하고, 제어부(310)의 요청시에 제공할 수 있다. 저장부(330)는 스마트리테일실행부(320)에서 제공되는 빅데이터 분석 결과를 저장한 후, 제어부(310)의 제어하에 도 1의 DB(120a)에 체계적으로 분류하여 저장되도록 하고, 필요시 DB(120a)로부터 불러와 관련 데이터를 제어부(310)의 제어하에 저장할 수 있다.

한편, 본 발명의 다른 실시예로서, 도 3의 제어부(310)는 CPU와 메모리를 포함하며, CPU와 메모리는 원칩화하여 구성될 수 있다. 제어부(310)는 제어회로, 연산부(ALU), 명령어해석부, 레지스트리 등을 포함할 수 있으며, 메모리는 램(RAM)을 포함할 수 있다. 제어회로는 제어 동작을, 연산부는 2진 비트정보의 연산처리를, 그리고 명령어해석부는 입력된 2진 비트정보가 어떠한 동작의 수행에 관련되는지를 해석할 수 있다. 여기서, 해석은 룩업테이블(LUT)상의 좌측과 우측에 데이터를 매칭한 후 제어회로가 좌측 데이터를 근거로 우측의 데이터를 찾아 동작을 수행하는 것일 수 있다. 레지스트리는 소프트웨어적인 데이터 저장에 관여한다. 상기의 구성에 따라 CPU는 스마트리테일서비스장치(120)의 초기 구동시 스마트리테일실행부(320)의 프로그램을 복사하여 메모리에 로딩한 후 이를 실행시켜 데이터 처리 속도를 빠르게 증가시킬 수 있게 된다.

상기한 내용 이외에 기타 도 3의 통신 인터페이스부(300), 제어부(310), 스마트리테일실행부(320) 및 저장부(330)와 관련한 자세한 내용은 앞서 도 1 및 도 2를 참조하여 충분히 설명하였으므로, 그 내용들로 대신하고자 한다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스장치의 구동과정을 나타내는 흐름도이다.

설명의 편의상 도 4를 도 1과 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스장치(120)는 오프라인 매장(97)을 방문한 고객들의 인식 결과에 매칭시켜 오프라인 매장 내의 고객별 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 저장한다(S400). 본 발명의 실시예에서는 고객들의 인식 결과로서 카메라를 통해 촬영되는 고객의 촬영영상에서 얼굴을 검출하고 검출한 얼굴의 인식 결과를 이용할 수 있다. 물론 고객이 스마트폰 등의 사용자 단말장치(105)를 휴대하는 경우, 이를 활용하거나 얼굴 인식 결과와 함께 이용할 수 있다.

예를 들어, 방문 고객의 다양한 상태에 대한, 다시 말해 선글라스를 착용하거나 마스크를 착용하는 등과 같이 얼굴의 이미지가 변경되는 경우에는 이에 대한 학습 데이터가 충분히 누적되어 있을 때 사용자 단말장치(105)의 식별정보를 별도로 활용하지 않을 수도 있다. 다만, 정확한 판단이 어려울 때에는 사용자 단말장치(105)의 식별정보를 더 활용함으로써 정확도를 높일 수 있다.

또한, 스마트리테일서비스장치(120)는 매장(97)을 방문한 고객의 인식 결과에 의해 고객의 재방문이 감지되면, 기저장한 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이동 동선을 예측하여 예측한 이동 동선상에 위치하는 각각의 디스플레이장치(100)로 고객에게 맞춤화된 마케팅 정보를 순차적으로 노출시킨다(S410).

가령, 매장(97)을 방문하는 고객이 자주 방문하는 경우라 하더라도 이동 동선이 정확히 일치하는 경우는 극히 드물며, 따라서 인공지능의 딥러닝 분석 등을 통해 누적 데이터를 근거로 이동 동선의 정확도를 높일 수 있다. 다만, 스마트리테일서비스장치(120)는 이동 동선이 변경될 때, 그에 따라 제공하고자 하는 마케팅 정보의 전송 채널을 빠르게 변경함으로써 신속하게 대처할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 이를 적응적이라 명명할 수 있다. 예를 들어, 룰(rule) 기반으로 마케팅 정보를 제공하는 경우라면 룰을 벗어날 때 유연한 대응이 불가능하지만, 인공지능의 딥러닝을 이용하는 경우, 새로운 변수(예: 이동 동선 변경)에 대한 탄력적인 대응이 가능하다. 이는 예측이 가능한 인공지능의 기술적 특성 때문이기도 하다.

예를 들어, 이동 동선이 변경되면, 제공되는 마케팅 정보 또한 변경될 수 있다. 또한, 마케팅 정보가 전송되어 화면에 출력되는 매장 내 디스플레이장치(100) 등의 대상도 변경될 수 있다. 매장 내에서 고객의 이동 동선의 변경은 카메라를 통해 촬영되는 매장 내 촬영영상의 분석을 통해 이루어질 수 있지만, 고객이 휴대하는 사용자 단말장치(105)와 비콘 통신 등에 의해 취득되는 장치식별정보(예: 장치ID 등)가 이용될 수도 있을 것이다. 물론 매장 내에서 GPS 수신이 불가한 경우, 매장 내 와이파이 통신이 가능한 통신장치와의 통신 신호 세기에 의한 거리 측정이나 복수의 주변장치들(예: 카메라, 에지장비, AP 등)과의 통신에 의한 삼각측량 등을 통해 사용자 단말장치(105)의 매장 내 위치를 측정하는 것도 얼마든지 이루어질 수 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.

상기한 내용 이외에도 본 발명의 실시예에 따른 스마트리테일서비스장치(120)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

한편, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비일시적 저장매체(non-transitory computer readable media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다.

여기서 비일시적 판독 가능 기록매체란, 레지스터, 캐시(cache), 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라, 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로, 상술한 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리 카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독가능 기록매체에 저장되어 제공될 수 있다.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.

100: 디스플레이장치 105: 사용자 단말장치
110: 통신망 120: 스마트리테일서비스장치
300: 통신 인터페이스부 310: 제어부
320: 스마트리테일실행부 330: 저장부

Claims (12)

1. 오프라인 매장을 방문한 고객들의 인식 결과에 매칭시켜 오프라인 매장 내의 고객별 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 저장하는 저장부; 및
   매장을 방문한 고객의 인식 결과에 의해 고객의 재방문이 감지되면, 상기 저장한 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이동 동선을 예측하여 상기 예측한 이동 동선상에 위치하는 각각의 디스플레이장치로 고객에게 맞춤화된 마케팅 정보를 순차적으로 노출시키는 제어부;를
   포함하는 스마트리테일서비스장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 예측한 이동 동선이 변경되는 경우 변경되는 이동 동선상에 위치하는 디스플레이장치로 변경하여 고객의 맞춤화된 마케팅 정보를 제공하는 스마트리테일서비스장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 저장한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이상 행위를 검출하고, 상기 검출한 이상 행위의 고객을 관리 그룹으로 지정하여 관리하는 스마트리테일서비스장치.
4. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 오프라인 매장을 방문하는 고객의 얼굴 인식에 대한 정확도를 높이기 위해 고객이 휴대하는 사용자 단말장치의 식별정보를 더 활용하는 스마트리테일서비스장치.
5. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 매장 내의 상품이 진열되는 스마트 매대에서 제공되는 상품 정보를 근거로 지정 고객의 상품 구매를 판단하는 스마트리테일서비스장치.
6. 제5항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 상품 구매의 판단시 상기 지정 고객의 온라인 결제를 자동으로 진행하여 상기 지정 고객에게 통보하는 스마트리테일서비스장치.
7. 저장부가, 오프라인 매장을 방문한 고객들의 인식 결과에 매칭시켜 오프라인 매장 내의 고객별 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 저장하는 단계; 및
   제어부가, 매장을 방문한 고객의 인식 결과에 의해 고객의 재방문이 감지되면, 상기 저장한 이동 동선 추적에 의한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이동 동선을 예측하여 상기 예측한 이동 동선상에 위치하는 각각의 디스플레이장치로 고객에게 맞춤화된 마케팅 정보를 순차적으로 노출시키는 단계;를
   포함하는 스마트리테일서비스장치의 구동방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 예측한 이동 동선이 변경되는 경우 변경되는 이동 동선상에 위치하는 디스플레이장치로 변경하여 고객의 맞춤화된 마케팅 정보를 제공하는 단계;를 더 포함하는 스마트리테일서비스장치의 구동방법.
9. 제7항에 있어서,
   상기 저장한 성향 분석 데이터를 근거로 고객의 이상 행위를 검출하고, 상기 검출한 이상 행위의 고객을 관리 그룹으로 지정하여 관리하는 단계;를 더 포함하는 스마트리테일서비스장치의 구동방법.
10. 제7항에 있어서,
    상기 오프라인 매장을 방문하는 고객의 얼굴 인식에 대한 정확도를 높이기 위해 고객이 휴대하는 사용자 단말장치의 식별정보를 더 활용하는 단계;를 더 포함하는 스마트리테일서비스장치의 구동방법.
11. 제7항에 있어서,
    상기 매장 내의 상품이 진열되는 스마트 매대에서 제공되는 상품 정보를 근거로 지정 고객의 상품 구매를 판단하는 단계;를 더 포함하는 스마트리테일서비스장치의 구동방법.
12. 제11항에 있어서,
    상기 상품 구매의 판단시 상기 지정 고객의 온라인 결제를 자동으로 진행하여 상기 지정 고객에게 통보하는 단계;를 더 포함하는 스마트리테일서비스장치의 구동방법.

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