▲쇼핑객의 매장내 상품 구매 행동을 분석하고 매출 증대에 도움을 주는 로봇(미셸)이 개발됐다. (사진=스콜테크 과학기술연구원)

러시아 스콜테크의 지능 공간 로봇 연구실(Skoltech‘s Intelligent Space Robotics Lab) 연구원들이 무선 주파수 인식(RFID) 방식 물품 재고 조사 방식으로 오프라인 쇼핑객 행동 분석과 수요 분포를 알아내는 로봇을 개발했다고 ‘테크익스플로러’가 보도했다.

이미 우리의 일상에 널리 퍼져 사용되고 있는 자율 로봇 시스템은 급변하는 환경에서 재고 조사와 같은 수많은 도전 과제에 직면해 있는데 이를 해결해 주는 솔루션인 셈이다.

스콜테크 우주 로봇 연구실 드즈미트리 츠세루쿠 교수가 이끄는 연구팀은 위치 관련 수요 의존도와 빠지는 물품 및 이동 물품의 정확한 위치를 묘사한 모델을 구축할 수 있는 새로운 방법을 제안했다. 정확도가 0.3m에 이르는 RFID 태그를 판독할 수 있는 로봇을 사용한다. 이 로봇은 쇼핑객들을 주시하고 그들이 가장 매력적으로 여기는 위치를 파악하고, 수요를 예측해 오프라인 소매업자들에게 판매와 수익을 높이기 위해 상품을 어디에 두는 것이 가장 좋은지에 대한 유용한 팁을 제공한다.

스콜테크 스페이스 센터의 개발자 중 한 명인 알렉산더 페트로프스키는 “기존 솔루션은 실제 소매업 상황에서 적용성이 떨어지기 때문에 예상치 못한 매출 손실을 초래할 수 있다. 우리 솔루션은 상품에 RFID를 적용한 매장에서 자율적으로 재고 조사를 하는 이동 로봇으로 철저한 수요 분포 정보를 제공한다. 우리의 연구는 10개월 이상 수집한 실제 데이터 세트의 크기 덕분에 다른 관련 작업과 차별화된다”고 말했다.

드리트리 츠세루쿠 스콜테크 교수는 “스콜테크는 ‘데카슬론’ 소매점을 위해 RFID를 읽는 기능을 갖춘 자율 로봇인 미셸(Michelle)을 개발했다. 이 로봇은 사람에 의해 야기되는 RFID 판독 오류를 크게 줄이고 재고조사를 더 빠르고 값싸게 하도록 도와준다"고 했다.

그는 “우리는 상점에서 10개월 동안 로봇을 운영하면서 수집한 빅데이터를 활용할 수 있는 아이디어를 생각해 냈다. 특히 전체 구매 영역에 대한 RFID 태그 밀도 변화를 추정하고자 했다. 먼저, 우리는 0.3m의 정확도로 태그 위치를 추정하기 위한 확률 모델을 제안했다. 그리고 나서 최대 및 최소 구매 수량 영역을 명확히 보여주는 태그 밀도 역학의 히트 맵(hit map)을 만들었다. 그 결과물은 소매상들이 판매 수익을 극대화하기 위해 물건들을 재배치하고 계절별 수요를 예측하기 위해 매우 중요하다”고 말했다.

이 새로운 접근 방식은 RFID 기술을 갖춘 모든 오프라인 소매 공간에서 사용될 수 있다. 이들의 연구는 국제 제어 자동화 로봇공학 및 비전 회의(ICARCV) 자료로 발표됐다.