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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 류기환
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수143
초록· 키워드
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오늘날 정보통신기술(ICT)의 발달로 모든 산업 간의 경계가 없어지고 융·복합되
면서 사회전반에 영향을 미치고 있으며, 기업과 소비자 간의 거래와 의사소통 방식
에도 변화를 일으키고 있다. COVID-19의 장기화로 사회적 불안감이 증가 하면서
소비자들은 자연스럽게 비대면, 무인 결제를 선호하고 있다. 기술이 더 나은 생산성
과 만족도를 얻고 고객에게 편리한 서비스를 제공하는 메커니즘을 지원함에 따라
식품유통업계는 푸드테크 산업으로 변화하고 있으며 셀프서비스기술(SST)의 도입
을 확장하고 있다.
본 논문은 셀프서비스기술 유형인 ‘셀프계산대’의 소비자 인식을 파악하고 기존의
바코드가 없는 상품에 대한 결제시스템에 불편함을 개선하기 위한 스마트한 결제방
식을 적용한 시스템 제안 및 설계에 목적을 두었다. 본 시스템은 고속도로 휴게소
내 자율 식당, 대형마트의 야채코너, 신선식품 매장, 재래시장, 베이커리 매장에 적
용될 수 있는 시스템이며, 본 논문에서는 베이커리 매장의 ‘도넛’을 예시로 시스템
을 제안 및 설계하였다. 제안시스템 설계 전에 셀프계산대에 대한 소비자 인식과
개선 방향을 파악하기 위해 빅데이터 분석 방법을 채택하였다.
2019년 1월부터 2년 8개월 동안, ‘셀프계산대’ 키워드를 중심으로 네이버, 다음, 구
글에서 제공하는 블로그, 뉴스, 카페, 웹문서, 지식인, 학술정보로부터 추출된 총
18,411의 문건을 수집하였으며, 핵심 단어 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석,
CONCOR 분석을 실시하였다.
빅데이터 분석 결과를 통해 COVID-19 상황 속에서 소비자들은 셀프계산대에 대
한 관심도가 높고 편리하면서도 불편한 점이 있지만 이를 이용하려고 하는 의지가
많은 것으로 확인되었다. 다만, 일시적인 이용이 아닌 지속적인 이용을 위한 소비자
지향적인 결제시스템 개발이 필요하다. 바코드를 넣을 수 없는 신선식품 또는 베이
커리 등의 종류는 현재 이용 가능한 시스템으로 가격 조회가 불가능하기 때문에 빠
르고 정확한 계산을 위해서는 인공지능이 적용된 혁신적인 결제방식이 요구된다.
또한 인력 수급의 불안정, 소상공인의 고령화 및 인건비 상승, 개인의 능력에 따른
직원의 숙련도 차이 등으로 고객의 불만이 지속적으로 제기되고 있다. 따라서 이러
한 문제를 개선하기 위해 무인 키오스크 및 점포 운영에 대한 솔루션을 설계할 필
요성이 확인되었으며, 본 논문에서는 기존 셀프계산대의 단점인 신선식품이나 베이
커리 매장의 결제시스템에 대한 불편함을 해소하기 위한 방안을 제안하고자 한다.
본 논문에서 설계하는 AI 셀프서비스기술 자동결제 시스템은 영상 취득 장비, 인
공지능 PC, 결제 단말기의 총 3가지 하드웨어 장치로 구성된다. AI 알고리즘이 탑
재된 인공지능 PC는 물체를 인식하고 그 결과를 단말기로 다시 전송한다. 본 결제
시스템의 인공지능 훈련 및 학습데이터는 직접 촬영한 데이터, 크롤링, 이미지 세그
먼트 및 증강기술을 사용하여 구축되었다. 인공지능 객체 검출 알고리즘 중 YOLO
v2, Tiny YOLO v2, 최신 YOLO v5의 성능을 비교 분석하여 결과를 도출하였다.
YOLO v5의 성능 결과는 mAP 96.9%로 가장 높았고 모든 도넛에서 만족스러웠다.
따라서 본 논문에서 적용할 인공지능 객체 탐지 알고리즘으로 YOLO v5를 선정하
였다. 각 도넛별로 최적의 임계값을 설정했을 때, 모든 도넛의 정밀도와 재현율이
0.85를 넘었고 대다수의 도넛들이 0.90 이상의 우수한 인식 성능을 보였다. 또한 추
가적으로 학습데이터의 양이 축적되면서 성능은 시간이 가면서 우수해지리라 판단
된다.
인건비 상승으로 인해 무인결제시스템의 수요가 증가하고 있는 상황에서 인공지
능 객체 검출 알고리즘을 활용한 자동결제 시스템 설계를 통해 빠른 업무처리로 인
한 효율성 향상과 외식산업 분야의 경쟁력 있는 솔루션을 제시하였다는 점에서 본
논문은 큰 의미가 있다. 또한 비대면 결제를 통해 소비자들이 자유롭고 편안한 쇼
핑 문화를 형성하여 직원들의 도움 없이 자유로운 쇼핑 환경을 제공하고, 데이터
분석을 통한 고객 성향에 맞는 마케팅을 통해 신선식품 또는 베이커리 매장 등에서
매출 증가를 기대할 수 있다. 본 논문 결과가 비대면 시대에 사용성이 뛰어난 AI
셀프서비스기술을 이용한 자동결제 시스템 개발에 대한 기초 자료가 될 수 있기를
기대한다.
면서 사회전반에 영향을 미치고 있으며, 기업과 소비자 간의 거래와 의사소통 방식
에도 변화를 일으키고 있다. COVID-19의 장기화로 사회적 불안감이 증가 하면서
소비자들은 자연스럽게 비대면, 무인 결제를 선호하고 있다. 기술이 더 나은 생산성
과 만족도를 얻고 고객에게 편리한 서비스를 제공하는 메커니즘을 지원함에 따라
식품유통업계는 푸드테크 산업으로 변화하고 있으며 셀프서비스기술(SST)의 도입
을 확장하고 있다.
본 논문은 셀프서비스기술 유형인 ‘셀프계산대’의 소비자 인식을 파악하고 기존의
바코드가 없는 상품에 대한 결제시스템에 불편함을 개선하기 위한 스마트한 결제방
식을 적용한 시스템 제안 및 설계에 목적을 두었다. 본 시스템은 고속도로 휴게소
내 자율 식당, 대형마트의 야채코너, 신선식품 매장, 재래시장, 베이커리 매장에 적
용될 수 있는 시스템이며, 본 논문에서는 베이커리 매장의 ‘도넛’을 예시로 시스템
을 제안 및 설계하였다. 제안시스템 설계 전에 셀프계산대에 대한 소비자 인식과
개선 방향을 파악하기 위해 빅데이터 분석 방법을 채택하였다.
2019년 1월부터 2년 8개월 동안, ‘셀프계산대’ 키워드를 중심으로 네이버, 다음, 구
글에서 제공하는 블로그, 뉴스, 카페, 웹문서, 지식인, 학술정보로부터 추출된 총
18,411의 문건을 수집하였으며, 핵심 단어 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석,
CONCOR 분석을 실시하였다.
빅데이터 분석 결과를 통해 COVID-19 상황 속에서 소비자들은 셀프계산대에 대
한 관심도가 높고 편리하면서도 불편한 점이 있지만 이를 이용하려고 하는 의지가
많은 것으로 확인되었다. 다만, 일시적인 이용이 아닌 지속적인 이용을 위한 소비자
지향적인 결제시스템 개발이 필요하다. 바코드를 넣을 수 없는 신선식품 또는 베이
커리 등의 종류는 현재 이용 가능한 시스템으로 가격 조회가 불가능하기 때문에 빠
르고 정확한 계산을 위해서는 인공지능이 적용된 혁신적인 결제방식이 요구된다.
또한 인력 수급의 불안정, 소상공인의 고령화 및 인건비 상승, 개인의 능력에 따른
직원의 숙련도 차이 등으로 고객의 불만이 지속적으로 제기되고 있다. 따라서 이러
한 문제를 개선하기 위해 무인 키오스크 및 점포 운영에 대한 솔루션을 설계할 필
요성이 확인되었으며, 본 논문에서는 기존 셀프계산대의 단점인 신선식품이나 베이
커리 매장의 결제시스템에 대한 불편함을 해소하기 위한 방안을 제안하고자 한다.
본 논문에서 설계하는 AI 셀프서비스기술 자동결제 시스템은 영상 취득 장비, 인
공지능 PC, 결제 단말기의 총 3가지 하드웨어 장치로 구성된다. AI 알고리즘이 탑
재된 인공지능 PC는 물체를 인식하고 그 결과를 단말기로 다시 전송한다. 본 결제
시스템의 인공지능 훈련 및 학습데이터는 직접 촬영한 데이터, 크롤링, 이미지 세그
먼트 및 증강기술을 사용하여 구축되었다. 인공지능 객체 검출 알고리즘 중 YOLO
v2, Tiny YOLO v2, 최신 YOLO v5의 성능을 비교 분석하여 결과를 도출하였다.
YOLO v5의 성능 결과는 mAP 96.9%로 가장 높았고 모든 도넛에서 만족스러웠다.
따라서 본 논문에서 적용할 인공지능 객체 탐지 알고리즘으로 YOLO v5를 선정하
였다. 각 도넛별로 최적의 임계값을 설정했을 때, 모든 도넛의 정밀도와 재현율이
0.85를 넘었고 대다수의 도넛들이 0.90 이상의 우수한 인식 성능을 보였다. 또한 추
가적으로 학습데이터의 양이 축적되면서 성능은 시간이 가면서 우수해지리라 판단
된다.
인건비 상승으로 인해 무인결제시스템의 수요가 증가하고 있는 상황에서 인공지
능 객체 검출 알고리즘을 활용한 자동결제 시스템 설계를 통해 빠른 업무처리로 인
한 효율성 향상과 외식산업 분야의 경쟁력 있는 솔루션을 제시하였다는 점에서 본
논문은 큰 의미가 있다. 또한 비대면 결제를 통해 소비자들이 자유롭고 편안한 쇼
핑 문화를 형성하여 직원들의 도움 없이 자유로운 쇼핑 환경을 제공하고, 데이터
분석을 통한 고객 성향에 맞는 마케팅을 통해 신선식품 또는 베이커리 매장 등에서
매출 증가를 기대할 수 있다. 본 논문 결과가 비대면 시대에 사용성이 뛰어난 AI
셀프서비스기술을 이용한 자동결제 시스템 개발에 대한 기초 자료가 될 수 있기를
기대한다.
목차
- 제 1 장 서론 1제 1 절 연구의 배경 1제 2 절 연구의 목적 5제 3 절 연구의 기여도 6제 4 절 연구의 방법 및 구성 71. 연구의 방법 72. 연구의 범위 및 논문의 구성 8제 2 장 이론적 고찰 9제 1 절 셀프서비스기술(Self-Service Technology: SST) 91. 셀프서비스기술의 개념 92. 셀프서비스기술의 유형 113. 셀프서비스기술의 연구 동향 15제 2 절 빅데이터(Big data) 191. 빅데이터의 개념 192. 빅데이터의 유형 233. 빅데이터의 분석 방법 24제 3 절 인공지능(Artificial Intelligence: AI) 291. 인공지능의 개념 292. 인공지능의 기술 333. 인공지능 구현 알고리즘 484. 인공지능 기반 셀프체크아웃 시스템 관련 연구 64제 3 장 빅데이터 연구 방법 및 분석 결과 70제 1 절 연구 방법 701. 연구 문제 702. 연구대상 및 기간713. 데이터 수집 및 분석 방법 71제 2 절 분석 결과 741. 주요 핵심 단어 분석 742. 주요 단어 네트워크 분석 793. 중심성 분석 804. N-gram 분석 825. 구조적 등위성 분석 86제 3 절 분석 결론 90제 4 장 시스템 설계 및 알고리즘 성능 분석 95제 1 절 시스템 제안 95제 2 절 시스템 설계 100제 3 절 학습 데이터 형성 110제 4 절 적용 알고리즘 및 성능분석 1191. 알고리즘 소개 1192. 알고리즘 평가 결과 1213. 알고리즘 결과 및 비교 1264. 실험 결과 138제 5 장 결론 139제 1 절 연구결과의 요약 139제 2 절 연구의 시사점 및 향후 연구방향 142참 고 문 헌 143
최근 본 자료
