WO2020246809A1 - 자판기형 무인 편의점 시스템 및 이를 운용하는 방법 - Google Patents

자판기형 무인 편의점 시스템 및 이를 운용하는 방법 Download PDF

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WO2020246809A1
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Definitions

  • the present invention relates to a vending machine-type unmanned convenience store system and a method of operating the same, and specifically, a vending machine-type unmanned convenience store system including a convenience store server and a transport robot controlled by the convenience store server is based on an order from a customer.
  • the present invention relates to an embodiment in which products are picked and provided, in particular, when a plurality of orders are received from customers, an optimal picking path is calculated and products can be quickly provided to customers.
  • An object of the present invention is to provide an unmanned convenience store system and a method of operating the same that can be operated without a manpower for management.
  • an object of the present invention is to make it possible to operate a convenience store business in a minimum area by providing only a space for storing goods and a space for releasing goods.
  • an object of the present invention is to provide a convenience store system capable of optimizing logistics by empirically matching the supply and demand of goods according to the sales history of the goods.
  • the method of providing a service by the unmanned convenience store system includes the steps of: (a) a management server receiving product order information from a user terminal and performing payment; (b) determining, by a management server, an unmanned convenience store through which a user can receive a product included in the product order information based on the current location information of the user terminal included in the received product order information; (c) transmitting, by a management server, information on the determined unmanned convenience store to the user terminal; (d) transmitting, by the management server, a product preparation command including the product order information to a local server in the determined unmanned convenience store; (e) The local server generates a control command for controlling the picking robot provided in the unmanned convenience store based on the product preparation command, and causes the picking robot to pick products according to the product order information before shipping. And (f) receiving, by a local server, a delivery completion signal from the user terminal.
  • a picking path for picking products in the unmanned convenience store is further included in the control command generated by the local server, and the picking path is It may be characterized as being created on the premise that the position is defined in the XYZ space.
  • a method of providing a service by an unmanned convenience store system includes: (a) a management server receives product order information from a plurality of user terminals and makes payment for each product order information. Performing; (b) determining, by the management server, an unmanned convenience store through which each user can receive the product included in the product order information based on the current location information of each user terminal included in the received product order information.
  • the bundled picking path is the unmanned convenience store. It is created on the premise that the locations of my products are defined in the XYZ space, and the bundled picking path is a path for picking all products included in at least two product order information among the plurality of product order information. It can be characterized.
  • the at least one bundle picking path is based on the location of each of the products included in the plurality of product order information in the corresponding unmanned convenience store, It may be characterized in that it is a path for picking products in at least two product order information including.
  • one of the management server or the local server predicts the purchase pattern of the plurality of users based on big data including past purchase histories of the plurality of users. You can do it.
  • the unmanned convenience store system receives product order information from a user terminal and performs payment, based on the current location information of the user terminal included in the received product order information.
  • the user determines an unmanned convenience store that can receive the product included in the product order information, transmits information on the determined unmanned convenience store to the user terminal, and stores the product order information to a local server in the determined unmanned convenience store. It includes; a management server for transmitting the included product preparation command.
  • the unmanned convenience store system as provided in the determined unmanned convenience store, generates a control command for controlling a picking robot provided in the unmanned convenience store based on the product preparation command, and causes the picking robot to order the product.
  • a local server that controls the picking robot to pick products according to the information and then provide them to a delivery unit.
  • the unmanned convenience store system receives product order information from a plurality of user terminals, performs payment for each product order information, and includes the received product order information. Based on the current location information of each user terminal, each user determines an unmanned convenience store where they can receive products included in the product order information, and transmits information on the determined unmanned convenience store to the user terminals, and the And a management server that transmits a product preparation command including the product order information to a local server in the determined unmanned convenience store.
  • the unmanned convenience store system which is provided in the determined unmanned convenience store, generates a control command for controlling a picking robot provided in the unmanned convenience store based on the product preparation command, and causes the picking robot to make the product order information It further includes; a local server controlling the picking robot so that the products according to the items are picked and then provided to the delivery unit.
  • At least one bundle picking path for picking products in the unmanned convenience store is included in the control command generated by the local server, and the bundled picking path is the location of products in the unmanned convenience store. It is generated on the premise that is defined in the XYZ space, and the bundled picking path is a path for picking all products included in at least two or more product order information among the plurality of product order information. I can.
  • the present invention first, it is possible to eliminate product shelves, customer shopping spaces, and checkout counters, which occupy the most space in existing convenience stores, and when customers search for, order, and pay for products using a terminal (e.g., a smartphone) There is an effect of being able to pick items ordered through automated facilities (eg, transport robots) in unmanned convenience stores and provide them to customers. Through this, it is possible to drastically reduce the rent and management cost for maintaining existing stores.
  • the unmanned convenience store according to the present invention can be implemented with a standardized housing and can be simply installed, thereby reducing the cost of installing the interior of the store and other facilities.
  • unmanned convenience stores can be quickly installed even in a narrow space, there is an effect that the number of convenience stores can be increased in accordance with the customer's demand in more regions, and thus the accessibility of customers can be greatly improved. Furthermore, the unmanned convenience store installed in this way has the effect that relocation can be easily performed if necessary.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic service structure of a vending machine-type unmanned convenience store system according to the present invention.
  • FIG. 3 is a view of the interior of an unmanned convenience store as viewed from above, and facilities for picking goods are viewed from above the unmanned convenience store.
  • FIG. 4 is a view of the inside of an unmanned convenience store viewed from the front.
  • FIG. 5 is a sequence diagram illustrating a process of providing a service by the unmanned convenience store system according to the present invention.
  • FIG. 6 illustrates a process of providing a service by an unmanned convenience store system when an order is received by a plurality of customers.
  • 9 is for explaining a process of generating a bundled picking path when orders are received by a plurality of customers.
  • FIG. 10 is for explaining a conceptual diagram in which a deep learning algorithm is executed to optimize a moving path of a picking robot when a bundled picking path is generated.
  • 11 is a conceptual diagram illustrating an algorithm for predicting supply and demand of products in an unmanned convenience store system.
  • FIG. 1 schematically shows the overall appearance of a vending machine-type unmanned convenience store system according to the present invention.
  • the vending machine-type unmanned convenience store system includes a management server 200, which is connected to the local servers 100 through a network and further connected to the customer's user terminals 300 through a network, and unmanned convenience stores 1000A, 1000B. ) And a local server (not shown) corresponding to the unmanned convenience store 1000 as a basic configuration.
  • a management server 200 which is connected to the local servers 100 through a network and further connected to the customer's user terminals 300 through a network, and unmanned convenience stores 1000A, 1000B.
  • a local server not shown
  • the management server 200 includes a central processing unit (CPU) and a memory when viewed from the side of the device.
  • the central processing unit may also be called a controller, a microcontroller, a microprocessor, a microcomputer, or the like.
  • the central processing unit may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof.
  • ASIC application specific integrated circuit
  • DSP digital signal processor
  • DSPD digital signal processing device
  • PLD programmable logic device
  • FPGA field programmable gate array
  • the memory is ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), flash memory, SRAM (Static RAM), It may be implemented as a hard disk drive (HDD) or a solid state drive (SSD).
  • the management server may further include a communication device for transmitting and receiving data with an external terminal or an external local server 100 in addition to the central processing unit and memory.
  • the management server 200 receives order information from a plurality of user terminals 300A and 300B connected through a network, that is, from a customer. It serves to transmit a picking order to pick items to the unmanned convenience store 1000 that the customer can access most conveniently and quickly based on the order information, or the unmanned convenience store 1000 directly selected by the customer who placed the order. .
  • the order information received by the management server 200 may include a time at which the customer placed an order, and based on this information, the management server 200 may provide the customer with the items to the unmanned convenience store 1000. You can even estimate the time you arrive for picking.
  • the user terminal 300 referred to in this detailed description is understood to collectively refer to terminals carried or owned by an unspecified customer, and includes, for example, a smartphone, a tablet PC, and a laptop.
  • a computer, a desktop computer, or the like may include both a central processing unit (CPU) for computation and a device including a memory.
  • the user terminal 300 is required to have a network connection function to exchange data with other external components, that is, the management server.
  • the management server 200 may perform calculations based on information shared with the local server in the unmanned convenience store 1000, which will be described later, or order information received from the user terminal 300, at this time.
  • the meaning of the server 200 performing an operation based on information may be understood as a so-called big data processing that receives and processes a large amount of information.
  • the management server 200 may process data included in the management information by using a data extraction, conversion, and loading module (data ETL Sqoop), and this is a data waiting module (Data Que Kafka), It can be implemented so that the data processing module first stores the original file in the data distribution file system (Hadooop HDFS) by sending it to the high-speed data processing module (SPARK Stream), and then stores it in the big data storage device (Hadoop HBASE) after purifying it. .
  • the accumulated big data can be utilized in various application programs through application program association (API).
  • the vending machine-type unmanned convenience store system may further include a local server 100 corresponding to each unmanned convenience store 1000.
  • the local server 100 may be characterized by collecting and storing general information about each unmanned convenience store 1000, for example, and sharing such information with the management server through a network.
  • the local server 100 may serve to control the picking robot 1050 within the unmanned convenience store 1000 by referring to product order information received from the management server 200.
  • the local server may also include a central processing unit and a memory similar to the management server described above.
  • vending machine type unmanned convenience store system The schematic configuration of the vending machine type unmanned convenience store system according to the present invention has been described above with reference to FIG. 1.
  • a vending machine-type unmanned convenience store 1000 will be described starting from the appearance.
  • the unmanned convenience store 1000 includes an outer wall 1001 for forming a space for storing products therein, an opening 1002 for viewing the inside from the outside, and a plurality of products in the inner space. It may include a storage unit 1010 that can be stacked, and a delivery unit 1020 through which a user can pick up products.
  • the unmanned convenience store 1000 may be provided with the aforementioned local server.
  • the outer wall 1001 forms the entire skeleton of the unmanned convenience store 1000, and the outer wall 1001 is formed in the same manner as the outer wall 1001 of a general building including concrete and reinforced structures. And can be built on any site.
  • the outer wall 1001 may not necessarily be formed of only concrete and reinforced structures, but may also be formed of a so-called container type made of metal panels. In the case of the container type made of the outer wall 1001 of the metal panel, installation and removal on an arbitrary site is relatively free, so that the unmanned convenience store 1000 can be easily operated according to the needs of the operator.
  • the space formed by the outer wall 1001 of the unmanned convenience store 1000 may be a space that is significantly reduced compared to the existing convenience store building, for example, the width W of the unmanned convenience store 1000 is within 3m, A space can be formed so that the depth (D) is within 8m and the height is within 5m.
  • the numerical values of the space formed by the outer wall 1001 of the unmanned convenience store 1000 are one for emphasizing that the unmanned convenience store 1000 according to the present invention requires only a lot of land and a small space. It is only an example of, and it is understood that the above numbers can be various values as needed.
  • at least one of the outer walls 1001 constituting the unmanned convenience store 1000 may be provided with a storage unit 1060 (not shown) for storing goods.
  • the opening 1002 may be formed on the front outer wall 1001 of the unmanned convenience store 1000, and through the opening 1002, a user waiting from the outside is You can check the transport status of goods.
  • the opening 1002 may preferably be closed with a panel made of a transparent material to prevent illegal intrusion from the outside, and for example, tempered glass may be installed in the opening 1002.
  • the opening 1002 may not be an essential component in implementing the unmanned convenience store 1000, but may be included as one component for the convenience of a user waiting for a product to be released.
  • the storage unit 1010 may be configured so that products can be stored in the space formed by the outer wall 1001 in the unmanned convenience store 1000.
  • This storage unit 1010 May be configured as a structure capable of placing a plurality of products, such as preferably a shelf or a rack (rack).
  • a structure constituting the storage unit 1010 will be referred to as a rack.
  • the rack constituting the storage unit 1010 may be installed in the remaining space excluding a space in which facilities for product picking, including a picking robot 1050 to be described later, can be installed, Preferably, as seen through the opening 1002 of FIG.
  • the racks are respectively installed inside the outer walls 1001 on both sides, and the picking robot 1050 may be movable in the space between the two racks.
  • a plurality of pallets that is, pallets that can contain products, may be further arranged in the rack, and these pallets are used by the picking robot 1050 when new products are received through the storage unit 1060. It may be moved toward the storage unit 1060 and used for a purpose in which products can be stored.
  • the delivery unit 1020 refers to a space or structure in which a user who has ordered a product in advance can directly receive a product, and preferably, an outer wall ( It may be formed in a protruding state on one surface of 1001).
  • the protruding portions there may be at least a part of a flat surface so that the products picked by the picking robot 1050 can be placed, and the delivery unit 1020 is an outer wall 1001 so that the user can easily receive the products.
  • the delivery unit 1020 At the bottom of, more specifically, it may be formed to have a height of 1 m or less.
  • FIG. 3 is a plan view of the unmanned convenience store 1000 viewed from above.
  • FIG. 3 is an unmanned convenience store 1000 separate from the unmanned convenience store 1000 of FIG. 2.
  • the interior of the unmanned convenience store 1000 will be described with reference to the plan view of FIG. 3.
  • a plurality of facilities for picking products may be provided inside the unmanned convenience store 1000, and for example, a plurality of rails and a picking robot 1050 capable of horizontally moving along the rails may be included. .
  • a plurality of rails may be formed horizontally and vertically across the interior of the unmanned convenience store 1000, and in this embodiment, the first x-axis rail 1031 and the second x Axis rails 1032 are formed at the top and bottom ends on a plan view, respectively, and first y-axis rails 1041 to 4th y-axis rails 1044 are alternately formed with a plurality of racks 1011, 1012, and 1013 can confirm.
  • the plurality of rails may be installed on either the ceiling surface or the floor surface of the unmanned convenience store 1000, and are preferably installed on the ceiling surface of the unmanned convenience store 1000 to cause the picking robot 1050 to use gravity. It can be implemented to enable descent.
  • the picking robot 1050 refers to an automated device capable of directly picking products while moving between a plurality of racks.
  • the picking robot 1050 is driven according to a control command of the local server 100 provided in the unmanned convenience store 1000, and finally on the delivery unit 1020 after picking the products ordered by the user in advance. It functions to keep the user in a state where it can be received.
  • a more detailed structure of the picking robot 1050 will be described with reference to FIG. 4 to be described later.
  • the warehousing unit 1060 is at least a part of the outer wall 1001 of the unmanned convenience store 1000. It may be provided in the shape of an opening in the region.
  • the warehousing part 1060 is provided at a position that the picking robot 1050 can reach by a rail, and further, when a pallet is used, a plane on which a pallet can be placed may exist on the warehousing part 1060.
  • FIG. 4 is a view showing an interior view of the unmanned convenience store 1000 from the front. Specifically, FIG. 4 specifically illustrates a picking robot 1050 positioned between racks 1011 and 1012 in FIG. 3.
  • the picking robot 1050 may include a string 1051, a picker 1052, and a cart 1053 in detail, and a scanner 1054 may be further included therein.
  • the string 1051 is a configuration that allows the picking robot 1050 to move up and down, and the string 1051 is driven by, for example, a first winding configuration present at a contact point with the second y-axis rail. It may be implemented so that the picking robot 1050 can be moved up and down by winding and unwinding. Alternatively, the string 1051 may be implemented so that the picking robot 1050 can move up and down while being wound around a pulley suspended from a rail and driving of a second winding configuration provided on the body of the picking robot 1050. As such, the string 1051 refers to a component that enables the picking robot 1050 to move up and down, and it is understood that the embodiment has been described above, but is not necessarily limited to the above embodiment.
  • the picker 1052 extends in a horizontal direction from the body of the picking robot 1050 and has a structure for directly picking products.
  • the picker 1052 may further include an arm that extends from the main body of the picking robot 1050 but has a variable length, that is, an arm that can increase or decrease in length for product picking, thereby picking a product. Can increase the success rate of
  • the picker 1052 may have a structure in the form of tongs as shown in FIG. 4, but may be implemented in another different structure as long as it can pick up products.
  • the cart 1053 is to store products picked by the picker 1052, and the cart 1053 may be provided under the picker 1052, and accordingly, the picker 1052 After picking and maintaining the holding state, the length of the arm is shortened up to the top of the cart 1053 and the holding is released, thereby allowing the product to fall into the cart 1053.
  • the cart 1053 may not necessarily be a component fixedly provided under the main body of the picking robot 1050, and a basket picked up by another pick-up structure provided under the main body of the picking robot 1050 ( Basket).
  • the picking robot 1050 picks up and fixes the basket using a pickup structure provided in the lower part of the main body, and then the picker 1052 picks it in the basket. Items can be stored, and after the picking operation for all products is completed, the basket containing the items is released on the delivery unit 1020 so that the user can easily receive the products. .
  • the cart 1053 or basket may be replaced with an envelope. That is, when a control command to pick up products is received, the picking robot 1050 picks up the bag (paper bag, plastic bag, etc.) using the pickup structure provided in the lower part of the body, and then opens the entrance of the bag so that the product can be inserted.
  • the picker 1052 may contain items picked up in the bag.
  • the goods contained in the envelope are finally placed in the delivery unit 1020 in a state in which they can be received, thereby enhancing user convenience.
  • the scanner 1054 is a component for recognizing a product to be picked by the picking robot 1050, and the scanner 1054 may be preferably an RFID type, but a barcode recognition method or a shape recognition method may be used depending on the design. The scanner 1054 may also be utilized.
  • the control command received from the local server by the picking robot 1050 may include the location information in which the product is stored, for example, the location information of the product, such as the location C from the front of the B-th floor of the A-th rack.
  • the picking robot 1050 will perform the picking operation according to the location information of the product as described above, but if the design is different and the product location information is not included in the control command for starting the picking operation or the product location information Even though is included, the scanner 1054 may be used in a case where it is desired to check whether or not the product to be picked is correct immediately before picking the corresponding product.
  • the picking robot 1050 may perform a picking operation by searching for ordered products one by one while scanning the vicinity of a rack on which a plurality of products are placed with the RFID-type scanner 1054.
  • a distinct RFID chip may be attached to each product placed on the rack, and the scanner 1054 provided in the picking robot 1050 is a product in which signals from the RFID chips of each product are ordered. You can find products that require picking by scanning your own.
  • the picking robot 1050 when the scanner 1054 is of a barcode reader type, and the picking robot 1050 is designed to be driven according to a control command including location information of each product, a control command to pick up ordered products is received. Then, the picking robot 1050 first grasps the location information of the ordered products and moves to the location where the product is placed. After the movement, the barcode of the scanner 1054 checks whether the product placed at the corresponding location is the actual order product. It can be confirmed again through the recognition function. In this case, it is natural that individual barcodes are attached to each product.
  • the scanner 1054 provided in the picking robot 1050 may be used to distinguish each product in picking products.
  • FIG. 5 is a sequence diagram illustrating a process of providing a service by the vending machine type unmanned convenience store system according to the present invention.
  • the management server receives the user's order information through a network connection with the user terminal 300, and performs an online order reception and payment step (S101) to pay for selected products. Is done.
  • an application for an unmanned convenience store 1000 service that is, an application for online ordering and payment, may be installed in the user terminal 300, and a user may select a product and make payment through this application.
  • the management server 200 receives one unmanned convenience store 1000, in other words, based on the product order information received from the user terminal 300 and the current location information of the user terminal 300.
  • the unmanned convenience store 1000 to be a place is determined.
  • the management server 200 is an unmanned convenience store installed within a preset range based on the current location of the user terminal 300 ( 1000), among the unmanned convenience stores 1000, product order information received from the user terminal 300, that is, an unmanned convenience store 1000 in which ordered products are in stock, is selected, and the user terminal 300 ), you can direct the user to a pick up location.
  • the management server 200 determines the unmanned convenience store 1000 having the closest distance from the current location of the user terminal 300 among the unmanned convenience stores 1000 in which stocks of ordered products exist as a receiving location. You may.
  • the management server 200 may transmit information on the unmanned convenience store 1000 determined as the pickup location to the user terminal 300 (S103A), and at the same time A product preparation command may be transmitted (S103B) to the unmanned convenience store 1000 determined as, more precisely, to the local server 100 in the unmanned convenience store 1000 (S103B).
  • the information on the unmanned convenience store 1000 transmitted to the user terminal 300 may include the name, location, phone number, or movement route of the unmanned convenience store 1000 determined as a pickup location.
  • the product preparation command transmitted to the unmanned convenience store 1000 may include information on at least one of items, sizes, quantities, product numbers, and production (manufacturing) companies of products ordered by the user.
  • the management server 200 may calculate the estimated arrival time of the user to the unmanned convenience store 1000 determined as the pickup location, and then transmit the corresponding information together.
  • Information used to calculate the estimated arrival time may include the user's order time information and the user's current location information, and further, the management server 200 controls the user's movement method, that is, the user's walking.
  • the user by additionally receiving additional information on whether or not he/she moves using a vehicle (receiving information about the transportation method may be performed in the online ordering and payment step, or may be performed using a separate Q&A function) You can calculate the expected time of arrival at the pickup location.
  • the management server 200 when the user's movement method is identified as using a vehicle, the management server 200 further utilizes the current traffic information to calculate the route from the user's starting point to the receiving place and the time required when moving along the route.
  • Current traffic information may be information that can be obtained by accessing the management server 200 to an external institution server, or information that can be obtained from a service company that provides the current traffic information by the management server 200.
  • the management server 200 directly calculates the estimated arrival time of the user's pickup location, but the estimated arrival time of the above customer is calculated on the user terminal 300 and then only the corresponding value is the management server. It can also be delivered in a manner that 200 receives.
  • the management server 200 when the management server 200 receives an online order, the management server 200 also receives the estimated arrival time, which has been calculated, from the user terminal 300 at the same time, so that the management server 200 receives it from the local server 100 of the unmanned convenience store 1000. ) Can be implemented.
  • the local server 100 of the unmanned convenience store 1000 determined as the pickup location may generate a control command to be transmitted to the picking robot 1050, more specifically, a picking path to be included in the control command (S104).
  • a picking path to be included in the control command S104
  • the generated control command to the picking robot 1050 (S105)
  • picking for actual products can be performed
  • the product is shipped to the delivery unit 1020 to confirm whether the user has received it ( S106) can be controlled.
  • Step S106 may be performed in various ways, but preferably, the user who has received the product transmits a receipt completion signal through the user terminal 300 to the local server 100 through the management server 200, or This can be accomplished by directly transmitting the completion signal to the local server 100.
  • the picking path refers to a movement path that the picking robot 1050 refers to when picking up the product ordered by the user, and the picking path is a product within the product preparation command received by the local server 100 earlier. It may be characterized in that it includes data processed again suitable for picking by the picking robot 1050 based on the information. That is, the local server 100 performs data processing, such as rearranging the products ordered above in an order suitable for picking based on the locations of various products in the storage unit 1010 of the unmanned convenience store 1000 that are previously stored. I can. For example, assuming that a customer named A purchased a first product, a second product, and a third product, the above picking path depends on where the three types of products are stored in the unmanned convenience store 1000. In other words, in order to increase the picking efficiency in the unmanned convenience store 1000, the second product-the first product-the third product may be rearranged in order.
  • the above picking path may be generated by the local server 100 through a data processing process as described above, but unlike this, the management server 200 has product order information of each user, and each unmanned convenience store ( 1000) After creating a picking path based on information on the storage location of my products, it may be transmitted to the local server 100.
  • FIG. 5 relates to a process of providing services for products ordered by one user
  • FIG. 6 provides products to a plurality of users when orders and payments are received from a plurality of users at the same time. The process is shown.
  • the unmanned convenience store system performs picking operations for each order in order to receive the products ordered by each user to the delivery unit 1020 of the unmanned convenience store 1000
  • the order is processed one by one, the number of users waiting for receipt increases, and the movement path is greatly increased even as the picking robot 1050 in the unmanned convenience store 1000. Problems may arise, such as crowding. 6 is a case in which a plurality of orders are made at the same time as one unmanned convenience store 1000.
  • the management server 200 may receive (S201A, S201B) orders A and B from the user terminal 300 A and the user terminal 300 B, respectively, and at this time, the order A and the order B may be received within a time range shorter than a preset interval.
  • orders received within such a short time range will be expressed as orders received within the same time range.
  • the management server 200 determines the unmanned convenience store 1000 to be a receiving location based on the product order information of each order A and order B and the current location information of the user terminals 300 (S202 ), and in this embodiment, it is assumed that the unmanned convenience store 1000 corresponding to the order A and the order B is the same.
  • step S202 the management server 200 transmits a product preparation command for orders A and B to the local server 100 of the unmanned convenience store 1000, and at the same time, the user terminals 300 A and B Information on the convenience store 1000 is provided.
  • S203A, S203B
  • the local server 100 receiving the product preparation command from the management server 200 generates a control command for controlling the picking robot 1050, and more specifically, the products included in the order A and the order B.
  • the picking path for picking is calculated (S204), and then the generated control command and the picking path are transmitted to the picking robot 1050 (S205), and the picking operation is executed by controlling the picking robot 1050 and finally each Check whether the product has been shipped. (S206)
  • the local server 100 defines a path that the picking robot 1050 must move to pick each product as a so-called cost function value, so that this cost function value is minimized.
  • the picking path is calculated, and the process of calculating the cost function value will be described with reference to FIGS. 7 and 8.
  • FIG. 7 shows a state in which the location information of products inside the unmanned convenience store 1000 is defined in the XYZ space
  • FIG. 8 shows a state in which a picking path, that is, a cost function value, is defined as one parameter in the corresponding XYZ space It is shown.
  • a product preparation command for each order is transmitted from the management server 200 to the local server 100 (step S203 in Fig. 6). ), and the local server 100 may generate new information such as order forms 900 and 901 based on the information in the product preparation order received previously and the location information for each product that the local server 100 has itself. have.
  • the location information of each product is indicated by X, Y, and Z in the rightmost column of each order form 900 and 901, and the location of the products corresponding to the order form 900 is shown on the right side of FIG.
  • a product located at 801, or a product on a pallet located at 801 is located on the fourth row (Y4) of the first rack (X1), and the second floor (Z2) from the top, which is (X1, Y4, Z2) or (1, 4, 2).
  • FIG. 8 shows a picking path that the picking robot 1050 will move according to a control command generated from the local server 100 based on the order 900 or 901 (a picking path is included in the control command at this time).
  • a picking path is included in the control command at this time.
  • the picking robot 1050 moves in the XYZ direction and approaches each position where the 4 products are placed, then picks each product and puts it in the cart 1053. This is finally provided to the delivery unit 1020.
  • the total moving distance that the picking robot 1050 moves to pick each product may be defined as a cost function value. That is, in the present invention, one feature is to calculate a path for picking all ordered products, that is, an optimized picking path, while minimizing the movement of the picking robot 1050. In order to calculate this, the cost function is called The parameters are defined.
  • P(R) the path through which the picking robot 1050 will move to pick the products of the order 900 is indicated as P(R), and P(R) is a total of 8 sections (P(R) ) It can be seen that it is composed of 1 to P(R)8).
  • P(R)1 is the first section, which is the path from the starting point to the point 801 where the first order product, milk, is located, and the travel distance is Y4 (Y 4 spaces in the axial direction).
  • P(R)2 is the second section, in which the string 1051 is descended in the Z-axis direction at point 801 to approach the second floor of the rack.
  • the picking robot 1050 descends 2 spaces. As it rises by 2 spaces again, the movement distance becomes Z4, which is twice the value of Z2.
  • the cost function value can be calculated as 56, which is the sum of all the moving distances in each direction.
  • the cost function value of 56 above is purely the sum of the distances the picking robot 1050 moved in each axis direction without considering other matters, but a separate movement weight is further considered when calculating the above cost function. I understand that it can be.
  • the movement weight can be used when, for example, the difference in time taken when the picking robot 1050 moves in the X-axis, Y-axis, and Z-axis directions, and the time to pick it after scanning a product at each location.
  • the final cost function value can be calculated by further considering the movement weight value in addition to the movement distance in each axial direction.
  • the path through which the picking robot 1050 will move is indicated as P(G) in correspondence to the order 901.
  • P(G) consists of a total of 6 sections, and the total moving distance of the picking robot 1050 may be X6+Y15+Z20, and the cost function value may be calculated as 41. That is, when the picking robot 1050 is independently driven for each order form 900 and 901, the cost functions 56 and 41 of P(R) and P(G) are generated separately. However, as can be seen in Fig. 8, all products of order 900 and 901 can be picked only with the path of P(R), and from this point, the cost function required to process both orders is 56 It can be concluded that this is sufficient.
  • a parameter called a cost function value can be calculated based on the moving distance (and moving weight value) of the picking robot 1050, and through this operation, a plurality of orders can be processed at once. It is characterized by one feature.
  • the cost function is denoted as F
  • the relationship between the cost function values for the order books can be expressed as follows, and this cost function value calculation can be performed through machine learning-based deep learning.
  • the local server 100 determines the picking path in response to each order. It can be calculated, and orders with high similarity among these picking routes can be grouped to create a so-called bundled picking route. That is, after the local server 100 receives the product order information, it is possible to create a plurality of order books. Since the location information of the products included in these order books is compared and the positions between products are within a preset range, Orders that are more than a certain set value can be grouped into one to create a bundled picking path for the grouped orders.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a state in which an unmanned convenience store system generates a bundled picking route to process orders when a plurality of orders are received in the same time period.
  • 9 is on the premise that a total of nine different orders have been received for the same time zone and the same unmanned convenience store 1000, and the local server 100 receiving product order information for each order is as shown in reference numeral 952. Together, you can create a total of 9 orders.
  • the order form referred to in this detailed description refers to one conceptual information introduced to aid understanding of the invention, and it is understood that each order form may actually be the same as individual product order information.
  • the local server 100 determines how close the positions of the products in each order form, that is, how much the distribution of products requiring picking falls within a short range. It can be calculated, and according to the calculation result, one bundle picking path can be calculated for products in a plurality of order books.
  • the local server 100 may create a bundled picking path by arranging the orders in the order in which the same product is many among the products in each order, and then combining an arbitrary number of these order books into one, or primarily Order books are listed in the order in which there are many overlapping products in each order, and secondly, calculate how close the distance between the remaining products in addition to the above overlapping products in each order book is within the XYZ space, and the calculated distance It is also possible to create a bundled picking path for products of the bundled order books by grouping the order books whose cumulative value is less than or equal to a random value.
  • the mentioned method describes only some of the various methods that may exist in creating the bundled picking path, and it is to classify the order book based on the proximity or similarity of the locations between products, and target the products in the classified order form. It is understood that there may be various methods of calculating the bundled picking path.
  • the location distribution of the products included in the nine order books is virtually shown in the upper left of FIG. 9, and after the local server 100 calculates the bundled picking path, the picking robot 1050 ) Can be controlled to pick the products included in the order form 900, 902, 906 as shown in the bottom left.
  • the picking robot 1050 Can be controlled to pick the products included in the order form 900, 902, 906 as shown in the bottom left.
  • orders 900 to 908 for orders received in the same time period are shown, and in the lower right, the local server 100 calculates the bundled picking path and then the batch picking path according to the sorted order books. Are shown.
  • Bundled picking path P1 was created as a path for picking products in orders 900, 902, and 906, P2 as a path for picking products in orders 901, 905, and 908, and P3 as a path for picking products in orders 904, 902, and 907. It was created as a picking path.
  • the local server 100 may repeat an operation to make the cost function F(P1)+F(P2)+F(P3) a minimum value when generating a bundled picking route based on a plurality of order books.
  • the local server 100 can use the time to pick products as well as the cost function as one parameter.
  • T(P1)+T(P2)+T(P3) is more than a predetermined time (target time).
  • the local server 100 may repeat the operation to satisfy a condition that becomes a short time.
  • FIG. 10 conceptually shows a process of executing a deep learning algorithm for optimization of a bundled picking path.
  • the local server 100 uses (P1, P2, P3) as inputs, and is a local neural network structure consisting of an input layer, a plurality of hidden layers, and an output layer.
  • a deep learning program in the server 100 can be implemented. That is, by substituting three input variables P1, P2, and P3, the weight of the first hidden layer is multiplied by W11, W21, W31, etc. to obtain the function value of the hidden node and repeat this. Finally, the outputs F and T are multiplied by the weights V11, V21, etc. of the last hidden layer.
  • the deep learning-based program created in this way improves intelligence through learning based on input and output field data.
  • Each variable is statistically pre-tuned for fast convergence and accuracy.
  • an algorithm that binds orders of similar customers that minimizes the distance traveled and can complete packaging within a target time becomes one of the core functions of the present invention.
  • the vending machine-type unmanned convenience store system is the type and number of products that users will purchase in the next purchasing step through deep learning based on big data and machine learning. May be implemented to predict. For example, if the milk sales forecast is 90 or 110, but the actual number of milk ordered by the customer is 100, if the product is expected to be 90, damage may occur due to premature sellout. If the product was picked up by predicting the number of items, 10 items may remain, resulting in damage due to product disposal. Therefore, an algorithm that predicts the customer's purchase pattern (type and quantity) based on big data on the past purchase history of customers can be said to be essential in the logistics service system of the present invention.
  • the management server 200 or the local server 100 inputs normalization for each customer and normalization for each product based on the customer purchase history data table, and then performs a deep learning process based on a neural network to interact with each customer's product. It can be made to predict the correlation index.
  • a purchase pattern of customers calculated through this is calculated, similarity between customers based on this can be obtained through the following equation, and customers having similarities higher than a preset value can be grouped into a group.
  • the management server 200 or the local server 100 can learn an index on which customer and product have relevance for customers and products in the group grouped in this way, based on past purchase history data. have.

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Abstract

본 발명은 자판기형 무인 편의점 시스템 및 이를 운용하는 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 편의점 서버, 그리고 상기 편의점 서버에 의해 제어되는 운송로봇 등을 구비한 자판기형 무인 편의점 시스템이 고객으로부터의 주문을 기반으로 상품을 픽킹하여 제공하는 실시예, 특히 고객들로부터 복수 개의 주문이 수신된 경우 최적의 픽킹 경로를 연산해 내어 고객들에게 신속하게 상품들을 제공할 수 있는 실시예에 대한 것이다.

Description

자판기형 무인 편의점 시스템 및 이를 운용하는 방법
본 발명은 자판기형 무인 편의점 시스템 및 이를 운용하는 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 편의점 서버, 그리고 상기 편의점 서버에 의해 제어되는 운송로봇 등을 구비한 자판기형 무인 편의점 시스템이 고객으로부터의 주문을 기반으로 상품을 픽킹하여 제공하는 실시예, 특히 고객들로부터 복수 개의 주문이 수신된 경우 최적의 픽킹 경로를 연산해 내어 고객들에게 신속하게 상품들을 제공할 수 있는 실시예에 대한 것이다.
현대인의 생활에서 편의점 이용은 점점 더 필수적인 것이 되어 가고 있다. 각종 생활용품, 비상약, 음식물 등을 구비하고 있는 편의점과 먼 거리에 있는 마켓까지 갈 시간이 없는 현대인의 이해 관계가 맞아 떨어지면서 점차 편의점 시장이 확장되어 가고 있다.
한편, 종래의 편의점은 일반적으로 이를 관리하는 인력이 있어 물품 정리, 계산 등을 담당해 왔다. 그러나 이러한 인력들에 소요되는 비용이 만만치 않기에 그 동안 편의점업을 영위하는 주체들의 경우 인력을 고용하지 않은 채 자신이 직접 물품정리 및 계산을 하는 경우가 점차 늘어나고 있다.
또 다른 한편, 종래의 편의점은 물품들을 진열하기 위한 공간, 물품을 계산하기 위한 공간, 그리고 물품을 보관하기 위한 공간 등과 같이 서로 다른 목적의 공간들을 넓게 필요로 하였기 때문에 하나의 편의점을 운영하기 위해서는 그 만큼의 토지를 임대하기 위한 비용과 관리비가 필요하였다.
또한, 종래의 편의점은 물품 재고가 떨어진 경우, 수급을 맞추기 위해 수시로 물품들을 공급받아야 했으며, 이러한 배달을 담당하는 인력 및 물품정리를 위한 인력이 지속적으로 필요한 문제점이 존재하여 왔다.
이처럼 편의점은 현대인의 일상에 반드시 필요한 공간임에도 불구하고, 그 동안에는 비효율성을 가지는 요소들이 여럿 존재하여 왔는바, 본 발명은 시대의 흐름에 맞추어 위와 같은 문제점들을 해소할 수 있는 새로운 형태의 무인 편의점 시스템 또는 힉스 스토어(Higgs store)라 명명될 수 있는 무인 편의점 시스템을 구현하는 것, 그리고 이러한 무인 편의점 시스템을 운용하는 방법을 제안하고자 한다.
본 발명은 관리를 위한 인력이 없이도 운용이 가능한 무인 편의점 시스템 및 이의 운용 방법을 제공하고자 하는 것을 목적으로 한다.
특히, 본 발명은 물품을 보관하는 공간, 그리고 물품을 출고시키는 공간만을 둠으로써 최소한의 영역 상에서 편의점업을 영위할 수 있게 하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 물품을 판매한 이력에 따라 경험적으로 물품의 수급을 맞추도록 함으로써 물류 최적화가 가능한 편의점 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
한편, 본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 무인 편의점 시스템이 서비스를 제공하는 방법은, (a) 관리 서버가, 임의의 사용자 단말기로부터 상품주문정보를 수신하고 결제를 수행하는 단계; (b) 관리 서버가, 상기 수신한 상품주문정보 내 포함된 상기 사용자 단말기의 현재 위치정보를 기준으로 사용자가 상기 상품주문정보 내 포함된 상품을 수령할 수 있는 무인 편의점을 결정하는 단계; (c) 관리 서버가, 상기 사용자 단말기로 상기 결정된 무인 편의점에 대한 정보를 전달하는 단계; (d) 관리 서버가, 상기 결정된 무인 편의점 내 로컬 서버로 상기 상품주문정보가 포함된 상품준비명령을 전달하는 단계; (e) 로컬 서버가, 상기 상품준비명령을 기초로 당해 무인 편의점 내 구비된 픽킹 로봇을 제어하기 위한 제어명령을 생성하고, 상기 픽킹 로봇으로 하여금 상기 상품주문정보에 따른 상품들을 픽킹하도록 한 후 출고부에 제공하는 단계;(f) 로컬 서버가, 상기 사용자 단말기로부터의 출고 완료 신호를 수신하는 단계;를 포함한다.
또한, 상기 무인 편의점 시스템의 서비스 제공 방법에 있어서, 상기 로컬 서버가 생성하는 제어명령 내에는 당해 무인 편의점 내에서 상품들을 픽킹하기 위한 픽킹 경로가 더 포함되되, 상기 픽킹 경로는 당해 무인 편의점 내 상품들의 위치가 XYZ 공간 상에서 정의되어 있음을 전제로 생성되는 것을 특징으로 할 수 있다.
한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 무인 편의점 시스템이 서비스를 제공하는 방법은, (a) 관리 서버가, 복수의 사용자 단말기들로부터 상품주문정보들을 수신하고 각 상품주문정보들에 대한 결제를 수행하는 단계; (b) 관리 서버가, 상기 수신한 상품주문정보들 내 포함된 각 사용자 단말기들의 현재 위치정보를 기준으로 각 사용자들이 상기 상품주문정보들 내 포함된 상품을 수령할 수 있는 무인 편의점을 결정하는 단계; (c) 관리 서버가, 상기 사용자 단말기들로 상기 결정된 무인 편의점에 대한 정보를 전달하는 단계; (d) 관리 서버가, 상기 결정된 무인 편의점 내 로컬 서버로 상기 상품주문정보들이 포함된 상품준비명령을 전달하는 단계; (e) 로컬 서버가, 상기 상품준비명령을 기초로 당해 무인 편의점 내 구비된 픽킹 로봇을 제어하기 위한 제어명령을 생성하고, 상기 픽킹 로봇으로 하여금 상기 상품주문정보들에 따른 상품들을 픽킹하도록 한 후 출고부에 제공하는 단계; (f) 로컬 서버가, 상기 사용자 단말기들로부터의 출고 완료 신호를 수신하는 단계;를 포함한다.
또한, 상기 무인 편의점 시스템의 서비스 제공 방법에 있어서, 상기 로컬 서버가 생성하는 제어명령 내에는 당해 무인 편의점 내에서 상품들을 픽킹하기 위한 묶음 픽킹 경로가 적어도 하나 포함되되, 상기 묶음 픽킹 경로는 당해 무인 편의점 내 상품들의 위치가 XYZ 공간 상에서 정의되어 있음을 전제로 생성되는 것이고, 또한 상기 묶음 픽킹 경로는 상기 복수의 상품주문정보들 중 적어도 둘 이상의 상품주문정보들 내 포함된 모든 상품들을 픽킹하기 위한 경로인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 이 때 상기 적어도 하나의 묶음 픽킹 경로는, 상기 복수의 상품주문정보들 내 포함된 상품들 각각의 당해 무인 편의점 내 위치를 기준으로, 상대적으로 근거리에 존재하는 상품들이 더 많이 포함된 상품들을 포함하는 적어도 둘 이상의 상품주문정보들 내 상품들을 픽킹하기 위한 경로인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 무인 편의점 시스템의 서비스 제공 방법에 있어서, 상기 관리 서버 또는 로컬 서버 중 하나가, 복수의 사용자들의 과거 구매 이력이 포함된 빅데이터를 기초로 상기 복수의 사용자들의 구매 패턴을 예측하는 것을 특징으로 할 수 있다.
한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 무인 편의점 시스템은, 임의의 사용자 단말기로부터 상품주문정보를 수신하고 결제를 수행하고, 상기 수신한 상품주문정보 내 포함된 상기 사용자 단말기의 현재 위치정보를 기준으로 사용자가 상기 상품주문정보 내 포함된 상품을 수령할 수 있는 무인 편의점을 결정하며, 상기 사용자 단말기로 상기 결정된 무인 편의점에 대한 정보를 전달하고, 상기 결정된 무인 편의점 내 로컬 서버로 상기 상품주문정보가 포함된 상품준비명령을 전달하는 관리 서버;를 포함한다.
또한, 상기 무인 편의점 시스템은, 상기 결정된 무인 편의점 내 구비된 것으로서, 상기 상품준비명령을 기초로 당해 무인 편의점 내 구비된 픽킹 로봇을 제어하기 위한 제어명령을 생성하고, 상기 픽킹 로봇으로 하여금 상기 상품주문정보에 따른 상품들을 픽킹하도록 한 후 출고부에 제공하도록 상기 픽킹 로봇을 제어하는 로컬 서버;를 더 포함한다.
한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 무인 편의점 시스템은, 복수의 사용자 단말기들로부터 상품주문정보들을 수신하고 각 상품주문정보들에 대한 결제를 수행하며, 상기 수신한 상품주문정보들 내 포함된 각 사용자 단말기들의 현재 위치정보를 기준으로 각 사용자들이 상기 상품주문정보들 내 포함된 상품을 수령할 수 있는 무인 편의점을 결정하고, 상기 사용자 단말기들로 상기 결정된 무인 편의점에 대한 정보를 전달하며, 상기 결정된 무인 편의점 내 로컬 서버로 상기 상품주문정보들이 포함된 상품준비명령을 전달하는 관리 서버;를 포함한다.
또한, 상기 무인 편의점 시스템은 상기 결정된 무인 편의점 내 구비된 것으로서, 상기 상품준비명령을 기초로 당해 무인 편의점 내 구비된 픽킹 로봇을 제어하기 위한 제어명령을 생성하고, 상기 픽킹 로봇으로 하여금 상기 상품주문정보들에 따른 상품들을 픽킹하도록 한 후 출고부에 제공하도록 상기 픽킹 로봇을 제어하는 로컬 서버;를 더 포함한다.
또한, 상기 무인 편의점 시스템에 있어서, 상기 로컬 서버가 생성하는 제어명령 내에는 당해 무인 편의점 내에서 상품들을 픽킹하기 위한 묶음 픽킹 경로가 적어도 하나 포함되되, 상기 묶음 픽킹 경로는 당해 무인 편의점 내 상품들의 위치가 XYZ 공간 상에서 정의되어 있음을 전제로 생성되는 것이고, 또한 상기 묶음 픽킹 경로는 상기 복수의 상품주문정보들 중 적어도 둘 이상의 상품주문정보들 내 포함된 모든 상품들을 픽킹하기 위한 경로인 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명에 따르면 첫째, 기존 편의점에서 가장 공간이 많이 차지하는 상품진열대, 고객쇼핑공간, 계산대 등을 없앨 수 있으며, 고객들이 단말기(예: 스마트폰)를 상품을 검색, 주문, 및 결제하는 경우 컨테이너 형태의 무인 편의점 내 자동화 된 설비들(예: 운송로봇)을 통해 주문된 물품들을 픽킹하여 고객에게 제공할 수 있는 효과가 있다. 이를 통해서는 기존의 매장유지를 위한 임대료 및 관리비를 획기적으로 절감할 수 있게 된다. 또한, 본 발명에 따른 무인 편의점은 규격화된 하우징으로 구현 및 단순 설치가 가능하게 함으로써 매장 인테리어 및 기타 설비 시공 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.
둘째, 협소한 공간에도 빠르게 무인 편의점을 설치할 수 있게 되므로 보다 많은 지역에 고객의 수요에 따라 편의점의 개수를 늘릴 수 있는 효과가 있으며, 이에 따라 고객의 접근성을 크게 개선시킬 수 있다. 나아가, 이렇게 설치된 무인 편의점은 필요한 경우 이전 역시 쉽게 이루어질 수 있는 효과가 있다.
셋째, 본 발명에 따르면 편의점을 완전 무인시스템으로 운영할 수 있게 되며, 이에 따라 인력 고용에 따른 인건비 부담을 줄일 수 있다.
넷째, 본 발명에 따르면 블록체인에 기반을 둔 보안화폐를 통해 결제 정산을 하도록 함으로써 저가 소규모 상품 매출에 따른 수수료 등 금융비용을 현금과 같이 절감할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 자판기형 무인 편의점 시스템의 개략적인 서비스 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에서 제안하고자 하는 무인 편의점의 실제 구현 모습을 도시한 것이다.
도 3은 무인 편의점 내부를 위에서 본 것으로, 물품 픽킹을 위한 설비들을 무인 편의점 위에서 바라본 모습이다.
도 4는 무인 편의점 내부를 정면에서 바라본 모습이다.
도 5는 본 발명에 따른 무인 편의점 시스템에 의해 서비스가 제공되는 과정을 순서에 따라 도시한 것이다.
도 6은 복수의 고객들에 의해 주문이 접수된 경우, 무인 편의점 시스템에 의해 서비스가 제공되는 과정을 도시한 것이다.
도 7은 무인 편의점 내부의 상품들의 위치정보가 XYZ 공간으로 정의되어 있는 모습을 도시한 것이다.
도 8은 무인 편의점 내에서 픽킹 경로, 혹은 비용함수값의 최적화를 설명하기 위한 것이다.
도 9는 복수의 고객들에 의해 주문이 접수된 경우 묶음 피킹 경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 것이다.
도 10은 묶음 피킹 경로가 생성된 경우 픽킹 로봇의 이동경로 최적화를 위해 딥러닝 알고리즘이 실행되는 개념도를 설명하기 위한 것이다.
도 11은 무인 편의점 시스템 내에서의 상품의 수요 공급을 예측하는 알고리즘을 설명하기 위한 개념도를 도시한 것이다.
본 발명의 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하의 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다. 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 해석되거나 이용되지 않아야 할 것이다. 이 분야의 통상의 기술자에게 본 명세서의 실시예를 포함한 설명은 다양한 응용을 갖는다는 것이 당연하다. 따라서, 본 발명의 상세한 설명에 기재된 임의의 실시예들은 본 발명을 보다 잘 설명하기 위한 예시적인 것이며 본 발명의 범위가 실시예들로 한정되는 것을 의도하지 않는다.
도면에 표시되고 아래에 설명되는 기능 블록들은 가능한 구현의 예들일 뿐이다. 다른 구현들에서는 상세한 설명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 기능 블록들이 사용될 수 있다. 또한, 본 발명의 하나 이상의 기능 블록이 개별 블록들로 표시되지만, 본 발명의 기능 블록들 중 하나 이상은 동일 기능을 실행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합일 수 있다.
또한, 어떤 구성요소들을 포함한다는 표현은 “개방형”의 표현으로서 해당 구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.
나아가 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급될 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 한다.
이하에서는 도면들을 참조하여 본 발명의 각 실시예들에 대해 살펴보기로 한다.
먼저 도 1은 본 발명에 따른 자판기형 무인 편의점 시스템의 전체적인 모습을 개략적으로 도시한 것이다. 도 1에 따르면, 자판기형 무인 편의점 시스템은, 로컬 서버(100)들과 네트워크로 연결되고 나아가 고객의 사용자 단말기(300)들과도 네트워크로 연결되는 관리서버(200), 무인 편의점 (1000A, 1000B) 및 당해 무인 편의점(1000)과 대응되는 로컬 서버(미도시)를 기본 구성으로 포함한다. 이하에서는 각 구성들에 대해 살펴보기로 한다.
먼저 관리서버(200)는, 장치의 측면에서 볼 때 중앙처리유닛(CPU)과 메모리를 구비하고 있는 것을 전제로 한다. 중앙처리유닛은 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 불릴 수 있다. 또한 중앙처리유닛은 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있는데, 하드웨어를 이용하여 구현하는 경우에는 ASIC(application specific integrated circuit) 또는 DSP(digital signal processor), DSPD(digital signal processing device), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array) 등으로, 펌웨어나 소프트웨어를 이용하여 구현하는 경우에는 위와 같은 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등을 포함하도록 펌웨어나 소프트웨어가 구성될 수 있다. 또한, 메모리는 ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플래쉬(flash) 메모리, SRAM(Static RAM), HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive) 등으로 구현될 수 있다. 또한, 상기 관리서버는 중앙처리유닛 및 메모리 외에도 외부 단말기 또는 외부 로컬 서버(100)와 데이터를 송수신 하기 위한 통신장치를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 관리서버(200)가 수행하는 역할 측면에서 볼 때, 상기 관리서버(200)는 네트워크로 연결된 복수의 사용자 단말기들(300A, 300B)로부터, 즉 고객으로부터 주문정보를 수신하고, 이렇게 수신된 주문정보를 기초로 고객이 가장 편하고 신속하게 접근할 수 있는 무인 편의점(1000), 또는 상기 주문을 발주한 고객이 직접 선택한 무인 편의점(1000)에 물품들을 픽킹하도록 픽킹 오더를 전송하는 역할을 한다. 또한, 상기 관리서버(200)가 수신하는 상기 주문정보에는 고객이 주문을 발주한 시각이 포함될 수 있으며, 이러한 정보를 기초로 당해 관리서버(200)는 상기 고객이 무인 편의점(1000)에 물품들을 픽킹하기 위해 도달하는 시각까지 추정할 수 있다.
참고로, 본 상세한 설명에서 언급되는 사용자 단말기(300)란 특정되지 않은 임의의 고객이 휴대하고 있는, 또는 소유하고 있는 단말기들을 통칭하는 것으로 이해되며, 여기에는 예를 들어 스마트폰, 태블릿 PC, 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터 등과 같이 연산을 위한 중앙처리유닛(CPU)와 메모리를 구비하고 있는 장치를 모두 포함할 수 있다. 또한, 상기 사용자 단말기(300)는 외부의 다른 구성들, 즉 관리서버와 데이터를 주고 받을 수 있도록 네트워크 연결 기능도 갖출 것을 요한다.
또 다른 한편, 상기 관리서버(200)는 후술하게 될 무인 편의점(1000) 내 로컬서버와 공유되는 정보, 또는 사용자 단말기(300)로부터 수신한 주문정보들을 기반으로 연산을 할 수도 있는데, 이 때 관리서버(200)가 정보들을 기반으로 연산을 한다는 것의 의미는 대용량의 정보를 받아 처리하는 소위 빅데이터 처리로 이해될 수 있다. 예를 들어, 상기 관리서버(200)는 데이터 추출, 변환, 적재 용 모듈 (data ETL Sqoop)을 활용하여 상기 관리정보 내 포함되는 데이터들을 처리할 수 있으며, 이를 데이터 대기모듈(Data Que Kafka), 데이터고속처리모듈(SPARK Stream)로 보내어 데이터처리모듈로 하여금 먼저 데이터분산파일시스템 (Hadooop HDFS)에 원본파일을 저장하고, 이를 정제한 후 빅데이터저장장치 (Hadoop HBASE)에 저장시키도록 구현할 수 있다. 이렇게 축적된 빅데이터는 다양한 응용프로그램에서 응용프로그램연계(API)를 통해 활용될 수 있다.
이상 본 발명에 따른 자판기형 무인 편의점 시스템의 구성들 중 관리서버에 대해 살펴보았다.
다시 도 1을 참조할 때, 본 발명에 따른 자판기형 무인 편의점 시스템은 각 무인 편의점(1000)과 대응되는 로컬서버(100)를 더 포함할 수 있다. 로컬서버(100)는, 예를 들어 각 무인 편의점(1000)에 대한 전반적인 정보들을 수집 및 보관하며, 이러한 정보들을 네트워크를 통해 상기 관리서버와 공유하는 것을 특징으로 할 수 있다. 특히, 로컬서버(100)는 관리서버(200)로부터 수신한 상품주문정보를 참조하여 무인 편의점(1000) 내에서 픽킹 로봇(1050)을 제어하는 역할을 할 수 있다. 하드웨어 측면에서 볼 때에, 위 로컬서버 역시 앞서 설명한 관리서버와 유사하게 중앙처리유닛 및 메모리를 포함할 수 있다.
이상 도 1을 참조하여 본 발명에 따른 자판기형 무인 편의점 시스템의 개략적인 구성에 대해 살펴보았다. 이하에서는 도 2를 참조하여, 자판기형 무인 편의점(1000)의 외형부터 살펴보기로 한다.
도 2는 자판기형 무인 편의점(1000)의 외형을 바깥으로부터 바라 본 모습을 도시한 것이다. 도 2를 참조할 때, 무인 편의점(1000)은 내부에 상품들을 저장할 수 있는 공간을 형성시키기 위한 외벽(1001), 바깥에서 내부를 들여다 볼 수 있는 개구부(1002), 내부 공간에 복수 개의 상품들을 적층할 수 있는 저장부(1010), 그리고 사용자가 상품을 픽업할 수 있는 출고부(1020)를 포함할 수 있다. 또한, 무인 편의점(1000)에는 앞서 언급한 로컬서버가 구비될 수 있다.
먼저 외벽(1001)과 관련하여, 외벽(1001)은 무인 편의점(1000)의 전체 골격을 이루는 것으로 상기 외벽(1001)은 콘크리트 및 철근 구조물을 포함하는 일반적인 건축물의 외벽(1001)과 동일한 방식으로 형성되어 임의의 부지 상에 축조될 수 있다. 한편, 상기 외벽(1001)은 반드시 콘크리트 및 철근 구조물로만 형성될 수 있는 것은 아니며, 금속 패널로 이루어진 소위 컨테이너 형태의 것으로도 형성시킬 수 있다. 이렇게 금속 패널의 외벽(1001)으로 이루어진 컨테이너 형의 경우 임의의 부지 상에 설치 및 철거가 비교적 자유로워 운영자의 필요에 따라 쉽게 무인 편의점(1000)을 운영할 수 있는 장점이 있다. 다른 한편, 상기 무인 편의점(1000)의 외벽(1001)에 의해 형성되는 공간은 기존 편의점 건물에 비하여 획기적으로 줄어든 공간일 수 있으며, 예를 들어 무인 편의점(1000)의 너비(W)는 3m 이내, 깊이(D)는 8m이내, 높이는 5m 이내가 되도록 공간을 형성시킬 수 있다. 다만, 이러한 무인 편의점(1000)의 외벽(1001)에 의해 형성되는 공간의 수치들은 본 발명에 따른 무인 편의점(1000)이 그 만큼 적은 면적의 부지 및 적은 공간만을 필요로 한다는 점을 강조하기 위한 하나의 예시에 불과한 것이며, 위 수치는 필요에 따라 다양한 값일 수 있음을 이해한다. 또 한편, 상기 무인 편의점(1000)을 구성하는 외벽(1001)들 중 적어도 하나에는 상품들을 입고시키기 위한 입고부(1060)(미도시)가 형성될 수 있다.
다음으로 개구부(1002)와 관련하여, 당해 개구부(1002)는 무인 편의점(1000)의 전면 외벽(1001)에 형성될 수 있는 것으로, 해당 개구부(1002)를 통해서는 바깥쪽에서 대기하고 있는 사용자가 내부의 상품 이송 상황을 살필 수 있다. 상기 개구부(1002)는 바람직하게는 외부로부터의 불법 침입을 방지하기 위하여 투명한 재질의 패널로 막혀 있을 수 있으며, 예를 들어 강화유리가 개구부(1002)에 설치될 수 있다. 한편, 본 개구부(1002)는 무인 편의점(1000)을 구현하는 데에 있어서 반드시 필수적인 구성요소는 아닐 수 있으며, 다만 상품의 출고를 기다리는 사용자 편의를 위하여 하나의 구성요소로 포함될 수 있는 것임을 이해한다.
다음으로 저장부(1010)와 관련하여, 무인 편의점(1000) 내에는 외벽(1001)에 의해 형성된 공간 내에 상품들이 저장될 수 있도록 저장부(1010)가 구성될 수 있는데, 이 저장부(1010)는 바람직하게는 선반 또는 랙(rack)과 같이 다수의 상품들을 올려둘 수 있는 구조물로 구성될 수 있다. 참고로 본 상세한 설명에서는 저장부(1010)를 구성하는 구조물을 랙(rack)이라 칭하기로 한다. 한편, 상기 저장부(1010)를 구성하는 랙은 공간 내에서 후술하게 될 픽킹 로봇(1050)을 비롯하여 상품 픽킹을 위한 설비들이 설치가 될 수 있는 공간을 제외한 채 남은 공간에 설치가 될 수 있으며, 바람직하게는 도 2의 개구부(1002)를 통해서도 보이듯 랙이 양측면의 외벽(1001) 내측에 각각 설치되고, 2개의 랙 사이의 공간에서 픽킹 로봇(1050)이 이동 가능하도록 할 수 있다. 한편, 경우에 따라 상기 랙에는 복수의 팔레트들, 즉 상품이 담길 수 있는 팔레트들이 더 배열될 수 있으며, 이러한 팔레트들은 입고부(1060)를 통해 새로이 상품들이 입고될 때에 픽킹 로봇(1050)에 의해 입고부(1060) 쪽으로 이동되어 상품들이 담길 수 있는 용도로 활용될 수 있다.
다음으로 출고부(1020)와 관련하여, 상기 출고부(1020)는 사전에 상품을 주문한 사용자가 직접 상품을 수령할 수 있는 공간 내지 구조물을 의미하는 것이며, 바람직하게는 도 2에서와 같이 외벽(1001)의 일면에 돌출된 상태로 형성될 수 있다. 돌출된 부분 중에는 픽킹 로봇(1050)에 의해 픽킹된 상품들이 올려질 수 있도록 적어도 일부의 평평한 면이 존재할 수 있으며, 또한 해당 출고부(1020)는 사용자가 쉽게 상품들을 수령할 수 있도록 외벽(1001)의 하단에, 더 구체적으로는 1m 이하의 높이가 되도록 형성될 수 있다.
이상 도 2를 참조하여 무인 편의점(1000)을 외부에서 바라보았을 때의 모습을 설명하였다.
도 3은 무인 편의점(1000)을 위에서 바라본 평면도이다. 도 3은 도 2의 무인 편의점(1000)과는 별개의 무인 편의점(1000)이며, 이하에서는 도 3의 평면도를 참조하여 무인 편의점(1000) 내부를 살펴보기로 한다.
무인 편의점(1000)의 내부에는 상품을 픽킹하기 위한 복수의 설비들이 구비될 수 있는데, 여기에는 예를 들어 복수의 레일들, 그리고 레일들을 따라 수평으로 이동이 가능한 픽킹 로봇(1050)이 포함될 수 있다.
먼저 레일과 관련하여, 도 3을 참조할 때에 복수의 레일들은 무인 편의점(1000) 내부를 수평 및 수직으로 가로질러 형성될 수 있으며, 본 실시예에서는 제1 x축레일(1031), 제2 x축레일(1032)이 각각 평면도 상에서 윗단과 아랫단에, 그리고 제1 y축레일(1041) 내지 제4 y축레일(1044)이 복수 개의 랙(1011, 1012, 1013)들과 교대로 형성되어 있음을 확인할 수 있다. 상기 복수의 레일들은 무인 편의점(1000)의 천장면 또는 바닥면 중 어느 하나에 설치된 것일 수 있으며, 바람직하게는 무인 편의점(1000)의 천장면에 설치가 되어 픽킹 로봇(1050)으로 하여금 중력을 이용해 하강이 가능하도록 구현할 수 있다.
다음으로 픽킹 로봇(1050)과 관련하여, 픽킹 로봇(1050)은 복수의 랙 사이를 이동하면서 상품을 직접 픽킹할 수 있는 자동화 된 장치를 일컫는 것이다. 당해 픽킹 로봇(1050)은 무인 편의점(1000) 내 구비되어 있는 로컬 서버(100)의 제어명령에 따라 구동되며, 사용자가 사전에 주문해 둔 상품들을 픽킹한 후 최종적으로 출고부(1020) 상에 사용자가 수령 가능한 상태로 놓아두는 기능을 한다. 픽킹 로봇(1050)의 더 자세한 구조에 대해서는 후술하게 될 도 4를 통하여 살펴보기로 한다.
한편, 도 3을 참조할 때에, 앞서 도 2에서는 자세히 설명하지 않았던 입고부(1060)가 도시되어 있는데, 전술한 바와 같이 입고부(1060)는 무인 편의점(1000)의 외벽(1001) 중 적어도 일부 영역에 개구의 형상으로 구비될 수 있다. 평면도 상에서 입고부(1060)는 레일에 의해 픽킹 로봇(1050)이 닿을 수 있는 위치에 구비되며, 나아가 팔레트가 활용되는 경우 상기 입고부(1060)에는 팔레트가 놓일 수 있는 평면이 존재할 수 있다.
도 4는 무인 편의점(1000)을 정면에서 바라본 내부 모습을 도시한 것이다. 구체적으로 도 4는 도 3에서의 도면부호 1011 및 1012 랙 사이에 위치하고 있는 픽킹 로봇(1050)을 구체적으로 도시하고 있다.
픽킹 로봇(1050)을 살펴볼 때, 픽킹 로봇(1050)은 세부적으로 스트링(1051), 픽커(1052), 카트(1053)로 이루어질 수 있으며, 여기에 스캐너(1054)가 더 포함될 수 있다.
스트링(1051)은 픽킹 로봇(1050)으로 하여금 상하로 이동이 가능하게 하는 구성이며, 이러한 스트링(1051)은 예를 들어 제2 y축레일과의 접점에 존재하는 제1감김구성의 구동에 따라 감김 및 풀림이 이루어져 픽킹 로봇(1050)의 상하 이동이 가능하도록 구현될 수 있다. 또는, 상기 스트링(1051)은 레일에 매달린 도르래에 감긴 채 및 픽킹 로봇(1050)의 몸체에 구비되는 제2감김구성의 구동에 따라 픽킹 로봇(1050)의 상하 이동이 가능하도록 구현될 수도 있다. 이처럼 스트링(1051)은 픽킹 로봇(1050)의 상하 이동이 가능하게 하는 구성요소를 의미하며, 앞서는 구현예를 설명하였으나 반드시 위 구현예에 한정되는 것은 아님을 이해한다.
픽커(1052)는 픽킹 로봇(1050)의 본체(body)로부터 가로방향으로 연장된 것으로, 상품을 직접적으로 픽킹하는 구조를 가진다. 픽커(1052)는 상기 픽킹 로봇(1050)의 본체로부터 연장되되 길이가 변할 수 있는 구조, 즉 상품 픽킹을 위해 길이가 늘어나거나 줄어들 수 있는 암(arm)을 더 포함할 수 있으며, 이에 따라 상품 픽킹의 성공률을 더 높일 수 있다. 또한, 상기 픽커(1052)는 도 4에 도시된 바와 같이 집게 형태의 구조일 수 있으나, 상품 집어 들어올릴 수 있는 이상 또 다른 상이한 구조로 구현될 수도 있다.
카트(1053)는 위 픽커(1052)에 의해 픽킹이 된 상품이 보관되는 것으로, 당해 카트(1053)는 상기 픽커(1052)의 하부에 구비될 수 있으며, 이에 따라 상기 픽커(1052)가 상품을 픽킹한 뒤 홀딩 상태를 유지하고 있다가 카트(1053) 위까지 암(arm)의 길이를 줄인 후 홀딩을 풀어줌으로써 당해 상품이 카트(1053)에 떨어져 담기도록 할 수 있다. 한편, 상기 카트(1053)는 반드시 픽킹 로봇(1050)의 본체 하부에 고정적으로 구비된 구성요소는 아닐 수 있으며, 픽킹 로봇(1050)의 본체 하부에 구비된 또 다른 픽업구조에 의해 픽업된 바스켓(바구니)일 수 있다. 즉, 픽킹 로봇(1050)은 주문된 상품들을 픽업하라는 제어명령이 수신되었을 때 1차적으로 본체 하부에 구비된 픽업구조를 이용해 바스켓을 픽업하여 고정시킨 후, 해당 바스켓 내에 픽커(1052)가 픽킹한 물품들을 담도록 할 수 있으며, 모든 상품들에 대한 픽킹 작업이 완료된 후에는 상기 물품이 들어 있는 바스켓을 출고부(1020) 상에 릴리즈(release) 시킴으로써 사용자가 쉽게 상품들을 수령할 수 있도록 할 수 있다. 이와 달리, 상기 카트(1053) 또는 바스켓은 봉투로 대체할 수도 있다. 즉, 상품들을 픽업하라는 제어명령이 수신되었을 때 픽킹 로봇(1050)은 본체 하부에 구비된 픽업구조를 이용하여 봉투(종이봉투, 비닐봉투 등)를 픽업한 뒤 상품이 투입될 수 있도록 봉투 입구를 열어 젖힌 후 해당 봉투 내에 픽커(1052)가 픽킹한 물품들을 담도록 할 수 있다. 이처럼 봉투에 직접 상품들을 담도록 구현하는 경우 최종적으로 출고부(1020)에 봉투에 담긴 상품들이 수령가능한 상태로 놓이게 함으로써 사용자 편의성을 높일 수 있는 효과가 있다.
스캐너(1054)는 픽킹 로봇(1050)이 픽킹하고자 하는 상품을 인식하기 위한 구성요소이며, 해당 스캐너(1054)는 바람직하게는 RFID방식의 것일 수 있으나, 설계에 따라 바코드 인식 방식 또는 형상 인식 방식이 스캐너(1054)도 활용될 수 있다. 상기 픽킹 로봇(1050)이 로컬서버로부터 수신하는 제어명령에는 상품이 저장되어 있는 위치정보, 예를 들어 A번째 랙의 B 번째 층 중 정면으로부터 C번째 위치와 같이 상품의 위치정보까지 포함되어 있을 수 있으며, 픽킹 로봇(1050)은 위와 같은 상품의 위치정보를 좇아 픽킹 작업을 수행하게 될 것이나, 설계를 달리하여 픽킹 작업 시작을 위한 제어명령 내에 상품의 위치정보가 포함되지 않는 경우 또는 상품의 위치정보가 포함되어 있음에도 해당 상품을 픽킹하기 직전 다시 한번 픽킹하고자 하는 상품이 맞는 것인지 여부를 확인하고자 하는 경우 등에 있어 상기 스캐너(1054)가 활용될 수 있다.
일 실시예로서, 상기 스캐너(1054)가 RFID방식의 것이고, 상기 픽킹 로봇(1050)은 별도로 상품의 위치정보 없이 픽킹 작업을 할 수 있도록 설계된 경우, 주문 상품들을 픽업하라는 제어명령이 수신되면 상기 픽킹 로봇(1050)은 복수 개의 상품들이 놓인 랙 주변을 상기 RFID 방식의 스캐너(1054)로 스캐닝하면서 주문 상품들을 하나씩 찾아 픽킹 작업을 할 수 있다. 이 때, 랙 상에 놓여 있는 각 상품들에는 각각 구별되는 RFID 칩이 부착되어 있을 수 있으며, 상기 픽킹 로봇(1050)에 구비된 스캐너(1054)는 각 상품들의 RFID 칩으로부터의 신호가 주문된 상품의 것인지를 스캐닝 하여 픽킹을 요하는 상품을 찾아낼 수 있다.
다른 실시예로서, 상기 스캐너(1054)가 바코드 리더 방식의 것이고, 상기 픽킹 로봇(1050)은 각 상품의 위치정보가 포함된 제어명령에 따라 구동되도록 설계된 경우, 주문 상품들을 픽업하라는 제어명령이 수신되면 상기 픽킹 로봇(1050)은 우선 주문된 상품들의 위치정보를 파악하여 해당 상품이 놓여 있는 위치로 이동하며, 이동 후에는 해당 위치에 놓여 있는 상품이 실제 주문 상품이 맞는지를 스캐너(1054)의 바코드 인식 기능을 통하여 재차 확인할 수 있다. 이 때 각 상품들에 개별 바코드가 부착되어 있음은 당연하다.
이처럼 픽킹 로봇(1050)에 구비된 스캐너(1054)는 상품을 픽킹하는 데에 있어 각 상품을 구별하는 데에 활용될 수 있다.
이상 도 2 내지 도 4를 통하여서는 자판기형 무인 편의점 시스템의 전반적인 구성에 대해 살펴보았다.
도 5는 본 발명에 따른 자판기형 무인 편의점 시스템에 의해 서비스가 제공되는 과정을 순서에 따라 도시한 것이다.
도 5를 참조할 때, 가장 먼저 관리서버는 사용자 단말기(300)와의 네트워크 연결을 통하여 사용자의 주문정보를 수신하며, 선택한 상품들에 대한 결제 등을 하는 온라인 주문 수신 및 결제 단계(S101)를 수행하게 된다. 예를 들어, 사용자 단말기(300)에는 무인 편의점(1000) 서비스를 위한 어플리케이션, 즉 온라인 주문 및 결제를 위한 어플리케이션이 설치되어 있을 수 있으며, 사용자는 이 어플리케이션을 통하여 상품을 선택하고 결제 할 수 있다.
온라인 주문 및 결제 이후, 관리 서버(200)는 상기 사용자 단말기(300)로부터 수신한 상품주문정보, 그리고 상기 사용자 단말기(300)의 현재 위치정보를 기준으로 하나의 무인 편의점(1000), 다시 말해 수령장소가 될 무인 편의점(1000)을 결정한다. (S102) 일 예시로, 관리 서버(200)는 상기 사용자 단말기(300)로부터 현재 위치정보를 수신한 후, 해당 사용자 단말기(300)의 현재 위치를 기준으로 기 설정된 범위 내에 설치되어 있는 무인 편의점(1000)들을 검색할 수 있으며, 이 무인 편의점(1000)들 중 상기 사용자 단말기(300)로부터 수신된 상품주문정보, 즉 주문된 상품들의 재고가 있는 무인 편의점(1000)을 선별하여 상기 사용자 단말기(300)로 그 결과를 전달함으로써 사용자로 하여금 직접 수령 장소를 정하도록 할 수 있다. 또 다른 예시로, 관리 서버(200)는 주문 상품들의 재고가 존재하는 무인 편의점(1000)들 중 사용자 단말기(300)의 현재 위치로부터의 거리가 가장 가까운 무인 편의점(1000)을 수령 장소로 결정하도록 할 수도 있다.
수령장소가 될 무인 편의점(1000)이 결정된 이후, 관리 서버(200)는 사용자 단말기(300)로 상기 수령장소로 결정된 무인 편의점(1000)에 대한 정보를 전달(S103A)할 수 있으며, 동시에 수령장소로 결정된 무인 편의점(1000), 더 정확하게는 무인 편의점(1000) 내 로컬 서버(100)에 상품준비명령을 전달(S103B)할 수 있다. 사용자 단말기(300)로 전달되는 무인 편의점(1000)에 대한 정보에는 수령장소로 결정된 무인 편의점(1000)의 명칭, 위치, 전화번호, 또는 이동경로가 포함될 수 있다. 무인 편의점(1000)으로 전달되는 상품준비명령에는 상기 사용자가 주문한 상품들의 품목, 크기, 양, 상품번호, 생산(제조)업체 중 적어도 하나의 정보가 포함될 수 있다. 한편, 상기 S103B단계에서 관리 서버(200)는 수령장소로 결정된 무인 편의점(1000)으로 상기 사용자의 도착예정시각을 연산한 뒤 해당 정보를 함께 전달할 수도 있다. 도착예정시각을 연산하는 데에 활용되는 정보로는 사용자의 주문시각정보, 사용자의 현재위치정보가 포함될 수 있으며, 나아가 관리 서버(200)는 상기 사용자의 이동방식, 즉 상기 사용자가 도보로 이동을 하는지 아니면 차량을 이용하여 이동을 하는지에 대한 정보를 추가적으로 더 수신(이동방식에 대한 정보 수신은 상기 온라인 주문 및 결제 단계에서 이루어질 수 있거나 또는 별도의 질의응답 기능을 이용하여 이루어질 수 있음)하여 상기 사용자가 수령장소에 도착할 예정시각을 연산할 수 있다. 특히, 사용자의 이동방식이 차량을 이용한 방식으로 파악된 경우, 관리 서버(200)는 현재교통정보를 더 활용함으로써 사용자의 출발점으로부터 수령장소까지의 경로와 해당 경로를 따라 이동할 경우 소요되는 시간을 산출하여 최종적으로 도착예정시각을 연산할 수도 있다. 현재교통정보는 관리 서버(200)가 외부의 기관 서버에 접속하여 얻을 수 있는 정보일 수 있으며, 또는 관리 서버(200)가 현재교통정보를 제공하는 서비스 업체로부터 얻을 수 있는 정보일 수 있다. 다른 한편, 앞서의 실시예는 관리 서버(200)가 사용자의 수령장소 도착예정시각을 직접 연산하는 것으로 설명하였으나, 위 고객의 도착예정시각은 사용자 단말기(300) 상에서 연산이 된 후 해당 값만 관리 서버(200)가 수신하는 방식으로도 전달될 수 있다. 즉, 관리 서버(200)가 온라인 주문을 수신할 때에 동시에 해당 사용자 단말기(300)로부터 연산이 마쳐진 도착예정시각도 함께 수신함으로써 관리 서버(200)가 이를 무인 편의점(1000)의 로컬 서버(100)로 전달하도록 구현할 수 있다.
S103A, S103B단계 이후, 수령장소로 결정된 무인 편의점(1000)의 로컬 서버(100)는 픽킹 로봇(1050)으로 전달될 제어명령, 더 구체적으로 상기 제어명령 내 포함될 픽킹 경로를 생성(S104)할 수 있으며, 이렇게 생성된 제어명령을 픽킹 로봇(1050)에 전달(S105)함으로써 실제 상품들에 대한 픽킹이 수행되도록 할 수 있고, 최종적으로 출고부(1020)에 상품 출고되어 사용자가 이를 수령하였는지를 확인(S106)하도록 제어할 수 있다. S106 단계는 다양한 방식으로 이루어질 수 있겠으나, 바람직하게는 상기 상품을 수령한 사용자가 사용자 단말기(300)를 통해 수령 완료 신호를 관리 서버(200)를 통해 로컬 서버(100)에 전달하도록, 또는 수령 완료 신호를 직접 로컬 서버(100)에 전달하도록 함으로써 이루어질 수 있다.
한편 픽킹 경로란, 픽킹 로봇(1050)이 상기 사용자에 의해 주문된 상품을 픽킹함에 있어 참조하는 이동경로를 의미하는 것으로, 또한 위 픽킹 경로는 앞서 로컬 서버(100)가 수신한 상품준비명령 내 상품정보들을 기초로 상기 픽킹 로봇(1050)의 픽킹에 적합하게 재차 가공한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. 즉, 로컬 서버(100)는 기 저장되어 있는 무인 편의점(1000)의 저장부(1010) 내 각종 상품들의 위치를 기반으로 위 주문된 상품들을 픽킹하기에 적합한 순서대로 다시 배열하는 등 데이터 가공을 할 수 있다. 예를 들어, 갑이라는 고객이 제1상품, 제2상품, 제3상품을 구입하였다고 가정할 때, 위 픽킹 경로는 위 세 종류의 상품들이 무인 편의점(1000)의 어느 위치에 저장되고 있는지에 따라, 다시 말해 무인 편의점(1000) 내에서의 픽킹 효율성을 높이기 위하여 제2상품 - 제1상품 - 제3상품의 순서대로 재배열 될 수 있다.
한편, 위 픽킹 경로는 앞서 설명한 것처럼 로컬 서버(100)가 데이터 가공 과정을 거쳐 생성한 것일 수도 있으나, 이와 달리 관리 서버(200)가 자신이 가지고 있는 각 사용자들의 상품주문정보, 그리고 각 무인 편의점(1000) 내 상품들의 보관위치에 대한 정보를 기반으로 직접 픽킹 경로를 생성한 후 이를 로컬 서버(100)에 전달한 것일 수도 있다.
이상 도 5를 참조하여 본 발명에 따른 무인 편의점 시스템에 의해 서비스가 제공되는 과정을 살펴보았다.
도 5가 1명의 사용자가 주문한 상품들에 대하여 서비스를 제공하는 과정에 관한 것이었다면, 도 6에서는 복수의 사용자들로부터 동일 시간대에 주문 및 결제가 수신된 경우 이들 복수의 사용자들에게 상품을 제공하는 과정을 도시하고 있다. 동일 시간대에 접수된 복수 개의 주문이 존재하는 경우, 무인 편의점 시스템은 각 주문들에 대한 픽킹 작업을 순서대로 수행하여 무인 편의점(1000)의 출고부(1020)에 각 사용자가 주문한 상품들을 수령 가능한 상태로 제공할 수도 있겠으나, 한꺼번에 많은 주문들이 몰리는 경우 이렇게 하나씩 주문을 처리한다면 수령 대기를 하게 되는 사용자들이 증가하게 되며, 무인 편의점(1000) 내 픽킹 로봇(1050)으로서도 이동경로가 크게 증가하여 장치에 무리가 가게 되는 등 문제점이 야기될 수 있다. 도 6은 이렇게 복수의 주문들이 하나의 무인 편의점(1000)으로 동시간대에 이루어졌을 때에 관한 것이다.
도 6을 참조할 때, 관리 서버(200)는 사용자 단말기(300)A 및 사용자 단말기(300) B로부터 각각 주문A와 주문B를 수신(S201A, S201B)할 수 있으며, 이 때 주문A와 주문B는 기 설정된 간격보다 짧은 시간의 범위 내에서 수신된 것일 수 있다. 본 상세한 설명에서는 이렇게 짧은 시간의 범위 내에서 접수된 주문들을 동일 시간대에 접수된 주문들이라 표현하기로 한다.
다음으로 관리 서버(200)는 도 5에서와 마찬가지로 각 주문A, 주문B의 상품주문정보 및 상기 사용자 단말기(300)들의 현재 위치정보를 기준으로 수령장소가 될 무인 편의점(1000)을 결정(S202)하게 되며, 본 실시예에서는 상기 주문A와 주문B에 대응되는 무인 편의점(1000)이 동일한 것이라 가정하기로 한다.
S202단계 이후, 관리 서버(200)는 무인 편의점(1000)의 로컬 서버(100)로 주문A, B에 대한 상품준비명령을 전달하며, 동시에 사용자 단말기(300)A 및 B에는 수령장소로 결정된 무인 편의점(1000)에 대한 정보를 안내한다. (S203A, S203B)
한편, 관리 서버(200)로부터 상품준비명령을 수신한 로컬 서버(100)는 픽킹 로봇(1050)을 제어하기 위한 제어명령을 생성하되, 더 구체적으로는 상기 주문A 및 주문B에 포함된 상품들을 픽킹하기 위한 픽킹 경로를 연산(S204)하게 되며, 이후 생성된 제어명령 및 픽킹 경로를 픽킹 로봇(1050)에 전달(S205)하고 픽킹 로봇(1050)을 제어함으로써 픽킹 작업을 실행시킨 뒤 최종적으로 각 상품이 출고 되었는지를 확인한다. (S206)
픽킹 경로를 연산하는 S204단계와 관련하여, 로컬 서버(100)는 픽킹 로봇(1050)이 각 상품들을 픽킹하기 위해 이동하여야 하는 경로를 소위 비용함수값으로 정의하여, 이 비용함수값이 최소가 되도록 픽킹 경로를 연산하게 되는데, 비용함수값을 연산하는 과정은 도 7과 도 8을 통하여 살펴보기로 한다.
도 7은 무인 편의점(1000) 내부의 상품들 위치정보가 XYZ 공간 상에서 정의되어 있는 모습을 도시한 것이며, 도 8은 해당 XYZ 공간 상에서 픽킹 경로, 즉 비용함수값이 하나의 파라미터로 정의되는 모습을 도시한 것이다.
먼저 도 7을 살펴볼 때, 임의의 사용자 2명이 각각 주문A와 주문B를 하였다고 가정할 때 관리 서버(200)로부터 로컬 서버(100)로 각 주문에 대한 상품준비명령이 전달(도 6의 S203단계)될 수 있고, 로컬 서버(100)는 앞서 수신한 상품준비명령 내 정보들과 로컬 서버(100)가 자체적으로 가지고 있는 각 상품별 위치정보를 기초로 주문서 900 및 901과 같은 새로운 정보를 생성할 수 있다. 특기할 만한 사항으로, 각 주문서 900 및 901의 가장 우측 열에는 각 상품들의 위치정보가 X, Y, Z로 표시되어 있음을 확인할 수 있으며, 도 7의 우측에는 주문서 900에 대응되는 물품들의 위치가 붉은색으로, 주문서 901에 대응되는 물품들의 위치가 초록색으로 표시되어 있음을 확인할 수 있다. 예를 들어, 도면부호 801에 위치한 상품, 또는 801에 위치한 팔레트에 담긴 상품은 첫 번째 랙(X1)의 4번째 줄(Y4), 그리고 위에서 두 번째 층(Z2)에 위치한 것으로, 이는 (X1, Y4, Z2) 또는 (1, 4, 2)로 표시될 수 있다.
한편, 도 8은 픽킹 로봇(1050)이 로컬 서버(100)로부터 상기 주문서 900 또는 901을 기초로 생성한 제어명령(이 때 제어명령 내에는 픽킹 경로가 포함됨)에 따라 이동하게 될 픽킹 경로를 도시한 것으로, 픽킹 작업의 최적화를 위하여 활용될 비용함수값의 의미를 이해하기 위한 도면이다.
예를 들어 주문서 900 내 4개의 상품을 픽킹한다고 가정할 경우, 픽킹 로봇(1050)은 XYZ 방향으로 이동하면서 4개의 상품이 놓여져 있는 각 위치에 접근한 뒤 각 상품들을 픽킹하여 카트(1053)에 담고 이를 최종적으로 출고부(1020)에 제공하게 되는데, 이 때 픽킹 로봇(1050)이 각 상품들을 픽킹하기 위하여 이동하는 총 이동 거리는 비용함수값으로 정의될 수 있다. 즉, 본 발명에서는 픽킹 로봇(1050)의 이동을 최소화 하면서 모든 주문된 상품들을 픽킹하기 위한 경로, 다시 말해 최적화 된 픽킹 경로를 연산해 내는 것을 하나의 특징으로 하는데, 이를 연산하기 위하여 비용함수값이라는 파라미터를 정의해 둔 것이다.
다시 도 8을 참조할 때, 주문서 900의 상품들을 픽킹하기 위해 픽킹 로봇(1050)이 이동하게 될 경로가 P(R)로 표시되어 있으며, P(R)은 총 8개의 구간들(P(R)1 내지 P(R)8)로 구성됨을 알 수 있다. 이해를 돕기 위해 몇 개의 구간만 구체적으로 살펴보면, P(R)1은 첫 번째 구간으로서 시작점으로부터 첫 번째 주문상품인 우유가 위치하고 있는 지점(801)까지 이동하는 경로이며, 이 때 이동거리는 Y4(Y축 방향으로 4칸)가 된다. 또한 P(R)2는 두 번째 구간으로서 801 지점에서 Z축 방향으로 스트링(1051)을 하강시켜 랙의 두 번째 층에 접근하는 구간인데, 해당 구간에서는 픽킹 로봇(1050)이 2칸 하강하였다가 다시 2칸 상승하게 되므로 이동거리가 Z2의 2배 값인 Z4가 된다. 이와 같은 방식으로 모든 구간들의 이동거리를 구하면 X6+Y24+Z26의 결과가 얻어지며, 이 때 비용함수값은 각 방향으로의 이동거리를 모두 합한 값인 56으로 산출될 수 있다. 한편, 위 56이라는 비용함수값은 다른 사항은 고려하지 않은 채 순수하게 픽킹 로봇(1050)이 각 축방향으로 이동한 거리만을 더한 것이나, 위 비용함수값을 구함에 있어서는 별도의 이동가중치가 더 고려될 수 있음을 이해한다. 이동가중치는, 예를 들어 X축, Y축, Z축 방향으로 픽킹 로봇(1050)이 이동할 때에 걸리는 시간의 차이, 각 위치에서 상품을 스캐닝 한 후 이를 픽킹하는 시간 등이 고려될 때에 활용될 수 있으며, 최종적인 비용함수값은 각 축방향의 이동거리 외에 이동가중치가 더 고려되어 연산될 수 있다.
한편, 다시 도 8을 참조할 때, 주문서 901에 대응하여서는 픽킹 로봇(1050)이 이동하게 될 경로가 P(G)로 표시되어 있다. P(G)는 총 6개의 구간으로 이루어지며, 이에 따른 픽킹 로봇(1050)의 총 이동거리는 X6+Y15+Z20가 될 수 있고, 이 때 비용함수값은 41로 산출될 수 있다. 즉, 각 주문서 900 및 901에 대하여 픽킹 로봇(1050)이 독립적으로 구동되었을 때에는 P(R)과 P(G)의 비용함수값인 56과 41이 별개로 발생하게 된다. 그러나 도 8에서도 볼 수 있듯 주문서 900 및 901의 모든 상품들은 P(R)의 경로만을 가지고도 모두 픽킹이 가능하며, 이로부터 미루어 볼 때 두 개의 주문서를 모두 처리하는 데에 필요한 비용함수값은 56이면 충분하다는 결론을 얻을 수 있다. 다시 말해, 본 발명에 따른 무인 편의점 시스템 내에서는 픽킹 로봇(1050)의 이동거리 (및 이동가중치)를 기초로 비용함수값이라는 파라미터를 연산할 수 있으며, 이러한 연산을 통하여 복수 개의 주문서를 한꺼번에 처리할 수 있도록 하는 것을 하나의 특징으로 한다.
참고로, 비용함수를 F라고 표시할 때에, 상기 주문서들에 대한 비용함수값의 관계는 아래와 같이 나타낼 수 있으며, 이러한 비용함수값 연산은 기계학습 기반의 딥러닝을 통해 이루어질 수 있다.
F(P(R)+P(G)) < F(P(R))+ F(P(G))
한편, 비용함수값이라는 파라미터를 활용할 수 있음을 전제로, 2명 보다 더 많은 수의 사용자들로부터의 온라인 주문이 동시간대에 이루어졌을 때에 각각의 주문에 대응하여 로컬 서버(100)는 픽킹 경로를 연산할 수 있으며, 이들 픽킹 경로들 중 유사도가 높은 주문에 대해서는 그룹핑을 하여 소위 묶음 픽킹 경로를 생성할 수 있다. 즉, 로컬 서버(100)가 상품주문정보를 수신한 후에는 복수 개의 주문서들을 생성할 수 있는데, 이들 주문서 내에 포함된 상품들의 위치정보들을 비교하고 상품들 간 위치가 기 설정된 범위 내에 있는 것이어서 유사도가 임의의 설정값 이상인 주문서들은 하나로 그룹핑을 하여 이 그룹핑 된 주문서들에 대해 묶음 픽킹 경로를 생성할 수 있는 것이다.
도 9는 동일 시간대에 복수의 주문이 접수된 경우, 무인 편의점 시스템이 묶음 픽킹 경로를 생성하여 주문들을 처리하는 모습을 설명하기 위한 도면이다. 도 9는 동일 시간대 및 동일 무인 편의점(1000)에 대해 총 9개의 서로 다른 주문이 접수된 것을 전제로 하며, 각 주문들에 대해 상품주문정보를 수신한 로컬 서버(100)는 도면부호 952에서와 같이 총 9개의 주문서를 생성할 수 있다. 참고로, 본 상세한 설명에서 언급되는 주문서란 발명의 이해를 돕기 위해 도입된 하나의 개념적인 정보를 일컫는 것으로 이해될 것이며, 상기 주문서 각각은 실제로는 개별 상품주문정보와 동일한 것일 수 있음을 이해한다. 한편, 생성된 9개의 주문서 내 포함된 상품들의 위치정보들을 기준으로, 로컬 서버(100)는 각 주문서들 내 상품들의 위치가 얼마나 가까운지, 즉 픽킹이 필요한 상품들의 분포가 얼마나 근거리 범위 내에 속하는지를 연산할 수 있으며, 연산 결과에 따라 복수의 주문서들 내 상품들에 대하여 하나의 묶음 픽킹 경로를 연산할 수 있다. 예를 들어, 로컬 서버(100)는 각 주문서 내 상품들 중 동일한 상품이 많은 순서대로 주문서들을 나열한 후 이들 주문서들 중 임의 개수의 것들을 하나로 묶어 묶음 픽킹 경로를 생성할 수 있으며, 또는 1차적으로는 각 주문서 내 중복되는 상품들이 많은 순서대로 주문서들을 나열을 하고 2차적으로는 각 주문서 내에서 위 중복되는 상품들 외에 나머지 상품들 간 거리가 XYZ 공간 내에서 얼마나 근접해 있는지를 연산하고, 이렇게 연산된 거리들의 누적값이 임의값 이하가 되는 주문서들을 하나로 묶어 묶인 주문서들의 상품들을 대상으로 묶음 픽킹 경로를 생성할 수도 있다. 다만, 언급한 방식은 묶음 픽킹 경로를 생성하는 데에 있어 존재할 수 있는 다양한 방법들 중 일부만 설명한 것이며, 상품들 간 위치의 근접성 내지 유사도를 기준으로 주문서를 분별하는 것, 분별된 주문서 내 상품들을 대상으로 묶음 픽킹 경로를 연산하는 방법에는 다양한 방식이 존재할 수 있음을 이해한다.
다시 도 9를 참조할 때, 도 9의 좌측 상단에는 9개의 주문서들 내 포함된 상품들의 위치 분포가 가상적으로 도시되어 있으며, 로컬 서버(100)가 묶음 픽킹 경로를 연산한 후에는 픽킹 로봇(1050)으로 하여금 좌측 하단에서와 같이 주문서 900, 902, 906 내 포함된 상품들을 픽킹하도록 제어할 수 있다. 또한, 도 9의 우측상단에는 동일 시간대에 접수된 주문들에 대한 주문서들 900 내지 908이 도시되어 있으며, 우측하단에는 로컬 서버(100)가 묶음 픽킹 경로 연산 후 분별된 주문서들에 따른 묶음 픽킹 경로들이 도시되어 있다. 묶음 픽킹 경로 P1은 주문서 900, 902, 906 내 상품들을 픽킹하는 경로로 생성된 것이며, P2는 주문서 901, 905, 908 내 상품들을 픽킹하는 경로로, 그리고 P3은 주문서 904, 902, 907 내 상품들을 픽킹하는 경로로 생성된 것이다.
한편, 로컬 서버(100)는 복수의 주문서들을 기반으로 묶음 픽킹 경로를 생성할 때에 비용함수 F(P1)+F(P2)+F(P3)가 최소값이 되도록 하기 위한 연산을 반복할 수 있다. 또한, 로컬 서버(100)는 비용함수 외에 상품들을 픽킹하는 시간도 하나의 파라미터로 활용할 수 있으며, 이 경우 T(P1)+T(P2)+T(P3)가 기 정해진 시간(target time)보다 짧은 시간이 되는 조건을 만족하도록 로컬 서버(100)가 연산을 반복할 수 있다.
도 10은 묶음 픽킹 경로의 최적화를 위해 딥러닝 알고리즘이 실행되는 과정을 개념적으로 도시한 것이다.
임의의 묶음 픽킹 경로 P1, P2, P3가 존재한다고 가정하였을 때, 로컬 서버(100)는 (P1, P2, P3)를 입력으로 하여 입력층 및 다수의 은닉층, 그리고 출력층으로 이루어진 신경회로망 구조의 로컬 서버(100) 내 딥러닝 프로그램을 구현할 수 있다. 즉, 3개의 입력변수 P1, P2, P3를 대입하여 첫 번째 은닉층의 가중치를 W11, W21, W31 등을 곱해서 은닉노드의 함수값을 구하고 이를 반복한다. 마지막으로 출력 F와 T를 마지막 은닉층의 가중치 V11, V21, 등을 곱해서 구하도록 한다. 이렇게 만들어진 딥러닝 기반의 프로그램을 입출력 현장 데이터를 기반으로 학습을 통해 지능성을 높여 나간다. 빠른 수렴과 정확도를 위하여 각각의 변수들을 통계적으로 전처리 튜닝을 수행한다. 이렇게 구축된 딥러닝 인공 지능 프로그램을 기반으로, 이동거리 최소화가 되고 목표시간 내에 포장완료가 가능한 유사 고객 주문을 묶는 알고리즘이 본 발명의 핵심기능 중 하나가 되는 것이다.
한편, 본 발명에 따른 자판기형 무인 편의점 시스템, 더 구체적으로 관리 서버(200) 또는 로컬 서버(100)는 빅데이터 및 기계학습 기반의 딥러닝을 통하여 사용자들이 다음 구매 단계에서 구매할 상품의 종류 및 개수를 예측하도록 구현될 수도 있다. 예를 들어, 우유의 판매량 예측이 90개 또는 110개로 되었는데 실제 고객이 주문을 한 우유의 개수는 100개라 할 때, 만일 90개로 예측하여 상품을 들였다면 조기 품절로 인하여 손해가 발생할 수 있으며, 만일 110개로 예측하여 상품을 들였다면 10개가 남아 상품 폐기로 인한 손해가 발생할 수 있다. 따라서 고객들이 과거 구매한 이력에 대한 빅데이터를 기반으로 고객들의 구매 패턴(종류 및 수량)을 예측하는 알고리즘은 본 발명과 같은 물류 서비스 시스템에 있어서 반드시 필요한 것이라 할 수 있다.
도 11에는 이와 같은 고객들의 구매 패턴을 예측하기 위한 알고리즘이 개념적으로 도시되어 있다. 이를 참조할 때, 관리 서버(200) 또는 로컬 서버(100)는 고객 구매이력 데이터 테이블을 기반으로 고객별 정규화 및 상품별 정규화를 입력으로 뉴럴네트워크 기반의 딥러닝 과정을 거쳐 각각의 고객별 상품과의 연관지수를 예측하도록 할 수 있다. 이를 통해 연산된 고객들의 구매 패턴이 연산되면, 이를 기반으로 한 고객 간의 유사성은 아래 수식을 통하여 얻어질 수 있으며, 기 설정된 값보다 높은 유사성을 가지는 고객들끼리는 한 그룹으로 묶일 수 있다.
Figure PCTKR2020007235-appb-M000001
여기서
Figure PCTKR2020007235-appb-I000001
한편, 이러한 방식으로 묶인 그룹 내의 고객과 상품을 대상으로 어떤 고객과 상품이 관련성을 가지는지에 대한 지표를 관리 서버(200) 또는 로컬 서버(100)가 과거 구매 이력 데이터를 기반으로 학습하도록 할 수 있다.
이상 자판기형 무인 편의점 시스템 및 이를 운용하는 방법에 대해 살펴보았다. 한편, 본 발명은 상술한 특정의 실시예 및 응용예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 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 구별되어 이해되어서는 안 될 것이다.

Claims (10)

  1. 무인 편의점 시스템이 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    (a) 관리 서버가, 임의의 사용자 단말기로부터 상품주문정보를 수신하고 결제를 수행하는 단계;
    (b) 관리 서버가, 상기 수신한 상품주문정보 내 포함된 상기 사용자 단말기의 현재 위치정보를 기준으로 사용자가 상기 상품주문정보 내 포함된 상품을 수령할 수 있는 무인 편의점을 결정하는 단계;
    (c) 관리 서버가, 상기 사용자 단말기로 상기 결정된 무인 편의점에 대한 정보를 전달하는 단계;
    (d) 관리 서버가, 상기 결정된 무인 편의점 내 로컬 서버로 상기 상품주문정보가 포함된 상품준비명령을 전달하는 단계;
    (e) 로컬 서버가, 상기 상품준비명령을 기초로 당해 무인 편의점 내 구비된 픽킹 로봇을 제어하기 위한 제어명령을 생성하고, 상기 픽킹 로봇으로 하여금 상기 상품주문정보에 따른 상품들을 픽킹하도록 한 후 출고부에 제공하는 단계;
    (f) 로컬 서버가, 상기 사용자 단말기로부터의 출고 완료 신호를 수신하는 단계;
    를 포함하는,
    무인 편의점 시스템의 서비스 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 로컬 서버가 생성하는 제어명령 내에는 당해 무인 편의점 내에서 상품들을 픽킹하기 위한 픽킹 경로가 더 포함되되, 상기 픽킹 경로는 당해 무인 편의점 내 상품들의 위치가 XYZ 공간 상에서 정의되어 있음을 전제로 생성되는 것을 특징으로 하는,
    무인 편의점 시스템의 서비스 제공 방법.
  3. 무인 편의점 시스템이 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    (a) 관리 서버가, 복수의 사용자 단말기들로부터 상품주문정보들을 수신하고 각 상품주문정보들에 대한 결제를 수행하는 단계;
    (b) 관리 서버가, 상기 수신한 상품주문정보들 내 포함된 각 사용자 단말기들의 현재 위치정보를 기준으로 각 사용자들이 상기 상품주문정보들 내 포함된 상품을 수령할 수 있는 무인 편의점을 결정하는 단계;
    (c) 관리 서버가, 상기 사용자 단말기들로 상기 결정된 무인 편의점에 대한 정보를 전달하는 단계;
    (d) 관리 서버가, 상기 결정된 무인 편의점 내 로컬 서버로 상기 상품주문정보들이 포함된 상품준비명령을 전달하는 단계;
    (e) 로컬 서버가, 상기 상품준비명령을 기초로 당해 무인 편의점 내 구비된 픽킹 로봇을 제어하기 위한 제어명령을 생성하고, 상기 픽킹 로봇으로 하여금 상기 상품주문정보들에 따른 상품들을 픽킹하도록 한 후 출고부에 제공하는 단계;
    (f) 로컬 서버가, 상기 사용자 단말기들로부터의 출고 완료 신호를 수신하는 단계;
    를 포함하는,
    무인 편의점 시스템의 서비스 제공 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 로컬 서버가 생성하는 제어명령 내에는 당해 무인 편의점 내에서 상품들을 픽킹하기 위한 묶음 픽킹 경로가 적어도 하나 포함되되, 상기 묶음 픽킹 경로는 당해 무인 편의점 내 상품들의 위치가 XYZ 공간 상에서 정의되어 있음을 전제로 생성되는 것이고, 또한 상기 묶음 픽킹 경로는 상기 복수의 상품주문정보들 중 적어도 둘 이상의 상품주문정보들 내 포함된 모든 상품들을 픽킹하기 위한 경로인 것을 특징으로 하는,
    무인 편의점 시스템의 서비스 제공 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 묶음 픽킹 경로는,
    상기 복수의 상품주문정보들 내 포함된 상품들 각각의 당해 무인 편의점 내 위치를 기준으로, 상대적으로 근거리에 존재하는 상품들이 더 많이 포함된 상품들을 포함하는 적어도 둘 이상의 상품주문정보들 내 상품들을 픽킹하기 위한 경로인 것을 특징으로 하는,
    무인 편의점 시스템의 서비스 제공 방법.
  6. 무인 편의점 시스템에 있어서,
    임의의 사용자 단말기로부터 상품주문정보를 수신하고 결제를 수행하고, 상기 수신한 상품주문정보 내 포함된 상기 사용자 단말기의 현재 위치정보를 기준으로 사용자가 상기 상품주문정보 내 포함된 상품을 수령할 수 있는 무인 편의점을 결정하며, 상기 사용자 단말기로 상기 결정된 무인 편의점에 대한 정보를 전달하고, 상기 결정된 무인 편의점 내 로컬 서버로 상기 상품주문정보가 포함된 상품준비명령을 전달하는 관리 서버;를 포함하는,
    무인 편의점 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 결정된 무인 편의점 내 구비된 것으로서, 상기 상품준비명령을 기초로 당해 무인 편의점 내 구비된 픽킹 로봇을 제어하기 위한 제어명령을 생성하고, 상기 픽킹 로봇으로 하여금 상기 상품주문정보에 따른 상품들을 픽킹하도록 한 후 출고부에 제공하도록 상기 픽킹 로봇을 제어하는 로컬 서버;
    를 더 포함하는,
    무인 편의점 시스템.
  8. 무인 편의점 시스템에 있어서,
    복수의 사용자 단말기들로부터 상품주문정보들을 수신하고 각 상품주문정보들에 대한 결제를 수행하며, 상기 수신한 상품주문정보들 내 포함된 각 사용자 단말기들의 현재 위치정보를 기준으로 각 사용자들이 상기 상품주문정보들 내 포함된 상품을 수령할 수 있는 무인 편의점을 결정하고, 상기 사용자 단말기들로 상기 결정된 무인 편의점에 대한 정보를 전달하며, 상기 결정된 무인 편의점 내 로컬 서버로 상기 상품주문정보들이 포함된 상품준비명령을 전달하는 관리 서버;
    를 포함하는,
    무인 편의점 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 결정된 무인 편의점 내 구비된 것으로서, 상기 상품준비명령을 기초로 당해 무인 편의점 내 구비된 픽킹 로봇을 제어하기 위한 제어명령을 생성하고, 상기 픽킹 로봇으로 하여금 상기 상품주문정보들에 따른 상품들을 픽킹하도록 한 후 출고부에 제공하도록 상기 픽킹 로봇을 제어하는 로컬 서버;
    를 더 포함하는,
    무인 편의점 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 로컬 서버가 생성하는 제어명령 내에는 당해 무인 편의점 내에서 상품들을 픽킹하기 위한 묶음 픽킹 경로가 적어도 하나 포함되되, 상기 묶음 픽킹 경로는 당해 무인 편의점 내 상품들의 위치가 XYZ 공간 상에서 정의되어 있음을 전제로 생성되는 것이고, 또한 상기 묶음 픽킹 경로는 상기 복수의 상품주문정보들 중 적어도 둘 이상의 상품주문정보들 내 포함된 모든 상품들을 픽킹하기 위한 경로인 것을 특징으로 하는,
    무인 편의점 시스템.
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