KR102333757B1 - 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템 - Google Patents

인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따르면 지문인식정보, 홍채인식정보 및 안면인식정보를 포함하는 생체정보를 등록하는 것이 가능하도록 마련되며, 사용자가 소지하는 사용자 단말; 출입하는 사용자의 생체정보를 인식하며, 변경되는 서비스 내용에 대해 외부로 전송하도록 마련되는 가맹점 모듈; 상기 사용자 단말 및 가맹점 관리모듈과 통신하며, 상기 사용자 단말로부터 수집되는 정보를 학습하여 맞춤 서비스 정보를 제공하는 학습서버; 및 상기 사용자 단말 및 가맹점 관리모듈과 통신하며, 상기 사용자 단말로부터 주문정보를 입력받는 챗봇모듈이 구성되는 중앙서버;를 포함하고, 상기 사용자 단말을 통해 상기 가맹점 모듈이 설치되는 가맹점을 선택 시 상기 학습서버에 의해 맞춤 서비스 정보가 자동으로 제공되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템을 제공할 수 있다.

Description

인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템{Artificial intelligence-based customized service provision system}
본 발명은 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템에 관한 것으로 더욱 자세하게는 사용자의 생체인식 정보를 이용하여 등록된 가맹점에 방문하는 사용자의 출입을 자동으로 인식할 수 있으며, 사용자의 서비스 품목 또는 재화의 구매 패턴을 통해 인공지능 알고리즘으로 선호도를 분석하여 주문을 추천함과 동시에 등록된 가맹점에 방문하게 되면 사용자를 인식하여 자동으로 주문이 등록되는 것이 가능한 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템에 관한 것이다.
지문, 홍채, 안면 등 신체의 특징을 인식할 수 있는 시스템이 빠른 속도로 발전함에 따라 사용자 인식 수단의 하나로써 우리 생활이나 산업 전반 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다.
또한, 시간이 지남에 따라서 인식의 불확실성이나 인식수단의 개선이 빠른 속도로 발전하고 있으며, 규모가 축소되고 소형화되어 간편하게 설치하는 것이 가능해지고 있다.
그러나, 현재까지 생체인식 정보를 적용하는 기술분야는 보안과 관련된 수단으로써의 기능만 담당하고 있으며, 지문 인식 외의 다른 생체인식 수단의 경우에는 우리 실생활에서 자주 접하는 일이 드문 것이 사실이다.
한편, 네트워크가 발전하고 인공지능 기반의 학습 시스템이 발전하면서 빅데이터를 활용한 대중의 의견이나 개인의 선호도를 파악하는 것이 쉽고 편해졌으며, 정확한 데이터를 이용하여 개인 맞춤형 서비스를 빠르게 제공하는 것이 가능하다.
이러한 개인 맞춤형 서비스는 각각의 사용자에 대해 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 사용자의 신원을 빠르게 식별하는 것이 중요하며, 선호도를 미리 파악하는 것이 중요하고, 지속적으로 변화하는 고객의 선호도를 대처하는 것이 중요하지만 현재까지 이러한 실정을 반영하는 시스템에 대한 연구가 미비한 상태이다.
한편, 사용자 맞춤형 정보 제공 시스템의 예로써, 한국등록특허 제10-2088980호 '사용자 맞춤형 의료정보 제공 시스템 및 이의 구동방법'에서는 사용자 단말로부터 사용자 정보와 증상 정보를 수신하는 정보 수신부, 상기 정보 수신부로 수신되는 증상 정보에서 추출되는 텍스트를 빅 데이터에 저장된 정보에 매칭시켜 기 설정된 기준 매칭률 이상 매칭되는 증상에 따른 진단명을 파악하는 진단부 및 상기 진단부에서 파악된 진단명과, 적어도 하나의 추천 병원 또는 진료과를 포함하는 치료에 필요한 정보를 사용자 단말로 제공하는 정보 제공부를 포함하는 사용자 맞춤형 의료정보 제공 시스템이 게시되어 있다.
그러나, 제10-2088980호와 같은 종래의 맞춤형 서비스 제공 시스템은 사용자가 입력하는 정보에 따라 빅 데이터를 매칭하여 진단하는 구성만 기재되어 있을 뿐, 생체인식 정보를 이용하여 사용자를 실시간으로 인식하면서 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 가능한 다른 어떠한 구성도 게시되지 않았다.
또한, 한국등록특허 제10-2135182호 '성문인식을 통한 인공지능 스피커 맞춤형 개인화 서비스 시스템'에서도 상기 사용자들의 음성을 저장하는 저장부와, 제1 발화자가 제1 발화음성을 발화하는 경우, 상기 제1 발화음성을 수신하는 수신부와, 상기 저장부에 저장된 음성과 상기 제1 발화음성을 비교하여, 상기 제1 발화자가 등록된 사용자인지 여부를 판단하는 판단부와, 상기 제1 발화자의 제1 명령음성에 대응한 명령신호를 생성하는 실행부를 포함하는 맞춤형 개인화 서비스 시스템이 게시되어 있으나, 제10-2135182호의 서비스 시스템에서도 음성을 인식하여 사용자로부터 입력되는 음성신호에 대한 명령신호를 생성하는 구성만 기재되어 있을 뿐, 생체인식을 이용하여 사용자를 인식하고, 각각의 사용자의 선호도에 적합한 서비스를 추천하기 위한 다른 어떠한 수단도 게시되지 않았다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 제안되는 것으로, 사용자의 생체인식 정보를 이용하여 등록된 가맹점으로의 출입을 자동으로 인식할 수 있으며, 인공지능에 기반한 학습서버에 의해 사용자의 선호도를 분석하여 맞춤형 주문이 가능하도록 서비스 품목 또는 재화를 추천할 수 있는 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템은, 지문인식정보, 홍채인식정보 및 안면인식정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 생체정보와 주문정보를 외부와 송수신하는 사용자 단말; 사용자의 생체정보를 인식하여 외부로 전송하며, 상기 사용자 단말에서 입력되는 주문정보를 수신하는 가맹점 모듈; 상기 사용자 단말 및 가맹점 모듈과 통신하며, 상기 사용자 단말로부터 생체정보를 수신하여 등록하며, 상기 가맹점 모듈로부터 인식되는 생체정보와 등록된 생체정보를 매칭하여 상기 사용자 단말의 사용자 신원을 확인하여 해당 사용자 단말로부터 수신하는 주문정보를 상기 가맹점 모듈에 전송하는 중앙서버; 및 상기 중앙서버에 기록되는 상기 사용자 단말의 주문정보 이력을 포함하는 정보를 인공지능에 기반한 딥러닝 또는 머신러닝으로 학습하여 맞춤 서비스 정보를 상기 중앙서버로 전송하는 학습서버;를 포함하고, 상기 사용자 단말을 통해 상기 가맹점 모듈이 설치되는 가맹점을 선택 시 상기 학습서버에 의해 맞춤 서비스 정보가 자동으로 제공될 수 있다.
이때, 중앙서버는, 인공지능 알고리즘이 저장되어 상기 사용자 단말로부터 입력되는 대화정보에 대하여 응답정보를 반환하며 주문정보를 입력받는 챗봇모듈; 상기 사용자 단말을 소지하는 사용자의 생체정보를 포함하는 등록정보를 저장하는 사용자 등록DB; 상기 사용자 단말에 의해 주문되는 주문정보를 포함하는 사용이력이 기록되는 사용이력 DB; 및 상기 가맹점 모듈이 설치되는 등록 가맹점에 대한 정보가 입력되는 가맹점정보 DB;를 포함할 수 있다.
이때, 상기 학습서버는, 상기 사용이력 DB로부터 사용자 단말에 의해 입력되는 주문정보를 제공받아 상기 사용자 단말을 소지하는 사용자의 선호도를 분석하는 선호도 분석 모듈; 및 상기 가맹점정보 DB로부터 정보를 제공받아 해당 가맹점이 제공하는 서비스 정보를 분석하는 정보분석모듈;를 포함할 수 있다.
이때, 상기 가맹점 모듈은, 감지범위 이내의 사용자를 대상 객체로 인식하여 홍채인식이나 안면인식을 포함하는 생체인식을 실시하여 사용자에 대한 생체정보를 획득하도록 형성되는 사용자 인식 모듈; 및 상기 가맹점에서 제공하는 서비스 내용의 변경 사항에 대해 입력받아 상기 중앙서버로 전송하는 상품정보 입력모듈;을 포함할 수 있다.
이때, 상기 챗봇모듈은, 상기 학습모듈에서 학습되는 정보를 이용하는 맞춤서비스 알고리즘을 통해 상기 사용자 단말에 서비스 내용을 추천하고, 상기 맞춤서비스 알고리즘은, 서비스를 추천하기 위한 우선 순위에 따라 복수의 추천 카테고리로 분류하며, 상기 사용자 단말로부터 입력되는 정보에 따라서 추천 카테고리를 선택할 수 있다.
이때, 상기 맞춤 서비스 알고리즘은, 서비스를 제공받고자 하는 가맹점을 추천하는 가맹점 추천 단계; 상기 가맹점 추천 단계에서 선택된 가맹점의 메뉴를 추천하는 메뉴 추천 단계; 및 서비스를 주문하는 주문 단계;를 포함하여 실행되고, 상기의 단계들은, 상기 맞춤서비스 알고리즘에 의해 선택되는 추천 카테고리별로 단계의 흐름이 달리 실행될 수 있다.
한편, 상기 맞춤서비스 알고리즘의 복수의 추천 카테고리는 가맹점 추천카테고리를 포함하며, 상기 가맹점 추천 카테고리는, 가맹점 추천 단계, 메뉴 추천 단계 및 주문 단계 흐름으로 진행될 수 있다.
이때, 상기 맞춤서비스 알고리즘의 복수의 추천 카테고리는 메뉴 추천카테고리를 포함하며, 상기 메뉴 추천 카테고리는, 메뉴 추천 단계, 가맹점 추천 단계 및 주문 단계 흐름으로 진행될 수 있다.
이때, 상기 맞춤서비스 알고리즘의 복수의 추천 카테고리는 실속형 추천카테고리를 포함하며, 상기 실속형 추천카테고리는, 상기 가맹점 추천카테고리 또는 상기 메뉴 추천 카테고리 중 하나의 카테고리로 진행되며, 상기 사용자 단말을 소지하는 사용자의 은행정보와 연동하여 주문가능한 가격대 범위에서 서비스를 추천해줄 수 있다.
또한, 상기 맞춤서비스 알고리즘의 복수의 추천 카테고리는 인디오더 추천카테고리를 포함하며, 상기 인디오더 추천카테고리는, 상기 학습서버에서 학습된 상기 사용자 단말을 소지하는 사용자의 선호도 분석 결과를 이용하여 현재 시점으로부터 일정 기간 동안 소비하지 않았던 서비스 품목 중 선호도가 높은 서비스 품목을 추천하며, 상기 사용자 단말로부터 서비스 품목이 선택될 시 상기 메뉴 추천 카테고리의 흐름으로 진행될 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 실시 예에 따른 생체인식 기반 서비스 제공 시스템은, 사용자의 생체인식 정보를 이용하여 자동으로 인식하여 사전에 입력한 주문정보가 자동으로 실행되도록 하여 별도의 동작 없이 신속하게 주문하는 것이 가능한 효과가 있다.
또한, 주문정보를 입력하는 과정에서 사용자의 선호도에 따른 맞춤 서비스 품목이나 재화를 추천하여 사용자에게 맞춤형 주문을 유도할 수 있는 효과가 있다.
이에 따라, 본 발명은 첨단 정보통신기술(ICT)를 바탕으로 사회 기반시설끼리는 물론 나아가 주거시설까지 연결되어 정보를 취득하고 자산과 리소스 등을 효율적으로 관리할 수 있도록 서로 유기적인 관계를 형성하는 스마트시티에 적용될 수 있어 스마트시티 구축에 기여할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템의 기본 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 중앙서버와 학습서버의 세부 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 맞춤서비스 알고리즘의 흐름을 보여주는 도면이다.
이하, 도면을 참조한 본 발명의 설명은 특정한 실시 형태에 대해 한정되지 않으며, 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이하의 설명에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용되는 용어로서, 그 자체에 의미가 한정되지 아니하며, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서 전체에 걸쳐 사용되는 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 이하에서 기재되는 "포함하다", "구비하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로 해석되어야 하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템의 기본 구성을 보여주는 도면이고, 도 2는 중앙서버와 학습서버의 세부 구성을 보여주는 도면이고, 도 3은 맞춤서비스 알고리즘의 흐름을 보여주는 도면이다.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템은 사용자 단말(10), 가맹점 모듈(20), 중앙 서버(30) 및 학습 서버(40)를 포함하여 구성될 수 있다.
먼저, 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템은 가맹점 모듈(20)이 구비되는 가맹점을 출입하는 사용자의 신원을 확인하고, 사용자 단말(10)을 통해 사전에 입력된 주문정보에 대하여 자동으로 주문이 성사되도록 하여 별도의 동작 없이 가맹점과의 거래가 성립되도록 할 수 있으며, 사용자의 주문정보 이력을 분석을 통한 사용자의 선호도를 분석하도록 사용자 단말(10)과 질문 정보 등을 송수신하는 중앙 서버(30)의 챗봇 모듈(31)을 통해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
여기서, 가맹점 모듈(20)이 구비되는 가맹점을 출입하는 사용자의 신원 확인은 바람직하게는 사용자의 등록된 생체인식정보를 기반으로 신원 확인할 수도 있으나, 한편으론 생체인식정보가 아닌 신용카드나 명함, 신분증, 신분 정보가 입력된 인증수단 등 다른 수단들로도 신원 확인이 가능할 수 있다.
그러나, 이하에서는 이해를 돕기 위해 신원 확인 수단이 가장 바람직한 예인 생체인식정보인 것으로 한정하여 설명하기로 한다.
또한, 일정 지역 또는 범위 내에서 등록되는 가맹점이 많을 경우 대상 지역에 대하여 하나의 중앙 서버(10) 외에 별도의 중앙 서버를 두어 지역별로 관리하는 생체인식 기반의 서비스 제공 시스템을 제공할 수 있다. 즉, 중앙 서버(10)는 가맹점 수에 따른 데이터 처리량에 비례하여 하나 이상으로 마련될 수도 있다.
사용자 단말(10)은 중앙 서버(30)에 생체인식 정보가 등록되는 사용자가 소지하는 것으로, 유/무선 네트워크 통신이 가능한 스마트 디바이스는 모두 포함될 수 있다.
이때, 사용자 단말(10)은 생체인식 입력수단(미도시)이 마련되어 지문인식정보, 홍채인식정보, 안면인식정보, 음성인식정보 중 적어도 하나 이상의 사용자 생체인식정보를 입력하도록 할 수 있다.
여기서, 입력된 생체인식 정보는 사용자 단말(10)과 연동된 중앙 서버(30)로 전송되어 중앙 서버(30)의 사용자 등록DB(32)에 저장될 수 있다.
또한, 후술하겠지만, 사용자 단말(10)은 중앙 서버(30)의 챗봇 모듈(31)과 대화 형식으로 질문 정보 또는 주문 정보를 송수신할 수 있다.
가맹점 모듈(20)은 가맹점을 출입하는 사용자로부터 생체인식 정보를 획득할 수 있는 수단이 마련되며, 중앙 서버(30)와 통신하여 획득하는 생체인식 정보를 중앙 서버(30)로 송신하도록 할 수 있다.
이때, 가맹점 모듈(20)은 중앙 서버(30)에 등록되는 가맹점에 한하여 구비될 수 있으며, 등록되는 해당 가맹점은 취급하는 서비스 항목에 대하여 중앙 서버(30)에 정보를 입력하도록 할 수 있다.
이때, 가맹점은 음식이나 음료 등의 메뉴, 의류 등의 재화, 의료 서비스, 전자 기기 등 다양한 품목을 취급할 수 있으며, 취급하는 서비스 항목 및 세부 서비스 정보에 대하여 중앙 서버(30)에 등록하도록 하여 사용자 단말(10)에 정확하게 맞춤형 서비스를 제공하도록 할 수 있다.
또한, 후술하겠지만, 가맹점 모듈(20)은 가맹점을 출입하는 사용자에게 획득한 생체인식 정보를 중앙 서버(30)로 전송하고, 중앙 서버(30)에서는 가맹점 모듈(20)로부터 수신한 생체인식 정보에 대하여 사용자 등록DB(32)를 검색하여 해당 사용자의 신원을 확인할 수 있으며, 신원이 확인된 사용자가 소지하는 사용자 단말(10)로부터 입력된 주문 정보를 가맹점 모듈(20)로 전송하여 해당 가맹점에 주문이 입력되도록 할 수 있다.
중앙 서버(30)는 등록되는 사용자와 가맹점에 대한 정보를 관리하며, 사용자 단말(10)로부터 수신하는 다양한 정보들을 이용하여 학습 서버(40)에서 분석되는 결과들을 활용하여 맞춤형 서비스를 제공하도록 형성될 수 있다.
더 자세하게는, 중앙 서버(30)는 도 2에 도시된 바와 같이 챗봇 모듈(31), 사용자 등록DB(32), 사용이력 DB(33) 및 가맹점 정보 DB(34)를 포함하여 구성될 수 있다.
챗봇 모듈(31)은 사용자 단말(10)로부터 입력되는 질문 정보나 주문 정보를 포함하는 대화 정보를 수신할 수 있으며, 인공지능 알고리즘이 구비되어 수신하는 상기의 대화 정보에 대하여 분석하고 사용자 단말(10)로 응답하도록 할 수 있다.
다시 말해, 챗봇 모듈(31)은 사용자 단말(10)로부터 수신하는 질문 정보나 주문 정보를 포함하는 대화 정보에 대하여 인공지능 알고리즘으로 분석한 후, 답변하고자 하는 내용이 포함되는 응답 정보를 사용자 단말(10)로 반환할 수 있으며, 대화 정보와 응답 정보는 사용자 단말(10)과 챗봇 모듈(31) 사이에서 채팅 형식으로 서로 송수신될 수 있다.
예컨대, 사용자는 사용자 단말(10)을 통해 '배고파', '근처에 약국이 있니?'와 같이 단어형 또는 서술형으로 문장으로 대화 정보를 입력할 수 있으며, 챗봇 모듈(31)은 수신하는 대화 정보에 대하여 인공지능 알고리즘으로 분석하여 수신된 대화 정보에 알맞은 응답 정보를 반환하도록 할 수 있다.
이때, 챗봇 모듈(31)은 인공지능 알고리즘을 통해 대화 정보 중에서 질문 정보나 주문 정보를 자동으로 선별하도록 할 수 있으며, 주문 정보가 수신되는 경우에는 임시 저장하도록 할 수 있고, 주문 정보를 수신한 사용자 단말(10)을 소유한 사용자의 생체인식 정보가 가맹점 모듈(20)로부터 확인될 시 해당 가맹점 모듈로 임시 저장된 주문 정보를 송신하도록 할 수 있다.
또한, 챗봇 모듈(31)은 후술하겠으나, 학습 서버(40)의 선호도 분석 모듈(41)을 통해 학습되는 사용자의 선호도 분석 결과를 수신하거나 공유하여 사용자 단말(10)로 표시하도록 구성될 수도 있다.
예컨대, 사용자 단말(10)로부터 특정 가맹점에서 취급하는 메뉴판 정보에 대해 요청하는 대화 정보를 수신하였을 때 챗봇 모듈(31)은 학습 서버(40)의 선호도 분석 모듈(41)에서 학습된 사용자의 선호도 분석 결과를 바탕으로 가맹점에서 제공하는 원래의 메뉴판 정보를 가공하여 선호도가 높은 서비스 항목이 상위로 표시하도록 할 수 있으며, 글씨 크기나 폰트 등을 변경하는 것도 가능하다. 이를 위해, 가맹점의 메뉴판 정보는 중앙 서버(30)에 기저장될 수도 있다.
사용자 등록DB(32)는 맞춤형 서비스를 제공받기 위한 사용자에 대한 정보를 사용자 단말(10)로부터 전송 받아 저장할 수 있다. 이때, 사용자 등록DB(32)에는 사용자의 생체인식 정보, 성명, 나이, 주거지 주소 등을 포함하는 정보가 저장될 수 있다.
또한, 사용이력 DB(33)는 사용자 단말(10)을 통해 입력되는 주문 정보가 저장되도록 형성될 수 있다.
더 자세하게는, 챗봇 모듈(31)에 주문 정보가 수신되어 임시 저장된 상태에서 가맹점 모듈(20)로부터 생체인식 정보가 확인되어 주문 정보를 가맹점 모듈(20)로 전송할 시에 사용이력 DB(33)에 저장될 수 있다.
즉, 사용이력 DB(33)에 저장되는 주문 정보는 가맹점 모듈(20)로 주문 정보가 전송되어 실제로 성사되는 주문 정보에 한하여 기록되도록 할 수 있다.
이때, 사용이력 DB(33)는 주문 정보가 입력되는 사용자 단말(10)에 따라 구분하여 주문 정보를 저장할 수 있으며, 학습 서버(40)에 저장된 주문 정보들을 제공할 수 있다.
후술하겠지만, 학습 서버(40)는 사용이력 DB(33)에 저장된 주문 정보들을 통해 학습하여 사용자의 선호도나 취향을 분석할 수 있다.
가맹점 정보 DB(34)는 가맹점 모듈(20)이 구비되는 가맹점에 대한 서비스 항목이나 서비스의 세부 내용이 기록될 수 있으며, 이때, 기록되는 가맹점에 대해 기록되는 세부적인 정보들은 상술한 바와 같이 음식, 의류, 정보서비스, 재화 등 취급하는 항목이나 서비스 제공 방식, 서비스 가격 등이 기록될 수 있으며, 운영 시간이나 배달 여부 등과 같은 정보들도 기록될 수 있다.
이때, 가맹점 정보 DB(34)는 학습 서버(40)에 가맹점 정보들을 공유할 수 있으며, 학습 서버(40)가 학습하여 도출되는 사용자 단말(10)을 소지하는 사용자에 대한 선호도 분석 결과와 가맹점 정보 DB(34)에 기록된 가맹점 정보를 매칭하여 맞춤 서비스를 제공하도록 할 수 있다.
학습 서버(40)는 사용이력 DB(33)에 저장된 사용이력을 바탕으로 선호도나 취향 분석을 실시할 수 있으며, 이를 위해 도 2에 도시된 바와 같이 선호도를 분석하기 위한 선호도 분석 모듈(41)과 정보 분석 모듈(42)을 포함하여 구성될 수 있다.
여기서, 선호도 분석 모듈(41)은 중앙 서버(30)의 사용이력 DB(33)로부터 사용이력을 수신하여 머신러닝 또는 딥러닝 방식으로 인공지능 학습을 실시하여 사용자 단말(10)을 소지하는 사용자에 대한 선호도를 분석할 수 있다.
이때, 선호도 분석 모듈(41)은 사용이력 DB(33)에 주문 정보가 저장되는 시점부터 해당 사용자에 대한 학습을 실시할 수 있으나, 이에 한정되지 아니하고, 사용자 단말(10)로부터 챗봇 모듈(31)에 전송되는 대화 정보를 통해 주문 정보가 입력되어 임시 저장된 시점에 학습하도록 하거나, 챗봇 모듈(31)의 인공지능 알고리즘이 사용자 단말(10)로부터 수신하는 대화 정보를 분석함에 따라 학습 시기를 분석한 시점부터 사용이력에 대한 학습을 실시하는 것도 가능하다.
또한, 선호도 분석 모듈(41)은 상술한 바와 같이 사용자 단말(10)로부터 특정 가맹점이나 특정 메뉴에 대하여 정보가 요청될 시 학습된 선호도 분석 결과를 바탕으로 제공되는 정보의 표기 순서나 표기 방법을 달리하여 선호도가 높은 메뉴나 서비스 항목 또는 가맹점에 대한 가독성을 높이도록 할 수 있다.
정보 분석 모듈(42)은 중앙 서버(30)의 가맹점 정보 DB(34)에 기록되는 가맹점에 대한 정보를 분석하기 위하여 마련될 수 있으며, 중앙 서버(30)에 등록되는 가맹점에 대하여 분석하여 분류할 수 있다.
예컨대, 대분류로는 '음식점', '옷가게', '카페', '주유소', '전자제품 대리점' 등으로 취급하는 품목이나 재화와 관련하여 분류할 수 있으며, '음식점'의 경우에는 '중식', '한식', '양식', '분식' 등으로 분류할 수 있다. 또한, '중식' 중에서도 각 메뉴들에 대하여 판매순위 등의 기준에 따라 분류를 실시할 수 있다. 즉, 동일한 '음식점-중식'으로 구분되더라도, 주로 취급하는 음식의 종류에 따라서 구분하도록 할 수 있다.
또한, 정보 분석 모듈(42)은 가맹점의 서비스 매출 비율을 분석하도록 할 수 있으며, 매출 순위에 따라 인기 메뉴 또는 인기 품목을 분석할 수 있다.
이때, 분석된 결과에 대해서는 가맹점 모듈(20)을 통해 해당 가맹점에 정보를 제공하여 해당 가맹점의 점주가 분석된 결과를 이용하여 가맹점을 운영하도록 할 수도 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템의 가맹점 모듈(20)은 사용자 인식모듈(21)과 상품정보 입력모듈(22)을 포함하여 구성될 수 있다.
여기서, 사용자 인식모듈(21)은 중앙 서버(30)에 등록된 가맹점 즉, 가맹점 모듈(20)이 구비된 가맹점을 출입하는 사용자 단말(10)을 소지하는 사용자의 생체인식 정보를 획득하기 위하여 마련되는 것으로, 해당 가맹점의 출입구 방향을 촬영하는 영상촬영 카메라의 형태로 마련될 수 있으나, 이에 한정되지 아니하고, 적외선 감지 모듈이나 음성수집 모듈의 형태로도 마련될 수 있고, 지문인식모듈, 홍채인식모듈이 마련될 수도 있다.
또한, 사용자 인식모듈(21)은 영상촬영 카메라와 지문인식모듈 또는 영상촬영 카메라와 홍채인식모듈 등 생체인식정보를 획득하는 것이 가능한 모듈들의 조합으로 구성되는 것도 가능하다.
이때, 사용자 인식모듈(21)이 영상촬영 카메라로 마련될 경우, 사용자의 안면인식 정보를 획득할 수 있으며, 해당 가맹점의 출입구 정면에 설치될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 천장에 설치되도록 하여 CCTV의 기능을 포함하도록 구성될 수도 있다.
또한, 사용자 인식모듈(21)이 영상촬영 카메라로 마련될 경우, 근거리 촬영 방식으로 일정 거리 이내에 접근하는 사용자에 대하여 인식을 시도할 수 있으나, 원거리에서 객체를 인식하도록 하여 해당 가맹점의 출입구로 들어오는 모든 객체 즉, 등록된 사용자에 대한 안면인식 정보를 획득하도록 할 수도 있다.
사용자 인식모듈(21)이 원거리에서 인식이 가능하도록 형성될 경우에는, 가맹점을 출입하는 사용자의 편의성을 높이는 장점이 있다.
상품정보 입력모듈(22)은 가맹점이 취급하는 서비스에 대한 세부적인 내용을 중앙 서버(30)에 입력하기 위한 것으로, 가맹점에 설치되는 PC 또는 가맹점의 점주가 소지하는 스마트 디바이스의 형태로 마련될 수 있으나, 이에 한정되지 아니하고, 별도의 기기로 마련되거나, 가맹점에 설치되는 포스기기로 마련되는 것도 가능하다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템의 중앙 서버(30)는 챗봇 모듈(31)을 통해 사용자 단말(10)과 대화 정보 및 응답 정보를 송수신하는 과정에서 맞춤서비스 알고리즘을 통해 사용자 단말(10)을 소지하는 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
맞춤서비스 알고리즘은 서비스를 추천하기 위한 우선순위를 복수의 추천카테고리로 분류하여 사용자 단말(10)에 빠른 시간에 맞춤형 서비스를 추천하기 위하여 마련되는 것으로, 가맹점 추천 단계, 메뉴 추천 단계 및 주문 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
이때, 맞춤서비스 알고리즘(50)은 추천카테고리에 따라서 상기의 단계들의 흐름을 달리하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있으며, 상기의 각 단계들은 각 추천카테고리 즉, 각 단계들의 흐름 순서에 따라서 동작에 대한 세부적인 내용들이 달라질 수도 있다.
맞춤서비스 알고리즘(50)의 복수의 추천 카테고리는 가맹점 추천카테고리, 메뉴 추천카테고리, 실속형 추천카테고리를 포함할 수 있다.
먼저, 맞춤서비스 알고리즘(50)은 사용자 단말(10)과 대화 정보 및 응답 정보를 서로 송수신하는 챗봇 모듈(31)이 정보들을 송수신하는 과정에서 인공지능 알고리즘에 의해 대화 정보를 분석한 결과를 수신하여 복수의 추천카테고리 중 하나를 선택하도록 할 수 있다.
예컨대, 사용자 단말(10)로부터 입력되는 대화 정보에서 '위치, 지역, 상호명' 등의 단어가 인식되는 경우에는 가맹점 추천카테고리를 선택하도록 할 수 있으며, '음식 메뉴, 서비스 내용' 등의 단어가 인식되는 경우에는 메뉴 추천카테고리가 선택되도록 할 수 있다.
다시 말하자면, 챗봇 모듈(31)로 전송되는 대화 정보 중에서 반복되는 단어 또는 대화 정보의 목적에 대한 분석 결과에 따라서 가맹점 추천카테고리 또는 메뉴 추천카테고리 중 하나가 선택될 수 있다.
또한, 챗봇 모듈(31)에 입력되는 대화 정보 중에서 상기의 예시와 같은 단어들을 인식하여 추천카테고리를 선택할 수 있으나, 이에 한정되지 아니하고, 대화 정보와 응답 정보의 송수신되는 과정에서 인식되는 다양한 단어들을 복합적으로 분석하여 추천카테고리를 선택하거나, 사용자 단말(10)에 사용자가 직접 선택하는 것이 가능하도록 입력 버튼이 형성되어 카테고리를 직접 선택하는 것도 가능하다.
이때, 후술하겠지만, 실속형 추천카테고리는 사용자 단말(10)을 통한 사용자로부터 선택 여부에 대해 직접 입력받아 실행 여부가 결정될 수 있다.
가맹점 추천카테고리는 상기의 단계들이 가맹점 추천 단계, 메뉴 추천 단계 및 주문 단계의 흐름으로 진행될 수 있다.
이때, 가맹점 추천카테고리는 가맹점 추천 단계를 진행하여 학습 서버(40)에서 분석한 사용자에 대한 선호도 분석 결과에 따라서 선호도가 높은 가맹점의 목록을 사용자 단말(10)에 표시하도록 할 수 있다.
이때, 가맹점 추천 단계는 사용자 단말(10)을 통해 사용자가 입력한 주문정보를 분석하여 사용자가 서비스를 제공 받은 빈도수가 높은 가맹점이나 브랜드에 대하여 우선순위로 나열하도록 할 수 있다.
이때, 가맹점 추천 단계에서 목록으로 표시되는 가맹점은 사용자 단말(10)로부터 수신되는 대화 정보 중에서 연관성이 높은 가맹점에 대해서만 목록으로 나열되도록 할 수 있다.
예컨대, 대화 정보 중 '강남구', '음식'이라는 키워드가 주요 키워드로 분석되었을 시, 가맹점 추천 단계에서는 강남구 소재지의 음식점에 대하여 선별을 실시하여 사용자 단말(10)의 화면에 목록으로 표시하도록 할 수 있다.
가맹점 추천카테고리에서는 가맹점 추천 단계에서 사용자 단말(10)로부터 표시되는 가맹점의 목록 중 하나 이상을 선택 받게 되면 메뉴 추천 단계가 진행되도록 할 수 있다.
이때, 후술하겠지만, 가맹점 추천 단계에서는 사용자 단말(10)로부터 복수로 선택 받을 수 있으며, 복수로 선택을 받는 경우에는 메뉴 추천 단계에서 선택되는 모든 가맹점에서 취급하는 메뉴들에 대하여 사용자 단말(10)로부터 선택하도록 할 수 있다.
가맹점 추천카테고리는 가맹점 추천 단계에서 하나 이상의 가맹점에 대하여 사용자 단말(10)로부터 선택되면 메뉴 추천 단계를 진행하도록 하며, 선택된 가맹점에서 취급하는 메뉴에 대한 정보들을 목록으로 사용자 단말(10)에 표시할 수 있다.
이때, 사용자 단말(10)에 표시하고자 하는 메뉴들의 목록은 일부 보정을 실시하여 사용자 단말(10)에 표시하도록 할 수 있다.
다시 말하자면, 복수의 가맹점을 선택하였을 때에, 메뉴가 중복되는 경우에는 각각의 메뉴에 대하여 선택되는 가맹점들 중에서 추천수 또는 주문수가 높은 가맹점에서 취급하는 메뉴가 우선순위로 표시되도록 할 수 있다.
예컨대, A가맹점과 B가맹점을 선택하였을 때, 각각의 가맹점에서 모두 '짜장면'을 취급하는 경우 학습 서버(40)의 정보 분석 모듈(42)로부터 분석된 정보를 기반으로 A가맹점과 B가맹점의 '짜장면'에 대한 평가 또는 주문수를 분석할 수 있으며, 분석 결과 사용자들로부터 선호도가 더 높은 것으로 분석되는 가맹점의 '짜장면' 메뉴가 우선적으로 노출되도록 할 수 있다.
이때, 사용자 단말(10)에서는 선택되는 가맹점에서 취급하는 메뉴들에 대하여 화면으로 표시될 시 하나의 메뉴 또는 서비스 항목에 대하여 선택할 수 있으며, 이때, 가맹점 추천카테고리에서는 자동으로 주문 단계로 흐름이 진행되어 선택되는 메뉴 또는 서비스 항목에 대한 주문 정보를 생성하도록 할 수 있다.
주문 단계에서는 선택한 메뉴 또는 서비스 항목에 대하여 개수, 결제 방법, 배달 여부 등을 포함하는 세부적인 주문 정보들에 대해 사용자 단말(10)로부터 입력 받아서 주문 정보를 완성할 수 있다.
메뉴 추천카테고리는 맞춤서비스 알고리즘의 각 단계들이 메뉴 추천 단계, 가맹점 추천 단계 및 주문 단계의 흐름으로 진행될 수 있다.
메뉴 추천카테고리는 사용자 단말(10)로부터 수신하는 대화 정보에 대해 인공지능 알고리즘을 통해 분석한 결과에 따라서 메뉴 또는 서비스 항목을 추천하도록 목록을 제공할 수 있다.
더 자세하게는, 사용자 단말(10)의 대화 정보 중에서 특정한 메뉴 또는 서비스 항목에 대한 키워드가 자주 언급되거나, 특정 분야에 대하여 언급되는 것이 인공지능 알고리즘을 통해 분석될 경우, 분석된 분야에 해당하는 메뉴나 서비스 항목에 대해 목록으로 정리하여 사용자 단말(10)에 목록이 표시되도록 할 수 있다.
예컨대, 사용자 단말(10)의 대화 정보로부터 '중식'이라는 키워드가 핵심 키워드로 분석될 시, '중식'을 서비스하는 가맹점에서 대표적으로 또는 공통적으로 취급하는 메뉴를 목록으로 표시할 수 있다.
이때, 사용자 단말(10)로부터 입력된 주문 정보에 대해 학습 서버(40)의 선호도 분석 모듈(41)에서 학습된 결과를 바탕으로 '중식' 메뉴 중 주문의 빈도가 높은 메뉴에 대해 목록에서 상위에 표시하도록 할 수 있다.
메뉴 추천카테고리의 메뉴 추천 단계에서 사용자 단말(10)로부터 하나 이상의 메뉴에 대해 선택되면, 가맹점 추천 단계를 진행하도록 할 수 있다.
메뉴 추천카테고리의 가맹점 추천 단계에서는 선택된 메뉴를 취급하는 가맹점에 대해 목록으로 표시하여 사용자 단말(10)에 표시하도록 할 수 있다.
이때, 목록으로 표시되는 가맹점은 사용자 단말(10)의 현재 위치로부터 일정 범위 이내의 가맹점을 표시하도록 할 수 있으며, 상기의 일정 범위는 사용자 단말(10)을 통해 입력 받아 설정될 수 있으나, 별도로 설정되지 않는 경우에는 5 km 이내로 범위가 자동 설정될 수 있다.
이때, 표시되는 가맹점의 목록은 학습 서버(40)의 선호도 분석 모듈(41)에서 학습된 결과를 반영하여 사용자 단말(10)에서 최근 주문한 이력이 기록된 가맹점 또는 주문한 횟수가 많은 가맹점을 목록의 상위에 표시하도록 할 수 있다.
사용자 단말(10)로부터 가맹점의 목록에서 가맹점을 선택하게 되면, 주문 단계로 진행되며, 메뉴 추천카테고리의 주문 단계에서는 가맹점 추천 카테고리의 주문 단계와 동일한 방식으로 진행되어 주문 정보를 완성하도록 할 수 있다.
맞춤서비스 알고리즘의 실속형 추천카테고리는 도 3에 도시된 바와 같이 사용자 단말(10)을 소지하는 사용자로부터 실속형 추천카테고리 선택 여부를 입력 받아 진행될 수 있다.
또한, 맞춤서비스 알고리즘에서 복수의 카테고리 중 하나를 선택하기 이전에 실속형 카테고리의 진행 여부를 사용자 단말(10)로부터 입력 받을 수 있으며, 이때 실속형 카테고리의 진행 여부에 대하여 사용자 단말(10)에 팝업 형식으로 표시하거나 챗봇 모듈(31)의 응답 정보에서 선택 여부를 입력하도록 요청할 수 있다.
사용자 단말(10)로부터 실속형 추천카테고리에 대해 진행하는 것으로 입력 받은 경우에는 사용자 단말(10)을 소지하는 사용자 명의의 계좌 정보를 확인하여 주문 가능한 금액 범위를 산출하고, 산출된 금액 범위 이내에서 이용 가능한 서비스에 대해서만 추천하도록 할 수 있다.
이때, 사용자 단말(10)을 소지자의 계좌 정보를 확인한 뒤에는 가맹점 추천카테고리 또는 메뉴 추천카테고리 중 하나가 선택될 수 있으며, 맞춤서비스 알고리즘이 진행되는 과정은 동일하나 추천하기 위한 메뉴 또는 서비스 항목은 계좌 정보에서 확인된 금액 범위 내에서 주문 가능한 것으로 선별하여 맞춤서비스 알고리즘을 진행하도록 할 수 있다.
아울러, 도면에는 도시되지 않았으나, 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템의 맞춤서비스 알고리즘은 복수의 추천 카테고리에서 인디오더 추천카테고리를 포함하여 진행될 수 있다.
인디오더 추천카테고리는 사용자 단말(10)로부터 입력되는 질문 정보에 대해 인공지능 알고리즘이 분석한 결과, 특정 메뉴나 서비스 항목 또는 가맹점에 대해 분석되지 않는 경우에 진행될 수 있다.
또한, 특이하거나 색다른 메뉴나 서비스 항목에 대한 의도를 나타내는 단어들이 특정 키워드로 분석되는 경우에도 진행될 수 있다.
예컨대, '색다른', '오랜만에', '분위기 전환' 등의 단어가 주요 키워드로 분석되는 경우에 인디오더 추천카테고리가 진행될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
인디오더 추천카테고리는 사용자 단말(10)로부터 입력된 주문 정보에 대한 사용이력에 대해 학습 서버(40)로부터 학습된 결과를 바탕으로 현재 시점으로부터 일정 기간 동안 주문되지 않았던 메뉴 또는 서비스 항목을 추천할 수 있다.
또한, 사용자 단말(10)로부터 주로 주문되었던 메뉴나 서비스 항목과 유사하거나 동일하게 분류되고 있으나, 사용자 단말(10)로부터 해당 메뉴나 서비스 항목에 대해 주문 정보로 입력되지 않았던 메뉴들이 추천될 수도 있다.
이때, 인디오더 추천카테고리는 추천하고자 하는 메뉴들을 목록화하여 사용자 단말(10)에 표시하고, 사용자 단말(10)로부터 목록화된 메뉴 또는 서비스 항목들 중에서 하나 이상에 대해 입력을 받을 수 있다.
사용자 단말(10)로부터 메뉴 또는 서비스 항목에 대해 입력을 받은 후에는 해당 메뉴에 대해 세부적으로 주문 정보를 완성하기 위하여 맞춤서비스 알고리즘의 메뉴 추천카테고리로 진행될 수 있다.
여기서 진행되는 메뉴 추천카테고리는 인디오더 추천카테고리에서 선택된 메뉴들에 대해서만 한정적으로 진행될 수 있으나, 이에 한정되지 아니하고, 인디오더 추천카테고리에서 선택된 메뉴나 서비스 항목을 중심으로 유사 메뉴 또는 유사 서비스 항목을 추가적으로 추천하도록 할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템은 생체인식 정보를 기반으로 등록된 사용자를 식별하는 것이 가능하며, 챗봇 모듈의 인공지능 알고리즘을 통해 사용자 단말에서 입력되는 대화 정보를 분석하여 서비스 항목 또는 가맹점을 추천할 수 있고, 이전에 사용자 단말을 통해 입력된 주문 정보를 포함하는 사용 이력을 인공지능으로 학습하여 사용자 단말을 소지하는 사용자의 선호도를 파악할 수 있다.
또한, 학습 서버에서 학습된 결과를 바탕으로 사용자의 선호도에 적합한 서비스 항목 또는 가맹점을 추천하기 위한 맞춤서비스 알고리즘을 실시하여 단시간 내에 사용자가 요구하는 서비스를 파악하도록 할 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
10: 사용자 단말
20: 가맹점 모듈
21: 사용자 인식모듈
22: 상품정보 입력모듈
30: 중앙 서버
31: 챗봇 모듈
32: 사용자 등록DB
33: 사용이력 DB
34: 가맹점 정보 DB
40: 학습 서버
41: 선호도 분석모듈
42: 정보 분석 모듈
50: 맞춤서비스 알고리즘

Claims (10)

  1. 지문인식정보, 홍채인식정보 및 안면인식정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 생체정보와 주문정보를 외부와 송수신하는 사용자 단말;
    가맹점에 구비되어 가맹점을 출입하는 사용자의 생체정보를 인식하여 외부로 전송하며, 상기 사용자 단말에서 입력되는 주문정보를 수신하는 가맹점 모듈;
    상기 사용자 단말 및 가맹점 모듈과 통신하며, 상기 사용자 단말로부터 생체정보를 수신하여 등록하며, 상기 가맹점 모듈로부터 인식되는 생체정보와 등록된 생체정보를 매칭하여 상기 사용자 단말의 사용자 신원을 확인하여 해당 사용자 단말로부터 수신하는 주문정보를 상기 가맹점 모듈에 전송하는 중앙서버; 및
    상기 중앙서버에 기록되는 상기 사용자 단말의 주문정보 이력을 포함하는 정보를 인공지능에 기반한 딥러닝 또는 머신러닝으로 학습하여 맞춤 서비스 정보를 상기 중앙서버로 전송하는 학습서버;를 포함하고,
    상기 중앙서버는,
    인공지능 알고리즘이 저장되어 상기 사용자 단말로부터 입력되는 대화정보에 대하여 응답정보를 반환하며 주문정보를 입력받아 임시 저장하고, 상기 주문정보를 수신한 사용자 단말을 소유한 사용자의 생체인식 정보가 상기 가맹점 모듈로부터 확인될 시 해당 가맹점 모듈로 임시 저장된 주문 정보를 송신하되, 상기 주문정보는 인공지능 알고리즘을 이용하여 대화정보 중에서 분석하여 자동으로 선별하도록 구성되는 챗봇모듈;
    상기 사용자 단말을 소지하는 사용자의 생체정보를 포함하는 등록정보를 저장하는 사용자 등록DB;
    상기 사용자 단말에 의해 주문되는 주문정보를 포함하는 사용이력을 기록하되, 가맹점 모듈로 주문정보가 전송되어 실제로 성사되는 주문 정보에 한하여 사용이력으로 기록하며, 주문 정보가 입력되는 사용자 단말별로 구분하여 주문 정보를 저장하는 사용이력 DB; 및
    상기 가맹점 모듈이 설치되는 등록 가맹점에 대한 정보가 입력되는 가맹점정보 DB;를 포함하되,
    일정 지역 또는 범위 내에서 등록되는 가맹점이 수가 많을수록 증가하는 데이터 처리량에 비례하여 대상 지역에 대하여 관리를 수행하는 별도의 중앙 서버가 추가되어 복수로 마련될 수 있으며,
    상기 대화정보와 응답정보는 사용자 단말과 챗봇 모듈 사이에서 채팅 형식으로 송수신되는 정보이고,
    상기 학습서버는,
    상기 사용이력 DB로부터 사용자 단말에 의해 입력되는 주문정보를 제공받아 상기 사용자 단말을 소지하는 사용자의 선호도를 분석하는 선호도 분석 모듈; 및
    상기 가맹점정보 DB로부터 정보를 제공받아 해당 가맹점이 제공하는 서비스 정보를 분석하여 분류하며, 가맹점의 서비스 매출 비율을 분석하고 매출 순위에 따라 인기 메뉴 또는 인기 품목을 분석하되, 분석된 결과에 대해서는 가맹점 모듈을 통해 해당 가맹점에 정보를 제공하는 정보분석모듈;를 포함하고,
    상기 가맹점 모듈은,
    감지범위 이내의 사용자를 대상 객체로 인식하여 홍채인식이나 안면인식을 포함하는 생체인식을 실시하여 사용자에 대한 생체정보를 획득하도록 형성되는 사용자 인식 모듈; 및
    상기 가맹점에서 제공하는 서비스 내용의 변경 사항에 대해 입력받아 상기 중앙서버로 전송하는 상품정보 입력모듈;을 포함하며,
    상기 챗봇모듈은,
    상기 학습 서버의 선호도 분석 모듈을 통해 학습되는 사용자의 선호도 분석 결과를 수신하거나 공유하여 사용자 단말에 표기하되, 선호도 분석 모듈에서 학습된 사용자의 선호도 분석 결과를 바탕으로 가맹점에서 제공하는 서비스 정보를 선호도에 맞추어 가공하여 표기하고, 상기 서비스 정보가 메뉴판 정보일 경우, 메뉴판 정보를 가공하여 선호도가 높은 서비스 항목이 상위로 표시하도록 하거나, 글씨 크기나 폰트를 변경하여 표시하며,
    상기 학습 서버에서 학습되는 정보를 이용하는 맞춤서비스 알고리즘을 통해 상기 사용자 단말에 서비스 내용을 추천하고,
    상기 맞춤서비스 알고리즘은,
    서비스를 추천하기 위한 우선 순위에 따라 복수의 추천 카테고리로 분류하며, 상기 사용자 단말로부터 입력되는 정보에 따라서 추천 카테고리를 선택하되,
    상기 맞춤 서비스 알고리즘은,
    서비스를 제공받고자 하는 가맹점을 추천하는 가맹점 추천 단계;
    상기 가맹점 추천 단계에서 선택된 가맹점의 메뉴를 추천하는 메뉴 추천 단계; 및
    서비스를 주문하는 주문 단계;를 포함하여 실행되고,
    상기의 맞춤 서비스 알고리즘의 단계들은,
    상기 맞춤서비스 알고리즘에 의해 선택되는 추천 카테고리별로 단계의 흐름이 달리 실행되고,
    상기 맞춤서비스 알고리즘의 복수의 추천 카테고리는,
    가맹점 추천카테고리, 메뉴 추천카테고리, 실속형 추천카테고리 및 인디오더 추천카테고리를 포함하며,
    상기 가맹점 추천 카테고리는,
    가맹점 추천 단계, 메뉴 추천 단계 및 주문 단계 흐름으로 진행되되, 상기 가맹점 추천 단계에서 하나 이상의 가맹점에 대하여 사용자 단말로부터 선택되면 메뉴 추천 단계를 진행하도록 하며, 선택된 가맹점에서 취급하는 메뉴에 대한 정보들을 목록으로 사용자 단말에 표시되도록 구성되고, 사용자 단말에 표시하고자 하는 메뉴들의 목록 중 복수의 가맹점이 선택되고 메뉴가 중복되었을 경우에는 해당 메뉴에 대하여 선택되는 가맹점들 중에서 상기 정보분석모듈을 기반으로 평가 또는 주문수를 분석하며, 분석 결과 선호도가 더 높은 것으로 분석되는 가맹점에서 취급하는 메뉴가 우선순위로 표시되도록 보정을 실시하여 사용자 단말에 표시되도록 구성되어, 사용자 단말에서의 선택에 따라 주문 단계 흐름이 진행되도록 구성되고,
    상기 메뉴 추천 카테고리는,
    메뉴 추천 단계, 가맹점 추천 단계 및 주문 단계 흐름으로 진행되되, 상기 메뉴 추천 단계 시에 사용자 단말의 대화 정보 중에서 특정한 메뉴 또는 서비스 항목에 대한 키워드가 자주 언급되거나, 특정 분야에 대하여 언급되는 것이 인공지능 알고리즘을 통해 분석될 경우, 분석된 분야에 해당하는 메뉴나 서비스 항목에 대해 주문의 빈도가 높은 목록을 상위에 표시되도록 정리하여 사용자 단말에 표시되도록 하고, 사용자 단말로부터 하나 이상의 메뉴가 선택되면 상기 가맹점 추천 단계를 진행하고,
    상기 실속형 추천카테고리는,
    상기 가맹점 추천 카테고리 또는 상기 메뉴 추천 카테고리 중 하나의 카테고리로 진행되어 가맹점 추천 카테고리 또는 메뉴 추천 카테고리 중 하나가 선택되기 이전에 사용자 단말에 팝업 형식으로 표시하거나 챗봇 모듈의 응답 정보에서 선택하도록 하는 방식으로 진행 여부를 사용자 단말로부터 입력 받아 선택적으로 실행되며, 실행 시 상기 사용자 단말을 소지하는 사용자의 은행정보와 연동하여 사용자 명의의 계좌 정보 확인을 통해 주문 가능한 금액 범위를 산출 후, 주문가능한 가격대 범위에서 서비스를 추천해주고,
    상기 인디오더 추천카테고리는,
    상기 학습서버에서 학습된 상기 사용자 단말을 소지하는 사용자의 선호도 분석 결과를 이용하여 현재 시점으로부터 일정 기간동안 소비하지 않았던 서비스 품목 중 선호도가 설정된 기준 이상의 선호도인 서비스 품목을 추천하며, 상기 사용자 단말로부터 서비스 품목이 선택될 시 상기 메뉴 추천 카테고리의 흐름으로 진행되며,
    상기 사용자 단말을 통해 상기 가맹점 모듈이 설치되는 가맹점을 선택 시 상기 학습서버에 의해 맞춤 서비스 정보가 자동으로 제공되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 맞춤 서비스 제공 시스템.
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