KR20160143701A - 음식물 쓰레기를 모니터링하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 음식물 쓰레기를 모니터링하는 시스템에 관한 것이다. 시스템은 쓰레기 통의 무게를 재도록 구성되는 중량 메커니즘으로서, 쓰레기 통은 비우기 전에, 복수의 연이은 처리 이벤트로부터 음식물 쓰레기를 받도록 구성되는 중량 메커니즘, 각각의 처리 이벤트 사이에서 쓰레기 통의 중량의 차이를 측정하고 차이에 기반하여 처리 이벤트의 중량을 계산하도록 구성되는 프로세서, 및 사용자에 의한 처리 이벤트에서 음식물 쓰레기를 분류하는 적어도 하나의 지시를 수신하도록 구성되는 사용자 인터페이스를 포함한다. 음식물 쓰레기를 모니터링하는 방법이 또한 설명된다.

Description

음식물 쓰레기를 모니터링하기 위한 시스템 및 방법{A SYSTEM AND METHOD FOR MONITORING FOOD WASTE}

본 발명은 음식물 쓰레기 모니터링의 분야에 관한 것이다. 배타적으로는 아니지만, 보다 상세하게는, 본 발명은 상업 환경에서의 음식물 쓰레기 모니터링에 관한 것이다.

상업 음식물 서비스 사업체 및 식당은 그들이 구입하는 먹을 수 있는 음식물의 5 내지 20%를 버린다. 재료들은 전형적 회사에 대해 수익의 대략 1/3의 비용이 든다. 그러므로, 막을 수 있는 쓰레기는 수익의 2 내지 7%를 나타낸다. 순이익이 10% 미만인 분야에서, 이는 수익성의 실질적 차이를 만들 수 있다.

음식물 쓰레기를 감소시키는 제1 단계는 음식물 쓰레기를 측정하는 것이다. 기존 해결법들은 일과 종료 시에 다량의 쓰레기의 무게를 재는 것과 같은 음식물 쓰레기를 트랙킹하는데 사용되는 매우 수작업의 과정의 형태로 된다. 그것들은 빠른 회계 감사를 넘어서 동안 지속하기가 일반적으로 어렵고, 필요한 회계 감사관/컨설턴트 시간으로 인해 비용이 많이 들 수 있다. 그것들은 또한 버려지고 있는 것에서 덜 세밀한 데이터를 갖는 경향이 있으며, 이는 그것들을 덜 영향력이 있게 만든다.

상술한 수작업 과정보다 더 자동화되고 세밀한 다른 해결법들이 개발되었다.

하나의 그러한 해결법이 Leanpath, Inc.에 의해 제공되고 미국 특허 제 7,415,375호에 설명된다. 이러한 해결법에서, 음식물 쓰레기 모니터링 시스템은 사용자가 컨테이너를 음식물 쓰레기로 채우고 컨테이너를 계량소 상에 배치하는 곳에 제공된다. 계량소는 총중량을 기록하고 사용자로부터의 음식물 쓰레기에 대한 상세를 요청한다. 컨테이너는 그 다음 쓰레기 통으로 비워지고 재사용될 수 있다. 중량 및 데이터는 저장되고 음식물 쓰레기를 분석하는데 사용된다.

상술한 해결법이 갖는 단점은 상술한 해결법이 사용자가 음식물 쓰레기를 컨테이너에 놓는 것, 컨테이너의 무게를 재는 것, 그리고 음식물 쓰레기의 타입을 기록하는 것에 의존한다는 것이다. 이러한 해결법은 사용자가 분주한 주방 스태프일 가능성이 있는 분주한 음식물 서비스 사업체 또는 식당에 대해 구현하기에 매우 부담스럽고, 따라서, 이러한 해결법은 낮은 준수를 겪는다. 그러므로, 이는 일부의 또는 대부분의 음식물 쓰레기에 대한 데이터를 놓치는 것 그리고 사업체의 음식물 쓰레기의 잘못된 분석을 야기한다.

따라서, 개선된 쓰레기 모니터링 시스템에 대한 바람이 있다.

본 발명의 목적은, 종래 기술의 단점을 극복하거나, 적어도 유용한 대안을 제공하는 음식물 쓰레기 모니터링 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 제1 양태에 따르면,

쓰레기 통의 무게를 재도록 구성되는 중량 메커니즘으로서, 쓰레기 통은 비우기 전에, 복수의 연이은 처리 이벤트로부터 음식물 쓰레기를 받도록 구성되는 중량 메커니즘;

각각의 처리 이벤트 사이에서 쓰레기 통의 중량의 차이를 측정하고 차이에 기반하여 처리 이벤트의 중량을 계산하도록 구성되는 프로세서; 및

사용자에 의한 처리 이벤트에서 음식물 쓰레기를 분류하는 적어도 하나의 지시를 수신하도록 구성되는 사용자 인터페이스를 포함하는, 음식물 쓰레기를 모니터링하는 시스템이 제공된다.

본 발명의 추가 양태에 따르면,

a. 프로세서가 제1 처리 이벤트 후에 쓰레기 통의 중량 메커니즘으로부터 제1 중량을 수신하는 단계;

b. 프로세서가 제2 처리 이벤트 후에 쓰레기 통의 중량 메커니즘으로부터 제2 중량을 수신하는 단계;

c. 프로세서가 제1 중량과 제2 중량 사이의 차이에 기반하여 제2 처리 이벤트에 대한 중량을 결정하는 단계; 및

d. 사용자 인터페이스가 제2 처리 이벤트에 대한 음식물 쓰레기를 분류하도록 사용자로부터의 입력을 수신하는 단계를 포함하는, 음식물 쓰레기를 모니터링하는 방법이 제공된다.

본 발명의 다른 양태들을 청구항들 내에서 설명한다.

본 발명의 실시예들을 이제 첨부 도면들을 참조하여 예로서만 설명할 것이다:
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시하는 블록도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 도시하는 흐름도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시하는 블록도를 도시한다.
도 4는 도 3에 도시된 실시예와 함께 사용되는 중량 신호들의 잡음을 검출하는 예시적인 방법을 도시하는 흐름도를 도시한다.
도 5a 내지 도 5d는 본 발명의 일 실시예와 함께 사용되는 안정화 방법들을 도시하는 그래프들을 도시한다.

본 발명은 음식물 쓰레기 모니터링 방법 및 시스템을 제공한다.

본 발명자들은 음식물 쓰레기가 쓰레기 통에서 일어나는 처리 이벤트들 사이에서 중량 차이들의 자동 캡처에 의해 높은 준수로 모니터링될 수 있다는 것을 알아내었다.

도 1에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(100)이 도시된다.

중량 메커니즘(101)이 도시된다. 쓰레기 메커니즘(101)은 아날로그 저울 또는 디지털 저울일 수 있다.

쓰레기 통(102)이 도시된다. 쓰레기 메커니즘(101)은 쓰레기 통(102)의 중량을 측정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 쓰레기 통(102)은 쓰레기 메커니즘(101)의 상단 상에 안착될 수 있다. 쓰레기 통(102)은 복수의 처리 이벤트를 통하여 음식물 쓰레기를 받도록 구성된다.

쓰레기 메커니즘(101)이 아날로그 저울인 경우, 아날로그-디지털 변환기(103)가 측정치들을 디지털 형태로 변환하는데 사용될 수 있다.

프로세서(104)가 또한 도시된다. 프로세서(104)는 쓰레기 메커니즘(101)으로부터 직접 또는 변환기(103)를 통하여 중량 신호들을 수신하도록 구성된다.

프로세서(104)는 쓰레기 메커니즘(101) 또는 변환기(103)로부터 안정성 제어기(105)를 통하여 신호들을 수신할 수 있다. 안정성 제어기(105)는 프로세서(104)로의 중량 신호들의 전달을 검출하고 제어하도록 구성될 수 있다. 안정성 제어기(105)는 중량 신호의 안정성에 기반하여 중량 신호들의 송신을 제어할 수 있다. 안정성은 현재 중량과 이전 중량 사이의 변화의 크기에 기반한 가변의 응답 시간을 사용하여 안정성 제어기(105)에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 임계치는 중량 변화가 작은(즉, 낮은 임계치 미만인) 것으로 한정되면, 응답 시간이 안정된 중량을 전달하기 위해 증가될 수 있도록 설정될 수 있다. 이는 잡음일 가능성이 있는 작은 변동들을 제거하는 것을 도울 수 있다. 중량 변화가 큰(즉, 높은 임계치를 넘을) 때, 중량 신호는 프로세서(104)로 송신될 수 있지만, 안정성 제어기(105)는 중량 메커니즘(101)으로부터의 중량 신호를 모니터링하고 보다 정확한 중량 평가를 반영하기 위해 프로세서(104)로 송신되는 중량 신호를 업데이트할 수 있다. 이는 예를 들어, 음식물 쓰레기를 처리할 때, 사용자가 뜻하지 않게 사용자 자신의 중량을 중량 메커니즘 상에 둘 때, 유용할 수 있다. 최저치 및 최고치에 대한 임계치들은 주기적으로 업데이트되고 이력 데이터에 기반하여 계산될 수 있다.

프로세서(104)는 각각의 처리 이벤트 사이에서 중량 용기(102)의 중량의 차이를 측정함으로써 처리 이벤트에 대한 중량을 계산하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 제1 처리 이벤트 후의 중량 신호가 1.05 ㎏이고 제2 처리 이벤트 후의 중량 신호가 1.50 ㎏이면, 프로세서는 제2 처리 이벤트에 대한 중량을 0.45 ㎏으로 계산할 수 있다.

사용자 인터페이스(106)가 또한 도시된다. 사용자 인터페이스(106)는 디스플레이(107) 및 입력 장치(108)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 디스플레이(107) 및 입력 장치(108)는 예를 들어, 터치 스크린 인터페이스로 결합될 수 있다. 사용자 인터페이스(106)는 음성 출력 장치(109)를 포함할 수 있다.

사용자 인터페이스(106)는 처리 이벤트에서의 음식물 쓰레기를 분류하도록 사용자로부터 입력 장치(108)를 통하여 지시들을 수신하도록 구성될 수 있다. 사용자 인터페이스(106)는 쓰레기 발생의 시기, 쓰레기의 타입, 특정 쓰레기, 및/또는 쓰레기를 쏟아 버리는 이유를 포함하는 하나 이상의 상이한 카테고리 타입에 대한 지시들을 제공하도록 디스플레이(107)를 통하여 사용자에게 안내할 수 있다. 사용자 인터페이스(106)는 디스플레이(107)를 통하여 사용자에게 안내하고 108을 통하여 입력을 수신하는 다단식 메뉴의 옵션들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 쓰레기 발생의 시기는 이하의 옵션들: 재고, 준비, 과잉 생산 또는 그릇에 남겨짐 중 하나를 선택할 것을 사용자에게 요청함으로써 안내될 수 있다.

사용자 인터페이스(106)는 한 옵션이 복수의 카테고리 타입에 걸친 지시들을 자동적으로 한정하는 옵션들의 목록으로 표시할 수 있다.

시스템(100)은 사용자의 신원을 얻도록 구성되는 사용자 신원 장치(110)를 포함할 수 있다. 사용자 신원 장치(110)는 카메라(111)를 포함할 수 있다. 사용자 신원 장치(110)는 예를 들어, 카메라(111)를 사용한 안면 인식을 통하여, 또는 RFID 판독기를 통한 RFID(무선 주파수 식별자)와 같은 사용자의 물리적 식별자의 근접을 통하여 사용자의 신원을 자동적으로 얻을 수 있다. 대안적인 실시예에서, 사용자 인터페이스(106)는 예를 들어, 입력 장치(108)를 통하여 사용자 코드를 수신함으로써 사용자의 신원을 얻도록 구성될 수 있다.

시스템(100)은 통신 네트워크(114)를 통하여 중앙 서버(113)와 통신하도록 구성되는 통신 모듈(112)을 포함할 수 있다. 프로세서(104)는 통신 모듈(112)을 사용하여 처리 이벤트들에 대한 중량들 및/또는 분류들을 중앙 서버(113)로 송신하도록 구성될 수 있다. 중량들 및/또는 분류들은 주기적으로 중앙 서버(113)로 송신될 수 있다.

중앙 서버(113) 및/또는 프로세서(104)는 사용자 오류를 제거하기 위해 중량들 및/또는 분류들을 처리하도록 구성될 수 있다. 처리는 중량들 및/또는 분류의 오류들의 검출 및 정정을 포함할 수 있다.

중앙 서버(113)는 복수의 위치로부터 처리 이벤트들에 대한 중량들 및/또는 분류들을 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 중량 및/또는 분류 정보는 동일한 상업 음식물 사업체의 상이한 부분들에서, 또는 다수의 상업 음식물 사업체들 내에서 활용되는 중량 메커니즘들에 기인할 수 있다.

중앙 서버(113)는 보고서들을 생성하기 위해 하나 이상의 위치로부터 수신되는 중량들 및/또는 분류들을 분석하도록 추가로 구성될 수 있다. 보고서들은 하나 이상의 사용자 디바이스로 전달될 수 있다.

중앙 서버(113)는 사용자 인터페이스(106)에 의해 활용되는 다단식 메뉴를 주기적으로 업데이트하도록 추가로 구성될 수 있다.

도 2를 참조하여, 음식물 쓰레기를 모니터링하는 방법(200)을 설명할 것이다.

단계(201)에서, 처리 이벤트는 사용자가 음식물 쓰레기를 쓰레기 통(예를 들어 102)에 넣을 때, 일어난다. 쓰레기 통에 대한 중량이 중량 메커니즘(예를 들어 101)에 의해 검출되고 중량 신호가 송신된다. 중량 신호는 송신되기 전에, 변환기(예를 들어 103)에 의해 아날로그에서 디지털로 처리될 수 있다.

단계(202)에서, 중량 신호는 예를 들어, 안정성 제어기(예를 들어 105)에 의해 안정성을 위해 인터셉트되고 처리될 수 있다. 중량 신호는 안정성을 확인하기 위해 일정 기간 동안 모니터링될 수 있다. 기간은 상기 중량 신호와 이전 처리 이벤트에 대한 중량 신호 사이의 변화의 크기에 의존할 수 있다. 일 실시예에서, 중량 신호가 낮은 임계치 미만인 경우, 기간은 증가된다. 중량 신호는 모니터링의 결과로서 지연되거나 모니터링의 결과로서 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 중량 신호가 낮은 임계치 미만인 경우, 중량 신호는 지연될 수 있고; 신호가 높은 임계치를 넘는 경우, 중량 신호는 신호가 높은 임계치 미만으로 강하할 때, 업데이트될 수 있다.

단계(203)에서, 프로세서(예를 들어 104)는 중량 신호를 수신하고 이러한 처리 이벤트와 이전 처리 이벤트 사이에서 중량 용기의 중량의 차이를 계산한다. 중량의 차이는 현재 처리 이벤트의 중량이다.

일 실시예에서, 이러한 중량은 사용자 인터페이스(예를 들어 106)를 통하여 사용자에게 표시된다. 분류할 음식물 쓰레기가 있는 것을 사용자에게 알리도록 음성 출력 장치(예를 들어 109)를 통하여 경보음이 울릴 수 있다.

사용자에 대한 신원이 (예를 들어, 110에 의해) 결정될 수 있다. 이러한 신원은 처리 이벤트에 대해 계산되는 중량 및/또는 사용자에 의해 한정되는 분류들과 연관될 수 있다. 사용자의 신원은 예를 들어, 안면 인식을 통하여 자동적으로 검출될 수 있다. 사용자가 알려져 있지 않은 경우, 사용자는 신원 정보를 제공하도록 안내될 수 있다.

단계(204)에서, 하나 이상의 지시가 (예를 들어, 106을 통하여) 음식물 쓰레기를 분류하도록 사용자로부터 수신될 수 있다. 옵션들의 선택이 사용자의 지시를 한정하도록 사용자에게 표시될 수 있다. 일 실시예에서, 음식물이 소비되었던 시기, 음식물 쓰레기의 타입, 음식물 쓰레기의 특정 항목 및 음식물 쓰레기에 대한 이유를 포함하는 복수의 지시가 사용자로부터 수신된다. 본 발명의 일부 실시예들에서, 하나 이상의 옵션이 지시들의 전부 또는 일부를 자동적으로 한정하도록 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 지시들의 일부 조합은 공통이고 이러한 조합들은 원터치 옵션들로서 제공될 수 있다.

일 실시예에서, 중량 신호가 안정성 처리의 결과로서 업데이트되었던 경우, 업데이트된 중량 신호는 처리 이벤트에 대한 중량을 계산하도록 프로세서(예를 들어 104)에 의해 사용될 수 있다.

단계(205)에서, 처리 이벤트에 대한 캡처된 중량들 및/또는 연관된 분류들은 예를 들어, 사용자 오류를 제거하기 위해 클리닝될 수 있다.

클리닝하는 것은 잘못된 중량들 및/또는 분류들의 검출 및 교정을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 잘못된 중량들은 이전 및/또는 이후 처리 이벤트들과 같이 이력적으로 캡처된 데이터로부터의 편차들을 사용하여 검출되고 교정된다. 예를 들어, 표준 편차 기법들은 처리 이벤트들에 대한 캡처된 중량들을 스무딩 아웃(smoothing out)하는데 사용될 수 있다. 이력적으로 캡처된 데이터는 그러한 중량 메커니즘으로부터, 그러한 상업 음식물 서비스 사업체에서의 또는 모든 연관되거나 관련된 상업 음식물 서비스 사업체들에 걸친 중량 메커니즘들로부터, 또는 모든 캡처된 데이터에 걸쳐 이력적으로 캡처된 데이터일 수 있다.

일 실시예에서, 잘못된 처리 이벤트들은 패턴 인식을 사용하여 검출되고 교정된다. 예를 들어, 하나 이상의 규칙이 통상의 잘못된 시나리오들에 대해 정의되고 쓰레기 통 변화들이 처리 이벤트로서 식별되는 것과 같은 잘못된 처리 이벤트들을 식별하는데 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 이러한 클리닝하는 것의 적어도 일부는 프로세서(104)에서 일어날 수 있다. 프로세서(104)는 사용자의 존재가 오류를 야기했다고, 예를 들어, 사용자가 중량 용기에 기대고 있어 중량 신호들의 정확성에 영향을 줄 수 있다고 판단하고, 사용자의 이후의 부재 및 중량 신호의 변화를 검출함으로써 오류를 정정하여, 현재 중량 신호를 사용하여 처리 이벤트에 대한 중량을 업데이트할 수 있다. 사용자의 부재의 검출은 카메라를 통할 수 있거나 사용자의 부재의 검출은 추론될 수 있다(예를 들어, 일정 기간이 경과한 후에, 시스템이 사용자가 떠났다고 추정할 수 있음).

단계(206)에서, 캡처된 중량들 및/또는 분류들은 처리, 대조 및/또는 분석을 위해 중앙 서버(예를 들어, 113)로 송신될 수 있다. 분석의 결과들은 보고서로서 하나 이상의 사용자에게 전달될 수 있다. 보고서는 음식물 쓰레기의 개요들 및/또는 분석에 기반하여 쓰레기를 감소시키기 위한 제안들을 포함할 수 있다. 중앙 서버로의 송신은 주기적으로 일어날 수 있다. 하나 이상의 사용자는 상업 음식물 서비스 사업체들의 소유주들 또는 관리자들일 수 있다. 일 실시예에서, 일부 분석은 어떤 처리 이벤트들도 현재 일어나고 있지 않을 때, 사용자 인터페이스 상에 표시될 수 있다.

일 실시예에서, 사용자 신원이 처리 이벤트들에 대한 캡처된 중량들 및/또는 분류들과 연관되는 경우, 캡처된 데이터는 사용자로의 피드백을 생성하기 위해 처리되고 분석될 수 있다. 피드백은 사용자가 다음에 시스템(100)을 사용할 때, 예를 들어, 사용자 인터페이스(106)를 통하여 사용자에게 표시될 수 있다.

도 3을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 다른 시스템(300)을 설명할 것이다.

시스템(300)은 저울(320) 상에 안착되는 쓰레기 통(310)을 포함한다. 일 실시예에서, 저울(320)은 전체 쓰레기 통(310)이 저울(320) 상에 배치되기에 충분히 큰 공업용의 세척 가능한 플로어 저울이다. 저울(320)은 아날로그 및 디지털 저울 둘 다를 포함할 수 있다. 아날로그 저울들의 경우, 변환기(321)가 총중량을 나타내는 임의의 아날로그 판독을 컴퓨터에 의해 처리될 수 있는 디지털 표현으로 변환하도록 저울(320)에 결합된다. 쓰레기 통(310)은 이용 가능한 임의의 쓰레기 통일 수 있다.

시스템(300)은 쓰레기 트랙킹 디바이스(330A)를 포함한다. 쓰레기 트랙킹 디바이스(330A)는 저울들 상의 총중량을 나타내는 변환기(321)로부터의 디지털 신호를 수신하는 쓰레기 저울 모니터링 모듈(334)을 포함한다. 쓰레기 저울 모니터링 모듈(334)은 통 상의 총중량을 나타내는 디지털 신호를 음식물 분류를 위해 사용자 인터페이스를 구동시키는데 사용될 수 있는 일련의 저울 이벤트들로 변환한다. 모듈(334)은 또한 중량의 우발적인 변화들(예를 들어, 스태프가 저울에 발을 디딤)이 음식물 쓰레기로서 해석되는 것을 방지하도록 로직을 포함한다. 일련의 저울 이벤트들은 새로운 중량, 추가되는/제거되는 중량, 및 연결되는/분리되는 저울일 수 있다.

모듈(334)은 복수의 상이한 저울과 인터페이싱하도록 구성될 수 있다.

쓰레기 트랙킹 디바이스(330A)는 모듈(334)로부터의 저울 이벤트들, 메뉴 설정 정보 및 이전 트랜잭션 데이터를 수신하는 마스터 제어기 모듈(333)을 포함한다. 모듈(333)은 터치 스크린(331)을 구동시키는 사용자 인터페이스를 제어하고 사용자에 의해 터치 스크린 상에 입력되는 데이터와 결합되는 중량 변화에 의해 생성되는 트랜잭션들을 출력한다.

마스터 제어기 모듈(333)은 쓰레기 트랙킹 디바이스(330A)의 상이한 구성 요소들을 제어한다. 그것은 사용자들(예를 들어, 스태프)이 사용하는 사용자 인터페이스를 생성하기 위해 중량 데이터, 메뉴 정보 및 이전 트랜잭션들을 사용한다. 그것은 또한 스태프 선택들에 의해 생성되는 트랜잭션들을 로컬 저장소(335)로 피드백한다.

쓰레기 트랙킹 디바이스(330A)는 로컬 저장소(335)로부터 트랜잭션들을 취하고 트랜잭션들을 주기적으로 클라우드 시스템(340)으로 송신하는 클라우드 동기화 모듈(332)을 포함한다. 모듈(332)은 또한 (331에 대한 출력을 제어하기 위해 모듈(333)에 의해 사용되는) 주방 메뉴 업(menu-up) 설정의 변화들을 다운로드하고 이를 로컬 저장소(335)에 저장한다. 모듈(332)은 인터넷 연결성의 손실이 동기화 특징에만 영향을 준다는 것을 보장하기 위해 로컬 저장소를 통해 디바이스(330A)의 나머지로부터 격리될 수 있다.

애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 모듈(341)은 클라우드 시스템(340) 내에 제공되어, 복수의 쓰레기 트랙킹 디바이스(330)로부터 트랜잭션들 및 로그들을 수신하고, 메뉴 및 애플리케이션 설정들을 쓰레기 트랙킹 디바이스들(330)로 송신한다. 상이한 디바이스들(330)로부터 수신되는 데이터는 API 모듈(341)에 의해 집계되고 집중형 저장소(342)에 저장된다.

클라우드 시스템(340)은 메뉴 & 데이터 입력 설정 관리자(343)를 포함한다. 설정 관리자(343)는 쓰레기 트랙커 터치 스크린들과 상호 작용하지 않고 메뉴들, 최근의 트랜잭션들을 변경하고, 기본 보고서들을 보는 것을 가능하게 하는 인터페이스이다.

클라우드 시스템(340)은 또한 비즈니스 인텔리전스 & 분석 뷰어(344)를 포함한다. 뷰어(344)는 고객들(301B)의 사용자 디바이스들(350)에서 상이한 사이트들이 어떻게 작동하는 있는 지와 같은 보다 복잡한 보고서들을 고객들(301B)이 보는 것을 가능하게 한다. 그것은 또한 그들이 그들 자신의 보고서들을 생성하는 것을 가능하게 한다.

음식물이 쓰레기 통(310)으로 넣어질 때마다, 시스템(300)은 주방 스태프의 주의를 통 근처에 배치되는 터치 스크린으로 돌리는 시각적(스크린을 번쩍이게 하는 것) 또는 청각적(신호음) 프롬프트를 생성한다. 사용자(301)는 스크린의 수개의 탭으로 무슨 타입의 음식물이 방금 버려졌는지, 그리고 왜 버려졌는지를 명시하도록 요청 받는다.

사용자(301)에게는 음식물 쓰레기의 무게를 재는 것이 결코 요구되지 않으며, 이는 이하의 3가지 이익을 갖는다: (1) 쓰레기를 트랙킹하는 노동 시간/비용을 감소시키고; (2) 과정을 단순화하므로, 순응률을 증가시키고; (3) 모든 음식물 쓰레기가 분류되든 아니든, 모든 음식물 쓰레기가 시스템에 의해 기록되므로, 순응률의 모니터링 및 강제를 가능하게 한다.

시스템(300)은 3개의 영역의 기술상의 혁신을 통해 주방에서의 음식물 쓰레기를 모니터링하고 감소시키는 능력을 개선한다. 이들은:

[A] 쓰레기의 과정 중 측정;

[B] 간소화된 분류 절차; 및

[C] 행위 변화를 촉진하는 사용자 관여 특징들이다.

시스템(300)은 쓰레기의 항목을 분류하는데 필요한 탭의 수를 최소화하도록 설계된다. 단일 트랜잭션은 완료하는데 평균적으로 3 초 내지 5 초가 걸리며, 이는 전형적 주방에서 8명의 스태프 구성원에 걸쳐 하루에 10 분의 노동 시간을 야기한다.

시스템(300)에서, 사용자(310)는 분류되는 항목에 따라 하나와 5개 사이의 선택을 행하는 것이 필요하다. 가장 긴 워크플로우(5개의 탭)는 사용자(310)가:

- 쓰레기가 생긴 시기(재고, 준비, 과잉 생산 등)

- 버려지는 음식물의 타입(파스타, 생선, 고기 등)

- 버려지는 특정 음식물 항목(닭 가슴살, 연어, 카르보나라 등)

- 음식물 항목이 버려지고 있는 이유(상함, 손상됨 등)

- 확인 버튼(선택적)을 선택하는 것을 필요로 한다.

가장 짧은 워크플로우(하나의 탭)는 제1 데이터 입력 스크린 상에서 "빠른 입력" 버튼들을 사용자(310)에게 제공함으로써 가능해진다. 빠른 입력은 시기, 그룹, 음식물 및 이유의 미리 정해진 세트를 나타낸다. 빠른 입력 버튼이 할당되는 것이 가장 빈번히 소비된 항목들이므로, 트랜잭션 당 평균 횟수 클릭이 급격히 감소된다.

빠른 입력 버튼 없는 항목들도 통상적으로 전체 워크플로우(5개의 탭)을 필요로 하지 않는다. 시스템(300)은 분류되는 항목의 본질에 따라 가변의 워크플로우 길이를 갖는다. 예를 들어, 쓰레기의 '시기'로서 "그릇에 남겨짐"을 선택하려 한다면, 시스템(300)은 "그릇에 남겨짐"이 아마 있는 적이 없다면, '이유'에 대해 물어보지 않을 것이다.

빠른 입력들, 짧은 전체 워크플로우 및 가변의 워크플로우 길이의 조합은 평균적으로 3개의 탭만을 필요로 하는 간소화된 과정을 야기한다.

주방에서 임의의 음식물 쓰레기 감소의 상당한 부분이 쓰레기 측정 과정의 스태프 관여를 통해 통상적으로 달성되며, 이는 궁극적으로 쓰레기를 감소시키는 행위 변화를 야기한다.

음식물 항목이 분류될 때마다, 쓰레기의 가치는 화면의 정보 메시지의 형태로 스태프에게 실시간으로 전달된다. 예를 들어: "고맙습니다. 당신은 $7.20의 연어를 버리셨습니다".

(어떤 쓰레기도 버려지지 않는) 유휴 상태에 있을 때, 시스템(300)의 스크린(331)은 주방 스태프가 상이한 기간들에 걸친 주방 스태프의 진행뿐만 아니라 다른 주방들과 비교하여 주방 스태프의 실적을 기록하는 것을 돕는 일련의 보고서들을 표시한다. 그들에게 다시 전달되는 측정 기준들 중 일부는 이하를 포함한다:

- 분류 %: 스태프에 의해 분류되었던 버려지는 중량의 백분율.

- 중량 단위로 오늘 버려지는 쓰레기의 양.

- 지난 주 및 2 주 전 같은 날과 비교하여 (가치 단위로) 오늘 쓰레기.

- 지난 주 및 2 주 전 이때 현재까지의 1주간과 비교하여 (가치 단위로) 현재까지의 1주간 쓰레기.

- 오늘 버려지는 음식들의 상위 항목들.

- 음식물 그룹(고기, 생선, 유제품 등) 단위로 오늘 버려지는 음식물의 분포.

실시간 음식물 쓰레기 트랙킹에 사용되는 알고리즘들

도 4를 참조하면, 음식물 쓰레기가 일반 사용 통에 빠뜨려질 때, (즉, 과정 중에) 컨테이너들의 사용 없이 음식물 쓰레기를 정확히 측정하는 것은 몇 가지 과제를 부여한다. 음식물 쓰레기 트랜잭션들은 통의 중량과 비교하여 전형적으로 매우 작고(10 g 대 10000 g만큼 작음), 주방들은 통의 많은 우발적인 노크를 갖는 일반적으로 분주한, 구속된 공간들이다. 이러한 과제들을 다루기 위해, 일련의 알고리즘들이 평균 주방 환경의 범위들 내에서 가능한 한 매끄러운 쓰레기 트랙킹을 행하기 위해 활용된다.

안정화 대 민감성

음식물 쓰레기로서 기록되는 통의 소음 및 우발적인 노크들을 방지하는 것은 중량 변화의 안정성이 분석되고 확인될 수 있는 동안의 지연된 시스템 응답을 필요로 한다. 공교롭게도, 지연된 응답들은 사용자 경험에 부정적 영향을 주며, 이는 결국 감소된 준수를 야기한다. 이러한 2개의 대립되는 제약에 부응하기 위해, 식별 시스템은 변화의 크기에 기반한 가변의 응답 시간을 갖는 알고리즘을 사용한다.

작은 중량 변화들은 더 잡음일 가능성이 있고, 그러므로, (도 5a에 도시된 바와 같이) 안정된 판독을 확인할 더 긴 분석 시간을 필요로 한다. 중간 중량 변화들은 통으로 떨어지는 음식물 쓰레기일 가능성이 높고, 그러므로 (도 5b에 도시된 바와 같이) 안정된 판독을 확인하기 전에, 훨씬 더 짧은 분석 시간을 필요로 하여, 빠른 응답 시간을 야기한다. 매우 큰 중량 변화들은 통과 상호 작용하는 스태프일 가능성이 더 많으므로, (도 5c에 도시된 바와 같이) 응답이 빨라야 하지만, 더 긴 기간의 응답 이후 분석이 판독이 안정화되었는지 아니면 무효화될 필요가 있는지(예를 들어, 우발적으로 통에 발을 디딤) 여부를 확인하도록 허용되어야 한다. '작은', '중간' 및 '큰' 중량 변화들의 정의는 2개의 치수: '중량 대 분류될 확률' 및 '중량 대 관측된 빈도'에 따른 이력 데이터에 기반하여 설정된다.

이러한 임계치들은 이력 데이터를 분석함으로써 계산되고 주기적으로 업데이트된다.

중량 강하 처리

대체로, 쓰레기 통의 중량은 쓰레기 봉지가 교체되고 중량이 0 근처로 다시 강하해버릴 때까지, 음식물이 버려질 때, 하루의 기간에 걸쳐 점진적으로 증가한다. 덜 빈번하게, 통의 중량은 감소한다. 감소에 대한 정확한 이유를 판단하고 그에 상응하여 응답하는 것은 중량 기반 음식물 트랙킹의 중요한 과제이다.

앞서 도시된 시스템(300)의 알고리즘은 실세계 경우들의 경험에 기반한다. 이는 통에서의 총중량과 비교하여 강하의 크기 및 최근의 트랜잭션 이력을 고려한다.

하나의 매우 통상적인 경우(강하 구역 1)가 도 5d에 보다 상세히 도시된다.

중량이 처리될 때 흔히, 사용자는 데이터 입력 동안 통에 기대거나, 통에 음식물 컨테이너를 받칠 것이다. 데이터 입력 기간의 완료 시에 기록된 중량은 인위적으로 과장된다. 시스템(300)은 "입력 이후 안정화 영역"에서 중량의 변동을 분석함으로써 이러한 문제에 부응한다. (시스템(300)에서 카메라에 의해 확인되거나 한정된 기간[예를 들어, 트랜잭션이 로그된 8 초 후]을 통하여 추론될 수 있는) 사용자가 떠났고, 중량이 안정화되었고 캡처의 종료(사용자 확인, 또는 타임아웃에 의해 종료됨) 시에 상기 중량 이하이어야만, 트랜잭션이 기록된다. 중량이 이러한 영역을 초과하면, 트랜잭션 중량은 현재 중량에 기록되고 새로운 트랜잭션이 개시된다. 중량이 이러한 영역 미만으로 내려가면, 트랜잭션은 이후의 분석을 위해 가능하게는 보이드로서 플래깅된다.

2개의 알고리즘이 부적절하고 비논리적인 트랜잭션들을 클리닝하기 위해 중량 데이터 스트림에 적용된다. 이는 데이터 이벤트들의 사람 분류가 100% 믿을 수 있지 않으므로, 필요하다. 사람들은 트랜잭션의 분류를 완료하기 전에, 방해받거나 산만해질 수 있다. 수집된 데이터의 사후 처리는 2개의 타입의 분류되지 않은 트랜잭션들: 통 변화들 및 편차들이 교정되는 것을 가능하게 한다. 이것들 둘 다는 클라우드 시스템(340)에서 수행된다.

통 변화들

분류되지 않은 통 변화들을 검출하는 알고리즘은 단순한 패턴 인식을 구현한다. 알고리즘의 예시적인 설명이 뒤따른다:

각각의 계량소의 경우

이하의 모든 분류되지 않은 중량 변화를 구함

a) 3 ㎏ 초과임

b) 이전 통 변화 30 분 초과 후에 일어났음

c) 저울 상의 총중량에 근접함(즉, (총전체 중량 - 0.5 ㎏) 초과임) 그리고

d) 마지막 저울이 "용기 무게를 재므로", 어떤 분류된 트랜잭션들도 갖지 않았음

그리고 모든 분류되지 않은 중량 변화를 통 변화들로서 재분류함.

편차 클린업

편차 클린업 로직의 목적은 중량 스트림의 불일치들을 인터셉트하고 스무딩 아웃하는 것이다. 예를 들어, 통은 저울에서 제거되고, 부가 쓰레기가 통으로 들어가게 하고 그 다음 다시 저울로 놓여질 수 있다. 이러한 경우에, 중량 스트림의 설명되지 않은 갭이 일어날 수 있다.

편차 클린업 알고리즘의 예시적인 설명이 뒤따른다:

시계열의 중량 변화 트랜잭션들에서, 각각의 트랜잭션의 경우, 다음과 같이 되게 한다:

편차 = 이전 트랜잭션과 다음 트랜잭션 사이의 총전체 중량의 평균 변화

갭 = 이전 트랜잭션과 다음 트랜잭션 사이의 차이.

이제 편차들을 클린업하기 위해:

각각의 계량 터미널의 경우

각각의 분류되지 않은 트랜잭션 바로 전후의 트랜잭션들을 검토함

If (편차 > 200 g이고

갭 < abs(편차/5)이고

양방향(이전 또는 다음)으로 주변의 3개의 트랜잭션에서 어떤 통 변화들도 없음.

) 그 때

● 이전 트랜잭션과 다음 트랜잭션 사이의 차이에 필적하도록 트랜잭션의 중량 변화를 변경함.

● 다음 트랜잭션의 총전체 중량에 필적하도록 트랜잭션의 총전체 중량을 변경함.

● 다음 트랜잭션의 중량을 제로로 설정함으로써 다음 트랜잭션을 무시함.

if를 종료함;

따라서, 비논리적인, 분류되지 않은 트랜잭션들은 일관된, 연속적인 시계열의 중량 변화들을 전달하도록 스무딩된다.

주방에서의 관여/준수/보고를 개선할 안면 인식의 사용

음식물 쓰레기의 현재 형태로의 음식물 쓰레기 트랙킹은 주로 데이터 입력 작업들로 구성되는 일부 스태프 개입을 필요로 한다. 긴 기간들에 걸쳐 정확히 쓰레기를 트랙킹하는 것의 가장 큰 과제들 중 하나는 계속 스태프가 과정에 관여되게 하는 것이다. 안면 인식, 및 각각의 트랜잭션 동안, 그리고 다른 다양한 시각에서 존재하는 사용자(들)를 식별하는 능력은 경험 및 스태프 준수를 개선할 수 있는 다양한 특징을 드러낼 수 있다.

사용자들의 식별

시스템(300)과 사용자들 사이에서 보다 맞물리는 관계를 만들어내는 제1 단계는 이름으로 사용자들을 식별하는 것을 필요로 한다. 시스템(300)이 항상 스태프가 흔히 머무르는 영역(통)에 있으므로, 사용자들에게 사용자들의 이름을 입력할 것을 요청하는 경우가 많다.

실시예들:

● 이봐요, 저는 우리가 만났었다고 생각하지 않아요. 당신의 이름이 뭔가요? [예를 들어, 설치 날짜로부터 72 시간]

● 이봐요, 당신은 여기에 새로 온 것이 틀림 없어요. 당신의 이름이 뭔가요? [예를 들어, 신참자 2 및 설치 수주 후]

● 이봐요, 저는 당신을 20번 봐왔고 저는 아직도 당신의 이름을 몰라요!

● 이봐요, 우리는 3 주 동안 서로 알아왔고 저는 아직도 당신의 이름을 몰라요!

매끄러운 사용자 합류

준수의 감소에 대한 이유들 중 하나는 종업원 회전이다. 적절하게 숙달되지 않은 새로운 종업원들은 시스템(300)을 사용하는 방법에 확신이 없거나, 기업 및 환경에 대한 시스템(300)을 사용하는 방법의 이익들을 알지 못할 수 있다. 안면 인식은 시스템(300)이 새로운 종업원을 즉시 인지하고 다른 스태프로부터의 도움 없이 합류 설명서를 제공하는 것을 가능하게 할 수 있다.

실시예들:

● 안녕하세요 Ramiro... 저한테 음식물을 준 게 처음인 것 같네요. 제가 어떻게 일하는지의 빠른 영상 설명서를 보기를 원하나요?

긍정적 피드백/게임화

낮은 준수에 대한 주 이유는 쓰레기 분류의 지루한 본질이다. 이러한 문제에 경합하기 위해, 시스템(300)은 기업 게임화의 분야로부터의 발상들을 활용할 수 있다. 수행되는 모든 작업들은 사용자 기반 상에서 기록되고, 사용자들이 얼마나 많이 환경을 도왔는지, 사용자들이 사용자들의 동료들과 비교하여 얼마나 잘 하고 있는지, 그리고 사용자들이 일정 중요 단계들에 도달하는 것으로부터 얼마나 멀리 있는지의 개요를 사용자들에게 부여하도록 재생된다.

실시예들:

● 고맙습니다 Ramiro. 당신은 방금 $4.40 가치의 연어를 버렸습니다.

● 우아, Jimmy, 당신은 당신이 저에게 주었던 음식물의 100%를 분류했습니다. 저는 지금 곧 Ramiro에게 메시지를 보낼 겁니다!

● 이봐요 Jimmy, 당신은 여기에 다른 사람들보다 더 많은 음식물을 분류했습니다. 아래에 이 차트를 한번 보세요.

피드백은 이하에 약술된 바와 같은 책임, 개인화 & 보고, 및 문제 검출에 부응하기 위해 사용자들에게 제공될 수도 있다:

책임

실시예들:

● 이봐요 Jimmy, 오늘 음식물의 50%만이 분류되었습니다... 아쉽네요 :(

개인화 & 보고

실시예들:

● 이봐요 Jimmy, 당신은 방금 우리의 순위표에서 1등을 가져갔어요! 무슨 노래를 연주해 드릴까요?

● 이봐요 Ramiro, 주방은 지난 주와 비교하여 오늘 3배의 음식물을 버렸습니다. 아래에 차트를 한번 보세요...

문제 검출

● 이봐요 Jimmy. 저는 어느 누구도 지난 24 시간에 버려지는 음식물을 분류하지 않았다고 통지했습니다. 제가 잘못된 게 있나요? 그러면, +4477391로 전화해 주세요.....

본 발명의 일부 실시예들의 잠재적 이점은 다수의 처리 이벤트로부터 음식물 쓰레기를 받는 쓰레기 통의 사용이 상업 환경들에서 음식물 쓰레기와 관련된 정확하고 완벽한 데이터의 수집을 가능하게 한다는 것이다.

본 발명이 본 발명의 실시예들의 설명에 의해 예시되었고, 실시예들이 고려해야 할 상세로 설명되었지만, 첨부된 청구항들의 범위를 그러한 상세로 한정하거나 임의의 방식으로 제한하는 것은 출원인의 의도가 아니다. 부가 이점들 및 변경들이 당업자에게 손쉽게 상기될 것이다. 그러므로, 본 발명의 더 넓은 양태들에서의 본 발명은 나타내어지고 설명된 구체적 상세들, 전형적인 장치 및 방법, 및 예시적인 예들에 제한되지 않는다. 따라서, 변경들은 출원인의 일반적 본 발명 개념의 사상 또는 범위로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 그러한 상세들로부터 행해질 수 있다.

Claims (39)

1. 음식물 쓰레기를 모니터링하는 시스템에 있어서,
   쓰레기 통의 무게를 재도록 구성되는 중량 메커니즘으로서, 상기 쓰레기 통은 비우기 전에, 복수의 연이은 처리 이벤트로부터 음식물 쓰레기를 받도록 구성되는 중량 메커니즘;
   각각의 처리 이벤트 사이에서 상기 쓰레기 통의 중량의 차이를 측정하고 차이에 기반하여 처리 이벤트의 중량을 계산하도록 구성되는 프로세서; 및
   사용자에 의한 처리 이벤트에서 음식물 쓰레기를 분류하는 적어도 하나의 지시를 수신하도록 구성되는 사용자 인터페이스를 포함하는, 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   중앙 서버를 더 포함하며, 처리 이벤트들의 중량들 및 분류들은 상기 중앙 서버로 송신되는, 시스템.
3. 제2항에 있어서,
   상기 중앙 서버는 복수의 위치로부터 처리 이벤트들의 중량들 및 분류들을 수신하도록 구성되는, 시스템.
4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
   상기 처리 이벤트들의 중량들 및 분류들은 주기적으로 상기 중앙 서버로 송신되는, 시스템.
5. 제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 중앙 서버는 보고서를 생성하기 위해 상기 처리 이벤트들의 중량들 및 분류를 분석하도록 구성되는, 시스템.
6. 제5항에 있어서,
   상기 보고서는 상기 분석에 기반하여 쓰레기를 감소시키기 위한 제안들을 포함하는, 시스템.
7. 제2항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 보고서는 사용자 디바이스로 전자적으로 전달되는, 시스템.
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 중량들 및/또는 분류들은 사용자 오류를 제거하도록 처리되는, 시스템.
9. 제2항에 의존할 때, 제8항에 있어서,
   상기 중앙 서버는 사용자 오류를 제거하기 위해 상기 중량들 및/또는 분류들을 처리하도록 구성되는, 시스템.
10. 제8항 또는 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는 사용자 오류를 제거하기 위해 상기 중량들 및/또는 분류들을 처리하도록 구성되는, 시스템.
11. 제10항에 있어서,
    상기 사용자 오류 제거 처리는 잘못된 중량들을 검출하는 것 및 상기 잘못된 중량들을 교정하는 것을 포함하는, 시스템.
12. 제11항에 있어서,
    잘못된 중량들이 이전 및 이후 처리 이벤트들로부터의 편차들을 사용하여 검출되고 교정되는, 시스템.
13. 제11항 또는 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는 중량 변화 및 사용자의 부재를 검출함으로써 사용자 존재에 의해 야기되는 처리 이벤트에 대한 잘못된 중량들을 검출하는, 시스템.
14. 제13항에 있어서,
    상기 프로세서는 사용자가 없으면, 상기 처리 이벤트에 대한 중량을 계산하기 위해 중량 신호를 활용함으로써 사용자 존재에 의해 야기되는 처리 이벤트에 대한 잘못된 중량들을 교정하는, 시스템.
15. 제8항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자 오류 제거 처리는 잘못된 처리 이벤트들을 검출하는 것을 포함하는, 시스템.
16. 제15항에 있어서,
    패턴 인식은 잘못된 처리 이벤트들을 검출하고 교정하는데 활용되는, 시스템.
17. 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스는 복수의 카테고리 타입으로부터의 지시들을 수신하도록 구성되는, 시스템.
18. 제17항에 있어서,
    상기 카테고리 타입들은 쓰레기 발생의 시기, 쓰레기의 타입, 특정 쓰레기 및/또는 쓰레기를 쏟아 버리는 이유를 포함하는, 시스템.
19. 제1항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스는 분류를 위해 사용자에게 안내하도록 추가로 구성되는, 시스템.
20. 제19항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스는 다단식 메뉴 내에 옵션들을 제공함으로써 사용자에게 안내하는, 시스템.
21. 제20항에 있어서,
    사용자에 의한 옵션들 중 적어도 하나의 선택은 추가 옵션들의 디스플레이를 트리거하여, 상이한 카테고리 타입들의 수개의 지시가 음식물 쓰레기를 분류하도록 사용자로부터 수신되는, 시스템.
22. 제20항 또는 제21항에 있어서,
    옵션들 중 적어도 하나의 선택은 자동적으로 추가 지시들 없이 음식물 쓰레기를 복수의 카테고리 타입으로 분류하는, 시스템.
23. 제2항에 의존할 때 제20항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다단식 메뉴는 상기 중앙 서버로부터 주기적으로 업데이트되는, 시스템.
24. 제1항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 중량 메커니즘으로부터 중량 신호들을 수신하여 상기 중량 메커니즘에서 중량 변화들을 검출하고 중량 신호의 안정성에 기반하여 상기 프로세서로의 중량 신호들의 송신을 제어하도록 구성되는 안정성 제어기를 더 포함하는, 시스템.
25. 제24항에 있어서,
    상기 안정성 제어기는 기간이 상기 중량 신호의 변화의 크기에 기반하여 생성되는 경우, 상기 중량 신호가 안정성의 기간에 기반하여 안정될 때를 판단하도록 구성되는, 시스템.
26. 제26항에 있어서,
    상기 기간은 변화의 크기가 제1 임계치 미만일 때, 증가되는, 시스템.
27. 제25항 또는 제26항에 있어서,
    상기 중량 신호는 변화의 크기가 제2 임계치 초과일 때, 기간의 만료 후에, 업데이트되고 상기 프로세서로 재송신되는, 시스템.
28. 제26항 또는 제27항에 있어서,
    상기 제1 및/또는 제2 임계치들은 주기적으로 한정되는, 시스템.
29. 제28항에 있어서,
    상기 제1 및/또는 제2 임계치들은 상기 중량 메커니즘에 대한 이력 데이터에 기반하여 한정되는, 시스템.
30. 제1항 내지 제29항 중 어느 한 항에 있어서,
    사용자 신원 시스템을 더 포함하는, 시스템.
31. 제30항에 있어서,
    상기 사용자 신원 시스템은 자동적인, 시스템.
32. 제31항에 있어서,
    상기 사용자 신원 시스템은 카메라를 포함하고, 사용자들을 식별하기 위해 안면 인식을 수행하도록 구성되는, 시스템.
33. 제30항 내지 제32항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자 신원 시스템은 신원 정보를 얻기 위해 상기 사용자 인터페이스를 통하여 초기에 식별할 수 없는 사용자들에게 정기적으로 안내하도록 구성되는, 시스템.
34. 제30항 내지 제33항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 사용자 신원 시스템은 새롭게 식별된 사용자들에게 설명서를 제공하도록 구성되는, 시스템.
35. 제32항에 의존할 때, 제34항에 있어서,
    새롭게 식별된 사용자들은 안면 인식을 통하여 식별되는, 시스템.
36. 제30항 내지 제35항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 처리 이벤트들의 중량들 및/또는 분류들 중 적어도 일부는 사용자 신원에 할당되는, 시스템.
37. 제36항에 있어서,
    상기 시스템은 사용자에 대한 상기 처리 이벤트들의 중량들 및/또는 분류들을 분석하고 사용자에게 상기 분석의 결과들을 표시하도록 추가로 구성되는, 시스템.
38. 음식물 쓰레기를 모니터링하는 방법에 있어서,
    a. 프로세서가 제1 처리 이벤트 후에 쓰레기 통의 중량 메커니즘으로부터 제1 중량을 수신하는 단계;
    b. 상기 프로세서가 제2 처리 이벤트 후에 쓰레기 통의 중량 메커니즘으로부터 제2 중량을 수신하는 단계;
    c. 상기 프로세서가 상기 제1 중량과 상기 제2 중량 사이의 차이에 기반하여 상기 제2 처리 이벤트에 대한 중량을 결정하는 단계; 및
    d. 사용자 인터페이스가 상기 제2 처리 이벤트에 대한 음식물 쓰레기를 분류하도록 사용자로부터의 입력을 수신하는 단계를 포함하는, 방법.
39. 도면들을 참조하여 본원에 설명되는 음식물 쓰레기를 모니터링하는 방법 및 시스템.

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