KR102416003B1 - A method to identify a food menu using speech recognition and a system using the same - Google Patents

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KR102416003B1 KR1020210090549A KR20210090549A KR102416003B1 KR 102416003 B1 KR102416003 B1 KR 102416003B1 KR 1020210090549 A KR1020210090549 A KR 1020210090549A KR 20210090549 A KR20210090549 A KR 20210090549A KR 102416003 B1 KR102416003 B1 KR 102416003B1
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Abstract

Provided in the present invention is a method for identifying a food menu using voice recognition, in a state in which a recognition module is included in an Artificial Intelligence (AI) callbot system and the recognition module for recognizing a delivery order is trained, comprising the following steps in which: (a) a call center infrastructure system receives an order call from a user terminal; (b) the AI callbot system receives the order call from the call center infrastructure system and checks a delivery order included in the order call using the recognition module; (c) the AI callbot system registers an order sheet including the delivery order in a cloud order system; (d) a Point of Sale (POS) terminal in a store receives the order sheet from the cloud order system and displays information included in the order sheet for a preset time on a display so that a responsible person in the store can confirm the order; and (e) if there is no confirmation of the order for the preset time, the order call is automatically canceled, and if the order is confirmed for the preset time, the POS terminal prints the order sheet through a printer in the store and delivers information included in the order sheet to a delivery agency device. The step (b) further includes a step of recognizing a voice of the order call using the recognition module, generating an initial food menu, and generating a final food menu based on the initial food menu, wherein the initial food menu includes one or more menu names and the final food menu includes one or more menu names, and options and quantities for each of the one or more menu names. Accordingly, the food menu recognition is performed with high quality for the menu names, options, and quantities included in recognized words even when a customer naturally speaks.

Description

음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별하는 방법 및 이를 이용하는 시스템{A METHOD TO IDENTIFY A FOOD MENU USING SPEECH RECOGNITION AND A SYSTEM USING THE SAME}A method for identifying a food menu through voice recognition and a system using the same

본 발명은 음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별하는 방법 및 이를 이용하는 시스템에 있어서, AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주문을 인식하는 상기 인식 모듈이 학습된 상태에서, 콜센터 인프라 시스템이, 소비자의 단말로부터의 주문콜을 전달받는 단계; 상기 AI 콜봇 시스템은, 상기 콜센터 인프라 시스템으로부터 상기 주문콜을 전달받고, 상기 인식 모듈을 이용하여 상기 주문콜에 포함된 배달 주문을 확인하는 단계; 상기 AI 콜봇 시스템이, 상기 배달 주문을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템에 등록하는 단계; 매장 내 포스 단말기는 상기 클라우드 주문시스템으로부터 상기 주문서를 전달받고, 상기 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 화면에 디스플레이하여 상기 매장 내 담당자로 하여금 주문확정하도록 하는 단계; 및 상기 기설정 시간 동안 주문확정이 없는 경우, 상기 주문콜은 자동 취소되고, 상기 기설정 시간 동안 주문확정이 이루어진 경우, 상기 포스 단말기는 매장 내 프린트 기기를 통해 상기 주문서를 프린팅하며, 상기 주문서에 포함된 정보를 배달대행사 기기에 전달하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for identifying a food menu through voice recognition and a system using the same, in which a recognition module is included in an AI callbot system, and in a state in which the recognition module for recognizing a delivery order is learned, the call center infrastructure system, receiving an order call from a consumer's terminal; The AI callbot system, receiving the order call from the call center infrastructure system, and using the recognition module to check the delivery order included in the order call; registering, by the AI callbot system, an order book including the delivery order in the cloud order system; The in-store POS terminal receives the order form from the cloud order system, and displays the information included in the order form on the screen for a preset time so that the in-store person in charge confirms the order; and if there is no order confirmation for the preset time, the order call is automatically canceled, and when the order is confirmed for the preset time, the POS terminal prints the order form through an in-store printer, It relates to a method comprising the step of passing the included information to a delivery agency device.

국내 배달 시장은 2021년 예상 시장 규모 28조원, 연 평균 성장률 12.3%를 기록하며 빠르게 성장하고 있다. 배달 앱을 통해 배달 주문이 증가하고 있으나, 아직은 전화를 이용한 주문의 비중이 높은 편이다. The domestic delivery market is growing rapidly with an estimated market size of KRW 28 trillion in 2021 and an average annual growth rate of 12.3%. Although delivery orders are increasing through delivery apps, the proportion of orders made over the phone is still high.

현재, 상용화된 AI 스피커 또는 AI 음성비서로 인한 전화 주문의 경우, 넓은 영역에 대해 음성 인식을 하고, 낮은 인식 성공률을 보여주고 있다. 이로 인하여 유사 시 능동적 대응이 불가능한 측면이 있었다. 또한, 음성 인식에는 한계가 있어서, 메뉴 등 인식 영역을 특화시켜 높은 인식 성공률을 보이는 AI 배달 서비스가 필요한 상황이었다.Currently, in the case of a phone order by a commercialized AI speaker or AI voice assistant, it performs voice recognition over a wide area and shows a low recognition success rate. Due to this, there was an aspect that an active response was impossible in case of an emergency. In addition, there is a limit to voice recognition, so an AI delivery service that specializes in recognition areas such as menus and shows a high recognition success rate was needed.

이에 본 발명자는 음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별하는 방법 및 그를 이용한 시스템을 제안하고자 한다.Accordingly, the present inventor intends to propose a method for identifying a food menu through voice recognition and a system using the same.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to solve all of the above problems.

본 발명은 배달콜에 포함된 소비자의 음성에 대해 AI 콜봇을 통한 높은 음성 인식 성공률을 가지는 것을 다른 목적으로 한다.Another object of the present invention is to have a high voice recognition success rate through an AI call bot for a consumer's voice included in a delivery call.

또한, 본 발명은 인식된 단어들을 메뉴명, 옵션 및 수량으로 구분하고 소비자의 자연스러운 발화에 따른 생략과 순서의 변환에 대하여 능동적으로 대응하여 각각의 메뉴명에 대한 옵션 및 수량을 적용시켜 소비자의 의도에 적합한 최종 음식 메뉴를 생성하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention divides recognized words into menu names, options, and quantities, and actively responds to omissions and changes in order according to consumers' natural utterances, and applies options and quantities to each menu name to suit consumers' intentions. Creating the final food menu is another purpose.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.In order to achieve the object of the present invention as described above and to realize the characteristic effects of the present invention to be described later, the characteristic configuration of the present invention is as follows.

본 발명의 일 태양에 따르면, 음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별하는 방법은 AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주문을 인식하는 인식 모듈이 학습된 상태에서, (a) 콜센터 인프라 시스템이, 소비자의 단말로부터의 주문콜을 전달받는 단계, (b) AI 콜봇 시스템은, 콜센터 인프라 시스템으로부터 주문콜을 전달받고, 인식 모듈을 이용하여 주문콜에 포함된 배달 주문을 확인하는 단계, (c) AI 콜봇 시스템이, 배달 주문을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템에 등록하는 단계, (d) 매장 내 포스 단말기는 클라우드 주문시스템으로부터 주문서를 전달받고, 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 화면에 디스플레이하여 매장 내 담당자로 하여금 주문확정하도록 하는 단계, 및 (e) 기설정 시간 동안 주문확정이 없는 경우, 주문콜은 자동 취소되고, 기설정 시간 동안 주문확정이 이루어진 경우, 포스 단말기는 매장 내 프린트 기기를 통해 주문서를 프린팅하며, 주문서에 포함된 정보를 배달대행사 기기에 전달하는 단계를 포함하며, (b) 단계는, 인식 모듈을 이용하여 주문콜을 음성 인식하여 초기 음식 메뉴를 생성하고 초기 음식 메뉴에 기초하여 최종 음식 메뉴를 생성하는 단계를 더 포함하며, 초기 음식 메뉴는, 하나 이상의 메뉴명을 포함하고, 최종 음식 메뉴는, 하나 이상의 메뉴명, 및 하나 이상의 메뉴명 각각의 옵션 및 수량을 포함할 수 있다. 이에 인식된 단어들이 포함하는 메뉴명, 옵션 및 수량에 대하여 고객의 자연스러운 발화에도 높은 완성도의 음식 메뉴 인식을 수행할 수 있다.According to an aspect of the present invention, in the method of identifying a food menu through voice recognition, a recognition module is included in the AI callbot system, and the recognition module for recognizing a delivery order is learned, (a) the call center infrastructure system , receiving the order call from the consumer's terminal, (b) the AI callbot system receives the order call from the call center infrastructure system, and uses the recognition module to confirm the delivery order included in the order call, (c) ) The AI callbot system registers the order form including the delivery order in the cloud order system, (d) the in-store POS terminal receives the order form from the cloud order system, and displays the information included in the order form on the screen for a preset time. displaying the display so that the person in charge in the store can confirm the order, and (e) if there is no order confirmation for the preset time, the order call is automatically canceled, and when the order is confirmed for the preset time, the POS terminal prints in-store Printing the order form through the device, comprising the step of transmitting the information included in the order form to the delivery agency device, (b) step, by using a recognition module to voice recognition the order call to create an initial food menu and initial food generating a final food menu based on the menu, wherein the initial food menu includes one or more menu names, and the final food menu includes one or more menu names, and one or more menu names, each of which may include options and quantities. have. With respect to the menu name, option, and quantity included in the recognized words, it is possible to perform food menu recognition with a high degree of completeness even in a natural utterance of the customer.

본 발명은 배달콜에 포함된 소비자의 음성에 대해 AI 콜봇을 통한 높은 음성 인식 성공률을 가지는 효과가 있다.The present invention has an effect of having a high voice recognition success rate through an AI call bot for the voice of the consumer included in the delivery call.

또한, 본 발명은 인식된 단어들이 포함하는 메뉴명, 옵션 및 수량에 대하여 고객의 자연스러운 발화에도 높은 완성도의 음식 메뉴 인식을 수행할 수 있다.In addition, the present invention can perform food menu recognition with a high degree of completeness even in a customer's natural utterance with respect to the menu name, option, and quantity included in the recognized words.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 주문 자동화 서비스를 위한 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 주문콜을 배달대행사앱에 전달하기까지의 과정을 나타내는 순서도이다.
도 3 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 음식 메뉴를 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 소비자의 단말에 시각적 주문화면을 디스플레이하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 백업 상담 서버가 지원하는 백업 상담원 단말의 화면을 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 통합관리 시스템에서 확인가능한 정보를 나타내는 도면이다.
도 12은 본 발명의 일 실시예에 따라 주문 자동화 서비스를 위한 시스템의 구체적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 AI 주문 서비스의 진행 과정을 나타낸 도면이다.
1 is a diagram showing a schematic configuration of a system for an order automation service according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a flow chart showing the process until the delivery of the order call to the delivery agency app according to an embodiment of the present invention.
3 to 8 are diagrams for explaining a method of identifying a food menu according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating a process of displaying a visual order screen on a consumer's terminal according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating a screen of a backup counselor terminal supported by a backup counseling server according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating information that can be checked in an integrated management system according to an embodiment of the present invention.
12 is a diagram illustrating a detailed configuration of a system for an order automation service according to an embodiment of the present invention.
13 is a view showing the progress of the AI ordering service according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0012] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] Reference is made to the accompanying drawings, which show by way of illustration specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein with respect to one embodiment may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the detailed description set forth below is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all scope equivalents as those claimed. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions throughout the various aspects.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to enable those of ordinary skill in the art to easily practice the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 주문 자동화 서비스를 위한 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 주문콜을 배달대행사에 전달하기까지의 과정을 나타내는 순서도이다.1 is a diagram showing a schematic configuration of a system for an order automation service according to an embodiment of the present invention. 2 is a flowchart illustrating a process up to delivery of an order call to a delivery agency according to an embodiment of the present invention.

도 1에서 볼 수 있듯이, 본 발명의 전체 시스템에서는 AI 콜봇 시스템(100), 콜센터 인프라 시스템(200), 백업 상담 서버(300), 클라우드 주문 시스템(400), 포스 단말기(500), 배달대행사 기기(600) 등을 포함하며, 이들 각각을 이용하여 주문 자동화 서비스가 제공될 수 있다. 각 시스템에 대한 구체적인 구조는 후술할 도 12에서 살펴보도록 하며, 아래에서는 각 시스템에서 이루어지는 프로세스에 대해서 서술하도록 하겠다. 단, 여기서 포스 단말기(500)는 별도의 단말기와 일반 스마트폰에 설치되는 동일한 기능의 앱 혹은 웹의 형태의 서비스 솔루션 2가지 모두 가능하다.As can be seen in Figure 1, in the overall system of the present invention, AI callbot system 100, call center infrastructure system 200, backup consulting server 300, cloud ordering system 400, POS terminal 500, delivery agency device 600 and the like, and an order automation service may be provided using each of them. A detailed structure of each system will be described with reference to FIG. 12, which will be described later, and processes performed in each system will be described below. However, in the POS terminal 500, both a service solution in the form of an app or web with the same function installed in a separate terminal and a general smart phone are possible.

우선, 소비자(고객)는 단말(전화)을 이용하여 주문을 요청할 수 있다. 콜센터 인프라 시스템(200)에서는 상기 소비자의 단말로부터 주문콜을 전달받을 수 있다(S210). 여기서, 주문콜은 매장에서 판매하고 있는 음식 등을 주문배달을 요청하기 위한 전화(콜)에 해당한다.First, a consumer (customer) may request an order using a terminal (phone). The call center infrastructure system 200 may receive an order call from the consumer's terminal (S210). Here, the order call corresponds to a call (call) for requesting delivery of food, etc. sold in the store.

다음으로, AI 콜봇 시스템(100)은, 콜센터 인프라 시스템(200)으로부터 상기 주문콜을 전달받고, 인식 모듈(110)을 이용하여 상기 주문콜에 포함된 배달 주문을 확인(S220)할 수 있다. Next, the AI callbot system 100 may receive the order call from the call center infrastructure system 200 and confirm the delivery order included in the order call using the recognition module 110 ( S220 ).

상기 AI 콜봇 시스템(100)에 포함되어 있거나 연동된 상기 인식 모듈(110)은 AI 엔진 등을 포함하고 있고, 이를 통해 AI 기반 음성인식 기술을 지원할 수 있다. 참고로, 상기 AI 엔진은 STT(speak to text) 엔진, TTS(text to speak) 엔진 또는 상기 STT 기능, TTS 기능, NLP(Natural Language Process) 기능을 모두 고려하는 Hybrid 엔진 등을 포함할 수 있다.The recognition module 110 included in or linked to the AI callbot system 100 includes an AI engine and the like, and can support AI-based voice recognition technology through this. For reference, the AI engine may include a speak to text (STT) engine, a text to speak (TTS) engine, or a hybrid engine that considers all of the STT function, TTS function, and NLP (Natural Language Process) function.

구체적으로, AI 콜봇 시스템(100)은 인식 모듈(110)을 통해 주문 콜에 포함된 음식 메뉴 및 배달 주소 등을 인식할 수 있다. 다만, 본 발명에서는 음식 메뉴의 인식에 대해서 집중적으로 살펴볼 예정이다. 구체적으로, 인식 모듈(110)은 소비자의 주문콜에 의한 음성을 음성 인식하여 초기 음식 메뉴를 생성할 수 있다. 예를 들면, 초기 음식 메뉴는 "후라이드 뼈와 순살 1개"일 수 있다. 인식 모듈(110)은 초기 음식 메뉴를 수정하여 최종 음식 메뉴를 생성하여 최종 음식 메뉴가 포함된 배달 주문을 생성할 수 있다. 이때, 최종 음식 메뉴는 "후라이드 뼈 1개, 후라이드 순살 1개"일 수 있다. Specifically, the AI callbot system 100 may recognize the food menu and delivery address included in the order call through the recognition module 110 . However, in the present invention, the recognition of the food menu will be focused on. Specifically, the recognition module 110 may generate an initial food menu by recognizing a voice by a consumer's order call. For example, the initial food menu may be "one fried bone and one boneless". The recognition module 110 may generate a final food menu by modifying the initial food menu to generate a delivery order including the final food menu. In this case, the final food menu may be “one fried bone, one fried boneless meat”.

이러한 초기 음식 메뉴를 수정하여 최종 음식 메뉴를 생성하는 예시는 위의 예시에 국한되지 않으며, 인식 모듈(110)이 단계(S220)에서 초기 음식 메뉴를 수정하여 최종 음식 메뉴를 생성하는 다양한 수정 방법에 대하여 이하의 도 3 내지 도 8을 통하여 자세히 후술한다.The example of generating the final food menu by modifying the initial food menu is not limited to the above example, and the recognition module 110 modifies the initial food menu in step S220 to create a final food menu in various modification methods. This will be described in detail later with reference to FIGS. 3 to 8 .

도 3 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 음식 메뉴를 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다. 3 to 8 are diagrams for explaining a method of identifying a food menu according to an embodiment of the present invention.

먼저, 도 3을 참조하면, 인식 모듈은 주문콜을 음성 인식하여 초기 음식 메뉴를 생성할 수 있고, 이러한 초기 음식 메뉴는 제1 메뉴명, 제1 옵션 및 제2 옵션을 차례로 포함할 수 있다. 이때, 메뉴명은 후라이드, 양념치킨과 같은 음식의 메뉴명일 수 있으며, 제1 옵션 및 제2 옵션과 같은 옵션은 하나의 메뉴명에 대해 선택할 수 있는 선택지로서 뼈, 순살 등을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 메뉴명은 후라이드이고, 제1 옵션은 뼈이며, 제2 옵션은 순살일 수 있다.First, referring to FIG. 3 , the recognition module may generate an initial food menu by voice recognition of an order call, and this initial food menu may include a first menu name, a first option, and a second option in sequence. In this case, the menu name may be a menu name of food such as fried and seasoned chicken, and the options such as the first option and the second option are selectable options for one menu name, and may include bones, boneless meat, and the like. For example, the first menu name may be fried, the first option may be bone, and the second option may be boneless.

이때, 인식 모듈은 제2 옵션과 미리 설정된 거리내에 제1 메뉴명과 동일하거나 상이한 다른 메뉴명을 인식하지 못한 경우, 제1 메뉴명과 제1 옵션을 세트로 묶어 적용하고, 제2 옵션에 대해서는 제1 메뉴명을 적용하여 제1 메뉴명과 제2 옵션을 세트로 묶은 새로운 음식 메뉴를 생성하여 최종 음식 메뉴를 생성할 수 있다. At this time, if the recognition module does not recognize another menu name identical to or different from the first menu name within a preset distance from the second option, the first menu name and the first option are bundled and applied as a set, and for the second option, the first menu name By applying a new food menu in which the first menu name and the second option are bundled as a set, a final food menu may be created.

보다 구체적으로, 제1 메뉴명(후라이드)과 제1 옵션(뼈)는 초기 음식 메뉴에서 서로 인접한 바 하나의 세트로 묶어 인식 모듈은 제1 메뉴명(후라이드)에 제1 옵션(뼈)를 적용하여 최종 음식 메뉴에 반영할 수 있다. 그러나, 인식 모듈은 그 이후에 인식된 제2 옵션(순살)에 대하여 미리 설정된 거리내에 제1 메뉴명과 다른 새로운 메뉴명을 인식하지 못하였다. 따라서, 인식 모듈은 제2 옵션에 대하여 미리 설정된 거리를 초과할지라도 미리 인식된 제1 메뉴명(후라이드)를 적용하여 제1 메뉴명(후라이드)와 제2 옵션(순살)을 세트로 묶어 제1 메뉴명(후라이드)에 제2 옵션(순살)이 적용된 추가 음식 메뉴를 생성할 수 있다. 이에, 인식 모듈은 '제1 메뉴명(후라이드) 제1 옵션(뼈)'와 '제1 메뉴명(후라이드) 제2 옵션(순살)'이 포함된 최종 음식 메뉴를 생성할 수 있다.More specifically, the first menu name (fried) and the first option (bone) are grouped into one set of bars adjacent to each other in the initial food menu, and the recognition module applies the first option (bone) to the first menu name (fried) and finally It can be reflected in the food menu. However, the recognition module did not recognize a new menu name different from the first menu name within a preset distance with respect to the second option (boneless meat) recognized thereafter. Therefore, the recognition module applies the pre-recognized first menu name (fried) even if the distance set in advance for the second option is exceeded, and bundles the first menu name (fried) and the second option (boneless meat) into a set of the first menu name ( It is possible to create an additional food menu to which the second option (boneless meat) is applied to fried). Accordingly, the recognition module may generate a final food menu including 'first menu name (fried) first option (bone)' and 'first menu name (fried) second option (boneless meat)'.

일 실시예에 따르면, 도 3(a)에 도시된 것과 같이, 인식 모듈은 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명, 제1 옵션, 제2 옵션 및 수량을 인식할 수 있다. 앞서 설명한 것과 같이 도 3(b)를 참조하면, 제2 옵션(순살)에 대하여 제1 메뉴명(후라이드)이 적용된 추가 음식 메뉴(후라이드 순살)를 생성하며, 수량에 대해서는 제1 옵션이 적용된 제1 메뉴명(후라이드 뼈)와 제2 옵션이 적용된 제1 메뉴명(후라이드 순살) 각각에 대하여 해당 수량(1개)을 각각 적용하여 최종 음식 메뉴(후라이드 뼈 1개, 후라이드 순살 1개)를 생성할 수 있다.According to an embodiment, as shown in FIG. 3A , the recognition module may recognize the first menu name, the first option, the second option, and the quantity as the initial food menu. As described above, referring to FIG. 3(b) , an additional food menu (fried boneless meat) to which the first menu name (fried) is applied is generated for the second option (boneless meat), and the first option to which the first option is applied is generated for the quantity A final food menu (one fried bone, one fried boneless meat) can be created by applying the corresponding quantity (one) to each of the menu name (fried bone) and the first menu name (fried boneless meat) to which the second option is applied. .

이에, 동일한 메뉴명에 대하여 각기 다른 옵션을 적용하려는 고객의 주문콜에 대하여 인식 모듈은 각기 다른 옵션이 적용된 동일 메뉴명에 대한 서로 다른 주문을 생성할 수 있고, 한번의 수량에 대한 발화로 각각의 서로 다른 주문에 대해 인식한 수량을 적용시킬 수 있다. 따라서, 고객은 자연스럽고 일상적인 발화을 수행할 수 있고, 고객의 주문 의도가 효과적으로 적용된 배달 주문이 생성될 수 있다.Accordingly, in response to an order call from a customer who wants to apply different options to the same menu name, the recognition module can create different orders for the same menu name to which different options are applied, and each different You can apply the recognized quantity to the order. Accordingly, the customer can perform natural and daily utterances, and a delivery order to which the customer's order intention is effectively applied can be created.

또 다른 실시예와 관련하여 도 4를 참조하면, 인식 모듈이 메뉴명 또는 옵션을 인식한 이후에 부정 연결어를 인식한 경우, 인식 모듈은 부정 연결어 이전에 인식한 단어 중 부정 연결어와 가장 인접한 단어는 삭제할 수 있다. 구체적으로, 도 4(a)와 같이 인식 모듈은 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명(후라이드), 제1 옵션(뼈), 부정 연결어(아니), 제2 옵션(순살), 및 수량(1개)을 차례로 인식할 수 있다. 부정 연결어는 아니, 아니라, 아니고 등의 부정과 관련된 의미를 내포하는 연결어일 수 있다. 인식 모듈은 초기 음식 메뉴로부터 최종 음식 메뉴를 생성할 경우, 부정 연결어의 앞에 인식된 메뉴명 및 옵션 중 부정 연결어와 가장 인접한 거리에 존재하는 것을 삭제할 수 있다. 도 4(b)와 같이, 부정 연결어(아니) 이전의 가장 인접한 단어는 제1 옵션(뼈)인 바, 인식 모듈은 제1 옵션(뼈)을 삭제하여 최종 음식 메뉴(후라이드 순살 1개)를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 4 in relation to another embodiment, when the recognition module recognizes the negative connection word after recognizing the menu name or option, the recognition module deletes the word most adjacent to the negative connection word among the words recognized before the negative connection word can Specifically, as shown in Fig. 4(a), the recognition module is an initial food menu, including a first menu name (fried), a first option (bone), a negative connection word (no), a second option (boneless meat), and a quantity (one). can be recognized in turn. The negative linking word may be a linking word containing a meaning related to negation, such as not, not, not, and the like. When the final food menu is generated from the initial food menu, the recognition module may delete menu names and options recognized in front of the negative connection word that exist at the closest distance to the negative connection word. As shown in Fig. 4(b), the closest word before the negative connection word (no) is the first option (bone), and the recognition module deletes the first option (bone) to display the final food menu (one fried boneless meat) can create

또 다른 실시예와 관련하여 도 5를 참조하면, 인식 모듈이 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명, 제2 메뉴명 및 제1 옵션을 인식하고, 제1 옵션과 제1 메뉴명 사이의 거리가 제1 옵션과 제2 메뉴명 사이의 거리보다 큰 경우, 인식 모듈은 제2 메뉴명에 제1 옵션을 적용하고 제1 메뉴명에는 기본 옵션을 적용하여 최종 음식 메뉴를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5 in connection with another embodiment, the recognition module recognizes the first menu name, the second menu name, and the first option as the initial food menu, and the distance between the first option and the first menu name is equal to the first option If it is greater than the distance between the second menu names, the recognition module may generate the final food menu by applying the first option to the second menu name and the basic option to the first menu name.

구체적으로, 인식 모듈은 인식된 메뉴명의 수보다 인식된 옵션의 수가 더 작을 수 있다. 즉, 인식 모듈은 도 5(a)와 같이 제1 메뉴명(후라이드), 제2 메뉴명(후라이드) 및 제1 옵션(순살)을 인식할 수 있고, 메뉴명의 수는 2개로서 옵션의 수인 1개보다 더 클 수 있다. 이러한 경우, 인식된 옵션인 제1 옵션(순살)이 적용될 메뉴명을 제1 메뉴명과 제2 메뉴명 중에 결정해야 할 수 있다. 인식 모듈은 제1 메뉴명(후라이드)과 제1 옵션(순살) 사이의 거리가 제2 메뉴명(후라이드)과 제1 옵션(순살) 사이의 거리보다 크다는 것을 인식할 수 있다. 제1 옵션이 적용될 메뉴명이 제2 메뉴명(후라이드)이라고 인식할 수 있다. 따라서, 인식 모듈은 제1 메뉴명에 대해서는 기본 옵션, 예를 들면, 뼈(사용자의 설정에 따라 변경될 수 있음)를 적용시킬 수 있다.Specifically, the recognition module may have a smaller number of recognized options than the number of recognized menu names. That is, the recognition module can recognize the first menu name (fried), the second menu name (fried), and the first option (boneless meat) as shown in FIG. can be larger than In this case, it may be necessary to determine the name of the menu to which the recognized option of the first option (boneless meat) is to be applied, from among the first menu name and the second menu name. The recognition module may recognize that a distance between the first menu name (fried) and the first option (boneless) is greater than a distance between the second menu name (fried) and the first option (boneless). The name of the menu to which the first option is applied may be recognized as the name of the second menu (fried). Accordingly, the recognition module may apply a basic option, for example, bone (which may be changed according to a user's setting) to the first menu name.

또한, 인식 모듈은 옵션인 뼈 또는 순살 이외에 고객이 발화하지 않은 수량에 대하여 제1 메뉴명 및 제2 메뉴명 각각에 기본 수량을 적용할 수 있다. 따라서, 도 5(b)를 참조하면, 인식 모듈이 생성하는 최종 음식 메뉴는 제1 메뉴명(후라이드)에 기본 옵션(뼈)과 기본 수량(1개)을 적용하고, 제2 메뉴명(후라이드)에 제1 옵션(순살)과 기본 수량(1개)을 적용한 '후라이드 뼈 1개, 후라이드 순살 1개'일 수 있다.In addition, the recognition module may apply a basic quantity to each of the first menu name and the second menu name with respect to the quantity not uttered by the customer other than the optional bone or boneless meat. Therefore, referring to Fig. 5(b), the final food menu generated by the recognition module applies the basic option (bone) and the basic quantity (1 piece) to the first menu name (fried), and applies the basic option (bone) and the basic quantity (1) to the second menu name (fried). It may be 'one fried bone, one fried boneless meat' to which the first option (boneless meat) and the basic quantity (1 piece) are applied.

이때, 도 5와 같이 제1 메뉴명과 제2 메뉴명은 '후라이드'로 동일할 수 있으나 이에 제한되지 않고 제1 메뉴명과 제2 메뉴명은 서로 다를 수도 있다. 또한, 제1 메뉴명과 제2 메뉴명 사이에는 연결어(하고)가 인식될 수 있고, 이러한 연결어가 인식된 경우에만 도 5와 관련하여 앞서 설명한 최종 음식 메뉴 생성 방법이 이용될 수 있다.In this case, as shown in FIG. 5 , the first menu name and the second menu name may be the same as 'fried', but the present invention is not limited thereto, and the first menu name and the second menu name may be different from each other. In addition, a connecting word (and) may be recognized between the first menu name and the second menu name, and only when the connecting word is recognized, the method for generating the final food menu described above with reference to FIG. 5 may be used.

또 다른 실시예와 관련하여, 도 6을 참조하면 인식 모듈은 초기 음식 메뉴로서 복수의 메뉴명을 인식하고 복수의 메뉴명과 미리 설정된 거리 이내에서 옵션 또는 수량을 인식하지 못할 수 있다. 예를 들면, 도 6(a)와 같이 초기 음식 메뉴는 제1 메뉴명(후라이드) 및 제2 메뉴명(양념치킨)만을 포함할 수 있고, 전체 초기 음식 메뉴에서 제1 메뉴명 및 제2 메뉴명과 미리 설정된 거리 이내에 옵션(예를 들면, 뼈 또는 순살 등) 또는 수량이 존재하지 않을 수 있다. 이러한 경우, 인식 모듈은 도 6(b)와 같이 각각의 메뉴명에 기본 옵션 및 기본 수량을 적용시켜 최종 음식 메뉴를 생성할 수 있다. 제1 메뉴명(후라이드)의 기본 옵션은 '뼈'이고 기본 수량은 '1개'일 수 있다. 그리고, 제2 메뉴명(양념치킨)의 기본 옵션은 '뼈'이고 기본 수량은 '1개'일 수 있다. 따라서, 인식 모듈이 생성한 최종 음식 메뉴는 '후라이드 뼈 1개, 양념치킨 뼈 1개'일 수 있다. In relation to another embodiment, referring to FIG. 6 , the recognition module may recognize a plurality of menu names as an initial food menu and may not recognize an option or quantity within a preset distance from the plurality of menu names. For example, the initial food menu may include only the first menu name (fried) and the second menu name (seasoned chicken) as shown in FIG. There may not be an option (eg, bone or boneless, etc.) or quantity within the distance. In this case, the recognition module may generate a final food menu by applying a basic option and a basic quantity to each menu name as shown in FIG. 6( b ). The basic option of the first menu name (fried food) may be 'bones' and the basic quantity may be '1 piece'. In addition, the basic option of the second menu name (seasoned chicken) may be 'bone' and the basic quantity may be '1 piece'. Accordingly, the final food menu generated by the recognition module may be 'one fried bone, one seasoned chicken bone'.

또 다른 실시예와 관련하여, 도 7을 참조하면, 인식 모듈은 복수의 메뉴명이 인식되고 그 이후에 인식된 메뉴명 중 특정 메뉴명이 인식되고 옵션 또는 수량 인식된 경우, 복수의 메뉴명에 기 설정된 옵션 또는 수량에 대하여 복수의 메뉴명 중 특정 메뉴명에 대한 옵션 또는 수량을 인식된 옵션 또는 수량으로 변경시킬 수 있다. 보다 구체적으로, 도 7(a)와 같이 인식 모듈은 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명(후라이드), 제2 메뉴명(양념치킨)을 인식한 이후에 제1 메뉴명(후라이드)와 제1 옵션(순살)을 인식할 수 있다. 도 6을 통하여 앞서 설명한 것과 같이, 제1 메뉴명(후라이드) 및 제2 메뉴명(양념치킨)에 대한 인식의 결과로 제1 메뉴명과 제2 메뉴명 각각에 대하여 기본 옵션(뼈) 및 기본 수량(1개)가 적용되어 최종 음식 메뉴가 생성된 상태일 수 있다. 그런 이후에 인식 모듈은 이미 인식된 제1 메뉴명(후라이드) 및 제2 메뉴명(양념치킨) 중 하나인 제1 메뉴명(후라이드)와 제1 옵션(순살)을 초기 음식 메뉴로서 더 인식할 수 있다. 이때, 제1 메뉴명(후라이드)는 이미 인식된 메뉴명들인 '후라이드'와 '양념치킨' 중 하나인 '후라이드'와 일치할 수 있다. 따라서, 인식 모듈은 기존의 최종 음식 메뉴로서 생성된 '제1 메뉴명(후라이드) 기본 옵션(뼈) 기본 수량(1개), 제2 메뉴명(양념치킨) 기본 옵션(뼈) 기본 수량(1개)'에서 제1 메뉴명(후라이드)의 기본 옵션(뼈)을 제1 옵션(순살)로 변경시켜 수정된 최종 음식 메뉴(후라이드 순살 1개, 양념치킨 뼈 1개)를 생성할 수 있다.In relation to another embodiment, referring to FIG. 7 , the recognition module recognizes a plurality of menu names and after that, when a specific menu name among the recognized menu names is recognized and an option or quantity is recognized, a preset option or Regarding quantity, an option or quantity for a specific menu name among a plurality of menu names may be changed to a recognized option or quantity. More specifically, as shown in Fig. 7(a), the recognition module recognizes the first menu name (fried) and the second menu name (seasoned chicken) as the initial food menu, and then the first menu name (fried) and the first option (boneless meat) can recognize As described above with reference to FIG. 6 , as a result of recognition of the first menu name (fried) and the second menu name (seasoned chicken), the basic option (bone) and the basic quantity (one ) may be applied to create a final food menu. Thereafter, the recognition module may further recognize the first menu name (fried) and the first option (boneless meat), which are one of the already recognized first menu names (fried) and second menu names (spiced chicken), as initial food menus. In this case, the first menu name (fried) may coincide with 'fried', which is one of the already recognized menu names 'fried' and 'spiced chicken'. Therefore, the recognition module generates 'first menu name (fried) basic option (bone) basic quantity (1), second menu name (seasoned chicken) basic option (bone) basic quantity (1),' which was created as the existing final food menu. ', by changing the basic option (bone) of the first menu name (fried) to the first option (boneless meat), a modified final food menu (one fried boneless meat, one seasoned chicken bone) can be created.

또 다른 실시예에 대하여 도 8을 참조하면, 인식 모듈은 초기 음식 메뉴가 포함하는 메뉴명, 옵션, 수량의 순서에 상관없이 메뉴명을 기준으로 미리 설정된 거리 이내의 옵션과 수량을 해당 메뉴명에 적용시킴으로써 최종 음식 메뉴를 생성할 수 있다. 구체적으로, 도 8을 참조하면, 인식 모듈이 인식한 초기 음식 메뉴는 '메뉴명 옵션 수량'의 순서이거나 '메뉴명 수량 옵션'의 순서이거나 '옵션 메뉴명 수량'의 순서 등 다양한 순서를 가질 수 있다. 이러한 경우, 인식 모듈은 메뉴명을 우선적으로 인식하고, 인식된 메뉴명(양념)을 기준으로 미리 설정된 거리 범위내에 인식된 옵션 또는 수량을 메뉴명에 적용시킬 수 있다. 예를 들면, 도 8의 첫번째 예시에서 메뉴명(양념) 이후에 옵션(순살) 및 수량(1개)이 차례로 인식될 수 있다. 옵션과 수량은 메뉴명과 미리 설정된 거리 내에 존재한다고 인식될 수 있다. 이러한 경우, 메뉴명(양념)에 옵션(순살) 및 수량(1개)이 적용되어 최종 음식 메뉴로 '양념 순살 1개'가 생성될 수 있다.Referring to FIG. 8 for another embodiment, the recognition module applies options and quantities within a preset distance based on the menu name to the corresponding menu name regardless of the order of the menu name, option, and quantity included in the initial food menu. You can create food menus. Specifically, referring to FIG. 8 , the initial food menu recognized by the recognition module may have various orders, such as the order of 'menu name option quantity', 'menu name quantity option', or 'option menu name quantity' order. In this case, the recognition module may preferentially recognize the menu name and apply the recognized option or quantity to the menu name within a preset distance range based on the recognized menu name (seasoning). For example, in the first example of FIG. 8 , after the menu name (seasoning), the option (boneless meat) and the quantity (one piece) may be sequentially recognized. The options and quantities may be recognized to exist within a preset distance from the menu name. In this case, the option (boneless meat) and quantity (1 piece) may be applied to the menu name (seasoning) to create 'one seasoned boneless meat' as the final food menu.

마찬가지 방법으로 도 8의 두번째 예시에서 메뉴명(양념) 이후에 수량(1개) 및 옵션(순살)이 차례로 인식될 수 있고, 옵션과 수량의 순서가 첫번째 예시와 다를지라도 수량과 옵션은 메뉴명과 미리 설정된 거리 내에 존재한다고 인식될 수 있다. 이러한 경우, 메뉴명(양념)에 옵션(순살) 및 수량(1개)이 적용되어 최종 음식 메뉴로 '양념 순살 1개'가 생성될 수 있다. 이때, 최종 음식 메뉴는 '메뉴명', '옵션' 및 '수량'의 순서로 각각의 메뉴명에 대한 옵션과 수량이 적용되어 작성될 수 있고, 초기 음식 메뉴로서 메뉴명 수량 옵션의 순서로 음성 인식되 되었을지라도 설정된 순서에 따라 '양념 1개 순살'이 아닌 '양념 순살 1개'라고 최종 음식 메뉴가 생성될 수 있다.In the same way, in the second example of FIG. 8 , the quantity (1 piece) and the option (boneless meat) can be sequentially recognized after the menu name (seasoning), and even if the order of the options and quantities is different from the first example, the quantity and options are It can be recognized that it exists within a set distance. In this case, the option (boneless meat) and quantity (1 piece) may be applied to the menu name (seasoning) to create 'one seasoned boneless meat' as the final food menu. At this time, the final food menu can be created by applying the options and quantity for each menu name in the order of 'menu name', 'option' and 'quantity', and as the initial food menu, voice recognition in the order of menu name quantity options However, according to the set order, the final food menu may be created as '1 seasoned boneless meat' instead of '1 seasoned boneless meat'.

마찬가지 방법으로 도 8의 세번째 예시에서 옵션(순살)이 먼저 인식되고 이어서 메뉴명(양념) 및 수량(1개)가 인식될 수 있고, 메뉴명(양념)을 기준으로 미리 설정된 거리 이내에 존재하는 옵션(순살)과 수량(1개)가 메뉴명(양념)에 적용되며, 최종 음식 메뉴를 구성하는 각 요소의 순서에 기초하여 '양념 순살 1개'라는 최종 음식 메뉴가 생성될 수 있다. In the same way, in the third example of FIG. 8 , the option (boneless meat) is recognized first, and then the menu name (seasoning) and quantity (1 piece) can be recognized. ) and quantity (one) are applied to the menu name (seasoning), and a final food menu called '1 seasoned boneless meat' can be created based on the order of each element constituting the final food menu.

일 실시예에 따르면, 상기 콜센터 인프라 시스템(200)은 한 개의 매장에서 여러 개의 전화 주문이 가능하여, 복수의 소비자가 동시에 한 개의 매장에 전화 주문할 때 통화 중이 아닌 동시 통화 주문이 가능하도록 지원할 수 있다. 이는 AI 콜봇 시스템(100)이 상기 콜센터 인프라 시스템(200)에 접수되는 주문콜에 대해 자동 응대를 할 수 있기 때문이다. According to one embodiment, the call center infrastructure system 200 can place multiple phone orders in one store, so that when a plurality of consumers place an order by phone at a single store at the same time, it can be supported so that a simultaneous call order is possible rather than in a call. . This is because the AI callbot system 100 can automatically respond to an order call received in the call center infrastructure system 200 .

일 실시예에 따르면, AI 콜봇 시스템(100)은 인식 모듈(110)을 통해 배달 주소를 인식하여 외부 데이터베이스에 포함된 주소들과 비교하여 배달 주소를 확정할 수 있다. 주문콜 상에서 이루어지는 소비자의 음성 주문 "서울시 광진구 구의강변로 96"을 인식할 수 있는 것이다. 경우에 따라, 2차적으로는 행정안전부의 주소 DB에 접근하여 상기 인식된 주소("서울시 광진구 구의강변로 96")가 존재하는지 여부를 판단하여 매칭되는 주소가 상기 DB에 포함된 경우 해당 배달 주소를 확정할 수 있다. 배달 주소 인식의 정확도를 높이기 위해서 상기 인식 모듈(110)에 대해서 반복적인 학습이 이루어져야 할 것이며, 이때 행정안전부 표준 주소 DB에 포함된 표준 주소를 이용할 수 있을 것이다.According to an embodiment, the AI callbot system 100 may recognize the delivery address through the recognition module 110 and compare the delivery address with addresses included in an external database to determine the delivery address. It is possible to recognize the consumer's voice order "96, Guuigangbyeon-ro, Gwangjin-gu, Seoul" made on the order call. In some cases, secondary access to the address DB of the Ministry of Public Administration and Security determines whether the recognized address ("96 Guuigangbyeon-ro, Gwangjin-gu, Seoul") exists, and if the matching address is included in the DB, the corresponding delivery address can be confirmed. In order to increase the accuracy of the delivery address recognition, iterative learning should be performed on the recognition module 110, and in this case, the standard address included in the standard address DB of the Ministry of Public Administration and Security may be used.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 소비자의 단말에 시각적 주문화면을 디스플레이하는 과정을 나타내는 도면이다.9 is a diagram illustrating a process of displaying a visual order screen on a consumer's terminal according to an embodiment of the present invention.

AI 콜봇 시스템(100)은 배달 주문을 인식하였다고 판단한 경우, 배달 주문을 소비자의 단말로 전송하여 이에 대한 검증을 거치로, 이를 기초로 배달 주문을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템(400)에 등록할 수 있다.When the AI callbot system 100 determines that the delivery order has been recognized, it transmits the delivery order to the consumer's terminal and, through verification, registers the order book including the delivery order in the cloud order system 400 based on this. can

반대로, AI 콜봇 시스템(100)은 배달 주문을 인식하지 못하였다고 판단한 경우, 소비자의 단말에 주문용 화면(보이는 ARS)을 디스플레이하고, 소비자의 단말에서의 입력 값에 기초하여 배달 주문을 획득할 수 있다.Conversely, when it is determined that the AI callbot system 100 does not recognize the delivery order, it displays the order screen (visible ARS) on the consumer's terminal, and obtains the delivery order based on the input value from the consumer's terminal. have.

구체적으로, 소비자의 단말에 주문용 화면이 디스플레이되는 상태에서, 상기 AI 콜봇 시스템(100)은 소비자의 단말에서 입력되는 입력 값(ex 후라이드, 뼈, 1마리 등)에 기초하여 배달 주문을 획득할 수 있는 것이다. 인식 모듈(110)을 이용한 음성 인식의 정확도가 낮을 때, AI 콜봇 시스템(100)은 주문용 화면(보이는 ARS)을 이용하여 정확한 배달 주문 획득을 지원할 수 있다.Specifically, in a state in which the order screen is displayed on the consumer's terminal, the AI callbot system 100 obtains a delivery order based on an input value (eg fried, bone, one, etc.) input from the consumer's terminal. it can be When the accuracy of voice recognition using the recognition module 110 is low, the AI callbot system 100 may support obtaining an accurate delivery order using the order screen (visible ARS).

즉, 상기 AI 콜봇 시스템(100)은 소비자의 음성(ex 후라이드 순살 하나)을 인식하고 이에 대응하는 기저장된 음성(ex 후라이드 순살 하나가 맞습니까? 예 또는 아니오로 말해주세요)을 제공하여 상기 소비자와 음성으로 대화를 진행할 수도 있지만, 경우에 따라서는 소비자의 음성(ex 후라이드 순살 하나)을 인식하고 이에 대응하는 보이는 ARS 화면(소비자 단말의 화면 상에 "후라이드 순살 하나가 맞습니까? 예 또는 아니오를 입력해주세요" 표시)을 제공하여 소비자는 음성 또는 입력(ex 단말 터치 등), AI 콜봇 시스템(100)은 바뀌는 주문용 화면의 표시로 대화를 진행할 수도 있는 것이다.That is, the AI callbot system 100 recognizes the consumer's voice (ex. one fried boneless meat) and provides a corresponding pre-stored voice (ex is one fried boneless meat correct? Please say yes or no) to communicate with the consumer Conversation can be conducted by voice, but in some cases, it recognizes the consumer's voice (ex. one fried boneless meat) and displays the corresponding ARS screen (“Is one fried boneless meat correct? Enter Yes or No on the screen of the consumer terminal) Please do it" display), the consumer may conduct a conversation by voice or input (ex terminal touch, etc.), and the AI callbot system 100 displays a changing order screen.

또한, AI 콜봇 시스템(100)에서 상기 소비자의 음성을 명확하게 인식하지 못할 수도 있다. 예를 들면, 소비자가 "바삭한 치킨 두마리" "서울시 역삼역"이라고 하였으나, AI 콜봇 시스템(100)에서는 "바사칸 치킨 두마리" "서울시 영삼역"이라고 불명확하게 인식할 수도 있는 것이다.In addition, the AI callbot system 100 may not clearly recognize the consumer's voice. For example, although the consumer said "two crispy chickens" and "Seoul Yeoksam Station", the AI callbot system 100 may not recognize it as "two Basakan chickens" and "Seoul Yeongsam Station".

AI 콜봇 시스템(100)은 기저장된 배달 메뉴(매장마다 판매하는 음식에 대해서 기저장) 및 기저장된 주소(행정안전부 표준 주소 DB상)를 기초로 상기 배달 메뉴 또는 배달 주소가 불명확하다고 인식하는 경우, 백업 상담 서버(300)에 지원 요청 메시지를 전달할 수 있다.The AI callbot system 100 recognizes that the delivery menu or delivery address is unclear based on the pre-stored delivery menu (pre-stored for food sold at each store) and the pre-stored address (in the standard address DB of the Ministry of Public Administration and Security). A support request message may be transmitted to the backup consultation server 300 .

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 백업 상담 서버가 지원하는 백업 상담원 단말의 화면을 나타내는 도면이다.10 is a diagram illustrating a screen of a backup counselor terminal supported by a backup counseling server according to an embodiment of the present invention.

백업 상담 서버(300)는 주문콜을 한 소비자와 매장에 대한 정보(도면 상에서 '1'), 연결 단계, AI 엔진을 이용한 배달 메뉴 인식 단계, AI엔진을 이용한 배달 주소 인식 단계 중에서 인식이 불명확하다고 판단된 특정 단계(도면 상에서 '2'), 배달 또는 포장인지를 포함하는 배달 정보(도면 상에서 '3'), 인식된 배달 메뉴인 주문 상품(도면 상에서 '4'), 인식된 배달 메뉴 및 인식된 배달 주소에 기초한 결제 금액(도면 상에서 '5'), 인식된 배달 주소(도면 상에서 '6'), 상기 주문콜을 이용한 소비자의 주문 이력(도면 상에서 '7'), 해당 주문콜에 포함된 소비자와 AI 엔진 사이의 상담 대화 중 적어도 하나 이상을 상기 백업 상담원의 단말의 화면에 디스플레이할 수 있다.The backup consultation server 300 says that the recognition is unclear among the information about the customer and the store who made the order call ('1' in the drawing), the connection step, the delivery menu recognition step using the AI engine, and the delivery address recognition step using the AI engine. The determined specific step ('2' in the drawing), delivery information including delivery or packaging ('3' in the drawing), the recognized delivery menu order product ('4' in the drawing), the recognized delivery menu and recognition The payment amount based on the delivered delivery address ('5' on the drawing), the recognized delivery address ('6' on the drawing), the consumer's order history using the order call ('7' on the drawing), At least one of a consultation conversation between the consumer and the AI engine may be displayed on the screen of the terminal of the backup agent.

우선, 상기 주문콜을 한 소비자와 매장에 대한 정보에는 소비자(고객)의 전화번호, 매장 지점명 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 백업 상담원의 단말의 화면에는 AI 상담 이탈 단계로서, 연결 단계, 메뉴 인식 단계, 주소 인식 단계를 포함하고, 이 중 주문콜에 대한 처리 과정에서 통신 연결이 어렵거나, 음성 인식이 불명확하다고 판단된 특정 단계가 디스플레이될 수도 있다. 즉, 어느 단계에서 오류가 발생하였는지 여부를 나타내는 것이다.First, the information on the consumer and the store who made the order call may include a telephone number of the consumer (customer), a store branch name, and the like. In addition, on the screen of the backup agent's terminal, the AI counseling departure step includes a connection step, a menu recognition step, and an address recognition step, among which communication connection is difficult or voice recognition is unclear in the process of processing an order call. The determined specific step may be displayed. That is, it indicates whether an error occurred at any stage.

여기서, 상기 연결 단계는 소비자의 단말과 AI 콜봇 시스템(100) 사이의 연결(통신) 과정에서의 오류가 발생한 경우를 의미할 수 있으며, 경우에 따라서는 상기 특정 단계에 포함되지 않을 수도 있다.Here, the connection step may mean a case in which an error occurs in the connection (communication) process between the consumer's terminal and the AI callbot system 100, and in some cases, may not be included in the specific step.

또한, 배달 정보로서 포장 주문인지, 배달주문 인지 여부가 포함되어 디스플레이될 수가 있고, AI 음성 인식된 주문 상품, AI 음성 인식된 배달 주소 등이 소비자의 단말 상에 디스플레이될 수가 있다. 상기 백업 상담 서버(300)는 상기 백업 상담원으로 하여금 주문 상품, 배달 주소에 대해 변경/추가/삭제 등을 할 수 있도록 지원할 수 있다.In addition, as delivery information, whether it is a package order or a delivery order may be included and displayed, and an AI voice-recognized order product, AI-voice-recognized delivery address, etc. may be displayed on the consumer's terminal. The backup consultation server 300 may support the backup agent to change/add/delete orders for products and delivery addresses.

또한, 소비자의 단말에 디스플레이되는 결제 금액의 경우, 상기 주문 상품뿐 아니라 배달될 주소의 위치에 근거한 배달비 역시 고려될 수 있다. In addition, in the case of the payment amount displayed on the consumer's terminal, the delivery cost based on the location of the address to be delivered as well as the ordered product may be considered.

AI상담 대화를 이용한 소비자의 주문 이력 역시 소비자의 단말에 디스플레이될 수 있고, 각 AI 상담 대화가 이루어진 날짜 및 시간, 상담의 성공 여부, 상담 대화 내용 등이 포함될 수 있다.The consumer's order history using the AI consultation conversation may also be displayed on the consumer's terminal, and the date and time of each AI consultation conversation, whether the consultation was successful, the contents of the consultation conversation, etc. may be included.

결국, 상기 백업 상담 서버(300)는 백업 상담원으로 하여금 주문 이력, AI 상담이 어느 단계에서 이탈되었는지 여부, 소비자와 인식 모듈(AI 엔진) 사이의 대화를 기초로 배달 메뉴 또는 배달 주소를 보완하도록 하여 주문서를 완성시킬 수 있다. 참고로, 상기 백업 상담 서버(300)는 상기 AI 엔진에 의한 음성 인식 방식에 보충적인 역할을 수행할 수도 있지만, 경우에 따라서(ex 소비자가 요청하는 경우 등) 인식 모듈(AI 엔진)에 의한 음성 인식없이 바로 백업 상담원으로 하여금 주문서(배달 메뉴, 배달 주소 등)를 완성시키도록 할 수도 있다.After all, the backup consultation server 300 allows the backup agent to supplement the delivery menu or delivery address based on the order history, whether the AI consultation is deviated from which stage, and the conversation between the consumer and the recognition module (AI engine). You can complete your order. For reference, the backup consultation server 300 may play a supplementary role to the voice recognition method by the AI engine, but in some cases (eg, when a consumer requests, etc.) the voice by the recognition module (AI engine) It is also possible to have the backup agent complete the order form (delivery menu, delivery address, etc.) without realizing it.

AI 콜봇 시스템(100)은 배달 주문(주문 메뉴, 주문주소)을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템(400)에 등록(S230)할 수 있다. 상기 주문 메뉴, 주문 주소는 AI 음성 인식 또는 백업 상담 서버에 기한 보완으로 도출된 결과에 해당할 수 있다.The AI callbot system 100 may register an order book including a delivery order (order menu, order address) in the cloud order system 400 ( S230 ). The order menu and order address may correspond to results derived from AI voice recognition or supplementation with a backup consultation server.

또한, 주문된 음식이 소비자에게 배달된 이후 배달내용을 잘못되었다고 불만을 호소할 때, 이를 전화주문 내용을 녹취된 음성 파일 혹은 녹취한 문자화 내용을 재생하는 기능이 백업 상담 서버 서비스 혹은 솔루션(300)에서 있어 소비자의 주문내용과 배달내용을 차이를 확인할 수 있다.In addition, after the ordered food is delivered to the consumer, when a complaint is made that the delivery content is wrong, the function of reproducing the recorded voice file or the recorded text of the telephone order is a backup counseling server service or solution 300 You can check the difference between the customer's order and delivery.

또한, 백업 상담 서버(300)는 서비스 시간을 단축하기 위하여 인식 모듈(110)이 불명확하게 인식한 부분을 별도의 표시와 함께 명확하게 디스플레이하여, 백업 상담원이 이미 음성인식된 내용을 중복하여 묻지 않게 할 수 있다. 구체적으로, 인식된 복수의 배달 메뉴(ex 짜장면 1그릇, 짬뽕 1 그릇, 탕수육 1 그릇) 중에서 불명확하게 인식한 부분(ex 짬뽕 1그릇)에 대해서 별도의 표시(ex 색깔 달리 표시, 체크 표시 등)와 함께 디스플레이될 수 있는 것이다.In addition, the backup counseling server 300 clearly displays the part that the recognition module 110 has not recognized indefinitely with a separate display in order to shorten the service time, so that the backup counselor does not ask for duplicate voice recognition contents. can do. Specifically, separate indications (ex display of different colors, check marks, etc.) for the unclearly recognized part (ex. 1 bowl of Jjamppong) among the recognized plurality of delivery menus (ex 1 bowl of Jjajangmyeon, 1 bowl of Jjambbong, 1 bowl of sweet and sour pork) can be displayed with

다음으로, 매장 내 설치된 포스 단말기(500)는 클라우드 주문 시스템(400)으로부터 주문서를 전달받고, 상기 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 화면에 디스플레이할 수 있다.Next, the POS terminal 500 installed in the store may receive an order form from the cloud order system 400 and display information included in the order form on the screen for a preset time.

포스 단말기(500)는 매장 내 담당자가 컨트롤하는 기기로서, 클라우드 주문 시스템(400) 등에도 접근이 가능하다. 경우에 따라서는 도 1과는 달리 클라우드 주문 시스템(400)과 포스 단말기(500) 사이에 프랜차이저 서버를 두고 양자간의 통신을 지원할 수 있다.The POS terminal 500 is a device controlled by a person in charge in the store, and can also be accessed from the cloud order system 400 . In some cases, unlike in FIG. 1 , a franchise server may be placed between the cloud ordering system 400 and the POS terminal 500 to support communication between the two.

또한, 포스 단말기(500)는 상기 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 화면에 디스플레이하여 매장 내 담당자로 하여금 주문확정하도록 할 수 있다. 즉, 포스 단말기(500)는 주문서에 포함된 주문 음식, 주문 장소 등을 기설정 시간(ex 5분) 동안 화면에 팝업하여 매장 내 담당자로 하여금 주문 확정 버튼을 클릭하여 주문확정하도록 할 수 있다(S240). In addition, the POS terminal 500 may display the information included in the order form on the screen for a preset time so that the person in charge in the store can confirm the order. That is, the POS terminal 500 may pop-up the order food and order place included in the order form on the screen for a preset time (ex 5 minutes) so that the person in charge in the store clicks the order confirmation button to confirm the order ( S240).

주문서에 포함된 정보가 팝업된 상태(기설정 시간 동안)에 있을 때, 주문확정이 없는 경우 상기 주문콜은 취소되고 상기 팝업된 정보 역시 화면에서 사라질 수 있다. 경우에 따라서, 매장 내 담당자는 주문콜 취소 이유(ex 주문 밀림, 재료 소진 등)를 입력하면서 상기 주문콜을 취소시킬 수도 있다.When the information included in the order is in the pop-up state (for a preset time), if there is no order confirmation, the order call is canceled and the pop-up information may also disappear from the screen. In some cases, the person in charge of the store may cancel the order call while inputting the reason for canceling the order call (eg, delayed order, exhausted materials, etc.).

상기 주문콜이 취소되었음을 확인한 경우, AI 콜봇 시스템(100) 또는 클라우드 주문시스템(400)은 주문콜 취소 메시지 및 취소 이유를 소비자의 단말에 전송할 수 있다. 또한, 소비자가 주문하고자 하였던 주문 음식과 대응하는 메뉴 및 매장을 추천할 수도 있다.When it is confirmed that the order call has been canceled, the AI callbot system 100 or the cloud order system 400 may transmit an order call cancellation message and a reason for cancellation to the consumer's terminal. In addition, it is possible to recommend a menu and a store corresponding to the ordered food that the consumer wants to order.

예를 들어, 소비자가 A 매장에서 '마늘통닭 1마리'를 주문하였으나 주문콜이 취소된 경우, 상기 소비자의 배달 주소와 일정 거리에 있는 다른 매장 중 '마늘통닭' 또는 '통닭'을 판매하는 매장을 추천할 수 있는 것이다. 소비자가 주문한 음식과 동일한 음식(ex 마늘통닭)을 판매하는 매장을 추천할 수도 있지만, 경우에 따라서는 소비자가 주문한 음식의 상위 개념에 해당하는 음식(ex 통닭)을 판매하는 매장을 추천할 수도 있다.For example, if a consumer orders '1 garlic chicken' from store A, but the order call is canceled, a store that sells 'garlic chicken' or 'whole chicken' among other stores located a certain distance from the customer's delivery address can be recommended. A store that sells the same food (ex garlic chicken) as the food ordered by the consumer may be recommended, but in some cases, a store that sells food (ex whole chicken) that is a higher level of the food ordered by the consumer may be recommended. .

다만, 특정 취소 이유에 따라 추천 서비스를 제공하지 않을 수도 있다. 예를 들어, 주문한 소비자가 블랙 컨슈머라고 판단된 경우, 굳이 다른 매장을 추천할 필요가 없기 때문이다. However, the recommendation service may not be provided depending on specific cancellation reasons. For example, if it is determined that the customer who ordered is a black consumer, there is no need to recommend another store.

또한, 추천 순서로는 기설정 방식(Ax + By = C)에 기해 산정된 추천 점수(C)에 기초할 수도 있다. 상기 A/x + By = C에서 A, B는 상수에 해당하고, x는 소비자의 배달주소로부터 매장까지의 거리, y는 매장의 평가 등급(고객들이 평가)을 나타내며, 이에 따라 추천 점수 C가 산정될 수 있는 것이다.In addition, the recommendation order may be based on a recommendation score (C) calculated based on a preset method (Ax + By = C). In the above A/x + By = C, A and B correspond to constants, x is the distance from the customer's delivery address to the store, and y is the store's evaluation grade (evaluated by customers), so that the recommendation score C is that can be calculated.

결국, 배달주소로부터 매장까지의 거리가 적을수록, 매장의 평가 등급이 높을수록 상기 추천 점수 C가 높아질 수 있다.As a result, the smaller the distance from the delivery address to the store, the higher the evaluation grade of the store, the higher the recommendation score C may be.

한편, 주문서에 포함된 정보가 팝업된 상태(기설정 시간 동안)에 있을 때, 주문확정이 이루어진 경우, 포스 단말기(500)는 매장 내 프린트 기기를 통해 상기 주문서를 프린팅하고, 주문서에 포함된 정보를 배달대행사 기기(600)에 전달(S250)할 수 있다.On the other hand, when the information included in the order form is in the pop-up state (for a preset time), if the order is confirmed, the POS terminal 500 prints the order form through an in-store printing device, and the information included in the order form can be delivered to the delivery agency device 600 (S250).

또한, 기설정 시간 동안 주문확정이 이루어진 경우, 포스 단말기(500)는 복수의 배달 예상 시간을 디스플레이하면서 매장 내 담당자로 하여금 특정 배달 예상 시간을 선택하도록 할 수 있다. 복수의 배달 예상 시간(ex 15분, 20분, 30분 등) 중 매장 내 담당자가 특정 배달 예상 시간을 선택하는 것이다.In addition, when the order is confirmed for a preset time, the POS terminal 500 may display a plurality of estimated delivery times and allow a store manager to select a specific delivery expected time. Among a plurality of estimated delivery times (eg 15 minutes, 20 minutes, 30 minutes, etc.), the store manager selects a specific delivery estimated time.

포스 단말기(500)는 상기 선택된 특정 배달 예상 시간(ex 30분)이 포함된 주문서를 프린팅하며, 특정 배달 예상 시간을 포함하는 주문접수 완료 메시지를 소비자의 단말에 전송할 수 있다.The POS terminal 500 may print an order book including the selected specific delivery expected time (ex 30 minutes) and transmit an order reception completion message including the specific delivery expected time to the consumer's terminal.

포스 단말기(500)와 연동된 배달대행사가 복수 개가 존재한다고 상정할 수 있다. 클라우드 주문 시스템(400)에서는 각 배달대행사로부터 실시간으로 배달 여유 인력에 대한 정보를 수신하고 있는 상태에서, 배달가능한 인력이 존재하는 배달대행사 리스트를 상기 포스 단말기(500)에 전달할 수 있다.It can be assumed that a plurality of delivery agencies interlocked with the POS terminal 500 exist. The cloud ordering system 400 may deliver a list of delivery agencies in which deliverable manpower exists to the POS terminal 500 in a state in which information on delivery manpower is received in real time from each delivery agent.

포스 단말기(500)는 상기 매장 내 담당자로 하여금 배달대행사 리스트 중 특정 배달대행사를 선택하도록 하고, 복수의 배달요청 시간 중 특정 배달요청 시간을 선택하도록 하며, 특정 배달요청 시간이 포함된 상기 주문서를 특정 배달대행사 기기(600)에 전달할 수 있다.The POS terminal 500 allows the person in charge of the store to select a specific delivery agency from the list of delivery agencies, select a specific delivery request time from among a plurality of delivery request times, and specify the order including the specific delivery request time. It can be delivered to the delivery agency device (600).

여기서, 배달요청 시간은 조리된 음식을 주문 주소까지 배달되는데 소요되는 시간을 의미할 수 있고, 전술한 배달 예상 시간은 음식을 조리하는데 소요되는 시간 및 배달되는데 소요되는 시간을 합한 시간에 해당할 수 있다.Here, the delivery request time may mean the time it takes to deliver the cooked food to the order address, and the above-mentioned expected delivery time may correspond to the sum of the time it takes to cook the food and the time it takes to deliver it. have.

따라서, 상기 포스 단말기(500)의 화면에 디스플레이되는 복수의 배달요청 시간(ex 15분, 20분, 25분, 30분 등)들은 각각 특정 배달 예상 시간(ex 30분)보다는 작거나 같을 것이다. 이는 배달 소요 시간이 음식 조리 및 배달 소요 시간의 총합보다 클 수는 없기 때문이다.Accordingly, a plurality of delivery request times (ex 15 minutes, 20 minutes, 25 minutes, 30 minutes, etc.) displayed on the screen of the POS terminal 500 will be less than or equal to each specific delivery expected time (ex 30 minutes). This is because the delivery time cannot be greater than the sum of the food preparation and delivery times.

또한, 상기 복수의 배달요청 시간들은 배달 거리와 평균 배달 속도를 고려하여 계산된 시간보다는 크거나 같을 것이다. 구체적으로, 매장으로부터 주문 주소까지의 거리가 15km이고, (스쿠터 기준)평균 배달 속도가 60km/h라고 할 때, 15km / 60km/h로 산출되는 평균 시간은 15분일 것이다. 즉, 복수의 배달요청 시간들은 15분보다는 크거나 같은 값에 해당할 수 있다.In addition, the plurality of delivery request times will be greater than or equal to the time calculated in consideration of the delivery distance and the average delivery speed. Specifically, assuming that the distance from the store to the ordering address is 15 km and the average delivery speed (based on a scooter) is 60 km/h, the average time calculated as 15 km / 60 km/h will be 15 minutes. That is, the plurality of delivery request times may correspond to a value greater than or equal to 15 minutes.

포스 단말기(500)는 위와 같이 산출된 범위(15분 ~ 30분) 내 복수의 배달요청 시간들을 화면에 디스플레이하고, 매장 내 담당자로 하여금 특정 배달요청 시간(ex 20분)을 선택하도록 할 수 있다. 또한, 포스 단말기(500)는 특정 배달요청 시간(ex 20분)이 포함된 주문서를 특정 배달대행사 기기(600)에 전달하여 상기 특정 배달요청 시간(20분) 내에는 주문 메뉴가 주문 장소에 배달될 수 있도록 요청할 수 있다.The POS terminal 500 may display a plurality of delivery request times within the range (15 minutes to 30 minutes) calculated as above on the screen, and allow the person in charge of the store to select a specific delivery request time (ex 20 minutes). . In addition, the POS terminal 500 delivers an order form including a specific delivery request time (ex 20 minutes) to a specific delivery agency device 600, and the order menu is delivered to the order place within the specific delivery request time (20 minutes) You can request to be

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 통합관리 시스템에서 확인가능한 정보를 나타내는 도면이다.11 is a diagram illustrating information that can be checked in an integrated management system according to an embodiment of the present invention.

복수의 매장이 본 발명의 주문 자동화 서비스를 이용할 수 있고, 상기 복수의 매장에서는 클라우드 주문시스템(400)을 이용하여 주문콜을 전달받을 수 있다. 이때, 상기 클라우드 주문시스템(400)은 통합관리 시스템 또는 복수의 매장 각각의 담당자가 이용하는 웹페이지를 통해 접근가능할 것이다.A plurality of stores may use the order automation service of the present invention, and the plurality of stores may receive an order call using the cloud order system 400 . At this time, the cloud order system 400 will be accessible through an integrated management system or a web page used by the person in charge of each of the plurality of stores.

본 발명의 주문 자동화 서비스를 관리하는 컨트롤 타워격인 통합관리 시스템에서는 클라우드 주문시스템(400)에 기설정 시간동안 AI음성 인식을 이용하여 전달된 복수의 제1 주문콜의 개수, 복수의 제1 주문콜에 대한 전체 결제 금액의 총합, 복수의 제1 주문콜에 대한 평균통화시간 등에 대한 정보를 확인할 수 있다.In the integrated management system, which is a control tower for managing the order automation service of the present invention, the number of a plurality of first order calls delivered to the cloud order system 400 using AI voice recognition for a preset time, a plurality of first order calls It is possible to check information about the total of the total payment amount for , the average call time for a plurality of first order calls, and the like.

예를 들어, 지난 한주 동안 AI음성 인식을 이용하여 전달된 주문콜이 200건, 결제 금액의 총합이 3백만원, 평균통화시간이 50초 등에 대한 정보를 확인할 수 있는 것이다.For example, you can check information about 200 order calls delivered using AI voice recognition over the past week, total payment amount of 3 million won, and average call time of 50 seconds.

또한, 통합관리 시스템은, 상기 기설정 시간(ex 지난 한주) 동안 백업 상담 서버(300)를 이용하여 전달된 복수의 제2 주문콜의 개수, 복수의 제2 주문콜에 대한 전체 결제 금액의 총합, 복수의 제2 주문콜에 대한 평균통화시간 등에 대한 정보를 확인할 수도 있다.In addition, the integrated management system, the number of the plurality of second order calls delivered using the backup consultation server 300 for the preset time (ex the last week), the total sum of the total payment amount for the plurality of second order calls , it is also possible to check information about the average call time for a plurality of second order calls.

추가적으로, 통합관리 시스템은 인식 모듈(110) 및 백업 상담 서버(300) 모두를 이용하여 전달된 복수의 제3 주문콜의 개수, 복수의 제3 주문콜에 대한 전체 결제 금액의 총합, 복수의 제3 주문콜에 대한 평균통화시간 등에 대한 정보를 확인할 수도 있다.Additionally, the integrated management system is the number of a plurality of third order calls delivered using both the recognition module 110 and the backup consultation server 300, the total of the total payment amount for the plurality of third order calls, a plurality of 3 You can also check information on average talk time for order calls.

또한, 이번 한주 동안(제1 주 기간)의 제1-1 내지 제3-1 주문콜의 개수, 제1-1 내지 제3-1 주문콜에 대한 전체 결제 금액의 총합, 제1-1 내지 제3-1 주문콜에 대한 평균통화시간 각각을 지난 한주 동안(제2 주 기간)의 제1-2 내지 제3-2 주문콜의 개수, 제1-2 내지 제3-2 주문콜에 대한 전체 결제 금액의 총합, 제1-2 내지 제3-2 주문콜에 대한 평균통화시간과 비교하여 변화된 수치(ex %, 건수)가 나타날 수도 있다.In addition, the total number of orders 1-1 to 3-1 order calls, the total payment amount for orders 1-1 to 3-1 order calls during this week (1st week period), 1-1 to Average call time for each of the 3-1 order calls in the past week (second week period), the number of order calls 1-2 to 3-2, and the number of order calls 1-2 to 3-2 A changed numerical value (ex %, number of cases) may appear compared to the total of the total payment amount and the average call time for the 1-2 to 3-2 order calls.

일 실시예에 의한 경우, 통합관리 시스템에서는 상기 인식 모듈(110) 또는 상기 백업 상담 서버(300)를 이용하여 상기 기설정 시간(ex 한주)까지 누적된 주문콜의 개수, 누적된 결제 금액의 총합을 확인할 수도 있다.According to one embodiment, the integrated management system uses the recognition module 110 or the backup consultation server 300 to the number of order calls accumulated up to the preset time (ex. one week) and the total sum of the accumulated payment amount. can also be checked.

복수의 매장에서는 각 담당자가 이용하는 웹페이지를 통해 상기 클라우드 주문시스템(400)에 접근할 수 있다. 참고로, 상기 웹페이지와 전술한 포스 단말기(500)의 로그인 정보(ex 아이디/비번 등)는 동일할 수 있을 것이다.In a plurality of stores, the cloud ordering system 400 may be accessed through a web page used by each person in charge. For reference, the log-in information (eg ID/password, etc.) of the web page and the aforementioned POS terminal 500 may be the same.

상기 웹페이지 상에서는 각 매장에서 주문콜로 판매하는 상품에 대한 가격, 결제 타입을 변경가능하도록 하고, 주문콜로 주문된 주문 시각, 녹취 이력 등을 확인가능하도록 지원할 수 있다. 즉, 각 매장 내 담당자가 상기 웹페이지를 통해 손쉽게 판매 상품의 가격, 결제 타입(포장 또는 배달)을 수정할 수 있고, 이전 내역인 주문 시각, 녹취 이력 등을 확인할 수 있을 것이다.On the web page, it is possible to change the price and payment type for products sold by the order call in each store, and support to check the order time, recording history, etc. ordered by the order call. That is, the person in charge of each store can easily modify the price and payment type (packaging or delivery) of the sold product through the web page, and can check the previous details such as order time and recording history.

도 12은 본 발명의 일 실시예에 따라 주문 자동화 서비스를 위한 시스템의 구체적인 구성을 나타내는 도면이다.12 is a diagram illustrating a detailed configuration of a system for an order automation service according to an embodiment of the present invention.

우선, 소비자(고객)의 단말로부터 주문콜이 접수된 경우, 상기 주문콜은 콜센터 인프라 시스템(200)에 포함된 SBC(Server Based Computing), SIP(Session Initiation Protocol) server 등을 거쳐 Voice G/W(Gateway)에 도달할 수 있다. 상기 Voice G/W에서는 AI 콜봇 시스템(100)에 포함된 API Server, 보이는 ARS, STT/TTS/Hybrid 엔진과 정보를 송수신하면서 AI 음성 인식을 지원할 수 있다.First, when an order call is received from a terminal of a consumer (customer), the order call is Voice G/W through Server Based Computing (SBC), Session Initiation Protocol (SIP) server, etc. included in the call center infrastructure system 200 . (Gateway) can be reached. The Voice G/W may support AI voice recognition while transmitting and receiving information with the API Server, visible ARS, and STT/TTS/Hybrid engine included in the AI callbot system 100 .

AI 콜봇 시스템(100)은 API Server에서 AI 엔진을 통해 주문콜에 포함된 주문 메뉴 인식, 주문 주소 인식 등을 수행할 수 있고, 가맹점 정보, 고객 정보 등을 획득할 수도 있다. 참고로, 도 12에서는 보이는 ARS, STT/TTS/Hybrid 엔진이 AI 콜봇 시스템(100)과 별개로 표시되었으나, 상기 AI 콜봇 시스템(100)에 포함된 구성에 해당할 수 있고, 상기 STT/TTS/Hybrid 엔진은 일종의 AI 엔진에 포함될 수 있다. 또한, 도 12에는 구체적으로 개시되어 있지 않지만, 상기 AI 엔진은 인식 모듈(110)에 포함된 구조를 이룰 수 있다.The AI callbot system 100 may perform order menu recognition, order address recognition, etc. included in an order call through the AI engine in the API server, and may acquire affiliate store information, customer information, and the like. For reference, although the ARS and STT/TTS/Hybrid engines shown in FIG. 12 are displayed separately from the AI colbot system 100 , they may correspond to a configuration included in the AI colbot system 100 , and the STT/TTS/ Hybrid engine can be included in a kind of AI engine. In addition, although not specifically disclosed in FIG. 12 , the AI engine may form a structure included in the recognition module 110 .

또한, AI 콜봇 시스템(100)은 주문 주소 인식 과정에서 행정안전부 DB에 포함된 도로명주소 API를 이용할 수 있고, 백업 상담사 서비스/솔루션(300)을 통해 주문 메뉴 인식, 주문 주소 인식을 명료하게 지원할 수 있으며, 인식한 정보 등을 클라우드 주문시스템(400)에 전달할 수 있다. In addition, the AI callbot system 100 can use the road name address API included in the DB of the Ministry of Public Administration and Security during the order address recognition process, and can clearly support order menu recognition and order address recognition through the backup counselor service/solution 300 There, it is possible to transfer the recognized information and the like to the cloud ordering system (400).

클라우드 주문시스템(400)에서는 주문 관련 정보(메뉴, 주소 등)를 프랜차이저 서버를 거쳐 포스 매장 POS 연동-Agent(500)에 전달하고, 배달대행사 서비스 연동(600)에 전달하여 콜주문에 대한 자동 주문 서비스를 제공할 수 있다.In the cloud ordering system 400, order-related information (menu, address, etc.) is transferred to the POS store POS linkage-Agent 500 through the franchise server, and delivered to the delivery agency service linkage 600 to automatically order for call orders. service can be provided.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 AI 주문 서비스의 진행 과정을 나타낸 도면이다.13 is a view showing the progress of the AI ordering service according to an embodiment of the present invention.

도 13에서 볼 수 있듯이, 본 발명에서는 고객의 의도(포장, 배달, 주문 취소 등)가 무엇인지에 따라 다양한 결과를 도출하고 있다. 또한, 고객에 메뉴 질문을 요청하고, 고객의 발성을 인식 모듈(110)이 인지하는 과정을 복수의 경우로 구분하여 표시하고 있다.As can be seen from FIG. 13 , in the present invention, various results are derived according to the customer's intention (packaging, delivery, order cancellation, etc.). In addition, the process of requesting a menu question from the customer and recognizing the customer's vocalization by the recognition module 110 is divided into a plurality of cases and displayed.

예를 들어, 메뉴 인지, 유사메뉴명 인지, 주문취소, 상담원연결, 메뉴미인지, 가격문의 등 복수의 의도로 구분하고, 고객의 의도가 무엇인지에 따라 서로 다른 프로세스를 도출하고 있는 것을 상기 도 13을 통해 확인할 수 있다. For example, it is possible to classify a plurality of intentions such as menu recognition, similar menu name recognition, order cancellation, agent connection, menu not recognition, price inquiry, etc., and derive different processes depending on the intention of the customer can be checked through

본 발명의 다양한 실시예는 하나 이상이 서로 결합되어 새로운 실시예를 구성할 수 있음은 물론이다.It goes without saying that one or more of the various embodiments of the present invention may be combined with each other to form a new embodiment.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별하는 방법은 AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주문을 인식하는 인식 모듈이 학습된 상태에서, (a) 콜센터 인프라 시스템이, 소비자의 단말로부터의 주문콜을 전달받는 단계, (b) AI 콜봇 시스템은, 콜센터 인프라 시스템으로부터 주문콜을 전달받고, 인식 모듈을 이용하여 주문콜에 포함된 배달 주문을 확인하는 단계, (c) AI 콜봇 시스템이, 배달 주문을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템에 등록하는 단계, (d) 매장 내 포스 단말기는 클라우드 주문시스템으로부터 주문서를 전달받고, 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 화면에 디스플레이하여 매장 내 담당자로 하여금 주문확정하도록 하는 단계, 및 (e) 기설정 시간 동안 주문확정이 없는 경우, 주문콜은 자동 취소되고, 기설정 시간 동안 주문확정이 이루어진 경우, 포스 단말기는 매장 내 프린트 기기를 통해 주문서를 프린팅하며, 주문서에 포함된 정보를 배달대행사 기기에 전달하는 단계를 포함하며, (b) 단계는, 인식 모듈을 이용하여 주문콜을 음성 인식하여 초기 음식 메뉴를 생성하고 초기 음식 메뉴에 기초하여 최종 음식 메뉴를 생성하는 단계를 더 포함하며, 초기 음식 메뉴는, 하나 이상의 메뉴명을 포함하고, 최종 음식 메뉴는, 하나 이상의 메뉴명, 및 하나 이상의 메뉴명 각각의 옵션 및 수량을 포함할 수 있다.In the method of identifying a food menu through voice recognition according to various embodiments of the present invention, a recognition module is included in the AI callbot system, and the recognition module for recognizing a delivery order is learned, (a) the call center infrastructure system , receiving the order call from the consumer's terminal, (b) the AI callbot system receives the order call from the call center infrastructure system, and uses the recognition module to confirm the delivery order included in the order call, (c) ) The AI callbot system registers the order form including the delivery order in the cloud order system, (d) the in-store POS terminal receives the order form from the cloud order system, and displays the information included in the order form on the screen for a preset time. displaying the display so that the person in charge in the store can confirm the order, and (e) if there is no order confirmation for the preset time, the order call is automatically canceled, and when the order is confirmed for the preset time, the POS terminal prints in-store Printing the order form through the device, comprising the step of transmitting the information included in the order form to the delivery agency device, (b) step, by using a recognition module to voice recognition the order call to create an initial food menu and initial food generating a final food menu based on the menu, wherein the initial food menu includes one or more menu names, and the final food menu includes one or more menu names, and one or more menu names, each of which may include options and quantities. have.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 인식 모듈이 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명, 제1 옵션 및 제2 옵션을 차례로 인식하고 제2 옵션과 미리 설정된 거리내에 제1 메뉴명과 동일하거나 상이한 다른 메뉴명을 불인식한 경우, 제1 메뉴명에 제1 옵션을 적용하고 제1 메뉴명에 제2 옵션이 적용하여 최종 음식 메뉴를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the recognition module sequentially recognizes the first menu name, the first option, and the second option as the initial food menu, and does not recognize another menu name that is the same as or different from the first menu name within a preset distance from the second option. In this case, the method may further include generating a final food menu by applying the first option to the first menu name and applying the second option to the first menu name.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, (b) 단계는, 인식 모듈이 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명, 제2 메뉴명 및 제1 옵션을 인식하고, 제1 옵션과 제1 메뉴명 사이의 거리가 제1 옵션과 제2 메뉴명 사이의 거리보다 큰 경우, 제2 메뉴명에 제1 옵션을 적용하고 제1 메뉴명에는 기본 옵션을 적용하여 최종 음식 메뉴를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, in step (b), the recognition module recognizes the first menu name, the second menu name and the first option as the initial food menu, and the distance between the first option and the first menu name is the first The method may further include generating a final food menu by applying the first option to the second menu name and the basic option to the first menu name when the distance between the option and the second menu name is greater than the distance between the option and the second menu name.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, (b) 단계는, 인식 모듈이 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명 및 제2 메뉴명을 인식한 후에 제1 메뉴명 및 제1 옵션을 인식한 경우, 제1 메뉴명의 기본 옵션을 제1 옵션으로 변경하고 제2 메뉴명에 기본 옵션을 적용하여 최종 음식 메뉴를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, in step (b), when the recognition module recognizes the first menu name and the first option after recognizing the first menu name and the second menu name as the initial food menu, the default of the first menu name The method may further include generating a final food menu by changing the option to the first option and applying the basic option to the second menu name.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, (b) 단계에서, AI 콜봇 시스템은, 배달 주문을 확인하였다고 판단한 경우, 배달 주문을 소비자의 단말로 전송하여 검증을 거치고 이를 기초로 배달 주문을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템에 등록하며, 배달 주문을 확인하지 못하였다고 판단한 경우, 소비자의 단말에 시각적 주문화면을 디스플레이하고, 소비자의 단말에서의 입력 값에 기초하여 배달 주문을 획득할 수 있다.According to another feature of the present invention, in step (b), when the AI callbot system determines that the delivery order is confirmed, it transmits the delivery order to the consumer's terminal for verification, and based on this, the order including the delivery order is written. When registering in the cloud order system and determining that the delivery order cannot be confirmed, a visual order screen may be displayed on the consumer's terminal, and a delivery order may be obtained based on an input value from the consumer's terminal.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별하는 시스템은 AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주문을 인식하는 인식 모듈이 학습된 상태에서, 소비자의 단말로부터의 주문콜을 전달받는 콜센터 인프라 시스템, 콜센터 인프라 시스템으로부터 주문콜을 전달받고, 인식 모듈을 이용하여 주문콜에 포함된 배달 주문을 확인하고, 배달 주문을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템에 등록하는 AI 콜봇 시스템, 및 클라우드 주문시스템으로부터 주문서를 전달받고, 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 화면에 디스플레이하여 매장 내 담당자로 하여금 주문확정하도록 하며, 기설정 시간 동안 주문확정이 없는 경우, 주문콜은 자동 취소되고, 기설정 시간 동안 주문확정이 이루어진 경우, 매장 내 프린트 기기를 통해 주문서를 프린팅하며, 주문서에 포함된 정보를 배달대행사 기기에 전달하는 매장 내 포스 단말기를 포함하며, 인식 모듈은, 주문콜을 음성 인식하여 초기 음식 메뉴를 생성하고 초기 음식 메뉴에 기초하여 최종 음식 메뉴를 생성하고, 초기 음식 메뉴는, 하나 이상의 메뉴명을 포함하고, 최종 음식 메뉴는, 하나 이상의 메뉴명, 및 하나 이상의 메뉴명 각각의 옵션 및 수량을 포함할 수 있다.A system for identifying a food menu through voice recognition according to various embodiments of the present invention includes a recognition module in the AI callbot system, and in a state in which the recognition module for recognizing a delivery order is learned, an order call from a consumer's terminal AI callbot system that receives an order call from the call center infrastructure system, checks the delivery order included in the order call using the recognition module, and registers the order book including the delivery order in the cloud order system; And the order form is delivered from the cloud order system, and the information contained in the order form is displayed on the screen for a preset time so that the in-store manager can confirm the order. If there is no order confirmation for the preset time, the order call is automatically canceled , when an order is confirmed for a preset time, the order form is printed through an in-store printing device, and the in-store POS terminal transmits the information included in the order to the delivery agency device, and the recognition module sends the order call by voice Recognize to create an initial food menu and create a final food menu based on the initial food menu, the initial food menu including one or more menu names, the final food menu including: one or more menu names, and one or more menu names, respectively, options and Quantity may be included.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크와 같은 자기 매체와 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the computer software field. Examples of the computer-readable recording medium include a hardware device specially configured to store and execute program instructions, such as a magnetic medium such as a hard disk. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules for carrying out the processing according to the present invention, and vice versa.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.In the above, the present invention has been described with specific matters such as specific components and limited embodiments and drawings, but these are provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments. , various modifications and variations can be devised from these descriptions by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다. Accordingly, the spirit of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and not only the claims described below, but also all modifications equivalently or equivalently to the claims described below belong to the scope of the spirit of the present invention. will do it

100: AI 콜봇 시스템
110: 인식 모듈
200: 콜센터 인프라 시스템
300: 백업 상담 서버
400: 클라우드 주문시스템
500: 포스 단말기
600: 배달대행사 기기
100: AI callbot system
110: recognition module
200: call center infrastructure system
300: backup consulting server
400: cloud ordering system
500: POS terminal
600: delivery agency device

Claims (6)

AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주문을 인식하는 상기 인식 모듈이 학습된 상태에서,
(a) 콜센터 인프라 시스템이, 소비자의 단말로부터의 주문콜을 전달받는 단계;
(b) 상기 AI 콜봇 시스템은, 상기 콜센터 인프라 시스템으로부터 상기 주문콜을 전달받고, 상기 인식 모듈을 이용하여 상기 주문콜에 포함된 배달 주문을 확인하는 단계;
(c) 상기 AI 콜봇 시스템이, 상기 배달 주문을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템에 등록하는 단계;
(d) 매장 내 포스 단말기는 상기 클라우드 주문시스템으로부터 상기 주문서를 전달받고, 상기 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 화면에 디스플레이하여 상기 매장 내 담당자로 하여금 주문확정하도록 하는 단계; 및
(e) 상기 기설정 시간 동안 주문확정이 없는 경우, 상기 주문콜은 자동 취소되고, 상기 기설정 시간 동안 주문확정이 이루어진 경우, 상기 포스 단말기는 매장 내 프린트 기기를 통해 상기 주문서를 프린팅하며, 상기 주문서에 포함된 정보를 배달대행사 기기에 전달하는 단계를 포함하며,
상기 (b) 단계는,
상기 인식 모듈을 이용하여 상기 주문콜을 음성 인식하여 초기 음식 메뉴를 생성하고 상기 초기 음식 메뉴에 기초하여 최종 음식 메뉴를 생성하는 단계를 더 포함하며,
상기 초기 음식 메뉴는, 하나 이상의 메뉴명을 포함하고,
상기 최종 음식 메뉴는, 상기 하나 이상의 메뉴명, 및 상기 하나 이상의 메뉴명 각각의 옵션 및 수량을 포함하며,
상기 (b) 단계는,
상기 인식 모듈이 상기 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명, 제1 옵션 및 제2 옵션을 차례로 인식하고 상기 제2 옵션과 미리 설정된 거리내에 상기 제1 메뉴명과 동일하거나 상이한 다른 메뉴명을 불인식한 경우, 제1 메뉴명에 제1 옵션을 적용하고 상기 제1 메뉴명에 상기 제2 옵션이 적용하여 상기 최종 음식 메뉴를 생성하는 단계; 및
상기 인식 모듈이 상기 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명, 제2 메뉴명 및 제1 옵션을 인식하고, 상기 제1 옵션과 상기 제1 메뉴명 사이의 거리가 상기 제1 옵션과 상기 제2 메뉴명 사이의 거리보다 큰 경우, 상기 제2 메뉴명에 상기 제1 옵션을 적용하고 상기 제1 메뉴명에는 기본 옵션을 적용하여 상기 최종 음식 메뉴를 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 (b) 단계는,
상기 인식 모듈이 상기 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명 및 제2 메뉴명을 인식한 후에 상기 제1 메뉴명 및 제1 옵션을 인식한 경우, 상기 제1 메뉴명의 기본 옵션을 상기 제1 옵션으로 변경하고 상기 제2 메뉴명에 상기 기본 옵션을 적용하여 상기 최종 음식 메뉴를 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 (b) 단계에서,
상기 AI 콜봇 시스템은,
상기 배달 주문을 확인하였다고 판단한 경우, 상기 배달 주문을 상기 소비자의 단말로 전송하여 검증을 거치고 이를 기초로 상기 배달 주문을 포함하는 상기 주문서를 상기 클라우드 주문시스템에 등록하며,
상기 배달 주문을 확인하지 못하였다고 판단한 경우, 상기 소비자의 단말에 시각적 주문화면을 디스플레이하고, 상기 소비자의 단말에서의 입력 값에 기초하여 상기 배달 주문을 획득하며,
상기 주문콜이 취소된 경우, 상기 AI 콜봇 시스템은, 상기 소비자의 배달 주소와 일정 거리에 있는 다른 매장 중에서 주문 메뉴와 동일한 메뉴 또는 상위 개념에 해당하는 메뉴를 판매하는 특정 매장을 상기 소비자의 단말에 추천하며, 상기 소비자가 블랙 컨슈머라고 판단된 경우 상기 특정 매장을 상기 소비자의 단말에 추천하지 않고,
추천 순서는
C = A/x + By (단, A, B는 상수, C는 추천점수, x는 배달주소로부터 매장까지의 거리, y는 매장의 평가 등급)
위 수식에 의해 결정된 추천 점수(C)를 기초로 산출되고,
상기 AI 콜봇 시스템은 배달 메뉴 및 상기 배달 주소가 불명확하다고 인식하는 경우, 백업 상담 서버에 지원 요청 메시지를 전달하며,
상기 백업 상담 서버로 하여금 i) 상기 주문콜을 한 소비자와 매장에 대한 정보, ii) 배달 메뉴 인식 단계, 배달 주소 인식 단계 중에서 인식이 불명확하다고 판단된 특정 단계, iii) 배달 또는 포장인지를 포함하는 배달 정보, iv) 인식된 배달 메뉴인 주문 상품, v) 인식된 상기 배달 메뉴 및 인식된 상기 배달 주소에 기초한 결제 금액, vi) 인식된 상기 배달 주소, vii) 상기 주문콜을 이용한 상기 소비자의 주문 이력, viii) 상기 주문콜에 포함된 상기 소비자와 AI 엔진 사이의 상담 대화 중 적어도 하나를 백업 상담원의 단말의 화면에 디스플레이하도록 하는, 음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별하는 방법.
In the state that the recognition module is included in the AI callbot system, and the recognition module for recognizing the delivery order is learned,
(a) the call center infrastructure system, receiving the order call from the consumer's terminal;
(b) the AI callbot system, receiving the order call from the call center infrastructure system, and using the recognition module to confirm the delivery order included in the order call;
(c) registering, by the AI callbot system, an order book including the delivery order in the cloud order system;
(d) the in-store POS terminal receiving the order form from the cloud order system, and displaying the information included in the order form on the screen for a preset time so that the in-store person in charge confirms the order; and
(e) if there is no order confirmation for the preset time, the order call is automatically canceled, and when the order is confirmed for the preset time, the POS terminal prints the order through an in-store printer transmitting the information included in the order form to the delivery agency device;
The step (b) is,
The method further comprising: generating an initial food menu by voice recognition of the order call using the recognition module; and generating a final food menu based on the initial food menu,
The initial food menu includes one or more menu names,
The final food menu includes the one or more menu names, and options and quantities of each of the one or more menu names,
The step (b) is,
When the recognition module sequentially recognizes a first menu name, a first option, and a second option as the initial food menu, and does not recognize another menu name identical to or different from the first menu name within a preset distance from the second option, the first generating the final food menu by applying a first option to a menu name and applying the second option to the first menu name; and
the recognition module recognizes a first menu name, a second menu name and a first option as the initial food menu, and the distance between the first option and the first menu name is greater than the distance between the first option and the second menu name If large, applying the first option to the second menu name and applying a basic option to the first menu name, further comprising the step of generating the final food menu,
The step (b) is,
When the recognition module recognizes the first menu name and the first option after recognizing the first menu name and the second menu name as the initial food menu, the basic option of the first menu name is changed to the first option, and the second menu name is changed to the first option. 2 Further comprising the step of applying the basic option to the menu name to create the final food menu,
In step (b),
The AI callbot system is
When it is determined that the delivery order is confirmed, the delivery order is transmitted to the consumer's terminal and verified, and based on this, the order book including the delivery order is registered in the cloud order system,
When it is determined that the delivery order is not confirmed, a visual order screen is displayed on the consumer's terminal, and the delivery order is obtained based on an input value from the consumer's terminal,
When the order call is canceled, the AI callbot system sends a specific store that sells the same menu as the order menu or a menu corresponding to a higher concept among other stores located a certain distance from the delivery address of the consumer to the consumer's terminal recommended, and if it is determined that the consumer is a black consumer, the specific store is not recommended to the consumer's terminal,
The recommended order
C = A/x + By (however, A and B are constants, C is the recommended score, x is the distance from the delivery address to the store, y is the store’s evaluation grade)
It is calculated based on the recommendation score (C) determined by the above formula,
When the AI callbot system recognizes that the delivery menu and the delivery address are unclear, it delivers a support request message to the backup consultation server,
Let the backup consulting server include i) information on the customer and store who made the order call, ii) a specific step determined to be unclear among the delivery menu recognition step and delivery address recognition step, iii) delivery or packaging Delivery information, iv) an order product that is a recognized delivery menu, v) a payment amount based on the recognized delivery menu and the recognized delivery address, vi) the recognized delivery address, vii) the consumer's order using the order call History, viii) A method of identifying a food menu through voice recognition to display at least one of the counseling conversation between the consumer and the AI engine included in the order call on the screen of the backup agent's terminal.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주문을 인식하는 상기 인식 모듈이 학습된 상태에서,
소비자의 단말로부터의 주문콜을 전달받는 콜센터 인프라 시스템;
상기 콜센터 인프라 시스템으로부터 상기 주문콜을 전달받고, 상기 인식 모듈을 이용하여 상기 주문콜에 포함된 배달 주문을 확인하고, 상기 배달 주문을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템에 등록하는 상기 AI 콜봇 시스템; 및
상기 클라우드 주문시스템으로부터 상기 주문서를 전달받고, 상기 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 화면에 디스플레이하여 매장 내 담당자로 하여금 주문확정하도록 하며, 상기 기설정 시간 동안 주문확정이 없는 경우, 상기 주문콜은 자동 취소되고, 상기 기설정 시간 동안 주문확정이 이루어진 경우, 매장 내 프린트 기기를 통해 상기 주문서를 프린팅하며, 상기 주문서에 포함된 정보를 배달대행사 기기에 전달하는 매장 내 포스 단말기를 포함하며,
상기 인식 모듈은,
상기 주문콜을 음성 인식하여 초기 음식 메뉴를 생성하고 상기 초기 음식 메뉴에 기초하여 최종 음식 메뉴를 생성하고,
상기 초기 음식 메뉴는, 하나 이상의 메뉴명을 포함하고,
상기 최종 음식 메뉴는, 상기 하나 이상의 메뉴명, 및 상기 하나 이상의 메뉴명 각각의 옵션 및 수량을 포함하며,
상기 AI 콜봇 시스템은, 상기 인식 모듈을 이용하여 상기 주문콜을 음성 인식하여 초기 음식 메뉴를 생성하고 상기 초기 음식 메뉴에 기초하여 최종 음식 메뉴를 생성하며,
상기 초기 음식 메뉴는, 하나 이상의 메뉴명을 포함하고,
상기 최종 음식 메뉴는, 상기 하나 이상의 메뉴명, 및 상기 하나 이상의 메뉴명 각각의 옵션 및 수량을 포함하며,
상기 AI 콜봇 시스템은,
상기 인식 모듈이 상기 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명, 제1 옵션 및 제2 옵션을 차례로 인식하고 상기 제2 옵션과 미리 설정된 거리내에 상기 제1 메뉴명과 동일하거나 상이한 다른 메뉴명을 불인식한 경우, 제1 메뉴명에 제1 옵션을 적용하고 상기 제1 메뉴명에 상기 제2 옵션이 적용하여 상기 최종 음식 메뉴를 생성하고,
상기 인식 모듈이 상기 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명, 제2 메뉴명 및 제1 옵션을 인식하고, 상기 제1 옵션과 상기 제1 메뉴명 사이의 거리가 상기 제1 옵션과 상기 제2 메뉴명 사이의 거리보다 큰 경우, 상기 제2 메뉴명에 상기 제1 옵션을 적용하고 상기 제1 메뉴명에는 기본 옵션을 적용하여 상기 최종 음식 메뉴를 생성하며,
상기 인식 모듈이 상기 초기 음식 메뉴로서 제1 메뉴명 및 제2 메뉴명을 인식한 후에 상기 제1 메뉴명 및 제1 옵션을 인식한 경우, 상기 제1 메뉴명의 기본 옵션을 상기 제1 옵션으로 변경하고 상기 제2 메뉴명에 상기 기본 옵션을 적용하여 상기 최종 음식 메뉴를 생성하고,
상기 AI 콜봇 시스템은,
상기 배달 주문을 확인하였다고 판단한 경우, 상기 배달 주문을 상기 소비자의 단말로 전송하여 검증을 거치고 이를 기초로 상기 배달 주문을 포함하는 상기 주문서를 상기 클라우드 주문시스템에 등록하며,
상기 배달 주문을 확인하지 못하였다고 판단한 경우, 상기 소비자의 단말에 시각적 주문화면을 디스플레이하고, 상기 소비자의 단말에서의 입력 값에 기초하여 상기 배달 주문을 획득하며,
상기 주문콜이 취소된 경우, 상기 소비자의 배달 주소와 일정 거리에 있는 다른 매장 중에서 주문 메뉴와 동일한 메뉴 또는 상위 개념에 해당하는 메뉴를 판매하는 특정 매장을 상기 소비자의 단말에 추천하며, 상기 소비자가 블랙 컨슈머라고 판단된 경우 상기 특정 매장을 상기 소비자의 단말에 추천하지 않고,
추천 순서는
C = A/x + By (단, A, B는 상수, C는 추천점수, x는 배달주소로부터 매장까지의 거리, y는 매장의 평가 등급)
위 수식에 의해 결정된 추천 점수(C)를 기초로 산출되고,
상기 AI 콜봇 시스템은 배달 메뉴 및 상기 배달 주소가 불명확하다고 인식하는 경우, 백업 상담 서버에 지원 요청 메시지를 전달하며,
상기 백업 상담 서버로 하여금 i) 상기 주문콜을 한 소비자와 매장에 대한 정보, ii) 배달 메뉴 인식 단계, 배달 주소 인식 단계 중에서 인식이 불명확하다고 판단된 특정 단계, iii) 배달 또는 포장인지를 포함하는 배달 정보, iv) 인식된 배달 메뉴인 주문 상품, v) 인식된 상기 배달 메뉴 및 인식된 상기 배달 주소에 기초한 결제 금액, vi) 인식된 상기 배달 주소, vii) 상기 주문콜을 이용한 상기 소비자의 주문 이력, viii) 상기 주문콜에 포함된 상기 소비자와 AI 엔진 사이의 상담 대화 중 적어도 하나를 백업 상담원의 단말의 화면에 디스플레이하도록 하는, 음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별하는 시스템.
In the state that the recognition module is included in the AI callbot system, and the recognition module for recognizing the delivery order is learned,
a call center infrastructure system that receives an order call from a consumer's terminal;
The AI callbot system for receiving the order call from the call center infrastructure system, confirming the delivery order included in the order call using the recognition module, and registering the order book including the delivery order in the cloud order system; and
Upon receiving the order form from the cloud order system, the information included in the order form is displayed on the screen for a preset time so that the in-store person in charge confirms the order, and if there is no order confirmation for the preset time, the order call Including an in-store POS terminal that automatically cancels and prints the order form through an in-store printing device when an order is confirmed for the preset time, and delivers the information included in the order to a delivery agency device,
The recognition module,
Generates an initial food menu by voice recognition of the order call and creates a final food menu based on the initial food menu,
The initial food menu includes one or more menu names,
The final food menu includes the one or more menu names, and options and quantities of each of the one or more menu names,
The AI callbot system generates an initial food menu by voice recognition of the order call using the recognition module and creates a final food menu based on the initial food menu,
The initial food menu includes one or more menu names,
The final food menu includes the one or more menu names, and options and quantities of each of the one or more menu names,
The AI callbot system is
When the recognition module sequentially recognizes a first menu name, a first option, and a second option as the initial food menu, and does not recognize another menu name identical to or different from the first menu name within a preset distance from the second option, the first applying the first option to a menu name and applying the second option to the first menu name to generate the final food menu;
the recognition module recognizes a first menu name, a second menu name and a first option as the initial food menu, and the distance between the first option and the first menu name is greater than the distance between the first option and the second menu name If it is large, the final food menu is generated by applying the first option to the second menu name and applying the basic option to the first menu name,
When the recognition module recognizes the first menu name and the first option after recognizing the first menu name and the second menu name as the initial food menu, the basic option of the first menu name is changed to the first option, and the second menu name is changed to the first option. 2 to create the final food menu by applying the basic option to the menu name,
The AI callbot system is
When it is determined that the delivery order is confirmed, the delivery order is transmitted to the consumer's terminal and verified, and based on this, the order book including the delivery order is registered in the cloud order system,
When it is determined that the delivery order is not confirmed, a visual order screen is displayed on the consumer's terminal, and the delivery order is obtained based on an input value from the consumer's terminal,
When the order call is canceled, a specific store that sells the same menu as the order menu or a menu corresponding to a higher concept among other stores located a certain distance from the delivery address of the consumer is recommended to the consumer's terminal, and the consumer If it is determined as a black consumer, the specific store is not recommended to the consumer's terminal,
The recommended order
C = A/x + By (however, A and B are constants, C is the recommended score, x is the distance from the delivery address to the store, y is the store’s evaluation grade)
It is calculated based on the recommendation score (C) determined by the above formula,
When the AI callbot system recognizes that the delivery menu and the delivery address are unclear, it delivers a support request message to the backup consultation server,
Let the backup consulting server include i) information about the customer and store who made the order call, ii) a specific step determined to be unclear among delivery menu recognition steps and delivery address recognition steps, iii) delivery or packaging delivery information, iv) an order product that is a recognized delivery menu, v) a payment amount based on the recognized delivery menu and the recognized delivery address, vi) the recognized delivery address, vii) the consumer's order using the order call History, viii) A system for identifying food menus through voice recognition to display at least one of the counseling conversations between the consumer and the AI engine included in the order call on the screen of the backup agent's terminal.
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