KR20230053270A - 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템 - Google Patents

고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템 Download PDF

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KR20230053270A
KR20230053270A KR1020210136616A KR20210136616A KR20230053270A KR 20230053270 A KR20230053270 A KR 20230053270A KR 1020210136616 A KR1020210136616 A KR 1020210136616A KR 20210136616 A KR20210136616 A KR 20210136616A KR 20230053270 A KR20230053270 A KR 20230053270A
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Abstract

본 발명은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 학습을 기반으로 하는 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 비전 인식을 이용하여 상품을 결제하는 스마트 계산대;를 포함하고, 상기 스마트 계산대는, 상품을 인식할 수 있는 제품 인식 카메라를 포함하는 상품결제부; 상기 상품결제부로 상품을 이송시키는 상품이동부; 및 상기 고객의 행동을 인식하여 상기 상품이동부를 동작시키는 행동인식부;를 포함한다.

Description

고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템{Product payment methods and systems that include customer behavior recognition}
본 발명은 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 학습을 기반으로 상품 인식이 가능하고, 고객의 행동을 인식하여 그에 대응하여 동작이 가능한 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템에 관한 것이다.
다양한 업종에서 인건비 부담이 없는 무인점포가 등장하고 있으며, 센서를 이용하여 물건을 결제하는 아마존 고(Amazon Go), 보사노바(Bossa nova)라는 재고파악 AI 로봇을 채용한 월마트, 중국 최대한 온라인 쇼핑몰 알리바바의 얼굴인식 연동 알리페이를 채용한 헤마(Hema) 등이 대표적이다.
인체로부터 정보를 획득하여 무인점포를 운용하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2019-0008075호(2019년01월23일 공개)에는, 사용자의 신체 일부로부터 개인 정보를 획득하고, 개인 정보를 제 1 서버에 전송하고, 제 1 서버로부터 개인 정보의 인증을 수신하는 구성, 인증 장치가 인증을 수신하면 사용자가 점포에 입장 또는 퇴장할 수 있도록 게이트를 여는 구성, 사용자의 신체 일부로부터 개인 정보를 획득하고, 개인 정보를 제 2 서버에 전송하고, 제 2 서버로부터 개인 정보의 인증을 수신하면 상품 금액을 결제하는 구성이 개시되어 있다.
다만, 물품에 모두 바코드가 찍혀있다고 할지라도 이를 스캔하는 것은 익숙하지 않은 사용자라면 하기가 어렵고 결국에는 점원을 호출하거나 점원이 스캔하는 방식으로 회귀하게 된다. 또, 물품에 모두 바코드가 찍혀있지 않은 경우에는 자체적으로 모델링 및 라벨링을 실시해야 하는데 이 또한 소형 매장에서는 불가하고 가격표만 붙이는 상태이기 때문에 정산을 할 때 인력자원 및 시간이 낭비된다. 그리고, 이미지 인식으로 물품을 구분하는 경우에도 이미지가 각기 다른 각도나 조명 등에서 촬영되는 경우 객체 인식도가 현저히 떨어지기 때문에 어려우며, RFID 태그 등을 모든 물품에 부착하는 경우 인식률은 좋으나 모든 제품에 모두 RFID 태그를 부착해야 하므로 인건비 및 원가상승의 문제점이 존재한다.
본 발명의 일 목적은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 학습을 기반으로 상품 인식이 가능하고, 고객의 행동을 인식하여 그에 대응하여 동작이 가능한 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예는, 바코드를 찍을 수 없는 공산품 이외 상품(비정형분야)을 대상으로 하는 무인 점포에서 사용가능한 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
구체적으로, 이미지 스캔을 통하여 물품을 인식할 수 있도록 촬영한 이미지를 인공지능 알고리즘으로 학습을 진행하여 객체의 인식도를 높이고, 학습이 진행된 데이터를 각 매장의 매장 단말과 동기화를 실시하여 매장에서 물품이 스캔된 경우 인식할 수 있도록 하며, 노이즈를 포함한 다양한 환경에 이미지 인식 및 무인 결제가 가능토록 하는, 인공지능과 빅데이터를 이용한 이미지 인식 기반 무인 결제 시스템을 제공할 수 있다.
특히, 본 발명의 일 실시예는, 상품을 결제하고자 하는 고객의 행동을 인식하여 스마트 계산대의 컨베이어를 동작시키거나 사용법을 제공하여 편리한 쇼핑을 제공할 수 있는 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 바와 같은 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 학습을 기반으로 하는 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템을 제안하며, 이를 위해, 본 발명은 비전 인식을 이용하여 상품을 결제하는 스마트 계산대;를 포함하고, 상기 스마트 계산대는, 상품을 인식할 수 있는 제품 인식 카메라를 포함하는 상품결제부; 상기 상품결제부로 상품을 이송시키는 상품이동부; 및 상기 고객의 행동을 인식하여 상기 상품이동부를 동작시키는 행동인식부;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 비전 인식은, 인공지능 데이터 학습을 기반으로 수행되며, 상기 인공지능 데이터 학습은 다양한 비정형 상품에 대하여 여러 프레임으로 나누어 다양한 각도로 이루어질 수 있다.
특히, 상기 비전 인식을 위한 제품 인식 카메라는 Depth 카메라 적용되며, 상품의 높이값을 측정해서 사물의 정보를 획득, 높이값을 통해 겹쳐짐 확인할 수 있다.
그리고 상기 행동인식부는, 상기 고객이 상품을 올리는 행위로 판단하면 상기 상품결제부를 동작시키고, 상기 고객이 일정시간 동안 상품을 올리는 행위를 중단한 것으로 판단하면 상기 상품결제부의 동작을 중지시킬 수 있다.
또한, 상기 상품결제부로 인식된 상기 상품 내역을 표시하는 모니터;를 더 포함하고, 상기 행동인식부는, 상기 고객이 특정한 행동을 하고 있지 않는 것으로 판단하면 상기 모니터에 상기 스마트 계산대 사용법을 표시할 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따르면, 본 발명은 상품을 결제하고자 하는 고객의 행동을 인식하여 스마트 계산대의 컨베이어를 동작시키거나 사용법을 제공할 수 있어 고객이 상품을 무인 결제하는데 소요되는 행동을 최소화할 수 있는 장점이 있다.
비정형 물품을 인식할 수 있도록 다양한 각도 하에서 촬영한 이미지를 인공지능 알고리즘으로 학습을 진행하여 객체의 인식도를 높이고, 학습이 진행된 데이터를 각 매장의 매장 단말과 동기화를 실시하여 매장에서 물품이 비전 인식된 경우 확인할 수 있도록 하며, 이미지를 인식하지 못하는 경우 판매 단말로부터 제품의 이미지 또는 식별코드를 수신하여 이미지를 재학습하도록 함으로써 노이즈를 포함한 다양한 환경에 대응가능한 이미지 인식 및 무인 결제가 가능한 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과로 제한되지 아니하며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다. 본 발명의 사상은 첨부된 도면 외에 모든 변경, 균등물 내지 대체물에 까지도 확장되는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템은 기본적으로 비전 인식으로 상품을 카운트하는 것을 수행한다.
이와 같은 비전 인식은 인공지능 데이터 학습을 기반으로 수행되며, 학습은 여러 프레임으로 나누어 다양한 각도로 진행된다.
본 발명에 따른 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템은 별도의 학습 장치가 요구되지 않으며, 시스템 자체에서 학습을 수행할 수 있다.
한편, 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템은 단일 상품 또는 여러 상품이 섞인 상태에서도 학습이 가능한 장점이 있다.
시스템 내에 탑재된 자체 모델을 통해 어노테이션 수행하며, 인공지능 어노테이션이 어려운 상품은 별도의 어노테이션 시스템을 이용하여 수작업을 통하여 학습이 진행된다.
본 발명에 따른 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템은 스마트 계산대를 포함한다.
스마트 계산대는 상품이동부, 상품결제부, 행동인식부를 포함하여 구성된다.
상품이동부는 고객이 결제하고자 하는 상품을 상품결제부로 이동시키기 위한 것으로, 컨베이어 방식이 적용되나, 상품을 이동시키기 위한 수단이라면 다양하게 적영될 수 있다.
상품결제부는 상품을 인식할 수 있는 제품 인식 카메라를 포함한다.
제품 인식 카메라는 비전 인식을 위한 Depth 카메라가 적용되며, 상품의 높이값을 측정해서 사물의 정보를 획득, 높이값을 통해 겹쳐짐 확인 가능하다.
겹쳐진 상품 중 상단의 상품을 인식하여 해당 상품의 높이값을 획득하고, 해당 상품의 높이값과 비교하여 해당 상품의 하단에 다른 상품이 있는지 판단 가능하며, 다양한 각도에서 학습할 때의 높이값을 통해 상품의 세로, 깊이, 가로 길이 학습이 가능하다.
또한 제품 인식 카메라는 보조 카메라(사이드 카메라)를 포함할 수 있다. 보조 카메라도 동일한 기능을 수행하여 겹쳐짐과 상품 인식 정확도를 상승시킬 수 있다. 한편, 스마트 계산대에 결제내역을 확인할 수 있는 모니터를 포함하며, 해당 모니터를 통하여 다양한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
다음으로, 행동인식부는 스마트 계산대에 위치하거나 접근하는 고객을 인식하는 고객 인식 카메라를 포함한다.
고객 인식 카메라는 스마트 계산대 및 모니터 중 적어도 하나에 구성될 수 있다.
스마트 계산대는 고객 인식 카메라를 통해 다음과 같은 기능을 수행할 수 있다.
스마트 계산대는 고객이 상품을 올려놓기 위해 위치하였는지 파악하고 고객 인식이 완료되거나, 고객이 상품을 올리는 행위를 하고 있는 지 판단하여 컨베이어를 동작시킬 수 있다.
한편, 스마트 계산대는 일정시간 동안 고객이 상품을 올리지 않는 것으로 판단되면 컨베이어를 정지시킬 수 있다.
특히, 스마트 계산대는 스마트 계산대에 위치한 고객이 특정한 행동을 하고 있지 않으면 모니터로 스마트 계산대 사용법을 안내할 수 있다.
또한, 스마트 계산대는 고객이 상품을 고의적으로 겹쳐서 컨베이어로 올리고 있는지 파악하여 고객에게 스피커 또는 모니터로 알림을 출력할 수 있다.
또한, 상품결제부로부터 미인식된 상품이 검출되면 상품내역을 출력하여 미인식된 상품을 재인식하라는 안내를 출력할 수 있다.
각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network)를 통해 연결된다. 예를 들어, 적어도 하나의 매장 단말은 네트워크를 통하여 무인 결제 서비스 제공 서버와 연결될 수 있다. 그리고, 무인 결제 서비스 제공 서버는, 네트워크를 통하여 적어도 하나의 매장 단말, 적어도 하나의 스캐너, 적어도 하나의 판매 단말과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 스캐너는, 네트워크를 통하여 매장 단말 및 무인 결제 서비스 제공 서버와 연결될 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 판매 단말은, 네트워크를 통하여 적어도 하나의 매장 단말, 무인 결제 서비스 제공 서버와 연결될 수 있다.
적어도 하나의 매장 단말은, 인공지능 이미지 객체인식기반 무인 결제 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 제품 이미지 내의 객체인 제품을 식별하고, 식별정보를 판매 단말로 전송하여 결제 및 정산이 되도록 하는 단말일 수 있다. 이를 위해, 적어도 하나의 매장 단은, 제품 이미지 내 객체를 모델링하고 이를 식별하도록 라벨링을 수행하는 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 매장 단말은, 무인 결제 서비스 제공 서버에서 학습 및 재학습한 결과와 동기화되어 제품을 인식할 수 있도록 하는 단말일 수 있다. 또한, 적어도 하나의 매장 단말은 스캐너 및 판매 단말과 연결되어 스캐너에서 스캔 또는 촬영한 제품 이미지를 식별하고, 식별코드를 판매 단말로 전송함으로써 판매 단말에서 제품을 결제할 수 있도록 하는 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 매장 단말은, 무인 결제 서비스 제공 서버와 클라우드로 연결되는 경우 삭제되거나 판매 단말과 통합되어 구현될 수도 있는 단말일 수 있다. 이때, 판매 단말은, 매장 단말의 기능 및 동작을 SaaS(Software as a Service), PaaS(Platform as a Service), IaaS(Infrastructure as a Service) 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합으로 구현하는 단말일 수 있다. 이 역도 마찬가지이다(Vice Versa).
여기서, 적어도 하나의 매장 단말은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 매장 단말은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 매장 단말은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 학습 시스템은 복수의 학습 데이터 수집 장치, 학습 데이터 생성 장치, 복수의 어노테이션 장치 및 인공지능 학습 장치를 포함하여 구성될 수 있다.
이와 같은, 일 실시예에 따른 인공지능 학습 시스템의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 요소들을 나타낸 것에 불과하므로, 둘 이상의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되어 구현되거나, 하나의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 분리되어 구현될 수 있을 것이다.
학습 데이터 생성 장치는 인공지능 학습 장치로부터 인공지능(AI) 학습과 관련된 프로젝트의 속성을 수신할 수 있다. 학습 데이터 생성 장치는 사용자의 제어 및 수신된 프로젝트의 속성을 기초로, 인공지능(AI) 학습을 위한 데이터 구조의 설계, 수집된 데이터의 정제, 데이터의 가공, 데이터의 확장 및 데이터의 검증을 수행할 수 있다.
우선적으로, 학습 데이터 생성 장치는 인공지능(AI) 학습을 위한 데이터 구조를 설계할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 생성 장치는 사용자의 제어 및 수신된 프로젝트의 속성을 기초로, 인공지능(AI) 학습을 위한 온톨로지(ontology), 인공지능(AI) 학습을 위한 데이터의 분류 체계를 정의할 수 있다.
학습 데이터 생성 장치는 설계된 데이터 구조를 기초로, 인공지능(AI) 학습을 위한 데이터를 수집할 수 있다. 이를 위하여, 학습 데이터 생성 장치는 학습 데이터 수집 장치로부터 감지 데이터들, 3D 점군 데이터들, 2D 이미지들 및 거리 정보들을 수신할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 아니하고, 학습 데이터 생성 장치는 웹 크롤링(web crawling)을 수행하거나, 또는 외부 기관의 장치로부터 데이터들을 다운로드할 수도 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으나, 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한, 본 명세서와 도면에서 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서, 상술한 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 선정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (5)

  1. 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 학습을 기반으로 하는 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템에 있어서,
    비전 인식을 이용하여 상품을 결제하는 스마트 계산대;를 포함하고,
    상기 스마트 계산대는,
    상품을 인식할 수 있는 제품 인식 카메라를 포함하는 상품결제부;
    상기 상품결제부로 상품을 이송시키는 상품이동부; 및
    상기 고객의 행동을 인식하여 상기 상품이동부를 동작시키는 행동인식부;를 포함하는, 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 비전 인식은,
    인공지능 데이터 학습을 기반으로 수행되며, 상기 인공지능 데이터 학습은 다양한 비정형 상품에 대하여 여러 프레임으로 나누어 다양한 각도로 이루어지는 것을 특징으로 하는 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 비전 인식을 위한 제품 인식 카메라는 Depth 카메라 적용되며, 상품의 높이값을 측정해서 사물의 정보를 획득, 높이값을 통해 겹쳐짐 확인하는 것을 특징으로 하는 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 행동인식부는,
    상기 고객이 상품을 올리는 행위로 판단하면 상기 상품결제부를 동작시키고, 상기 고객이 일정시간 동안 상품을 올리는 행위를 중단한 것으로 판단하면 상기 상품결제부의 동작을 중지시키는 것을 특징으로 하는, 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 상품결제부로 인식된 상기 상품 내역을 표시하는 모니터;를 더 포함하고,
    상기 행동인식부는,
    상기 고객이 특정한 행동을 하고 있지 않는 것으로 판단하면 상기 모니터에 상기 스마트 계산대 사용법을 표시하는 것을 특징으로 하는, 고객 행동 인식을 포함하는 상품 결제 방법 및 시스템.
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