KR102077805B1 - 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치 및 이의 동작방법 - Google Patents

다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치 및 이의 동작방법 Download PDF

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정구황
김민수
손석기
박성민
박은비
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(주)에이텐시스템
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치는 매장 내의 상품 진열대의 제1 영역에 구비된 복수 개의 제1 센서 및 제2 영역에 구비된 복수 개의 제2 센서로 구성되는 센서부; 상기 상품 진열대에 구비되어, 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 동작을 제어하고, 상기 제1 센서 및 제2 센서의 검출정보 및 동작상태정보를 제공하는 제어부; 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 각각의 검출정보를 기초로 상기 상품 진열대에 진열된 상품의 픽업정보 및 상기 상품 진열대에 위치한 구매자의 구매행동을 예측 분석하는 정보처리부를 포함하고, 상기 제어부와 상기 정보처리부는 TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)로 연결되고, 상기 제1 센서는 상기 매장의 매장고객을 감지하는 인체감지센서(Passive Infrared Sensor)이고, 상기 제2 센서는 상기 상품의 픽업 및 픽 다운을 검출하기 위한 레이저 거리감지센서이고, 상기 제1 영역은 상품 진열대의 전면부 중간영역이고, 상기 제2 영역은 상품 진열대의 진열판의 바닥영역이다.

Description

다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치 및 이의 동작방법{apparatus for analyzing the purchasing behavior pattern of client and Driving method thereof}
본 발명은 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치 및 이의 동작방법에 관한 것이다
일반적으로 매장의 매대에 진열하는 상품들은 상품의 종류에 따라 분류하거나 또는 인기 상품을 위주로 진열하는 경우가 대부분이다.
또한, 인기 상품 위주로 진열된 매대의 경우, 소비자들의 동선에 주로 배치된다.
그러나, 사람마다 취향이 다르기 때문에 인기상품을 정의하기는 다소 어렵다. 보통 인기상품는 일정기간 동안 잘 팔린 상품을 의미한다.
이는 인기상품외에 다른 상품을 구매하고자 하는 소비자에게는 상대적으로 원하는 물품을 선택할 수 있는 선택권이 좁아질 수 있다는 것을 의미한다.
또한, 이러한 매장 내에서 인기 상품이 아닌 비인기 상품의 경우, 상대적으로 눈에 띠지 않는 장소(매대)에 배치될 확률이 높으며, 이는 비 인기상품 또는 잘 알려지지 않은 상품의 판매량 저하의 한 원인이기도 하다.
따라서, 매장 내의 물품을 구매하는 구매자의 소비 행동에 기초하여 매장의 물품을 진열 및 매장 내에서 구매자에 적합한 물품정보를 제공할 수 있고, 보다 개인관점의 구매행동정보를 데이터화하고, 분석/활용함으로써, 정량화되지 않은 오프라인 데이터를 정량화하여 보다 과학적인 물품공급과 비치, 판촉을 가능케하여 마케팅 정보를 구매자에게 제공할 수 있는 장치 및 방법이 필요하다.
등록특허공보 제10-1759910
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 종래의 문제점을 해결할 수 있는 다중 센서를 이용한 행동 패턴 분석 장치 및 이의 동작방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치는 매장 내의 상품 진열대의 제1 영역에 구비된 복수 개의 제1 센서 및 제2 영역에 구비된 복수 개의 제2 센서로 구성되는 센서부; 상기 상품 진열대에 구비되어, 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 동작을 제어하고, 상기 제1 센서 및 제2 센서의 검출정보 및 동작상태정보를 제공하는 제어부; 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 각각의 검출정보를 기초로 상기 상품 진열대에 진열된 상품의 픽업정보 및 상기 상품 진열대에 위치한 매장고객의 구매행동을 예측 분석하는 정보처리부를 포함하고, 상기 정보처리부는 상기 매장 내의 상품진열대에 구비된 센서부의 계측정보를 수집하는 정보 수집부; 상기 복수 개의 제1 센서들의 센싱 카운트 값이 상이할 경우 상기 상품 진열대에 위치한 매장고객을 구매예정고객으로 1차 판단하고, 상기 복수 개의 제2 센서들로부터 검출된 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(Pick down) 여부를 감지한 감지결과를 기초로 상품 진열대에 위치한 매장고객을 구매예정고객으로 2차 판단하는 행동패턴 분석부; 및 상기 행동패턴 분석부에서 판단한 구매예정고객의 구매행동패턴에 기초하여 상기 구매예정고객에게 적합한 상품 카테고리를 생성하여 제공하는 콘텐츠 제공부를 포함하고, 상기 제어부와 상기 정보처리부는 TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)로 연결되고,
상기 제1 센서는 상기 매장의 매장고객을 감지하는 인체감지센서(Passive Infrared Sensor)이고, 상기 제2 센서는 상기 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(Pick down)을 검출하기 위한 레이저 거리감지센서인 다중 센서이고,
상기 제1 영역은 상기 상품 진열대의 전면부 중간영역이고, 상기 제2 영역은 상품 진열대의 진열판의 바닥영역인 것을 특징으로 한다.
삭제
일 실시예에서, 상기 상품 진열대는 기 설정된 시간 동안 상기 상품진열대에 위치한 구매예정자의 단말을 인지하는 단말 인식부를 더 포함하고, 상기 단말 인식부는 상기 정보처리부로부터 생성된 상품 카테고리를 수신하여, 상기 구매예정고객의 단말로 전송한다.
일 실시예에서, 상기 정보처리부는 상기 센서의 동작상태정보를 모니터링하는 모니터링부를 더 포함한다.
삭제
본 발명에 따르면, 구매예정자의 구매행동패턴을 분석함으로서, 구매자가 원하거나 또는 호기심을 갖는 상품류를 손쉽게 파악할 수 있고, 이를 통해 구매자 또는 구매예정자가 원하거나 또는 호기심을 갖는 상품류의 정보 또는 상품류와 연계가능한 추가 상품류의 정보를 제공할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 매장 관계자는 상술한 구매자 또는 구매예정자의 구매행동패턴을 기초로 상품 진열 및 상품기획을 보다 체계적으로 설계할 수 있다는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 행동 패턴 분석 장치를 나타낸 블럭도이다.
도 2는 도 1에 도시된 정보처리부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 제1 센서의 센싱패턴을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 도 3에 도시된 제1 센서의 센싱패턴의 일 예시도이다.
도 5는 도 3에 도시된 제1 센서의 센싱패턴의 다른 일 예시도이다.
도 6 및 도 7은 도 1에 도시된 제2 센서의 센싱패턴을 설명하기 위한 일 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 행동 패턴 분석 장치의 동작방법을 설명한 흐름도이다.
도 9는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 첨부된 도면들에 기초하여 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치 및 방법을 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치의 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치(100)는 센서부(110), 제어부(120), 정보처리부(130) 및 단말 인식부(140)를 포함할 수 있다.
상기 센서부(110)는 복수 개의 인체감지센서(Passive Infrared Sensor)(Pn) 및 복수 개의 적외선 거리감지센서(Dn)를 포함할 수 있다.
상기 인체감지센서(P1~Pn) 및 적외선 거리감지센서(D1~Dn)는 상품진열대의 선반에 종 및 횡으로 일정간격으로 배치되고, 자성체를 통해 부착된다.
여기서, 상기 인체감지센서(P1~Pn)는 선반의 전면부에 부착되어, 기 설정된 거리(약 1m) 내로 진입한 사람을 감지하는 센서일 수 있다.
상기 레이저 거리감지센서(Dn)는 선반의 뒷면에 종 또는 횡으로 배치되어, 진열된 상품의 움직임을 감지하는 센서일 수 있다.
즉, 기 설정된 센싱 반경에 위치한 물건이 센싱 범위 내에 위치하는 지를 검출하는 센서일 수 있다.
따라서, 상기 레이저 거리감지센서(Dn)는 매장 고객에게 상품이 픽업되었는지를 확인하기 위한 센서일 수 있다.
인체감지센서(Pn)의 감지시간(카운트 값)은 후술하는 정보처리부(130)로 제공되어, 상기 상품진열대에 비취된 물품의 잠정 고객인지 여부를 판단하는 기초자료로 사용된다.
상기 제어부(120)는 센서부(110) 내의 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 동작(on/off)을 제어한다. 또한, 상기 제어부(120)는 센서부(110) 내의 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 센싱값을 입력받아 정보처리부(130)로 제공하는 통신부(미도시)를 포함할 수 있고, 상기 통신부(미도시)와 정보처리부(130)는 TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)로 연결될 수 있다.
상기 제어부(120)는 센서부(110) 내의 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 동작이상 여부를 판단하고, 동작이상으로 판단되면, 동작이상으로 판별된 센서의 동작이 off 되도록 제어하고, 해당 센서의 ID 및 에러 메시지를 정보처리부(130)의 모니터링부(미도시)로 제공할 수 있다.
다음으로, 정보처리부(130)는 정보 수집부(131), 행동패턴 분석부(132) 및 컨텐츠 제공부(133) 및 DB(134)를 포함할 수 있다.
상기 정보 수집부(131)는 매장에 구비된 복수 개의 상품진열대 각각에 설치된 센서부(110) 내의 복수개의 센서들(Pn, Dn)의 센싱정보 및 동작상태정보를 수집한다.
상기 행동패턴 분석부(132)는 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 센싱정보를 패턴정보로 가공한 후, 가공된 패턴정보에 기초하여 매장 내를 이동하는 매장 고객의 단계별 구매행동패턴을 분석한다.
상기 행동패턴 분석부(132)는 센싱패턴 가공부(132-1), 제1 판단부(132-2) 및 제2 판단부(132-3)를 포함할 수 있다.
상기 센싱패턴 가공부(132-1)는 복수 개의 상품진열대 각각에 설치된 센서부(110) 내의 복수 개의 센서들(Pn, Dn)의 계측정보를 제1 센싱패턴 및 제2 센싱패턴으로 가공한다.
상기 제1 판단부(132-1)는 각 상품진열대에 구비된 복수 개의 제1 센서(Pn)의 센싱패턴을 기초로 해당 상품진열대에 비취된 상품의 구매예정자 여부를 판단(예측)한다.
예컨대, 도 3 및 도 4를 참조, 상품진열대에 5개의 제1 센서(P1, P2, P3, P4, P5, P6)가 배치되어 있다고 가정하고, 상품진열대를 이동하는 매장 고객의 동선으로 인하여 상품진열대의 5개의 제1 센서가 일정 시간 간격(패턴), 예컨대, P1 → P2 → P3 → P4 → P5 → P6 순의 센싱패턴이 발생되면, 제1 판단부(132-1)는 해당 매장 고객을 비 구매고객으로 판단한다.
만약, 도 3 및 도 5를 참조, 상품진열대의 5개의 제1 센서의 센싱 카운트 값이 상이하거나 또는 센싱 패턴이 왕복 패턴일 경우, 제1 판단부(132-1)는 구매예정고객으로 1차 판단하고, 활성화 신호를 출력한다.
보다 상세하게 설명하면, P1, P2가 제1 시간동안 센싱되고, P3, P4가 제2 시간동안 센싱되고, P5, P6가 제3 시간동안 센싱되고, P4, P3가 제2 시간동안 센싱되고, P2, P1가 제4 시간 동안 센싱되는 센싱패턴이 발생되고, 제1 시간 및 제3 시간이 제2 시간 보다 길고, 제4 시간이 제3 시간 보다 길경우, 제1 판단부(132-1)는 상품진열대의 비취한 상품들의 구매예정고객으로 1차 판단한다.
상기 제2 판단부(132-2)는 제1 판단부(132-1)의 활성화 신호에 기초하여 동작되고, 정보 수집부(131)로부터 해당 상품진열대의 제2 센서(Dn)의 센싱값(센싱패턴)에 기초하여 구매고객 및 구매예정고객 중 어느 하나로 2차 판단한다.
가령, P1, P2에 매장 고객이 위치한 상태에서, A 상품 진열 칸 내의 상품을 픽업 및 픽 다운할 경우, A 상품 진열 칸의 상단에 위치한 제2 센서(Dn)는 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(pick down) 여부를 감지하고, 감지결과에 기초하여 구매고객 및 구매예정고객을 판단한다.
예컨대, 도 8을 참조, 도 7과 같이 제2 센서의 센싱 패턴이 발생되다, 최종적으로 Dn의 센싱값이 임계치와 동일할 경우, 매장 고객을 A-1 상품의 구매예정고객으로 판단한다.
상기 콘텐츠 제공부(133)는 행동패턴 분석부(132)에서 판단한 구매고객 및 구매예정고객에 적합한 콘텐츠 정보를 제공한다.
상기 DB(134)는 제1 센싱패턴 및 제2 센싱패턴을 기초로 구매고객 및 구매예정고객의 구매행동패턴을 구매자 또는 구매예정자가 픽업 및 픽 다운한 상품류와 연계하여 분류 및 저장한다. 여기서, 저장된 구매행동패턴은 매장의 관리자에게 상품 진열 및 상품기획의 기초자료로 사용될 수 있다.
상기 단말은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(WCode Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치의 동작방법을 설명한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치의 동작방법(S700)은 상품진열대의 복수 개의 제1 센서들(Pn)의 동작정보인 제1 센싱패턴에 기초하여 정보처리부(130)의 행동패턴 분석부(132)에서 구매예정고객을 예측(S710)한다.
이후, 상기 S710 과정에서 구매예정고객이 예측(판단)되면, 해당 상품진열대의 복수 개의 제2 센서들(Dn)의 동작정보인 제2 센싱패턴에 기초하여 정보처리부(130)의 행동패턴 분석부(132)에서 매장고객을 구매예정고객 또는 구매고객으로 판단(S720)한다.
이후, 상기 제1 센싱패턴 및 제2 센싱패턴을 기초로 구매고객 및 구매예정고객의 구매 행동패턴을 상품류와 연계하여 분류 및 저장(S730)한다.
정보처리부(130)는 행동패턴 분석부(132)에서 최종 판단한 구매예정고객의 구매행동패턴에 기초하여 구매예정고객에게 적합한 상품 카테고리를 생성하여 단말 인식부(140)로 제공(S740)한다.
단말 인식부(140)는 콘텐츠 제공부(133)에서 생성한 상품 카테고리를 구매예정자의 단말로 제공한다.
구매예정자의 구매행동패턴을 분석함으로서, 구매자가 원하거나 또는 호기심을 갖는 상품류를 손쉽게 파악할 수 있고, 이를 통해 구매자 또는 구매예정자가 원하거나 또는 호기심을 갖는 상품류의 정보 또는 상품류와 연계가능한 추가 상품류의 정보를 제공할 수 있다는 이점이 있다.
또한, 매장 관계자는 상술한 구매자 또는 구매예정자의 구매행동패턴을 기초로 상품 진열 및 상품기획을 보다 체계적으로 설계할 수 있다는 이점이 있다.
도 9는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시 예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다.
여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다.
여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.
예를 들어, 구성요소는 프로세서 상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터 상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.
본 발명은 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 다른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
100: 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치
110: 센서부
120: 제어부
130: 정보처리부
131: 정보수집부
132: 행동패턴 분석부
131-1: 센싱패턴 가공부
132-2: 제1 판단부
132-3: 제2 판단부
133: 콘텐츠 제공부
134: DB
140: 단말 인식부

Claims (5)

  1. 매장 내의 상품 진열대의 제1 영역에 구비된 복수 개의 제1 센서 및 제2 영역에 구비된 복수 개의 제2 센서로 구성되는 센서부;
    상기 상품 진열대에 구비되어, 상기 제1 센서 및 상기 제2 센서의 동작을 제어하고, 상기 제1 센서 및 제2 센서의 검출정보 및 동작상태정보를 제공하는 제어부;
    상기 제1 센서 및 상기 제2 센서 각각의 검출정보를 기초로 상기 상품 진열대에 진열된 상품의 픽업정보 및 상기 상품 진열대에 위치한 매장고객의 구매행동을 예측 분석하는 정보처리부를 포함하고,
    상기 정보처리부는
    상기 매장 내의 상품진열대에 구비된 센서부의 계측정보를 수집하는 정보 수집부;
    상기 복수 개의 제1 센서들의 센싱 카운트 값이 상이할 경우 상기 상품 진열대에 위치한 매장고객을 구매예정고객으로 1차 판단하고, 상기 복수 개의 제2 센서들로부터 검출된 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(Pick down) 여부를 감지한 감지결과를 기초로 상품 진열대에 위치한 매장고객을 구매예정고객으로 2차 판단하는 행동패턴 분석부; 및
    상기 행동패턴 분석부에서 판단한 구매예정고객의 구매행동패턴에 기초하여 상기 구매예정고객에게 적합한 상품 카테고리를 생성하여 제공하는 콘텐츠 제공부를 포함하고,
    상기 제어부와 상기 정보처리부는 TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)로 연결되고,
    상기 제1 센서는 상기 매장의 매장고객을 감지하는 인체감지센서(Passive Infrared Sensor)이고, 상기 제2 센서는 상기 상품의 픽업(Pick up) 및 픽 다운(Pick down)을 검출하기 위한 레이저 거리감지센서인 다중 센서이고,
    상기 제1 영역은 상기 상품 진열대의 전면부 중간영역이고, 상기 제2 영역은 상품 진열대의 진열판의 바닥영역인 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상품 진열대는
    기 설정된 시간 동안 상기 상품진열대에 위치한 구매예정자의 단말을 인지하는 단말 인식부를 더 포함하고,
    상기 단말 인식부는 상기 정보처리부로부터 생성된 상품 카테고리를 수신하여, 상기 구매예정고객의 단말로 전송하는 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 정보처리부는
    상기 센서의 동작상태정보를 모니터링하는 모니터링부를 더 포함하는 다중 센서를 이용한 구매 행동 패턴 분석 장치.
  5. 삭제
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Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010086632A (ko) * 2000-02-18 2001-09-15 최영헌 오프라인 보조기억매체를 이용한 인터넷 광고 방법 및 장치
KR20040036826A (ko) * 2002-10-25 2004-05-03 계영주 대형매장에서의 상품구매시스템 및 방법
KR20100012577A (ko) * 2008-07-29 2010-02-08 (주)쓰리디미디어솔루션코리아 오프라인 매장에서 쌍방향 광고방법과 광고시스템, 그리고이를 위한 광고장치
KR20110116807A (ko) * 2010-04-20 2011-10-26 성균관대학교산학협력단 위치기반정보제공시스템 및 그 방법
KR20120053937A (ko) * 2010-11-18 2012-05-29 주식회사 에스원 고객 관리 시스템 및 방법
KR20130008000A (ko) * 2011-07-08 2013-01-21 주식회사 하렉스인포텍 결제전용코드를 이용한 결제 시스템 및 그 방법
JP2013144001A (ja) * 2012-01-13 2013-07-25 Nec Corp 物品陳列棚、人物行動調査方法および人物行動調査用プログラム
US20160086460A1 (en) * 2014-09-18 2016-03-24 Indyme Soulutions, LLC Merchandise Activity Sensor System and Methods of Using Same
KR20160086033A (ko) * 2015-01-09 2016-07-19 에스케이플래닛 주식회사 고객 정보 관리 장치, 고객 정보 관리 방법, 고객 정보 관리 시스템 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체
JP2016224800A (ja) * 2015-06-02 2016-12-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 人物行動分析装置、人物行動分析システムおよび人物行動分析方法
KR20170043209A (ko) * 2015-10-13 2017-04-21 에스케이플래닛 주식회사 비콘의 위치정보를 활용한 광고 제공 서버 및 방법
KR101734345B1 (ko) * 2016-01-06 2017-05-24 조충만 매장의 실시간 혼잡도 정보제공을 통한 고객 관리시스템
KR20170060740A (ko) * 2015-11-25 2017-06-02 박진수 오프라인 패션/의류 매장 판매 활성화 솔루션
KR20170082299A (ko) * 2016-01-06 2017-07-14 방승온 지능형 영상분석 기술 기반 통합 매장관리시스템에서의 객체 추적방법
KR20170082294A (ko) * 2016-01-06 2017-07-14 방승온 지능형 영상분석 기술을 이용한 통합 매장관리시스템
KR101759910B1 (ko) 2016-09-19 2017-07-31 김영숭 화장품 구매 행태 정보 서비스 시스템
KR20180062619A (ko) * 2016-12-01 2018-06-11 주식회사 노크 디지털 사이니지를 관리하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010086632A (ko) * 2000-02-18 2001-09-15 최영헌 오프라인 보조기억매체를 이용한 인터넷 광고 방법 및 장치
KR20040036826A (ko) * 2002-10-25 2004-05-03 계영주 대형매장에서의 상품구매시스템 및 방법
KR20100012577A (ko) * 2008-07-29 2010-02-08 (주)쓰리디미디어솔루션코리아 오프라인 매장에서 쌍방향 광고방법과 광고시스템, 그리고이를 위한 광고장치
KR20110116807A (ko) * 2010-04-20 2011-10-26 성균관대학교산학협력단 위치기반정보제공시스템 및 그 방법
KR20120053937A (ko) * 2010-11-18 2012-05-29 주식회사 에스원 고객 관리 시스템 및 방법
KR20130008000A (ko) * 2011-07-08 2013-01-21 주식회사 하렉스인포텍 결제전용코드를 이용한 결제 시스템 및 그 방법
JP2013144001A (ja) * 2012-01-13 2013-07-25 Nec Corp 物品陳列棚、人物行動調査方法および人物行動調査用プログラム
KR101850423B1 (ko) * 2014-09-18 2018-04-19 인디메 솔루션스, 엘엘씨 상품 활동 센서 시스템 및 이를 사용하는 방법
US20160086460A1 (en) * 2014-09-18 2016-03-24 Indyme Soulutions, LLC Merchandise Activity Sensor System and Methods of Using Same
KR20160086033A (ko) * 2015-01-09 2016-07-19 에스케이플래닛 주식회사 고객 정보 관리 장치, 고객 정보 관리 방법, 고객 정보 관리 시스템 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체
JP2016224800A (ja) * 2015-06-02 2016-12-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 人物行動分析装置、人物行動分析システムおよび人物行動分析方法
KR20170043209A (ko) * 2015-10-13 2017-04-21 에스케이플래닛 주식회사 비콘의 위치정보를 활용한 광고 제공 서버 및 방법
KR20170060740A (ko) * 2015-11-25 2017-06-02 박진수 오프라인 패션/의류 매장 판매 활성화 솔루션
KR101734345B1 (ko) * 2016-01-06 2017-05-24 조충만 매장의 실시간 혼잡도 정보제공을 통한 고객 관리시스템
KR20170082299A (ko) * 2016-01-06 2017-07-14 방승온 지능형 영상분석 기술 기반 통합 매장관리시스템에서의 객체 추적방법
KR20170082294A (ko) * 2016-01-06 2017-07-14 방승온 지능형 영상분석 기술을 이용한 통합 매장관리시스템
KR101759910B1 (ko) 2016-09-19 2017-07-31 김영숭 화장품 구매 행태 정보 서비스 시스템
KR20180062619A (ko) * 2016-12-01 2018-06-11 주식회사 노크 디지털 사이니지를 관리하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
중앙일보, "알리바바 차세대 무인 편의점 타오카페, 뭐가 다를까?" (2017.07.12.) <URL: https//news.joins.com/article/21746878> 1부. *

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