프로젝트 소개
본 과제는 기존 외식업 매장의 육안 재고관리 방식을 인공지능(AI) 기술로 자동화하여 업무 효율을 높이고 비용을 절감하는 솔루션을 개발하는 연구임. 외식업 매장의 매출 데이터를 활용하여 식자재 물류를 실시간으로 관리하는 시스템 구축을 목표로 함.
연구 목표는 AI 기반의 메뉴별 식자재 데이터 시스템 구축을 통해 POS 매출 정보와 연동하여 실시간 재고관리, 부족재고 알림, 원터치 주문, 입고재고 자동 동기화 서비스를 제공하는 데 있음. 이를 통해 매장별 재고 및 물류 관리에 필요한 시간을 기존 월 60시간에서 20시간으로 단축하는 것을 목표로 함.
핵심 연구 내용은 외식업 매장 맞춤형 메뉴별 소모 식자재 및 소모량 계산 시스템 구축임. 이를 위해 10만 건의 메뉴 이미지 데이터셋과 50만 건의 메뉴별 식재료 소모량 데이터를 기반으로 CNN, Computer Vision 등을 적용한 AI 딥러닝 알고리즘을 개발하고, Yolo v5를 활용한 Object Detection 알고리즘을 통해 메뉴 이미지 판독 시스템을 구현함. 또한, 매장 기본 정보 등록, 메뉴 사진 촬영, AI 시각지능을 통한 데이터 추출 및 재고량 도출 기능을 포함하는 통합 SW 서비스 개발을 추진함.
기대 효과는 외식업 매장의 재고관리 소모 시간을 단축하여 직접적인 비용 절감(월 52만원) 및 매장의 생존력 향상에 기여하는 것임. 또한, 국내 최초 1~2인 소규모 외식업 매장을 위한 POS 매출 데이터 기반 자동 물류관리 서비스로서 별도 장비 설치 없이 인력난 해소 및 소상공인 지원에 도움이 되는 혁신적인 기술이 될 것으로 전망됨. 이와 함께 과도한 식재료 주문 방지 및 음식물 쓰레기 감소를 통한 환경적 기여도 기대됨.