AI 추천 사이니지 도입 전 시간표 · 데이터 기반 구축

지금 이런 상황이라면

날씨 · 기온 · 판매 데이터를 읽어 그 시간에 내세울 메뉴를 고르는 AI 추천 사이니지가 늘고 있습니다. 하지만 시간대 편성 없이 AI부터 붙이면 품절 메뉴를 계속 추천하거나, 플레이어 시계가 어긋나 점심 메뉴가 늦게 뜨거나, 회선이 끊기면 화면이 검게 멈춥니다.

스크린 마루의 제안

먼저 매장의 하루를 시간대 편성으로 나누고(PUB-04), 품절 · 추천 문구는 고객 시스템이 내보내는 URL을 30~3600초마다 다시 읽는 자막으로 받습니다(CNT-05). 콘텐츠는 셋탑에 내려받아 회선이 끊겨도 마지막 편성으로 계속 재생합니다(RES-01). AI 추천 결과는 이 시간표 위에 올라갑니다.

• 파일별 기간 · 시간대 편성 (PUB-04)
• URL 자막 30~3600초 재읽기 — 품절 · 추천 반영 (CNT-05)
• 회선이 끊겨도 마지막 편성으로 재생 (RES-01)

핵심 기술

2026 수요 · 정책 근거

시장

날씨 · 기온 · 판매 데이터로 추천 메뉴를 고르는 AI 사이니지 제안이 매장 · 프랜차이즈로 확산되고 있습니다.

운영

운영 방식은 USB 수동 교체 → CMS 시간대 편성 → AI 추천의 세 단계이며, 앞 단계를 건너뛰면 실패가 반복됩니다.

지원

소상공인 스마트기술 보급 사업(2026)으로 사이니지 · 키오스크 도입비 지원을 받는 매장이 기반 구축부터 시작하고 있습니다.

도입 시나리오

1. 브런치 베이커리 4토막 편성아침 세트 · 점심 · 디저트 · 마감 할인을 평일 · 주말 두 벌로 편성해 정해진 시각에 자동 교체합니다.
2. 품절 · 추천 문구고객 시스템이 내보내는 URL 문구를 자막으로 받아 품절 · 오늘의 추천을 사람 손 없이 바꿉니다.
3. 리테일 미디어재생 통계(STA-02)로 콘텐츠 · 셋탑별 재생 시간 · 횟수를 확인해 추천 효과 분석의 기초 자료로 씁니다.

기술 검토 포인트

• 시간대 · 요일 · 기간 편성 규칙(PUB-04)
• 품절 · 추천 URL 응답 형식과 재읽기 주기
• 서버 시각 기준 시계 · 정각 교체
• 회선 단절 시 오프라인 재생 범위
• 재생 통계 내보내기 · 분석 연계

AS-IS → TO-BE

진행 순서

1. 하루 시간표 정리평일 · 주말 시간대별 재생 목록(예: 4토막 × 2벌)
2. 데이터 창구품절 · 추천 문구를 내보낼 URL(POS · 고객 시스템) 정의
3. 시계 · 오프라인 점검서버 시각 동기 · 회선 단절 재생 시험
4. AI 추천 연결추천 결과를 URL · 콘텐츠로 받아 시간표에 배치

추천 구성 · 미리 알려 드릴 점

장비

Android / Windows 플레이어 · 클라우드 서버 · 고객 POS / 추천 시스템 URL

라이선스

서버 + 플레이어

주의

AI 추천 엔진 · POS 연동은 고객 또는 파트너 시스템 범위입니다. 스크린 마루는 결과를 URL 자막 · 웹 화면 · 콘텐츠로 받아 표시합니다.

제안서 · 브로슈어 · 기술 노트 (PDF)

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