AI 기반 지능형 케이터링 시스템 설계를 위한 기능 요구 사항 및 객체 지향 시스템 모델링

Summary

본 연구는 비접촉식 커뮤니케이션, 맞춤형 식사 제안, 만족도 예측이 가능한 AI 기반 레스토랑 케이터링 시스템을 소개합니다. LDA, Conv-RNN 및 Conv-LSTM과 함께 NLP를 활용함으로써 더 높은 정확성, 정밀도, 재현율 및 실수율 감소로 규칙 기반 기술을 능가하여 식품 서비스 산업에서 AI의 혁신적인 잠재력을 보여줍니다.

Abstract

식품 산업은 세계화, 기술 발전, 고객 기대치 변화로 인해 최근 수십 년 동안 상당한 변화를 겪었습니다. 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)은 이제 식품 생산, 마케팅 및 서비스 제공을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 본 연구는 자연어 처리(NLP)와 선형 판별 분석(LDA)을 활용한 비접촉 서비스를 통해 레스토랑 케이터링 서비스를 개선하기 위한 AI 기반 지능형 시스템, Conv-RNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 모델을 통한 맞춤형 음식 추천, 최적화된 Convolutional Long Short Term Memory (Conv-LSTM) 모델을 활용한 고객 만족도 예측을 제안한다. 실제 실험은 제안된 시스템이 Word2Vec-LDA를 사용하여 91.5% 정확도, 91% 정밀도, 91.1% 재현율 및 89.7%의 F1 점수를 달성하여 기존의 규칙 기반 방법보다 성능이 뛰어나다는 것을 보여줍니다. Conv-RNN 모델에서 0.02의 손실로 98.5% 정확도; Conv-LSTM 시스템에서 RMSE는 0.1011이고 R²는 0.9812입니다. 이러한 결과는 레스토랑 산업의 고객 서비스를 자동화하고 향상시키는 데 있어 AI의 혁신적인 잠재력을 강조합니다.

Introduction

AI 채택은 지난 10년 동안 디지털 기술 성장의 중요한 부분이었습니다. 그것은^처음부터 환대 부문을 포함한 여러 산업에 가능성과 도전을 동시에 제공했으며1, 사람들의 삶의 질을 향상시켜 경제를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가진 수많은 AI 기반 발명품이 개발되었습니다. 경쟁이 치열한 레스토랑 산업에서는 최고의 음식과 고객 서비스를 유지하는 것이 성공에 필수적입니다. 기술이 발전하고 식사 경험이 변화함에 따라 AI는 운영 효율성과 고객 만족도를 높이는 판도를 바꾸는 도구가 되고 있습니다. AI 기반 모니터링 시스템은^{레스토랑 운영2} 을 혁신하여 주방을 더 잘 관리하고, 음식 품질을 주시하고, 최고의 고객 서비스를 제공하고 있습니다. 고급 알고리즘과 실시간 데이터 분석을 사용하여 이러한 기술은 운영을 간소화하고 식사 경험의 모든 측면에서 일관성, 안전성 및 우수성을 보장합니다. 이제 레스토랑은 정상적인 운영 절차에 대해 더 높은 수준의 정밀도를 달성할 수 있습니다².

전반적인 재정적 성공, 변화하는 상황에 대한 적응성, 고객의 요구와 기대를 충족하기 위해 제안을 ....

Protocol

이 연구는 말레이시아 국립대학교(UKM) 연구 윤리 위원회의 지침에 따라 수행되었으며 승인 번호 UKM FST/2025-AI/023에 따라 승인되었습니다. 챗봇 쿼리를 수집하기 전에 모든 참가자로부터 서면 동의서를 얻었습니다. 모든 데이터는 참가자의 기밀성과 개인 정보 보호를 보장하기 위해 익명으로 처리되었습니다

연구 개요

AI 기술을 활용한 제안된 지능형 케이터링 시스템의 개요는 그림 1에 나와 있습니다. 그림과 같이 고객 입력은 단어 임베딩, 표제어, 토큰화와 같은 NLP 기술로 전처리되어 태그를 추출합니다. 그런 다음 LDA라는 ML 모델을 적용하여 고객 태그를 모델링하여 비접촉 서비스를 제공했습니다. 음식 제안은 Conv-RNN 모델을 사용하여 수행됩니다. 이전 고객의 선택에서 기록된 흐름 순서를 기반으로 고객에게 음식을 지능적으로 제안합니다. 마지막으로 최적화된 Conv-LSTM 모델을 사용하여 고객 만족도를 예측하여 레스토랑 서비스의 추가 개선을 제공합니다. 제안된 AI 모델의 성능은 다양한 평가 지표에서 평가됩니다.

Results

이 연구는 개발된 ICS의 신뢰성과 신뢰성을 보장하기 위해 여러 모델을 철저히 테스트하고 검증했습니다. ICS에 대한 가장 효율적인 설정은 여러 단어 임베딩 및 분류기 조합에 대한 비교 연구를 수행하여 결정되었습니다. 각 실험은 10회 수행되었으며 결과는 괄호 안에 표준 오차가 포함된 평균값으로 표시되었습니다. 이 방법은 모델의 예측 불가능성과 성능의 일관성에 주목했습니다. 표준 편차는 모델을 평가할 때 고려해야 할 중요한 요소입니다. 값이 클수록 모델의 성능이 데이터 세트나 시나리오에 따라 크게 다르다는 것을 의미할 수 있으며, 실제 애플리케이션에서 모델의 일반화 가능성과 신뢰성에 의문을 제기할 수 있습니다.

평가 메트릭

본.......

Discussion

AI 기술을 사용하여 제안된 ICS 모델의 전반적인 성능을 SVR²⁴의 k-means, LSTM(QSR-LSTM⁾²⁵ 및 NLP-ANN³⁸의 퀵 서비스 레스토랑과 비교합니다. 이에 비해 제안된 모델은 그림 12와 같이 고려된 접근 방식에 비해 계산 시간을 단축했습니다. 반복 횟수가 증가함에 따라 모든 모델의 계산 시간이 점차 증가합니다. AI를 활용한 지능형 케이터링 시스템 제안은 연산 시간과 오류를 줄여 성능 향상을 확보했습니다. 따라서 개발된 모델은 레스토랑에 지능형 케이터링 서비스를 제공하는 데 효율적이고 효과적입니다.

중요한 단계

프로토콜 섹션에서.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
프로그래밍 언어	파이썬 (모델 개발, 자연어처리, 딥러닝에 사용)	https://www.python.org/	파이썬 3.8+
데이터베이스	MySQL 또는 SQLite (사용자 상호작용 기록 저장용)	https://www.mysql.com/; https://www.sqlite.org/	MySQL 8.0 또는 SQLite3
데이터셋	지역 식당 주문 챗봇에서 수집된 사용자 문의		수동 주석
딥러닝 프레임워크	텐서플로우 / 케라스	https://www.tensorflow.org/; 케라스 2.11 & rarr; https://keras.io/	텐서플로우 2.11 또는 케라스 2.11
개발 환경	Jupyter 노트북 / 구글 콜랩	https://jupyter.org/; https://colab.research.google.com/	JupyterLab 3+ / Colab (무료)
평가 지표	scikit-learn 지표: 정밀도, 회상력, 교차엔트로피, R&UP2;	https://scikit-learn.org/	scikit-learn 1.0+
자연어 툴킷	spaCy / NLTK (의도 탐지 전처리용)	https://spacy.io/; https://www.nltk.org/	spaCy 3.0 / NLTK 3.6
반복 신경망 모델	RNN, LSTM, 변환-LSTM	https://keras.io/	케라스에서 구현됨
시스템 하드웨어	인텔 코어 i7, 16GB 램, NVIDIA GTX 1660 Ti GPU		지역 시스템
주제 모델링 도구	Gensim (잠재 디리클레 할당에 사용됨)	https://radimrehurek.com/gensim/	Gensim 4.1.2
시각화 도구	Matplotlib, Seaborn (성능 그래프 플롯용)	https://seaborn.pydata.org/; https://matplotlib.org/	Matplotlib 3.5+, Seaborn 0.11
워드 엠베딩	Word2Vec / GloVe 사전 학습 임베딩	https://nlp.stanford.edu/projects/glove/	글로브 (100D), 스탠포드 NLP