• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.878-880
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• 2022

COVID-19 상황 속에서도 전 세계 Twitter K-POP 콘텐츠 관련 트윗 양은 78억 건 이상으로 매년 성장세를 보인다. Twitter 내 K-POP 팬들은 아티스트 관련 해시태그를 포함한 트윗을 작성하여 같은 팬덤끼리 실시간으로 정보를 전달하고 생산한다. 이러한 맛집 트윗들은 K-POP 팬들이 Twitter 내에서 신뢰도 있는 맛집 정보를 얻는 용도로 사용된다. 하지만 팬들이 정보를 얻기 위해서는 여러 맛집 해시태그로 검색하고 리트윗 수가 많은 트윗을 직접 찾아야 한다. 기존의 맛집 추천 시스템은 서비스 제공자 중심의 구조를 띤다. 서비스 제공자가 일방적으로 정보를 전달하거나, 사용자 리뷰 갱신 간격이 길다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 Twitter 내 K-POP 맛집 해시태그가 포함된 트윗을 Twitter API와 Tweepy를 사용하여 크롤링하였다. 수집한 데이터의 좋아요 수와 리트윗 수를 바탕으로 데이터 필터링을 진행하여 bot user와 광고 계정이 제외된 맛집 관련 트윗을 추출한다. 최종적으로는 추출한 트윗의 정보를 마커로 표시하여 웹 사이트를 제작하였다. K-POP 팬들은 맛집 해시태그를 검색하여 일일이 찾을 필요 없이 웹 사이트에 방문하여 맛집 위치를 확인할 수 있다. 웹 사이트 사용자의 위치가 지도상에 표시되어 가까운 맛집을 찾기도 편리하다. 본 논문에서는 맛집의 위치를 서대문구로 한정하여 진행했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.924-926
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• 2015

맛집과 맛집 정보에 대한 관심이 높아진 현재 사용자들이 손쉽게 맛집 정보를 지도형태로 기록할 수 있는 맛집 지도 만들기 애플리케이션을 구현하고자 한다. 본 애플리케이션은 구글 지도 API를 이용해 사용자들에게 지도를 제공하며 본인의 현재 위치를 나타내 주는 핀을 간단히 터치하는 동작으로 후가, 분야, 별점 등을 간편하게 기록하고 조회하며, 데이터베이스에 저장된 맛집 정보를 분석하여 맛집의 순위를 사용자들에게 제공하여 사용자들이 적절한 맛집 정보관리를 가능하게 한다. 또한, 특별한 기능으로 친구의 맛집 정보를 볼 수 있어, 친하게 지내는 친구의 음식 취향이나 최근 선호도 등을 공유할 수 있어, 음식을 통한 친분 형성에 도움을 줄 수 있도록 구현하였다.

• Information Systems Review
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• v.20 no.2
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• pp.163-188
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• 2018

When people try to find restaurant information via search engine results, they look at posts not only from sites with solely restaurant reviews but also from sites with restaurant unrelated contents. This study aims to investigate whether relevance between post and blog type affects users' trust toward a review. This study also attempts to check if the above effects interact with age. We designed a restaurant review post for two different blogs: one featuring restaurant review and another that does not feature restaurant reviews. After our participants visited one restaurant review post, they answered our questionnaire. We conducted an online survey on 206 participants to test our research model. Results show that 1) the effect of relevance between post and blog type on message credibility, which is users' trust toward restaurant reviews, is not greater when posts are consistent with the theme of a blog. 2) Among users who are over 30 years old, relevance between post and blog type moderates the relationship between media skepticism, which is users' feeling of mistrust toward blog, and belief in expertise, that is, users' belief that the review post provides sufficient restaurant information. 3) Users' perceived value of the restaurant review post mediates the relationship between users' belief in the expertise in a post and users' intention to seek additional information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.993-996
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• 2015

인터넷 블로그를 이용한 맛집 마케팅은 외식 산업에서 상당한 영향력을 발휘하고 있다. 사람들은 블로그를 이용해 많은 맛집 리뷰를 작성 및 검색하고 있다. 그런데 사람들이 맛집 리뷰를 검색하면, 검색 엔진에서는 검색어에 대한 정확도 및 시간순으로 검색 결과를 정렬해 주기 때문에 같은 식당에 대한 포스트들이 분산되어 검색된다. 따라서 사람들은 수많은 맛집 리뷰가 섞여있는 검색 결과를 보고 그중 한 식당을 선택하는 것에 어려움을 느낄 수 있다. 이때, 같은 식당에 대한 리뷰를 모아서 보여준다면 어떤 식당에 대한 리뷰가 존재하는지 일목요연하게 볼 수 있으며, 한 식당에 대한 다양한 의견을 참고하여 가고자 하는 식당을 선택하는데 도움이 된다. 따라서 본 논문에서는 블로그의 맛집 포스트를 클러스터링 하는 시스템을 제안하였다. 시스템을 통해 생성된 클러스터의 평가 결과, 정확률, 난수 색인, 순수도는 90% 이상의 높은 값을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.865-866
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• 2013

다양한 웹 사이트에서 '맛집' 어플의 제공은 다양하게 제공하고 있다. 본 연구도 기존의 제공 서비스와 유사한 기능을 사용하고 있지만, 차이점은 사용자의 의사결정에 효율적으로 도움을 주기 위해 맛집 방문 이력 정보를 이용한 개인 맞춤형 음식점을 추천하는 어플리케이션을 설계한다. 이는 기존의 '맛집' 정보 제공과 방문한 이력에 따른 '맛집' 추천 정보를 제공하는 어플리케이션이다. 사용자는 현재 위치에 따라 과거 방문기록을 등록한 인근 '맛집' 방문 빈도와 방문 순서를 분석하여 현재 위치에서 개인별 맞춤 음식점을 추천받을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.279-280
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• 2020

최근 소셜 미디어로 이름을 알린 이색 카페와 맛집을 찾아다니는 문화가 확산되는 추세이다. 블로그 포털 검색을 통해 찾아본 맛집은 광고성 게시물이 많아서 신뢰도가 떨어지고, 맛집 관련 게시물 수가 많아서 모든 게시물들을 수동으로 읽기는 불가능하다. 본 논문에서는 사용자들이 선호해서 자발적으로 공유하는 신뢰도 높은 인스타그램의 맛집 포스트 데이터를 이용하여 아이템 기반의 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering) 기법을 통해 사용자의 취향에 맞고 선호할 만한 맛집을 자동으로 추천해주는 알고리즘 및 시스템을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.457-460
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• 2022

코로나 바이러스 감염증-19(COVID-19)의 감소 추세로 방역 해제되면서 점차 일상생활로 돌아오게 되었다. 매출 감소로 큰 피해를 겪은 소상공인이 다시 사업체 운영을 정상적으로 하게 되면서 손님 수가 증가하였다. 본 연구는 앞으로 맛집을 찾는 사용자들이 점차 증가하면서 그 추세에 맞는 앱 개발을 하기 위해 요식업을 대상으로 하였다. 사용자들의 맛집을 공유하고 기록하기 위한 리스트 작성을 주기능으로 개발하였다. 이를 바탕으로 맛집을 추천하고 정보를 공유하며 지역 경제의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• Culinary science and hospitality research
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• v.22 no.2
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• pp.234-251
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• 2016

The purpose of this study is to verify the effects of service quality and usage review of smartphone Maiib application(apps) on satisfaction, and reuse intention, convenience sampling method was employed and survey was conducted during the 15th of September, 2015 to the 30th on October as perceived by smartphone Maiib app users. Total of 312 responses were collected, and 295 usable data were used for statistical analysis excluding missing data. Descriptive analysis, factor analysis, and SEM were used to verify the hypothesis. The results from this study are as follows: first, reliability, empathy, usefulness of service quality significantly impact on Majib app satisfaction except informativeness and mobility; second, review assentation of the usage review characteristics significantly impact on Majib app satisfaction but review usefulness of the usage review characteristics significantly did not influence on Majib app satisfaction; third, smartphone Majib app satisfaction critically influences on reuse intention. Based on these results, current study can contribute to verify useful information is very important antecedent to construct the effective marketing strategy by smartphone app.

• Monthly Duck's Village
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• s.146
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• pp.74-75
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• 2015

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.392-394
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• 2021

This paper is a thesis on an automatic restaurant recommendation application for tourists traveling to travel destinations. when you run the application at any travel destination in KOREA, it is an application that recommends desired services such as Korean, Chinese, Western, etc, regardless of the type of food, so that restaurant rankings are poured out in tourist destinations. not only recommending restaurants, but also collecting related information DB so that you can easily find restaurants in tourist destinations through reviews and stars such as hygiene conditions, prices, and compliance with quarantine regulations due to the recent coronavirus. the application was developed