KR102411671B1 - 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템 및 매출 추정액의 산출 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템 및 매출 추정액의 산출 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템 및 매출 추정액의 산출 방법은 매장의 주문을 관리하고, 매장에서 사용하는 자재현황 및 출고량을 기록하며, 매장의 주문현황 및 자재현황을 모니터링 하는 주문단말기 및 상기 하나 이상의 주문단말기로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 하나 이상의 변수를 산출하고, DB에 저장된 이전의 매장정보와 상기 산출된 변수를 분석하여 상기 주문단말기에 설치된 매장의 예상 매출액 및 예상 자재량을 산출하는 중앙서버를 포함한다.
이에 따라, 본 발명은 매장의 미래의 매출액을 예상하고, 매출액에 근거하여 필요한 식재료를 용이하게 산출할 수 있으며, 매장이 운영하기 편리한 정보를 제공하는 효과가 있다.
이에 따라, 본 발명은 매장의 미래의 매출액을 예상하고, 매출액에 근거하여 필요한 식재료를 용이하게 산출할 수 있으며, 매장이 운영하기 편리한 정보를 제공하는 효과가 있다.
Description
본 발명은 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템 및 매출 추정액의 산출 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 외부로부터 기상정보를 제공받아 이를 기초로하여 매장의 미래의 매출액을 예상하고, 매출액에 근거하여 필요한 식재료를 제공하기 위한 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템 및 매출 추정액의 산출 방법에 관한 것이다.
음식점이 대형화되고 체인화되어감에 따라 음식점에서의 제공되는 서비스에 대한 관리가 효과적으로 이루어질 수 있도록 한 시스템이 다양하게 개발되어 가고 있다. 종래의 음식점 관리는 크게 개별 매장에서의 주문에 대한 관리 측면과 각각의 매장에 대한 관리의 측면으로 개발되어 있다. 주문에 대한 관리는 예컨대 대형 할인점에 입점한 다수의 업체에 대해서 하나의 주문 데스크에서 주문을 받는 방식의 관리 시스템으로서, 고객으로부터 주문을 받으면 이를 주방으로 자동으로 전달하고 조리가 완료되면 고객에게 미리 발행한 번호표를 디스플레이함으로써 고객에게 조리가 완료되었음을 알리는 방식의 관리 시스템으로 개발되어 있다. 매장에 대한 관리는 예컨대 다수의 가맹점을 보유한 체인점의 중앙 시스템에서 각 매장에서의 매출액을 집계하고 각 매장에서 필요한 재료에 대한 요청과 배송에 대한 관리로서, 이는 기본적인 개념이 소위 POS라고 하는 물류관리 시스템의 한 분야에 해당된다.
대형 할인점과 같이 다수의 음식점이 입점된 형태에 대한 관리 측면 또는 체인점과 같이 중소 규모의 여러 매장이 존재하는 형태에 대한 관리 측면 외에도, 음식점 자체가 대형화되어감에 따라 하나의 음식점 내에서의 관리라는 측면에 매우 중요한 문제점으로 부각되고 있다. 즉, 음식점이 대형화되어감에 따라 하나의 음식점 내에서도 그 주문과 조리 및 서빙에 대한 체계적인 관리가 필요하게 되었으며, 이러한 관리가 체계적으로 진행되지 않을 경우 수많은 고객들 각각의 개별적인 요구에 적극적으로 부합하지 못하게 되는 문제점이 발생할 수 있으며, 이를 개선하기 위해 (특허문헌 1)을 통해 보완하고 있는바, (특허문헌 1)을 참조하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
(특허문헌 1)은 예상매출을 근거로 가맹비를 산출하고 실제 매출로 가맹비를 조정하는 프랜차이즈 가맹 시스템에 관한 것으로, 이에 따르면, 본사서버, 초기비용DB를 포함하고, 매출액을 근거로한 래퍼런스를 생성하여 매장의 가치를 산정하고, 가치에 따라 가맹비를 산정하는 시스템에 관한 것이다.
그러나, 종래의 (특허문헌 1)은 예상매출을 근거로 하여 가맹비를 산정하는 기술로써, 매장에서 필요한 정보의 일부를 제공하지만, 매장 운영에 필요한 정보가 미흡하여 가맹점을 케어하는데 한계가 있다.
본 발명의 목적은 매장의 미래의 매출액을 예상하고, 매출액에 근거하여 필요한 식재료를 제공하기 위한 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템 및 매출 추정액의 산출 방법을 제공하는 데 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여,
본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템은 매장의 주문을 관리하고, 매장에서 사용하는 자재현황 및 출고량을 기록하며, 매장의 주문현황 및 자재현황을 모니터링 하는 주문단말기; 및
상기 하나 이상의 주문단말기로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 하나 이상의 변수를 산출하고, DB에 저장된 이전의 매장정보와 상기 산출된 변수를 분석하여 상기 주문단말기에 설치된 매장의 예상 매출액 및 예상 자재량을 산출하는 중앙서버; 를 포함하고,
상기 중앙서버는 사전에 중앙서버로부터 분석완료되어 학습된 데이터 또는 상기 주문단말기로부터 이전에 제공받은 데이터가 저장된 하나 이상의 DB가 포함된 데이터 관리부;
상기 주문단말기로부터 제공 받은 매장의 내부 환경 및 외부 환경 데이터를 제공 받는 정보 수집부;
상기 주문단말기로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 변수, 상수를 산출하고, 상기 데이터 관리부 및 정보 수집부로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 가중치를 산출하여 이를 관리하는 변수관리부;
상기 데이터 관리부로부터 제공 받은 데이터 및 상기 변수관리부로부터 제공 받은 변수, 상수 및 가중치를 기초로하여 매장의 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출하는 데이터 분석부; 및
상기 데이터 분석부로부터 산출된 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 제공 받아 상기 데이터 관리부에 저장된 데이터와 함께 학습하는 데이터 학습부; 를 포함하며,
상기 변수관리부는 변수를 산출하여 이를 관리하는 가변수 산출부를 포함하고,
상기 가변수 산출부는 상기 주문단말기로부터 제공받은 매장별 매출 및 메뉴별 매출 데이터를 기초로하여 1차 변수를 산출하는 제1 변수부;
상기 주문단말기로부터 제공받은 내부 환경 및 외부 환경 데이터를 제공 받아 2차 변수를 산출하는 제2 변수부; 및
상기 매장에서 이벤트 또는 프로모션을 진행하고 있거나, 또는 예정인 경우, 상기 주문단말기로부터 제공받아 3차 변수를 산출하는 제3 변수부; 를 포함하며,
상기 제1 변수부, 제2 변수부 및 제3 변수부는 상기 중앙서버에서 사전에 설정된 별도의 변수 산출 알고리즘으로 각각의 변수를 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기주문단말기는 매장의 주문을 관리하고, 매장의 메뉴, 매출 및 진행중인 프로모션을 관리하며, 주문받은 메뉴 및 판매매출을 기록하는 주문관리부;
매장의 내부 환경 및 외부 환경을 관리하는 매장관리부;
매장의 자재현황 및 자재의 출고를 관리하는 재료관리부; 및
상기 주문단말기를 제어관리하며, 상기 중앙서버와 네트워크를 형성하여 중앙서버와 쌍방향 통신을 할 수 있는 단말기 제어부;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 주문관리부는 매장으로부터 주문된 메뉴 정보를 수집하고, 주문완료된 주문을 기준으로 메뉴별로 분할하여 정보를 수집하는 메뉴관리부;
매장에서 판매된 주문의 매출 정보를 수집하는 매출 관리부(112); 및
매장에서 진행중인 이벤트 또는 프로모션이 있는지의 여부를 수집하는 이벤트 관리부;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 매출 관리부(112)는 매장과 연계된 온라인 매장으로부터 판매된 메뉴의 매출을 집계하여 정보를 수집하는 온라인 매출부; 및
상기 매장으로부터 판매된 메뉴의 매출을 집계하여 정보를 수집하는 오프라인 매출부; 를 포함하며,
상기 온라인 매출부 및 오프라인 매출부에서 수집된 데이터를 합산하여 매장의 총 매출액을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 이벤트관리부는 매장에서 이벤트 또는 프로모션을 진행하는 메뉴가 있는지의 여부 정보를 수집하고,
상기 매장으로부터 이벤트 또는 프로모션이 진행되거나, 진행될 예정인 경우, 진행할 메뉴의 종류, 가격, 수량의 정보를 수집할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 매장관리부는 매장의 내부 환경의 정보를 수집하는 내부환경 관리부; 및 매장의 외부 환경의 정보를 수집하는 외부환경 관리부; 를 포함하며,
상기 외부환경 관리부는 상기 주문단말기에서 외부 환경의 정보를 입력하거나, 기후 데이터를 관리하는 외부 서버로부터 매장 인근의 기후 환경을 제공 받아 입력될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 재료관리부는 매장에서 사용되는 식자재를 관리하는 식자재 관리부; 및 상기 매장에서 사용되는 물품을 관리하는 물품 관리부; 를 포함하며,
상기 식자재 관리부는 매장에서 사용한 식자재의 정보, 매장에 남은 식자재의 정보, 외부로부터 제공 받은 식자재의 날짜를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 주문단말기는 상기 주문관리부, 매장관리부 및 재료관리부로부터 수집된 정보를 상기 중앙서버에 제공하고, 상기 재료관리부에서 수집된 정보를 기초로하여 필요한 식자재 또는 물품을 요청할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 데이터 관리부는 상기 데이터 학습부로부터 학습된 데이터 중에서 매장의 매출 및 메뉴 정보가 저장되는 매장 DB;
상기 데이터 학습부로부터 학습된 데이터 중에서 매장의 내부 환경 및 외부 환경의 정보가 저장되는 환경 DB;
상기 데이터 학습부로부터 학습된 데이터 중에서 매장이 진행했던 프로모션 또는 이벤트의 정보가 저장되는 이벤트 DB; 를 포함하며,
상기 데이터 관리부는 사전에 상기 중앙서버로부터 분석된 정보를 상기 매장 DB, 환경 DB 및 이벤트 DB에 분할할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 변수관리부는 상기 데이터 분석부에 제공할 상수를 산출하는 상수 산출부; 및 상기 데이터 분석부에 제공할 가중치를 산출하는 가중치 산출부; 를 포함하고,
상기 상수 산출부는 상기 주문단말기에서 상기 중앙서버로 정보 제공한 월(月), 일(日), 학교의 방학 유무, 계절을 포함하여 상수를 산출하며,
상기 가중치 산출부는 데이터 관리부에 축적된 년수와, 외부서버로부터 제공 받은 기후 데이터 중에서 자연재해이 발생유무 또는 예정유무를 포함하여 가중치 값을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 가중치 산출부는 외부서버로부터 자연재해가 예보되거나, 진행중인 경우, 자연재해의 규모, 크기, 강도, 지속시간을 수집하여 가중치를 산출할 때 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 데이터 분석부는 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 분석하는 방법을 선택하는 분석 선택부를 포함하고,
상기 분석 선택부는 선형회귀분석, 랜덤포레스트, 시계열분석를 포함하며, 상기한 분석방식 중 하나를 선택하여 상기 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 데이터 분석부는 상기 주문단말기에서 상기 중앙서버로 정보를 제공한 시간을 수집하고, 수집한 시간과 동일한 데이터를 상기 데이터 관리부에서 검색하여 검색된 데이터를 산출하며, 산출된 데이터 중에서 축적된 데이터의 양을 산출하는 데이터 산출부;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 데이터 분석부는 상기 분석 선택부 및 데이터 산출부로부터 산출된 데이터 및 분석방법을 기초로하여 매장에 필요한 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 분석할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 데이터 분석부는 산출된 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 상기 주문단말기에 전송하고,
상기 주문단말기는 상기 데이터 분석부로부터 제공 받은 데이터 및 작물의 파종시기와 수확시기의 정보를 공유하는 작물서버로부터 제공 받는 데이터를 기초로하여 제공 받을 식자재의 종류를 선택한 이후, 선택한 데이터를 상기 중앙서버에 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 중앙서버는 상기 데이터 분석부로부터 분석된 예상 필요 자재량 데이터 및 상기 주문단말기로부터 전송받은 식자재의 종류 정보를 기초로하여 식자재의 수량 및 상기 주문단말기가 설치된 매장에 식자재를 제공할 시기를 산출하며,
상기 주문단말기에서 요청한 식자재의 종류 및 중앙서버에서 산정한 수량을 종합하여 식자재를 판매하고 있는 도매서버에 식자재 주문을 요청할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템에 있어서, 상기 데이터 분석부로부터 산출된 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 상기 데이터 학습부에 전달하고,
상기 데이터 학습부는 상기 전달받은 데이터를 기초로하여 학습하며, 학습된 데이터를 상기 데이터 관리부에 전달하여 이를 저장할 수 있다.
본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법은 (a) 주문단말기로부터 수집된 정보를 중앙서버에 전송하는 단계;
(b) 상기 주문단말기로부터 제공 받은 정보를 기초로하여 변수, 상수, 가중치 및 필요값을 각각 산출하는 단계;
(c) 상기 중앙서버에 사전에 축적된 정보를 조회하는 단계;
(d) 상기 산출된 변수, 상수, 가중치 및 필요값과, 중앙서버에서 조회한 축적된 정보를 기초로하여 분석값을 각각 산출하는 단계; 및
(e) 상기 분석값을 기초로하여 매장의 예상 매출액 및 예상 필요 자재값을 각각 산출하고, 이를 상기 주문단말기에 전송하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 (a) 단계는 매장주문 내용을 상기 주문단말기에 기록하는 단계;
상기 주문단말기에 기록된 정보를 주문정보, 환경, 자재 별로 분할 기록하는 단계;
분할 기록된 정보를 상기 중앙 서버에 전송하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 주문단말기는 주문관리부에 기록된 정보를 조회하고, 상기 주문관리부에 기록된 정보 중에서 메뉴별 일일 매출정보, 온라인별 일일 매출정보 및 오프라인별 일일 매출정보를 각각 산출하는 단계;
를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 주문관리부는 매장에서 진행하는 이벤트 또는 프로모션이 진행하는지의 여부를 판단하는 단계; 를 포함하고,
하나 이상의 메뉴가 상기 이벤트 또는 프로모션을 진행하면, 진행한 메뉴에 한정하여 일일 판매 주문량을 메뉴별로 기록할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 주문단말기는 매장관리부에 기록된 정보를 조회하고, 상기 매장관리부에 기록된 매장의 일일 내부 환경 정보 및 일일 외부 환경 정보를 각각 산출하는 단계;
를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 매장관리부는 매장이 위치한 지역이 자연재해가 발생했거나, 기상예보로부터 자연재해를 예보받은 지역에 해당하는지의 여부를 판단하는 단계; 를 포함하고,
자연재해가 발생했거나, 예보 받은 지역에 해당하는 경우, 자연재해의 종류, 규모, 크기, 강도, 지속시간을 기록할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 주문단말기는 재료관리부에 기록된 정보를 조회하고, 매장에서 사용한 재료현황정보 및 현재 남아 있는 재료현황정보를 각각 산출하는 단계;
를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 재료관리부는 상기 주문단말기에 새로운 메뉴가 추가가 되었는지의 여부를 판단하고, 새로운 메뉴가 추가가 되었을 경우, 상기 메뉴에 필요한 재료를 판단하며, 필요한 재료가 매장에 없거나, 신규 재료인 경우, 필요 수량을 각각 기록할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 (b) 단계는 주문단말기로부터 매장 정보를 수신 받는 단계;
상기 주문단말기에서 수신 받는 정보를 주문정보, 환경정보 및 재료정보로 각각 분할하는 단계;
분할된 정보를 기초로하여 변수, 상수, 가중치값, 필요값을 각각 산출하는 단계;
상기 산출된 값을 데이터 분석부에 전송하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 주문단말기로부터 제공받은 정보 중에서 매장의 주문정보를 기초로하여 1차 변수값을 산출하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 주문정보에서 이벤트 또는 프로모션이 진행중이거나, 진행예정인 메뉴가 있는지의 여부를 판단하는 단계; 를 포함하고,
상기 이벤트 또는 프로모션이 진행중이거나, 예정인 메뉴가 있을 경우, 상기 메뉴에 대한 3차 변수값은 산출하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 주문단말기로부터 제공 받은 정보 중에서 매장의 외부 환경 및 내부 환경정보를 기초로하여 2차 변수값을 산출하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 매장의 외부 환경 정보는 상기 주문단말기로부터 입력된 외부 환경 정보를 기초로하여 제공 받되, 기후 데이터를 별도로 관리하는 외부 서버로부터 매장의 외부 환경 정보를 선택적으로 제공 받는 단계; 를 포함하고,
상기 주문단말기로부터 입력된 외부 환경 정보 또는 상기 외부 서버로부터 제공 받은 외부 환경 정보 중 적어도 어느 한 곳으로부터 자연재해가 발생하거나, 예보된 경우, 자연재해의 종류, 규모, 크기, 강도, 지속시간을 산출하고, 산출된 값을 기초로하여 가중치 값을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 주문단말기로부터 제공 받은 정보 중에서 매장에서 사용한 재고 정보 및 매장에 남은 재고 현황 정보를 기초로하여 매장에 필요한 재고의 필요값을 산출하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 (d) 단계는 중앙서버의 데이터 관리부로부터 축적된 정보를 조회하는 단계;
상기 데이터 관리부에서 조회한 정보의 양을 판단하고, 상기 중앙서버로부터 사전에 설정된 년(年)수보다 이상의 정보가 있는지의 여부를 판단하며, 판단한 정보를 기초로하여 분석방법을 채택하는 단계;
상기 데이터 관리부에 축적된 정보 및 상기 중앙서버로부터 산출된 변수값, 상수값 및 가중치를 기초로하여 하나 이상의 분석값을 산출하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 데이터 관리부에서 조회한 정보는 상기 중앙서버로부터 사전에 설정된 년수보다 이상의 정보가 축적된 경우, 선형회귀분석 또는 랜덤포레스트 분석방법 중 어느 하나의 분석방법을 채택하여 분석하고,
상기 중앙서버로부터 사전에 설정된 년수보다 미만의 정보가 축적된 경우, 시계열 분석방법을 채택하여 분석할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 데이터 관리부에 포함된 매장DB로부터 제공 받은 정보와, 중앙서버에서 산출된 제1 변수값을 적용 분석하여 제1 분석값을 산출하는 단계; 및
상기 데이터 관리부에 포함된 환경DB로부터 제공받은 정보와, 중앙서버에서 산출된 제2 변수값을 적용 분석하여 제2 분석값을 산출하는 단계; 를 포함하고,
상기 중앙서버에서 제3 변수값이 산출된 경우, 상기 데이터 관리부로부터 제공되는 정보를 기초로하여 제3 분석값을 산출하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 제3 분석값을 산출하는 방법은 상기 주문단말기로부터 제공 받은 이벤트 또는 프로모션을 진행하는 메뉴와 유사한 데이터를 상기 데이터 관리부에 포함된 하나이상의 DB로부터 매칭하여 정보를 선별하는 단계;
상기 선별된 정보에 상기 제3 변수값을 적용 분석하여 하나 이상의 제1 산출값을 획득하는 단계;
상기 제1 산출값에 상기 중앙서버에서 산출된 상수값을 적용 분석하여 하나 이상의 제2 산출값을 산출하는 단계;
산출된 하나 이상의 제2 산출값 및 상기 데이터 관리부에 포함된 이벤트 DB에 조회된 데이터와 매칭하고, 유사도를 측정하는 단계;
측정한 유사도의 오차를 산출하고, 상기 중앙서버로부터 사전에 설정된 오차 범위 이내인지의 여부를 판단하는 단계;
상기 제2 산출값에 가중치를 적용할 것인지의 여부를 판단하고, 이를 기초로하여 제3 분석값을 도출하는 단계;
를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 주문단말기는 상기 (e) 단계에서 산출된 매장의 예상 매출액 및 예상 필요 자재값과, 작물의 파종시기와 수확시기의 정보를 공유하는 작물서버로부터 제공 받는 데이터를 기초로하여 상기 중앙서버로부터 제공 받을 식자재의 종류를 선택하고, 이를 상기 중앙서버에 요청하는 단계;
를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 상기 중앙서버는 상기 데이터 분석부로부터 분석된 예상 필요 자재량 데이터 및 주문단말기로부터 전송받은 식자재의 종류 정보를 기초로하여 식자재의 수량 및 상기 주문단말기가 설치된 매장에 식자재를 제공할 시기를 산출하는 단계; 및
상기 주문단말기에서 요청한 식자재의 종류 및 중앙서버에서 산정한 수량을 종합하여 식자재를 판매하고 있는 도매서버에 식자재 주문을 요청하는 단계;
를 포함할 수 있다.
이러한 해결 수단은 첨부된 도면에 의거한 다음의 발명의 상세한 설명으로부터 더욱 명백해질 것이다.
이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니 되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
본 발명의 일실시 예에 따르면, 매장의 미래의 매출액을 예상하고, 매출액에 근거하여 필요한 식재료를 용이하게 산출할 수 있으며, 매장이 운영하기 편리한 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템의 주문단말기 및 중앙 서버의 관계를 나타내 보인 모식도.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템의 주문단말기의 구성을 나타내 보인 블록도.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템의 중앙 서버의 구성을 나타내 보인 블록도.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법을 나타내 보인 순서도.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법의 주문단말기로부터 정보를 수집하는 방법을 나타내 보인 순서도.
도 6은 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법의 변수,상수,필요값 및 가중치를 산출하는 방법을 나타내 보인 순서도.
도 7은 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법의 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출하는 방법을 나타내 보인 순서도.
도 8은 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법의 제3 분석값을 산출하는 방법을 나타내 보인 순서도.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템의 주문단말기의 구성을 나타내 보인 블록도.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템의 중앙 서버의 구성을 나타내 보인 블록도.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법을 나타내 보인 순서도.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법의 주문단말기로부터 정보를 수집하는 방법을 나타내 보인 순서도.
도 6은 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법의 변수,상수,필요값 및 가중치를 산출하는 방법을 나타내 보인 순서도.
도 7은 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법의 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출하는 방법을 나타내 보인 순서도.
도 8은 본 발명의 일실시 예에 따른 매장의 매출 추정액의 산출 방법의 제3 분석값을 산출하는 방법을 나타내 보인 순서도.
본 발명의 특이한 관점, 특정한 기술적 특징들은 첨부된 도면들과 연관되는 이하의 구체적인 내용과 일실시 예로부터 더욱 명백해 질 것이다. 본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 일실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 또 다른 구성요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
이하, 본 발명의 일실시 예를 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시 예에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템은 매장의 주문을 관리하고, 매장에서 사용하는 자재현황 및 출고량을 기록하며, 매장의 주문현황 및 자재현황을 모니터링 하는 주문단말기(100) 및 하나 이상의 주문단말기(100)로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 하나 이상의 변수를 산출하고, DB에 저장된 이전의 매장정보와 산출된 변수를 분석하여 주문단말기(100)에 설치된 매장의 예상 매출액 및 예상 자재량을 산출하는 중앙 서버(200)를 포함한다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 주문단말기(100)는 매장의 내부에 설치되고, 매장 내부에 주문현황, 환경현황 및 재고현황을 입력하는 단말기이며, 통상의 POS(Point Of Sales)장치일 수 있다.
이러한 주문단말기(100)는 매장의 주문을 관리하고, 매장의 메뉴, 매출 및 진행중인 프로모션을 관리하며, 주문받은 메뉴 및 판매매출을 기록하는 주문 관리부(110)와, 매장의 내부 환경 및 외부 환경을 관리하는 매장 관리부(120)와, 매장의 자재현황 및 자재의 출고를 관리하는 재료 관리부(130) 및 주문단말기(100)를 제어관리하며, 중앙 서버(200)와 네트워크를 형성하여 중앙 서버(200)와 쌍방향 통신을 할 수 있는 단말기 제어부(140)를 포함할 수 있다.
주문 관리부(110)는 오프라인 또는 온라인에서 주문한 주문정보를 수집하고, 주문완료된 메뉴(주문) 정보를 수집하거나, 매장에서 판매완료된 매출정보를 수집할 수 있다. 이러한 주문 관리부(110)는 메뉴 정보를 수집하는 메뉴 관리부(111)와, 매출정보를 수집하는 매출 관리부(112)를 포함할 수 있다.
메뉴 관리부(111)는 상기한 바와 같이 매장으로부터 주문완료된 메뉴 정보를 수집하며, 오프라인으로부터 입력되는 주문정보를 수집하는 오프라인 매출부(114) 및 매장과 연계된 온라인으로부터 주문정보를 수집하는 온라인 매출부(113)를 포함할 수 있다.
온라인 매출부(113)는 예컨대 배달의 민족, 요기요를 포함한 스마트 디바이스와 연계된 어플리케이션 및 주문단말기(100)와 연계되어 상기한 어플리케이션으로부터 주문을 받게되면 온라인 매출부(113)에 별도로 정보가 수집되는 구조로 이루어진다.
오프라인 매출부(114)는 매장으로부터 주문되는 정보를 수집하는 구조이며, 통상의 POS장치를 통해 주문정보를 입력받을 수 있다. 추가로 오프라인 매출부(114)는 매장을 방문한 손님이 직접 입력하는 시스템과 연계되어 정보를 수집할 수 있다.
아울러, 온라인 매출부(113) 및 오프라인 매출부(114)는 각각 정보를 산출하여 온라인 매출 및 오프라인 매출 정보를 산출할 수 있고, 오프라인 매출 및 온라인 매출을 합산하여 총 매출 정보를 수집할 수 있다.
또한, 주문 관리부(110)는 매장으로부터 진행중인 이벤트 또는 프로모션을 실시하는지의 여부를 수집하는 이벤트 관리부(115)를 포함할 수 있다.
이벤트 관리부(115)는 매장에서 이벤트 또는 프로모션을 진행하는 메뉴가 있는지의 여부를 수집하고, 이벤트 또는 프로모션을 진행하는 메뉴가 있거나, 진행예정인 경우, 진행할 메뉴의 종류, 가격, 수량의 정보를 수집할 수 있다.
또한, 이벤트 관리부(115)는 이벤트 또는 프로모션을 진행할 메뉴를 주문단말기(100)에서 입력하여 별도로 진행할 수 있고, 중앙 서버(200)로부터 이벤트 또는 프로모션을 진행할 메뉴를 선정하여 주문단말기(100)에 전송할 수 있다.
매장 관리부(120)는 매장의 내부 환경 및 외부 환경의 정보를 수집하며, 내부 환경 정보를 수집하는 내부환경 관리부(122) 및 외부 환경 정보를 수집하는 외부환경 관리부(121)를 포함할 수 있다.
내부환경 관리부(122)는 매장의 내부 환경 즉, 매장의 온도, 습도, 미세먼지 농도, 쾌적도를 포함하여 정보를 수집할 수 있으며, 주문단말기(100)에 입력되어 상기한 정보를 수집하거나, 별도의 측정장치로부터 측정하여 정보를 수집할 수 있다.
외부환경 관리부(121)는 매장의 외부 환경 즉, 매장의 외부 온도, 습도, 미세먼지 농도, 날씨(기후)를 포함하여 정보를 수집할 수 있으며, 주문단말기(100)에 입력되어 상기한 정보를 수집하거나, 환경(기후) 데이터를 제공하는 외부 서버(S)로부터 환경 정보를 제공 받을 수 있다.
이 때, 외부 서버(S)는 주문단말기(100)로부터 요청한 정보를 제공할 수 있고, 추가로 자연재해에 대한 정보를 추가로 제공할 수 있다. 여기서, 외부 서버(S)에서 제공 받는 정보는 자연재해의 종류, 규모, 크기, 강도, 지속시간을 포함할 수 있다.
재료 관리부(130)는 매장에서 사용하는 (식)자재 및 물품을 관리하며, 자재를 관리하는 식자재 관리부(131) 및 물품을 관리하는 물품 관리부(132)를 포함할 수 있다.
식자재 관리부(131)는 매장에서 사용한 식자재의 정보와, 매장에 남아있는 식자재의 정보, 중앙 서버(200)(또는 자재를 공급받는 별도의 공급체)로부터 제공 받은 식자재의 날짜 정보를 기록할 수 있다.
물품 관리부(132)는 매장에서 사용한 물품 정보와, 매장에 남아있는 물품의 정보, 중앙 서버(200)로부터 제공 받은 물품의 날짜 정보를 수집할 수 있다.
주문 관리부(110), 매장 관리부(120) 및 재료 관리부(130)로부터 수집된 정보는 주문단말기(100)의 단말기 제어부(140)를 통해 중앙 서버(200)에 제공할 수 있고, 특히 재료 관리부(130)에서 수집된 필요한 자재 및 물품 필요량을 추가로 요청할 수 있다.
도 1 및 도 3에 도시된 바와 같이, 중앙 서버(200)는 주문 관리부(110)로부터 제공받은 정보를 기초로하여 예상 매출액 및 필요한 자재의 예상 값을 산출하는 기능을 수행하며, 데이터 관리부(210), 정보 수집부(220), 변수 관리부(230), 데이터 분석부(240) 및 데이터 학습부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.
데이터 관리부(210)는 사전에 중앙 서버(200)로부터 분석완료되어 학습된 데이터 또는 주문단말기(100)로부터 이전에 제공받은 데이터가 저장된 데이터베이스(DB)로 구성되며, 매장별 정보가 저장된 매장 DB(211)와, 매장내부 또는 외부 환경 정보가 저장된 환경 DB(214) 및 이벤트 및 프로모션을 진행한 정보가 저장된 이벤트 DB(215)를 포함할 수 있다.
매장 DB(211)는 후술할 데이터 학습부(250)로부터 학습된 데이터 중에서 매장의 매출 및 메뉴 정보가 저장되며, 매출 정보가 저장되는 매출 DB(212) 및 메뉴 정보가 저장되는 메뉴 DB(213)를 포함하여 구성될 수 있다.
즉, 데이터 관리부(210)는 사전에 중앙 서버(200)로부터 분석된 정보를 매장 DB(211), 환경 DB(214) 및 이벤트 DB(215)에 분할하여 각각 저장되는 구조로 이루어진다.
정보 수집부(220)는 주문단말기(100)로부터 제공 받은 매장의 내부 환경 및 외부 환경 데이터를 제공 받을 수 있고, 제공 받은 데이터 중 내부 환경 데이터를 내부 정보부(221)에 제공 받을 수 있으며, 제공 받은 데이터 중 외부 환경 데이터를 외부 정보부(222)에 제공 받을 수 있다. 또한, 외부 환경 데이터는 외부 서버(S)로부터 추가로 환경(기후) 데이터를 제공 받을 수 있다.
변수 관리부(230)는 주문단말기(100)로부터 제공 받은 정보를 기초로하여 변수, 상수를 산출하고, 데이터 관리부(210) 및 정보 수집부(220)로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 가중치를 산출할 수 있다.
즉, 변수 관리부(230)는 변수를 산출하는 가변수 산출부(231)와, 상수를 산출하는 상수 산출부(235) 가중치를 산출하는 가중치 산출부(236)를 포함하며, 가변수 산출부(231)는 제1 변수를 산출하는 제1 변수부(232)와, 제2 변수를 산출하는 제2 변수부(233) 및 제3 변수를 산출하는 제3 변수부(234)를 포함할 수 있다.
제1 변수부(232)는 주문단말기(100)로부터 제공받은 매장별 매출 및 메뉴별 매출 정보를 기초로하여 1차 변수를 산출하며, 1차 변수는 0~1의 범위 내로 산출될 수 있다.
제2 변수부(233)는 주문단말기(100)로부터 제공받은 내부 환경 및 외부 환경 정보를 기초로하여 2차 변수를 산출하며, 2차 변수는 0~1의 범위 내로 산출될 수 있다.
제3 변수부(234)는 주문단말기(100)로부터 이벤트 또는 프로모션을 진행하거나, 예정인 경우, 주문단말기(100)로부터 제공 받은 정보를 기초로하여 3차 변수를 산출할 수 있으며, 이는 선택사항이다. 즉, 제3 변수부(234)는 진행을 할 경우에만 3차 변수를 생성할 수 있고, 진행하지 않을 경우, 별도의 3차 변수를 생성하지 않는다. 이러한 3차 변수는 0~1의 범위 내로 산출될 수 있다.
이러한 제1 변수부(232) 제2 변수부(233) 및 제3 변수부(234)는 중앙 서버(200)에서 사정에 설정된 별도의 변수 산출 알고리즘으로 각각의 변수를 산출할 수 있으며, 알고리즘은 중앙 서버(200)에서 별도로 관리할 수 있다.
상수 산출부(235)는 주문단말기(100)에서 중앙 서버(200)로 정보 제공한 날짜(월,일,시간 등)와, 인근 매장에서 운영중인 학교의 방학 유무, 계절을 포함하여 상수를 산출할 수 있다.
가중치 산출부(236)는 중앙 서버(200)에 정보를 제공한 주문 관리부(110)를 포함하고, 추가로 같은 지역의 매장의 정보를 데이터 관리부에 조회하여 정보를 산출하고, 축적된 정보의 년(年)수를 판단하여 가중치 산출에 포함될 수 있다.
이러한 가중치 산출부(236)는 상기한 축적된 정보의 년수와, 외부 서버(S)로부터 제공 받은 기후 데이터 중에서 자연재해의 발생유무 또는 예정유무를 포함하여 최종 가중치 값을 산출할 수 있으며, 자연재해의 규모, 크기, 강도 지속시간을 포함한 가중치 값을 산출할 수 있다.
데이터 분석부(240)는 데이터 관리부(210)로부터 제공 받은 정보 및 변수 관리부(230)로부터 제공 받은 변수, 상수 및 가중치를 기초로하여 매장의 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출할 수 있다.
데이터 분석부(240)는 매장의 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 분석하는 기능을 수행하며, 데이터 관리부(210)로부터 제공 받은 데이터 및 변수 관리부(230)로부터 제공 받은 변수, 상수 및 가중치를 기초로하여 매장의 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출할 수 있다.
이러한 데이터 분석부(240)는 분석 방법을 선택하는 분석 선택부(241) 및 중앙 서버(200)에 제공한 시간과 동일한 정보를 데이터 관리부에서 검색하여 해당 정보를 산출하는 데이터 산출부(242)를 포함할 수 있다.
분석 선택부(241)는 선형회귀분석, 랜덤포레스트, 시계열분석 중 어느 하나를 선택하여 분석을 실시하여 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출 할 수 있다.
데이터 산출부(242)는 주문단말기(100)에서 중앙 서버(200)로 정보를 제공한 시간을 수집하고, 수집한 시간과 동일한 정보를 데이터 관리부(210)에서 검색하여 검색된 정보를 산출하며, 산출된 정보 중에서 축적된 정보의 양을 산출할 수 있으며, 산출된 정보는 데이터 분석부(240)에 제공하여 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 분석할 때 사용될 수 있다.
산출된 예상 매출액 및 예상 필요 자재량의 정보를 분석한 이후, 중앙 서버(200)는 주문단말기(100)에 분석된 정보를 제공할 수 있다.
주문단말기(100)는 중앙 서버(200)로부터 분석된 정보(예상 매출액 및 예상 필요 자재량)와, 추가로 작물서버로부터 제공 받은 정보를 기초로하여 주문단말기(100)가 설치된 매장이 필요로 하는 식자재의 종류를 선택하고, 선택한 식자재의 종류를 중앙 서버(200)에 요청할 수 있다.
여기서, 작물서버는 작물의 파종시기와 수확시기의 정보를 공유하는 서버이며, 본 발명에서는 농림청에서 운영하는 서버로 대체될 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다.
또한, 작물서버는 작물의 파종시기 및 수확시기 이외에도 기후데이터의 예측 정보에 따른 작물 품종의 정보 제공과, 작물의 생육관리 시스템 또는 관리방법 등을 포함한 작물을 생육하는데 필요한 정보를 추가로 제공할 수 있다.
주문단말기(100)는 중앙 서버(200)로부터 제공 받을 식자재의 종류를 선택한 이후, 선택한 데이터를 중앙 서버(200)에 전송할 수 있다.
중앙 서버(200)는 데이터 분석부(240)로부터 분석된 예상 필요 자재량 데이터 및 주문단말기(100)로부터 전송받은 식자재의 종류의 정보를 기초로하여 식자재의 수량 및 식자재를 매장에 제공할 시간을 산출할 수 있다. 산출된 정보는 식자재를 판매하고 있는 도매서버에 식자재 주문을 요청하여 식자재를 주문할 수 있고, 주문현황을 주문단말기(100)에 제공할 수 있다.
한편, 상기한 방법으로 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출한 이후, 데이터 분석부(240)는 주문단말기(100)에 해당 정보를 전달하고, 추가로 데이터 학습부(250)를 통해 학습을 실시할 수 있다.
데이터 학습부(250)는 데이터 분석부(240)로부터 제공 받은 정보를 기초로하여 학습을 실시하며, 학습된 정보를 데이터 관리부(210)에 전송하여 이를 저장할 수 있다. 이러한 방법으로 데이터 관리부(210)에 포함된 DB는 학습된 정보의 양을 저장하여 빅데이터화 시킬 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템을 이용한 매출 추정액의 산출 방법에 있어서, 주문단말기(100)로부터 수집된 정보를 중앙 서버(200)에 전송하는 단계(S10, S30)와, 주문단말기(100)이 예상 매출액 및 예상 필요 자재값을 산출하고, 이를 주문단말기(100)에 전송하는 단계(S40,S50)를 포함한다.
먼저, 주문단말기(100)로부터 수집된 정보를 중앙 서버(200)에 전송할 수 있고, 추가로 매장환경 및 식자재현황을 제공할 수 있다(S10, S30). 여기서, 중앙 서버(200)는 외부 서버(S)로부터 매장 외부의 기후 정보를 추가로 제공 받을 수 있다(S20).
중앙 서버(200)는 주문단말기(100)로부터 제공 받은 정보를 기초로하여 변수, 상수, 가중치, 필요값을 각각 산출하여 데이터 분석에 필요한 값을 산출할 수 있다
산출한 이후, 중앙 서버(200)에 포함된 데이터 관리부(210)에 정보를 조회하여 주문단말기(100)로부터 제공 받은 정보와 유사한 정보를 조회할 수 있다.
중앙 서버(200)에서 산출된 변수, 상수, 가중치 및 필요값과, 중앙 서버(200)에서 조회한 축적된 정보를 기초로하여 분석값을 산출하고, 상기 분석값을 기초로하여 매장의 예상 매출액 및 예상 필요 자재값을 각각 산출할 수 있다(S40).
산출된 값은 주문단말기(100)에 정보를 제공하고(S50), 주문단말기(100)는 중앙 서버(200)에서 제공한 정보를 확인하여 중앙 서버(200)로부터 분석된 필요 자재값만큼의 식자재를 요청하며(S60), 중앙 서버(200)에서 주문단말기(100)로부터 요청된 식자재만큼 공급할 수 있다(S70).
이하에서는 주문단말기(100)의 정보 수집 방법을 도면을 첨부하여 자세하게 설명하면 다음과 같다.
도 5에 도시된 바와 같이, 주문단말기(100)의 정보 수집 방법은 매장주문내용을 주문단말기에 기록하는 단계(S100)와, 주문단말기(100)에 기록된 정보를 주문정보, 환경, 자재 별로 분할 기록하는 단계(S110) 및 분할 기록된 정보를 중앙 서버에 전송하는 단계(S150)를 포함할 수 있다.
분할 기록(S110)을 한 이후, 주문단말기(100)는 주문 관리부(110)에 기록된 정보를 조회하고, 주문관리부에 기록된 정보 중에서 메뉴별 일일 매출정보, 온라인별 일일 매출정보 및 오프라인별 일일 매출정보를 각각 산출할 수 있다(S120).
이 때, 주문 관리부(110)는 매장에서 진행하는 이벤트 또는 프로모션이 진행하는지의 여부를 판단하고(S121), 하나 이상의 메뉴가 이벤트 또는 프로모션을 진행하거나, 또는 진행예정인 경우, 상기한 메뉴에 한정하여 일일 판매 주문량을 메뉴별로 기록할 수 있다(S122).
주문단말기(100)는 분할 기록(S110)을 한 이후, 매장 관리부(120)에 기록된 매장의 일일 내부 환경 정보 및 일일 외부 환경 정보를 각각 산출할 수 있다(S130). 여기서, 외부 환경 정보는 상기한 바와 같이 외부 서버(S)로부터 추가로 제공 받을 수 있다.
매장 관리부(120)는 매장이 위치한 지역이 자연재해가 발생했거나, 기상예보로부터 자연재해를 예보받은 지역에 해당하는지의 여부를 판단하고(S131), 해당 매장이 자연재해에 해당되면, 자연재해의 종류, 규모, 크기, 강도 지속시간을 포함한 정보를 기록할 수 있다(S132). 상기한 정보는 주문단말기(100)에 입력되거나, 외부 서버(S)로부터 제공 받을 수 있다.
또한, 주문단말기(100)는 분할 기록(S110)을 한 이후, 재료 관리부(130)에서 기록된 정보를 조회하고, 매장에서 사용한 재료현황정보 및 현재 남아 있는 재료현황정보를 각각 기록할 수 있다(S140).
재료 관리부(130)는 주문단말기(100)에 새로운 메뉴가 추가가 되었는지의 여부를 추가로 판단할 수 있고(S141), 새로운 메뉴가 추가가 되었을 경우, 메뉴에 필요한 재료를 판단하며, 필요한 재료가 매장에 없거나, 신규 재료가 필요한 경우, 필요 수량을 각각 기록할 수 있다(S142).
주문단말기(100)는 주문 관리부(110), 매장 관리부(120) 및 재료 관리부(130)에서 기록된 정보를 중앙 서버(200)에 제공할 수 있다.
중앙 서버(200)는 주문단말기(100)로부터 제공 받은 정보를 기초로하여 변수, 상수, 가중치, 필요값을 각각 산출할 수 있으며, 이하에서는 중앙 서버(200)의 변수, 상수, 가중치, 필요값을 산출 방법을 도면을 첨부하여 자세하게 설명하면 다음과 같다.
도 6에 도시된 바와 같이, 변수, 상수, 가중치 및 필요값의 산출 방법은 주문단말기(100)로부터 제공되는 정보를 수신 받는 단계(S200)와, 주문단말기(100)에서 수신 받는 정보를 주문정보, 환경정보 및 재료정보로 각각 분할하는 단계(S210)와, 분할된 정보를 각각 분석하여 변수, 상수, 가중치 및 필요값을 산출하는 단계(S220, S230, S240)와, 산출된 값을 데이터 분석부(240)에 전송하는 단계(S250)를 포함할 수 있다.
분할된 정보 중에서(S210) 주문정보를 기초로하여 매장의 매뉴별 매출정보와, 온라인별 매출정보 및 오프라인별 매출정보를 각각 산출하고(S220), 산출된 값에 제1 변수값 및 상수를 각각 산출할 수 있다(S221).
여기서, 상수는 주문단말기(100)에서 중앙 서버(200)로 정보를 제공한 시간과, 중앙 서버(200)로부터 제공하는 정보 예컨대 매장 인근의 학교의 방학 유무와 같은 정보를 참고하여 상수를 산출할 수 있다.
또한, 제공 받은 주문정보 중에서 매장의 이벤트 또는 프로모션을 진행중이거나, 진행예정중인 메뉴가 있을 경우, 해당 정보에 한하여 3차 변수값을 추가로 산출할 수 있다. 3차 변수값은 이벤트 또는 프로모션을 진행중인 경우에만 산출할 수 있으며, 진행하지 않을 경우에는 3차 변수값을 별도로 산출하지 않는다.
분할된 정보 중에서(S210) 매장의 외부 및 내부 환경 정보를 기초로하여(S230) 2차 변수값을 산출할 수 있다(S231). 여기서, 매장의 외부 환경 정보는 주문단말기(100)로부터 입력된 외부 환경 정보를 기초로하여 제공 받되, 기후 데이터를 별도로 관리하는 외부 서버(S)로부터 매장의 외부 환경 정보를 선택적으로 제공 받을 수 있다. 외부 서버(S)에서 추가로 정보를 제공 받음으로써, 외부 환경 정보에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
또한, 주문단말기(100)로부터 입력된 외부 환경 정보 또는 외부 서버(S)로부터 제공 받은 외부 환경 정보 중 적어도 어느 한 곳으로부터 자연재해가 발생하거나, 예보된 경우(S232), 자연재해의 종류, 규모, 크기, 강도, 지속시간을 각각 산출하고, 산출된 값을 기초로하여 가중치 값을 추가로 산출할 수 있다(S233).
마지막으로, 분할된 정보 중에서(S210) 매장에 구비된 식자재 및 물품을 포함한 재고 정보 및 매장에 남은 재고 정보를 기초로하여(S240) 매장에 필요한 재고의 필요값을 산출할 수 있다(S241). 산출된 필요값은 향후 매장의 예상 필요 자제값을 산출할 때 사용된다.
상기한 방법으로, 변수, 상수, 가중치 및 필요값을 산출할 수 있으며, 산출된 값은 데이터 분석부(240)에 제공될 수 있다(S250).
데이터 분석부(240)는 산출된 값을 기초로하여 매장의 예상 매출액 및 예상 필요 자제값을 산출할 수 있으며, 이하에서는 도면을 첨부하여 자세하게 설명하면 다음과 같다.
도 7에 도시된 바와 같이, 중앙 서버(200)에서 예상 매출액 및 예상 필요 자재값을 산출하는 방법은 데이터 관리부(210)에 축적된 정보를 조회하는 단계(S300)와, 데이터 관리부(210)에서 조회한 정보의 양을 판단하고, 중앙 서버(200)로부터 사전에 설정된 년수보다 이상의 정보가 있는지의 여부를 판단하며, 판단한 정보를 기초로하여 분석방법을 채택하는 단계(S310)와, 채택된 분석 방법을 기초로하여 분석값을 산출하는 단계(S320, S330, S340, S350), 분석값을 기초로하여 예상 매출액 및 예상 필요 자재값을 각각 산출하는 단계(S360, S370)를 포함할 수 있다.
데이터 관리부(210)는 사전에 중앙 서버(200)로부터 분석완료된 학습된 데이터 또는 주문단말기(100)로부터 전달 받은 데이터가 축적되어 빅데이터화가 이루어져 있으며, 데이터 분석부(240)에서 조회요청한 정보를 데이터 관리부(210)에서 서칭한 이후, 서칭된 정보를 데이터 분석부(240)에 전달할 수 있다(S300).
데이터 분석부(240)는 데이터 관리부(210)로부터 전달받은 정보를 기초로하여 전달받은 정보가 중앙 서버(200)로부터 사전에 설정된 년(年)수보다 이상의 정보가 축적된 경우(S310), 선형회귀분석 또는 랜덤포레스트 분석방법 중 어느 하나의 분석방법을 선택하여 데이터 분석부(240)에 분석대기중인 정보를 분석하고(S311), 중앙 서버(200)로부터 사전에 설정된 년(年)수보다 미만의 정보가 축적된 경우, 시계열 분석방법을 선택하여 데이터 분석부(240)에 분석대기중인 정보를 분석할 수 있다(S312).
본 발명에서의 설정된 년(年)수는 3년이며, 데이터 관리부(210)에 저장된 정보가 보다 많이 축적되면 3년 이상으로 재설정될 수 있다.
상기한 분석방법을 중앙 서버(200)에서 선택된 이후, 데이터 분석부(240)는 데이터 관리부(210)로부터 제공 받은 정보(매장DB)와, 중앙 서버(200)에서 산출된 제1 변수값을 적용 분석하여 제1 분석값을 산출할 수 있다(S320). 여기서 제1 분석값은 제1 변수값에 영향을 받아 0 내지 1 범위 내로 산출될 수 있다.
제1 분석값을 산출한 이후, 데이터 분석부(240)는 데이터 관리부(210)로부터 제공 받은 정보(환경DB)로부터 제공 받은 정보와, 중앙 서버(200)에서 산출된 제2 변수값을 적용 분석하여 제2 분석값을 산출할 수 있다(S330). 여기서 제2 분석값은 제2 분석값에 영향을 받아 0 내지 1 범위 내로 산출될 수 있다.
제1 분석값 및 제2 분석값을 산출한 이후, 데이터 분석부(240)는 변수 관리부(230)에서 제3 변수값이 산출되었는지의 여부를 판단하고(S340), 제3 변수값이 산출되었을 경우, 데이터 관리부(210)로부터 제공 받은 정보(이벤트DB)로부터 제공 받은 정보와, 상기한 제3 변수값을 적용 분석하여 제3 분석값을 산출할 수 있다(S350). 제3 분석값을 산출하는 방법은 아래에서 보다 자세하게 설명하도록 한다.
제1 분석값, 제2 분석값, 제3 분석값이 산출되면, 데이터 분석부(240)는 제1 분석값, 제2 분석값, 제3 분석값에 사전에 산출된 상수 및 가중치를 통합 적용하여 매장의 예상 매출액을 산출할 수 있다(S360). 여기서, 제3 분석값은 설명한 바와 같이, 선택적으로 적용할 수 있다.
또한, 데이터 분석부(240)는 산출된 예상 매출액을 기초로하여 예상 매출액을 달성하기 위해 판매해야하는 메뉴의 자재량을 판단하고, 매장에 필요한 예상 필요 자재량을 산출할 수 있다(S370). 예상 필요 자재량은 변수 관리부(230)에서 산출된 필요값(S240, S241) 및 산출된 예상 매출액을 분석하여 정보를 산출할 수 있으며, 산출된 정보를 주문단말기(100)에 전송할 수 있다.
주문단말기(100)는 데이터 분석부(240)로부터 분석된 산출된 예상 매출액 및 예상 필요 자재량의 정보와, 작물서버로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 중앙 서버(200)로부터 제공 받을 식자재의 종류를 선택하고, 선택한 식자재의 종류를 중앙 서버(200)에 요청할 수 있다.
여기서, 작물서버는 작물의 파종시기와 수확시기의 정보를 공유하는 서버이며, 본 발명에서는 농림청에서 운영하는 서버로 대체될 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다.
또한, 작물서버는 작물의 파종시기 및 수확시기 이외에도 기후데이터의 예측 정보에 따른 작물 품종의 정보 제공과, 작물의 생육관리 시스템 또는 관리방법 등을 포함한 작물을 생육하는데 필요한 정보를 추가로 제공할 수 있다.
중앙 서버(200)는 데이터 분석부(240)로부터 분석된 정보 및 주문단말기(100)로부터 전송받은 식자재의 종류의 정보를 기초로하여 식자재의 수량 및 식자재의 매장에 제공할 시간을 산출할 수 있다. 산출된 정보는 식자재를 판매하고 있는 도매서버에 식자재 주문을 요청하여 식자재를 주문할 수 있고, 주문현황을 주문단말기(100)에 제공할 수 있다.
한편, 데이터 분석부(240)에서 분석완료된 예상 매출액 및 예상 필요 자재량의 정보를 데이터 학습부(250)에 추가로 정보를 전송하여 분석된 정보를 학습할 수 있다(S380).
데이터 학습부(250)는 중앙 서버(200)에서 사전에 설정된 러닝 학습을 통해 분석된 정보를 학습할 수 있으며, 학습 완료된 정보는 데이터 관리부(210)에 전송하여 정보를 저장시킬 수 있다(S390). 데이터 관리부(210)는 이러한 방법으로 정보를 축적시킬 수 있으며, 상기한 방법을 반복적으로 수행하면 빅데이터화를 이룰 수 있다.
이하에서는 제3 분석값을 산출하는 방법을 도면을 첨부하여 자세하게 설명하면 다음과 같다.
도 8에 도시된 바와 같이, 제3 분석값을 산출하는 방법은 주문단말기(100)로부터 제공 받은 이벤트 또는 프로모션을 진행하는 메뉴와 유사한 데이터를 데이터 관리부(210)에 포함된 하나이상의 DB로부터 매칭하여 정보를 선별할 수 있다(S351).
데이터 관리부(210)로부터 선별한 정보에 변수 관리부(230)로부터 산출된 제3 변수값을 적용 분석하여 하나 이상의 제1 산출값을 획득 할 수 있다(S351).
제1 산출값은 주문단말기(100)에서 진행중인 이벤트 또는 프로모션중인 메뉴마다 산출할 수 있으며, 이벤트 또는 프로모션중인 메뉴가 1개일 경우, 하나의 제1 산출값만 산출되고, 메뉴의 수에 따라 제1 산출값이 각각 산출될 수 있다.
이러한 제1 산출값에 상수값을 적용하여 제2 산출값을 산출할 수 있다(S352). 제2 산출값 또한 제1 산출값에 각각 적용하여 하나 이상의 제2 산출값을 산출할 수 있다.
제2 산출값을 산출한 이후, 데이터 분석부(240)는 제2 산출값과 유사한 데이터를 이벤트 DB(215)로부터 매칭하여 이벤트 DB(215)에 저장된 정보 중에서 데이터를 서칭할 수 있다(S353). 서칭한 데이터는 제2 산출값의 개수에 따라 하나 이상의 데이터를 선별할 수 있다.
사전에 정보를 선별한 단계(S351)는 데이터 관리부(210)에 포함된 모든 DB를 대상으로 정보를 매칭하여 선별하고, 제2 산출값과 유사한 데이터를 선별하는 단계(S353)는 이벤트 DB(215)에서만 매칭이 진행됨으로써, 정확도 및 신뢰도를 보장할 수 있다.
이벤트 DB(215)로부터 매칭된 데이터 및 제2 산출값의 유사도를 측정하여 유사값을 산출할 수 있으며(S355), 유사값이 중앙 서버(200)로부터 사전에 설정된 오차 범위 이내로 산출된 값인지 판단할 수 있다(S356). 오차 범위 밖의 유사값이 측정된 경우, 처음부터 재실시 될 수 있다(S351).
오차범위 이내의 값으로 판단될 경우, 제2 산출값에 가중치를 적용할 것인지의 여부를 판단할 수 있다(S357). 예컨대 변수 관리부(230)로부터 가중치가 산출되지 않은 경우, 가중치를 적용하지 않은 제3 분석값을 산출할 수 있고(S359), 변수 관리부(230)로부터 가중치가 산출된 경우, 가중치를 적용하여 제3 분석값을 산출할 수 있다(S358).
이상 본 발명을 일실시 예를 통하여 상세히 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명에 따른 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템 및 매출 추정액의 산출 방법은 이에 한정되지 않는다. 그리고 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다", 또는 "가지다", 등의 용어는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 해당 구성요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 하며, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다.
또한, 이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형 가능하다. 따라서, 본 발명에 개시된 일실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 일실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 - 주문단말기 110 - 주문 관리부
111 - 메뉴 관리부 112 - 매출 관리부(112)
113 - 온라인 매출부 114 - 오프라인 매출부
115 - 이벤트 관리부 120 - 매장 관리부
121 - 외부환경 관리부 122 - 내부환경 관리부
130 - 재료 관리부 131 - 식자재 관리부
132 - 물품 관리부 140 - 단말기 제어부
200 - 중앙 서버 210 - 데이터 관리부
211 - 매장 DB 212 - 매출 DB
213 - 메뉴 DB 214 - 환경 DB
215 - 이벤트 DB 220 - 정보 수집부
221 - 내부 정보부 222 - 외부 정보부
230 - 변수 관리부 231 - 가변수 산출부
232 - 제1 변수부 233 - 제2 변수부
234 - 제3 변수부 235 - 상수 산출부
236 - 가중치 산출부 240 - 데이터 분석부
241 - 분석 선택부 242 - 데이터 산출부
250 - 데이터 학습부 S - 외부 서버
111 - 메뉴 관리부 112 - 매출 관리부(112)
113 - 온라인 매출부 114 - 오프라인 매출부
115 - 이벤트 관리부 120 - 매장 관리부
121 - 외부환경 관리부 122 - 내부환경 관리부
130 - 재료 관리부 131 - 식자재 관리부
132 - 물품 관리부 140 - 단말기 제어부
200 - 중앙 서버 210 - 데이터 관리부
211 - 매장 DB 212 - 매출 DB
213 - 메뉴 DB 214 - 환경 DB
215 - 이벤트 DB 220 - 정보 수집부
221 - 내부 정보부 222 - 외부 정보부
230 - 변수 관리부 231 - 가변수 산출부
232 - 제1 변수부 233 - 제2 변수부
234 - 제3 변수부 235 - 상수 산출부
236 - 가중치 산출부 240 - 데이터 분석부
241 - 분석 선택부 242 - 데이터 산출부
250 - 데이터 학습부 S - 외부 서버
Claims (37)
- 매장의 주문을 관리하고, 매장에서 사용하는 자재현황 및 출고량을 기록하며, 매장의 주문현황 및 자재현황을 모니터링 하는 주문단말기; 및
상기 주문단말기로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 하나 이상의 변수를 산출하고, DB에 저장된 이전의 매장정보와 상기 산출된 변수를 분석하여 상기 주문단말기에 설치된 매장의 예상 매출액 및 예상 자재량을 산출하는 중앙서버; 를 포함하고,
상기 중앙서버는 사전에 중앙서버로부터 분석완료되어 학습된 데이터 또는 상기 주문단말기로부터 이전에 제공받은 데이터가 저장된 하나 이상의 DB가 포함된 데이터 관리부;
상기 주문단말기로부터 제공 받은 매장의 내부 환경 및 외부 환경 데이터를 제공 받는 정보 수집부;
상기 주문단말기로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 변수, 상수를 산출하고, 상기 데이터 관리부 및 정보 수집부로부터 제공 받은 데이터를 기초로하여 가중치를 산출하여 이를 관리하는 변수관리부;
상기 데이터 관리부로부터 제공 받은 데이터 및 상기 변수관리부로부터 제공 받은 변수, 상수 및 가중치를 기초로하여 매장의 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출하는 데이터 분석부; 및
상기 데이터 분석부로부터 산출된 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 제공 받아 상기 데이터 관리부에 저장된 데이터와 함께 학습하는 데이터 학습부; 를 포함하며,
상기 변수관리부는 변수를 산출하여 이를 관리하는 가변수 산출부를 포함하고,
상기 가변수 산출부는 상기 주문단말기로부터 제공받은 매장별 매출 및 메뉴별 매출 데이터를 기초로하여 1차 변수를 산출하는 제1 변수부;
상기 주문단말기로부터 제공받은 내부 환경 및 외부 환경 데이터를 제공 받아 2차 변수를 산출하는 제2 변수부; 및
상기 매장에서 이벤트 또는 프로모션을 진행하고 있거나, 또는 예정인 경우, 상기 주문단말기로부터 제공받아 3차 변수를 산출하는 제3 변수부; 를 포함하며,
상기 제1 변수부, 제2 변수부 및 제3 변수부는 상기 중앙서버에서 사전에 설정된 별도의 변수 산출 알고리즘으로 각각의 변수를 산출하고,
상기주문단말기는 매장의 주문을 관리하고, 매장의 메뉴, 매출 및 진행중인 프로모션을 관리하며, 주문받은 메뉴 및 판매매출을 기록하는 주문관리부;
매장의 내부 환경 및 외부 환경을 관리하는 매장관리부;
매장의 자재현황 및 자재의 출고를 관리하는 재료관리부; 및
상기 주문단말기를 제어관리하며, 상기 중앙서버와 네트워크를 형성하여 중앙서버와 쌍방향 통신을 할 수 있는 단말기 제어부;를 포함하며,
상기 매장관리부는 매장의 내부 환경의 정보를 수집하는 내부환경 관리부; 및 매장의 외부 환경의 정보를 수집하는 외부환경 관리부; 를 포함하며,
상기 외부환경 관리부는 상기 주문단말기에서 외부 환경의 정보를 입력하거나, 기후 데이터를 관리하는 외부 서버로부터 매장 인근의 기후 환경을 제공 받아 입력되고,
상기 재료관리부는 매장에서 사용되는 식자재를 관리하는 식자재 관리부; 및 상기 매장에서 사용되는 물품을 관리하는 물품 관리부; 를 포함하며,
상기 식자재 관리부는 매장에서 사용한 식자재의 정보, 매장에 남은 식자재의 정보, 외부로부터 제공 받은 식자재의 날짜를 포함하고,
상기 변수관리부는 상기 데이터 분석부에 제공할 상수를 산출하는 상수 산출부; 및 상기 데이터 분석부에 제공할 가중치를 산출하는 가중치 산출부; 를 포함하고,
상기 상수 산출부는 상기 주문단말기에서 상기 중앙서버로 정보 제공한 월(月), 일(日), 학교의 방학 유무, 계절을 포함하여 상수를 산출하며,
상기 가중치 산출부는 데이터 관리부에 축적된 년수와, 외부서버로부터 제공 받은 기후 데이터 중에서 자연재해이 발생유무 또는 예정유무를 포함하여 가중치 값을 산출하고,
상기 가중치 산출부는 외부서버로부터 자연재해가 예보되거나, 진행중인 경우, 자연재해의 규모, 크기, 강도, 지속시간을 수집하여 가중치를 산출하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 주문관리부는 매장으로부터 주문된 메뉴 정보를 수집하고, 주문완료된 주문을 기준으로 메뉴별로 분할하여 정보를 수집하는 메뉴관리부;
매장에서 판매된 주문의 매출 정보를 수집하는 매출 관리부; 및
매장에서 진행중인 이벤트 또는 프로모션이 있는지의 여부를 수집하는 이벤트 관리부;
를 포함하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 매출 관리부는 매장과 연계된 온라인 매장으로부터 판매된 메뉴의 매출을 집계하여 정보를 수집하는 온라인 매출부; 및
상기 매장으로부터 판매된 메뉴의 매출을 집계하여 정보를 수집하는 오프라인 매출부; 를 포함하며,
상기 온라인 매출부 및 오프라인 매출부에서 수집된 데이터를 합산하여 매장의 총 매출액을 산출하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 이벤트관리부는 매장에서 이벤트 또는 프로모션을 진행하는 메뉴가 있는지의 여부 정보를 수집하고,
상기 매장으로부터 이벤트 또는 프로모션이 진행되거나, 진행될 예정인 경우, 진행할 메뉴의 종류, 가격, 수량의 정보를 수집하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 주문단말기는 상기 주문관리부, 매장관리부 및 재료관리부로부터 수집된 정보를 상기 중앙서버에 제공하고, 상기 재료관리부에서 수집된 정보를 기초로하여 필요한 식자재 또는 물품을 요청하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 데이터 관리부는 상기 데이터 학습부로부터 학습된 데이터 중에서 매장의 매출 및 메뉴 정보가 저장되는 매장 DB;
상기 데이터 학습부로부터 학습된 데이터 중에서 매장의 내부 환경 및 외부 환경의 정보가 저장되는 환경 DB;
상기 데이터 학습부로부터 학습된 데이터 중에서 매장이 진행했던 프로모션 또는 이벤트의 정보가 저장되는 이벤트 DB; 를 포함하며,
상기 데이터 관리부는 사전에 상기 중앙서버로부터 분석된 정보를 상기 매장 DB, 환경 DB 및 이벤트 DB에 분할하여 저장되는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 데이터 분석부는 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 분석하는 방법을 선택하는 분석 선택부를 포함하고,
상기 분석 선택부는 선형회귀분석, 랜덤포레스트, 시계열분석를 포함하며, 상기 선형회귀분석, 랜덤포레스트, 시계열분석 중 하나를 선택하여 상기 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 산출하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 청구항 12에 있어서,
상기 데이터 분석부는 상기 주문단말기에서 상기 중앙서버로 정보를 제공한 시간을 수집하고, 수집한 시간과 동일한 데이터를 상기 데이터 관리부에서 검색하여 검색된 데이터를 산출하며, 산출된 데이터 중에서 축적된 데이터의 양을 산출하는 데이터 산출부;
를 포함하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 청구항 13에 있어서,
상기 데이터 분석부는 상기 분석 선택부 및 데이터 산출부로부터 산출된 데이터 및 분석방법을 기초로하여 매장에 필요한 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 분석하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 청구항 14에 있어서,
상기 데이터 분석부는 산출된 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 상기 주문단말기에 전송하고,
상기 주문단말기는 상기 데이터 분석부로부터 제공 받은 데이터 및 작물의 파종시기와 수확시기의 정보를 공유하는 작물서버로부터 제공 받는 데이터를 기초로하여 제공 받을 식자재의 종류를 선택한 이후, 선택한 데이터를 상기 중앙서버에 전송하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 청구항 15에 있어서,
상기 중앙서버는 상기 데이터 분석부로부터 분석된 예상 필요 자재량 데이터 및 상기 주문단말기로부터 전송받은 식자재의 종류 정보를 기초로하여 식자재의 수량 및 상기 주문단말기가 설치된 매장에 식자재를 제공할 시기를 산출하며,
상기 주문단말기에서 요청한 식자재의 종류 및 중앙서버에서 산정한 수량을 종합하여 식자재를 판매하고 있는 도매서버에 식자재 주문을 요청하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템.
- 청구항 14에 있어서,
상기 데이터 분석부로부터 산출된 예상 매출액 및 예상 필요 자재량을 상기 데이터 학습부에 전달하고,
상기 데이터 학습부는 상기 예상 매출액 및 예상 필요 자재량를 기초로하여 학습하며, 학습된 데이터를 상기 데이터 관리부에 전달하여 이를 저장하는 기상정보를 활용한 외식기업의 매출 추정 시스템. - 삭제
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