KR20240007561A - 인공지능 기반으로 시장 특화된 언어를 번역 가능한 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템 - Google Patents
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Abstract
인공지능 기반으로 시장 특화된 언어를 번역 가능한 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템이 제공된다. 상기 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템은, 제품의 도매 판매를 위한 라이브 방송을 송출하는 도매업체용 단말, 사업자 인증 후 상기 라이브 방송을 스트리밍하는 소매업체용 단말, 및 상기 도매업체용 단말 및 상기 소매업체용 단말이 접속하여 상호간에통신가능한 온라인 플랫폼을 제공하고, 상기 소매업체용 단말에서 입력된 주문정보를 물류업체용 단말로 전송하는 관리 서버를 포함하고, 상기 관리 서버는, 상기 도매업체용 단말에서 입력되는 시장 특화된 언어의 음성신호를 텍스트로 변환한 후, 인공지능 기술의 자연어 처리 기반으로 상기 텍스트를 분석하여 시장 특화된 현지언어로 번역하고, 상기 번역된 문자를 상기 소매업체용 단말로 전송한다.
Description
본 발명은 인공지능 기반으로 시장 특화된 언어를 번역 가능한 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 도매 시장(예를 들어, 동대문 도매 시장)에서 도매업자들이 소매업자에게 제품을 판매할 때 사용하는 시장 특화된 언어를 텍스트로 변환하여 소매업체용 단말로 제공하거나, 해외 현지의 소매업자가 이해할 수 있도록 인공지능 기반의 자연어 처리 기술을 통해 번역한 텍스트를 소매업체용 단말로 제공할 수 있는 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템에 관한 것이다.
통신 기술의 발전과 그에 따른 매체의 다양화 및 대중화로 인하여 물건의 구입 등에 관계된 상행위에 대한 개념이 바뀌어 다양한 매체를 통한 전자상거래가 활성화되고 있다.
일반적으로, 전자상거래(EC: Electronic Commercial transaction)는 구매자가 직접 제품을 판매하는 매장에 가지 않고도 인터넷 등의 네트워크 망을 통한 가상 공간에서 물품의 쇼핑 및 구매가 가능한 상거래의 한 형태이다.
이러한 전자상거래는 판매자의 영업시간에 구애받지 않으며 구매자가 직접 매장까지 이동하는 시간과 이동에 소요되는 경비 등을 절감할 수 있어서, 일반인들의 주요 상거래 형태로 자리잡았다.
또한, 최근 스마트폰의 보급으로 인하여 무선을 활용한 이동 통신 단말기나 개인휴대정보단말기로 상품을 구매하는 서비스인 모바일 전자상거래가 활성화되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 도매업자와 소매업자간에 라이브 방송을 통해 제품을 실시간 판매할 수 있으며, 시장에서 사용하는 특화된 언어를 인공지능 기반의 자연어 처리 기술을 통해 텍스트로 번역하여 제공할 수 있어 해외의 소매업자들도 자연스럽게 내용을 이해할 수 있는 인공지능 기반으로 시장 특화된 언어를 번역 가능한 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 국내 또는 해외의 소매업자는 e-커머스 플랫폼에서 주문 후 즉각적으로 물류 업체와 자동 연계되어 빠른 시일 내에 제품을 수령할 수 있는 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제들은 상기 과제로 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반으로 시장 특화된 언어를 번역 가능한 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템은, 제품의 도매 판매를 위한 라이브 방송을 송출하는 도매업체용 단말, 사업자 인증 후 상기 라이브 방송을 스트리밍하는 소매업체용 단말, 및 상기 도매업체용 단말 및 상기 소매업체용 단말이 접속하여 상호간에통신가능한 온라인 플랫폼을 제공하고, 상기 소매업체용 단말에서 입력된 주문정보를 물류업체용 단말로 전송하는 관리 서버를 포함하고, 상기 관리 서버는, 상기 도매업체용 단말에서 입력되는 시장 특화된 언어의 음성신호를 텍스트로 변환한 후, 인공지능 기술의 자연어 처리 기반으로 상기 텍스트를 분석하여 시장 특화된 현지언어로 번역하고, 상기 번역된 문자를 상기 소매업체용 단말로 전송한다.
본 발명의 몇몇 실시예에서, 상기 관리 서버는, 상기 소매업체용 단말에서 상기 주문정보를 입력하여 클릭 시, 상기 소매업체용 단말이 등록한 주소정보와, 주문된 제품의 품목 및 수량 정보를 상기 물류업체용 단말로 즉시 전송할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예에서, 상기 관리 서버는, 상기 도매업체용 단말에서 쇼호스트 매칭 요청 시, 판매 제품의 카테고리를 고려하여 쇼호스트 리스트 정보를 상기 도매업체용 단말로 제공할 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면, 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템을 통해 도매업자와 소매업자간의 쌍방향의 오픈된 정보를 바탕으로 자유롭게 비즈니스 활동을 하고 상호간에 조건을 제안하여 빠른 제품 주문이 가능하다.
또한, 본 발명에 따르면, 제품 판매업자의 입장에서 판매 데이터 및 매출 추이를 분석할 수 있고, 고객 및 재고 관리를 용이하게 수행할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 제품의 진열부터 판매, 배송까지 모두 관리가 가능하고, 원클릭으로 즉각적인 배송이 이루어지도록 할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 실시간 라이브 방송 서비스를 통해 도매점 홍보, 상품 안내가 가능하여 실시간 판매 및 소통 채널로 활용할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 상품 주문부터 배송까지 모든 프로세스 진행현황을 한 번에 확인할 수 있으며, 물류업체와 연계되어 상품의 배송현황을 플랫폼 상에서 실시간 확인 가능하다.
또한, 본 발명에 따르면, 라이브 방송의 특성상 초기에 쇼호스트의 역할이 중요한 만큼, 라이브 방송을 컨설팅 할 수 있고 고객의 상품에 맞는 쇼호스트를 연결하여 도매업자들이 초기에 진입하기 용이하도록 도움을 줄 수 있다.
다만, 본 발명의 효과는 상기 효과들로 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 도매업체용 단말의 예시를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 소매업체용 단말의 예시를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 도매업체용 단말의 예시를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 소매업체용 단말의 예시를 나타낸 도면이다.
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 형태로 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 이상의 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 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 '부(部)'란 하드웨어에 의해 실현되는 유닛, 소프트웨어에 실현되는 유닛 또는 부분적으로 하드웨어에 의해 실현되고, 부분적으로 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛을 모두 포함하는 개념으로 이해될 수 있다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어 및/또는 소프트웨어에 의해 실현될 수도 있고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어 및/또는 소프트웨어에 의해 실현될 수도 있다.
또한, '~부'는 하드웨어나 소프트웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로 '~부'는 소프트웨어 구성요소, 객체 지향 소프트웨어 구성요소, 클래스 구성요소 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소와 프로세스, 함수, 속성, 프로시저, 서브루틴, 프로그램 코드의 세그먼트, 드라이버, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조, 테이블, 어레이 및 변수들을 포함하는 것으로 이해될 수 있다.
또한, 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'로 결합되거나, 분리될 수 있다. 이에 더하여, 구성요소 및 '~부'는 디바이스의 하나 이상의 프로세서(CPU, GPU 등을 포함한다.)를 재생시키도록 구현될 수도 있다.
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.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템의 개념도이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 도매업체용 단말의 예시를 나타낸 도면이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 소매업체용 단말의 예시를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템(10)은 도매업체용 단말(100), 소매업체용 단말(200), 물류업체용 단말(300), 관리 서버(400)를 포함하여 구성될 수 있다. 이때, 도매업체용 단말(100), 소매업체용 단말(200), 물류업체용 단말(300), 및/또는 관리 서버(400)는 네트워크(500)를 통해 서로 연결될 수 있다. 여기에서 '연결'이라 함은 서로 신호 및/또는 데이터를 주고받을 수 있는 상태, 유선 또는 무선으로 연결된 상태를 포함하는 광범위한 개념으로 이해될 수 있다.
도매업체용 단말(100)은 제품의 도매 판매를 위한 라이브 방송을 송출하는 단말로서, 예를 들어, 동대문 시장의 도매업자가 라이브 방송을 위해 사용하는 단말일 수 있다. 동대문 도매 시장의 경우에 대면 비즈니스 의존도가 높은 편이며, 디지털화를 통해 비대면 서비스 채널의 개발이 필요한 상황이다.
도매업체용 단말(100)은 카메라와 마이크 기능을 구비하고 있으며, 라이브 방송 중에 실시간 채팅을 통해 고객들의 반응을 확인할 수 있다. 즉, 도매업체용 단말(100)은 도매업자가 소매업자들을 대상으로 제품의 도매 판매를 위해 라이브 방송을 촬영하여 송출하며, 라이브 방송은 관리 서버(400)를 통해 소매업체용 단말(200)로 제공될 수 있다.
도매업체용 단말(100)은 라이브 방송이 가능한 장치로 구비되며, 예를 들어, 스마트폰, 태블릿 PC, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 데스크탑 PC, 노트북, 스마트 TV, 랩톱, 미디어 플레이어, 디지털방송용 단말기, 가전기기 및 기타 모바일 장치 등을 포함할 수 있다.
네트워크(500)는 복수의 단말 및 관리 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5th Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다.
소매업체용 단말(200)은 사업자 인증 후 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템(10)에 접속하여 도매업체용 단말(100)에서 송출되는 라이브 방송을 스트리밍하는 단말로서, 예를 들어, 동대문 도매 시장을 통해 제품을 구입하고자 하는 소매업자가 온라인 상에서 주문 및 배송 요청을 할 수 있는 단말일 수 있다.
구체적으로, 소매업체용 단말(200)은 도매업체용 단말(100)에서 라이브 방송이 송출되는 도중에 제품의 품목 및 수량 등을 포함하는 주문정보를 입력할 수 있고, 관리 서버(400)는 소매업체용 단말(200)에서 입력된 주문정보와 함께 미리 등록되어 있는 소매업체용 단말(200)의 주소정보를 즉시 물류업체용 단말(300)로 전송할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템(10)을 통해서 도매업체용 단말(100), 소매업체용 단말(200) 및 물류업체용 단말(300)은 서로 상호작용을 하여 라이브 방송-주문-배송까지 이어지는 연계 시스템을 구축할 수 있다.
소매업체용 단말(200)은 라이브 방송을 스트리밍할 수 있는 장치로 구비되며, 예를 들어, 스마트폰, 태블릿 PC, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 데스크탑 PC, 노트북, 스마트 TV, 랩톱, 미디어 플레이어, 디지털방송용 단말기, 가전기기 및 기타 모바일 장치 등을 포함할 수 있다.
특히, 본 발명에 따른 소매업체용 단말(200)은 국내의 소매업자가 이용하는 단말일 수도 있고, 해외의 소매업자가 이용하는 단말일 수도 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템(10)은, 도매업체용 단말(100)에서 입력된 음성신호를 관리 서버(400)를 통하여 텍스트로 번역하여 소매업체용 단말(200)에 대해 자막 서비스로 제공할 수 있으며, 동대문 도매 시장에서 사용되는 특화된 언어에 대해서도 인공지능 기술의 자연어 처리 기반으로 텍스트 분석을 통해 현지언어로 번역하여 자막으로 제공할 수 있다.
관리 서버(400)는 도매업체용 단말(100), 소매업체용 단말(200) 및/또는 물류업체용 단말(300)이 상호간에 통신가능한 온라인 플랫폼을 제공하고, 도매업체용 단말(100)에서 촬영된 라이브 방송을 실시간으로 소매업체용 단말(200)로 제공할 수 있고, 소매업체용 단말(200)에서 입력된 주문정보를 물류업체용 단말(300)로 즉시 전송할 수 있다.
이때, 관리 서버(400)는 인공지능 분석부(410)를 포함하여, 인공지능 분석부(410)에서는 도매업체용 단말(100)에서 입력되는 시장 특화된 언어의 음성신호를 텍스트로 변환한 후, 인공지능 기술의 자연어 처리 기반으로 텍스트를 분석하여 시장 특화된 현지언어로 번역 후 소매업체용 단말(200)에서 표시되는 자막으로 제공할 수 있다.
예를 들어, "각봉"은 "사각형으로 각지고 빳빳한 봉투"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "고미"는 "전체 사이즈 및 컬러"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "구미"는 "전체 사이즈 및 컬러"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "깔"은 "색깔"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "나나인찌"는 "작은 단추"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "나오시"는 "불량"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "다이마루"는 "환편물"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "단가라"는 "가로 줄무늬"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "대납"은 "대신 금액을 납부"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "대봉"은 "큰 봉투"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "라벨갈이"는 "라벨을 다른 회사의 라벨로 교체하는 것"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "마도메"는 "제품 최종 가공"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "매막"은 "매장 막내"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "매입장끼"는 "환불 영수증"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "메인"은 "매장 매니저"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "미송"은 "배송 대기(주문하고 결제했으나 재고가 없어서 배송 대기 중)"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "미수꾸리"는 "봉투를 싸고 마무리 하는 것"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "빨"은 "스타일"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "사이즈가 깨지다"는 "일부 사이즈가 없음"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "사입삼촌"은 "제품 픽업 담당"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "사입자"는 "제품 픽업 담당"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "삼촌"은 "남자 사장님, 남직원"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "소라"는 "하늘색"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "소봉"은 "작은 봉투"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "스와리"는 "실루엣"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "시아게"는 "제품 검수"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "신상"은 "신상품"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "아도"는 "남은 재고를 전부 구입하는 것"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "언니"는 "여자 사장님, 여직원"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "이미"는 "모조품"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "잔"은 "잔액"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "장끼"는 "영수증"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "중봉"은 "중간 봉투"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "직기"는 "직물"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "큐큐"는 "큰 단추"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "탄색"은 "황갈색"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "탕"은 "원단색상"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "파스"는 "제작물량"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "후레아"는 "플레어 주름"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "네고"는 "상품 가격 조정"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "단가"는 "상품 가격"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "고미"은 "한 상품의 전체 사이즈별 묶음"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "샘플"은 "주문 전 상품 정보를 확인하기 위한 1개의 상품"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "픽업"은 "매장에서 상품을 직접 수령"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "당택"은 "당일 택배"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "시야기"는 "다림질 후 마무리(실밥정리)"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "검품"은 "옷의 하자 유무 체크"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "내수"는 "국내 공장에서 만든 상품"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "자체"는 "도매 사장이 직영하는 공장에서 제작하는 상품"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "매입"은 "교환이나 반품한 상품이 있는 경우, 역외상으로 설정(상품금액 충전)"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "반품"은 "다른 상품으로 교환하거나 매입으로 취급"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "막날(막장날)"은 "주말이나 휴일 직전의 마지막 영업일"의 의미를 갖는 현지어로 번역되고, "신마"는 "신상마켓"의 의미를 갖는 현지어로 번역된다.
인공지능 분석부(410)를 통해 적용되는 인공지능 기술은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 처리 기술로서, 기존 Rule 기반 스마트 기술과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 기술이다. 인공지능 기술은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 Rule 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반의 인공지능 시스템으로 대체되고 있다.
인공지능 기술은 기계학습(딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성될 수 있다. 기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성될 수 있다.
인공지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함할 수 있다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 식별, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 장면 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함할 수 있다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 지식 표현은 인간의 경험정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함할 수 있다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 인공지능을 기반으로 뉴럴 네트워크를 이용한 학습을 통해 시장 특화된 언어의 텍스트를 분석하여 현지어로 번역하고 이를 자막으로 제공할 수 있다.
관리 서버(400)의 인공지능 분석부(410)는 예를 들어, 전적으로 하드웨어이거나, 부분적으로 하드웨어이면서 부분적으로 소프트웨어일 수 있다. 즉, 인공지능 분석부(410)는 특정 형식 및 내용의 데이터를 전자통신 방식으로 주고받기 위한 장치 및 이에 관련된 소프트웨어를 통칭하는 개념으로 이해될 수 있다.
인공지능 분석부(410)가 하드웨어를 포함하는 경우, 인공지능 분석부(410)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에서 프로세서는 중앙처리장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치(TPU) 중에서 선택된 하나 이상을 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것으로, 프로세서의 종류가 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 인공지능 분석부(410)는 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 구체적으로 인공지능 분석부(410)는 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 즉, 인공지능 분석부(410)는 딥러닝에서 학습을 위한 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피쳐(feature) 추출, 오차 계산, 역전파를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등 신경망 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다.
인공지능 분석부(410)는 인공지능 기술 기반으로 데이터 처리를 수행하는 바, 인공지능 분석부(410)는 인공지능 신경망 모델을 포함할 수 있다. 인공지능 신경망 모델은 학습 데이터 세트를 기초로 기계학습을 수행할 수 있으며, 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstraction, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합인 딥러닝을 이용하여 구축된 분석 모델을 포함할 수 있다.
인공지능 분석부(410)의 인공지능 신경망 모델은 시각 피질의 구조와 유사하게 뉴런 사이의 연결 패턴을 형성하는 컨볼루셔널(convolutional) 신경망, 시간에 따라 매순간 신경망을 쌓아올리는 재귀(recurrent) 신경망, 입력 집합에 대한 확률 분포를 학습할 수 있는 제한 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine) 등을 기반으로 할 수 있으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다.
일 실시예에서 인공지능 신경망 모델은 적어도 하나의 딥 뉴럴 네트워크(DNN, Deep Neural Network)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 '신경망', '네트워크 함수' 및 '뉴럴 네트워크'는 동일한 의미로 사용될 수 있다. 신경망은 일반적으로 '노드'라 지칭될 수 있는 상호연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 '노드'는 '뉴런(Neuron)'으로 지칭될 수도 있다. 신경망은 적어도 하나 이상의 노드를 포함하여 구성될 수 있다. 신경망들을 구성하는 노드들은 하나 이상의 '링크'에 의해 상호 연결될 수 있다.
신경망 내에서, 링크를 통해 연결된 하나 이상의 노드들은 상대적으로 입력노드 및 출력노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력노드 및 출력노드의 개념은 상대적인 것으로서 하나의 노드에 대하여 출력노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 전술한 바와 같이 입력노드 대 출력노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력노드에 하나 이상의 출력노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.
하나의 링크를 통해 연결된 입력노드 및 출력노드 관계에서, 출력노드는 입력노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서 입력노드와 출력노드를 상호 연결하는 가중치(weight)를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 신경망이 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력노드에 하나 이상의 입력노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력노드는 상기 출력노드와 연결된 입력노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력노드 값을 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이 신경망은 하나 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호연결되어 신경망 내에서 입력노드 및 출력노드 관계를 형성한다. 신경망 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라 신경망의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들 사이의 가중치 값이 상이한 두 신경망이 존재하는 경우, 두 개의 신경망들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.
신경망은 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성될 수 있다. 신경망을 구성하는 노드들 중 일부는, 최초 입력노드로부터 거리들에 기초하여 하나의 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 예를 들어, 최초 입력노드로부터 거리가 n인 노드들의 집합은, n 레이어를 구성할 수 있다. 최초 입력노드로부터 거리는 최초 입력노드로부터 해당 노드까지 도달하기 위해 거쳐야하는 링크들의 최소 개수에 의해 정의될 수 있다. 그러나 이러한 레이어의 정의는 설명을 위한 임의적인 것으로서, 신경망 내에서 레이어의 차수는 전술한 것과 상이한 방법으로 정의될 수도 있다. 예컨대, 노드들의 레이어는 최종 출력노드로부터의 거리에 의해 정의될 수도 있다.
최초 입력노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서 링크를 거치지 않고 데이터가 직접 입력되는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또는 신경망 네트워크 내에서 링크를 기준으로 한 노드 간의 관계에 있어서, 링크로 연결된 다른 입력노드를 가지지 않는 노드들을 의미할 수 있다. 이와 유사하게, 최종 출력노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서 출력노드를 가지지 않는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 히든노드는 최초 입력노드 및 최후 출력노드가 아닌 신경망을 구성하는 노드들을 의미할 수 있다.
딥 뉴럴 네트워크는 입력 레이어와 출력 레이어 외에 복수의 히든 레이어를 포함하는 신경망을 의미할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크를 이용하면 데이터의 잠재적인 구조(Latent Structrue)를 파악할 수 있다. 즉, 사진, 글, 비디오, 음성, 음악의 잠재적인 구조(예를 들어, 어떤 물체가 사진에 있는지, 글의 내용과 감정이 무엇인지, 음성의 내용과 감정이 무엇인지, 정답과 오답 간의 거리가 얼마인지 등)을 파악할 수 있다. 본 발명에 따른 일 실시예에서 딥 뉴럴 네트워크는 컨벌루셔널 뉴럴 네트워크(CNN: Convolutional Neural Network), 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN: Recurrent Neural Network), 제한 볼츠만 머신(RBM: Restricted Boltzmann Machine), 심층 신뢰 네트워크(DBN: Deep Belief Network), Q 네트워크, U 네트워크 및 샴 네트워크로 이루어진 군에서 선택된 하나 이상을 포함할 수 있다.
관리 서버(400)는 도매업체용 단말(100) 및 소매업체용 단말(200)이 접속할 수 있는 라이브 방송 온라인 플랫폼 및 라이브 방송을 통한 제품 구매를 가능하게 하는 전자상거래 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 라이브 방송 온라인 플랫폼은 유무선인터넷 플랫폼, 모바일 통신망 플랫폼, IPTV 플랫폼, 케이블 TV 방송 플랫폼, 공중파 TV 방송 플랫폼 및 위성방송 플랫폼 등과 같은 다양한 방송 플랫폼을 통해 제공될 수 있다.
관리 서버(400)는 소매업체용 단말(200)이 접속하면 다양한 도매업체용 단말(100)에서 제공되는 라이브 방송 채널을 검색할 수 있으며, 소매업체용 단말(200)이 선택한 특정 방송 채널을 통해 라이브 방송을 시청하도록 제공할 수 있다. 이때, 관리 서버(400)는 소매업체용 단말(200)에서 시청하고 있는 라이브 방송에 문자 채팅이나 댓글을 통해 도매업자와 직접 소통할 수 있는 기능을 제공한다.
관리 서버(400)는 다양한 도매업체용 단말(100)에 의해 운영되는 각 방송 채널의 판매 제품에 대한 가격 정보, 상세 정보 등을 제공하고, 결제 과정을 지원함으로써 결제가 이루어지도록 하는 전자상거래 시스템을 제공한다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 및 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 범위는 전술된 상세한 설명보다는 후술될 청구범위에 의해 나타내어질 것이다. 그리고 이 청구범위의 의미 및 범위는 물론, 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 및 변형 가능한 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템
100: 도매업체용 단말
200: 소매업체용 단말
300: 물류업체용 단말
400: 관리 서버
410: 인공지능 분석부
500: 네트워크
100: 도매업체용 단말
200: 소매업체용 단말
300: 물류업체용 단말
400: 관리 서버
410: 인공지능 분석부
500: 네트워크
Claims (1)
- 제품의 도매 판매를 위한 라이브 방송을 송출하는 도매업체용 단말;
사업자 인증 후 상기 라이브 방송을 스트리밍하는 소매업체용 단말; 및
상기 도매업체용 단말 및 상기 소매업체용 단말이 접속하여 상호간에통신가능한 온라인 플랫폼을 제공하고, 상기 소매업체용 단말에서 입력된 주문정보를 물류업체용 단말로 전송하는 관리 서버;를 포함하고,
상기 관리 서버는,
상기 도매업체용 단말에서 입력되는 시장 특화된 언어의 음성신호를 텍스트로 변환한 후, 인공지능 기술의 자연어 처리 기반으로 상기 텍스트를 분석하여 시장 특화된 현지언어로 번역하고, 상기 번역된 문자를 상기 소매업체용 단말로 전송하는, 인공지능 기반으로 시장 특화된 언어를 번역 가능한 라이브 e-커머스 플랫폼 시스템.
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| KR102399716B1 (ko) | 2022-02-16 | 2022-05-20 | 주식회사 나인틴나인 | 라이브 커머스 방송의 채팅 데이터를 가공 및 제공하는 서버 및 동작 방법 |
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|---|---|---|---|---|
| KR102399716B1 (ko) | 2022-02-16 | 2022-05-20 | 주식회사 나인틴나인 | 라이브 커머스 방송의 채팅 데이터를 가공 및 제공하는 서버 및 동작 방법 |
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|---|---|---|---|
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