날씨 정보를 활용한 음식 메뉴 추천 App 설계

Design of a Food Menu Recommendation App using Weather Information

  • 하옥균 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
  • 옥용훈 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
  • 김진찬 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
  • 김용진 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
  • 나동훈 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
  • 이욱렬 (경운대학교 소프트웨어학부)
  • Ok-Kyoon Ha (School of Software, Kyungwoon University) ;
  • Yong-hun Ok (School of Software, Kyungwoon University) ;
  • Jin-chan Kim (School of Software, Kyungwoon University) ;
  • Yong-Jin Kim (School of Software, Kyungwoon University) ;
  • Dong-hun Na (School of Software, Kyungwoon University) ;
  • Uk-ryeol Lee (School of Software, Kyungwoon University)
  • 발행 : 2024.01.17

초록

일반적으로 한국인은 식사를 위해 음식 메뉴를 고를 때 쉽게 결정하지 못하는 비율이 50% 이상으로 높다고 알려져 있다. 이러한 단순 고민 해결을 위해 다양한 음식이나 맛집을 추천해 주는 모바일 앱이나 서비스가 존재한다. 그러나 이들은 사용자가 평소 많이 검색했던 음식이나 맛집들을 위주로 찾아주거나, 랜덤으로 지정된 카테고리 내의 음식들 중 하나를 추천해주는 방식, 혹은 사용자 리뷰 점수가 높은 음식점을 우선적으로 추천해 주는 방식 등을 사용하고 있다. 따라서 기존의 추천 방식은 음식을 추천에 있어 사용자의 의도나 실질적인 연관성이 매우 낮고 평소 먹던 음식의 종류를 크게 벗어나지 않는 경우가 많아 음식 추천이라는 본래의 취지와는 멀어진다. 본 논문에서는 음식 메뉴를 선정하는데 있어 실질적인 영향을 주는 환경 요소인 계절, 기후 등의 날씨 정보를 기반으로 생성형 AI를 통해 적절한 음식을 추천하고 해당 음식을 판매하는 음식점과 그 위치를 알려주는 앱을 개발한다. 개발하는 앱은 바쁜 직장인들이나 매 끼니를 고민하는 학생 등의 메뉴 고민을 해결하는데 도움을 줄 수 있으며, 각종 배달 서비스 앱의 음식 추천 기능의 고도화에 활용될 수 있다.

키워드

참고문헌

  1. Chan-Yeol Cho, Hae-Lim Choi, Yang-Min Seo, and Ku-Imm Jung, "An Empirical Study on the Influence of Weather and Daytime on Restaurant Menu Search System," Smart Media Journal, Vol. 6, No. 2, pp. 50-56, 2017.
  2. 정수미, "날씨가 배달음식 매출에 미치는 영향: 체감 기상변수와 계절 간 차이를 중심으로", 학위논문(석사), 이화여자대학교 대학원, 2017.