1. 프로젝트 개요

• 프로젝트명: 키오스크 간편주문 프로토콜 기반 대화형 주문 MVP
• 수업: 인공지능과 비즈니스 모델
• 목표: 사용자의 자연어 발화를 표준 주문 JSON(프로토콜 v0) 으로 변환하고, 대화형 디스앰빅(clarification) 루프로 모호성을 해소한 뒤, 키오스크 시뮬레이터로 주문을 접수·확정하는 MVP 구현
• 핵심 가치
  • 복잡한 옵션(사이즈/얼음/샷/시럽 등)도 자연어로 간단히 주문
  • 불확실 슬롯은 짧은 재질문으로 보완 → 첫 시도 성공률 제고
  • 키오스크 업체 간 연동을 고려한 간단·일관된 주문 프로토콜 제안
• 시연 범위(현장 데모)
  1. iPad/웹에서 음성→텍스트 입력
  2. LLM이 주문 초안(JSON) 생성 + 확신도 평가
  3. 부족 슬롯에 대해 1~3턴 재질문(예/아니오·간단 응답)
  4. 최종 확정 주문을 키오스크 시뮬레이터(웹) 에 접수
• 아키텍처(요약)
  • 프론트(웹/iPad): STT 입력, 질답 UI, 최종 확인
  • API 서버(FastAPI/Fastify): /parse_order(JSON 모드 LLM), /order(검증·접수), /menu(메뉴/옵션/별칭 동기화), 세션/상태머신
  • 키오스크 시뮬레이터(웹): 주문 수신→ACK→IN_PREP→READY 상태 전파
• 주문 프로토콜 v0(요지)
  • protocol, version, idempotency_key, store, customer, order(items/options/special_request), payments, callbacks, meta
  • 서버에서 SKU/옵션 유효성·가격 재계산 검증, 중복 방지는 idempotency_key
  • 보안: MVP 단계는 공유 시크릿 기반 HMAC-SHA256 서명

2. 데이터 요구사항 및 활용방안

• 필요 데이터 형태: 한국어 텍스트 기반 주문/질의 문장(음성 파일 불필요)
• 도메인 범위: 일반적인 음식·카페 주문(초기엔 1~2개 카테고리로 좁혀 성공사례 확보)
• 라이선스 범위: 연구용·상업용 모두 가능(출처 표시·재배포 제한 등 약관 준수)
• 후보 데이터셋(예시)
  • AI Hub ‘소상공인 고객 주문 질의-응답 텍스트’: 대규모 Q&A(음식·소매 등 다수 업종), 의도/개체 태그 포함. 상업적 활용 가능(출처 표시 조건).https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=102#:~:text=구축년도 %3A 2020 갱신년월 %3A,다운로드 %3A 1%2C637 용량
  • AI Hub ‘한국어 대화(멀티도메인)’: 소상공인/공공민원 10개 분야 멀티턴 대화. 주문 맥락 처리에 유리.
  • (연구용) Naver ClovaCall 레스토랑 예약 전사: 현실성 높은 전화 대화 전사(상업 사용 불가) → 표현 참고/분석용으로만 활용.
• MVP용 코퍼스 구성 전략
  1. AI Hub 데이터 필터링: 음식·카페 관련 주문/옵션/확인 문장만 추출
  2. 소규모 자체 생성: 200~500문장 규모의 주문 시나리오/패턴(동의어·구어체·오탈자) 작성
  3. 별칭(Alias) 사전: “연하게/연아메/아아/톨/라지/샷 추가/덜 달게” 등 정규화 규칙
  4. 라벨 가이드: sku/quantity/size/temp(핫/아이스)/ice/shot/syrup/type(TAKE_OUT/DINE_IN)/special_request 슬롯 기준 주석
  5. 데이터 포맷: orders.jsonl(입력문, 정답 JSON), aliases.json, menu.json
• LLM 활용 방안
  • 초판: 호스티드 LLM(JSON 모드/함수호출) + 룰 기반 검증/질문 템플릿
  • 보강: 임베딩 유사도(+레벤슈타인)로 SKU 후보 Top-k 추천
  • 선택: Ollama(7B/8B) 로컬 시험(시간 여유 시), few-shot 중심(파인튜닝은 보류)
• 평가 지표
  • 슬롯 충족률/정확도, 첫 시도 확정률, 평균 보완 질문 수, 최종 확정까지 평균 턴 수, PRICE_MISMATCH/REJECTED 비율, 평균 지연시간

3. 기대결과

• 기술적 산출물
  • 표준화된 주문 JSON 프로토콜 v0(간단·일관·확장 용이)
  • 대화형 디스앰빅 루프(모호성 자동 탐지·짧은 재질문·읽어주기)
  • 키오스크 시뮬레이터(웹): 상태 전이(ACK/IN_PREP/READY) 및 콜백
  • 메뉴/옵션/별칭 동기화 스키마 및 서버 검증 로직(유효성·가격 재계산)