WO2024075944A1 - 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체 - Google Patents

인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체 Download PDF

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송환구
윤현지
윤수현
김기호
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주식회사 닥터송
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Definitions

  • the present invention relates to a method of processing customer intention through an artificial intelligence-based inverted queue method. Specifically, when receiving a first language signal ordering at least one of a plurality of pre-registered menus from a customer through an input means, Starting with analysis of the complex sentence corresponding to the received first language signal, a plurality of keywords are extracted, the attributes of each of the extracted plurality of keywords are confirmed, and at least one of the preset plurality of order keyword slots corresponds to the identified attribute. Match each of the plurality of keywords to one order keyword slot, identify an unmatched keyword slot that is an order keyword slot with an unmatched keyword among the plurality of preset order keyword slots, and ask a question corresponding to the attribute of the unmatched keyword slot.
  • the AI kiosk is a kiosk that recognizes the orderer's voice and makes payments by voice, and is expected to be useful for consumers who are not familiar with digital, such as the middle-aged and older people.
  • customer orders or intentions have been improved from the usual methods such as text input, button selection, and quantity input to use voice recognition technology.
  • voice recognition technology can be conveniently used by socially disadvantaged people such as the elderly and the disabled who feel uncomfortable using applications.
  • Korean Patent Publication No. 10-2022-0118773 (AI-based voice-enabled interactive smart kiosk) discloses a technology to minimize the delay that occurs during the voice recognition process when ordering using voice recognition.
  • each of the plurality of keywords is matched to at least one order keyword slot corresponding to the confirmed attribute among the plurality of preset order keyword slots, but the keyword is not matched to the order keyword slot among the plurality of preset order keyword slots.
  • Unmatched keyword slots are identified, questions corresponding to the attributes of the unmatched keyword slot are output through an output means, a second language signal based on the question output from the customer is received, and the keyword based on the second language signal is not matched.
  • the present invention when receiving a first language signal ordering at least one of a plurality of pre-registered menus from a customer through an input means, through a customer intention processing method using an artificial intelligence-based inverted queue method, the received first language signal is received through an input means.
  • order information is generated through the order keyword slot where all keywords are matched.
  • the purpose is to relieve the inconvenience of middle-aged people who have difficulty using kiosks by starting the ordering process based on the generated order information, giving customers the feeling of ordering from a clerk offline.
  • the sentence language can be entered at once and the insufficient input variables can be returned to the customer.
  • the purpose is to perform the ordering process quickly and conveniently.
  • the customer When a first language signal for ordering at least one of a plurality of pre-registered menus is received through an input means, analysis of a complex sentence corresponding to the received first language signal is started, and the complex sentence is constructed. a keyword extraction step of extracting a plurality of keywords; When the extraction of the plurality of keywords is completed by performing the function of the keyword extraction step, the attributes of each of the extracted plurality of keywords are confirmed, and at least one of the plurality of preset order keyword slots corresponding to the confirmed attribute is selected.
  • order information is generated through the order keyword slot in which all keywords are matched, and an order process is started based on the generated order information. It is characterized in that it includes a starting step.
  • the keyword extraction step includes, when receiving the first language signal, a complex sentence decomposition step of identifying a plurality of morphemes included in a complex sentence corresponding to the received first language signal and decomposing the complex sentence into morphemes. ;
  • a unit decomposition step of analyzing the decomposed morphemes and decomposing the complex sentence into predicate units based on the analysis result;
  • the complex sentence decomposed into predicate units by the unit decomposition step the complex sentence decomposed into predicate units is generated into the plurality of basic sentences, and the plurality of basic sentences are decomposed by morpheme to extract keywords and pre-stored.
  • the slot matching step when store information is received from the manager account before the function of the keyword extraction step is performed, identifies the store's industry type and a plurality of menus sold at the store based on the received store information, A menu slot registration step of creating a menu slot for each of the identified plurality of menus and storing them in a slot database; And when the function of the menu registration step is completed, slot editing information is received from the administrator account, and based on the received slot editing information, a menu slot corresponding to each of the plurality of menus registered in the slot database is displayed. It may be possible to include an order slot registration step of creating at least one of a number slot, a packaging slot, and an additional information slot and storing it in the slot database.
  • the slot matching step when the function of the order slot registration step is completed, the properties of the keyword extracted by performing the function of the keyword extraction step are checked and the menu slot is selected from among the plurality of preset order keyword slots.
  • a menu keyword identification step of identifying menu keywords to which attributes to be matched are assigned; When the identification of the menu keyword is completed, the identified menu keyword is matched to the menu slot, and at the same time, keywords with attributes corresponding to the attributes of each of the number slot, packaging slot, and additional information slot corresponding to the menu slot are added.
  • a matching completion step of identifying and completing matching when the function of the matching completion step is completed and it is confirmed that there are no unmatched keyword slots among the plurality of preset order keyword slots, all of the keywords are matched by performing the function of the order process start step. It is possible to include an order approval step of generating order information based on a plurality of preset order keyword slots and approving to start the order process.
  • the slot matching step when a menu keyword based on the first language signal is matched to the menu slot, the keyword to be matched to each of the number slot, packaging slot, and additional information slot corresponding to the menu slot is automatically calculated, It is possible to set a question message based on the calculated keyword as a representative question for the menu keyword matched to the menu slot.
  • the confirmed unmatched keyword slot A slot property confirmation step of checking slot properties;
  • the slot attribute is confirmed by performing the function of the slot attribute confirmation step, a plurality of matching keywords to match the confirmed slot attribute are identified, and a keyword based on the registered first language signal is one of the plurality of matching keywords.
  • the question material step is performed when the keyword based on the second language signal received multiple times does not match the unmatched keyword slot as the function of the message output step is repeated multiple times.
  • the order process starting step includes, when a keyword based on the second language signal is matched and stored in the unmatched keyword slot, an order information generating step of generating order information based on the order keyword slot in which all keywords are matched; and when the creation of the order information is completed, providing the generated order information to an electronic device where the manager account is logged in, requesting the user of the manager account to perform an order process based on the order information. It is possible to include .
  • a customer intention processing device through the inverted queue method implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor according to an embodiment of the present invention
  • a first language signal for ordering at least one of a plurality of menus is received through an input means
  • analysis of a complex sentence corresponding to the received first language signal is started, and a plurality of keywords constituting the complex sentence are started.
  • a keyword extraction unit that extracts;
  • the extraction of the plurality of keywords is completed by performing the function of the keyword extraction unit, the attributes of each of the extracted plurality of keywords are confirmed, and at least one order corresponding to the confirmed attribute is selected from a plurality of preset order keyword slots.
  • a slot matching unit that matches and stores each of the plurality of keywords to a keyword slot;
  • an unmatched keyword slot that is an order keyword slot with an unmatched keyword is identified among the plurality of preset order keyword slots, and a question corresponding to the attribute of the unmatched keyword slot is output.
  • Question material output through means And in a state where a second language signal based on a question output by performing the function of the question material unit is received from the customer through the input means, the second language signal received by performing the function of the keyword extracting unit and the slot matching unit If a keyword based on a language signal is matched and stored in the unmatched keyword slot, ordering information is generated through the ordering keyword slot where all keywords are matched, and an ordering process start unit that starts an ordering process based on the generated ordering information. It is characterized by including ;.
  • a computer-readable recording medium the computer-readable recording medium storing instructions for causing a computing device to perform the following steps, the steps comprising: When a first language signal for ordering at least one of a plurality of pre-registered menus is received from a customer through an input means, analysis of a complex sentence corresponding to the received first language signal is started, and the complex sentence is generated.
  • a keyword extraction step of extracting a plurality of keywords that constitute a plurality of keywords; When the extraction of the plurality of keywords is completed by performing the function of the keyword extraction step, the attributes of each of the extracted plurality of keywords are confirmed, and at least one of the plurality of preset order keyword slots corresponding to the confirmed attribute is selected.
  • order information is generated through the order keyword slot in which all keywords are matched, and an order process is started based on the generated order information. It is characterized in that it includes a starting step.
  • the present inventor's method of processing customer intent through an artificial intelligence-based inverted queue method can activate the kiosk usage rate among middle-aged and older people who have difficulty using kiosks, and provides the feeling of ordering directly from a clerk, thereby encouraging the use of kiosks. It has the effect of narrowing the distance.
  • Figure 1 is a flowchart illustrating a method of processing customer intent through an artificial intelligence-based inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram illustrating a keyword extraction unit of a customer intention processing device using an inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a flowchart illustrating the slot matching step of the customer intention processing method through the artificial intelligence-based inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a block diagram illustrating a slot matching unit of a customer intention processing device using an inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a flowchart illustrating the steps of the question material of the customer intention processing method through the artificial intelligence-based inverted cue method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is a flowchart illustrating the order process start step of the customer intention processing method through the artificial intelligence-based inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, etc. may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may be referred to as a first component without departing from the scope of the present invention.
  • the term and/or includes any of a plurality of related stated items or a combination of a plurality of related stated items.
  • Figure 1 is a flowchart illustrating a method of processing customer intent through an artificial intelligence-based inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • a method of processing customer intent through an artificial intelligence-based inverted queue method implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors includes a keyword extraction step (S101). step), a slot matching step (step S103), a question material step (step S105), and an order process start step (step S107).
  • step S101 when the one or more processors (hereinafter referred to as processors) receive a first language signal for ordering at least one of a plurality of pre-registered menus from a customer through an input means (e.g., a microphone), the reception By starting the analysis of the complex sentence corresponding to the first language signal, a plurality of keywords constituting the complex sentence can be extracted.
  • processors receive a first language signal for ordering at least one of a plurality of pre-registered menus from a customer through an input means (e.g., a microphone).
  • the first language signal input from the customer is a signal composed of a natural language and may be a language signal composed of a complex sentence containing a complex meaning.
  • the processor may identify a complex sentence corresponding to the first language signal by analyzing the first language signal received through the input means using a pre-stored voice recognition algorithm.
  • the pre-stored voice recognition algorithm analyzes the waveform of the language signal received through the input means and processes the language corresponding to the language signal through a specific pattern based on the result of analyzing the waveform, Sentences can be identified.
  • the processor may start analyzing the complex sentence and extract a plurality of keywords constituting the complex sentence.
  • the processor when the processor begins analyzing the compound sentence, it may decompose the compound sentence into basic sentences (eg, minimum unit sentences). Accordingly, there may be a plurality of basic sentences generated by decomposing the complex sentence.
  • the processor may extract a plurality of keywords from the basic sentence. A detailed explanation of how the processor extracts a plurality of keywords from the basic sentence is provided in FIG. 2.
  • the processor when the processor completes extracting the plurality of keywords from the complex sentence, it may perform a slot matching step (step S103).
  • step S103 when the extraction of a plurality of keywords is completed by performing the function of the keyword extraction step (step S101), the processor checks the properties of each of the extracted plural keywords and places them in a plurality of preset order keyword slots. Each of the plurality of keywords can be matched and stored.
  • the processor may check properties of each of the plurality of extracted keywords. At this time, the processor may check the properties of each of the extracted plurality of keywords through the plurality of property keywords included in the pre-stored property dictionary table. For example, the processor may identify the keywords “Americano,” “coffee,” and “Americano coffee” as menu attributes. This is because “coffee” is set as a menu attribute among a plurality of attribute keywords included in the pre-stored attribute dictionary table.
  • each of the plurality of attribute keywords included in the pre-stored attribute dictionary table may have subordinate keywords subordinated to each other in a tree form based on the representative keyword.
  • the representative keyword is “coffee”
  • dependent keywords of “coffee” may be “Americano,” “Iced Americano,” “Dolce Latte,” and “Cafe Mocha.” That is, the plurality of attribute keywords may be stored in the pre-stored attribute dictionary table in a form in which the representative keyword is a high-level concept and the subordinate keywords are subordinate to low-level concepts and detailed concepts.
  • the processor when the processor completes confirmation of the attributes of each of the plurality of keywords, the processor places each of the plurality of keywords in at least one order keyword slot corresponding to the confirmed attribute among the plurality of preset order keyword slots. You can match.
  • the preset plurality of order keyword slots may be a configuration in which the plurality of keywords are matched, and may be generated based on store information received from the manager account. Accordingly, the preset plurality of order keyword slots may be configured with standard attributes for matching the plurality of keywords.
  • the processor may identify the basic sentence “I want to take out a cup of Americano” based on the first language signal received through the input means in the keyword extraction step (step S101). At this time, the processor can identify the first keyword "Americano", the second keyword “one glass”, and the third keyword “take-out” in the basic sentence "I want to take out a glass of Americano.” there is.
  • the processor may identify that the first keyword is a menu attribute, the second keyword is a number attribute, and the third keyword is a packaging attribute through a plurality of attribute keywords included in the pre-stored attribute dictionary table. there is. Accordingly, the processor matches each of the plurality of keywords to a first slot that is a “menu attribute,” a second slot that is a “quantity attribute,” and a third slot that is a “packaging attribute” among the plurality of preset order keyword slots. You can.
  • the processor may perform the question material step (step S107).
  • step S107 when the function of the slot matching step (step S105) is completed, the processor identifies an unmatched keyword slot that is an order keyword slot with an unmatched keyword among the plurality of preset order keyword slots, A question corresponding to the attributes of an unmatched keyword slot can be output through an output means (e.g., speaker, display).
  • an output means e.g., speaker, display
  • the processor may identify an unmatched keyword slot that is an order keyword slot with an unmatched keyword among the plurality of preset order keyword slots.
  • the first order keyword slot is “1st slot (menu attribute),” “2nd slot (number attribute),” “3rd slot (packaging attribute),” and “1st slot (menu attribute).” It may be a slot containing “4 slots (additional information attribute).”
  • the processor may determine that a plurality of keywords extracted from a complex sentence (or basic sentence) corresponding to the first language signal are “Take out two cups of Americano.” In the case of “I will do it,” “Americano” can be identified as the menu attribute, “two cups” as the count attribute, and “I will take out” as the packaging attribute.
  • the processor may match “Americano” in the first order keyword slot to the first slot, “two drinks” to the second slot, and “I’ll take out” to the third slot. there is.
  • the processor may identify that the keyword does not match the fourth slot, identify the fourth slot as an unmatched keyword slot, and confirm that the attribute of the unmatched keyword slot is an “additional information attribute”. Accordingly, the processor may output questions corresponding to the “additional information attribute” such as “Would you like a warm drink?” or “Would you like a cold drink?” through the output means.
  • the processor when receiving a second language signal based on the question output in the question material step (step S105), the processor may perform an order process starting step (step S107).
  • step S107 the processor performs the keyword extraction step (step S101) while receiving a second language signal based on the question output from the customer through the input means by performing the function of the question material step (step S105). And when keywords (plural keywords) based on the second language signal received by the function of the slot matching step (step S103) are matched and stored in the unmatched keyword slot, the keywords are all matched through the ordered keyword slot.
  • keywords plural keywords
  • step S103 the processor performs the keyword extraction step (step S101) while receiving a second language signal based on the question output from the customer through the input means by performing the function of the question material step (step S105).
  • keywords plural keywords
  • step S103 the processor performs the keyword extraction step (step S101) while receiving a second language signal based on the question output from the customer through the input means by performing the function of the question material step (step S105).
  • keywords plural keywords based on the second language signal received by the function of the slot matching step (step S103) are matched and stored in the unmatched keyword slot
  • the processor when receiving the second language signal, performs the keyword extraction step (step S101) for the second language signal, thereby performing a complex sentence (or basic sentence) corresponding to the second language signal. Keywords can be extracted from sentences. Thereafter, the processor matches the extracted keywords to the unmatched keyword slots by performing the slot matching step (step S103) for the extracted keywords, thereby matching all keywords to the plurality of preset order keyword slots. It can be completed.
  • the processor may generate order information based on a plurality of preset order keyword slots in which all keywords are matched.
  • the order information is generated based on at least one of a first language signal and a second language signal received from the customer, and may be information that allows the manager account to prepare the product ordered by the customer. That is, the processor can provide the order information to the manager account, allowing the user of the manager account to start an order process based on the order information.
  • the method of processing customer intent through an artificial intelligence-based inverted queue method may further include an account linking step (not shown).
  • the account linkage step is a step performed before the keyword extraction step (step S101), and may be a step in which the processor is linked with an electronic device to which the customer's user account is logged in.
  • the processor may receive authentication information of the user account from the electronic device and proceed with the authentication process through the received authentication information.
  • the authentication process is registered in a system that performs a customer intention processing method through the artificial intelligence-based inverted queue method in order to allow customers to perform the functions of the kiosk installed in the store (order function, payment function) through an electronic device. This may be a process to check whether the user is an authorized user. Additionally, it may be a program that operates to perform the functions of an application or chat bot (e.g., ordering function, payment function).
  • the processor may provide an ordering interface so that the customer can use the function of the kiosk through the electronic device.
  • the ordering interface is an application installed on the electronic device and may include a voice recognition function and a chatbot function for the customer to use part of the kiosk. Additionally, the chatbot function can be installed as one of the functions supported by the kiosk for people who have difficulty utilizing the voice recognition function of the kiosk as well as the ordering interface.
  • the processor analyzes and learns order information generated not only by the user account but also by other user accounts through a pre-stored machine learning algorithm, and orders that customers' requests for a specific menu are reflected in detail. Information can be generated.
  • the processor analyzes and learns the order information through a pre-stored machine learning algorithm, and receives requests from multiple customers for menus corresponding to menu keywords inserted into menu slots among the keyword slots. can be identified.
  • the request is information entered into the additional information slot among the keyword slots, and is information containing keywords corresponding to spiciness, amount, toppings, and drinks preferred by many customers among menus corresponding to the menu keyword. You can.
  • Figure 2 is a block diagram illustrating a keyword extraction unit of a customer intention processing device using an inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • a customer intention processing device (hereinafter referred to as an order processing device) through an inverted queue method implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors. It may include a keyword extraction unit 200 (e.g., performing the same function as the keyword extraction step (step S101) of FIG. 1).
  • the keyword extractor 200 when receiving a first language signal for ordering at least one of a plurality of pre-registered menus from a customer through an input means, responds to the received first language signal. By starting the analysis of the complex sentence, a plurality of keywords constituting the complex sentence can be extracted.
  • the keyword extraction unit 200 is a detailed configuration for performing the above-described function and may include a complex sentence decomposition unit 201, a unit decomposition unit 203, and a basic sentence decomposition unit 205. You can.
  • the complex sentence decomposition unit 201 when processing a first language signal, the complex sentence decomposition unit 201 identifies a plurality of morphemes included in the complex sentence 200a corresponding to the received first language signal, The complex sentence 200a can be decomposed by morpheme.
  • the morpheme is a unit of analysis of words that make up a sentence and may mean the smallest unit of words with meaning.
  • the complex sentence decomposition unit 201 identifies a plurality of morphemes included in the complex sentence 200a corresponding to the first language signal received through the input means, and generates the complex sentence 200a. can be decomposed into morphemes. For example, the complex sentence decomposition unit 201 can decompose the complex sentence 200a, “Please give me two cups of Americano coffee and a blueberry bagel,” by morpheme.
  • the complex sentence decomposition unit 201 converts the complex sentence 200a of “Please give me two cups of Americano coffee and a blueberry bagel” to “Americano” v “coffee” v “two (two)” v “ ⁇ cup” v “ ⁇ and” v “blueberry” v “bagel” v “han (one)” v “ ⁇ gae” v “juse ( ⁇ juda)” v “yo ( ⁇ yo)", total It can be decomposed into 11 morphemes (201a).
  • the unit decomposition unit 203 analyzes the decomposed morpheme (201a) and Based on the analysis results, the complex sentence 200a can be decomposed into predicate units.
  • the unit decomposition unit 203 can distinguish which morpheme each of the decomposed morphemes 201a is.
  • the types of morphemes include independent morphemes (morphemes that can be used alone (e.g., Americano, coffee, blueberry, bagel, juda)), dependent morphemes (morphemes that are used in dependence on other words (e.g., two, ⁇ cup, ⁇ and, Han, ⁇ gae, ⁇ yo)), substantive morphemes (morphemes with substantive meaning (e.g., same as free-standing morphemes)) and formal morphemes (morphemes that add grammatical relationships or formal meaning (e.g., particles, endings, affixes)).
  • independent morphemes morphemes that can be used alone (e.g., Americano, coffee, blueberry, bagel, juda)
  • dependent morphemes morphemes that are used in dependence on other words (e.g., two,
  • the unit decomposition unit 203 can analyze each type of the decomposed morpheme 201a. At this time, the unit decomposition unit 203 can identify and identify each type of the decomposed morpheme 201a based on pre-stored morpheme information.
  • the unit decomposition unit 203 may decompose the complex sentence 200a into predicate units based on the analysis result.
  • the unit decomposition unit 203 classifies the type of the decomposed morpheme 201a, recognizes a morpheme that corresponds to the formal morpheme and has a character of describing a sentence, and divides the complex sentence 200a into predicate units. It can be disassembled.
  • the unit decomposition unit 203 converts the decomposed composite sentence 200a of “Please give me two cups of Americano coffee and a blueberry bagel” to “Americano” v “Coffee” v “Two (two)” v “ ⁇ cup” v “ ⁇ and”v “blueberry” v “bagel” v “han(hana)” v “ ⁇ gae” v “juse( ⁇ juda)”v “yo( ⁇ yo)” in each morpheme
  • the complex sentence (200a) of “Please give me two cups of Americano coffee and a blueberry bagel” is decomposed into predicate units: “Two cups of Americano coffee” and “Blueberry bagel.” It can be broken down into “Please give me a berry bagel.”
  • the basic sentence decomposition unit 205 decomposes the complex sentence into predicate units 203a.
  • a sentence can be generated into a plurality of basic sentences 205a, the plurality of basic sentences 205a are decomposed into morphemes to extract keywords, and attributes can be assigned to the extracted keywords through a pre-stored attribute dictionary table.
  • the basic sentence 205a may be a minimum unit sentence containing only one meaning, rather than a sentence used with a complex meaning.
  • the basic sentence decomposition unit 205 decomposes the complex sentence into predicate units 203a.
  • a sentence can be created as a plurality of basic sentences 205a.
  • the basic sentence decomposition unit 205 converts “two cups of Americano coffee” and “I would like a blueberry bagel, please” into “two cups of Americano coffee (two cups)” decomposed into predicate units by the unit decomposition unit 203. It can be created with two basic sentences (205a): “Please give me a glass (I ordered)” and “Please give me (one) blueberry bagel (I ordered).”
  • the basic sentence decomposition unit 205 may decompose the plurality of basic sentences into morphemes to extract keywords.
  • the basic sentence decomposition unit 205 can decompose the basic sentences 205a of “Please give me two cups of Americano coffee, please” and “Please give me a blueberry bagel” by morpheme.
  • the basic sentence decomposition unit 205 replaces “Please give me a cup of Americano coffee” with “Americano” v “coffee” v “two (two)” v “ ⁇ cup” v “juse ( ⁇ give)” v “yo” ", and "Please give me a blueberry bagel” is “blueberry” v “bagel” v “one (one)” v “ ⁇ gae” v “jouse ( ⁇ give)” v “yo ( ⁇ yo)” It can be decomposed into
  • the basic sentence decomposition unit 205 when the basic sentence decomposition unit 205 completes decomposition of the basic sentence 205a by morpheme, the morphemes corresponding to independent morphemes, dependent morphemes, and substantive morphemes excluding formal morphemes are separated into the keywords (a plurality of keyword) can be extracted.
  • the basic sentence decomposition unit 205 When the basic sentence decomposition unit 205 completes the extraction of the plurality of keywords, it may assign attributes to the extracted plurality of keywords through a pre-stored attribute dictionary table.
  • the previously stored attribute dictionary table may be a data table containing a plurality of attribute keywords.
  • the plurality of attribute keywords are standard keywords for assigning attributes to each of the plurality of keywords, and dependent keywords may be subordinated in a tree form based on the representative keyword.
  • dependent keywords of “bread” may be “bagel,” “blueberry bagel,” “whole wheat bagel,” and “olive bagel.” That is, the plurality of attribute keywords may be stored in the pre-stored attribute dictionary table in a form in which the representative keyword is a high-level concept and the subordinate keywords are subordinate to low-level concepts and detailed concepts.
  • the basic sentence decomposition unit 205 may assign attributes to a plurality of keywords through a plurality of attribute keywords stored in the previously stored attribute dictionary table. For example, the basic sentence decomposition unit 205 assigns a menu attribute to “Americano coffee” and “blueberry bagel,” gives a count attribute to “two cups” and “one,” and gives “please.” Payment request properties can be assigned.
  • the keyword extractor 200 may output a voice interface for performing the above function through an application installed on a kiosk installed in a store and an electronic device where a user account is logged in. That is, the keyword extractor 200 outputs a voice interface through the display of the kiosk and the electronic device, so that the complex sentence decomposition unit 201 and the unit decomposition unit 201 perform the unit decomposition based on the language signal received through the voice interface.
  • the functions of the unit 203 and the basic sentence decomposition unit 205 can be performed.
  • Figure 3 is a flowchart illustrating the slot matching step of the customer intention processing method through the artificial intelligence-based inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • a customer intention processing method through an artificial intelligence-based inverted queue method implemented with a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors includes a slot matching step (e.g. : May include the slot matching step (step S103) of FIG. 1.
  • each of the extracted plurality of keywords may be a step of checking the attributes, matching each of the plurality of keywords to at least one order keyword slot corresponding to the confirmed attribute among a plurality of preset order keyword slots, and storing them.
  • the keyword extraction step is a step for performing a separate function before performing the above-described function, and may include a menu slot registration step (step S301) and an order slot registration step (step S303). there is.
  • step S301 when the one or more processors (hereinafter referred to as processors) receive store information from the manager account before the function of the keyword extraction step is performed, based on the received store information, the store's industry and Multiple menus sold in a store can be identified, menu slots for each of the identified multiple menus can be created, and stored in the slot database.
  • processors receive store information from the manager account before the function of the keyword extraction step is performed, based on the received store information, the store's industry and Multiple menus sold in a store can be identified, menu slots for each of the identified multiple menus can be created, and stored in the slot database.
  • the manager account may be an account of a user who operates a store
  • the store information is information created by the manager account, including business type information of the store, store name information, and menu information sold by the store. , it may include menu price information, topping information that can be added to the menu, and topping information that can be excluded from the menu.
  • the processor identifies the business type of the store and a plurality of menus sold at the store based on the received store information, generates a menu slot for each of the identified plurality of menus, and stores them in the slot database.
  • the menu slot may be a slot included in one of a plurality of preset order keyword slots.
  • the slot database may be configured to store a plurality of preset order keyword slots.
  • the processor when the processor stores the menu slot in the slot database, the processor may perform an order slot registration step (step S303).
  • step S303 the processor receives slot editing information from the manager account, and based on the received slot editing information, the number of slots, packaging slots, and At least one of the additional information slots can be created and stored in the slot database.
  • the slot editing information may include order keyword slot information that the manager account wishes to create and modify and attribute information therefor.
  • the number slot is a slot with a number attribute for the number of menus to be ordered
  • the packaging slot is a slot with a packaging attribute for whether or not the menu to be ordered is packaged
  • the additional information slot is a slot for toppings for the menu to be ordered. It may be a slot with additional information properties based on addition and exclusion, temperature of the menu, degree of grilling of the menu, etc.
  • the processor may generate number slots and additional information slots as slots corresponding to the first menu slot through slot editing information received from the administrator account and store them in the slot database. Additionally, the processor may modify the additional information slot among the number slots and additional information slots corresponding to the second menu slot to the packaging slot through slot editing information received from the administrator account.
  • the slot corresponding to the first menu slot may be at least one slot having an attribute corresponding to the most requested order item when a customer orders a menu corresponding to the first menu slot.
  • Figure 4 is a block diagram illustrating a slot matching unit of a customer intent processing device using an inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • a customer intention processing device (hereinafter referred to as an order processing device) through an inverted queue method implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors. It may include a slot matching unit 400 (eg, performing the same function as the slot matching step (step S103) of FIG. 1).
  • the slot matching unit 400 completes the extraction of a plurality of keywords by performing the function of the keyword extraction unit (e.g., performing the same function as the keyword extraction step (step S101) of FIG. 1)
  • the function of the keyword extraction unit e.g., performing the same function as the keyword extraction step (step S101) of FIG. 1.
  • the slot matching unit 400 is a detailed configuration for performing the above-described function and may include a menu keyword identification unit 401, a matching completion unit 403, and an order approval unit 405. there is.
  • the menu keyword identification unit 401 performs the function of the keyword extractor when the function of the order slot registration unit (e.g., performing the same function as the order slot registration step (step S303) of FIG. 3) is completed.
  • the function of the order slot registration unit e.g., performing the same function as the order slot registration step (step S303) of FIG. 3
  • the menu keyword identification unit 401 when assigning attributes to each of a plurality of keywords is completed by the basic sentence decomposition unit (e.g., the basic sentence decomposition unit 205 of FIG. 2), the menu keyword identification unit 401 identifies the plurality of keywords. You can check the properties assigned to each keyword. In relation to the above, the menu keyword identification unit 401 may identify a keyword to which a menu attribute is assigned among the attributes assigned to each of the plurality of keywords as a menu keyword. At this time, the menu keyword may be a keyword that matches the menu slot 403a among a plurality of preset order keyword slots stored in the slot database.
  • the menu keyword identification unit 401 selects “Americano coffee” and “blueberry bagel” with menu attributes from the basic sentences of “Please give me two cups of Americano coffee” and “Please give me one blueberry bagel.” It can be identified by keyword.
  • the matching completion unit 403 matches the identified menu keyword to the menu slot 403a and simultaneously calculates the number corresponding to the menu slot 403a. Matching can be completed by identifying keywords with attributes corresponding to each attribute of the slot, packaging slot, and additional information slot.
  • the matching completion unit 403 may match the menu keywords “Americano coffee” and “blueberry bagel” to the menu slot 403a among the plurality of preset order keyword slots. Thereafter, the matching completion unit 403 may check which slots exist corresponding to the menu slot 403a to which the menu keyword “Americano coffee” is matched, and identify the presence of the number slots 403b. there is.
  • the matching completion unit 403 can match the keyword “two cups” to the number slot 403b for “Americano coffee” and the keyword “one” to the number slot for “blueberry bagel”. You can match keywords.
  • order approval unit 405 confirms that there are no unmatched keyword slots among the plurality of preset order keyword slots when the function of the matching completion unit 403 is completed.
  • the function of the order process start section e.g., the order process start step (step S107) in FIG. 1
  • order information based on a plurality of preset order keyword slots with all keywords matched is generated and approved to start the order process. You can.
  • the order approval unit 405 may identify the presence of a number slot 403b as a slot corresponding to the menu slot 403a among the plurality of preset order keyword slots. At this time, the order approval unit 405 identifies menu keywords matching “Americano coffee” and “blueberry bagel” in the menu slot 403a, and “two cups” and “two cups” in the number slot 403b, respectively. You can see that the keyword “one” is matched.
  • the order approval unit 405 determines that there are no unmatched keyword slots in the plurality of preset order keyword slots, and causes the order process start unit to select a plurality of preset order keywords in which all of the keywords are matched. You can authorize the creation of order information through a slot.
  • the order information generated may include information about ordering and paying for “two cups of Americano” and “one blueberry bagel.”
  • the slot matching unit 400 when the menu keyword based on the first language signal is matched to the menu slot 403a, the slot matching unit 400 provides number slots, packaging slots, and additional information corresponding to the menu slot 403a. Keywords to be matched to each slot are automatically calculated, and a question message based on the calculated keywords can be set as a representative question for the menu keyword matched to the menu slot 403a.
  • the slot matching unit 400 matches the menu keyword “blueberry bagel” to the menu slot 403a.
  • Keywords to be matched to each of the number slot, packaging slot, and additional information slot corresponding to the menu slot 403a can be automatically calculated.
  • the automatically calculated keyword may be the most frequently used keyword among orders received from multiple customers ordering “blueberry bagel.”
  • the additional information slot corresponding to the “blueberry bagel” above would be filled with “bagel.”
  • the automatically calculated keywords are used to generate questions about the menu keyword of "Blueberry Bagel” to represent the generated questions. It can be set as a question.
  • the slot matching unit 400 includes a “restaurant sub slot”, which is a sub slot subordinate to the menu slot 403a, in order to provide a customized service to a user account logged in through the electronic device. It may include a “location sub-slot” and a “taste sub-slot” that is dependent on the additional information slot.
  • the slot matching unit 400 may receive location information from the electronic device when a menu keyword based on the first language signal is matched to the menu slot 403a.
  • the slot matching unit 400 may identify the location where the customer is currently located based on the received location information and search for restaurants located within a specified range based on the identified location.
  • the searched restaurant may be a restaurant that sells a menu corresponding to the menu keyword matched to the menu slot 403a, and may be a restaurant whose rating by a plurality of customers is higher than the designated rating.
  • the slot matching unit 400 matches the menu to the customer. It is possible to determine a regular menu and register a restaurant where the regular menu is frequently purchased as a regular restaurant, and search for the travel route of the regular restaurant based on the identified location.
  • the slot matching unit 400 provides a taste corresponding to the keyword among the menus sold at the restaurant selected by the user account. You can navigate through the menu.
  • Figure 5 is a flowchart illustrating the steps of the question material of the customer intention processing method through the artificial intelligence-based inverted cue method according to an embodiment of the present invention.
  • the customer intention processing method through the artificial intelligence-based inverted queue method implemented with a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor includes the step of the question material ( Example: It may include the question material step (step S105) of FIG. 1.
  • the question material step is performed when the function of the slot matching step (e.g., the slot matching step (step S103) of FIG. 1) is completed, and a keyword among a plurality of preset order keyword slots is not matched.
  • This may be a step of identifying an unmatched keyword slot, which is an ordered keyword slot, and outputting a question corresponding to the attributes of the unmatched keyword slot through an output means.
  • the question material step is a detailed step to perform the above-described function and may include a slot attribute check step (step S501), a keyword comparison step (step S503), and a message output step (step S505). there is.
  • step S501 the one or more processors (hereinafter referred to as processors) complete the function of the matching completion step (e.g., performing the same function as the matching completion unit 403 in FIG. 4) and use a plurality of preset order keywords. If it is confirmed that at least one unmatched keyword slot exists among the slots, the slot attribute of the confirmed unmatched keyword slot can be confirmed.
  • processors complete the function of the matching completion step (e.g., performing the same function as the matching completion unit 403 in FIG. 4) and use a plurality of preset order keywords. If it is confirmed that at least one unmatched keyword slot exists among the slots, the slot attribute of the confirmed unmatched keyword slot can be confirmed.
  • the processor identifies that the slots corresponding to the menu slot matched with the menu keyword "Americano coffee” are a number slot, a packaging slot, and an additional information slot, and enters "two cups" in the number slot. It can be identified that the keyword "please take out” is matched to the packaging slot. Accordingly, the processor can identify the additional information slot as the unmatched keyword slot and confirm that the attribute (slot attribute) of the additional information slot is an additional information attribute.
  • the processor when it confirms the slot attribute of the unmatched keyword slot, it may perform a keyword comparison step (step S503).
  • step S503 when the slot attribute is confirmed by performing the function of the slot attribute confirmation step (step S501), the processor identifies a plurality of matching keywords to match the confirmed slot attribute, and registers the first language signal. It is possible to compare whether the keyword based on is the same as one of the plurality of matching keywords or whether the similarity or pronunciation of the keyword based on the registered first language signal is similar to one of the plurality of matching keywords by a specified value or more.
  • the processor may identify a plurality of matching keywords to match the properties of the confirmed unmatched keyword slot.
  • the plurality of matching keywords may be a configuration that is already stored in the database, and may be a configuration in which keywords based on the customer's order are selected and stored for each slot attribute. For example, keywords such as “warm (hot) drink”, “cool (cold) drink", and "grilling degree” may be stored in the database as matching keywords for the additional information attribute. .
  • the processor may compare whether a keyword based on a registered first language signal is the same as one of the plurality of matching keywords or is similar by a specified value or more.
  • the processor selects the same matching keyword as the keyword as a first matching keyword to match the unmatched keyword slot. can be identified.
  • the processor may compare whether the pronunciation of one of the keywords based on the first language signal is similar to the pronunciation of the plurality of matching keywords by a specified value or more. At this time, the processor may analyze the waveform of the first language signal and identify a specific waveform pattern for the pronunciation of each keyword based on the first language signal. The processor may compare whether a specific waveform pattern for the pronunciation of a keyword based on the first language signal is similar to a specific waveform pattern for the pronunciation of each of the plurality of matching keywords by a specified value or more.
  • the processor responds to the first language signal.
  • a matching keyword having a specific pattern similar to a specific pattern of a waveform for the pronunciation of the based keyword and a specified value may be identified as a second matching keyword.
  • the processor may perform the message output step (step S505).
  • step S505 if the processor performs the function of the keyword comparison step (step S503) and confirms that there is no first matching keyword identical to one of the plurality of matching keywords or a second matching keyword similar to the specified value or more, Through the output means, a question message based on the slot attribute of the unmatched keyword slot can be output, or the most used keyword among the identified plurality of matching keywords can be selected to output a confirmation question message based on the selected matching keyword. there is.
  • the processor may output a question message based on the properties (slot properties) of the unmatched keyword slot.
  • a question message based on the slot attribute may be set in each of the unmatched keyword slots.
  • the processor may output a question message requesting the order quantity of the ordered menu.
  • the output question message may be a message set in the number slot that is the unmatched keyword slot.
  • the processor may output a confirmation question message requesting setting the grilling level of the ordered menu.
  • the output confirmation question message may be set in the additional information slot, which is the unmatched keyword slot, and may be a message generated based on “degree of grilling,” which is the keyword most used by customers.
  • the processor when the function of the message output step (step S505) is repeated multiple times and a keyword based on a second language signal received multiple times does not match the non-matching keyword slot, the processor performs the non-matching keyword slot.
  • the administrator account can be requested to modify the question message and the confirmation question message based on the generated history information or to update a plurality of matching keywords matched to the unmatched keyword slot.
  • the processor may receive second language signals for the question message and confirmation question message output multiple times as the function of the message output step (step S505) is repeated multiple times. At this time, if a keyword based on a second language signal received multiple times does not continue to match the unmatched keyword slot, the processor may generate history information about the unmatched keyword slot.
  • the history information is history information about the unmatched keyword slot, and keywords that were matched to the unmatched keyword slot and keywords that should be matched but were not matched to the unmatched keyword slot are used as a first language signal and It is extracted from the second language signal and sorted based on the number of times it was not matched, and may be information that reflects the time of the unmatched time.
  • the processor provides the generated history information to the manager account, allowing the user of the manager account to modify the question message and the confirmation question message based on the generated history information or to change the history information.
  • a request may be made to update a plurality of matching keywords matched to unmatched keyword slots corresponding to the information based on the history information.
  • Figure 6 is a flowchart illustrating the order process start step of the customer intention processing method through the artificial intelligence-based inverted queue method according to an embodiment of the present invention.
  • the customer intention processing method through an artificial intelligence-based inverted queue method implemented with a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor includes an order process starting step ( Example: It may include the order process start step (step S107) of FIG. 1.
  • the ordering process starting step includes inputting a second language signal based on a question output from the customer by performing the function of the question material step (e.g., the question material step (step S105) in FIG. 1).
  • the reception is performed by performing the functions of the keyword extraction step (e.g., the keyword extraction step (step S101) of FIG. 1) and the slot matching step (e.g., the slot matching step (step S103) of FIG. 1). If a keyword based on the second language signal is matched and stored in the unmatched keyword slot, order information can be generated through the order keyword slot in which all keywords are matched, and an order process based on the generated order information can be started. .
  • the order process start step is a detailed step for performing the above-described functions and may include an order information creation step (step S601) and a process performance request step (step S603).
  • step S601 when a keyword based on the second language signal is matched and stored in the unmatched keyword slot, the one or more processors (hereinafter referred to as processors) store order information based on the order keyword slot in which all keywords are matched. can be created.
  • the processor selects a keyword that matches all of the preset plurality of order keyword slots. Based on this, the order information can be created.
  • the processor may perform a process execution request step (step S605).
  • step S605 when the generation of the order information is completed, the processor provides the generated order information to an electronic device (e.g., POS terminal, smart phone, etc.) to which the manager account is logged in, allowing the user of the manager account to place an order. You may request that we conduct an informed ordering process.
  • an electronic device e.g., POS terminal, smart phone, etc.
  • the processor may request the user to perform an ordering process to create a menu based on the order information by transmitting the generated order information to the electronic device.
  • the processor performs the function of the slot matching step (performing the same function as the slot matching unit in FIG. 4), and the “restaurant sub-slot” and “location sub-slot” subordinate to the menu slot and the additional information
  • the order information can be generated based on the keyword slot and sub-slot for which keyword matching has been completed.
  • the processor may include the location of the restaurant based on the “food sub slot” in the order information. Additionally, the processor may include a movement path based on the “position sub-slot” in the order information. In addition, the processor may input a menu corresponding to a keyword based on the “taste sub slot” into the menu slot and then generate order information.
  • the processor when the generation of the order information is completed, the processor provides the generated order information to an electronic device (e.g., POS terminal, smart phone, chat bot, etc.) to which the manager account is logged in, allowing the processor to become a user of the manager account. You may request that we perform an order process based on your order information. At this time, the processor may receive the time at which the ordered menu is to be picked up from the user account and reflect it in the order information.
  • an electronic device e.g., POS terminal, smart phone, chat bot, etc.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 illustrates an example of the internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
  • descriptions of unnecessary embodiments that overlap with the description of FIGS. 1 to 6 described above will be omitted. Do this.
  • the computing device 10000 includes at least one processor 11100, a memory 11200, a peripheral interface 11300, and an input/output subsystem ( It may include at least an I/O subsystem (11400), a power circuit (11500), and a communication circuit (11600). At this time, the computing device 10000 may correspond to a user terminal (A) connected to a tactile interface device or the computing device (B) described above.
  • the memory 11200 may include, for example, high-speed random access memory, magnetic disk, SRAM, DRAM, ROM, flash memory, or non-volatile memory. there is.
  • the memory 11200 may include software modules, instruction sets, or various other data necessary for the operation of the computing device 10000.
  • access to the memory 11200 from other components such as the processor 11100 or the peripheral device interface 11300 may be controlled by the processor 11100.
  • the peripheral interface 11300 may couple input and/or output peripherals of the computing device 10000 to the processor 11100 and the memory 11200.
  • the processor 11100 may execute a software module or set of instructions stored in the memory 11200 to perform various functions for the computing device 10000 and process data.
  • the input/output subsystem 11400 can couple various input/output peripheral devices to the peripheral interface 11300.
  • the input/output subsystem 11400 may include a controller for coupling peripheral devices such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or, if necessary, a touch screen or sensor to the peripheral device interface 11300.
  • peripheral devices such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or, if necessary, a touch screen or sensor to the peripheral device interface 11300.
  • input/output peripheral devices may be coupled to the peripheral interface 11300 without going through the input/output subsystem 11400.
  • Power circuit 11500 may supply power to all or some of the terminal's components.
  • power circuit 11500 may include a power management system, one or more power sources such as batteries or alternating current (AC), a charging system, a power failure detection circuit, a power converter or inverter, a power status indicator, or a power source. It may contain arbitrary other components for creation, management, and distribution.
  • the communication circuit 11600 may enable communication with another computing device using at least one external port.
  • the communication circuit 11600 may include an RF circuit to transmit and receive RF signals, also known as electromagnetic signals, to enable communication with other computing devices.
  • FIG. 7 is only an example of the computing device 10000, and the computing device 11000 omits some components shown in FIG. 7, further includes additional components not shown in FIG. 7, or 2 It may have a configuration or arrangement that combines more than one component.
  • a computing device for a communication terminal in a mobile environment may further include a touch screen or a sensor in addition to the components shown in FIG. 7, and may include various communication methods (WiFi, 3G, LTE) in the communication circuit 1160. , Bluetooth, NFC, Zigbee, etc.) may also include a circuit for RF communication.
  • Components that may be included in the computing device 10000 may be implemented as hardware, software, or a combination of both hardware and software, including one or more signal processing or application-specific integrated circuits.
  • Methods according to embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computing devices and recorded on a computer-readable medium.
  • the program according to this embodiment may be composed of a PC-based program or a mobile terminal-specific application.
  • the application to which the present invention is applied can be installed on a user terminal through a file provided by a file distribution system.
  • the file distribution system may include a file transmission unit (not shown) that transmits the file according to a request from the user terminal.
  • devices and components described in embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), It may be implemented using one or more general-purpose or special-purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • a processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications that run on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • OS operating system
  • a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device may include multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
  • Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device.
  • Software and/or data may be used by any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. It can be embodied permanently or temporarily.
  • Software may be distributed over networked computing devices and stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium.
  • the computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination.
  • Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks.
  • program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc.
  • the hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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Abstract

본 발명은 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법에 관한 것으로, 키오스크 사용에 어려움이 존재하는 중장년층의 키오스크 사용률을 활성화시킬 수 있으며, 점원에게 직접 주문하는 듯한 느낌을 제공함으로써, 키오스크 사용에 대한 거리감을 좁힐 수 있으며, 또한, 문장 언어로 한 번에 입력되는 고객의 주문과 의도를 처리하여, 주문에 부족한 추가 정보를 고객에게 되물어 보다 빠르고 편리하게 주문을 처리할 수 있다.

Description

인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체
본 발명은 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신 시, 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작해 복수 개의 키워드를 추출하고, 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하되, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력해 고객으로부터 출력된 질문에 기반한 제2 언어 신호를 수신하여, 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작하는 기술에 관한 것이다.
버튼이나 화면 터치로 결제가 이뤄지는 종전 키오스크를 대체할 "음성인식 AI 키오스크"가 코로나 확산에 따른 언택트 시대, 소비자와 AI가 대화를 통해 상품을 현장에서 무인으로 주문하는 키오스크로 상용화될 전망이다. AI 키오스크는 주문자의 목소리를 인식하여 음성으로 결제를 진행하는 키오스크로, 중장년층 등 디지털에 익숙하지 않는 소비자에게 유용하게 사용될 것으로 집계되고 있다. 또한, 최근에는 코로나 사태가 지속되면서, 배달 어플리케이션이나 챗봇 등의 사용 빈도가 크게 증가함에 따라, 고객 주문이나 의도를 텍스트 입력, 버튼 선택, 수량 입력 등의 일반적인 방식에서 개선하여 음성인식 기술을 사용하고 있는데, 음성인식 기술은 어플리케이션 사용에 불편함을 느끼는 노인과 장애인 등 사회적 약자도 편리하게 사용할 수 있다.
이에 따라, 업계에서는 자연어 처리를 통해 원활한 주문 프로세스를 제공하기 위한 다양한 기술들을 개발하고 있다.
일 예로서, 한국공개특허 10-2022-0118773(AI기반 음성지원 대화형 스마트 키오스크)에는 음성 인식을 이용한 주문시 음성 인식 과정에서 발생하는 딜레이를 최소화시키기 위한 기술이 개시되어 있다.
그러나, 상술한 선행기술에서는 단순히 음성 인식에 소요되는 시간이 길어 사용자가 느끼는 답답함을 해결하기 위해 음성 인식을 이용한 주문시 딜레이를 최소화시키기 위한 기술만이 개시되어 있을 뿐, 고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신 시, 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작해 복수 개의 키워드를 추출하고, 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하되, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력해 고객으로부터 출력된 질문에 기반한 제2 언어 신호를 수신하여, 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작하는 기술은 개시되어 있지 않아, 이를 해결할 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다.
이에 본 발명은, 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법을 통해고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신 시, 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작해 복수 개의 키워드를 추출하고, 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하되, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력해 고객으로부터 출력된 질문에 기반한 제2 언어 신호를 수신하여, 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작함으로써, 오프라인에서 고객이 점원에게 주문하는 듯한 느낌을 제공해 키오스크의 사용에 있어서 어려움을 겪고 있는 중장년층의 불편함을 해소하는 것에 그 목적이 있다.
더불어, 어플리케이션이나 챗봇에서의 기 설정된 메뉴, 수량, 주소 등의 입력 변수를 순차적으로 모두 채워야만 주문이 완료되는 기존의 방식을 개선함으로써, 문장 언어를 한 번에 입력하고 부족한 입력 변수를 고객에게 되물어 보다 빠르고 편리하게 주문 프로세스를 수행하는 것에 그 목적이 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법에 있어서, 고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작하여, 상기 복합 문장을 구성하는 복수 개의 키워드를 추출하는 키워드 추출 단계; 상기 키워드 추출 단계의 기능 수행에 의해 상기 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하여 저장하는 슬롯 매칭 단계; 상기 슬롯 매칭 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력하는 질문 재질의 단계; 및 고객으로부터 상기 질문 재질의 단계의 기능 수행에 의해 출력되는 질문에 기반한 제2 언어 신호를 상기 입력 수단을 통해 수신한 상태에서, 상기 키워드 추출 단계 및 상기 슬롯 매칭 단계의 기능 수행에 의해 상기 수신된 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 상기 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작하는 주문 프로세스 시작 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 키워드 추출 단계는, 상기 제1 언어 신호를 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 포함된 복수 개의 형태소를 식별하여, 상기 복합 문장을 형태소 별로 분해하는 복합 문장 분해 단계; 상기 복합 문장 분해 단계에 의해 상기 복합 문장이 상기 형태소 별로 분해되면, 상기 분해된 형태소를 분석하여 상기 분석 결과를 기반으로, 상기 복합 문장을 서술어 단위로 분해하는 단위 분해 단계; 및 상기 단위 분해 단계에 의해 상기 복합 문장이 서술어 단위로 분해되면, 상기 서술어 단위로 분해된 복합 문장을 상기 복수 개의 기본 문장으로 생성하여, 상기 복수 개의 기본 문장을 형태소 별로 분해해 키워드를 추출해 기 저장된 속성 사전 테이블을 통해 상기 추출된 키워드에 속성을 부여하는 기본 문장 분해 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 슬롯 매칭 단계는, 상기 키워드 추출 단계의 기능이 수행되기 이전에 관리자 계정으로부터 매장 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 매장 정보를 기반으로 매장의 업종 및 매장에서 판매하는 복수 개의 메뉴를 식별하고, 식별된 복수 개의 메뉴 각각에 대한 메뉴 슬롯을 생성해 슬롯 데이터베이스에 저장하는 메뉴 슬롯 등록 단계; 및 상기 메뉴 등록 단계의 기능 수행이 완료되면, 상기 관리자 계정으로부터 슬롯 편집 정보를 수신하여, 상기 수신된 슬롯 편집 정보를 기반으로, 상기 슬롯 데이터베이스에 등록된 복수 개의 메뉴 각각에 기반한 메뉴 슬롯에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 중 적어도 하나를 생성해 상기 슬롯 데이터베이스에 저장하는 주문 슬롯 등록 단계;를 포함하는 것이 가능하다.
상기 슬롯 매칭 단계는, 상기 주문 슬롯 등록 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 키워드 추출 단계의 기능 수행에 의해 추출된 키워드의 속성을 확인하여, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 메뉴 슬롯에 매칭될 속성이 부여된 메뉴 키워드를 식별하는 메뉴 키워드 식별 단계; 상기 메뉴 키워드의 식별이 완료되면, 상기 식별된 메뉴 키워드를 상기 메뉴 슬롯에 매칭함과 동시에 상기 메뉴 슬롯에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 각각의 속성에 대응되는 속성이 부여된 키워드를 식별해 매칭을 완료하는 매칭 완료 단계; 및 상기 매칭 완료 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 미 매칭 키워드 슬롯이 존재하지 않는 것이 확인되면, 상기 주문 프로세스 시작 단계의 기능 수행에 의해 상기 키워드가 모두 매칭된 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯에 기반한 주문 정보를 생성하여 주문 프로세스를 시작하도록 승인하는 주문 승인 단계;를 포함하는 것이 가능하다.
상기 슬롯 매칭 단계는, 상기 제1 언어 신호에 기반한 메뉴 키워드가 상기 메뉴 슬롯에 매칭된 경우, 상기 메뉴 슬롯에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 각각에 매칭될 키워드를 자동으로 산출하여, 상기 산출된 키워드에 기반한 질문 메시지를 상기 메뉴 슬롯에 매칭된 메뉴 키워드에 대한 대표 질문으로 설정하는 것이 가능하다.
상기 질문 재질의 단계는, 상기 매칭 완료 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 적어도 하나의 미 매칭 키워드 슬롯이 존재하는 것이 확인되면, 상기 확인된 미 매칭 키워드 슬롯의 슬롯 속성을 확인하는 슬롯 속성 확인 단계; 상기 슬롯 속성 확인 단계의 기능 수행에 의해 상기 슬롯 속성이 확인되면, 상기 확인된 슬롯 속성에 매칭될 복수 개의 매칭 키워드를 식별하여, 등록된 제1 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 동일하거나 등록된 제1 언어 신호에 기반한 키워드의 유사도나 발음이 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 지정된 수치 이상 유사한지를 비교하는 키워드 비교 단계; 및 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 동일한 제1 매칭 키워드 또는 상기 지정된 수치 이상 유사한 제2 매칭 키워드가 존재하지 않는 것이 확인되면, 상기 출력 수단을 통해 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 슬롯 속성에 기반한 질문 메시지를 출력하거나 상기 식별된 복수 개의 매칭 키워드 중 제일 많이 사용된 키워드를 선택하여, 상기 선택된 매칭 키워드에 기반한 확인 질문 메시지를 출력하는 메시지 출력 단계;를 포함하는 것이 가능하다.
상기 질문 재질의 단계는, 상기 메시지 출력 단계의 기능이 다수 회 반복됨에 따라 다수 회 수신되는 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되지 않는 경우, 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 대한 이력 정보를 생성하여, 관리자 계정에게 상기 생성된 이력 정보를 기반으로 상기 질문 메시지 및 상기 확인 질문 메시지를 수정하거나 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭된 복수 개의 매칭 키워드를 갱신하도록 요청하는 것이 가능하다.
상기 주문 프로세스 시작 단계는, 상기 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 기반으로 주문 정보를 생성하는 주문 정보 생성 단계; 및 상기 주문 정보의 생성이 완료되면, 상기 생성된 주문 정보를 관리자 계정이 로그인된 전자 장치에 제공하여, 관리자 계정의 사용자로 하여금 상기 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 수행하도록 요청하는 프로세스 수행 요청 단계;를 포함하는 것이 가능하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 장치에 있어서, 고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작하여, 상기 복합 문장을 구성하는 복수 개의 키워드를 추출하는 키워드 추출부; 상기 키워드 추출부의 기능 수행에 의해 상기 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하여 저장하는 슬롯 매칭부; 상기 슬롯 매칭부의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력하는 질문 재질의부; 및 고객으로부터 상기 질문 재질의부의 기능 수행에 의해 출력되는 질문에 기반한 제2 언어 신호를 상기 입력 수단을 통해 수신한 상태에서, 상기 키워드 추출부 및 상기 슬롯 매칭부의 기능 수행에 의해 상기 수신된 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 상기 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작하는 주문 프로세스 시작부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
컴퓨터-판독가능 기록매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은; 고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작하여, 상기 복합 문장을 구성하는 복수 개의 키워드를 추출하는 키워드 추출 단계; 상기 키워드 추출 단계의 기능 수행에 의해 상기 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하여 저장하는 슬롯 매칭 단계; 상기 슬롯 매칭 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력하는 질문 재질의 단계; 및 고객으로부터 상기 질문 재질의 단계의 기능 수행에 의해 출력되는 질문에 기반한 제2 언어 신호를 상기 입력 수단을 통해 수신한 상태에서, 상기 키워드 추출 단계 및 상기 슬롯 매칭 단계의 기능 수행에 의해 상기 수신된 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 상기 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작하는 주문 프로세스 시작 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명인 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법을 통해 키오스크 사용에 어려움이 존재하는 중장년층의 키오스크 사용률을 활성화시킬 수 있으며, 점원에게 직접 주문하는 듯한 느낌을 제공함으로써, 키오스크 사용에 대한 거리감을 좁히는 효과가 있다.
또한, 문장 언어로 한 번에 입력되는 고객의 주문과 의도를 처리하여, 주문에 부족한 추가 정보를 고객에게 되물어 보다 빠르고 편리하게 주문을 처리하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 장치의 키워드 추출부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법의 슬롯 매칭 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 장치의 슬롯 매칭부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법의 질문 재질의 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법의 주문 프로세스 시작 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 7는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.
본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 1을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법은 키워드 추출 단계(S101 단계), 슬롯 매칭 단계(S103 단계), 질문 재질의 단계(S105 단계) 및 주문 프로세스 시작 단계(S107 단계)를 포함할 수 있다.
S101 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단(예: 마이크)을 통해 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작하여, 상기 복합 문장을 구성하는 복수 개의 키워드를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 고객으로부터 입력되는 제1 언어 신호는 자연어로 구성된 신호로써, 복합적인 의미를 포함하고 있는 복합 문장으로 구성된 언어 신호일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 입력 수단을 통해 수신한 제1 언어 신호를 기 저장된 음성인식 알고리즘을 통해 분석하여, 상기 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장을 식별할 수 있다. 상기와 관련하여, 상기 기 저장된 음성인식 알고리즘은 입력 수단을 통해 수신된 언어 신호에 대한 파형을 분석하여, 파형을 분석한 결과에 기반한 특정 패턴을 통해 언어 신호에 대응되는 언어를 처리함으로써, 상기 복합 문장을 식별할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 복합 문장의 식별이 완료되면, 상기 복합 문장에 대한 분석을 시작하여, 상기 복합 문장을 구성하는 복수 개의 키워드를 추출할 수 있다.
상기와 관련하여, 상기 프로세서는 상기 복합 문장에 대한 분석을 시작하면, 상기 복합 문장을 기본 문장(예: 최소 단위 문장)으로 분해할 수 있다. 이에 따라, 상기 복합 문장에서 분해되어 생성되는 기본 문장을 복수 개일 수 있다. 상기 프로세서는 상기 기본 문장에서 복수 개의 키워드를 추출할 수 있다. 상기 프로세서가 상기 기본 문장에서 복수 개의 키워드를 추출하는 자세한 설명은 도 2에서 설명하도록 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 복합 문장에서 상기 복수 개의 키워드의 추출을 완료하면, 슬롯 매칭 단계(S103 단계)를 수행할 수 있다.
S103 단계에서, 상기 프로세서는 상기 키워드 추출 단계(S101 단계)의 기능 수행에 의해 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하여 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 기 저장된 속성 사전 테이블에 포함된 복수 개의 속성 키워드를 통해 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각에 대한 속성을 확인할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 "아메리카노", "커피", "아메리카노 커피"의 키워드를 메뉴 속성으로 식별할 수 있다. 이는 상기 기 저장된 속성 사전 테이블에 포함된 복수 개의 속성 키워드 중 "커피"가 메뉴 속성으로 설정된 상태이기 때문이다.
더불어, 상기 기 저장된 속성 사전 테이블에 포함된 복수 개의 속성 키워드 각각은 대표 키워드를 기준으로 종속 키워드가 트리(tree) 형태로 종속된 상태일 수 있다. 예를 들어. 대표 키워드가 "커피"인 경우, "커피"의 종속 키워드는 "아메리카노", "아이스 아메리카노", "돌체라떼", "카페모카"로 종속된 상태일 수 있다. 즉, 상기 복수 개의 속성 키워드는 대표 키워드가 상위 개념이고, 종속 키워드가 하위 개념 및 세부 개념으로 종속된 형태로 상기 기 저장된 속성 사전 테이블에 저장된 상태일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 복수 개의 키워드 각각의 속성의 확인이 완료되면, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯은, 상기 복수 개의 키워드가 매칭되는 구성으로써, 관리자 계정으로부터 수신되는 매장 정보를 기반으로 생성되는 구성일 수 있다. 이에 따라, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯은, 상기 복수 개의 키워드가 매칭되기 위한 기준 속성이 부여된 구성일 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서는 상기 키워드 추출 단계(S101 단계)에서 상기 입력 수단을 통해 수신된 제1 언어 신호를 기반으로,"아메리카노 한 잔 테이크 아웃이요"라는 기본 문장을 식별할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 "아메라카노 한 잔 테이크 아웃이요"라는 기본 문장에서 "아메리카노"라는 제1 키워드, "한 잔"이라는 제2 키워드 및 "테이크 아웃이요"라는 제3 키워드를 식별할 수 있다.
상기와 관련하여, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 속성 사전 테이블에 포함된 복수 개의 속성 키워드를 통해 제1 키워드가 메뉴 속성이고, 제2 키워드가 개수 속성이고, 제3 키워드가 포장 속성인 것을 식별할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 "메뉴 속성"인 제1 슬롯과 "개수 속성"인 제2 슬롯 및 "포장 속성"인 제3 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 슬롯 매칭 단계(S105 단계)가 완료되면, 질문 재질의 단계(S107 단계)를 수행할 수 있다.
S107 단계에서, 상기 프로세서는 상기 슬롯 매칭 단계(S105 단계)의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단(예: 스피커, 디스플레이)를 통해 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별할 수 있다. 예를 들어, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 제1 주문 키워드 슬롯은 "제1 슬롯(메뉴 속성), "제2 슬롯(개수 속성)", "제 3 슬롯(포장 속성)" 및 "제4 슬롯(부가 정보 속성)"을 포함하는 슬롯일 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장(또는 기본 문장)에서 추출된 복수 개의 키워드가 "아메리카노 두 잔 테이크 아웃할게요"인 경우, "아메리카노"를 메뉴 속성으로, "두 잔"을 개수 속성으로, "테이크 아웃할게요"를 포장 속성으로 식별할 수 있다.
상기와 관련하여, 상기 프로세서는 제1 주문 키워드 슬롯의 "아메리카노"를 제1 슬롯에 매칭하고, "두 잔"을 제2 슬롯에 매칭하고, "테이크 아웃할게요"를 제3 슬롯에 매칭할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 제4 슬롯에 키워드가 매칭되지 않은 것을 식별하여, 상기 제4 슬롯을 미 매칭 키워드 슬롯으로 식별하고, 미 매칭 키워드 슬롯의 속성이 "부가 정보 속성"인 것을 확인할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 상기 "부가 정보 속성"에 대응되는 질문인 "따뜻한 음료로 드릴까요", "차가운 음료로 드릴까요"를 상기 출력 수단을 통해 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 질문 재질의 단계(S105 단계)에서 출력되는 질문에 기반한 제2 언어 신호를 수신 시, 주문 프로세스 시작 단계(S107 단계)를 수행할 수 있다.
S107 단계에서, 상기 프로세서는 고객으로부터 질문 재질의 단계(S105 단계)의 기능 수행에 의해 출력되는 질문에 기반한 제2 언어 신호를 상기 입력 수단을 통해 수신한 상태에서, 상기 키워드 추출 단계(S101 단계) 및 상기 슬롯 매칭 단계(S103 단계)의 기능에 의해 수신된 제2 언어 신호에 기반한 키워드(복수 개의 키워드)가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제2 언어 신호를 수신 시, 상기 제2 언어 신호에 대한 상기 키워드 추출 단계(S101 단계)를 수행함으로써, 상기 제2 언어 신호에 대응되는 복합 문장(또는 기본 문장)에서 키워드를 추출할 수 있다. 이후, 상기 프로세서는 상기 추출된 키워드에 대한 상기 슬롯 매칭 단계(S103 단계)를 수행함으로써, 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 상기 추출된 키워드를 매칭하여, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯에 키워드를 모두 매칭 완료할 수 있다.
이에 따라, 상기 프로세서는, 키워드가 모두 매칭된 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯을 기반으로 주문 정보를 생성할 수 있다. 상기 주문 정보는 고객으로부터 수신된 제1 언어 신호 및 제2 언어 신호 중 적어도 하나에 기반해 생성되는 구성으로써, 관리자 계정에게 고객이 주문한 상품을 준비하도록 하는 정보일 수 있다. 즉, 상기 프로세서는 상기 관리자 계정에게 상기 주문 정보를 제공함으로써, 관리자 계정의 사용자로 하여금 상기 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작하도록 할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법은 계정 연동 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.
상기와 관련하여, 상기 계정 연동 단계는 상기 키워드 추출 단계(S101 단계) 이전에 수행되는 단계로, 고객의 유저 계정이 로그인된 전자 장치와 상기 프로세서가 연동되는 단계일 수 있다.
보다 자세하게, 상기 계정 연동 단계는, 상기 전자 장치에 상기 유저 계정이 로그인되는 경우, 상기 프로세서는 상기 전자 장치로부터 상기 유저 계정의 인증 정보를 수신하여, 상기 수신된 인증 정보를 통해 인증 프로세스를 진행할 수 있다. 상기 인증 프로세스는 매장에 설치된 키오스크의 기능(주문 기능, 결제 기능)을 고객이 전자 장치를 통해 수행하도록 하기 위하여, 상기 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법을 수행하는 시스템에 등록된 사용자인지를 확인하기 위한 프로세스일 수 있다. 또한, 어플리케이션이나 챗 봇(chat bot)의 기능(예: 주문 기능, 결제 기능)을 수행하기 위해 작동하는 프로그램일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 계정 연동 단계가 수행된 상태에서, 고객이 상기 전자 장치를 통해 키오스크의 기능을 사용하도록 주문 인터페이스를 제공할 수 있다. 상기 주문 인터페이스는 상기 전자 장치에 설치된 어플리케이션으로써, 고객이 키오스크의 일부를 사용하기 위한 음성인식 기능 및 챗봇 기능을 포함할 수 있다. 또한, 상기 챗봇 기능은 상기 주문 인터페이스뿐만 아니라 상기 키오스크의 음성 인식 기능을 활용하는데 어려움이 존재하는 인원들을 위해 상기 키오스크에서 지원하는 기능 중 하나로 탑재될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 기 저장된 머신러닝 알고리즘을 통해 상기 유저 계정뿐만 아니라 다른 유저 계정에 의해 생성되는 주문 정보를 분석 및 학습하여, 특정 메뉴에 대한 고객들의 요청사항이 세부적으로 반영된 주문 정보를 생성할 수 있다.
상기와 관련하여, 상기 프로세서는 기 저장된 머신러닝 알고리즘을 통해 상기 주문 정보를 분석 및 학습하여, 상기 키워드 슬롯 중 메뉴 슬롯에 삽입되는 메뉴 키워드에 대응되는 메뉴에 대하여 다수의 고객들이 요청하는 요청사항을 식별할 수 있다. 이 때, 상기 요청사항은 상기 키워드 슬롯 중 부가 정보 슬롯에 입력되는 정보로써, 상기 메뉴 키워드에 대응되는 메뉴 중 다수의 고객들이 선호하는 맵기, 양, 토핑 및 음료에 대응되는 키워드를 포함하는 정보일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 장치의 키워드 추출부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 장치(이하, 주문 처리 장치로 칭함)은 키워드 추출부(200)(예: 도 1의 키워드 추출 단계(S101 단계)와 동일한 기능 수행)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 키워드 추출부(200)는 고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작하여, 상기 복합 문장을 구성하는 복수 개의 키워드를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 키워드 추출부(200)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 복합 문장 분해부(201), 단위 분해부(203) 및 기본 문장 분해부(205)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 복합 문장 분해부(201)는 제1 언어 신호를 순히는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장(200a)에 포함된 복수 개의 형태소를 식별하여, 상기 복합 문장(200a)을 형태소 별로 분해할 수 있다. 상기 형태소는 문장을 구성하는 단어를 분석한 단위로, 뜻을 가진 가장 작은 말의 단위를 의미할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 복합 문장 분해부(201)는 상기 입력 수단을 통해 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장(200a)에 포함된 복수 개의 형태소를 식별하여, 상기 복합 문장(200a)을 형태소 별로 분해할 수 있다. 예를 들어, 상기 복합 문장 분해부(201)는 상기 복합 문장(200a)인 "아메리카노 커피 두 잔과 블루베리 베이글 한 개 주세요"를 형태소 별로 분해할 수 있다.
상기와 관련하여, 상기 복합 문장 분해부(201)는 "아메리카노 커피 두 잔과 블루베리 베이글 한 개 주세요"의 복합 문장(200a)을 "아메리카노" v "커피" v "두(둘)" v "~잔" v "~과"v "블루베리" v "베이글" v "한(하나)" v "~개" v "주세(~주다)"v "요(~요)"로 분해하여, 총 11개의 형태소(201a)로 분해할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 단위 분해부(203)는 상기 복합 문장 분해부(201)에 의해 상기 복합 문장(200a)이 상기 형태소(201a) 별로 분해되면, 상기 분해된 형태소(201a)를 분석하여 분석 결과를 기반으로, 복합 문장(200a)을 서술어 단위로 분해할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 단위 분해부(203)는 상기 분해된 형태소(201a) 각각이 어떤 형태소인지를 구분할 수 있다. 상기 형태소의 종류는 자립 형태소(혼자 쓰일 수 있는 형태소(예: 아메리카노, 커피, 블루베리, 베이글, 주다)), 의존 형태소(다른 말에 의존하여 쓰이는 형태소(예: 두, ~잔, ~과, 한, ~개, ~요)), 실질 형태소(실질적인 의미를 갖는 형태소(예: 자립 형태소와 동일)) 및 형식 형태소(문법적 관계나 형식적 의미를 더해주는 형태소(예: 조사, 어미, 접사))로 구분되는데, 상기 단위 분해부(203)는 상기 분해된 형태소(201a) 각각의 종류를 분석할 수 있다. 이 때, 상기 단위 분해부(203)는 기 저장된 형태소 정보를 기반으로, 상기 분해된 형태소(201a) 각각의 종류를 구분하여 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 단위 분해부(203)는 상기 분석 결과를 기반으로, 상기 복합 문장(200a)을 서술어 단위로 분해할 수 있다. 상기 단위 분해부(203)는 상기 분해된 형태소(201a)의 종류를 구분하여, 상기 형식 형태소에 해당되되, 문장을 서술하는 성격을 가지는 형태소를 인식하여, 상기 복합 문장(200a)을 서술어 단위로 분해할 수 있다. 예를 들어, 상기 단위 분해부(203)는 상기 분해된"아메리카노 커피 두 잔과 블루베리 베이글 한 개 주세요"의 복합 문장(200a)을 "아메리카노" v "커피" v "두(둘)" v "~잔" v "~과"v "블루베리" v "베이글" v "한(하나)" v "~개" v "주세(~주다)"v "요(~요)" 각각의 형태소에서 형식 형태소를 구분하고, 서술어 성격을 가지는 "주세요"를 인식하여, 아메리카노 커피 두 잔과 블루베리 베이글 한 개 주세요"의 복합 문장(200a)을 서술어 단위로 분해된 "아메리카노 커피 두 잔"와 "블루베리 베이글 한 개 주세요"로 분해할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 기본 문장 분해부(205)는 상기 단위 분해부(203)에 의해 상기 복합 문장(200a)이 서술어 단위(203a)로 분해되면, 상기 서술어 단위(203a)로 분해된 복합 문장을 복수 개의 기본 문장(205a)으로 생성하여, 상기 복수 개의 기본 문장(205a)을 형태소 별로 분해해 키워드를 추출하여, 기 저장된 속성 사전 테이블을 통해 상기 추출된 키워드에 속성을 부여할 수 있다. 상기 기본 문장(205a)은 복합적인 의미로 사용되는 문장이 아닌 하나의 의미만 포함하고 있는 최소 단위의 문장일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 기본 문장 분해부(205)는 상기 단위 분해부(203)에 의해 상기 복합 문장(200a)이 서술어 단위(203a)로 분해되면, 상기 서술어 단위(203a)로 분해된 복합 문장을 복수 개의 기본 문장(205a)으로 생성할 수 있다.
예를 들어, 상기 기본 문장 분해부(205)는 상기 단위 분해부(203)에 의해 서술어 단위로 분해된"아메리카노 커피 두 잔"과 "블루베리 베이글 한 개 주세요"를 "아메리카노 커피 두 잔(두 잔을) 주세요(주문했다)"와 "블루베리 베이글 한 개(한 개를) 주세요(주문했다)"의 2개의 기본 문장(205a)으로 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 기본 문장 분해부(205)는 상기 복합 문장(200a)이 상기 기본 문장(205a)으로 분해 완료되면, 상기 복수 개의 기본 문장을 형태소 별로 분해해 키워드를 추출할 수 있다. 예를 들어, 상기 기본 문장 분해부(205)는 "아메리카노 커피 두 잔 주세요"와 "블루베리 베이글 한 개 주세요" 각각의 기본 문장(205a)을 형태소 별로 분해할 수 있다. 이에 따라, 상기 기본 문장 분해부(205)는 "아메리카노 커피 한 잔 주세요"를 "아메리카노" v "커피" v "두(둘)" v "~잔" v "주세(~주다)" v "요"로 분해하고, "블루베리 베이글 한 개 주세요"를 "블루베리" v "베이글" v "한(하나)" v "~개" v "주세(~주다)"v "요(~요)"로 분해할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 기본 문장 분해부(205)는 상기 기본 문장(205a)을 형태소 별로 분해 완료하면, 형식 형태소를 제외한 자립 형태소, 의존 형태소, 실질 형태소에 해당되는 형태소를 상기 키워드(복수 개의 키워드)로 추출할 수 있다. 상기 기본 문장 분해부(205)는 상기 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 기 저장된 속성 사전 테이블을 통해 상기 추출된 복수 개의 키워드에 속성을 부여할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기 저장된 속성 사전 테이블은 복수 개의 속성 키워드를 포함하고 있는 데이터 테이블일 수 있다. 상기 복수 개의 속성 키워드는 상기 복수 개의 키워드 각각에 속성을 부여하기 위한 기준 키워드로써, 대표 키워드를 기준으로 종속 키워드가 트리(tree) 형태로 종속된 상태일 수 있다.
예를 들어. 대표 키워드가 "빵"인 경우, "빵"의 종속 키워드는 "베이글", "블루베리 베이글", "통밀 베이글", "올리브 베이글"로 종속된 상태일 수 있다. 즉, 상기 복수 개의 속성 키워드는 대표 키워드가 상위 개념이고, 종속 키워드가 하위 개념 및 세부 개념으로 종속된 형태로 상기 기 저장된 속성 사전 테이블에 저장된 상태일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 기본 문장 분해부(205)는 상기 기 저장된 속성 사전 테이블에 저장된 복수 개의 속성 키워드를 통해 복수 개의 키워드에 속성을 부여할 수 있다. 예를 들어, 상기 기본 문장 분해부(205)는 "아메리카노 커피" 및 "블루베리 베이글"에 메뉴 속성을 부여하고, "두 잔" 및 "한 개"에 개수 속성을 부여하고, "주세요"에 결제 요청 속성을 부여할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 키워드 추출부(200)는 상기 기능을 수행하기 위한 음성 인터페이스를 매장에 설치된 키오스크 및 유저 계정이 로그인된 전자 장치에 설치된 어플리케이션을 통해 출력할 수 있다. 즉, 상기 키워드 추출부(200)는 키오스크 및 전자 장치의 디스플레이를 통해 음성 인터페이스를 출력하도록 함으로써, 상기 음성 인터페이스를 통해 수신되는 언어 신호를 기반으로, 상기 복합 문장 분해부(201), 상기 단위 분해부(203) 및 상기 기본 문장 분해부(205)의 기능이 수행되도록 할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법의 슬롯 매칭 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법은 슬롯 매칭 단계(예: 도 1의 슬롯 매칭 단계(S103 단계))를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 슬롯 매칭 단계는 키워드 추출 단계(예: 도 1의 키워드 추출 단계(S101 단계))의 기능 수행에 의해 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하여 저장하는 단계일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 키워드 추출 단계는 상술한 기능을 수행하기 이전에 별도의 기능을 수행하기 위한 단계로, 메뉴 슬롯 등록 단계(S301 단계) 및 주문 슬롯 등록 단계(S303 단계)를 포함할 수 있다.
S301 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 상기 키워드 추출 단계의 기능이 수행되기 이전에 관리자 계정으로부터 매장 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 매장 정보를 기반으로, 매장의 업종 및 매장에서 판매하는 복수 개의 메뉴를 식별하고, 식별된 복수 개의 메뉴 각각에 대한 메뉴 슬롯을 생성해 슬롯 데이터베이스에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 관리자 계정을 매장을 운영하는 사용자의 계정일 수 있으며, 상기 매장 정보는 상기 관리자 계정에 의해 작성된 정보로써, 매장의 업종 정보, 매장의 이름 정보, 매장이 판매하는 메뉴 정보, 메뉴의 가격 정보, 메뉴에 추가 가능한 토핑 정보, 메뉴에 제외 가능한 토핑 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 수신된 매장 정보를 기반으로 매장의 업종 및 매장에서 판매하는 복수 개의 메뉴를 식별해 상기 식별된 복수 개의 메뉴 각각에 대한 메뉴 슬롯을 생성해 상기 슬롯 데이터베이스에 저장할 수 있다. 상기 메뉴 슬롯은 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 하나에 포함되는 슬롯일 수 있다. 이에 따라, 상기 슬롯 데이터베이스는 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯이 저장되는 구성일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 슬롯 데이터베이스에 상기 메뉴 슬롯을 저장하면, 주문 슬롯 등록 단계(S303 단계)를 수행할 수 있다.
S303 단계에서, 상기 프로세서는 상기 관리자 계정으로부터 슬롯 편집 정보를 수신하여, 상기 수신된 슬롯 편집 정보를 기반으로, 슬롯 데이터베이스에 등록된 복수 개의 메뉴 각각에 기반한 메뉴 슬롯에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 중 적어도 하나를 생성해 슬롯 데이터베이스에 저장할 수 있다.
상기와 관련하여, 상기 슬롯 편집 정보는, 상기 관리자 계정이 생성 및 수정하기를 희망하는 주문 키워드 슬롯 정보 및 이에 대한 속성 정보를 포함할 수 있다. 상기 개수 슬롯은 주문하는 메뉴의 개수에 대한 개수 속성이 부여된 슬롯이고, 상기 포장 슬롯은 주문하는 메뉴의 포장 여부에 대한 포장 속성이 부여된 슬롯이며, 상기 부가 정보 슬롯은 주문하는 메뉴에 대한 토핑 추가 및 제외, 메뉴의 온도, 메뉴의 굽기 정도 등에 기반한 부가 정보 속성이 부여된 슬롯일 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서는 관리자 계정으로부터 수신한 슬롯 편집 정보를 통해 제1 메뉴 슬롯에 대응되는 슬롯으로써, 개수 슬롯 및 부가 정보 슬롯을 생성해 상기 슬롯 데이터베이스에 저장할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 관리자 계정으로부터 수신한 슬롯 편집 정보를 통해 제2 메뉴 슬롯에 대응되는 개수 슬롯 및 부가 정보 슬롯 중 상기 부가 정보 슬롯을 상기 포장 슬롯으로 수정할 수 있다. 상기와 관련하여, 상기 제1 메뉴 슬롯에 대응되는 슬롯은, 고객이 제1 메뉴 슬롯에 대응되는 메뉴 주문 시, 가장 많이 요청하는 주문 사항에 대응되는 속성을 가지는 적어도 하나의 슬롯일 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 장치의 슬롯 매칭부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 장치(이하, 주문 처리 장치로 칭함)은 슬롯 매칭부(400)(예: 도 1의 슬롯 매칭 단계(S103 단계)와 동일한 기능 수행)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 슬롯 매칭부(400)는 키워드 추출부(예: 도 1의 키워드 추출 단계(S101 단계)와 동일한 기능 수행)의 기능 수행에 의해 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하여 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 슬롯 매칭부(400)는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 구성으로, 메뉴 키워드 식별부(401), 매칭 완료부(403) 및 주문 승인부(405)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 메뉴 키워드 식별부(401)는 주문 슬롯 등록부(예: 도 3의 주문 슬롯 등록 단계(S303 단계)와 동일한 기능 수행)의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 키워드 추출부의 기능 수행에 의해 추출된 키워드(복수 개의 키워드)의 속성을 확인하여, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 메뉴 슬롯(403a)에 매칭될 속성이 부여된 메뉴 키워드를 식별할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 메뉴 키워드 식별부(401)는 기본 문장 분해부(예: 도 2의 기본 문장 분해부(205))에 의해 복수 개의 키워드 각각에 속성의 부여가 완료되면, 상기 복수 개의 키워드 각각에 부여된 속성을 확인할 수 있다. 상기와 관련하여, 상기 메뉴 키워드 식별부(401)는 상기 복수 개의 키워드 각각에 부여된 속성 중 메뉴 속성이 부여된 키워드를 메뉴 키워드로 식별할 수 있다. 이 때, 상기 메뉴 키워드는 슬롯 데이터베이스에 저장된 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 메뉴 슬롯(403a)에 매칭될 키워드일 수 있다.
예를 들어, 상기 메뉴 키워드 식별부(401)는 "아메리카노 커피 두 잔 주세요" 및 "블루베리 베이글 한 개 주세요"의 기본 문장에서 메뉴 속성이 부여된 "아메리카노 커피" 및 "블루베리 베이글"을 메뉴 키워드로 식별할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 매칭 완료부(403)는 상기 메뉴 키워드의 식별이 완료되면, 상기 식별된 메뉴 키워드를 상기 메뉴 슬롯(403a)에 매칭함과 동시에 상기 메뉴 슬롯(403a)에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 각각의 속성에 대응되는 속성이 부여된 키워드를 식별해 매칭을 완료할 수 있다.
예를 들어, 상기 매칭 완료부(403)는 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 메뉴 슬롯(403a)에 "아메리카노 커피" 및 "블루베리 베이글"의 메뉴 키워드를 매칭할 수 있다. 이후, 상기 매칭 완료부(403)는 "아메리카노 커피"라는 메뉴 키워드가 매칭된 메뉴 슬롯(403a)에 대응되는 슬롯이 어떤 슬롯이 존재하는지를 확인하여, 개수 슬롯(403b)이 존재하는 것을 식별할 수 있다.
이에 따라, 상기 매칭 완료부(403)는 "아메리카노 커피"에 대한 개수 슬롯(403b)에 "두 잔"이라는 키워드를 매칭할 수 있으며, "블루베리 베이글"에 대한 개수 슬롯에 "한 개"라는 키워드를 매칭할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 주문 승인부(405)는 상기 매칭 완료부(403)의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 미 매칭 키워드 슬롯이 존재하지 않는 것이 확인되면, 주문 프로세스 시작부(예: 도 1의 주문 프로세스 시작 단계(S107 단계))의 기능 수행에 의해 키워드가 모두 매칭된 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯에 기반한 주문 정보를 생성하여 주문 프로세스를 시작하도록 승인할 수 있다.
예를 들어, 상기 주문 승인부(405)는 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 메뉴 슬롯(403a)에 대응되는 슬롯으로, 개수 슬롯(403b)이 존재하는 것을 식별할 수 있다. 이 때, 상기 주문 승인부(405)는 상기 메뉴 슬롯(403a)에 "아메리카노 커피" 및 "블루베리 베이글"이라는 메뉴 키워드 매칭된 것을 식별하고, 상기 개수 슬롯(403b)에 각각 "두 잔" 및 "한 개"라는 키워드가 매칭된 것을 확인할 수 있다.
이에 따라, 상기 주문 승인부(405)는 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯에 미 매칭 키워드 슬롯이 존재하지 않는 것으로 판단하여, 상기 주문 프로세스 시작부로 하여금 상기 키워드가 모두 매칭된 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하도록 승인할 수 있다.
이 때, 생성되는 주문 정보는 "아메리카노 두 잔"과 "블루베리 베이글 한 개"를 주문 및 결제한 내역이 포함된 정보일 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 슬롯 매칭부(400)는 제1 언어 신호에 기반한 메뉴 키워드가 메뉴 슬롯(403a)에 매칭된 경우, 상기 메뉴 슬롯(403a)에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 각각에 매칭될 키워드를 자동으로 산출하여, 상기 산출된 키워드에 기반한 질문 메시지를 상기 메뉴 슬롯(403a)에 매칭된 메뉴 키워드에 대한 대표 질문으로 설정할 수 있다.
예를 들어, 상기 슬롯 매칭부(400)는 상기 제1 언어 신호에 기반한 메뉴 키워드가 "블루베리 베이글"인 상태에서, "블루베리 베이글"이라는 메뉴 키워드가 상기 메뉴 슬롯(403a)에 매칭된 경우, 상기 메뉴 슬롯(403a)에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 각각에 매칭될 키워드를 자동으로 산출할 수 있다. 이 때, 자동으로 산출되는 키워드는 "블루베리 베이글"을 주문하는 다수의 고객들로부터 수신되는 주문 사항 중 제일 많이 사용되는 키워드로 산출될 수 있다.
보다 자세하게, "블루베리 베이글"을 주문하는 다수의 고객들이 "베이글을 굽고 크림 치즈의 구매"를 희망하는 주문 사항을 제일 많이 요청한 경우, 상기 "블루베리 베이글"에 대응되는 부가 정보 슬롯에 "베이글의 굽기 및 크림 치즈의 구매 여부"를 요청하기 위한 키워드를 자동으로 산출해 매칭함으로써, 자동으로 산출된 키워드를 활용해"블루베리 베이글"의 메뉴 키워드에 대한 질문을 생성하여, 생성된 질문을 대표 질문으로 설정할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 슬롯 매칭부(400)는 상기 전자 장치를 통해 로그인된 유저 계정에게 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 상기 메뉴 슬롯(403a)에 종속되어 있는 서브 슬롯인 "음식점 서브 슬롯" 및 "위치 서브 슬롯"과 상기 부가 정보 슬롯에 종속되어 있는 "맛 서브 슬롯"을 포함할 수 있다.
상기와 관련하여, 상기 슬롯 매칭부(400)는 상기 제1 언어 신호에 기반한 메뉴 키워드가 메뉴 슬롯(403a)에 매칭된 경우, 상기 전자 장치로부터 위치 정보를 수신할 수 있다. 상기 슬롯 매칭부(400)는 상기 수신된 위치 정보를 기반으로 고객이 현재 위치한 위치를 식별하고, 상기 식별된 위치를 기준으로 지정된 범위 내에 위치한 음식점을 탐색할 수 있다. 이 때, 탐색되는 음식점은 상기 메뉴 슬롯(403a)에 매칭된 메뉴 키워드에 대응되는 메뉴를 판매하는 음식점으로써, 복수의 고객에 의해 평가된 평점이 지정된 평점 이상으로 평가된 음식점일 수 있다.
또한, 상기 슬롯 매칭부(400)는 상기 메뉴 슬롯(403a)에 매칭된 메뉴 키워드가 고객이 자주 입력(지정된 입력 횟수 이상 입력되는 메뉴 키워드)하는 메뉴 키워드에 기반한 메뉴인 경우, 해당 메뉴를 고객의 단골 메뉴로 판단하고 상기 단골 메뉴를 자주 구매한 음식점을 단골 음식점으로 등록하여, 상기 식별된 위치를 기준으로 상기 단골 음식점의 이동 경로를 탐색할 수 있다.
마지막으로, 상기 슬롯 매칭부(400)는 상기 제1 언어 신호에 기반한 키워드가 메뉴를 제외한 맛에 기반한 키워드를 포함하는 경우, 유저 계정이 선택한 음식점에서 판매하는 메뉴 중 상기 키워드에 대응되는 맛을 제공하는 메뉴를 탐색할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법의 질문 재질의 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법은 질문 재질의 단계(예: 도 1의 질문 재질의 단계(S105 단계))를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 질문 재질의 단계는 슬롯 매칭 단계(예: 도 1의 슬롯 매칭 단계(S103 단계))의 기능 수행이 완료된 상태에서, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력하는 단계일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 질문 재질의 단계는 상술한 기능을 수행하기 세부 단계로, 슬롯 속성 확인 단계(S501 단계), 키워드 비교 단계(S503 단계) 및 메시지 출력 단계(S505 단계)를 포함할 수 있다.
S501 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 매칭 완료 단계(예: 도 4의 매칭 완료부(403)와 동일한 기능 수행)의 기능 수행이 완료된 상태에서, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 적어도 하나의 미 매칭 키워드 슬롯이 존재하는 것이 확인되면, 상기 확인된 미 매칭 키워드 슬롯의 슬롯 속성을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 "아메리카노 커피"라는 메뉴 키워드가 매칭된 메뉴 슬롯에 대응하는 슬롯이 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯인 것을 식별한 상태에서, 상기 개수 슬롯에 "두 잔"이라는 키워드와 상기 포장 슬롯에 "테이크 아웃해주세요"라는 키워드가 매칭된 것을 식별할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 부가 정보 슬롯을 상기 미 매칭 키워드 슬롯으로 식별하여, 상기 부가 정보 슬롯의 속성(슬롯 속성)이 부가 정보 속성인 것을 확인할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 슬롯 속성을 확인한 경우, 키워드 비교 단계(S503 단계)를 수행할 수 있다.
S503 단계에서, 상기 프로세서는 상기 슬롯 속성 확인 단계(S501 단계)의 기능 수행에 의해 상기 슬롯 속성이 확인되면, 상기 확인된 슬롯 속성에 매칭될 복수 개의 매칭 키워드를 식별하여, 등록된 제1 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 동일하거나 등록된 제1 언어 신호에 기반한 키워드의 유사도나 발음이 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 지정된 수치 이상 유사한지를 비교할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 미 매칭 키워드 슬롯의 속성(슬롯 속성)이 확인되면, 상기 확인된 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 매칭될 복수 개의 매칭 키워드를 식별할 수 있다. 상기 복수 개의 매칭 키워드는 데이터베이스에 기 저장되어 있는 구성으로, 각각의 슬롯 속성마다 고객의 주문 사항에 기반한 키워드를 선정해 저장한 구성일 수 있다. 예를 들어, 부가 정보 속성에는 "따뜻(뜨거)한 음료", "시원(차가)한 음료", "굽기 정도"등의 키워드가 상기 부가 정보 속성에 대한 매칭 키워드로 데이터베이스에 저장된 상태일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 복수 개의 매칭 키워드의 식별을 완료하면, 등록된 제1 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 동일하거나 지정된 수치 이상 유사한지를 비교할 수 있다.
상기와 관련하여, 상기 프로세서는 상기 제1 언어 신호에 기반한 키워드 중 하나가 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 동일한 경우, 상기 키워드와 동일한 매칭 키워드를 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭할 제1 매칭 키워드로 식별할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 제1 언어 신호에 기반한 키워드 중 하나의 발음이 상기 복수 개의 매칭 키워드의 발음과 지정된 수치 이상 유사한지를 비교할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 제1 언어 신호에 파형을 분석하여, 상기 제1 언어 신호에 기반한 키워드 각각의 발음에 대한 파형의 특정 패턴을 식별할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 제1 언어 신호에 기반한 키워드의 발음에 대한 파형의 특정 패턴이 상기 복수 개의 매칭 키워드 각각의 발음에 대한 파형의 특정 패턴과 지정된 수치 이상 유사한지를 비교할 수 있다.
이에 따라, 상기 프로세서는 상기 제1 언어 신호에 기반한 키워드의 발음에 대한 파형의 특정 패턴이 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나의 발음에 대한 파형의 특정 패턴과 지정된 수치 유사한 경우, 상기 제1 언어 신호에 기반한 키워드의 발음에 대한 파형의 특정 패턴과 지정된 수치 유사한 특정 패턴을 가지는 매칭 키워드를 제2 매칭 키워드로 식별할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 키워드 비교 단계(S503 단계)의 기능 수행이 완료되면, 메시지 출력 단계(S505 단계)를 수행할 수 있다.
S505 단계에서, 상기 프로세서는 상기 키워드 비교 단계(S503 단계)의 기능 수행에 의해 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 동일한 제1 매칭 키워드 또는 상기 지정된 수치 이상 유사한 제2 매칭 키워드가 존재하지 않는 것이 확인되면, 상기 출력 수단을 통해 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 슬롯 속성에 기반한 질문 메시지를 출력하거나 상기 식별된 복수 개의 매칭 키워드 중 제일 많이 사용된 키워드를 선택하여, 상기 선택된 매칭 키워드에 기반한 확인 질문 메시지를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 매칭 키워드 또는 상기 제2 매칭 키워드가 존재하지 않는 것이 확인되면, 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성(슬롯 속성)에 기반한 질문 메시지를 출력할 수 있다. 이 때, 상기 미 매칭 키워드 슬롯 각각에는 상기 슬롯 속성에 기반한 질문 메시지가 설정된 상태일 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서는 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성이 개수 속성인 경우, 주문한 메뉴의 주문 수량을 요청하는 질문 메시지를 출력할 수 있다. 이 때, 상기 출력되는 질문 메시지는 상기 미 매칭 키워드 슬롯인 개수 슬롯에 설정된 메시지일 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 프로세서는 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성(슬롯 속성)이 부가 정보 속성인 경우, 주문한 메뉴의 굽기 정도의 설정을 요청하는 확인 질문 메시지를 출력할 수 있다. 이 때, 출력되는 확인 질문 메시지는 상기 미 매칭 키워드 슬롯인 부가 정보 슬롯에 설정되되, 고객들에 의해 제일 많이 사용된 키워드인 "굽기 정도"에 기반해 생성되는 메시지일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 메시지 출력 단계(S505 단계)의 기능이 다수 회 반복됨에 따라 다수 회 수신되는 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되지 않는 경우, 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 대한 이력 정보를 생성하여, 관리자 계정에게 생성된 이력 정보를 기반으로 상기 질문 메시지 및 상기 확인 질문 메시지를 수정하거나 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭된 복수 개의 매칭 키워드를 갱신하도록 요청할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 메시지 출력 단계(S505 단계)의 기능 수행이 다수회 반복됨에 따라 출력되는 질문 메시지 및 확인 질문 메시지에 대한 제2 언어 신호를 다수 회 수신할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 다수 회 수신한 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 계속해서 매칭되지 않는 경우, 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 대한 이력 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 이력 정보는 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 대한 이력 정보로써, 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되었던 키워드와 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어야 하지만 매칭되지 않았던 키워드를 제1 언어 신호 및 제2 언어 신호에서 추출하여, 미 매칭된 횟수를 기준으로 소팅하되, 미 매칭된 시각이 반영된 정보일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 생성된 이력 정보를 상기 관리자 계정에게 제공함으로써, 상기 관리자 계정의 사용자로 하여금 상기 생성된 이력 정보를 기반으로 상기 질문 메시지 및 상기 확인 질문 메시지를 수정하거나 상기 이력 정보에 대응되는 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭된 복수 개의 매칭 키워드를 상기 이력 정보를 토대로 갱신하도록 요청할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법의 주문 프로세스 시작 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법은 주문 프로세스 시작 단계(예: 도 1의 주문 프로세스 시작 단계(S107 단계))를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 주문 프로세스 시작 단계는 고객으로부터 질문 재질의 단계(예: 도 1의 질문 재질의 단계(S105 단계))의 기능 수행에 의해 출력되는 질문에 기반한 제2 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신한 상태에서, 키워드 추출 단계(예: 도 1의 키워드 추출 단계(S101 단계)) 및 상기 슬롯 매칭 단계(예: 도 1의 슬롯 매칭 단계(S103 단계))의 기능 수행에 의해 상기 수신된 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 상기 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 주문 프로세스 시작 단계는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 단계로, 주문 정보 생성 단계(S601 단계) 및 프로세스 수행 요청 단계(S603 단계)를 포함할 수 있다.
S601 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 상기 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 기반으로 주문 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 상기 키워드가 매칭됨에 따라 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯에 키워드가 모두 매칭된 경우, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯에 모두 매칭된 키워드를 기반으로, 상기 주문 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 주문 정보의 생성이 완료되면, 프로세스 수행 요청 단계(S605 단계)를 수행할 수 있다.
S605 단계에서, 상기 프로세서는 상기 주문 정보의 생성이 완료되면, 상기 생성된 주문 정보를 관리자 계정이 로그인된 전자 장치(예: 포스 단말, 스마트 폰 등)에 제공하여, 관리자 계정의 사용자로 하여금 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 수행하도록 요청할 수 있다.
즉, 상기 프로세서는 상기 생성된 주문 정보를 상기 전자 장치로 전송함으로써, 사용자로 하여금 상기 주문 정보에 기반한 메뉴를 제작하도록 하는 주문 프로세스를 수행하도록 요청할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 슬롯 매칭 단계(도 4의 슬롯 매칭부와 동일한 기능 수행)의 기능 수행에 의해 메뉴 슬롯에 종속되어 있는 "음식점 서브 슬롯" 및 "위치 서브 슬롯"과 상기 부가 정보 슬롯에 종속되어 있는 "맛 서브 슬롯" 중 적어도 하나에 키워드의 매칭이 완료되면, 키워드의 매칭이 완료된 키워드 슬롯 및 서브 슬롯을 기반으로 상기 주문 정보를 생성할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는 상기 "음식 서브 슬롯"에 기반한 음식점의 위치를 상기 주문 정보에 포함시킬 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 "위치 서브 슬롯"에 기반한 이동 경로를 상기 주문 정보에 포함시킬 수 있다. 더불어, 상기 프로세서는 상기 "맛 서브 슬롯"에 기반한 키워드에 대응되는 메뉴를 상기 메뉴 슬롯에 입력한 후, 주문 정보를 생성할 수 있다.
이 후, 상기 프로세서는 상기 주문 정보의 생성이 완료되면, 상기 생성된 주문 정보를 관리자 계정이 로그인된 전자 장치(예: 포스 단말, 스마트 폰, 챗 봇 등)에 제공하여, 관리자 계정의 사용자로 하여금 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 수행하도록 요청할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 주문한 메뉴를 픽업하려는 시각을 유저 계정으로부터 입력받아 상기 주문 정보에 반영할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 6에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.
도 7에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripEHRal interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.
메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.
이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.
주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.
입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.
전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.
또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.
이러한 도 7의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 7에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 7에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 7에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법에 있어서,
    고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작하여, 상기 복합 문장을 구성하는 복수 개의 키워드를 추출하는 키워드 추출 단계;
    상기 키워드 추출 단계의 기능 수행에 의해 상기 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하여 저장하는 슬롯 매칭 단계;
    상기 슬롯 매칭 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력하는 질문 재질의 단계; 및
    고객으로부터 상기 질문 재질의 단계의 기능 수행에 의해 출력되는 질문에 기반한 제2 언어 신호를 상기 입력 수단을 통해 수신한 상태에서, 상기 키워드 추출 단계 및 상기 슬롯 매칭 단계의 기능 수행에 의해 상기 수신된 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 상기 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작하는 주문 프로세스 시작 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 키워드 추출 단계는,
    상기 언어 신호를 수신하는 경우, 상기 수신된 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 포함된 복수 개의 형태소를 식별하여, 상기 복합 문장을 형태소 별로 분해하는 복합 문장 분해 단계;
    상기 복합 문장 분해 단계에 의해 상기 복합 문장이 상기 형태소 별로 분해되면, 상기 분해된 형태소를 분석하여 상기 분석 결과를 기반으로, 상기 복합 문장을 서술어 단위로 분해하는 단위 분해 단계; 및
    상기 단위 분해 단계에 의해 상기 복합 문장이 서술어 단위로 분해되면, 상기 서술어 단위로 분해된 복합 문장을 상기 복수 개의 기본 문장으로 생성하여, 상기 복수 개의 기본 문장을 형태소 별로 분해해 키워드를 추출해 기 설정된 속성 부여 조건에 따라 상기 추출된 키워드에 속성을 부여하는 기본 문장 분해 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 슬롯 매칭 단계는,
    상기 키워드 추출 단계의 기능이 수행되기 이전에 관리자 계정으로부터 매장 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 매장 정보를 기반으로 매장의 업종 및 매장에서 판매하는 복수 개의 메뉴를 식별하고, 식별된 복수 개의 메뉴 각각에 대한 메뉴 슬롯을 생성해 슬롯 데이터베이스에 저장하는 메뉴 슬롯 등록 단계; 및
    상기 메뉴 슬롯 등록 단계의 기능 수행이 완료되면, 상기 관리자 계정으로부터 슬롯 편집 정보를 수신하여, 상기 수신된 슬롯 편집 정보를 기반으로, 상기 슬롯 데이터베이스에 등록된 복수 개의 메뉴 각각에 기반한 메뉴 슬롯에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 중 적어도 하나를 생성해 상기 슬롯 데이터베이스에 저장하는 주문 슬롯 등록 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 슬롯 매칭 단계는,
    상기 주문 슬롯 등록 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 키워드 추출 단계의 기능 수행에 의해 추출된 키워드의 속성을 확인하여, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 메뉴 슬롯에 매칭될 속성이 부여된 메뉴 키워드를 식별하는 메뉴 키워드 식별 단계;
    상기 메뉴 키워드의 식별이 완료되면, 상기 식별된 메뉴 키워드를 상기 메뉴 슬롯과 매칭함과 동시에 상기 메뉴 슬롯에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 각각의 속성에 대응되는 속성을 부여된 키워드를 식별해 매칭을 완료하는 매칭 완료 단계; 및
    상기 매칭 완료 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭 키워드 슬롯이 존재하지 않는 것이 확인되면, 상기 주문 프로세스 시작 단계의 기능 수행에 의해 상기 키워드가 모두 매칭된 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯에 기반한 주문 정보를 생성하여 주문 프로세스를 시작하도록 승인하는 주문 승인 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 슬롯 매칭 단계는,
    상기 제1 언어 신호에 기반한 메뉴 키워드가 상기 메뉴 슬롯에 매칭된 경우, 상기 메뉴 슬롯에 대응되는 개수 슬롯, 포장 슬롯 및 부가 정보 슬롯 각각에 매칭될 키워드를 자동으로 산출하여, 상기 산출된 키워드에 기반한 질문 메시지를 상기 메뉴 슬롯에 매칭된 메뉴 키워드에 대한 대표 질문으로 설정하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 질문 재질의 단계는,
    상기 매칭 완료 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 적어도 하나의 미 매칭 키워드 슬롯이 존재하는 것이 확인되면, 상기 확인된 미 매칭 키워드 슬롯의 슬롯 속성을 확인하는 슬롯 속성 확인 단계;
    상기 슬롯 속성 확인 단계의 기능 수행에 의해 상기 슬롯 속성이 확인되면, 상기 확인된 슬롯 속성에 매칭될 복수 개의 매칭 키워드를 식별하여, 등록된 제1 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 동일하거나 지정된 수치 이상 유사한지를 비교하는 키워드 비교 단계; 및
    상기 키워드 비교 단계의 기능 수행에 의해 상기 복수 개의 매칭 키워드 중 하나와 동일한 제1 매칭 키워드 또는 상기 지정된 수치 이상 유사한 제2 매칭 키워드가 존재하지 않는 것이 확인되면, 상기 출력 수단을 통해 상기 키워드가 미 매칭 키워드 슬롯을 식별의 슬롯 속성에 기반한 질문 메시지를 출력하거나 상기 식별된 복수 개의 매칭 키워드 중 제일 많이 사용된 키워드를 선택하여, 상기 선택된 매칭 키워드에 기반한 확인 질문 메시지를 출력하는 메시지 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 질문 재질의 단계는,
    상기 메시지 출력 단계의 기능이 다수 회 반복됨에 따라 다수 회 수신되는 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 확인된 슬롯 속성에 대응하는 주문 키워드 슬롯에 매칭되지 않는 경우, 키워드가 미 매칭되는 주문 키워드 슬롯에 대한 이력 정보를 생성하여, 관리자 계정에게 상기 생성된 이력 정보를 기반으로 상기 질의 메시지 및 상기 확인 질의 메시지를 수정하거나 상기 키워드가 미 매칭되는 주문 키워드 슬롯의 슬롯 속성에 매칭될 복수 개의 키워드를 갱신하도록 요청하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 주문 프로세스 시작 단계는,
    상기 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 기반으로 주문 정보를 생성하는 주문 정보 생성 단계; 및
    상기 주문 정보의 생성이 완료되면, 상기 생성된 주문 정보를 관리자 계정이 로그인된 전자 장치에 제공하여, 관리자 계정의 사용자로 하여금 상기 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 수행하도록 요청하는 프로세스 수행 요청 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 방법.
  9. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 장치에 있어서,
    고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작하여, 상기 복합 문장을 구성하는 복수 개의 키워드를 추출하는 키워드 추출부;
    상기 키워드 추출부의 기능 수행에 의해 상기 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하여 저장하는 슬롯 매칭부;
    상기 슬롯 매칭부의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력하는 질문 재질의부; 및
    고객으로부터 상기 질문 재질의부의 기능 수행에 의해 출력되는 질문에 기반한 제2 언어 신호를 상기 입력 수단을 통해 수신한 상태에서, 상기 키워드 추출부 및 상기 슬롯 매칭부의 기능 수행에 의해 상기 수신된 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 상기 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작하는 주문 프로세스 시작부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인버티드 큐 방식을 통한 고객 의도 처리 장치.
  10. 컴퓨터-판독가능 기록매체로서,
    상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은;
    고객으로부터 기 등록된 복수 개의 메뉴 중 적어도 하나를 주문하는 제1 언어 신호를 입력 수단을 통해 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 언어 신호에 대응되는 복합 문장에 대한 분석을 시작하여, 상기 복합 문장을 구성하는 복수 개의 키워드를 추출하는 키워드 추출 단계;
    상기 키워드 추출 단계의 기능 수행에 의해 상기 복수 개의 키워드의 추출이 완료되면, 상기 추출된 복수 개의 키워드 각각의 속성을 확인하여, 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 상기 확인된 속성에 대응되는 적어도 하나의 주문 키워드 슬롯에 상기 복수 개의 키워드 각각을 매칭하여 저장하는 슬롯 매칭 단계;
    상기 슬롯 매칭 단계의 기능 수행이 완료된 상태에서, 상기 기 설정된 복수 개의 주문 키워드 슬롯 중 키워드가 미 매칭된 주문 키워드 슬롯인 미 매칭 키워드 슬롯을 식별하여, 상기 미 매칭 키워드 슬롯의 속성에 대응되는 질문을 출력 수단을 통해 출력하는 질문 재질의 단계; 및
    고객으로부터 상기 질문 재질의 단계의 기능 수행에 의해 출력되는 질문에 기반한 제2 언어 신호를 상기 입력 수단을 통해 수신한 상태에서, 상기 키워드 추출 단계 및 상기 슬롯 매칭 단계의 기능 수행에 의해 상기 수신된 제2 언어 신호에 기반한 키워드가 상기 미 매칭 키워드 슬롯에 매칭되어 저장되는 경우, 키워드가 모두 매칭된 주문 키워드 슬롯을 통해 주문 정보를 생성하여, 상기 생성된 주문 정보에 기반한 주문 프로세스를 시작하는 주문 프로세스 시작 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록매체.
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