KR20230148661A - 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템 - Google Patents

클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템 Download PDF

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KR20230148661A
KR20230148661A KR1020220047723A KR20220047723A KR20230148661A KR 20230148661 A KR20230148661 A KR 20230148661A KR 1020220047723 A KR1020220047723 A KR 1020220047723A KR 20220047723 A KR20220047723 A KR 20220047723A KR 20230148661 A KR20230148661 A KR 20230148661A
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cooking
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cloud
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성래현
박종진
박재우
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주식회사 루덴스파트너스
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Abstract

본 발명은 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템에 관한 것으로, 복수의 매장들에 연결된 클라우드 서버와, 상기 클라우드 서버에 연결된 데이터 베이스를 포함한다. 상기 클라우드 서버는 상기 매장의 서빙 로봇에 의해 촬영된 고객의 안면 이미지를 분석하여 고객을 인식하고, 상기 서빙 로봇으로부터 수신된 음성 데이터를 분석하여 상기 고객의 음성 인식 결과를 상기 고객이 방문한 매장의 타스크 서버로 전송하고, 상기 매장의 쿠킹 로봇 운용 상태를 바탕으로 매장별로 구분된 매장별 메뉴 리스트의 레시피와, 상기 데이터 베이스에 저장된 고객 성명, 매장 방문 및 주문 이력을 바탕으로 생성된 고객 맞춤형 메뉴 리스트를 상기 매장의 타스크 서버에 전송한다. 상기 타스크 서버는 상기 서빙 로봇으로부터 상기 고객의 주문이 수신될 때 주문된 메뉴의 레시피를 상기 쿠킹 로봇에 전송하여 상기 쿠킹 로봇을 구동시키고, 상기 쿠킹 로봇으로부터 조리 완료 신호가 수신될 때 상기 서빙 로봇을 자율 주행시켜 상기 서빙 로봇으로 하여금 상기 쿠킹 로봇에 의해 완성된 요리를 상기 고객에게 전달하게 한다.

Description

클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템{Cooking solution system based on Cloud}
본 발명은 고객 개인의 취향과 매장 특성을 반영한 레시피 제공이 가능한 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템에 관한 것이다.
쿠킹 로봇은 미리 저장된 레시피(recipe)로 자동으로 조리를 한다. 쿠킹 로봇은 전문 셰프가 직접 개발한 레시피로 조리를 할 수 있기 때문에 전문 셰프의 요리와 동일한 맛을 재현할 수 있다.
쿠킹 로봇에 제공되는 레시피는 매장별로 설치된 독립적인 레시피 프로그램으로 관리될 수 있다. 이 경우, 레시피 프로그램의 관리 및 변경이 불편하고, 레시피의 변경 및 추가가 번거로운 문제가 있다.
기존의 레시피 프로그램은 고객의 성향, 선호도에 대한 고려가 없기 때문에 획일화된 레시피만 제공하여 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 없다. 또한, 기존의 레시피 프로그램은 매장 특성에 대한 고려가 없기 때문에 매장 특성에 맞는 레시피를 제공할 수 없었다.
본 발명은 전술한 필요성 및/또는 문제점을 해결하는 것을 목적으로 한다.
특히, 본 발명은 매장별로 레시피의 변경 및 추가가 용이하고, 고객 맞춤형 서비스와 매장별 최적 레시피를 제공할 수 있는 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템을 제공한다.
본 발명의 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템은 인터넷을 통해 복수의 매장들에 연결된 클라우드 서버 및 상기 클라우드 서버에 연결된 데이터 베이스를 포함한다.
상기 매장들 각각은 하나 이상의 쿠킹 로봇, 하나 이상의 서빙 로봇, 및 포스기에 연결된 타스크 서버를 포함한다.
상기 클라우드 서버는 상기 서빙 로봇에 의해 촬영된 고객의 안면 이미지를 분석하여 고객을 인식하고, 상기 서빙 로봇으로부터 수신된 음성 데이터를 분석하여 상기 고객의 음성 인식 결과를 상기 고객이 방문한 매장의 타스크 서버로 전송하고, 상기 매장의 쿠킹 로봇 운용 상태를 바탕으로 매장별로 구분된 매장별 메뉴 리스트의 레시피와, 상기 데이터 베이스에 저장된 고객 성명, 매장 방문 및 주문 이력을 바탕으로 생성된 고객 맞춤형 메뉴 리스트를 상기 타스크 서버에 전송한다.
상기 타스크 서버는 상기 서빙 로봇에 상기 고객의 성명 및 매장 방문 및 주문 이력을 전송하고, 상기 서빙 로봇으로부터 상기 고객의 주문이 수신될 때 주문된 메뉴의 레시피를 상기 쿠킹 로봇에 전송하여 상기 쿠킹 로봇을 구동시키고, 상기 쿠킹 로봇으로부터 조리 완료 신호가 수신될 때 상기 서빙 로봇을 자율 주행시켜 상기 서빙 로봇으로 하여금 상기 쿠킹 로봇에 의해 완성된 요리를 상기 고객에게 전달하게 한다.
상기 매장들 각각의 타스크 서버는 키오스크에 연결될 수 있다. 상기 타스크 서버는 상기 포스기와 키오스크로부터 접수된 주문에 응답하여 주문된 메뉴의 레시피를 상기 쿠킹 로봇에 전송하여 상기 쿠킹 로봇을 구동시킬 수 있다.
상기 클라우드 서버와 상기 타스크 서버는 연동된 매장 관리자의 스마트폰이 요청한 정보를 상기 스마트폰에 전송할 수 있다.
상기 클라우드 서버는 주기적으로 또는 매장으로부터 수신된 서비스 요청시에 전문 셰프의 새로운 레시피를 등록하여 레시피를 업데이트하고, 상기 매장의 타스크 서버로부터 수신된 기기 정보를 바탕으로 매장별 쿠킹 로봇 모델과 기기 버전을 확인하여 업데이트가 가능한 매장의 메뉴 리스트에 새로운 레시피를 등록하여 상기 매장별 메뉴 리스트를 업데이트하고, 새로운 레시피로 업데이트된 매장별 메뉴 리스트를 대응하는 상기 매장의 타스크 서버로 전송할 수 있다.
상기 타스크 서버는 상기 클라우드 서버로부터 업데이트된 매장별 메뉴 리스트의 레시피로 매장의 메뉴 리스트를 업데이트할 수 있다.
상기 서빙 로봇은 상기 매장 방문 및 주문 이력이 있는 고객에게 상기 고객 맞춤형 메뉴 리스트를 디스플레이에 표시하고 음성 출력으로 안내하고, 상기 매장 방문 및 주문 이력이 없는 고객에게 상기 매장별 메뉴 리스트를 디스플레이에 표시하고 음성 출력으로 안내하고, 고객이 추천 메뉴를 원할 때, 상기 클라우드 서버로부터 추천 메뉴 리스트를 디스플레이에 표시하고 음성 출력으로 안내할 수 있다.
본 발명의 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템은 클라우드를 통해 매장들과 연결된 클라우드 서버가 매장별로 조리 가능한 메뉴의 레시피를 해당 매장에 제공하여 매장별 메뉴 리스트를 제공할 수 있고, 인력 개입 없이 매장별 메뉴 리스트의 레시피 추가, 수정을 실시간 처리할 수 있다.
본 발명의 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템은 클라우드를 통해 클라우드 서버에 연결된 임의의 매장에서 로봇의 오류 코드가 클라우드 서버로 실시간 전송되기 때문에 기기 오류에 신속히 대응할 수 있고, 로봇의 다양한 장애 원인에 효과적으로 대응할 수 있다. 또한, 타 매장의 기기에 대한 오류 예측을 통하여 사전에 기기 오류를 예방할 수 있다.
본 발명의 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템은 모든 레시피를 클라우드 서버의 데이터 베이스에 저장하고, 매장에 레시피가 저장된 경우에 비하여 레시피의 관리 및 변경에 대한 불편함을 해소할 수 있다. 클라우드 서버가 매장 상태와 매장 요청에 응답하여 실시간으로 매장에 레시피를 전송하여 매장별 메뉴 리스트의 레시피를 변경 및 추가할 수 있다.
본 발명의 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템은 클라우드 서버의 데이터 베이스에 저장된 고객 정보를 바탕으로 고객별 맞춤형 메뉴 리스트를 고객이 방문한 매장에 실시간 전송하여 고객의 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 발명의 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템은 인공지능(AI)과 기계학습(ML)을 이용하여 매장 특성에 최적화된 매장별 메뉴 리스트를 해당 매장에 제공하여 각 매장에 적합한 레시피를 제공할 수 있다.
본 발명의 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템은 AMR(Autonomous mobile robot)로 구현된 서빙 로봇에서 촬영된 안면 이미지를 바탕으로 클라우드 서버에서 고객의 안면 인식을 처리하여 매장의 방문 고객을 식별할 수 있고, 그 고객의 과거 매장 방문 및 주문 이력 그리고, 평가 이력 등을 바탕으로 생성된 고객 맞춤형 메뉴와 추천 메뉴를 고객에게 안내할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템을 개략적으로 보여 주는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 매장 구성을 개략적으로 보여 주는 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 클라우드 서버와 매장의 타스크 서버를 상세히 보여 주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템에서 제공하는 매장별 맞춤형 레시피 구독 서비스를 보여 주는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템에서 매장에 방문한 고객에게 메뉴 리스트를 표시 및 음성 안내하는 방법을 보여 주는 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예를 설명하기 위한 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명은 도면에 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 실질적으로 동일 구성 요소를 지칭한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 명세서 상에서 언급된 “구비한다”, “포함한다”, “갖는다”, “이루어진다” 등이 사용되는 경우 ' ~ 만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수로 해석될 수 있다.
구성 요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.
구성 요소들을 구분하기 위하여 제1, 제2 등이 사용될 수 있으나, 이 구성 요소들은 구성 요소 앞에 붙은 서수나 구성 요소 명칭으로 그 기능이나 구조가 제한되지 않는다.
이하의 실시예들은 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하다. 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
본 발명의 실시예를 설명하기에 앞서 본 발명에서 사용되는 용어를 정의한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템을 개략적으로 보여 주는 도면이다. 도 2는 매장 구성을 개략적으로 보여 주는 도면이다. 도 3은 클라우드 서버와 매장의 타스크 서버를 상세히 보여 주는 도면이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템(100)은 인터넷을 통해 복수의 매장들(2001~200n)에 연결된 클라우드 서버(1000)를 포함한다.
클라우드 서버(1000)에 연결된 클라우드 데이터 베이스는 고객의 성명 및 안면 특징 데이터, 생년월일, 방문 매장, 방문 일자 및 시간, 주문 요리 등의 고객 정보와, 가맹점으로 등록된 매장들(2001~200n) 각각의 이름, 매장 운영 시간, 매장 내의 로봇 운영 시간, 주문 요리, 테이블 번호 등의 매장 정보 등이 저장된다. 또한, 클라우드 데이터 베이스는 매장별 메뉴 리스트, 고객 맞춤형 메뉴 리스트, 추천 메뉴 리스트 등의 메뉴 리스트 등이 저장된다. 클라우드 데이터 베이스에 저장된 데이터는 클라우드 서버(1000)에 의해 저장, 삭제 및 변경(또는 업데이트)될 수 있다.
클라우드 서버(1000)는 매장들(2001~200n) 각각에서 요구하는 서비스를 클라우드 네이티브(Cloud Native)로 구현할 수 있다. 클라우드 서버(1000)는 매장들(2001~200n)에 제공되는 메뉴 리스트의 레시피를 클라우드 데이터 베이스에 저장한다. 매장들(2001~200n) 각각은 클라우드 서버(1000)로부터 실시간으로 수신된 레시피를 제공받아 메뉴 리스트의 레시피를 변경 및 추가할 수 있으며, 쿠킹 로봇을 이용하여 사람 개입 없이 고객이 주문한 요리를 자동으로 조리할 수 있다. 클라우드 서버(1000)는 클라우드 데이터 베이스에 저장된 고객별 맞춤형 레시피를 생성하여 클라우드 데이터 베이스에 저장하고, 고객 맞춤형 레시피를 요청한 매장에 그 레시피를 포함한 메뉴 리스트를 전송한다.
클라우드 서버(1000)는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 머신러닝(Machine Learning, ML)을 이용하여 매장들(2001~200n)을 관리하고, 매장별로 매출 예측, 요리 선호도 분석, 및 매장들에 설치된 기기들의 오류 예측 및 실시간 대응을 처리한다.
클라우드 서버(1000)는 쿠킹 관리 모듈(101), 고객 관리 모듈(102), 인증 모듈(103), 운영 모듈(104), 사용자 인식 모듈(105) 등을 포함한다.
쿠킹 관리 모듈(101)은 외부로부터 접수 받은 전문 셰프의 레시피를 데이터 베이스에 저장한다. 쿠킹 관리 모듈(101)은 매장별로 수신된 기기 상태 정보를 바탕으로 매장별로 조리가 가능한 메뉴의 레시피를 메장별 메뉴 리스트로 저장하고, 고객의 과거 주문 이력을 바탕으로 생성된 고객 맞춤형 메뉴 리스트를 저장한다.
쿠킹 관리 모듈(101)은 각 매장으로부터 수신된 쿠킹 로봇의 기기 상태와 재료 재고 상태에 응답하여 매장별 메뉴 리스트를 실시간 추가 및 변경할 수 있다. 예를 들어, 제1 매장에서 튀김 조리용 쿠킹 로봇이 없다면, 쿠킹 관리 모듈(101)은 제1 매장의 메뉴 리스트에 튀김을 포함한 메뉴를 삭제하고, 제1 매장의 쿠킹 로봇으로 조리 가능한 메뉴만을 포함한 메뉴 리스트를 생성한다. 다른 예로, 제2 매장에서 면요리용 쿠킹 로봇이 정상 구동할 수 없는 상태라면, 쿠킹 관리 모듈(101)은 제2 매장으로부터 실시간 수신된 기기 상태의 오류 코드에 응답하여 제2 매장의 메뉴 리스트에서 면요리용 메뉴를 삭제하고 조리 가능한 메뉴들만으로 메뉴 리스트를 업데이트할 수 있다.
쿠킹 관리 모듈(101)은 운영 모듈(104)로부터 수신된 고객별 매장 및 주문 이력과 평가 이력을 바탕으로 고객별 맞춤 레시피를 등록하여 데이터 베이스에 저장한다. 고객별 맞춤 메뉴는 고객 선호도와 고객의 취향을 반영한다. 예를 들어, 제1 고객의 경우에 과거 튀김 요리 주문 이력이 많고, 단맛을 선호하면 제1 고객은 단맛이 가미된 튀김 요리를 제1 고객의 맞춤형 메뉴의 레시피로 등록한다. 제2 고객의 경우에 면요리 주문 이력이 맞고, 다소 불려진 면을 선호하면 면 가열 시간이 길게 조정된 레시피를 제2 고객의 맞춤형 메뉴의 레시피로 등록한다.
쿠킹 관리 모듈(101)은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 모듈을 이용하여 각 매장 주변의 소비자 성향과 매장 위치가 반영된 매장별 메뉴 리스트를 생성하고, 추천 메뉴 리스트를 생성할 수 있다.
고객 관리 모듈(102)은 매장들(2001~200n) 각각에서 수신된 개인별 고객 정보와 고객별 맞춤 메뉴를 암호화하여 데이터 베이스에 저장하고, 매장 관리와 고객 관리를 담당한다.
인증 모듈(103)은 데이터 베이스에 저장된 가맹점 정보와 고객 정보를 바탕으로 가맹점으로 등록된 매장의 인증 및 고객 인증을 처리한다.
운영 모듈(104)은 매장들과 고객이 접속 가능한 사용자 경험(UX) 기반의 포털 사이트를 제공한다. 운영 모듈(104)은 매장들(2001~200n)로부터 수신된 고객별 매장 방문 및 주문 이력과 평가 이력에 대한 통계를 작성하고, 매장으로부터 수신된 기기 상태 정보에 대응하는 장애 대응 서비스를 제공한다. 운영 모듈(104)은 장애 대응 서비스의 일 예로, 제1 매장에서 쿠킹 로봇의 소프트 웨어 에러 코드가 수신되면 쿠킹 로봇의 운영 프로그램 업데이트 및 펌웨어를 원격으로 설치할 수 있고, 기계적 오류 코드가 수신되면 유지 관리(AS) 기사를 해당 매장으로 보낼 수 있다.
사용자 인식 모듈(105)은 안면 인식 및 음성 인식(Speech-To-Text, Text-To-Speech, STT/TTS) 프로그램을 실행하여 매장(2001~200n)으로부터 수신된 안면 이미지와 음성 데이터를 분석하여 고객을 인식하여 매장 방문 및 주문 이력이 있는 고객이면 고객의 성명과 함께 과거 매장 방문 및 주문 이력을 해당 매장의 게이트 웨이(Gateway) 즉, 타스크 서버(200)로 전송한다.
매장들(2001~200n) 각각은 타스크 서버(200), 하나 이상의 키오스크(kiosk)(301~30n), 하나 이상의 서빙 로봇(이하, “서빙봇”이라 함)(401~40n), 하나 이상의 쿠킹 로봇(이하, “쿠킹봇”이라 함)(501~50n) 등을 포함한다.
타스크 서버(200)는 매장별로 독립적으로 설치되어 인터넷을 통해 클라우드 서버(1000)와 통신을 수행하는 게이트 웨이 역할을 수행한다. 타스크 서버(200)는 인터넷을 통해 클라우드 서버(1000)로부터 메뉴 리스트를 제공 받는다. 클라우드 서버(1000)로부터 수신된 메뉴 리스트는 해당 매장에서 조리 가능한 매장별 메뉴 리스트, 고객 맞춤형 메뉴 리스트, 인공지능과 머신러닝을 이용하여 발생되거나 매장 관리자에 의해 선정된 메뉴를 포함한 추천 메뉴 리스트 등을 포함할 수 있다.
타스크 서버(200)는 도 3에 도시된 바와 같이, 주문 관리 모듈, 고객 관리 모듈, 포스기 연동 모듈, 인증 관리 모듈, 기기 상태 관리 모듈, 서빙봇 제어모듈, 쿠킹봇 제어모듈 등을 포함한다.
타스크 서버(200)는 매장별로 독립된 시스템을 통합 관리한다. 타스크 서버(200)는 공유 버퍼 메모리(Shared buffer memory, 이하 “메모리”라 함)를 통해 타스크 서버(200)의 모듈들 간에 메모리를 공유하게 한다. 타스크 서버(200)는 통신모듈을 이용하여 클라우드 서버(1000)와의 통신을 담당한다.
타스크 서버(200)는 메모리에 고객의 안면 인식 데이터가 입력되면, 클라우드 서버(1000)에 고객 정보를 요청한다. 타스크 서버(200)는 메모리에 STT 데이터 데이터가 입력되면 클라우드 서버(1000)에 데이터 변환을 요청한다. 타스크 서버(200)는 클라우드 서버(1000)로부터 TTS 데이터가 수신되면 메모리에 저장한다. 타스크 서버(200)는 얼굴/음성 인식 결과, 등록 고객이면 그 고객의 맞춤형 레시피를 클라우드 서버(1000)를 요청한다.
타스크 서버(200)는 포스기, 키오스크, 쿠킹봇 등으로부터 주문 데이터가 수신되면 그 주문 내역을 메모리에 저장한다.
타스크 서버(200)는 서빙봇(401~40n)과 통신을 수행하여 서빙봇(401~40n)으로부터 안면 인식 데이터와 음성 인식 데이터(STT 데이터)를 수신하여 메모리에 저장하고, 메모리에 저장된 TTS 데이터를 쿠킹봇(401~40n)에 전송한다.
타스크 서버(200)는 쿠킹봇(501~50n)으로부터 조리 완료 신호가 수신될 때, 서빙봇(501~50n)에 요리 배달 명령을 전송한다. 서빙봇(50~50n)은 타스크 서버(200)의 제어 하에 쿠킹봇(501~50n)의 조리 위치로부터 고객 위치까지 자율 주행하여 완성된 요리를 고객에게 배달한다.
타스크 서버(200)는 메모리에 저장된 조리 정보를 쿠킹봇(501~50n)에 전송한다. 조리 정보는 고객이 주문한 메뉴와 요리 개수 등을 포함한다.
타스크 서버(200)의 주문 관리 모듈은 키오스크(301~30n), 서빙봇(401~40n), 포스기(Point Of Sale, POS)에 연결되어 이 기기들을 통해 해당 매장에 방문한 고객으로부터 접수된 주문을 등록, 수정 및 삭제 처리한다. 고객 관리 모듈은 해당 매장을 이용한 고객과, 주문 데이터를 등록하여 메모리에 저장하고, 메모리에 저장되는 고객 리스트 및 평가 결과 데이터를 업데이트한다. 고객 리스트 데이터는 해당 매장을 소정의 기준값 이상 많이 이용한 단골 고객과, 단골 고객의 주문 이력 데이터를 포함할 수 있다. 고객 관리 모듈은 고객 정보와 함께 주문 데이터를 암호화하여 클라우드 서버(1000)로 전송한다.
타스크 서버(200)의 기기 상태 관리 모듈은 클라우드 서버(1000)의 요청시에 키오스크(301~30n), 서빙봇(401~40n), 및 쿠킹봇(501~50n) 각각의 모델 및 기기 버전을 클라우드 서버(1000)로 전송하고, 각각의 기기 구동 상태를 실시간 모니터한다. 타스크 서버(200)는 정상 구동되지 않는 기기로부터 오류 코드가 수신되면 오류 코드를 메모리에 저장하고 클라우드 서버(1000)로 전송한다.
타스크 서버(200)의 포스기 연동 모듈은 포스기에 연결되어 포스기로부터의 주문 등록, 수정 및 삭제를 처리하고, 비용 결재 승인을 처리한다.
타스크 서버(200)의 서빙봇 제어모듈은 서빙봇(401~40n)을 구동하고, 서빙봇(401~40n)에 조리 가능한 메뉴 데이터를 전송한다. 메뉴 데이터는 고객의 안면/음성 인식을 통해 인식된 고객 맞춤형 메뉴 리스트, 매장별 메뉴 리스트, 추천 메뉴 리스트 등을 포함할 수 있다. 서빙봇 제어모듈은 서빙봇(401~40n)으로부터 오류 코드가 수신되면 그 오류 코드를 기기 상태 관리 모듈에 전달한다.
타스크 서버(200)의 쿠킹봇 제어모듈은 쿠킹봇(501~50n)을 구동하고, 쿠킹봇(401~40n)에 고객이 주문한 메뉴의 레시피 데이터를 전송한다. 쿠킹봇 제어모듈은 쿠킹봇(501~50n)으로부터 오류 코드가 수신되면 그 오류 코드를 기기 상태 관리 모듈에 전달한다.
타스크 서버(200)는 키오스크 제어 모듈을 더 포함한다. 키오스크 제어 모듈은 키오스크(301~30n)에 조리 가능한 메뉴 데이터를 전송하고, 고객이 선택한 메뉴의 주문 데이터를 수신한다. 키오스크(301~30n)에 표시되는 메뉴는 고객 인식 결과를 반영한 고객 맞춤형 메뉴 리스트, 추천 메뉴 리스트, 매장별 메뉴 리스트 등을 포함할 수 있다.
서빙봇(401~40n)은 메뉴 리스트가 표시되는 디스플레이, 안면 인식을 위한 카메라, 음성 신호 출력을 위한 스피커, 음성 신호를 전기 신호로 변환하는 마이크, 요리 온도를 측정하는 온도 센서, 고객의 체온을 측정하는 체온 센서, 및 자율 주행 모듈을 포함한다. 서빙봇(301)은 매장 내에서 자율 주행하며, 매장에 방문한 고객의 안면/음성 인식을 수행하며, 고객이 매장에 방문하면 자율 주행하여 고객에게 찾아 갈 수 있다. 서빙봇(401~40n)은 디스플레이에 메뉴를 표시하고, 음성 인식 데이터 즉, TTS 데이터와 STT 데이터를 이용하여 고객에게 본인 여부 확인을 요청한다.
서빙봇(301)은 조리 가능한 메뉴에서 고객이 선택한 메뉴의 주문 데이터를 타스크 서버(200)로 전송한다. 고객의 과거 주문 이력이 있으면, 서빙봇(301)은 그 고객에게 과거 주문 이력을 포함한 고객 맞춤형 메뉴 리스트를 표시할 수 있다. 또한, 서빙봇(301)은 해당 매장에서 조리 가능한 매장별 메뉴 리스트와 추천 메뉴 리스트를 표시할 수 있다. 타스크 서버(200)는 포스기, 키오스크, 및 서빙봇과 연동되어 서빙봇에서 인식된 고객 이름과 함께 그 고객이 주문한 요리를 클라우드 서버(1000)로 전송한다.
쿠킹봇(501~50n)은 튀김 요리용 로봇, 면요리용 로봇, 탕요리용 로봇 등이 모델별로 구분될 수 있고, 기기 버전에 따라 조리 가능한 레시피 수준이 달라질 수 있다. 타스크 서버(200)는 주문이 접수된 메뉴의 요리를 조리할 수 있는 쿠킹봇(501~50n)에 해당 주문 메뉴의 레시피를 전송한다. 쿠킹봇(501~50n)은 레시피가 접수되면 그 레시피로 주문 요리를 조리한다.
서빙봇(401~40n)은 매장에 방문한 고객의 얼굴을 촬영하여 얻어진 안면 이미지를 클라우드 서버(1000)에 저장된 안면 특징 데이터와 비교하여 고객을 인식하여 고객과 음성으로 대화하여 주문 가능한 메뉴를 설명할 수 있다. 예를 들어, 서빙봇(401~40n)은 인식된 고객에게 이전에 주문한 메뉴를 음성으로 알려 주고, 메뉴 리스트를 표시하면서 추천 메뉴와 프로모션을 소개할 수 있다.
클라우드 서버(1000)는 고객별로 매장 방문과 주문 내역을 일정 시간 주기로 모니터하여 미리 설정된 동안 매장 방문 이력이 없거나 주문 내역이 없을 때, 또는 이벤트 발생시에 고객의 스마트폰에 상품 소개 또는 이벤트 메시지를 전송할 수 있다.
매장 관리자의 스마트폰은 클라우드 네이티브를 통해 클라우드 서버(1000)와 타스크 서버(200)에 접속될 수 있다. 클라우드 서버(1000)와 타스크 서버(200)는 연동된 매장 관리자의 스마트폰이 요청한 정보를 그 스마트폰에 전송할 수 있다. 따라서, 매장 관리자는 외부에서 서버(1000, 200)에 접속하여 해당 매장의 상태를 실시간 모니터할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템은 매장별 맞춤형 레시피 구독 서비스(Recipe subscription service)를 등록한 매장에 도 4와 같은 서비스를 제공할 수 있다.
도 4를 참조하면, 클라우드 서버(1000)는 주기적으로 또는 서비스 요청시에 전문 셰프의 새로운 레시피를 등록한다(S41 및 S42).
클라우드 서버(1000)는 클라우드 데이터 베이스에 저장된 메뉴 리스트에 새로운 레시피를 업데이트한다(S43). 이어서, 클라우드 서버(1000)는 매장의 메뉴 리스트 업데이트가 가능한지 확인하기 위하여 매장별 쿠킹봇 모델과 기기 버전을 확인하고, 업데이트가 가능한 매장의 메뉴 리스트에 새로운 레시피를 등록하여 매장별 메뉴 리스트를 업데이트한다(S44). 이어서, 클라우드 서버(1000)는 새로운 레시피로 업데이트된 매장별 메뉴 리스트를 대응하는 매장의 타스크 서버로 전송한다(S46).
타스크 서버(1000)는 클라우드 네이티브 서비스를 통해 클라우드 서버(1000)로부터 업데이트된 메뉴 리스트가 수신되면, 그 메뉴 리스트의 레시피로 매장의 메뉴 리스트를 업데이트한다(S47). 타스크 서버(1000)는 고객으로부터 주문이 접수되면 주문 요리에 대응하는 레시피를 쿠킹봇(501~50n)에 전송하여 쿠킹봇(501~50n)을 구동한다(S48). 여기서, 고객의 주문이 접수될 때 주문 받은 메뉴의 레시피로 조리 가능한 쿠킹봇(501~50n)에 레시피가 전송된다. 따라서, 쿠킹봇(501~50n)는 레시피를 미리 저장할 필요가 없다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템은 매장에 방문한 고객에게 도 5와 같은 방법으로 메뉴 리스트를 표시하고 음성 안내할 수 있다.
도 5를 참조하면, 매장에 고객이 방문하여 테이블에 앉으면, 서빙봇(401~40n)이 고객 앞으로 자율 주행하여 고객의 안면을 촬영하여 안면 인식을 수행한다(s51 및 s52). 서빙봇(401~40n)에 의해 촬영된 안면 이미지는 클라우드 서버(1000)로 전송된다. 클라우드 서버(1000)는 매장으로부터 수신된 안면 이미지로부터 안면 특징 데이터를 추출하여 과거 주문 이력이 있는 등록 고객이면, 고객의 성명과 함께, 과거 방문 및 주문 이력을 해당 매장의 타스크 서버(200)로 전송한다.
서빙봇(401~40n)은 타스크 서버(200)로부터 안면 인식으로 검색된 (단골) 고객의 성명으로 고객과 대화를 시도한다. 예를 들어, 서빙봇(401~40n)은 “OO님, 3일 전에 방문하였는데 다시 방문해 주셔서 감사합니다. 고객님의 체온은 현재 36.2도로 정상입니다”와 같은 메시지(SST 데이터)를 스피커로 출력하고, 고객의 과거 주문 이력을 바탕으로 구성된 고객 맞춤형 리스트를 디스플레이에 표시하고 그 메뉴 리스트를 음성으로 출력한다(S53 및 S54).
과거 방문 및 주문 이력이 없는 고객이면, 서빙봇(401~40n)은 매장별 메뉴 리스트를 디스플레이에 표시하고, 그 메뉴 정보를 포함한 음성 데이터(TTS 데이터)를 스피커로 출력한다(S55).
고객이 음성으로 또는 터치 입력으로 메뉴 추천을 요청하면, 서빙봇(401~40n)은 추천 메뉴 리스트를 디스플레이에 표시하고 추천 메뉴 정보를 포함한 음성 데이터(TTS 데이터)를 스피커로 출력한다(S56 및 S57). 예를 들어, 서빙봇(401~40n)은 “OOO 요리를 추천해 드립니다. 이 요리를 주문하시면 음료를 무료로 제공해 드리는 프로모션이 있습니다”를 고객에게 안내할 수 있다.
고객이 음성 또는 터치 입력으로 서빙봇(401~40n)을 통해 주문 메뉴를 선택하면, 타스크 서버(200)는 주문 받은 메뉴의 레시피를 그 메뉴의 조리를 담당하는 쿠킹봇(501~50n)에 전송하여 쿠킹봇(501~50n)으로 하여금 조리를 시작하게 한다(S58 및 S59). 쿠킹봇(501~50n)으로부터 조리 완료 신호가 타스크 서버(200)로 전송되면, 서빙봇(401~40n)은 타스크 서버(200)의 제어 하에 자율 주행하여 완성된 요리를 고객에게 배달한다(S60 및 S61)
이상에서 해결하고자 하는 과제, 과제 해결 수단, 효과에 기재한 명세서의 내용이 청구항의 필수적인 특징을 특정하는 것은 아니므로, 청구항의 권리범위는 명세서의 내용에 기재된 사항에 의하여 제한되지 않는다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템 1000: 클라우드 서버
101: 쿠킹 관리 모듈 102: 고객 관리 모듈
103: 인증 모듈 104: 운영 모듈
105: 사용자 인식 모듈 2001~200n: 매장
200: 타스크 서버 301~30n: 키오스크
401~40n: 서빙 로봇 501~50n: 쿠킹 로봇

Claims (5)

  1. 인터넷을 통해 복수의 매장들에 연결된 클라우드 서버; 및
    상기 클라우드 서버에 연결된 데이터 베이스를 포함하고,
    상기 매장들 각각은,
    하나 이상의 쿠킹 로봇, 하나 이상의 서빙 로봇, 및 포스기에 연결된 타스크 서버를 포함하고,
    상기 클라우드 서버는,
    상기 서빙 로봇에 의해 촬영된 고객의 안면 이미지를 분석하여 고객을 인식하고, 상기 서빙 로봇으로부터 수신된 음성 데이터를 분석하여 상기 고객의 음성 인식 결과를 상기 고객이 방문한 매장의 타스크 서버로 전송하고,
    상기 매장의 쿠킹 로봇 운용 상태를 바탕으로 매장별로 구분된 매장별 메뉴 리스트의 레시피와, 상기 데이터 베이스에 저장된 고객 성명, 매장 방문 및 주문 이력을 바탕으로 생성된 고객 맞춤형 메뉴 리스트를 상기 타스크 서버에 전송하고,
    상기 타스크 서버는,
    상기 서빙 로봇에 상기 고객의 성명 및 매장 방문 및 주문 이력을 전송하고, 상기 서빙 로봇으로부터 상기 고객의 주문이 수신될 때 주문된 메뉴의 레시피를 상기 쿠킹 로봇에 전송하여 상기 쿠킹 로봇을 구동시키고,
    상기 쿠킹 로봇으로부터 조리 완료 신호가 수신될 때 상기 서빙 로봇을 자율 주행시켜 상기 서빙 로봇으로 하여금 상기 쿠킹 로봇에 의해 완성된 요리를 상기 고객에게 전달하게 하는 클라우드 기반 쿠킹 솔루션 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 매장들 각각의 타스크 서버는,
    키오스크에 연결되고,
    상기 포스기와 키오스크로부터 접수된 주문에 응답하여 주문된 메뉴의 레시피를 상기 쿠킹 로봇에 전송하여 상기 쿠킹 로봇을 구동시키는 클라우드 네이티브 기반 쿠킹 솔루션 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 클라우드 서버와 상기 타스크 서버는 연동된 매장 관리자의 스마트폰이 요청한 정보를 상기 스마트폰에 전송하는 클라우드 네이티브 기반 쿠킹 솔루션 시스템.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 클라우드 서버는,
    주기적으로 또는 매장으로부터 수신된 서비스 요청시에 전문 셰프의 새로운 레시피를 등록하여 레시피를 업데이트하고,
    상기 매장의 타스크 서버로부터 수신된 기기 정보를 바탕으로 매장별 쿠킹 로봇 모델과 기기 버전을 확인하여 업데이트가 가능한 매장의 메뉴 리스트에 새로운 레시피를 등록하여 상기 매장별 메뉴 리스트를 업데이트하고,
    새로운 레시피로 업데이트된 매장별 메뉴 리스트를 대응하는 상기 매장의 타스크 서버로 전송하고,
    상기 매장의 타스크 서버는
    상기 클라우드 서버로부터 업데이트된 매장별 메뉴 리스트의 레시피로 매장의 메뉴 리스트를 업데이트하는 클라우드 네이티브 기반 쿠킹 솔루션 시스템.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 서빙 로봇은,
    상기 매장 방문 및 주문 이력이 있는 고객에게 상기 고객 맞춤형 메뉴 리스트를 디스플레이에 표시하고 음성 출력으로 안내하고,
    상기 매장 방문 및 주문 이력이 없는 고객에게 상기 매장별 메뉴 리스트를 상기 디스플레이에 표시하고 음성 출력으로 안내하고,
    고객이 추천 메뉴를 원할 때, 상기 클라우드 서버로부터 추천 메뉴 리스트를 상기 디스플레이에 표시하고 음성 출력으로 안내하는 클라우드 네이티브 기반 쿠킹 솔루션 시스템.
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