KR20220096234A - 카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법 - Google Patents

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Abstract

카페 테이블 추천 장치가 개시된다. 상기 카페 테이블 추천 장치는, 사용자가 테이블에 대한 카페 취향 정보를 설정하기 위한 사용자 UI를 제공하는 사용자 UI부와; 상기 카페 취향 정보를 기저장되어 있는 카페에 대한 테이블 정보와 비교하여 상기 카페 취향 정보와 상기 테이블 정보 간의 일치 정도를 기반으로 추천 점수를 도출하는 카페 분석부와; 상기 추천 점수를 기반으로 상기 카페 취향 정보에 부합되는 테이블을 포함하는 카페 정보를 사용자에게 제공하는 카페 추천부와; 사용자의 선택에 따라 테이블 및 식음 메뉴를 예약하는 테이블 예약부를 포함한다.

Description

카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법{CAFE TABLE RECOMMADATION APPARATUS AND METHOD USING THE SAME}
본 발명은 카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법에 관한 것이다.
기존의 음식점을 포함하는 외식 업체 추천 서비스의 경우 매장에 대한 대략적인 정보, 예를 들어, 이용 가능 요일, 시간, 전체 테이블 수 등을 안내하는 데 그치고 있다.
일 예로, 카페의 경우 날씨에 대한 가중치를 적용하여 감성 기반 추천 정보를 제공하는 기술은 존재하고 있지만, 기존의 서비스 제공 범위를 벗어나지 못하고 있다.
현재의 기술로 사용자가 매장을 검색하여 선택하는 경우, 근거리 및 인터넷 기반으로 자동으로 메뉴 선택 및 결제 등이 가능하다.
한편, 일반 음식점과 달리 카페의 경우, 사용자가 카페를 방문하는 목적이 세분화 될 수 있고, 음식점 보다 머무르는 시간이 길기 때문에 사용자가 선호하는 카페, 필요로 하는 테이블에 대한 정보를 얻고자 하는 니즈가 존재한다. 또한, 카페의 빈자리를 찾아 배회하는 경우가 많고 하나의 카페 내에서도 사용자 마다 선호하는 테이블이 상이하기 때문에 자신이 원하는 테이블을 미리 검색 및 예약하고자 하는 니즈 역시 존재한다.
따라서, 개인의 상세한 취향을 반영할 수 있는 카페 테이블 추천 서비스가 필요하다.
한국등록특허공보 제10-212562호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 개인의 상세한 취향을 반영하여 카페 테이블 추천할 수 있는 카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 미시적인 공간 단위 정보를 제공할 수 있는 카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 카페 별 취향 카테고리를 세분화하여 사용자 취향과의 적합도를 기준으로 카페를 추천할 수 있는 카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 카페 테이블 추천 장치가 제공된다. 상기 카페 테이블 추천 장치는, 사용자가 테이블에 대한 카페 취향 정보를 설정하기 위한 사용자 UI를 제공하는 사용자 UI부와; 상기 카페 취향 정보를 기저장되어 있는 카페에 대한 테이블 정보와 비교하여 상기 카페 취향 정보와 상기 테이블 정보 간의 일치 정도를 기반으로 추천 점수를 도출하는 카페 분석부와; 상기 추천 점수를 기반으로 상기 카페 취향 정보에 부합되는 테이블을 포함하는 카페 정보를 사용자에게 제공하는 카페 추천부와; 사용자의 선택에 따라 테이블 및 식음 메뉴를 예약하는 테이블 예약부를 포함한다.
상기 카페 취향 정보는 필수 항목 정보 및 선택 항목 정보를 포함할 수 있다.
상기 필수 항목 정보는 콘센트 유무, 화장실 실내 구비 여부, 흡연실 존재 유무, 인테리어 컨셉 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 선택 항목 정보는 조도, 소음, 운영시간, 혼잡도, 테이블 모양, 운영시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 사용자 UI는 상기 선택 항목 정보에 대한 가중치를 부여할 수 있는 가중치 항목을 포함할 수 있다.
상기 카페 분석부는 상기 선택 항목 정보에 포함된 항목 별로 상기 일치 정도를 수치화한 값에 상기 가중치를 곱한 값들의 합을 상기 추천 점수로 도출할 수 있다.
상기 카페 추천부는 상기 추천 점수를 기반으로 상이한 컬러 또는 크기를 갖는 상기 카페 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
상기 사용자 UI부는 상기 추천 점수를 기반으로 다른 사용자의 의해 설정된 상기 카페 취향 정보를 열람할 수 있는 UI를 사용자에게 제공할 수 있다.
상기 테이블 정보는 실내 측위 기술과 테이블에 부착된 센서를 기반으로 실시간으로 수집될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 카페 테이블 추천 방법이 제공된다. 상기 카페 테이블 추천 방법은, 사용자가 테이블에 대한 카페 취향 정보를 설정하기 위한 사용자 UI를 제공하는 사용자 UI 제공단계와; 상기 카페 취향 정보를 기저장되어 있는 카페에 대한 테이블 정보와 비교하여 상기 카페 취향 정보와 상기 테이블 정보 간의 일치 정도를 기반으로 추천 점수를 도출하는 카페 분석 단계와; 상기 추천 점수를 기반으로 상기 카페 취향 정보에 부합되는 테이블을 포함하는 카페 정보를 사용자에게 제공하는 카페 추천 단계와; 사용자의 선택에 따라 테이블 및 식음 메뉴를 예약하는 테이블 예약 단계를 포함한다.
상기 카페 취향 정보는 필수 항목 정보 및 선택 항목 정보를 포함할 수 있다.
상기 필수 항목 정보는 콘센트 유무, 화장실 실내 구비 여부, 흡연실 존재 유무, 인테리어 컨셉 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 선택 항목 정보는 조도, 소음, 운영시간, 혼잡도, 테이블 모양, 운영시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 사용자 UI는 상기 선택 항목 정보에 대한 가중치를 부여할 수 있는 가중치 항목을 포함할 수 있다.
상기 카페 분석 단계는 상기 선택 항목 정보에 포함된 항목 별로 상기 일치 정도를 수치화한 값에 상기 가중치를 곱한 값들의 합을 상기 추천 점수로 도출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 개인의 상세한 취향을 반영하여 카페 테이블 추천할 수 있는 카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 미시적인 공간 단위 정보를 제공할 수 있는 카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 카페 별 취향 카테고리를 세분화하여 사용자 취향과의 적합도를 기준으로 카페를 추천할 수 있는 카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법이 제공된다.
또한, 카페 이용에 대한 개인의 취향을 반영하고 그에 맞는 또 다른 공간을 추천함으로써 사용자가 보다 정확한 자신의 취향을 인식할 수 있고, 방문해 보지 않은 지역에도 손쉽게 사용자의 취향에 맞는 카페와 테이블을 검색할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카페 테이블 추천 장치에 대한 제어 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카페 취향 정보를 설정하기 위한 사용자 UI를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 예에 따른 카페 검색 결과는 나타내는 UI를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 테이블 정보 안내를 위한 UI를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 커뮤니티 활용을 위한 UI를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 카페 테이블 추천 방법의 제어 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 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.
본 명세서에서, 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
또한 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로써, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다.
또한 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한 본 명세서에서, '및/또는' 이라는 용어는 복수의 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 본 명세서에서, 'A 또는 B'는, 'A', 'B', 또는 'A와 B 모두'를 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카페 테이블 추천 장치에 대한 제어 블록도이다.
도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 카페 테이블 추천 장치는 사용자 UI부(10), 데이터 베이스부(20), 카페 분석부(30), 카페 추천부(40) 및 테이블 예약부(50)를 포함한다.
카페 테이블 추천 장치는 휴대용 전화기와 같은 사용자 모바일 단말로 구현될 수 있고, 사용자 단말과 통신하면서 카페 테이블 추천 서비스를 제공하는 서버로 구현될 수도 있다.
카페 테이블 추천 장치가 사용자 단말인 경우 데이터 베이스부(20)는 사용자 단말 내 메모리로 구현될 수도 있고, 또는 외부의 별도 데이터 베이스 서버로 구현될 수 있다. 즉, 카페 테이블 추천 장치는 이하 후술되는 구성 요소들의 기능을 수행할 수 있는 모든 전자 장치로 구현될 수 있으며 그 물리적인 형태에 한정되지 않는다.
또한, 후술될 카페 테이블 추천 방법은 전자 장치 또는 서버에 설치 및 실행될 수 있는 알고리즘, 즉 어플리케이션에 의하여 수행될 수 있다.
또한, 카페 테이블 추천 장치는 도 1에 도시하지 않는 사용자의 입력 및 선택을 수신하고 GUI를 표시하는 디스플레이부를 더 포함할 수 있다.
또한, 도 1의 각 구성 요소들은 설명의 편의상 기능적으로 분리하여 도시한 것이고, 상기 구성 요소들은 하나의 칩셋 또는 모듈로 구현될 수 있고, GUI 칩을 포함하는 전자 모듈로 구현될 수 있다.
사용자 UI부(10)는 사용자가 테이블에 대한 카페 취향 정보를 설정하기 위한 사용자 UI를 제공한다.
본 실시예에 따른 카페 테이블 추천 장치는 단순히 카페의 위치를 안내하는 것이 아니고 사용자의 카페 방문 목적에 주안점을 두어 사용자가 요구하는 다양한 테이블 환경을 서로 매칭하는 것을 목적으로 한다. 따라서, 사용자의 세부적인 테이블에 대한 취향을 파악할 필요가 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카페 취향 정보를 설정하기 위한 사용자 UI를 나타낸 도면이다. 도 2 및 이하 도면에서는 카페 테이블 추천 장치가 모바일 휴대 전화기로 구현될 경우의 디스플레이 화면을 도시하고 있다.
도시된 바와 같이, 카페 취향 정보는 필수 항목 정보(Ⅰ) 및 선택 항목 정보(Ⅱ)를 포함할 수 있고, 필수 항목 정보(Ⅰ)는 콘센트 유무, 화장실 실내 구비 여부, 흡연실 존재 유무, 인테리어 컨셉 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 선택 항목 정보(Ⅱ)는 조도, 소음, 운영시간, 혼잡도, 테이블 모양, 운영시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 2의 “취향필터 검색”은 필수 항목 정보(Ⅰ)를 나타내는 것으로, 사용자는 카페를 추천받을 때 해당 항목들을 포함하고 있어야 하는지에 여부를 체크할 수 있다. 사용자의 카페 취향과 무관한 지표들을 제거하여 테이블 추천 고려 대상에서 배제시킴으로써 데이터 검색 및 정확도를 높일 수 있다. 예를 들어, “흡연실 있음”을 선택하게 되면 흡연실이 없는 카페는 지도상에 추천되지 않는다.
도 2의 “취향 상세설정”은 선택 항목 정보(Ⅱ)에 해당하는 것으로, 사용자는 카페 테이블을 추천받을 때 어떤 항목들을 중심으로 추천을 받고 싶은 지 체크할 수 있다.
또한, 사용자는 개별적인 선택 항목에 대한 취향 정도를 선택할 수 있다. 예를 들어, 특정 조도값을 선택할 수도 있고, 소음 정도 또는 운영시간에 대한 원하는 취향을 선택할 수 있다. 카페 테이블이 추천될 때, 사용자가 선택한 값과 유사한 값을 갖는 테이블을 검색하기 위한 것으로, 사용자가 선택한 취향 정도 값은 특정 값, 예를 들어 1 내지 100 사이의 값으로 환산되어 추천 점수에 반영될 수 있다.
선택 항목 정보(Ⅱ) 역시 사용자의 취향과 상관없는 지표들에 대해서는 사용자가 지표를 제거함으로 아예 고려대상에서 배제시킬 수도 있다.
또한 필수 항목 정보(Ⅰ) 및 선택 항목 정보(Ⅱ) 모두 지표가 추가될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 테이블 높이에 민감한 편이라면 지표 추가에서 ‘테이블 높이’를 찾아 추가시키면 해당 지표가 선택 항목 정보(Ⅱ)에 추가될 수 있다.
도시된 바와 같이, 선택 항목 정보(Ⅱ)를 선택할 때, 사용자는 선택 항목 정보(Ⅱ)에 대한 가중치를 선택할 수 있다. 즉, 카페 취향 정보에 대한 사용자 UI는 선택 항목 정보(Ⅱ)에 대한 가중치를 부여할 수 있는 가중치 항목(Ⅲ)을 포함할 수 있다. 사용자에 의해 설정된 가중치는 이 후 테이블 추천 점수에 ‘배수’의 형태로 반영된다.
또한, 사용자는 자신의 카페 취향 정보를 설정하기 앞서, 취향 불러오기(Ⅳ)라는 항목을 통하여 다른 사용자가 기존에 작성한 ‘취향묶음’을 참고할 수 있다.
일 예에 따라, 다른 사용자의 취향 묶음이 참고될 경우, 기존에 입력하였거나 설정한 사용자의 카페 취향 정보에 기초하여 사용자의 취향과 유사도 존재하는 취향 묶음이 검색될 수 있다.
사용자는 자신의 카페 취향 정보에 대한 이름, 파일명과 같은 이름을 부가하여 저장할 수 있다.
이렇게 사용자를 통하여 설정된 카페 취향 정보는 테이블 추천에 활용되며, 데이터 베이스부(20)에 저장될 수 있다. 이러한 카페 취향 정보는 사용자가 카페 취향 정보를 변경할 때마다 히스토리로 저장될 수 있으며, 수정 및 추가될 수 있다.
데이터 베이스부(20)는 사용자들이 설정한 카페 취향 정보 및 카페를 알리고자 하는 사업주 또는 다른 서비스업자들에 의하여 제공된 테이블 정보가 저장되어 있는 저장부 또는 서버이다.
카페 내 테이블 정보는 실내 내 측위 기술과 테이블에 부착된 센서를 기반으로 실시간으로 수집될 수 있다.
또한, 데이터 베이스부(20)는 사용자들이 제공한 카페 이용에 따른 후기, 경험 등을 저장할 수 있다.
사용자에 의한 카페 취향 정보 및 테이블 정보는 실시간으로 업데이트 될 수 있다.
카페 분석부(30)는 카페 취향 정보를 기저장되어 있는 카페에 대한 테이블 정보와 비교하여 카페 취향 정보와 테이블 정보 간의 일치 정도를 기반으로 추천 점수를 도출할 수 있다. 구체적으로, 카페 분석부(30)는 선택 항목 정보(Ⅱ)에 포함된 항목 별로 일치 정도를 수치화한 값에 상기 가중치를 곱한 값들의 합을 상기 추천 점수로 도출할 수 있다.
카페 분석부(30)는 데이터 베이스부(20)에 저장되어 있는 사용자가 입력한 취향 정보와 테이블 정보를 비교하여 사용자가 주변의 카페 테이블에 점수, 측 추천 점수를 도출할 수 있다.
예를 들어, 카페 분석부(30)는 취향 정보의 데이터와 테이블 정보의 데이터 비교 시, 특정 항목의 값이 완전히 일치할 때(혹은 완전히 포함될 때)의 값을 100으로 설정하고, 두 데이터에서 발생하는 오차에 비례하는 수치만큼 삭감하는 방식으로 100으로부터 값을 줄여나간다. 즉, 카페 분석부(30)는 최대 100, 최소 0 사이의 값으로 일치 정도를 수치화하고, 이 값에 사용자가 설정한 가중치를 곱한 값들의 합산하여 최종점수를 도출할 수 있다. 예컨대, 조도에 대한 일치 정도가 (100-a), 소음에 대한 일치 정도가 (100-b)이고, 운영 시간이 사용자가 원하는 값과 일치하는 경우 일치 정도를 100으로 보았을 때, 추천 점수는 (100-a)*0.35+(100-b)*0.3+(100-0)*0.35로 도출될 수 있다.
카페 추천부(40)는 추천 점수를 기반으로 카페 취향 정보에 부합되는 테이블을 포함하는 카페 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 예에 따른 카페 검색 결과는 나타내는 UI를 나타낸 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 사용자는 지도 상에 표시될 추천 테이블의 점수, 즉 추천 점수의 범위를 설정할 있다. 즉, 사용자는 직접 ‘몇 점 이상’의 테이블을 찾을 것인지 설정할 수 있다.
지도 상에는 사용자가 설정한 추첨 점수 이상의 테이블을 포함하는 카페가 표시될 수 있다. 일 예에 따라, 카페 내에 추천 점수 이상의 테이블이 있는 경우 채도가 높은 색상으로 카페가 표시될 수 있고, 테이블의 개수 역시 카페 아이콘 우상단에 표시될 수 있다. 추천 점수 이상의 테이블을 포함하지 않는 카페는 아예 표시되지 않거나 채도가 낮거나 무채색 또는 흐린 색상으로 표시될 수 있다.
사용자가 추천된 특정 카페를 선택하게 되면, 도 4와 같이 카페 내 테이블에 대한 상세 정보가 제공될 수 있다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 테이블 정보 안내를 위한 UI를 나타낸 도면이다.
도시된 바와 같이, 테이블 미니 배치도(Ⅴ)가 표시되고, 추가적으로 인테리어 사진, 운영시간, 메뉴판 등이 제공될 수 있다. 또한, 테이블에 대한 상세 정보, 예를 들어, 다른 테이블과의 거리, 테이블 모양, 높이, 테이블과 의자 간의 높이 차, 소음의 정도에 대한 정보가 표시될 수 있다.
미니 배치도(Ⅴ) 내에서 테이블은 추천 점수에 따라 서로 다른 명도·채도를 갖는 색상으로 표시될 수 있고, 이를 통해 테이블 취향과 일치하는 정도를 사용자가 쉽게 구별할 수 있다.
또한, 취향 항목 별로 사용자가 설정한 취향과 테이블 정보의 일치 여부가 바 형태의 UI로 제공될 수 있다. 일치 정도가 높을수록 테이블의 명도 또는 채도는 높게 표시될 수 있다. 다른 예에 따라, 추천 점수에 기초하여 테이블의 컬러뿐만 아니라 크기가 상이하게 조절될 수도 있다.
또는, 일 예에 따라, 카페 추천부(40) 추천 점수를 기반으로 다른 사용자의 의해 설정된 상기 카페 취향 정보를 열람할 수 있는 UI를 사용자에게 제공할 수 있다.
테이블 예약부(50)는 사용자의 선택에 따라 테이블 및 식음 메뉴를 예약할 수 있다.
도 4의 하단에는 예약하기 항목이 표시되어 있고, 사용자는 후속적인 UI를 이용하여 테이블을 예약하고 원하는 음료에 대한 결제를 수행할 수 있다.
일 예에 따라, 카페 내부 배치도 상에서 테이블 선택을 통해 테이블을 예약할 수 있고, 다수의 인원이 테이블 예약을 원할 경우, 인원 수 추가 기능을 통해 한 번에 실행할 수 있다.
또는 일 예에 따라, 테이블을 예약을 예약할 때 일정 금액을 추가 부담하도록 설정될 수 있다.
추가적으로, 사용자는 주문한 음식, 음료의 준비 여부를 수시로 확인할 수 있는 주문 현황 UI를 제공 받을 수도 있고, 건전한 카페이용문화를 형성하기 위해 지나치게 오래도록 테이블 이용이 발생되지 않는 경우 사용자에게 위약금이 부가되고 예약이 취소되도록 알고리즘이 실행될수 있다.
테이블 이용 여부는 예약된 테이블에 부착된 바코드(QR코드)의 스캔 여부로 확인할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 커뮤니티 활용을 위한 UI를 도시한 도면이다.
사용자는 카페를 이용한 후 후기를 작성할 수 있는 후기 작성 UI를 제공 받을 수 있고, 후기를 작성한 경우 커피 마일리지인 “커피콩”등을 획득할 수 있다.
또한, 일 예로 카페 테이블 추천 장치는 사용자의 정보 및 타 사용자들이 작성한 글을 열람할 수 있는 ‘나의 커피이야기’와 같은 UI를 제공할 수 있고, 키워드 및 필터 검색기능으로 사용자가 검색하고 싶은 내용들을 검색하거나, 사용자가 이용했던 카페의 후기를 개별적으로 남길 수도 있는 커피 게시판과 같은 UI를 제공할 수도 있다.
또한, 사용자는 다른 사용자들을 통하여 저장되어 있던 카페 취향 정보를 변형함으로써 자신의 커피 취향 정보를 업데이트 할 수 있다.
상기와 같은 카페 테이블 추천 장치에 따를 경우, 등록된 카페의 실시간 이용 현황을 제공함으로써 카페 내 빈자리가 없어 여러 카페를 전전하는 비효율성을 제거할 수 있고, 카페라는 공간의 전체적인 정보와 더 자세한 테이블 별 정보를 열람할 수 있고, 예약 기능까지 제공함으로써 사용객들의 편의를 대폭 증가시켜줄 수 있다.
또한, 추천 방법을 통하여 추천 받지 못했다면 인지하지 못했을 소규모 카페를 취향에 따라 추천받음으로써, 개인의 공간적 경험 확대와 골목 상권의 활성화를 동시에 기대할 수 있다. 또한, 카페 단위가 아닌 더 미시적인 단위인 테이블 단위로 공간을 추천할 수 있게 되어 카페사업자들이 테이블 단위의 마케팅을 통해 매장의 사업성 제고를 꾀할 수 있을 것으로 예상된다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 카페 테이블 추천 방법의 제어 흐름도이다.
도 6을 참조하여 카페 테이블 추천 방법을 정리하면 다음과 같다.
사용자가 테이블에 대한 카페 취향 정보를 설정하기 위한 사용자 UI를 제공한다(S610).
카페 취향 정보는 필수 항목 정보 및 선택 항목 정보를 포함할 수 있다.
필수 항목 정보는 콘센트 유무, 화장실 실내 구비 여부, 흡연실 존재 유무, 인테리어 컨셉 중 적어도 하나와 같은 테이블 검색의 전제 조건을 포함할 수 있고, 사용자의 구체적인 취향 파악을 위하여 선택 항목 정보는 조도, 소음, 운영시간, 혼잡도, 테이블 모양, 운영시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 실시예에 따를 경우, 테이블 선택에 사용자 취향을 적극적으로 반영하기 위하여
사용자 UI는 선택 항목 정보에 대한 가중치를 부여할 수 있는 가중치 항목을 포함할 수 있다. 사용자가 설정한 가중치는 추천 점수를 도출하는데 활용될 수 있다.
이후, 테이블 추천 장치는 카페 취향 정보를 기저장되어 있는 카페에 대한 테이블 정보와 비교하여 카페 취향 정보와 테이블 정보 간의 일치 정도를 기반으로 추천 점수를 도출할 수 있다(S620).
테이블 정보는 실내 측위 기술과 테이블에 부착된 센서를 기반으로 실시간으로 수집될 수 있으며, 이러한 테이블 정보 및 사용자 취향 정보는 실시간으로 업데이트 될 수 있다.
카페 분석부(30)는 선택 항목 정보에 포함된 항목 별로 일치 정도를 수치화한 값에 가중치를 곱한 값들의 합을 추천 점수로 도출할 수 있다.
사용자는 테이블 검색 시 자신이 원하는 추천 점수를 설정할 수 있고, 카페 추천부(40)는 추천 점수를 기반으로 카페 취향 정보에 부합되는 테이블을 포함하는 카페 정보를 사용자에게 제공할 수 있다(S630).
테이블에 대한 상세한 정보 제공을 위하여, 추천 점수에 따라 상이한 컬러 또는 크기를 갖는 테이블이 표시될 수 있고, 일치 정도를 파악할 수 있는 UI도 제공될 수 있다.
사용자는 추천 점수를 기반으로 다른 사용자의 의해 설정된 카페 취향 정보를 열람할 수도 있고, 다른 사용자에게 제공된 추천 테이블에 대한 정보 역시 수신할 수 있다.
추천된 카페에 대한 사용자 선택이 발생하면, 사용자의 선택에 따라 테이블 및 식음 메뉴를 예약할 수 있는 UI가 사용자에게 제공될 수 있다(S640).
추가적으로, 사용자는 카페 이용에 수반되는 커뮤니티를 이용할 수도 있고, 후기 등을 작성한 경우 소정의 마일리지를 획득할 수 있으며, 카페 이용에 관련된 모든 히스토리를 언제든 열람할 수 있는 UI를 제공받을 수 있다.
상기와 같이 본 발명은 카페 이용자의 선호와 취향을 고려하여 카페, 더 나아가 개별적 테이블의 맞춤 추천을 통해 각 공간과 개인을 매칭 시켜 줄 수 있으며 실시간 테이블 현황을 제공해줌으로써 여러 카페를 배회하는 시간적 비효율성을 제거시켜줄 수 있는 카페 테이블 추천 장치 및 카페 테이블 추천 방법을 제공한다.
또한, 본 발명의 서비스를 통하여 카페 사업자들이 사용자들이 원하는 테이블의 형태를 카페에 반영시키는데 도움을 줄 수 있고, 여러 카페들에서 개별적으로 존재하던 쿠폰, 마일리지 개념을 하나로 묶어줌으로써 사용자들의 편의를 증가시킬 수 있다. 더 나아가 본 발명이 적용되는 서비스가 활성화되어 많은 카페들의 정보와 평가를 쉽게 접할 수 있게 되면 전반적인 해당 업종의 서비스 질이 향상될 수 있다.
또한, 사용자들에 대한 선호도 및 테이블 이용 공간 현황, 빈도에 대한 통합적 데이터를 획득함으로써 공공의 도시계획, 교통계획, 보행계획 등의 다양한 분야에서 활용할 수 있고, 공공 및 민간 분야의 다양한 의사 결정 또는 연구 등의 과정에 활용할 수도 있다.
또한, 본 발명을 적용한 서비스를 통해 획득된 데이터가 빅 데이터의 형태로 충분히 누적된다면
해당 데이터의 수집 및 처리, 가공 등과 관련된 형태로의 기업화가 가능할 것으로 예상된다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다. 도 7의 컴퓨팅 장치(TN100)는 본 명세서에서 기술된 장치(예, 카페 테이블 추천 장치등) 일 수 있다.
도 7의 실시예에서, 컴퓨팅 장치(TN100)는 적어도 하나의 프로세서(TN110), 송수신 장치(TN120), 및 메모리(TN130)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(TN100)는 저장 장치(TN140), 입력 인터페이스 장치(TN150), 출력 인터페이스 장치(TN160) 등을 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(TN100)에 포함된 구성 요소들은 버스(bus)(TN170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
프로세서(TN110)는 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(TN110)는 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 그래픽 처리 장치(GPU: graphics processing unit), 또는 본 발명의 실시예에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 프로세서(TN110)는 본 발명의 실시예와 관련하여 기술된 절차, 기능, 및 방법 등을 구현하도록 구성될 수 있다. 프로세서(TN110)는 컴퓨팅 장치(TN100)의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.
메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 프로세서(TN110)의 동작과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(TN130)는 읽기 전용 메모리(ROM: read only memory) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
송수신 장치(TN120)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. 송수신 장치(TN120)는 네트워크에 연결되어 통신을 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 통상의 기술자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (8)

  1. 카페 테이블 추천 장치에 있어서,
    사용자가 테이블에 대한 카페 취향 정보를 설정하기 위한 사용자 UI를 제공하는 사용자 UI부와;
    상기 카페 취향 정보를 기저장되어 있는 카페에 대한 테이블 정보와 비교하여 상기 카페 취향 정보와 상기 테이블 정보 간의 일치 정도를 기반으로 추천 점수를 도출하는 카페 분석부와;
    상기 추천 점수를 기반으로 상기 카페 취향 정보에 부합되는 테이블을 포함하는 카페 정보를 사용자에게 제공하는 카페 추천부와;
    사용자의 선택에 따라 테이블 및 식음 메뉴를 예약하는 테이블 예약부를 포함하는 것을 특징으로 하는 카페 테이블 추천 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 카페 취향 정보는 필수 항목 정보 및 선택 항목 정보를 포함하고,
    상기 필수 항목 정보는 콘센트 유무, 화장실 실내 구비 여부, 흡연실 존재 유무, 인테리어 컨셉 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 선택 항목 정보는 조도, 소음, 운영시간, 혼잡도, 테이블 모양, 운영시간 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 카페 테이블 추천 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 UI는 상기 선택 항목 정보에 대한 가중치를 부여할 수 있는 가중치 항목을 포함하는 것을 특징으로 하는 카페 테이블 추천 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 카페 분석부는 상기 선택 항목 정보에 포함된 항목 별로 상기 일치 정도를 수치화한 값에 상기 가중치를 곱한 값들의 합을 상기 추천 점수로 도출하는 것을 특징으로 하는 카페 테이블 추천 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 카페 추천부는 상기 추천 점수를 기반으로 상이한 컬러 또는 크기를 갖는 상기 카페 정보를 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 카페 테이블 추천 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 사용자 UI부는 상기 추천 점수를 기반으로 다른 사용자의 의해 설정된 상기 카페 취향 정보를 열람할 수 있는 UI를 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 카페 테이블 추천 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 테이블 정보는 실내 측위 기술과 테이블에 부착된 센서를 기반으로 실시간으로 수집되는 것을 특징으로 하는 카페 테이블 추천 장치.
  8. 카페 테이블 추천 방법에 있어서,
    사용자가 테이블에 대한 카페 취향 정보를 설정하기 위한 사용자 UI를 제공하는 사용자 UI 제공단계와;
    상기 카페 취향 정보를 기저장되어 있는 카페에 대한 테이블 정보와 비교하여 상기 카페 취향 정보와 상기 테이블 정보 간의 일치 정도를 기반으로 추천 점수를 도출하는 카페 분석 단계와;
    상기 추천 점수를 기반으로 상기 카페 취향 정보에 부합되는 테이블을 포함하는 카페 정보를 사용자에게 제공하는 카페 추천 단계와;
    사용자의 선택에 따라 테이블 및 식음 메뉴를 예약하는 테이블 예약 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 카페 테이블 추천 방법.
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