KR102333583B1 - 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템 - Google Patents

디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 외식업 창업자에게 취급하는 음식 종류에 따른 물리적 자원인 주방기구의 종류와 스펙을 분석하고 판매 음식의 종류 및 인적자원인 요리사의 작업 동선을 고려하에 디지털 트윈 기술을 이용하여 주방 내 가용 자원(물리적, 인적 모두 포함)의 최적화를 이룰 수 있는 주방의 설계를 제공할 수 있는 시스템을 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해서, 주방기구 스펙정보, 조리음식정보 및 주방 인력정보를 입력받고, 상기 주방기구 스펙정보를 시각적 모듈화하여 주방기구를 배치한 1차 주방설계를 하고, 상기 1차 주방설계에 상기 조리음식정보와 상기 주방 인력정보를 분석한 결과를 가상 주방 디지털 트윈 기술을 적용하여 시뮬레이션한 2차 주방설계를 수행하고, 상기 2차 주방 설계에 가상주방 인공지능 알고리즘을 적용하여 최적 주방 설계 정보를 생성하여 사용자에게 제공하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템을 제공한다.

Description

디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템{Virture Kitchen Artificial Intelligence Simulation System based on Digital Twin}
본 발명은 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 디지털 트윈 기술을 통해 물리적으로 존재하는 주방내 각종 주방기구를 용도, 크기, 목적, 조리 음식종류, 주방 인력의 정보에 따라 가상화 한 후 배치 위치를 인공지능 빅데이터 분석을 통해 시뮬레이션하여 외식 사업 창업자에게 최적의 주방 배치를 제공하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템에 대한 것이다.
기존의 외식사업 창업자들은 자신들이 취급하는 음식 종류에 따라 대부분 비슷한 구조의 주방 설계를 참조하여 주방을 셋팅하여 음식점을 창업하고 있다.
최근 외식분야에서 온라인 음식 배달 플랫폼이 활성화되고 이에 따라 하나의 주방에서 다양한 음식을 만들고 제공하는 주방의 형태가 나타나고 있으나 대부분 현재의 주방 설계와 운영에서 벗어나지 못하고 있음이다.
이는, 주방설계 및 운영에 대한 객관적 데이터 수집과 고도화된 설계의 필요가 중요치 않았던 기존의 영업환경에 기인하고 있기 때문으로 온라인 배달 음식 시장에 대응하기에는 주방의 물리적 설계와 구성 때문에 많은 불편함을 가지고 있다.
또한, 기존의 주방 설계는 단순히 주방기구의 스펙 정보와 판매 음식의 종류에 따라 주방 기구를 배치하고 있을 뿐, 주방에서 근무하는 주방 인력의 특성을 고려한 주방 설계는 거의 이루어지고 있지 않아, 실제로 주방에서 근무하는 인력의 노동력이 비효율적으로 소모되고 있는 문제점도 있다.
하지만, 본 발명을 통하면 디지털 트윈을 기반으로 한 주방 가상화 솔루션을 도입하여 이미 보유한 주방기구의 스펙과 조리 음식의 종류만 아니라 주방 인력의 특성을 고려하여 외식업 창업자의 목적에 최적화된 주방 설계를 얻게 될 수 있고, 이를 통해 다양한 브랜드(음식 종류)를 동시에 취급하며 최적의 효율을 낼 수 있는 주방을 운영할 수 있다.
대한민국등록특허 제 10-2193193호(가상 체험이 가능한 업소용 주방 배치 인테리어 시스템)
본 발명은 외식업 창업자에게 취급하는 음식 종류에 따른 물리적 자원인 주방기구의 종류와 스펙을 분석하고 판매 음식의 종류 및 인적자원인 요리사의 작업 동선을 고려하에 디지털 트윈 기술을 이용하여 주방 내 가용 자원(물리적, 인적 모두 포함)의 최적화를 이룰 수 있는 주방의 설계를 제공할 수 있는 시스템을 제공하는 것이 목적이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 다양한 음식종류(외식 브랜드)를 취급할 경우에 취급하는 음식종류에 따라 효율적인 요리가 가능한 주방기구의 배치를 시뮬레이션하여 운영 효율 극대화 및 다수 음식 브랜드를 동시에 취급 가능한 모듈화한 주방 설계가 가능한 시스템을 제공하는 것이 목적이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 외식업 창업전 창업 장소에 대한 부가적인 정보(지리적 환경정보, 유동인구, 주위 음식점 정보 등)을 빅데이터로 분석하여 최적의 매출을 올릴 수 있는 취급 가능 음식종류, 최적의 생산량 정보, 배달가능 음식 종류 등과 같은 정보를 분석하고 이를 위한 최적의 주방설계를 제공할 수 있는 시스템을 제공하는 것이 목적이다.
본 발명은 주방기구 스펙정보, 조리음식정보 및 주방 인력정보를 입력받고, 상기 주방기구 스펙정보를 시각적 모듈화하여 주방기구를 배치한 1차 주방설계를 하고, 상기 1차 주방설계에 상기 조리음식정보와 상기 주방 인력정보를 분석한 결과를 가상 주방 디지털 트윈 기술을 적용하여 시뮬레이션한 2차 주방설계를 수행하고, 상기 2차 주방 설계에 가상주방 인공지능 알고리즘을 적용하여 최적 주방 설계 정보를 생성하여 사용자에게 제공하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템을 제공한다.
여기서, 상기 주방기구 스펙정보, 상기 조리음식정보, 상기 주방 인력정보 및 부가정보를 입력받는 입력부;와 수치정보로 제공된 상기 주방기구 스펙정보를 시각적인 모듈로 변환하는 주방 기구 모듈화부;와 사용자의 조작에 의해서 모듈화된 주방기구를 배치하여 상기 1차 주방 설계를 수행하는 주방기구 배치부;와 상기 조리음식정보를 분석하여 판매 음식종류, 판매 음식재료 및 판매 음식종류별 필요한 주방기구와 판매음식재료 보관에 필요한 주방기구에 대한 정보를 알아내고, 상기 주방 인력정보를 분석하여 주방 인력의 성별, 연령, 신체조건, 이동동선에 따른 최적의 주방기구와 최적의 배치에 대한 정보를 분석하고, 상기 부가정보를 분석하여 외식업 창업장소에 대한 지리적 정보, 유동인구정보, 주위 외식업소의 분석정보를 알아내는 동작 중 어느 하나 이상을 수행하는 정보 분석부;와 상기 1차 주방 설계에 상기 정보 분석부의 분석 결과를 상기 가상 주방 디지털 트윈 기술에 적용하여 상기 2차 주방 설계를 수행하고, 상기 2차 주방 설계에 가상주방 인공지능 알고리즘을 적용하여 최적 주방 설계 정보를 생성하는 주방 설계부; 및 생성된 최적 주방 설계정보를 사용자에게 제공하는 최적 주방 설계정보 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 주방 설계부는 상기 주방기구 스펙정보, 상기 조리음식정보, 상기 주방 인력정보의 분석 결과를 상기 가상 주방 디지털 트윈 기술에 적용하여 상기 2차 주방 설계를 수행하는 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈;과 상기 2차 주방 설계 결과를 상기 사용자에게 제시하고 사용자의 요구가 있는 경우에 이를 반영하여 학습하고 학습한 결과에 따라 상기 2차 주방 설계를 재 시뮬레이션하여 상기 사용자의 요구가 적절하게 반영된 상기 2차 주방 설계가 이루어졌는지를 검증하는 인공지능 검증모듈; 및 상기 인공지능 검증모듈의 결과에 따라 최적 주방 설계 정보를 생성하는 최적 주방 설계모듈;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 부가정보의 분석 결과를 빅데이터화하여 상기 부가정보와 주방설계와의 연관성을 분석하는 빅데이터 분석모듈;을 더 포함하고, 상기 최적 주방 설계모듈은 상기 빅데이터 분석모듈의 결과를 반영하여 특정 기간동안 최대의 매출을 가져올 수 있는 상기 최적 주방 설계 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 가상 주방 디지털 트윈 기술은 주방 구역을 재료 보관구역, 음식 가열구역, 개수대 구역, 셋팅구역으로 구분하고, 음식 종류에 따라 상기 재료 보관구역, 상기 음식 가열구역, 상기 개수대 구역, 상기 셋팅구역에 가중치를 적용하고, 상기 1차 주방설계에 상기 주방기구 스펙정보, 상기 조리음식정보, 상기 주방 인력정보와 상기 가중치를 적용한 주방 구역을 조합하여 상기 2차 주방설계를 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 최적 주방 설계 정보는 취급 가능 음식 정보, 최적 생산량 정보, 배달 가능 음식 정보, 주방 기구 교체 정보, 준비 재료 정보 중 어느 하나 이상을 포함하는 최대 매출을 올릴 수 있는 주방 설계 정보인 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 가상주방 인공지능 알고리즘은 상기 2차 주방설계의 시뮬레이션 결과로 생성된 시뮬레이션 결과값을 상기 사용자가 설정한 목표값과 비교하여 상기 시뮬레이션 결과값이 상기 목표값과 최대로 근접하도록 상기 2차 주방설계를 재 시뮬레이션하거나, 사용자의 추가적인 요구가 있는 경우에 이를 반영하여 학습하고 학습한 결과에 따라 상기 2차 주방 설계를 재 시뮬레이션하여 상기 사용자의 요구가 적절하게 반영된 상기 2차 주방 설계가 이루어졌는지를 검증하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 주방에 근무하는 인력의 조리 근무를 촬영하는 컴퓨터 비젼뷰;를 더 포함하고 있으며, 상기 정보 분석부는 상기 컴퓨터 비젼뷰로부터 수신한 영상정보를 분석하여 주방에 근무하는 인력의 조리와 연관된 동작을 분석하거나 근무하는 인력의 변동이 있는 경우에 변경된 주방 인력정보를 추가로 분석하고, 상기 주방 설계부는 상기 정보 분석부에서 분석한 결과를 바탕으로 기존의 상기 최적 주방 설계 정보를 업그레이드하는 것을 특징으로 할 수 있다.
여기서, 상기 주방 인력정보는 주방에 근무하는 인력수와 신체정보, 조리 숙련도에 따른 주요 조리 동선, 음식종류별 조리시간을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 외식업 창업전에 주방기구의 스펙을 시각화하여 모듈화하고 이를 판매 음식종류와 주방인력의 정보에 따라 주방을 가상화화여 다양한 시뮬레이션과 테스트를 할 수 있어 최적의 주방 설계 결과를 도출할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 외식업 창업자에게 창업전에 음식점 창업 장소에 대한 다양한 분석을 수행하여 최적의 외식업 창업정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 외식업 운영자에게 현재 주방의 운영 효율이 어느 정도이며, 추가적인 브랜드를 공급받을 수 있는지에 대한 정보 및 새로운 브랜드를 위해 주방을 어떻게 변경해야 하는지에 대한 솔루션을 제공할 수 있는 효과가 있다,
본 발명은 주방인력의 변동이 있을 경우에 이를 반영하여 최적의 효율을 가져오는 주방기구의 재배치 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예로 본 발명의 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템의 전반적인 동작 설명을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예로 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템의 구체적인 동작을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예로 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예로 최적의 주방설계을 위한 가중치 정보를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예로 최적 주방설계 정보에 따른 주방배치를 도시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다.
그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다.
본 명세서에서 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
그리고 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
따라서, 몇몇 실시 예에서, 잘 알려진 구성 요소, 잘 알려진 동작 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다.
또한, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭하고, 본 명세서에서 사용된(언급된) 용어들은 실시 예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함하며, '포함(또는, 구비)한다'로 언급된 구성 요소 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다.
또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참고로 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예로 본 발명의 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템의 전반적인 동작 설명을 도시한 도면이다.
본 발명의 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 디스플레이부분을 포함한 컴퓨터 시스템일 수 있다.
본 발명의 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 주방기구 스펙정보, 조리음식정보 및 주방 인력정보를 입력받고, 주방기구 스펙정보를 시각적 모듈화하여 주방기구를 배치한 1차 주방설계를 한다.
본 발명의 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 수치화된 주방기구 스펙정보가 입력되면 자동적으로 수치를 분석하여 3차원 모듈로 해당 주방기구를 시각화 시킬 수 있다.
여기서, 1차 주방설계는 사용자(외식업 창업자)가 시각적으로 모듈화된 주방기구를 단순히 원하는 위치에 배치하는 것을 의미한다.
그리고, 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 조리음식정보와 주방 인력정보를 분석하고 가상 주방 디지털 트윈 기술을 적용하여 시뮬레이션한 2차 주방설계를 수행한다.
여기서, 조리음식정보는 외식업 창업자인 사용자가 판매할 음식과 관련된 정보로, 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 조리음식정보를 분석하면 판매 음식종류와 판매 음식종류에 따른 음식재료에 대한 정보 및 이에 관한 주방기구를 알아낼 수 있다.
예를 들어, 조리음식정보가 한식에 관한 정보인 경우에는 사용자가 취급하거나 취급 가능한 음식 종류는 한식과 관련된 음식일 것이다. 따라서 주방기구도 한식과 관련된 주방기구가 필요하다.
예를 들어, 조리음식정보가 중식에 관한 정보인 경우에는 사용자가 취급하거나 취급 가능한 음식 종류는 중식과 관련된 음식일 것이다. 따라서 주방기구도 중식과 관련된 주방기구가 필요하다.
여기서, 주방 인력정보는 주방에 근무할 인력과 연관된 정보로, 예를 들어,주방에 근무하는 인력수와 신체정보, 조리 숙련도에 따른 주요 조리 동선, 음식종류별 조리시간을 포함할 수 있다.
디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 주방 인력정보를 분석하여 주방 인력의 성별, 연령, 신체조건, 조리시 주방 내 주요 이동동선 등을 알아내고 이에 따른 최적의 주방기구와 해당 주방기구의 최적의 배치에 대한 정보를 알아낼 수 있다.
예를 들어, 주방에서 근무할 인력이 주로 남성이거나 키가 큰 인력인 경우에는 개수대의 높이나 화구의 높이가 표준 사이즈보다는 높은 주방기구가 필요하다.
그리고, 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 사용자가 단순 배치한 1차 주방설계에 가상 주방 디지털 트윈 기술을 적용하여 시뮬레이션하여 조리음식정보 및 주방 인력정보가 반영되어 주방기구가 배치된 2차 주방설계를 수행한다.
이후, 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 2차 주방 설계에 가상주방 인공지능 알고리즘을 적용하여 최적 주방 설계 정보를 생성한다.
또한, 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 부가정보를 추가로 입력받고 이를 분석한 결과를 반영하여 최적 주방 설계 정보를 생성할 수도 있다.
여기서, 부가정보는 사용자의 외식업소가 위치하는 환경정보를 의미한다. 따라서, 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 부가정보를 분석하여 외식업 창업장소에 대한 지리적 정보, 유동인구정보, 주위 외식업소의 분석정보 등을 알아낼 수 있다.
여기서, 지리적 정보는 사용자의 외식업소가 위치하는 지리적인 특징으로 대학가인지, 번화가인지, 주택가인지 등에 관한 정보와 교통환경에 대한 정보를 포함하고 있으며, 유동인구정보는 유동인구가 수, 연령대, 성별 등에 관한 정보를 포함하며, 주위 외식업소의 분석정보는 주위에 동일한 외식업종이 있는지, 있는 경우에는 매출수준이 어떠한지에 대한 정보를 포함하고 있다.
최종적으로 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 2차 주방 설계에 가상주방 인공지능 알고리즘을 적용하여 최적 주방 설계 정보를 생성하고 생성한 최적 주방 설계 정보를 사용자에게 제공한다.
여기서, 최적 주방 설계 정보는 최적의 주방기구 배치를 포함한 주방설계 정보에 취급 가능 음식, 최적의 생산량, 배달가능 음식, 주방 기구 교체 정보, 준비 재료 정보 등을 포함할 수 있다.
디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 최적 주방 설계 정보를 이용하여 하루 또는 일주일 또는 한달 등 일정 기간내에 최대 매출을 올릴 수 있는 최적 주방 설계를 수행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예로 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템의 구체적인 동작을 도시한 도면이다.
S110 단계는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)에 주방 기구 배치 설계에 필요한 정보가 입력되는 단계이다.
여기서, 주방 기구 배치 설계에 필요한 정보는 주방기구 스펙정보, 조리음식정보 및 주방 인력정보를 의미한다. 또한, 사용자의 외식업소가 위치하는 환경정보가 포함된 부가정보가 추가로 입력될 수 있다.
여기서, 주방기구 스펙정보는 스펙의 크기, 카테고리, 전기용량, 배기용량, 가스용량, 저장용량 등으로 구분되어 입력된다.
S120 단계는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)이 입력된 주방기구 스펙정보를 분석하여 시각적인 모듈화를 수행하는 단계이다.
본 발명의 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 수치화되어 입력된 주방기구 스펙정보를 분석하여 수치에 맞게 3차원 모듈로 시각화할 수 있다.
S130 단계는 사용자가 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)을 통해서 1차 주방설계를 수행하는 단계이다.
사용자는 시각적으로 모듈화된 주방기구들을 자신이 원하는 배치로 1차 주방을 설계한다.
여기서, 1차 주방설계는 단순히 사용자가 원하는 주방기구를 원하는 주방 위치에 배치하여 사용자의 기호에 맞게 주방을 설계하는 것을 의미한다.
사용자는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)에 설치된 프로그램을 통해서 3차원 모듈로 시각화된 주방기구를 드래그(drag)하여 원하는 주방위치에 배치하여 1차 주방설계를 수행한다.
S140 단계는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)이 입력된 입력정보를 분석하는 단계이다.
디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 사용자가 배치한 배치도인 1차 주방설계를 기반으로 주방 내 설비의 배치와 총 용량, 주방 인력의 동선 파악 및 주방 바닥 면적에 대한 정보를 획득할 수 있다
또한, 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 조리음식정보를 분석하여 판매 음식종류, 판매 음식재료 및 판매 음식종류별 필요한 주방기구와 판매음식재료 보관에 필요한 주방기구에 대한 정보를 알아내고, 주방 인력정보를 분석하여 주방 인력의 성별, 연령, 신체조건, 이동동선에 따른 최적의 주방기구와 최적의 배치에 대한 정보를 분석할 수 있다.
여기서, 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 부가정보를 추가적으로 분석하여 상술한 바와 같은 외식업 창업장소에 대한 지리적 정보, 유동인구정보, 주위 외식업소의 분석정보를 알아내는 동작을 수행할 수 있다.
S150 단계는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)이 1차 주방설계에 가상 주방 디지털 트윈 기술을 적용하여 시뮬레이션한 2차 주방설계를 수행하는 단계이다.
1차 주방설계는 단순히 사용자의 기호만이 반영된 설계이므로 실제 취급할 음식종류와 주방에 근무하는 주방 인력정보가 반영되지 않은 주방설계이다.
따라서, 본 발명의 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 가상 주방 디지털 트윈 기술을 이용하여 S140 단계에서 분석한 조리음식정보와 주방 인력정보를 1차 주방설계에 반영하여 취급할 음식종류에 적합하고 근무할 주방인력이 조리하는데 있어 불편함이 최소화될 수 있는 2차 주방설계를 수행한다.
여기서, 가상 주방 디지털 트윈 기술은 주방 구역을 재료 보관구역, 음식 가열구역, 개수대 구역, 셋팅구역 등으로 구분하고, 음식 종류에 따라 재료 보관구역, 음식 가열구역, 개수대 구역, 셋팅구역에 가중치를 적용하고, 1차 주방설계에 주방기구 스펙정보, 조리음식정보, 주방 인력정보와 가중치를 적용한 주방 구역을 조합하여 2차 주방설계를 수행하는 인공지능 시뮬레이션 기술을 의미한다.
여기서, 재료 보관구역은 취급하는 음식을 조리하기 위해 필요한 재료들을 각 재료의 특성에 맞게 보관하는 구역을 의미한다.
예를 들어, 육류보관구역, 채소보관구역, 과일보관구역 등이 될 수 있다.
여기서, 음식 가열구역은 취급하는 음식을 조리하기 위해 가열하는 주방기구의 특성에 맞게 배치되는 구역을 의미한다.
예를 들어, 가스레인지 구역, 전기오븐 구역, 인덕션 구역 등이 될 수 있다.
여기서, 개수대 구역은 재료를 씻거나 설겆이를 하기위한 개수대가 위치하는 구역을 의미한다.
여기서, 셋팅구역은 취급하는 음식의 재료를 다듬거나, 조리된 음식을 최종적으로 셋팅하는 구역을 의미한다.
예를 들어, 도마용 테이블 구역, 조리용 도구(칼, 포크, 수저, 젓가락 등) 수납 구역, 그릇 수납구역, 양신료 수납구역 등이 될 수 있다.
S160 단계는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)이 가상주방 인공지능 알고리즘을 이용하여 2차 주방설계를 검증하는 단계이다.
디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 2차 주방 설계 결과를 사용자에게 제시하고 사용자의 요구가 있는 경우에 이를 반영하여 학습하고 학습한 결과에 따라 2차 주방 설계를 재 시뮬레이션하여 사용자의 요구가 적절하게 반영된 2차 주방 설계가 이루어졌는지를 검증한다.
여기서, 가상주방 인공지능 알고리즘은 2차 주방설계의 시뮬레이션 결과로 생성된 시뮬레이션 결과값을 사용자가 설정한 목표값과 비교하여 시뮬레이션 결과값이 목표값과 최대로 근접하도록 상기 2차 주방설계를 재 시뮬레이션하거나, 사용자의 추가적인 요구가 있는 경우에 이를 반영하여 학습하고 학습한 결과에 따라 2차 주방 설계를 재 시뮬레이션하여 사용자의 요구가 적절하게 반영된 2차 주방 설계가 이루어졌는지를 검증한다.
여기서, 사용자의 요구는 목표값으로 미리 설정되어 있을 수도 있고, 사용자가 2차 주방설계 결과를 검토하여 추가적으로 설정할 수도 있다.
여기서, 목표값은 주방 설계를 위해 사용자가 원하는 요구사항을 의미한다.
예를 들어, 주방건설 최대비용, 주방에서 사용하는 최대 소모 전력량, 주방에서 사용하는 최대 수도량, 주방에서 취급하는 음식 종류의 상대적인 할당량 등을 의미한다.
S170 단계는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)이 상기 S110 내지 S160 단계를 거쳐 생성한 최적 주방 설계 정보를 사용자에게 제공하는 단계이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예로 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 입력부(110), 주방 기구 모듈화부(120), 주방기구 배치부(130), 정보 분석부(140), 주방 설계부(150) 및 최적 주방 설계정보 제공부(160)를 포함한다.
입력부(110)는 주방기구 스펙정보, 조리음식정보, 주방 인력정보 및 부가정보를 입력받는다.
주방 기구 모듈화부(120)는 수치정보로 입력된 주방기구 스펙정보를 시각적인 3차원 모듈로 변환하는 기능을 수행한다.
주방기구 배치부(130)는 사용자의 조작에 의해서 모듈화된 주방기구를 배치하여 1차 주방 설계를 수행한다.
정보 분석부(140)는 조리음식정보를 분석하여 판매 음식종류, 판매 음식재료 및 판매 음식종류별 필요한 주방기구와 판매음식재료 보관에 필요한 주방기구에 대한 정보를 알아내고, 주방 인력정보를 분석하여 주방 인력의 성별, 연령, 신체조건, 이동동선에 따른 최적의 주방기구와 최적의 배치에 대한 정보를 분석하고, 부가정보를 분석하여 외식업 창업장소에 대한 지리적 정보, 유동인구정보, 주위 외식업소의 분석정보를 알아내는 동작을 수행한다.
주방 설계부(150)는 1차 주방 설계을 바탕으로 하여 정보 분석부(140)의 분석 결과를 가상 주방 디지털 트윈 기술에 적용하여 2차 주방 설계를 수행한다.
그리고, 2차 주방 설계에 가상주방 인공지능 알고리즘을 적용하여 사용자가 요구하는 요구 사항에 최대한 근접하는 최적 주방 설계 정보를 생성한다.
여기서, 주방 설계부(150)는 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈(151), 인공지능 검증모듈(152), 빅데이터 분석모듈(153) 및 최적 주방 설계모듈(154)을 포함한다.
디지털 트윈 시뮬레이션 모듈(151)은 1차 주방 설계을 바탕으로 하여 주방기구 스펙정보, 조리음식정보, 주방 인력정보의 분석 결과를 가상 주방 디지털 트윈 기술에 적용하여 2차 주방 설계를 수행한다.
인공지능 검증모듈(152)은 2차 주방 설계 결과를 사용자에게 제시하고, 사용자의 요구가 있는 경우에 이를 반영하여 학습하고, 학습한 결과에 따라 2차 주방 설계를 재 시뮬레이션하여 사용자의 요구가 최대한 반영된 2차 주방 설계가 이루어졌는지를 검증한다.
이를 위해 인공지능 검증모듈(152)은 상술한 가상주방 인공지능 알고리즘을 이용한다.
빅데이터 분석모듈(153)은 부가정보의 분석 결과를 빅데이터화하여 부가정보와 주방설계와의 연관성을 분석한다.
최적 주방 설계모듈(154)은 인공지능 검증모듈의 결과에 따라 최적 주방 설계 정보를 생성한다.
또한, 최적 주방 설계모듈(154)은 빅데이터 분석모듈(153)에서 분석한 결과를 반영하여 특정 기간동안 최대의 매출을 가져올 수 있는 최적 주방 설계 정보를 생성할 수 있다.
최적 주방 설계정보 제공부(160)는 생성된 최적 주방 설계정보를 사용자에게 제공한다.
여기서, 도시되어 있지는 않으나, 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템(100)은 주방에 근무하는 인력의 조리 근무를 촬영하는 컴퓨터 비젼뷰를 더 포함할 수 있다.
그리고, 정보 분석부(140)는 컴퓨터 비젼뷰로부터 수신한 영상정보를 분석하여 주방에 근무하는 인력의 조리와 연관된 동작을 분석하거나, 근무하는 인력의 변동이 있는 경우에 변경된 주방 인력정보를 추가로 분석할 수 있다.
그리고, 주방 설계부(150)는 정보 분석부(140)에서 분석한 결과를 바탕으로 기존의 주방 설계 정보를 변경된 주방 인력정보에 맞게 업그레이드할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예로 최적의 주방설계을 위한 가중치 정보를 나타낸 도면이다.
예를 들어, 본 발명의 가상 주방 디지털 트윈 기술은 주방 구역을 재료 보관구역, 음식 가열구역, 개수대 구역, 셋팅구역 등으로 구분한다.
그리고, 음식 종류에 따라 재료 보관구역, 음식 가열구역, 개수대 구역, 셋팅구역에 가중치를 적용한다.
이후, 1차 주방설계에 주방기구 스펙정보, 조리음식정보, 주방 인력정보와 가중치를 적용한 주방 구역을 조합하여 사용자가 취급하는 음식종류와 주방 인력정보에 최적된 2차 주방설계를 수행한다.
도 4를 예로 들어, 음식 종류에 따라 재료 보관구역, 음식 가열구역, 개수대 구역, 셋팅구역에 다음과 같이 가중치를 설정한다.
여기서, 설명의 편의를 위해 음식 종류를 한식, 중식, 일식, 양식으로 구분하였는데, 보다 구체적으로 한식인 경우에 갈비탕, 설렁탕, 비빔밥 등이 될 수 있고, 중식인 경우에는 자장면, 짬뽕, 탕수육 등이 될 수 있으며, 일식인 경우에는 회, 초밥, 라멘 등이 될 수 있으며, 양식인 경우에는 스테이크, 피자, 스파케티 등이 될 수 있다.
여기서 가중치 점수가 클 수록 중요하거나 필요한 주방구역을 의미한다.
한식은 셋팅구역을 가중치 4로 설정하고, 음식 가열구역을 가중치 3으로 설정하고, 재료 보관구역을 가중치 2로 설정하고, 개수대 구역을 가중치 1로 설정한다.
중식은 음식 가열구역을 가중치 4로 설정하고, 재료 보관구역을 가중치 3으로 설정하고, 개수대 구역을 가중치 2로 설정하고, 셋팅구역을 가중치 1로 설정한다.
일식은 재료 보관구역을 가중치 4로 설정하고, 셋팅구역을 가중치 3으로 설정하고, 개수대 구역을 가중치 2로 설정하고, 음식 가열구역을 가중치 1로 설정한다.
양식은 셋팅구역을 가중치 4로 설정하고, 음식 가열구역을 가중치 3으로 설정하고, 재료 보관구역을 가중치 2로 설정하고, 개수대 구역을 가중치 1로 설정한다.
여기서, 사용자가 한식과 중식을 취급하는 주방을 설계하는 경우에는 재료 보관구역의 가중치 합은 5, 음식 가열구역의 가중치 합은 7, 개수대 구역의 가중치 합은 3, 셋팅구역의 가중치 합은 5가 된다.
따라서, 음식 가열구역을 우선으로 고려하여 가스레인지나 전기 오븐과 같은 주방 기구를 주요 위치에 배치하고, 다음으로는 재료 보관구역과 셋팅구역을 고려하여 해당 주방 기구를 배치하고, 마지막으로는 개수대 구역을 고려하여 싱크대와 수도 시설을 배치하는 주방 설계를 수행한다. 그리고 주방 인력 정보를 추가로 고려하여 2차 주방설계를 수행한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예로 최적 주방설계 정보에 따른 주방배치를 도시한 도면이다.
예를 들어, 조리음식정보를 분석한 음식종류에 대한 가중치는 도 4와 같고, 주방 인력정보를 분석한 결과 주방 인원수는 2명이며, 사용자의 요구 사항은 다음 <표1>과 같다.
재료 보관구역(A) 한식과 중식 재료 보관구역을 분리
음식 가열구역(B) 같은 위치에 배치
개수대 구역(C) 3개의 개수대를 서로 다른 위치에 배치
셋팅구역(D) 셋팅 테이블을 중앙에 배치
도 4에서 설명한 바와 같이 사용자가 한식과 중식을 취급하는 주방을 설계하는 경우에 가장 가중치가 높은 주방 구역은 음식 가열구역(B)이다.
따라서, 한식과 중식에서 필요한 주방 기구(B-1,B-2, B-3)를 모두 인접하게 배치한다. 그리고, 사용자 요구 사항인 셋팅구역(D)을 고려하여 주방의 중앙에 셋팅 테이블(D-1)을 배치한다. 그리고, 재료 보관구역(A)을 고려하되, 사용자의 요구사항을 반영하여 한식용 재료 보관주방기구인 김치냉장고(A-1), 채소 및 야채 보관기구(A-2), 한식용 육류 보관기구(A-3)을 같은 위치에 배치하고, 중식용 재료 보관주방기구(A-4)는 다른 위치에 배치한다. 그리고, 3개의 개수대(C-1, C-2, C-3)은 서로 다른 위치에 배치한다.
이 때 2명의 주방 인력의 동선이 최소로 중복되도록 주방기구를 배치하는 주방설계를 수행한다.
본 발명은 상기한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 되는 것임은 자명하다.
100 : 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템
110 : 입력부
120 : 주방 기구 모듈화부
130 : 주방기구 배치부
140 : 정보 분석부
150 : 주방 설계부
151 : 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈
152 : 인공지능 검증모듈
153 : 빅데이터 분석모듈
154 : 최적 주방 설계모듈
160 : 최적 주방 설계정보 제공부

Claims (9)

  1. 주방기구 스펙정보, 조리음식정보 및 주방 인력정보를 입력받고, 상기 주방기구 스펙정보를 시각적 모듈화하여 주방기구를 배치한 1차 주방설계를 하고, 상기 1차 주방설계에 상기 조리음식정보와 상기 주방 인력정보를 분석한 결과를 가상 주방 디지털 트윈 기술을 적용하여 시뮬레이션한 2차 주방설계를 수행하고, 상기 2차 주방 설계에 가상주방 인공지능 알고리즘을 적용하여 최적 주방 설계 정보를 생성하여 사용자에게 제공하되,
    상기 주방기구 스펙정보, 상기 조리음식정보, 상기 주방 인력정보 및 부가정보를 입력받는 입력부;
    수치정보로 제공된 상기 주방기구 스펙정보를 시각적인 모듈로 변환하는 주방 기구 모듈화부;
    사용자의 조작에 의해서 모듈화된 주방기구를 배치하여 상기 1차 주방 설계를 수행하는 주방기구 배치부;
    상기 조리음식정보를 분석하여 판매 음식종류, 판매 음식재료 및 판매 음식종류별 필요한 주방기구와 판매음식재료 보관에 필요한 주방기구에 대한 정보를 알아내고, 상기 주방 인력정보를 분석하여 주방 인력의 성별, 연령, 신체조건, 이동동선에 따른 최적의 주방기구와 최적의 배치에 대한 정보를 분석하고, 상기 부가정보를 분석하여 외식업 창업장소에 대한 지리적 정보, 유동인구정보, 주위 외식업소의 분석정보를 알아내는 동작 중 어느 하나 이상을 수행하는 정보 분석부;
    상기 1차 주방 설계에 상기 정보 분석부의 분석 결과를 상기 가상 주방 디지털 트윈 기술에 적용하여 상기 2차 주방 설계를 수행하고, 상기 2차 주방 설계에 가상주방 인공지능 알고리즘을 적용하여 최적 주방 설계 정보를 생성하는 주방 설계부; 및
    생성된 최적 주방 설계정보를 사용자에게 제공하는 최적 주방 설계정보 제공부;
    를 포함하고,
    상기 가상 주방 디지털 트윈 기술은 주방 구역을 재료 보관구역, 음식 가열구역, 개수대 구역, 셋팅구역으로 구분하고, 음식 종류에 따라 상기 재료 보관구역, 상기 음식 가열구역, 상기 개수대 구역, 상기 셋팅구역에 가중치를 적용하고, 상기 1차 주방설계에 상기 주방기구 스펙정보, 상기 조리음식정보, 상기 주방 인력정보와 상기 가중치를 적용한 주방 구역을 조합하여 상기 2차 주방설계를 수행하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 주방 설계부는
    상기 주방기구 스펙정보, 상기 조리음식정보, 상기 주방 인력정보의 분석 결과를 상기 가상 주방 디지털 트윈 기술에 적용하여 상기 2차 주방 설계를 수행하는 디지털 트윈 시뮬레이션 모듈;
    상기 2차 주방 설계 결과를 상기 사용자에게 제시하고 사용자의 요구가 있는 경우에 이를 반영하여 학습하고 학습한 결과에 따라 상기 2차 주방 설계를 재 시뮬레이션하여 상기 사용자의 요구가 적절하게 반영된 상기 2차 주방 설계가 이루어졌는지를 검증하는 인공지능 검증모듈; 및
    상기 인공지능 검증모듈의 결과에 따라 최적 주방 설계 정보를 생성하는 최적 주방 설계모듈;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 부가정보의 분석 결과를 빅데이터화하여 상기 부가정보와 주방설계와의 연관성을 분석하는 빅데이터 분석모듈;을 더 포함하고,
    상기 최적 주방 설계모듈은 상기 빅데이터 분석모듈의 결과를 반영하여 특정 기간동안 최대의 매출을 가져올 수 있는 상기 최적 주방 설계 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템.
  5. 삭제
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 최적 주방 설계 정보는 취급 가능 음식 정보, 최적 생산량 정보, 배달 가능 음식 정보, 주방 기구 교체 정보, 준비 재료 정보 중 어느 하나 이상을 포함하는 최대 매출을 올릴 수 있는 주방 설계 정보인 것을 특징으로 하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 가상주방 인공지능 알고리즘은
    상기 2차 주방설계의 시뮬레이션 결과로 생성된 시뮬레이션 결과값을 상기 사용자가 설정한 목표값과 비교하여 상기 시뮬레이션 결과값이 상기 목표값과 최대로 근접하도록 상기 2차 주방설계를 재 시뮬레이션하거나, 사용자의 추가적인 요구가 있는 경우에 이를 반영하여 학습하고 학습한 결과에 따라 상기 2차 주방 설계를 재 시뮬레이션하여 상기 사용자의 요구가 적절하게 반영된 상기 2차 주방 설계가 이루어졌는지를 검증하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    주방에 근무하는 인력의 조리 근무를 촬영하는 컴퓨터 비젼뷰;를 더 포함하고 있으며,
    상기 정보 분석부는 상기 컴퓨터 비젼뷰로부터 수신한 영상정보를 분석하여 주방에 근무하는 인력의 조리와 연관된 동작을 분석하거나 근무하는 인력의 변동이 있는 경우에 변경된 주방 인력정보를 추가로 분석하고,
    상기 주방 설계부는 상기 정보 분석부에서 분석한 결과를 바탕으로 기존의 상기 최적 주방 설계 정보를 업그레이드하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템
  9. 청구항 1, 청구항 3, 청구항 4 및 청구항 6 내지 8 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 주방 인력정보는 주방에 근무하는 인력수와 신체정보, 조리 숙련도에 따른 주요 조리 동선, 음식종류별 조리시간을 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 트윈기반 가상주방 인공지능 시뮬레이션 시스템.
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