KR20230053745A - 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치 - Google Patents

챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다. 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 방법은 식품 관리 장치가 식품 정보를 생성하는 단계, 식품 관리 정보 생성 장치가 식품 정보를 기반으로 식품 관리 정보를 생성하는 단계를 포함하되, 식품 관리 장치는 스마트 저울을 포함하고, 식품 정보는 식품 식별 정보와 식품 무게 정보를 포함할 수 있다.

Description

챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치{Method for grocery mangemant service based on chatbot service and apparatus for performing the method}
본 발명은 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 챗봇을 기반으로 사용자의 식품 구매 및 식품 섭취와 관련된 정보를 제공하기 위한 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.
인공 지능 기반의 네트워크와 연결된 가전 제품들을 사용자가 인터넷을 통해 조작할 수 있는 주거 환경을 스마트 홈이라고 한다. 이와 같은 스마트 홈 환경에 적용된 인공 지능은 사용자의 효율적인 제품 조작을 지원한다. 스마트 홈 환경의 다양한 가전 제품들을 사용시 발생하는 사용 데이터는 해당 정보들을 수집하고, 클라우드로 전송시켜주는 역할을 하는 스마트 허브에 의해 통제되고 있다. 현재 가장 대중적으로 사용되고 있는 스마트 허브는 스피커 타입의 스마트 허브이며, 집안의 기기를 발화 명령 방식을 통해 조작할 수 있는 형태로까지 발전하였다. 스마트 홈 서비스 지원 제품은 지속적으로 출시되고 있는 상황이다.
현재 가정에서 사용되는 스마트 스피커 형태의 허브를 통해 인공지능은 인간의 자연어(Natural Language)를 처리하고 그에 따른 사용자의 명령을 파악하여 과업을 수행할 수 있다. 하지만 미래의 인공지능은 사용자의 축적된 사용 쿼리 데이터를 스마트 허브를 통해 수집하여 사용자의 평소 사용 패턴을 학습하고 사용자의 사용 패턴에 맡는 작업을 수행하는 것에 목표를 두고 있다.
인공 지능 챗봇을 기반으로 주방에 대한 관리를 수행하는 것도 연구되고 있다. 주방은 식품을 보관하고 조리, 취식하는 곳으로서 사용자의 건강과 직결된다. 따라서, 이러한 주방에서 식품에 대한 관리를 인공지능 및 IoT(internet of things) 기술을 기반으로 수행할 수 있다면, 사용자의 가정 생활에 대한 관리 뿐만 아니라 건강 관리도 효과적으로 이루어질 수 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 챗봇과 주방 기기를 결합하여 사용자에게 맞춤형 식품 구매 추천 및 식품 관리 서비스를 제공함으로써 사용자가 보다 편리하게 주방의 식품을 관리하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 챗봇과 주방 기기를 결합하여 사용자에게 맞춤형 식품 구매 추천 및 식품 관리 서비스를 제공함으로써 사용자가 식품 취식을 기반으로 한 건강 관리를 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 방법은 식품 관리 장치가 식품 정보를 생성하는 단계와 식품 관리 정보 생성 장치가 상기 식품 정보를 기반으로 식품 관리 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있되, 상기 식품 관리 장치는 스마트 저울을 포함하고, 상기 식품 정보는 식품 식별 정보와 식품 무게 정보를 포함할 수 있다.
한편, 식품 관리 정보를 생성하는 단계는 상기 식품 관리 장치는 식품의 1차 무게 측정을 수행하는 단계, 상기 식품 관리 장치는 상기 식품의 2차 무게 측정을 수행하는 단계와 상기 식품 관리 장치는 상기 식품의 3차 무게 측정을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 1차 무게 측정은 상기 식품이 스마트 냉장고에 들어가기 전에 상기 식품의 무게를 측정하는 것이고, 상기 제2차 무게 측정은 상기 식품이 상기 스마트 냉장고에서 나온 후 상기 식품의 무게를 측정하는 것이고, 상기 제3차 무게 측정은 상기 식품의 사용 후 상기 스마트 냉장고에서 다시 들어가기 전에 상기 식품의 무게를 측정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 챗봇 기반의 식품 관리 서비스를 제공하는 식품 관리 서비스 제공 시스템은 식품 정보를 생성하도록 구현되는 식품 관리 장치와 상기 식품 정보를 기반으로 식품 관리 정보를 생성하도록 구현되는 식품 관리 정보 생성 장치를 포함할 수 있되, 상기 식품 관리 장치는 스마트 저울을 포함하고, 상기 식품 정보는 식품 식별 정보와 식품 무게 정보를 포함할 수 있다.
한편, 상기 식품 관리 정보는 상기 식품 관리 장치의 식품의 1차 무게 측정, 상기 식품의 2차 무게 측정 및 상기 식품의 3차 무게 측정을 기반으로 생성되는
또한, 상기 1차 무게 측정은 상기 식품이 스마트 냉장고에 들어가기 전에 상기 식품의 무게를 측정하는 것이고, 상기 제2차 무게 측정은 상기 식품이 상기 스마트 냉장고에서 나온 후 상기 식품의 무세를 측정하는 것이고, 상기 제3차 무게 측정은 상기 식품의 사용 후 상기 스마트 냉장고에서 다시 들어가기 전에 상기 식품의 무게를 측정할 수 있다.
본 발명에 의하면, 챗봇과 주방 기기를 결합하여 사용자에게 맞춤형 식품 구매 추천 및 식품 관리 서비스를 제공함으로써 사용자가 보다 편리하게 주방의 식품을 관리할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 챗봇과 주방 기기를 결합하여 사용자에게 맞춤형 식품 구매 추천 및 식품 관리 서비스를 제공함으로써 사용자가 식품을 취식을 기반으로 한 건강 관리를 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 장치의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 식품 정보 수집부의 식품 정보 수집 동작을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 정보 생성부의 식품 관리 정보 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 챗봇부의 식품 관리 정보를 기반으로 한 사용자와의 커뮤니케이션 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 식품 환경 구현부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 정보 생성부에서 식품 관리 정보를 생성하는 방법이 개시된다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 정보 생성부의 식품 추천 동작을 나타낸 개념도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 정보 생성부의 식품 추천 동작을 나타낸 개념도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여 지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 1에서는 챗봇을 사용하여 사용자에게 맞춤형 식품 관리를 가능하게 하기 위한 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 시스템이 개시된다.
도 1을 참조하면, 식품 관리 서비스 제공 시스템은 식품 관리 장치(100)와 식품 관리 정보 생성 장치(160)를 포함할 수 있다. 식품 관리 정보 생성 장치(160)는 식품 정보 수집부(110), 식품 관리 정보 생성부(120), 식품 관리 정보 전송부(130), 챗봇부(140) 및 프로세서(150)를 포함할 수 있다.
식품 관리 장치(100)는 식품 관리를 위한 장치로서 적어도 하나의 장치일 수 있다. 예를 들어, 식품을 보관하는 냉장고, 식품의 무게를 측정하는 저울과 같은 장치일 수 있다. 스마트 냉장고, 스마트 저울은 IoT(internet of things) 장치와 같이 식품 관리 정보 생성 장치(160)와 통신이 가능한 장치일 수 있고, 식품 관리 장치(100)에 의해 생성된 식품 정보는 식품 관리 정보 생성 장치(160)로 전송될 수 있다.
예를 들어, 스마트 냉장고는 식품 관리 장치(100)로서 스마트 냉장고에 들어가거나 나오는 식품에 대한 정보를 식품 정보로서 생성할 수 있다. 예를 들어, 구입된 우유, 구입된 과일, 구입된 감자와 같이 식품이 스마트 냉장고로 들어가고, 식품이 스마트 냉장고에서 나와서 사용되는 정보를 식품 정보로서 생성하여 식품 관리 정보 생성 장치(160)로 전송할 수 있다.
또 다른 예로, 저울은 식품 관리 장치(100)로서 저울에서 측정되는 식품의 무게에 대한 정보를 측정하고 식품의 무게 변화를 고려하여 식품 섭취, 식품 사용 여부를 판단하여 이를 식품 정보로서 생성하여 식품 관리 정보 생성 장치(160)로 전송할 수 있다.
식품 관리 장치(100)의 구체적인 식품 정보 생성 동작은 후술한다.
식품 관리 정보 생성 장치(160)의 식품 정보 수집부(110)는 식품 관리 장치(100)에 의해 생성된 식품 정보를 수신하고 수집하기 위해 구현될 수 있다. 식품 정보 수집부(110)는 식품 관리 장치(100)와 통신을 기반으로 연결되고, 식품 관리 장치(100)에 의해 발생되는 식품 정보를 설정된 주기를 기반으로 수신하거나 이벤트 발생시 수신할 수 있다.
식품 관리 정보 생성부(120)는 식품 정보를 기반으로 식품 관리 정보를 생성하기 위해 구현될 수 있다. 식품 관리 정보는 사용자의 식품 구매, 식품 섭취 등을 위해 필요한 정보일 수 있다. 식품 관리 정보는 구매가 필요한 식품에 대한 정보, 섭취가 필요한 식품에 대한 정보, 식품 기반 건강 관리 정보, 식품 기반 요리 정보 등 식품 정보를 기반으로 한 다양한 정보를 포함할 수 있다. 구체적인 식품 관리 정보의 생성 방법은 후술한다.
식품 관리 정보 전송부(130)는 생성된 식품 관리 정보를 사용자 장치로 전송하기 위해 구현될 수 있다.
챗봇부(140)는 식품 관리 정보를 챗봇 기반으로 사용자에게 제공하기 위해 구현될 수 있다. 챗봇부(140)는 식품 관리 정보를 제공함에 있어서 사용자 장치 상에서 챗봇을 기반으로 제공할 수 있다.
프로세서(150)는 식품 정보 수집부(110), 식품 관리 정보 생성부(120), 식품 관리 정보 전송부(130), 챗봇부(140)의 동작을 제어하기 위해 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 장치의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 2에서는 식품 관리 장치의 식품 정보 생성 방법이 개시된다.
도 2를 참조하면, 복수의 식품 관리 장치가 연동되어 식품 정보가 생성될 수 있다. 본 발명에서는 예시적으로 IoT 기술을 기반으로 통신이 가능한 스마트 저울 및 스마트 냉장고가 연동되어 식품 정보를 생성하는 것이 개시된다.
식품이 스마트 냉장고에 보관되기 전 스마트 저울을 통해 식품에 대한 1차 무게(210)를 측정할 수 있다. 식품 식별 정보와 식품 무게 정보가 그룹핑된 식품 정보가 생성될 수 있다. 1차 무게(210)를 측정시 상품에 대한 식별 정보가 생성될 수 있다. 상품에 대한 식별 정보는 사용자에 의해 입력될 수도 있고, 별도의 영상 기반의 객체 식별 알고리즘에 의해 식별될 수 있다.
식품 식별 정보와 식품 무게 정보가 그룹핑된 식품 정보는 식품이 스마트 냉장고에서 나오는 경우, 스마트 저울을 통해 다시 2차 무게(220)를 측정할 수 있고, 식품이 다시 냉장고에 들어가는 경우, 스마트 저울을 통해 다시 3차 무게(230)를 측정할 수 있다.
본 발명에서는 1차 무게(210)와 2차 무게(220)를 기반으로 식품을 식별할 수 있고, 2차 무게(220)에서 3차 무게(230)의 변화를 기반으로 식품의 사용량/취식량을 판단할 수 있다. 부가적으로 영상 장치를 기반으로 식품에 대한 식별이 수행될 수도 있다. 무게 및/또는 영상을 기반으로 식품에 대한 식별이 수행될 수 있다.
예를 들어, 우유가 스마트 냉장고에 보관되기 전 스마트 저울을 통해 우유에 대한 1차 무게(210)를 측정할 수 있다. 1차 무게(210) 측정시 우유에 대한 촬상이 수행되고 객체 인식을 기반으로 우유에 대응되는 식별 정보와 식품 무게 정보가 그룹핑된 식품 정보가 생성될 수 있다. 우유가 냉장고에서 나오는 경우, 스마트 저울을 통해 다시 2차 무게(220)가 측정될 수 있고, 우유가 다시 냉장고에 들어가는 경우, 스마트 저울을 통해 다시 3차 무게(230)가 측정될 수 있다.
식품 관리 장치는 기록된 1차 무게(210)와 2차 무게(220)를 기반으로 냉장고에서 나온 객체가 우유라는 것을 결정할 수 있다. 부가적으로 영상의 객체 인식을 통해 냉장고에서 나온 객체가 우유라는 것이 결정될 수 있다. 사용자는 우유를 먹고 난 후 3차 무게(230)를 측정하고 냉장고에 넣음으로써 현재 남은 우유의 양이 업데이트 될 수 있다. 이러한 방법을 통해 현재 냉장고에 보관된 식품에 대한 정보 및 보관된 식품의 남은 양을 포함하는 식품 정보가 생성될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 식품 정보 수집부의 식품 정보 수집 동작을 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 식품 정보 수집부의 식품 정보를 수집하는 동작이 개시된다.
도 3을 참조하면, 식품 정보 수집부(350)는 식품 관리 장치와 연동되어 식품 정보(300)를 수집할 수 있다.
식품 정보 수집부(350)와 식품 관리 장치의 연동을 위해 이벤트 기반 동작 방식이 수행될 수 있다. 식품 관리 장치의 이벤트 발생시 식품 정보 수집부(350)가 식품 관리 장치와 연결되어 식품 정보(300)를 전송할 수 있다.
예를 들어, 식품 관리 장치가 저울인 경우, 저울에 식품의 무게를 측정하는 이벤트가 발생하는 경우, 식품 관리 장치는 사용자 장치(예를 들어, 스마트폰)과 연동될 수 있고, 사용자 장치를 통해 이벤트 기반으로 발생된 식품 정보(300)를 식품 정보 수집부(350)로 전달할 수 있다. 또는 식품 관리 장치는 홈 네트워크와 연결될 수 있고, 발생되는 식품 정보(300)는 홈 네트워크를 기반으로 식품 정보 수집부(350)로 전달될 수 있다.
또 다른 예를 들어, 식품 관리 장치가 냉장고인 경우, 냉장고의 문을 여는 이벤트가 발생하는 경우, 식품 관리 장치는 사용자 장치(예를 들어, 스마트폰)과 연동될 수 있고, 사용자 장치를 통해 이벤트 기반으로 발생된 식품 정보(300)를 식품 정보 수집부(350)로 전달할 수 있다. 또는 식품 관리 장치는 홈 네트워크와 연결될 수 있고, 발생되는 식품 정보(300)는 홈 네트워크를 기반으로 식품 정보 수집부(350)로 전달될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 정보 생성부의 식품 관리 정보 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4에서는 식품 정보를 수집하고, 수집된 식품 정보를 관리하여 식품 관리 정보를 생성하는 식품 관리 정보 생성부의 동작이 개시된다.
도 4를 참조하면, 식품 관리 정보 생성부는 식품 정보를 수신하고, 식품 정보를 처리하여 식품 관리 정보를 생성할 수 있다.
식품 관리 정보 중 남은 식품의 양을 관리하기 위한 제1 식품 관리 정보(410)를 생성하고, 식품의 섭취량을 관리하기 위한 제2 식품 관리 정보(420)를 생성하는 방법이 개시된다.
식품 관리 정보 생성부는 전술한 바와 같이 식품 정보를 수신하고, 식품 정보에 포함된 1차 무게와 2차 무게를 기반으로 식품을 식별할 수 있다. 식품의 식별 이후, 3차 무게의 측정을 통해 식품의 무게 감소를 기반을 식품의 섭취량 정보, 식품 잔존량 정보를 결정할 수 있다.
식품 관리 정보 생성부는 제1 식품 관리 정보(410)로서 3차 무게 측정을 기반으로 식품 잔존량 정보를 생성할 수 있다. 또한, 식품 관리 정보 생성부는 제2 식품 관리 정보(420)로서 무게 감소를 기반으로 식품 섭취량 정보를 생성할 수 있다.
또한, 식품 관리 정보 생성부는 제1 식품 관리 정보(410)를 가공하여 식품 구매 요청 정보를 제3 식품 관리 정보(430)로서 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 식품 관리 정보(410)인 식품 잔존량 정보를 기반으로 식품 잔존량이 임계 잔존량 이하일 경우, 사용자에게 구매를 요청하는 식품 구매 요청 정보가 제3 식품 관리 정보(430)로서 생성될 수 있다. 임계 잔존량은 기존의 사용자의 식품 섭취량, 식품 섭취 주기, 외부 환경 요소 등을 고려하여 결정될 수 있다.
또한, 식품 관리 정보 생성부는 제2 식품 관리 정보(420)를 가공하여 사용자 건강 관리 정보를 제4 식품 관리 정보(440)로서 생성할 수 있다.
예를 들어, 제2 식품 관리 정보(420)인 식품 섭취량 정보를 기반으로 사용자가 섭취한 영양소에 대한 분석을 통해 사용자 건강에 필요한 영양소 섭취를 권하거나, 사용자 건강을 위한 특정 식품의 섭취의 제한을 권하는 사용자 건강 관리 정보가 제4 식품 관리 정보(440)로서 생성될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 챗봇부의 식품 관리 정보를 기반으로 한 사용자와의 커뮤니케이션 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5에서는 식품 관리 정보를 기반으로 사용자와 커뮤니케이션을 통해 사용자 맞춤형 식품 관리를 수행하는 방법이 개시된다.
도 5를 참조하면, 챗봇부는 식품 관리 정보(500)를 획득하고, 식품 관리 정보(500)를 기반으로 한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. 챗봇부는 식품 관리 정보(500)를 기반으로 사용자에게 식품 섭취량 정보(510), 식품 잔존량 정보(520), 사용자 건강 관리 정보(530) 및 식품 섭취량 정보(540)를 제공할 수 있다.
이러한 방법을 통해 사용자가 챗봇부를 기반으로 건강 관리를 할 수 있도록 서비스를 제공할 수 있다. 챗봇부는 사용자에게 맞춤형 식품 정보를 안내하고 바로 식품에 대한 구매를 가능하게 할 수 있다. 챗봇부는 챗봇 서비스 상에서 챗봇과 식품 커머스(550) 간 업무 및 기능이 연결된다. 예를 들어, 챗봇 내 장바구니 클릭 시 식품 커머스(550) 내 장바구니 항목에 해당 상품이 담긴다. 레이어 형태로 챗봇이 떠 있어, 상품 정보를 확인하면서 동시에 챗봇 대화가 가능하다.
사용자는 챗봇부를 통해 추천 식품을 안내받고 웹 스토어 내 구매 페이지와 바로 연결될 수 있다. 사용자는 별도의 화면 이동없이 챗봇 서비스 상에서 식품의 상세 정보 확인 및 챗봇 대화가 동시에 가능한 UI(user interface) 레이아웃이 제공될 수 있다.
챗봇부를 통해 바로 상품 추천 및 상품 구매를 동일한 사용자 인터페이스를 통해 가능하게 함으로써 기존 화면 전환으로 인해 발생하는 사용자 이탈을 낮추고, 상품 연관 정보에 대한 챗봇 질의 응답이 바로 가능하도록 함으로써 유연한 업무 연결이 가능한 하이브리드 웹 챗봇 형태로 챗봇부가 구현될 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 식품 환경 구현부의 동작을 나타낸 개념도이다.
도 6에서는 사용자에게 식품에 대해 보다 정확한 정보를 제공하기 위한 사용자 식품 환경 구현부의 동작이 개시된다.
도 6을 참조하면, 사용자 식품 환경 구현부는 온라인 상에서 확인하기 어려운 식품의 구체적인 이미지를 입체화된 3D(dimension) 콘텐츠로 구성하여 식품 정보를 직관적으로 확인 가능하며 빠른 구매 결정을 도울 수 있다.
또한, 사용자 식품 환경 구현부는 구매한 식품을 기반으로 가상으로 나만의 가상 식품 관리 공간을 제공하여 입체감있는 쇼핑 경험을 전달할 수 있다.
예를 들어, 사용자 식품 환경 구현부에서 제공하는 가상 식품 팝업 스토어 공간(600)의 화면이 제공되고, 사용자는 가상 식품 팝업 스토어 공간(600) 안에서 3D 형태의 식품 확인이 가능하며, 식품에 대한 상세 정보도 확인할 수 있다.
사용자 식품 환경 구현부는 사용자의 식품 구매 정보를 기반으로 사용자만의 가상 식품 관리 공간(650)을 구성할 수도 있다. 가상 식품 관리 공간(650)을 통해 사용자는 구매한 식품 중 먼저 사용해야할 식품에 대한 추천, 식품 기반의 요리 추천, 식품 유통 기한 등에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 또한, 사용자는 식품의 관리를 위한 정보로서 식품의 유통 기한, 식품의 보관 방법에 대한 정보 등도 제공받을 수 있다.
이뿐만 아니라 사용자 식품 환경 구현부는 사용자가 해당 식품을 사용할 경우 가상의 이미지를 제공하여 사용자가 식품의 구매시/취식시 사용자가 가질 수 있는 건강 효과에 대해서도 보다 정확하게 제공할 수 있다.
사용자 식품 환경 구현부에 의해 구현된 가상 식품 관리 공간(650) 안에서는 챗봇부에 의해 생성된 디지털 휴먼 챗봇이 가상 식품 팝업 스토어 공간(600), 가상 식품 관리 공간(650)에 대한 안내 및 제품 설명을 음성으로 안내할 수 있다. 디지털 휴먼 챗봇은 식품 데이터를 탑재하고 있으며, 온라인 몰에서도 실제 오프라인 매장 직원의 역할을 하는 가상 디지털 휴먼이 온라인 쇼핑을 가이드할 수 있다.
디지털 휴먼 챗봇은 사용자 맞이 인사, 상품 소개 등 실제 사람과 같이 음성과 제스처를 통해 안내하여 온라인 상에서도 오프라인과 같은 몰임감 있는 경험을 전달할 수 있다.
또한, 챗봇부에 의해 구현된 디지털 휴먼 챗봇은 사용자의 누적된 식품 구매 데이터를 기반으로 시기별(계절별) 연관 식품을 지속적으로 추천할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 음식 취향, 구매 취향, 날씨 등을 고려하여 여름에는 차갑게 먹을 수 있는 식품을 제공하지만, 겨울에는 뜨겁게 먹을 수 있는 식품을 위주로 추천할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 정보 생성부에서 식품 관리 정보를 생성하는 방법이 개시된다.
도 7을 참조하면, 식품 관리 정보 생성부는 식품별로 잔여량에 대한 판단이 진행되고, 식품별로 임계 잔여량 이하일 경우, 식품 구매를 챗봇부를 통해 사용자에게 추천할 수 있다.
식품 관리 정보 생성부는 식품별 임계 잔여량은 식품 사용 주기(710), 기존 식품 주문 주기(720)를 기반으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 식품이 계란일 경우, 계란 사용 주기, 계란 주문 주기를 고려하여 계란 임계 잔여량이 결정되고, 식품이 우유일 경우, 우유 사용 주기, 우유 주문 주기를 고려하여 계란 임계 잔여량이 결정될 수 있다.
즉, 사용자가 해당 식품을 얼마나 빈번하게 이용하는지 여부, 사용자가 해당 식품이 떨어질 경우, 얼마나 빠르게 식품을 주문하여 채워두는지 여부와 같은 사용자의 식품 주문 특성을 고려하여 식품 각각에 식품별 임계 잔여량이 결정될 수 있다.
식품 관리 정보 생성부는 복수의 식품 각각에 대한 임계 잔여량(730)을 체크하고 임계 잔여량(730)이 남은 식품에 대한 주문을 추천할 수 있고, 임계 잔여량(730)이 남은 식품은 타겟 주문 식품(740)이라는 용어로 표현될 수 있다.
이때 커머스 상에서는 아직 임계 잔여량(730)이 남지 않았더라도, 배송 시간을 고려하여 임계 잔여량 이하로 떨어질 수 있는 식품에 대해서도 후보 타겟 주문 식품(750)으로서 사용자에게 추천할 수 있다.
사용자는 타겟 주문 식품(740)과 후보 타겟 주문 식품(750)을 고려하여 주문을 진행할 수 있다. 후보 타겟 주문 식품(750) 중 기존의 가격 데이터를 고려하여 할인을 진행하거나 구매에 좋은 조건일 경우, 후보 타겟 주문 식품(750) 중 높은 우선 순위를 설정하여 사용자에게 후보 타겟 주문 식품(750)으로서 제공할 수 있다.
이뿐만 아니라, 본 발명에서는 기존에 같은 주문으로 주문한 식품에 대한 데이터를 추가적으로 더 고려하여 후보 타겟 주문 식품(750)으로서 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 돼지고기와 두부, 김치가 같이 주문된 경우, 두부가 임계 잔여량 이하로 떨어진 경우, 돼지고기 또는 김치가 임계 잔여량(730) 이하가 아니더라도, 조합 임계 잔여량 이하일 경우, 후보 타겟 주문 식품(750)으로서 제공할 수 있다. 조합 임계 잔여량은 임계 잔여량보다 큰 값로서 다시 주문할 정도는 아니나, 임계 잔여량 이하의 식품과 같이 조리시 부족할 가능성이 있는 식품의 잔여량일 수 있다.
즉, 본 발명에서는 조합 임계 잔여량 이하의 식품에 대해서도 후보 타겟 주문 식품(750)으로서 사용자에게 추천할 수 있다.
본 발명에서는 복수의 사용자 간의 주문을 기초로 타겟 주문 식품(740), 후보 타겟 식품(750)의 개수가 임계량을 넘는 경우, 할인이 가능한 프로모션을 사용자에게 제공하여 복수의 사용자가 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 기반의 식품 관리 서비스를 제공받는 경우, 커머스 상의 이득을 얻을 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 정보 생성부의 식품 추천 동작을 나타낸 개념도이다.
도 8에서는 식품 관리 정보 추천부에서 식품을 추천하기 위한 방법이 개시된다.
도 8을 참조하면, 식품 관리 정보 추천부는 식품 추천부를 포함할 수 있고, 식품 추천부는 식품을 추천하기 위해 조합 식품 추천 및 단일 식품 추천에 대한 학습을 수행할 수 있다.
조합 식품 추천은 사용자 간의 식품 섭취 유사도를 고려하여 사용자와 유사도가 높은 사용자들의 데이터를 기초로 조합 식품을 추천하기 위한 것이다. 조합 식품은 여러 가지 재료(채소, 소스, 고기 등)을 기반으로 조합을 하여 특정 요리를 할 수 있는 식품에 대한 추천일 수 있다.
단일 식품 추천은 사용자 간의 식품 섭취 유사도를 고려하여 사용자와 유사도가 높은 사용자들의 데이터를 기초로 단일 식품을 추천하기 위한 것이다. 단일 식품 추천은 이미 조리된 상품으로서 조리하여 먹을 수 있는 식품(예를 들어, 밀키트, 과자, 과일 등)일 수 있다.
식품 추천부는 조합 식품 학습부(810), 단일 식품 학습부(820)를 기반으로 식품을 추천할 수 있다.
조합 식품 학습부(810)는 조합 식품에 대한 학습으로서 조합 식품 학습부에 의해 식품은 n가지 식품 스타일으로 분류 학습될 수 있다. 예를 들어, 식품 스타일은 5가지 타입(예를 들어, 식품 스타일1, 식품 스타일2, 식품 스타일3, 식품 스타일4 및 스타일5)로 나뉠 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 식품 스타일이 5개로 분류되는 것을 가정하나 분류되는 식품 스타일의 개수는 다양하게 결정될 수 있다. 조합 식품 학습부(810)는 위와 같은 분류 학습을 기반으로 조합 식품 인공 지능 엔진(815)을 생성할 수 있다.
단일 식품 학습부(820)는 단일 식품에 대한 학습으로서 단일 식품 학습부에 의해 식품은 n가지 식품 스타일(예를 들어, 건강식, 스테미너식, 다이어트 식 등)으로 분류 학습될 수 있다. 부분 스타일의 학습을 위해 부분 이미지와 부분 이미지에 태깅된 스타일 정보가 부분 스타일 학습부로 전송될 수 있다. 예를 들어, 조합 식품의 식품 스타일과 동일하게 5가지 타입(예를 들어, 식품 스타일1, 식품 스타일2, 식품 스타일3, 식품 스타일4 및 스타일5)로 나뉠 수 있다.
단일 식품 학습부(820)는 위와 같은 분류 학습을 기반으로 단일 식품 인공 지능 엔진(815)을 생성할 수 있다.
본 발명에서는 사용자가 기존에 구매한 식품 데이터가 입력되는 경우, 사용자의 조합 식품 및 단일 식품에 대한 주문을 분류하고, 사용자의 조합 식품에 대한 식품 스타일인 조합 식품 스타일, 단일 식품에 대한 식품 스타일인 단일 식품 스타일을 고려하여 사용자의 식품 주문 스타일이 결정될 수 있다.
사용자의 식품 주문 스타일이 결정되는 경우, 다른 사용자의 식품 주문 스타일을 고려하여 사용자에게 식품 주문시 식품 추천 정보를 제공할 수 있다.
조합 식품 인공 지능 엔진(815)과 단일 식품 인공 지능 엔진(815)의 스타일 분류시의 식품 스타일 간의 신뢰도 값을 고려하여 식품 스타일 간 유사도가 결정될 수 있고, 이러한 식품 스타일 간 유사도를 고려하여 사용자에게 식품 추천이 수행될 수도 있다. 예를 들어, 식품 스타일1로 분류된 식품에 대해 식품 스타일80% 및 식품 스타일20%로 판단된 경우, 식품 스타일1과 식품 스타일2는 20%의 유사도를 가지는 것으로 판단하고, 이러한 판단 결과는 추후 식품 추천을 위해 활용될 수 있다. 즉, 학습 결과 각 인공 지능 엔진의 식품 스타일 판단시 신뢰도를 고려한 식품 스타일 간 유사도 산출 결과가 식품 추천을 위해 활용될 수 있다. 이때 단일 식품 인공 지능 엔진에 대한 신뢰도에 보다 더 높은 가중치가 부여되어 식품 스타일 간 유사도를 결정할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 식품 관리 정보 생성부의 식품 추천 동작을 나타낸 개념도이다.
도 9에서는 식품 관리 정보 추천부에서 식품을 추천하기 위한 방법이 개시된다.
도 9를 참조하면, 사용자 간의 식품 주문 스타일을 고려하여 식품 추천을 수행하는 방법이 개시된다.
사용자의 조합 식품 주문 스타일과 사용자의 단일 식품 주문 스타일 각각은 식품 스타일에 대한 퍼센테지(percentage)로 결정될 수 있다. 설명의 편의상 식품 스타일이 3가지 존재하는 경우가 가정된다.
예를 들어, 사용자1의 경우, 조합 식품 주문 스타일은 (식품 스타일1, 식품 스타일2, 식품 스타일3)=(70%, 20%, 10%)이고 단일 식품 주문 스타일은 (식품 스타일1, 식품 스타일2, 식품 스타일3)=(60%, 35%, 15%)일 수 있다.
사용자2의 경우, 조합 식품 주문 스타일은 (식품 스타일1, 식품 스타일2, 식품 스타일3)=(50%, 40%, 10%)이고 단일 식품 주문 스타일은 (식품 스타일1, 식품 스타일2, 식품 스타일3)=(40%, 35%, 25%)일 수 있다.
이러한 퍼센테지의 비율을 고려하여 사용자 간의 조합 식품 주문 스타일 유사도와 단일 식품 주문 유사도가 결정될 수 있다.
조합 식품 주문 스타일 유사도(900)는 좌표축 상의 사용자 각각의 조합 식품 주문 스타일의 퍼센테지를 표현한 경우, 거리를 기초로 거리가 상대적으로 가까울수록 상대적으로 높은 유사도를 가지고, 거리가 상대적으로 멀수록 상대적으로 낮은 유사도를 가지도록 결정될 수 있다.
단일 식품 주문 스타일 유사도(950)는 좌표축 상의 사용자 각각의 단일 식품 주문 스타일의 퍼센테지를 표현한 경우, 거리를 기초로 거리가 상대적으로 가까울수록 상대적으로 높은 유사도를 가지고, 거리가 상대적으로 멀수록 상대적으로 낮은 유사도를 가지도록 결정될 수 있다.
조합 식품 주문 스타일 유사도(900)와 단일 식품 주문 스타일 유사도(950)의 합이 상대적으로 클수록 사용자 간 주문 유사도가 상대적으로 높도록 설정될 수 있다. 사용자의 식품 취향이 보다 정확하게 나타나는 이때 조합 식품 주문 스타일의 유사도에 상대적으로 높은 가중치를 부여하여 사용자 간 주문 유사도(970)를 결정할 수도 있다.
이러한 방식으로 사용자 간 주문 유사도(970)가 결정되고, 사용자의 주문과 임계 주문 유사도 이상 유사한 주문을 하는 다른 사용자들의 주문을 고려하여 사용자에게 식품 주문시 식품 추천 정보를 제공할 수 있다.
사용자 간에 서로 주문하지 않았던 식품을 추천 식품으로 제공함으로써 비슷한 식품 주문 취향을 가지는 사용자 간에 새로운 식품을 섭취할 수 있는 기회를 제공할 수 있다.
이때 새로운 식품을 추천시 단일 식품에 대한 우선적인 식품 주문을 추천하고, 단일 식품에 대한 추천 이후, 사용자가 단일 식품을 구매한 이후, 재구매 기록을 고려하여 조합 식품에 대한 추천이 순차적으로 이루어질 수 있다. 즉, 단일 식품에 대한 추천을 통해 사용자의 식품 스타일에 대한 재확인을 수행하고, 이후 조합 식품을 추천함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 조합 식품 주문 스타일을 결정하기 위한 주문은 전체 주문 기록이 아닌, 주문 기록 상에서 식품을 조합하여 요리를 추정하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 특정 요리를 하기 위해 주문한 식재료를 기준으로 식품 스타일이 결정되는 것이 때문에 주문 각각에 대한 데이터를 기반으로 사용자가 취식하는 요리가 추정되고, 추정된 요리를 기반으로 사용자의 조합 식품 주문 스타일에 대한 결정이 수행될 수도 있다. 이러한 식품의 조합을 위해 별도의 요리 재료에 대한 학습이 수행되고, 요리 재료에 대한 학습 데이터를 기반으로 식품 조합을 기반으로 요리 추정이 수행될 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 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 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (6)

  1. 챗봇 기반의 식품 관리 서비스 제공 방법은,
    식품 관리 장치가 식품 정보를 생성하는 단계; 및
    식품 관리 정보 생성 장치가 상기 식품 정보를 기반으로 식품 관리 정보를 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 식품 관리 장치는 스마트 저울을 포함하고,
    상기 식품 정보는 식품 식별 정보와 식품 무게 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 식품 관리 정보를 생성하는 단계는,
    상기 식품 관리 장치는 식품의 1차 무게 측정을 수행하는 단계;
    상기 식품 관리 장치는 상기 식품의 2차 무게 측정을 수행하는 단계; 및
    상기 식품 관리 장치는 상기 식품의 3차 무게 측정을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 1차 무게 측정은 상기 식품이 스마트 냉장고에 들어가기 전에 상기 식품의 무게를 측정하는 것이고,
    상기 제2차 무게 측정은 상기 식품이 상기 스마트 냉장고에서 나온 후 상기 식품의 무게를 측정하는 것이고,
    상기 제3차 무게 측정은 상기 식품의 사용 후 상기 스마트 냉장고에서 다시 들어가기 전에 상기 식품의 무게를 측정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 챗봇 기반의 식품 관리 서비스를 제공하는 식품 관리 서비스 제공 시스템은,
    식품 정보를 생성하도록 구현되는 식품 관리 장치; 및
    상기 식품 정보를 기반으로 식품 관리 정보를 생성하도록 구현되는 식품 관리 정보 생성 장치를 포함하되,
    상기 식품 관리 장치는 스마트 저울을 포함하고,
    상기 식품 정보는 식품 식별 정보와 식품 무게 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 식품 관리 서비스 제공 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 식품 관리 정보는 상기 식품 관리 장치의 식품의 1차 무게 측정, 상기 식품의 2차 무게 측정 및 상기 식품의 3차 무게 측정을 기반으로 생성되는 것을 특징으로 하는 식품 관리 서비스 제공 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 1차 무게 측정은 상기 식품이 스마트 냉장고에 들어가기 전에 상기 식품의 무게를 측정하는 것이고,
    상기 제2차 무게 측정은 상기 식품이 상기 스마트 냉장고에서 나온 후 상기 식품의 무게를 측정하는 것이고,
    상기 제3차 무게 측정은 상기 식품의 사용 후 상기 스마트 냉장고에서 다시 들어가기 전에 상기 식품의 무게를 측정하는 것을 특징으로 하는 식품 관리 서비스 제공 시스템.
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