KR102610250B1 - 인공지능 기반의 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법 및 그를 이용한 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따르면, AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주소를 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 주소를 확인하는 단계, (c) AI 콜봇 시스템이, 배달 주소를 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 포함하는 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법이 제공된다.

Description

인공지능 기반의 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법 및 그를 이용한 시스템{A METHOD TO IDENTIFY A FOOD MENU USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED SPEECH RECOGNITION AND A SYSTEM USING THE SAME}

본 발명은 인공지능 기반의 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법에 있어서, AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주소를 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 주소를 확인하는 단계; 상기 AI 콜봇 시스템이, 상기 배달 주소를 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.

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.

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, 메뉴와 주소 등 인식 영역을 특화시켜 높은 인식 성공률을 보이는 AI 배달 서비스가 필요한 상황이었다.

이에 본 발명자는 음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별한 이후에 배달지 주소를 음성 인식하는 방법 및 그를 이용한 시스템을 제안하고자 한다.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 배달콜에 포함된 소비자의 음성에 대해 AI 콜봇을 통한 배달 주소의 높은 음성 인식 성공률을 가지는 것을 다른 목적으로 한다.

또한 본 발명은 음성 인식된 주소와 표준 주소와의 비교를 통하여 표준 주소에 대응되는 음성 인식률 향상을 또 다른 목적으로 한다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.

본 발명의 일 태양에 따르면, AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주소를 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 주소를 확인하는 단계, (c) AI 콜봇 시스템이, 배달 주소를 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 포함하는 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법이 제공된다.

본 발명에 의하면, 다음과 같은 효과가 있다.

본 발명은 배달콜에 포함된 소비자의 음성에 대해 AI 콜봇을 통한 배달 주소에 대한 높은 음성 인식 성공률을 가지는 효과가 있다.

본 발명의 효과는 이에 제한되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법을 이용하여 주문 자동화 서비스를 제공하는 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 백업 상담 서버가 지원하는 백업 상담원 단말의 화면을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 통합관리 시스템에서 확인가능한 정보를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 주문 자동화 서비스를 위한 시스템의 구체적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 AI 주문 서비스의 진행 과정을 나타낸 도면이다.

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.

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.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법을 이용하여 주문 자동화 서비스를 제공하는 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법을 나타내는 순서도이다.

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 6에서 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.

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.

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.

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.

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 배달 주소의 인식에 대해서 집중적으로 살펴볼 예정이다. 음식 메뉴 인식의 정확도를 높이기 위해서 상기 인식 모듈(110)에 대해서 반복적인 학습이 선행적으로 이루어져야 할 것이며, 학습 과정에 대해서는 아래에서 살펴보도록 하겠다.

인식 모듈(110)의 AI를 이용한 주소 인식 방법에 대하여 구체적으로 설명하면, 인식 모듈(110)은 소비자의 음성 데이터로부터 배달 주소를 추출하여 식별할 수 있다.

소비자는 주문을 위하여 배달 주소와 음식 메뉴 등을 말할 수 있고, 소비자의 음성은 AI 콜봇 시스템(100)에 의하여 음성 데이터로 변환될 수 있다. 그리고 인식 모듈(110)은 음성 데이터를 이용하여 AI 음성 인식을 수행할 수 있고, 문자로 이루어진 데이터를 생성할 수 있다. 인식 모듈(110)은 문자로 이루어진 데이터에서 배달 주소와 음식 메뉴를 각각 식별하여 추출할 수 있다. 예를 들면, 인식 모듈(110)은 배달 주소로서 '경기도 고양시 덕양구 행신동 에스케이뷰3차 아파트 XX동 XXXX호'를 인식하여 음식 메뉴와 별개로 추출할 수 있다.

이어서, 인식 모듈(110)은 배달 주소를 기본 주소 및 상세 주소로 분리할 수 있다. 기본 주소는 표준 주소에 대응될 수 있는 부분으로서, 배달 주소 중 전국의 시, 도, 구, 동 등으로 구분되는 구절과 건물의 명칭, 지번, 도로명 및 도로의 번호 등의 구절을 포함하는 부분일 수 있다. 상세 주소는 배달 주소 중 기본 주소를 제외한 나머지 세부적인 주소로서, 기본 주소로 특정된 건물 등에서 상세한 배달 위치에 대한 층, 호수 등일 수 있다. 이때, 표준 주소는 행정안전부에서 제공하는 표준 주소를 의미할 수 있다.

위의 예시에서 인식한 배달 주소에서, 인식 모듈(110)은 '경기도 고양시 덕양구 행신동 에스케이뷰3차 아파트'는 기본 주소에 대응될 수 있고, 'XX동 XXXX호'는 상세 주소에 대응될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 인식 모듈(110)은 기본 주소가 포함하는 영문에 대한 한글 인식 부분을 식별하고, 영문에 대한 한글 인식 부분을 영문으로 치환할 수 있다. 구체적으로, 소비자는 영문으로 이루어진 건물의 명칭 등을 발화할 수 있고, 영문 명칭은 국문으로 음성 인식될 수 있고, 이처럼 국문으로 인식된 영문인 부분은 영문에 대한 한글 인식 부분을 의미할 수 있다. 예를 들면, 소비자는 'SK뷰'라고 발화할 수 있고, 인식 모듈(110)은 '에스케이뷰'라고 인식할 수 있다. 인식 모듈(110)은 '에스케이뷰'에서 '에스케이'는 영문에 대한 한글 인식 부분일 수 있다. 인식 모듈(110)은 영문에 대한 한글 인식 부분을 영문으로 치환할 수 있고, 이에, '에스케이뷰'는 'SK뷰'로 치환될 수 있다.

또한, 인식 모듈(110)은 기본 주소가 포함하는 띄어쓰기 오류 부분을 식별하고, 띄어쓰기 오류 부분을 수정할 수 있다. 인식 모듈(110)은 소비자의 음성을 인식함에 있어 음성이 인식 가능한 크기의 소리로 인식되는 부분과 인식이 멈추는 부분을 구분하여 배달 주소의 띄어쓰기를 구분할 수 있다. 음성의 인식이 멈추어 발화가 이루어지지 않는 부분은 실제 표준 주소와 비교하여 띄어쓰기가 상이할 수 있다. 예를 들면, 인식 모듈(110)에 의하여 인식된 배달 주소는 'SK뷰3차 아파트'를 포함할 수 있으나, 실제 표준 주소는 'SK뷰 3차 아파트'일 수 있다. 인식 모듈(110)은 표준 주소와의 비교를 통하여 기준 주소의 띄어쓰기 오류 부분은 식별하고 띄어쓰기 오류 부분을 수정할 수 있다. 이에, 'SK뷰3차 아파트'부분은 'SK뷰 3차 아파트'로 수정될 수 있다.

또한, 인식 모듈(110)은 기본 주소가 포함하는 특수 기호의 한글 인식 부분을 식별하고, 특수기호의 한글 인식 부분을 특수기호로 치환할 수 있다. 인식 모듈(110)은 '-'와 같은 특수 기호를 발화되는 소리로 인식하여 문자로 변화하는 과정에서 '다시'와 같이 문자로 변환할 수 있다. 예를 들면, 기본 주소는 '123다시12'를 포함할 수 있고, 인식 모듈(110)은 '다시'를 특수 기호로 인식할 수 있다. 이에, 인식 모듈(110)은 '다시'를 특수 기호인 '-'로 치환하여 '123다시12'를 '123-12'로 수정할 수 있다.

이어서, 인식 모듈(110)은 기본 주소를 주소 API(Application Programming Interface)의 표준 주소 목록과 비교할 수 있다. 주소 API는 행정안전부가 제공하는 표준 주소에 대한 언어나 메시지의 형식을 의미할 수 있다. 인식 모듈(110)은 표준 주소 목록과 기본 주소를 비교하여 기본 주소에 대응되는 표준 주소를 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 인식 모듈(110)은 표준 주소 목록을 매장의 주소를 중심으로 기 설정된 거리 범위 내의 주소로 클러스터링할 수 있다. 인식 모듈(110)은 매장의 주소에 대응되는 위치를 중심으로 미리 설정된 거리, 예를 들면 10km 이내의 범위를 지정할 수 있고, 기 설정된 범위 내의 모든 표준 주소를 클러스터링하여 하나의 데이터 단위로 분류할 수 있다.

그리고, 인식 모듈(110)은 기본 주소를 클러스터링된 표준 주소 목록과 비교할 수 있다. 인식 모듈(110)은 매장에 접수된 배달 주소와 표준 주소를 비교하는 과정에서 매장의 위치를 중심으로 미리 설정된 거리 범위로 클러스터링하여 형성된 표준 주소들을 우선적으로 기본 주소와 비교할 수 있다. 소비자는 배달 주소와 인접한 매장에 주문할 것이라는 특성을 이용하여 매장 주소를 중심으로 표준 주소를 클러스터링할 수 있고, 이에, 표준 주소 식별의 정확성이 보다 향상될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 표준 주소를 클러스터링하는 범위, 즉, 매장을 중심으로 한 범위를 결정하는 거리는 소비자의 과거 주문 데이터에 기초하여 변경될 수 있다. 보다 구체적으로, AI 콜봇 시스템(100)은 소비자의 과거 주문 데이터에 접근할 수 있고, 소비자의 배송 주소와 배달을 주문했던 매장 사이의 거리를 산출할 수 있다. AI 콜봇 시스템(100)은 배송 주소와 매장 사이의 거리의 평균값을 산출할 수 있고, 산출된 거리의 평균값과 미리 설정된 배수값(예를 들면, 1.5)을 곱하여 매장을 중심으로 한 클러스터링 범위를 산출할 수 있다. 예를 들면, 특정 소비자가 과거에 배달을 주문했던 데이터를 이용하여 산출된 배송 주소와 매장 사이의 거리의 평균값은 5km일 수 있고, AI 콜봇 시스템(100)은 5km에 미리 설정된 배수값인 1.5를 곱하여 7.5km의 클러스터링 범위를 산출할 수 있다. 이러한 경우, 인식 모듈(110)은 매장의 위치를 중심으로 7.5km 이내의 거리에 존재하는 모든 표준 주소를 하나의 클러스터로 형성할 수 있고, 클러스터링된 표준 주소 리스트와 기본 주소를 비교하여 기본 주소에 대응되는 표준 주소를 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, AI 콜봇 시스템(100)은 기본 주소를 API의 표준 주소 목록과 비교함에 있어, 매장의 주소에 기초하여 기 설정된 주소 단위, 예를 들면, 구 또는 동 단위로 매장과 인접한 지역을 설정하여 해당 지역 내의 주소들을 클러스터링할 수 있다. 즉, 매장 주소를 기반으로 기 설정된 주소 단위 예를 들어 구 또는 동 단위로 매장에서 배달지로 정해진 지역만을 국한하여 주소를 검색하게 함으로써 검색 오류를 최소화할 수 있다(S230). 예를 들어 전국에 삼성아파트는 다수일 수 있으나 동단위로 보면 그 수가 더 적을 수 있고, 예를 들면 1개일 수 있기 때문에 중복의 문제를 최소화할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 인식 모듈(110)은 표준 주소 목록이 포함하는 표준 단어를 식별하고, 표준 단어에 대한 유사 단어 리스트를 형성할 수 있다. 그리고, 인식 모듈(110)은 기본 주소 중 표준 주소 목록의 표준 단어와 일치하지 않는 단어를 식별하고, 이러한 단어를 유사 단어 리스트와 비교할 수 있다. 표준 주소는 복수의 표준 단어로 구성될 수 있다. 예를 들면, 표준 주소인 'A빌딩'에서 '빌딩'은 표준 단어일 수 있다. 인식 모듈(110)은 음성 인식에 의하여 기본 주소로서 'A타워'를 인식할 수 있고, 기본 주소 중 'A'부분이 표준 주소 중 'A'부분과 일치하고, 기본 주소 중 '타워'부분이 표준 주소 중 표준 단어인 '빌딩'과 불일치한다고 판단할 수 있다. 인식 모듈(110)은 표준 단어인 '빌딩'과 일치하지 않는 기본 주소의 '타워'부분을 표준 단어의 유사 단어 리스트와 비교할 수 있다. 표준 단어의 유사 단어 리스트는 표준 단어와 유사한 복수의 단어들을 통계적인 데이터 분석을 통하여 수집한 리스트일 수 있고, 표준 단어인'빌딩'의 유사 단어 리스트는 '타워'를 포함할 수 있다. 인식 모듈(110)은 기본 주소의 '타워'가 표준 단어인 '빌딩'의 유사 단어 리스트에 포함된 것을 확인할 수 있고, 이러한 경우, 기본 주소의 '타워'를 표준 단어인 '빌딩'으로 대체할 수 있다.

이어서, 인식 모듈(110)은 표준 주소 목록으로부터 기본 주소에 대응하는 표준 주소를 식별하고, 기본 주소를 표준 주소로 대체할 수 있다. 인식 모듈(110)은 앞서 설명한 방법을 이용하여 기본 주소에 대응하는 표준 주소를 식별할 수 있고, 기본 주소를 표준 주소로 대체할 수 있다. 이에, 배달 주소는 표준 주소의 체계에 대응되는 주소 체계를 갖출 수 있다.

이어서, 인식 모듈(110)은 표준 주소와 상세 주소를 결합하여 배달 주소를 완성할 수 있다.

본 발명의 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.

본 발명의 일 실시예에 따르면, AI 콜봇 시스템(100)은 배달 주문을 인식하였다고 판단한 경우, 배달 주문을 소비자의 단말로 전송하여 이에 대한 검증을 거치고, 이를 기초로 배달 주문을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템(400)에 등록할 수 있다.

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.

구체적으로, 소비자의 단말에 주문용 화면이 디스플레이되는 상태에서, 상기 AI 콜봇 시스템(100)은 소비자의 단말에서 입력되는 입력 값에 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.

즉, 상기 AI 콜봇 시스템(100)은 소비자의 음성으로부터 기본 주소를 인식하고 이에 대응하는 기저장된 음성, 즉, 기본 주소에 대응되는 표준 주소가 올바른지 확인하는 음성을 제공하여 상기 소비자와 음성으로 대화를 진행할 수도 있다. 또한, 경우에 따라서는 소비자의 음성을 통하여 기본 주소를 인식하고 이에 대응하는 보이는 ARS 화면(소비자 단말의 화면 상에 기본 주소에 대응하는 표준 주소가 맞는지 확인을 요청하는표시)을 제공하여 소비자는 음성 또는 입력(ex 단말 터치 등), AI 콜봇 시스템(100)은 바뀌는 주문용 화면의 표시로 대화를 진행할 수도 있는 것이다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 백업 상담 서버가 지원하는 백업 상담원 단말의 화면을 나타내는 도면이다.

일 실시예에 따르면, 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.

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.

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.

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.

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.

또한, 소비자의 단말에 디스플레이되는 결제 금액의 경우, 상기 주문 상품뿐 아니라 배달될 주소의 위치에 근거한 배달비 역시 고려될 수 있다.

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.

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.

AI 콜봇 시스템(100)은 배달 주문(주문 메뉴, 주문주소)을 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템(400)에 등록(S240)할 수 있다. 상기 주문 메뉴, 주문 주소는 AI 음성 인식 또는 백업 상담 서버에 기한 보완으로 도출된 결과에 해당할 수 있다.

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.

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 또는 배달 주소 중에서 불명확하게 인식한 부분에 대해서 별도의 표시(ex 색깔 달리 표시, 체크 표시 등)와 함께 디스플레이될 수 있는 것이다.

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.

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.

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(S250).

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.

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. 즉, 주문을 받았던 매장에서 주문 확정을 하지 않아 주문콜이 취소된 경우, 주문을 완료하지 못하여 원하는 음식 등을 제공받을 수 없는 소비자의 불편함을 개선하기 위하여 소비자가 주문하였던 음식에 대한 정보를 이용하여 새로운 매장 및 메뉴를 산출할 수 있고, 이를 소비자에게 추천할 수 있다.

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.

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.

또한, 추천 순서로는 기설정 방식(A*x + B*y = C)에 기해 산정된 추천 점수(C)에 기초할 수도 있다. 상기 A*x + B*y = 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.

결국, 배달주소로부터 매장까지의 거리가 적을수록, 매장의 평가 등급이 높을수록 상기 추천 점수 C가 높아질 수 있다.

추천 점수(C)의 A, B 각각은 배달주소로부터 매장까지의 거리(x) 및 매장의 평가 등급(y) 각각의 가중치를 의미할 수 있다. 추전 점수(C)의 가중치인 A 및 B는 소비자의 과거 주문 이력에 의하여 변동될 수 있다. 구체적으로, 소비자의 과거 주문 이력 데이터를 이용하여 소비자의 배달주소와 과거 주문한 매장 까지의 거리의 평균치를 산출할 수 있고, 과거 주문한 매장 까지의 거리의 평균치와 기 설정된 거리를 비교할 수 있다. 과거 주문한 매장 까지의 거리가 기 설정된 거리보다 클 경우, 기 설정된 거리보다 큰 정도, 즉, 차이값이 증가할수록 가중치 A는 증가하고 가중치 B는 감소할 수 있다. 그리고, 과거 주문한 매장까지의 거리가 기 설정된 거리보다 작을 경우, 기 설정된 거리보다 작은 정도, 즉 차이값이 증가할수록 가중치 A는 감소하고 가중치 B는 증가할 수 있다.

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(S260)할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 통합관리 시스템에서 확인가능한 정보를 나타내는 도면이다.

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.

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.

예를 들어, 지난 한주 동안 AI음성 인식을 이용하여 전달된 주문콜이 200건, 결제 금액의 총합이 3백만원, 평균통화시간이 50초 등에 대한 정보를 확인할 수 있는 것이다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 주문 자동화 서비스를 위한 시스템의 구체적인 구성을 나타내는 도면이다.

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.

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 6에서는 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 6에는 구체적으로 개시되어 있지 않지만, 상기 AI 엔진은 인식 모듈(110)에 포함된 구조를 이룰 수 있다.

또한, AI 콜봇 시스템(100)은 주문 주소 인식 과정에서 앞서 설명한 배달 주소 인식 방법을 활용할 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.

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.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 AI 주문 서비스의 진행 과정을 나타낸 도면이다.

도 7에서 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.

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 7을 통해 확인할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들은 하나 이상이 서로 결합되어 새로운 실시예를 구성할 수 있음은 물론이다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법은 AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주소를 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 주소를 확인하는 단계, (c) AI 콜봇 시스템이, 배달 주소를 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 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, (b) 단계는, AI 콜봇 시스템의 인식 모듈이 주문콜의 소비자의 음성데이터로부터 배달 주소를 식별하는 단계, 배달 주소를 기본 주소 및 상세 주소로 분리하는 단계, 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계, 표준 주소 목록으로부터 기본 주소에 대응되는 표준 주소를 식별하고, 기본 주소를 표준 주소로 대체하는 단계, 및 표준 주소와 상세 주소를 결합하여 배달 주소를 완성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 기본 주소 및 상세 주소를 분리하는 단계 후, 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계 전에, 기본 주소가 포함하는 영문에 대한 한글 인식 부분, 띄어쓰기 오류 부분, 및 특수기호의 한글 인식 부분 중 적어도 하나를 식별하는 단계, 및 영문에 대한 한글 인식 부분을 영문으로 치환하거나, 띄어쓰기 오류 부분을 수정하거나, 특수기호의 한글 인식 부분을 특수기호로 치환하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계는, 표준 주소 목록을 매장의 주소를 중심으로 기 설정된 거리 범위 내의 주소로 클러스터링 하는 단계, 및 기본 주소를 클러스터링된 표준 주소 목록과 비교하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계는, 표준 주소 목록을 매장의 주소에 기초하여 기 설정된 주소 단위인 구 또는 동 단위로 매장과 인접한 지역을 설정하여 지역 내의 주소로 클러스터링하는 단계; 및 기본 주소를 클러스터링된 표준 주소 목록과 비교하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계는, 표준 주소 목록이 포함하는 표준 단어를 식별하는 단계,

표준 단어의 유사 단어 리스트를 형성하는 단계, 기본 주소 중 표준 주소 목록의 표준 단어와 일치하지 않는 단어를 유사 단어 리스트와 비교하는 단계, 및 기본 주소 중 표준 단어와 일치하지 않는 단어가 유사 단어 리스트에서 식별된 경우, 표준 단어와 일치하지 않는 단어를 표준 단어로 대체하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 시스템은 AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주소를 인식하는 인식 모듈이 학습된 상태에서, 소비자의 단말로부터의 주문콜을 전달받는 콜센터 인프라 시스템, 콜센터 인프라 시스템으로부터 주문콜을 전달받고, 인식 모듈을 이용하여 주문콜에 포함된 배달 주소를 확인하고, 배달 주소르ㅜㄹ 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 포함할 수 있다.

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.

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.

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.

100: AI 콜봇 시스템
110: 인식 모듈
200: 콜센터 인프라 시스템
300: 백업 상담 서버
400: 클라우드 주문시스템
500: 포스 단말기
600: 배달대행사 기기

Claims (7)

1. AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주소를 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 상기 배달 주소를 확인하는 단계;
   (c) 상기 AI 콜봇 시스템이, 상기 배달 주소를 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 포함하고,
   상기 (b) 단계는,
   상기 AI 콜봇 시스템의 상기 인식 모듈이 상기 주문콜의 상기 소비자의 음성데이터로부터 국문 및 숫자로 구성된 배달 주소를 식별하는 단계;
   상기 배달 주소를 기본 주소 및 상세 주소로 분리하는 단계;
   상기 기본 주소가 포함하는 영문에 대한 한글 인식 부분, 및 특수기호의 한글 인식 부분 중 적어도 하나를 식별하는 단계;
   상기 영문에 대한 한글 인식 부분을 영문으로 치환하거나, 상기 특수기호의 한글 인식 부분을 상기 특수기호로 치환하는 단계;
   상기 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계;
   상기 표준 주소 목록으로부터 상기 기본 주소에 대응되는 표준 주소를 식별하고, 상기 기본 주소를 표준 주소로 대체하는 단계; 및
   상기 표준 주소와 상기 상세 주소를 결합하여 상기 배달 주소를 완성하는 단계를 더 포함하고,
   상기 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계는, 상기 매장의 주소를 중심으로 기 설정된 거리 범위 내의 주소로 상기 표준 주소 목록을 클러스터링 하는 단계; 및 상기 기본 주소를 상기 클러스터링 된 상기 기 설정된 거리 범위 내의 상기 표준 주소 목록과 비교하는 단계;를 더 포함하며,
   상기 기 설정된 거리 범위는, 상기 AI 콜봇 시스템이, 상기 소비자의 과거 주문 데이터에 기반하여 상기 소비자의 배송 주소와 배달을 주문했던 매장들 사이의 거리 평균값에 미리 설정된 배수값을 곱하여 산출되는, 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계는,
   상기 표준 주소 목록을 상기 매장의 주소에 기초하여 기 설정된 주소 단위인 구 또는 동 단위로 상기 매장과 인접한 지역을 설정하여 상기 지역 내의 주소로 클러스터링하는 단계; 및
   상기 기본 주소를 클러스터링된 상기 표준 주소 목록과 비교하는 단계를 더 포함하는, 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계는,
   상기 표준 주소 목록이 포함하는 표준 단어를 식별하는 단계;
   상기 표준 단어의 유사 단어 리스트를 형성하는 단계;
   상기 기본 주소 중 상기 표준 주소 목록의 상기 표준 단어와 일치하지 않는 단어를 상기 유사 단어 리스트와 비교하는 단계; 및
   상기 기본 주소 중 상기 표준 단어와 일치하지 않는 단어가 상기 유사 단어 리스트에서 식별된 경우, 상기 표준 단어와 일치하지 않는 단어를 상기 표준 단어로 대체하는 단계를 더 포함하는, 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법.
7. AI 콜봇 시스템에 인식 모듈이 포함되어 있고, 배달 주소를 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 주소를 확인하고, 상기 배달 주소를 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템에 등록하는 상기 AI 콜봇 시스템; 및
   상기 클라우드 주문시스템으로부터 상기 주문서를 전달받고, 상기 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 매장 내 화면에 디스플레이하여 상기 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 포함하되,
   상기 인식 모듈은, 상기 주문콜의 상기 소비자의 음성데이터로부터 국문 및 숫자로 구성된 배달 주소를 식별하고, 상기 배달 주소를 기본 주소 및 상세 주소로 분리하며, 상기 기본 주소가 포함하는 영문에 대한 한글 인식 부분, 및 특수기호의 한글 인식 부분 중 적어도 하나를 식별하고, 상기 영문에 대한 한글 인식 부분을 영문으로 치환하거나, 상기 특수기호의 한글 인식 부분을 상기 특수기호로 치환하며, 상기 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하고, 상기 표준 주소 목록으로부터 상기 기본 주소에 대응되는 표준 주소를 식별하고, 상기 기본 주소를 표준 주소로 대체하며, 및 상기 표준 주소와 상기 상세 주소를 결합하여 상기 배달 주소를 완성함으로써 상기 배달 주소를 확인하고,
   상기 인식 모듈은, 상기 매장의 주소를 중심으로 기 설정된 거리 범위 내의 주소로 상기 표준 주소 목록을 클러스터링 하고, 및 상기 기본 주소를 상기 클러스터링 된 상기 기 설정된 거리 범위 내의 상기 표준 주소 목록과 비교함으로써 상기 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하며,
   상기 기 설정된 거리 범위는, 상기 AI 콜봇 시스템이, 상기 소비자의 과거 주문 데이터에 기반하여 상기 소비자의 배송 주소와 배달을 주문했던 매장들 사이의 거리 평균값에 미리 설정된 배수값을 곱하여 산출된, 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 시스템.