KR20220149380A - A method to identify a food menu using artificial intelligence-based speech recognition and a system using the same - Google Patents

A method to identify a food menu using artificial intelligence-based speech recognition and a system using the same Download PDF

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Abstract

According to the present invention, provided is a method for identifying a delivery address using speech recognition, as a recognition module is included in an AI callbot system and a recognition module for recognizing a delivery address has been trained, comprising the steps of: (a) receiving, by a call center infrastructure system, an order call from a terminal of a consumer; (b) receiving, by the AI callbot system, the order call from the call center infrastructure system, and using the recognition module to check a delivery address included in the order call; (c) registering, by the AI callbot system, an order sheet including the delivery address in a cloud order system; (d) receiving, by an in-store POS terminal, the order sheet from the cloud order system, and displaying information included in the order sheet on a screen for a preset time so that an in-store person in charge can confirm the order; and (e) if the order is not confirmed during the preset time, automatically canceling the order call and if the order is confirmed during the preset time, printing, by the POS terminal, the order sheet using an in-store printing device and transmitting the information included in the order sheet to a delivery agency device. Therefore, the speech recognition rate for a delivery address is increased.

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}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.The present invention relates to a method of identifying a delivery address through artificial intelligence-based voice recognition, wherein a recognition module is included in the AI callbot system, and in a state in which the recognition module for recognizing the delivery address is learned, the call center infrastructure system, receiving an order call from a consumer's terminal; The AI callbot system, receiving the order call from the call center infrastructure system, and using the recognition module to check the delivery address included in the order call; registering, by the AI callbot system, an order book including the delivery address in the cloud order system; The in-store POS terminal receives the order form from the cloud order system, and displays the information included in the order form on the screen for a preset time so that the in-store person in charge confirms the order; and if there is no order confirmation for the preset time, the order call is automatically canceled, and when the order is confirmed for the preset time, the POS terminal prints the order form through an in-store printer, It relates to a method comprising the step of passing the included information to a delivery agency device.

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. The domestic delivery market is growing rapidly with an estimated market size of KRW 28 trillion in 2021 and an average annual growth rate of 12.3%. Although delivery orders are increasing through delivery apps, the proportion of orders made over the phone is still high.

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.Currently, in the case of a phone order by a commercialized AI speaker or AI voice assistant, it performs voice recognition over a wide area and shows a low recognition success rate. As a result, there was an aspect in which an active response was impossible in case of an emergency. In addition, there is a limit to voice recognition, so an AI delivery service that specializes in recognition areas such as menus and addresses and shows a high recognition success rate was needed.

이에 본 발명자는 음성 인식을 통해 음식 메뉴를 식별한 이후에 배달지 주소를 음성 인식하는 방법 및 그를 이용한 시스템을 제안하고자 한다.Accordingly, the present inventor intends to propose a method and a system using the same for voice recognition of a delivery address after identifying a food menu through voice recognition.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to solve all of the above problems.

본 발명은 배달콜에 포함된 소비자의 음성에 대해 AI 콜봇을 통한 배달 주소의 높은 음성 인식 성공률을 가지는 것을 다른 목적으로 한다.Another object of the present invention is to have a high voice recognition success rate of a delivery address through an AI call bot for a consumer's voice included in a delivery call.

또한 본 발명은 음성 인식된 주소와 표준 주소와의 비교를 통하여 표준 주소에 대응되는 음성 인식률 향상을 또 다른 목적으로 한다.Another object of the present invention is to improve the speech recognition rate corresponding to the standard address by comparing the speech recognized address with the standard address.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.In order to achieve the object of the present invention as described above and to realize the characteristic effects of the present invention to be described later, the characteristic configuration of the present invention is as follows.

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.According to an aspect of the present invention, the recognition module is included in the AI callbot system, and in the state that the recognition module for recognizing the delivery address is learned, (a) the call center infrastructure system receives the order call from the consumer's terminal Step, (b) the AI callbot system receives the order call from the call center infrastructure system, and uses the recognition module to check the delivery address included in the order call, (c) the AI callbot system includes the delivery address Registering the order form in the cloud order system, (d) the in-store POS terminal receives the order form from the cloud order system and displays the information included in the order form on the screen for a preset time so that the in-store person in charge can confirm the order and (e) if there is no order confirmation for a preset time, the order call is automatically canceled. A method of identifying a delivery address through voice recognition is provided, comprising the step of delivering the received information to a delivery agency device.

본 발명에 의하면, 다음과 같은 효과가 있다.According to the present invention, the following effects are obtained.

본 발명은 배달콜에 포함된 소비자의 음성에 대해 AI 콜봇을 통한 배달 주소에 대한 높은 음성 인식 성공률을 가지는 효과가 있다.The present invention has the effect of having a high speech recognition success rate for the delivery address through the AI call bot for the voice of the consumer included in the delivery call.

본 발명의 효과는 이에 제한되지 않는다.The effect of the present invention is not limited thereto.

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.
1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a system for providing an order automation service using a method of identifying a delivery address through voice recognition according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method of identifying a delivery address through voice recognition according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a method of identifying a delivery address through voice recognition according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a screen of a backup counselor terminal supported by a backup counseling server according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating information that can be checked in an integrated management system according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram showing a detailed configuration of a system for an order automation service according to an embodiment of the present invention.
7 is a view showing the progress of the AI ordering service according to an embodiment of the present invention.

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.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0012] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0014] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0016] Reference is made to the accompanying drawings, which show by way of illustration specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein with respect to one embodiment may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the detailed description set forth below is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all scope equivalents to those claimed. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions throughout the various aspects.

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.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily practice the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법을 이용하여 주문 자동화 서비스를 제공하는 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a system for providing an order automation service using a method of identifying a delivery address through voice recognition according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법을 나타내는 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a method of identifying a delivery address through voice recognition according to an embodiment of the present invention.

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.As can be seen in Figure 1, in the overall system of the present invention, AI callbot system 100, call center infrastructure system 200, backup consulting server 300, cloud ordering system 400, POS terminal 500, delivery agency device 600 and the like, and an order automation service may be provided using each of them. A detailed structure of each system will be described with reference to FIG. 6 to be described later, and processes performed in each system will be described below. However, in the POS terminal 500, both a service solution in the form of an app or web with the same function installed in a separate terminal and a general smart phone are possible.

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.First, a consumer (customer) may request an order using a terminal (phone). The call center infrastructure system 200 may receive an order call from the consumer's terminal (S210). Here, the order call corresponds to a call (call) for requesting delivery of food, etc. sold in the store.

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. Next, the AI callbot system 100 may receive the order call from the call center infrastructure system 200 and confirm the delivery order included in the order call using the recognition module 110 ( S220 ).

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.The recognition module 110 included in or linked to the AI callbot system 100 includes an AI engine and the like, and can support AI-based voice recognition technology through this. For reference, the AI engine may include a speak to text (STT) engine, a text to speak (TTS) engine, or a hybrid engine that considers all of the STT function, TTS function, and NLP (Natural Language Process) function.

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.Specifically, the AI callbot system 100 may recognize the food menu and delivery address included in the order call through the recognition module 110 . However, in the present invention, the recognition of the delivery address will be focused on. In order to increase the accuracy of food menu recognition, iterative learning should be performed in advance for the recognition module 110, and the learning process will be described below.

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.When the address recognition method using the AI of the recognition module 110 is described in detail, the recognition module 110 may identify the delivery address by extracting the delivery address from the consumer's voice data.

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.The consumer may say a delivery address and food menu for ordering, and the consumer's voice may be converted into voice data by the AI callbot system 100 . In addition, the recognition module 110 may perform AI voice recognition using voice data, and may generate text data. The recognition module 110 may identify and extract a delivery address and a food menu from text data, respectively. For example, the recognition module 110 may recognize 'SK View 3rd apartment building, XX-dong XXXX, Haengsin-dong, Deogyang-gu, Goyang-si, Gyeonggi-do' as a delivery address and extract it separately from the food menu.

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. Subsequently, the recognition module 110 may separate the delivery address into a basic address and a detailed address. A basic address is a part that can correspond to a standard address, and it is a part of the delivery address that includes phrases such as city, province, gu, dong, etc. can The detailed address is a detailed address other than the basic address among the delivery addresses, and may be a floor, a lake, etc. for a detailed delivery location in a building specified as the basic address. In this case, the standard address may mean a standard address provided by the Ministry of Public Administration and Security.

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.In the delivery address recognized in the example above, the recognition module 110 may correspond to the 'SK View 3rd apartment in Haengsin-dong, Deokyang-gu, Goyang-si, Gyeonggi-do' may correspond to the basic address, and 'No. XX-dong XXXX' may correspond to the detailed address. .

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.According to an embodiment, the recognition module 110 may identify a Korean recognition part for English included in the basic address, and replace the Korean language recognition part for English with English. Specifically, the consumer may utter the name of a building made in English, the English name may be voice recognized in Korean, and the English part recognized in Korean may mean the Korean recognition part for English. For example, the consumer may utter 'SK view', and the recognition module 110 may recognize it as 'SK view'. In the recognition module 110, 'SK' in 'SK View' may be a Korean recognition part for English. The recognition module 110 may replace the Korean recognition part for English into English, and thus, 'SK view' may be replaced with 'SK view'.

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.Also, the recognition module 110 may identify a space error part included in the base address and correct the space error part. In recognizing the consumer's voice, the recognition module 110 may distinguish a portion where the voice is recognized as a sound of a recognizable size and a portion where the recognition is stopped to distinguish spaces in the delivery address. The part where speech recognition is stopped and speech is not performed may have different spacing compared to the actual standard address. For example, the delivery address recognized by the recognition module 110 may include 'SK view tertiary apartment', but the actual standard address may be 'SK view tertiary apartment'. The recognition module 110 may identify a space error part of the reference address through comparison with the standard address and correct the space error part. Accordingly, the 'SK view tertiary apartment' part can be modified to 'SK view tertiary apartment'.

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.In addition, the recognition module 110 may identify the Korean recognition part of the special symbol included in the basic address, and replace the Korean recognition part of the special symbol with the special symbol. The recognition module 110 may recognize a special symbol such as '-' as an uttered sound and convert it into a character such as 'again' in the process of changing it into a character. For example, the base address may include '123 again 12', and the recognition module 110 may recognize 'again' as a special symbol. Accordingly, the recognition module 110 may modify '123 again 12' to '123-12' by replacing 'dash' with a special symbol '-'.

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.Subsequently, the recognition module 110 may compare the base address with a standard address list of an address application programming interface (API). The address API may mean a language or message format for a standard address provided by the Ministry of Public Administration and Security. The recognition module 110 may identify a standard address corresponding to the basic address by comparing the standard address list with the basic address.

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. According to an embodiment, the recognition module 110 may cluster the standard address list into addresses within a preset distance range based on the address of the store. The recognition module 110 may designate a range within a preset distance, for example, 10 km, based on the location corresponding to the address of the store, and may cluster all standard addresses within the preset range and classify them as one data unit. have.

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.Then, the recognition module 110 may compare the base address with the clustered standard address list. The recognition module 110 may preferentially compare standard addresses formed by clustering in a distance range set in advance based on the location of the store with the basic address in the process of comparing the delivery address and the standard address received in the store. The standard address may be clustered around the store address by using the characteristic that the consumer will order from a store adjacent to the delivery address, and thus, the accuracy of identifying the standard address may be further improved.

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. According to an embodiment, a range for clustering standard addresses, ie, a distance for determining a range centered on a store, may be changed based on the consumer's past order data. More specifically, the AI callbot system 100 may access the consumer's past order data, and may calculate the distance between the consumer's delivery address and the store where the delivery order was placed. The AI callbot system 100 may calculate the average value of the distance between the delivery address and the store, and calculate the clustering range centered on the store by multiplying the average value of the calculated distance and a preset multiple value (eg, 1.5) can do. For example, the average value of the distance between the delivery address and the store calculated using data that a specific consumer has ordered delivery in the past may be 5 km, and the AI callbot system 100 sets a preset multiple of 1.5 to 5 km. Multiply this to yield a clustering range of 7.5 km. In this case, the recognition module 110 may form a cluster of all standard addresses that exist within a distance of 7.5 km from the location of the store, and compare the clustered standard address list with the basic address to obtain the basic address. A corresponding standard address can be identified.

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.According to an embodiment, when the AI callbot system 100 compares the basic address with the standard address list of the API, the area adjacent to the store is in a preset address unit based on the store address, for example, in a gu or dong unit. can be configured to cluster addresses within the region. That is, it is possible to minimize the search error by limiting the address search to the area determined as the delivery destination in the store in a unit of address set based on the store address, for example, in a gu or dong unit (S230). For example, there may be a plurality of Samsung apartments in the country, but the number may be smaller when viewed in a dong unit, for example, since there may be only one, the problem of duplication can be minimized.

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.According to an embodiment, the recognition module 110 may identify a standard word included in the standard address list, and form a list of similar words for the standard word. In addition, the recognition module 110 may identify a word that does not match a standard word of the standard address list among the basic addresses, and compare the word with the similar word list. A standard address may consist of a plurality of standard words. For example, in the standard address 'Building A', 'building' may be a standard word. Recognition module 110 may recognize 'A tower' as a basic address by voice recognition, 'A' part of the basic address matches 'A' part of the standard address, and 'Tower' part of the basic address is It can be determined that the standard address does not match the standard word 'building'. The recognition module 110 may compare the 'tower' part of the base address that does not match the standard word 'building' with a list of similar words of the standard word. The standard word similar word list may be a list collected through statistical data analysis of a plurality of words similar to the standard word, and the standard word similar word list of 'building' may include 'tower'. The recognition module 110 may confirm that 'tower' of the base address is included in the list of similar words of 'building', which is a standard word, and in this case, 'tower' of the base address is replaced with 'building', which is a standard word. can

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.Subsequently, the recognition module 110 may identify a standard address corresponding to the base address from the standard address list, and replace the base address with the standard address. The recognition module 110 may identify the standard address corresponding to the base address using the method described above, and may replace the base address with the standard address. Accordingly, the delivery address may have an address system corresponding to the standard address system.

이어서, 인식 모듈(110)은 표준 주소와 상세 주소를 결합하여 배달 주소를 완성할 수 있다.Subsequently, the recognition module 110 may combine the standard address and the detailed address to complete the delivery address.

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. According to an embodiment of the present invention, the call center infrastructure system 200 enables multiple phone orders in one store, so that when a plurality of consumers place an order by phone in one store at the same time, it is possible to place a simultaneous call order rather than a call. can support This is because the AI callbot system 100 can automatically respond to an order call received in the call center infrastructure system 200 .

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.According to an embodiment of the present invention, when the AI callbot system 100 determines that the delivery order is recognized, the delivery order is transmitted to the consumer's terminal and verified, and based on this, the order book including the delivery order is cloud It can be registered in the order system (400).

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.Conversely, when it is determined that the AI callbot system 100 does not recognize the delivery order, it displays an order screen (visible ARS) on the consumer's terminal, and obtains the delivery order based on the input value from the consumer's terminal. have.

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.Specifically, in a state where the order screen is displayed on the consumer's terminal, the AI callbot system 100 may obtain a delivery order based on an input value input from the consumer's terminal. When the accuracy of voice recognition using the recognition module 110 is low, the AI callbot system 100 may support obtaining an accurate delivery order using the order screen (visible ARS).

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.That is, the AI callbot system 100 recognizes the base address from the consumer's voice and provides a pre-stored voice corresponding thereto, that is, a voice that confirms whether the standard address corresponding to the base address is correct, so as to communicate with the consumer by voice. may proceed. In addition, in some cases, the basic address is recognized through the consumer's voice and a corresponding visible ARS screen (a display requesting confirmation that the standard address corresponding to the basic address is correct on the screen of the consumer terminal) is provided so that the consumer can use the voice Alternatively, by input (ex terminal touch, etc.), the AI callbot system 100 may proceed with the conversation by displaying the changing order screen.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 백업 상담 서버가 지원하는 백업 상담원 단말의 화면을 나타내는 도면이다.4 is a diagram illustrating a screen of a backup counselor terminal supported by a backup counseling server according to an embodiment of the present invention.

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.According to one embodiment, the AI callbot system 100 is the delivery menu or delivery address based on the pre-stored delivery menu (pre-stored for food sold at each store) and the pre-stored address (on the standard address DB of the Ministry of Public Administration and Security). If it is recognized that it is unclear, a support request message may be transmitted to the backup consultation server 300 .

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.The backup consultation server 300 says that the recognition is unclear among the information about the customer and the store who made the order call ('1' in the drawing), the connection step, the delivery menu recognition step using the AI engine, and the delivery address recognition step using the AI engine. The determined specific step ('2' in the drawing), delivery information including delivery or packaging ('3' in the drawing), the recognized delivery menu order product ('4' in the drawing), the recognized delivery menu and recognition The payment amount based on the delivered delivery address ('5' in the drawing), the recognized delivery address ('6' in the drawing), the consumer's order history using the order call ('7' in the drawing), included in the order call At least one of a consultation conversation between the consumer and the AI engine may be displayed on the screen of the terminal of the backup agent.

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.First, the information on the consumer and the store who made the order call may include a telephone number of the consumer (customer), a store branch name, and the like. In addition, on the screen of the terminal of the backup agent, the AI counseling departure step includes a connection step, a menu recognition step, and an address recognition step, and among them, communication connection is difficult or voice recognition is unclear in the process of processing an order call. The determined specific step may be displayed. That is, it indicates whether an error occurred at any stage.

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.Here, the connection step may mean a case in which an error occurs in the connection (communication) process between the consumer's terminal and the AI callbot system 100, and in some cases, may not be included in the specific step.

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.In addition, as delivery information, whether it is a package order or a delivery order may be included and displayed, and an AI voice-recognized order product, AI voice-recognized delivery address, etc. may be displayed on the consumer's terminal. The backup consultation server 300 may support the backup agent to change/add/delete orders for products and delivery addresses.

또한, 소비자의 단말에 디스플레이되는 결제 금액의 경우, 상기 주문 상품뿐 아니라 배달될 주소의 위치에 근거한 배달비 역시 고려될 수 있다. In addition, in the case of the payment amount displayed on the consumer's terminal, the delivery cost based on the location of the address to be delivered as well as the ordered product may be considered.

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.The consumer's order history using the AI consultation conversation may also be displayed on the consumer's terminal, and the date and time of each AI consultation conversation, whether the consultation was successful, the contents of the consultation conversation, etc. may be included.

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.In the end, the backup consultation server 300 allows the backup agent to supplement the delivery menu or delivery address based on the order history, whether the AI consultation deviated from which stage, and the conversation between the consumer and the recognition module (AI engine). You can complete your order. For reference, the backup consultation server 300 may perform a supplementary role to the voice recognition method by the AI engine, but in some cases (eg, when a consumer requests, etc.) the voice by the recognition module (AI engine) It is also possible to have the backup agent complete the order form (delivery menu, delivery address, etc.) without realizing it.

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.The AI callbot system 100 may register an order book including a delivery order (order menu, order address) in the cloud order system 400 ( S240 ). The order menu and order address may correspond to results derived from AI voice recognition or supplementation with a backup consultation server.

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.In addition, when a customer complains that the delivery is wrong after the ordered food is delivered to the consumer, the function of reproducing the recorded voice file or the recorded text of the phone order is a backup counseling server service or solution (300) You can check the difference between the customer's order and delivery.

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.In addition, the backup counseling server 300 clearly displays the part that the recognition module 110 has not recognized indefinitely with a separate display in order to shorten the service time, so that the backup counselor does not ask for duplicate voice recognition contents. can do. Specifically, a plurality of recognized delivery menus or an unclearly recognized portion of the delivery address may be displayed together with a separate display (eg, a different color display, a check mark, etc.).

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.Next, the POS terminal 500 installed in the store may receive an order form from the cloud order system 400 and display information included in the order form on the screen for a preset time.

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.The POS terminal 500 is a device controlled by a person in charge in the store, and is accessible to the cloud ordering system 400 and the like. In some cases, unlike FIG. 1 , a franchise server may be placed between the cloud ordering system 400 and the POS terminal 500 to support communication between the two.

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). In addition, the POS terminal 500 may display the information included in the order form on the screen for a preset time so that the person in charge in the store can confirm the order. That is, the POS terminal 500 may pop-up the order food, order place, etc. included in the order form on the screen for a preset time (ex 5 minutes) so that the person in charge in the store clicks the order confirmation button to confirm the order ( 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.When the information included in the order is in a pop-up state (for a preset time), if there is no order confirmation, the order call is canceled and the pop-up information may also disappear from the screen. In some cases, the store manager may cancel the order call while inputting the reason for canceling the order call (eg, delayed order, exhausted materials, etc.).

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. When it is confirmed that the order call has been canceled, the AI call bot system 100 or the cloud order system 400 may transmit an order call cancellation message and a reason for cancellation to the consumer's terminal. In addition, it is possible to recommend a menu and a store corresponding to the ordered food that the consumer wants to order. In other words, when the order call is canceled because the order was not confirmed at the store where the order was received, the information on the food ordered by the consumer is used to improve the inconvenience of the consumer who cannot receive the desired food because the order cannot be completed. Thus, a new store and menu can be calculated, and this can be recommended to consumers.

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.For example, if a consumer orders '1 garlic chicken' from store A, but the order call is canceled, a store that sells 'garlic chicken' or 'whole chicken' among other stores located a certain distance from the customer's delivery address can be recommended. A store that sells the same food (ex garlic chicken) as the food ordered by the consumer may be recommended, but in some cases, a store that sells food (ex whole chicken) that corresponds to a higher concept of the food ordered by the consumer may be recommended. .

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. However, the recommendation service may not be provided depending on specific cancellation reasons. For example, if it is determined that the customer who ordered is a black consumer, there is no need to recommend another store.

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.In addition, the recommendation order may be based on a recommendation score (C) calculated based on a preset method (A*x + B*y = C). In the above A*x + B*y = C, A and B correspond to constants, x is the distance from the customer's delivery address to the store, y is the store's evaluation grade (evaluated by customers), and thus the recommendation score C can be calculated.

결국, 배달주소로부터 매장까지의 거리가 적을수록, 매장의 평가 등급이 높을수록 상기 추천 점수 C가 높아질 수 있다.As a result, the smaller the distance from the delivery address to the store, the higher the evaluation grade of the store, the higher the recommendation score C may be.

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. Each of A and B of the recommendation score (C) may mean the weight of each of the distance from the delivery address to the store (x) and the evaluation grade (y) of the store. A and B, which are weights of the recommendation score (C), may be changed according to the consumer's past order history. Specifically, by using the consumer's past order history data, the average value of the distance between the consumer's delivery address and the store where they have ordered in the past may be calculated, and the average value of the distance to the store where they have ordered in the past may be compared with a preset distance. When the distance to the store where a previous order is placed is greater than the preset distance, the weight A may increase and the weight B may decrease as the distance to the store where the previous order is greater than the preset distance, that is, the difference value increases. In addition, when the distance to the store where a previous order is placed is smaller than the preset distance, the weight A may decrease and the weight B may increase as the distance to the store where the previous order is placed is smaller than the preset distance, that is, as the difference value increases.

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.On the other hand, when the information included in the order form is in the pop-up state (for a preset time), when the order is confirmed, the POS terminal 500 prints the order form through an in-store printing device, and the information included in the order form may be delivered to the delivery agency device 600 (S260).

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.In addition, when the order is confirmed during the preset time, the POS terminal 500 may display a plurality of delivery times and allow the store manager to select a specific delivery time. Among a plurality of estimated delivery times (eg 15 minutes, 20 minutes, 30 minutes, etc.), the store manager selects a specific delivery estimated time.

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.The POS terminal 500 may print an order book including the selected specific delivery expected time (ex 30 minutes) and transmit an order reception completion message including the specific delivery expected time to the consumer's terminal.

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.It can be assumed that a plurality of delivery agencies interlocked with the POS terminal 500 exist. The cloud ordering system 400 may deliver a list of delivery agencies in which deliverable manpower exists to the POS terminal 500 in a state in which information on delivery manpower is received in real time from each delivery agent.

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.The POS terminal 500 allows the person in charge of the store to select a specific delivery agency from the list of delivery agencies, select a specific delivery request time from among a plurality of delivery request times, and specify the order including the specific delivery request time. It can be delivered to the delivery agency device (600).

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.Here, the delivery request time may mean the time it takes to deliver the cooked food to the order address, and the above-mentioned expected delivery time may correspond to the sum of the time it takes to cook the food and the time it takes to deliver it. have.

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.Accordingly, a plurality of delivery request times (ex 15 minutes, 20 minutes, 25 minutes, 30 minutes, etc.) displayed on the screen of the POS terminal 500 will be less than or equal to each specific delivery expected time (ex 30 minutes). This is because the delivery time cannot be greater than the sum of the food preparation and delivery times.

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.In addition, the plurality of delivery request times will be greater than or equal to the time calculated in consideration of the delivery distance and the average delivery speed. Specifically, assuming that the distance from the store to the order address is 15 km and the average delivery speed (based on a scooter) is 60 km/h, the average time calculated as 15 km / 60 km/h will be 15 minutes. That is, the plurality of delivery request times may correspond to a value greater than or equal to 15 minutes.

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.The POS terminal 500 may display a plurality of delivery request times within the range calculated as above (15 minutes to 30 minutes) on the screen, and allow the store manager to select a specific delivery request time (ex 20 minutes). . In addition, the POS terminal 500 delivers an order book including a specific delivery request time (ex 20 minutes) to the specific delivery agency device 600, and the order menu is delivered to the order place within the specific delivery request time (20 minutes) You can request to be

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 통합관리 시스템에서 확인가능한 정보를 나타내는 도면이다.5 is a diagram illustrating information that can be checked in an integrated management system according to an embodiment of the present invention.

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.A plurality of stores may use the order automation service of the present invention, and the plurality of stores may receive an order call using the cloud order system 400 . At this time, the cloud ordering system 400 will be accessible through an integrated management system or a web page used by a person in charge of each of a plurality of stores.

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.In the integrated management system, which is a control tower for managing the order automation service of the present invention, the number of a plurality of first order calls delivered to the cloud order system 400 using AI voice recognition for a preset time, a plurality of first order calls It is possible to check information about the total of the total payment amount, the average call time for a plurality of first order calls, and the like.

예를 들어, 지난 한주 동안 AI음성 인식을 이용하여 전달된 주문콜이 200건, 결제 금액의 총합이 3백만원, 평균통화시간이 50초 등에 대한 정보를 확인할 수 있는 것이다.For example, you can check information about 200 order calls delivered using AI voice recognition over the past week, total payment amount of 3 million won, and average call time of 50 seconds.

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.In addition, the integrated management system, the number of the plurality of second order calls delivered using the backup consultation server 300 during the preset time (ex the last week), the total sum of the total payment amount for the plurality of second order calls , it is also possible to check information about the average call time for a plurality of second order calls.

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.Additionally, the integrated management system recognizes the number of a plurality of third order calls delivered using both the recognition module 110 and the backup consultation server 300, the sum of the total payment amount for the plurality of third order calls, and a plurality of third order calls. 3 You can also check information on average talk time for order calls.

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.In addition, the number of orders 1-1 to 3-1 during this week (the first week period), the sum of the total payment amounts for orders 1-1 to 3-1 order calls, and 1-1 to Average call time for each of the 3-1 order calls for the past week (2nd week period), the number of order calls 1-2 to 3-2, and the number of order calls 1-2 to 3-2 A changed numerical value (ex %, number of cases) may appear compared to the total of the total payment amount and the average call time for the 1-2 to 3-2 order calls.

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.In the case of one embodiment, the integrated management system uses the recognition module 110 or the backup consultation server 300 to the number of order calls accumulated up to the preset time (ex. one week) and the total sum of the accumulated payment amount. can also be checked.

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.In a plurality of stores, the cloud ordering system 400 may be accessed through a web page used by each person in charge. For reference, the login information (eg ID/password, etc.) of the web page and the aforementioned POS terminal 500 may be the same.

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.On the web page, it is possible to change the price and payment type for products sold by the order call in each store, and support to check the order time, recording history, etc. ordered by the order call. That is, the person in charge of each store can easily modify the price and payment type (packaging or delivery) of the sold product through the web page, and can check the previous details such as order time and recording history.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 주문 자동화 서비스를 위한 시스템의 구체적인 구성을 나타내는 도면이다.6 is a diagram showing a detailed configuration of a system for an order automation service according to an embodiment of the present invention.

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.First, when an order call is received from a terminal of a consumer (customer), the order call is Voice G/W through Server Based Computing (SBC), Session Initiation Protocol (SIP) server, etc. included in the call center infrastructure system 200 . (Gateway) can be reached. The Voice G/W may support AI voice recognition while transmitting and receiving information with the API Server, visible ARS, and STT/TTS/Hybrid engine included in the AI callbot system 100 .

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.The AI callbot system 100 may perform order menu recognition, order address recognition, etc. included in an order call through the AI engine in the API server, and may acquire affiliate store information, customer information, and the like. For reference, although the ARS and STT/TTS/Hybrid engines shown in FIG. 6 are displayed separately from the AI colbot system 100, they may correspond to a configuration included in the AI colbot system 100, and the STT/TTS/Hybrid engine Hybrid engine can be included in a kind of AI engine. In addition, although not specifically disclosed in FIG. 6 , the AI engine may form a structure included in the recognition module 110 .

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. In addition, the AI callbot system 100 can utilize the delivery address recognition method described above in the order address recognition process, and can clearly support order menu recognition and order address recognition through the backup counselor service/solution 300 , One information and the like may be delivered to the cloud ordering system 400 .

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.In the cloud ordering system 400, order-related information (menu, address, etc.) is transferred to the POS store POS linkage-Agent 500 through the franchise server, and delivered to the delivery agency service linkage 600 to automatically order for call orders. service can be provided.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 AI 주문 서비스의 진행 과정을 나타낸 도면이다.7 is a view showing the progress of the AI ordering service according to an embodiment of the present invention.

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.As can be seen in FIG. 7 , in the present invention, various results are derived according to the customer's intention (packaging, delivery, order cancellation, etc.). In addition, the process of requesting a menu question from the customer and recognizing the customer's vocalization by the recognition module 110 is divided into a plurality of cases and displayed.

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. For example, it is possible to classify a plurality of intentions such as menu recognition, similar menu name recognition, order cancellation, agent connection, menu not recognition, price inquiry, etc. can be checked through

본 발명의 다양한 실시예들은 하나 이상이 서로 결합되어 새로운 실시예를 구성할 수 있음은 물론이다.It goes without saying that one or more of the various embodiments of the present invention may be combined with each other to constitute a new embodiment.

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.A method of identifying a delivery address through voice recognition according to various embodiments of the present invention includes a recognition module in the AI callbot system, and in a state in which the recognition module for recognizing the delivery address is learned, (a) the call center infrastructure system , receiving the order call from the consumer's terminal, (b) the AI callbot system receives the order call from the call center infrastructure system, and checks the delivery address included in the order call using the recognition module, (c) ) The AI callbot system registers the order form including the delivery address in the cloud order system, (d) the in-store POS terminal receives the order form from the cloud order system, and displays the information included in the order form on the screen for a preset time. displaying the display so that the person in charge in the store can confirm the order, and (e) if there is no order confirmation for the preset time, the order call is automatically canceled. It may include printing the order form through the device, and transmitting information included in the order form to the delivery agency device.

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.According to another feature of the present invention, in step (b), the recognition module of the AI callbot system identifies the delivery address from the voice data of the consumer of the order call, separating the delivery address into a basic address and a detailed address, the basic Comparing the address with the canonical address list of the Address API, identifying the canonical address corresponding to the base address from the canonical address list, replacing the base address with the canonical address, and combining the canonical address and the detailed address to obtain a delivery address It may further include a step of completing.

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.According to another feature of the present invention, after the step of separating the basic address and the detailed address, before the step of comparing the basic address with the standard address list of the address API, the Korean recognition part for English included in the basic address, the space error part , and identifying at least one of the Korean recognition part of the special symbol, and substituting the Korean recognition part for English into English, correcting the space error part, or substituting the Korean recognition part of the special symbol with a special symbol. may include more.

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.According to another feature of the present invention, the step of comparing the base address with the standard address list of the address API includes clustering the standard address list into addresses within a preset distance range centered on the address of the store, and clustering the base address. It may further include the step of comparing with the standard address list.

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.According to another feature of the present invention, in the step of comparing the basic address with the standard address list of the address API, the region adjacent to the store is set in gu or dong, which is a preset address unit based on the address of the store, based on the standard address list. clustering into addresses within a region; and comparing the base address to the clustered standard address list.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계는, 표준 주소 목록이 포함하는 표준 단어를 식별하는 단계,According to another feature of the present invention, the step of comparing the base address with the standard address list of the address API comprises: identifying a standard word included in the standard address list;

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.forming a list of synonyms of standard words; comparing words that do not match a standard word of a standard address list among base addresses with a list of synonyms; If identified, it may further include the step of replacing a word that does not match the standard word with the standard word.

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.A system for identifying a delivery address through voice recognition according to various embodiments of the present invention includes a recognition module in the AI callbot system, and in a state in which the recognition module for recognizing a delivery address is learned, an order call from a consumer's terminal AI callbot system that receives an order call from the call center infrastructure system that receives , and the order form from the cloud order system, and the information contained in the order form is displayed on the screen for a preset time so that the in-store manager can confirm the order. and may include an in-store POS terminal that prints the order form through an in-store printing device and transmits information included in the order to the delivery agency device when the order is confirmed for a preset time.

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.The embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the computer software field. Examples of the computer-readable recording medium include a hardware device specially configured to store and execute program instructions, such as a magnetic medium such as a hard disk. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.

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.In the above, the present invention has been described with specific matters such as specific components and limited embodiments and drawings, but these are provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments. , those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can devise various modifications and variations from these descriptions.

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. Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and not only the claims described below, but also all modifications equivalently or equivalently to the claims described below belong to the scope of the spirit of the present invention. will do it

100: AI 콜봇 시스템
110: 인식 모듈
200: 콜센터 인프라 시스템
300: 백업 상담 서버
400: 클라우드 주문시스템
500: 포스 단말기
600: 배달대행사 기기
100: AI callbot system
110: recognition module
200: call center infrastructure system
300: backup consulting server
400: cloud ordering system
500: POS terminal
600: delivery agency device

Claims (7)

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 포함하는, 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법.
In the state that the recognition module is included in the AI callbot system, and the recognition module for recognizing the delivery address is learned,
(a) receiving, by the call center infrastructure system, an order call from a consumer's terminal;
(b) the AI callbot system, receiving the order call from the call center infrastructure system, and checking the delivery address included in the order call using the recognition module;
(c) registering, by the AI callbot system, an order book including the delivery address in the cloud order system;
(d) the in-store POS terminal receives the order form from the cloud order system, and displays the information included in the order form on the screen for a preset time so that the in-store person in charge confirms the order; and
(e) if there is no order confirmation for the preset time, the order call is automatically canceled, and when the order is confirmed for the preset time, the POS terminal prints the order through an in-store printer A method of identifying a delivery address through voice recognition, comprising the step of passing information included in the order form to a delivery agency device.
제1항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
상기 AI 콜봇 시스템의 상기 인식 모듈이 상기 주문콜의 상기 소비자의 음성데이터로부터 배달 주소를 식별하는 단계;
상기 배달 주소를 기본 주소 및 상세 주소로 분리하는 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 포함하는, 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법.
According to claim 1,
Step (b) is,
identifying, by the recognition module of the AI callbot system, a delivery address from the voice data of the consumer of the order call;
separating the delivery address into a basic address and a detailed address;
comparing the base address with a standard address list of an address API;
identifying a standard address corresponding to the base address from the standard address list, and replacing the base address with a standard address; and
Further comprising the step of combining the standard address and the detailed address to complete the delivery address, the method of identifying a delivery address through voice recognition.
제2항에 있어서,
상기 기본 주소 및 상기 상세 주소를 분리하는 단계 후, 상기 기본 주소를 상기 주소API의 상기 표준 주소 목록과 비교하는 단계 전에,
상기 기본 주소가 포함하는 영문에 대한 한글 인식 부분, 띄어쓰기 오류 부분, 및 특수기호의 한글 인식 부분 중 적어도 하나를 식별하는 단계; 및
상기 영문에 대한 한글 인식 부분을 영문으로 치환하거나, 상기 띄어쓰기 오류 부분을 수정하거나, 상기 특수기호의 한글 인식 부분을 상기 특수기호로 치환하는 단계를 더 포함하는, 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법.
3. The method of claim 2,
After the step of separating the base address and the detailed address, before the step of comparing the base address with the standard address list of the address API,
identifying at least one of a Korean recognition part for English included in the basic address, a space error part, and a Korean language recognition part of a special symbol; and
To identify a delivery address through voice recognition, further comprising the step of replacing the Korean recognition part for the English language with English, correcting the space error part, or replacing the Korean recognition part of the special symbol with the special symbol Way.
제2항에 있어서,
상기 기본 주소를 주소API의 표준 주소 목록과 비교하는 단계는,
상기 표준 주소 목록을 상기 매장의 주소를 중심으로 기 설정된 거리 범위 내의 주소로 클러스터링 하는 단계; 및
상기 기본 주소를 클러스터링된 상기 표준 주소 목록과 비교하는 단계를 더 포함하는, 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 방법.
3. The method of claim 2,
Comparing the base address with the standard address list of the address API comprises:
clustering the standard address list into addresses within a preset distance range based on the address of the store; and
and comparing the base address to the clustered canonical address list.
제2항에 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.
3. The method of claim 2,
Comparing the base address with the standard address list of the address API comprises:
clustering the standard address list into addresses within the area by setting an area adjacent to the store in a gu or dong unit that is a preset address unit based on the address of the store; and
and comparing the base address to the clustered canonical address list.
제2항에 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.
3. The method of claim 2,
Comparing the base address with the standard address list of the address API comprises:
identifying a standard word included in the standard address list;
forming a list of similar words of the standard word;
comparing a word in the base address that does not match the standard word in the standard address list with the similar word list; and
When a word that does not match the standard word among the basic address is identified in the list of similar words, further comprising the step of replacing a word that does not match the standard word with the standard word, the delivery address through voice recognition How to identify.
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 주소르ㅜㄹ 포함하는 주문서를 클라우드 주문시스템에 등록하는 상기 AI 콜봇 시스템; 및
상기 클라우드 주문시스템으로부터 상기 주문서를 전달받고, 상기 주문서에 포함된 정보를 기설정 시간 동안 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 포함하는, 음성 인식을 통해 배달 주소를 식별하는 시스템.
In the state that the recognition module is included in the AI callbot system, and the recognition module for recognizing the delivery address is learned,
a call center infrastructure system that receives an order call from a consumer's terminal;
The AI callbot system that receives the order call from the call center infrastructure system, uses the recognition module to check the delivery address included in the order call, and registers an order book including the delivery address in the cloud order system; and
Upon receiving the order form from the cloud order system, the information included in the order form is displayed on the screen for a preset time so that the person in charge in the store confirms the order, and if there is no order confirmation for the preset time, the order Including an in-store POS terminal that automatically cancels the call, and prints the order form through an in-store printing device when the order is confirmed for the preset time, and delivers the information included in the order to the delivery agency device, A system that identifies delivery addresses through speech recognition.
KR1020210071508A 2021-04-30 2021-06-02 A method to identify a food menu using artificial intelligence-based speech recognition and a system using the same KR102610250B1 (en)

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