• Title/Summary/Keyword: 맛집

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Market versus non-market normative replies: Why are non-market normative replies more influential? (시장 대 비시장규범 댓글: 왜 비시장규범 댓글이 더 영향력 있는가?)

  • Lee, Guk-Hee
    • Journal of the HCI Society of Korea
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    • v.13 no.3
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    • pp.55-63
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    • 2018
  • Most people today search for information on the Internet about the goods or services they want to purchase and then assess the replies posted by other people who have experience with those goods or services. These replies serve as an important reference point that can affect purchase decisions. Replies are divided broadly into two types: first, market normative replies about whether a person experiences satisfaction with (or more than) the price paid for goods or services (positive) or not (negative); and the second is non-market normative replies about whether the goods or service provider morally deserves the profits gained from providing them (positive) or not (negative). Previous studies on replies have focused on market normative replies (whether the food is delicious), and there have only been some studies on the effect of non-market normative replies (the owner is morally good). This research was undertaken to re-examine the effect of market normative replies identified by previous studies in a restaurant visit intention evaluation (Experiment 1), to examine the effect of non-market normative replies not investigated in previous studies (Experiment 2), and to compare the effect of market normative replies and non-market normative replies (the meta-analysis) In conclusion, restaurant visit intention was stronger when market normative replies were positive (delicious) than when they were negative (not delicious) (Experiment 1). Furthermore, restaurant visit intention was stronger when non-market normative replies were positive (the owner is moral) than when they were negative (the owner is immoral) (Experiment 2). On the other hand, it was found that restaurant visit intention was stronger when non-market normative replies were positive than when market normative replies were positive, and restaurant visit intention was weaker when non-market normative replies were negative than when market normative replies were negative. This implies that people are more likely to be affected by non-market normative replies than market normative replies. In addition, this study suggested that the mood changed more before and after checking non-market normative replies than before and after checking market normative replies, and due to this difference, people could be affected more by non-market normative replies than market normative replies.

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The Effectiveness of Apps Recommending Best Restaurant through Location-based Knowledge Information: Privacy Calculus Perspective (위치기반 지식정보를 활용한 맛집 추천 앱의 효과: 프라이버시 계산을 중심으로)

  • Jiang, Taypun;Lim, Hyun A;Choi, Jaewon
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.22 no.1
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    • pp.89-106
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    • 2017
  • In advanced mobile devices environment, the market share of mobile application has been increased. Among various mobile services, Location-based Service (LBS) is an important feature to increase user motivation related to purchase intention on mobile. However, individual privacy has also increased as an important problem for invasion of privacy and information leakage while too many LBS based applications (App) rapidly launched in the App market. In this study, we focused on perceived values of LBS App users who use Apps related to recommending best restaurants in China and South Korea. The purpose of this study is to identify important factors for perceived value when users provide personal information for LBS service provider. The result of this study is follows: perceived value can increase while LBS customers can more control self-information and information useability. Also information ability of users affected perceived values for LBS Apps. Also users' app user ability and perceived value were effects on privacy revenue. In addtion, perceived weakness of users and perceived value increased privacy threat.

부드러운 닭고기와 매콤한 살사소스가 일품 - 터키 대표음식점 '미스터 케밥'

  • Jo, Hae-In
    • Monthly Korean Chicken
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    • v.16 no.10
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    • pp.79-81
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    • 2010
  • 긴 한가위 연휴를 마치고 명절 내내 먹던 차례음식에 질려 이태원으로 발걸음을 뗀다. 집 근처이면서 가장 다양한 메뉴를 만날 수 있는 음식의 천구, 이태원, 골목골목 아주 고급스러운 레스토랑에서부터 길가 선술집, 포장마차까지 직접 들어가지 않더라도 그 앞의 메뉴판 구경만으로도 눈이 즐겁다. 그러던 중 길게 늘어선 줄이 신기하여 보니 케밥집이다. 세계적인 패스트푸드이자 건강식이 된 케밥. 닭고기와 야채를 빵에 싸 칠리소스를 뿌려먹는 터키의 전통음식으로 젊은층, 외국인들이 저녁식사를 대신하고자 주문하고 있었다. 이달의 닭고기 맛집으로 어떨까 하여 메뉴판을 확인하고 닭고기 케밥과 치킨 필라프를 주문하고 식당안으로 들어갔다.

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맛집탐방 - 근면, 성실로 일군 '강정이 기가막혀' 서초 1호점

  • Choe, In-Hwan
    • KOREAN POULTRY JOURNAL
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    • v.43 no.4
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    • pp.156-157
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    • 2011
  • 교대역 1번 출구로 나와 5분가량 걷다 보면 큰 주상복합건물이 있다. 지하 1층에 자리를 잡고 있어 눈에 띄지는 않지만, 기존의 치킨시장에 강정과 치킨을 조합한 새로운 메뉴로 새 바람을 일으키고 있다. 닭강정이란 음식은 닭을 조각내 밑간을 하고 녹말가루를 입혀 튀긴 뒤 매콤하고 달콤한 소스로 버무려낸다. 양념치킨과 비슷하다고도 하고, 중국요리 깐풍기랑 닮았다는 이들도 있다. 아이들 간식으로, 또 어른들 요깃거리로 인기가 좋다. 건강과 맛 그리고 양 모든 것을 만족할 수 있는 닭강정을 알아보자.

Performance and Limitations of a Korean Sentiment Lexicon Built on the English SentiWordNet (영어 SentiWordNet을 이용하여 구축한 한국어 감성어휘사전의 성능 평가와 한계 연구)

  • Shin, Donghyok;Kim, Sairom;Cho, Donghee;Nguyen, Minh Dieu;Park, Soongang;Eo, Keonjoo;Nam, Jeesun
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.189-194
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    • 2016
  • 본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

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The Blog Ranking Algorithm Reflecting Trend Index (트렌드 지수를 반영한 블로그 랭킹 알고리즘)

  • Lee, Yong-Suk;Kim, Hyoung Joong
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.18 no.3
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    • pp.551-558
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    • 2017
  • The growth of blogs has two aspect of providing various information and marketing. This study collected the rankings of blog posts of large portal using OpenAPI and investigated the features of blogs ranked through the exploratory data analysis technique. As a result of the analysis, it was found that the influence of the blogger and the recent creation date of the post were highly influential factors in the top rank. Due to the weakness of these evaluation algorithms, there was a problem of showing the search results which is concentrated to the power blogger's post. In this study, we propose an algorithm that improves the reliability of content by adding the reliability DB information which is verified by the experts and reflects the fairness of the application of the ranking score through the trend index indicating various public interests. Improved algorithms have made it possible to provide more reliable information in the search results of the relevant field and have an effect of making it difficult to manipulate ranking by illegal applications that increase the number of visitors.

Performance and Limitations of a Korean Sentiment Lexicon Built on the English SentiWordNet (영어 SentiWordNet을 이용하여 구축한 한국어 감성어휘사전의 성능 평가와 한계 연구)

  • Shin, Donghyok;Kim, Sairom;Cho, Donghee;Nguyen, Minh Dieu;Park, Soongang;Eo, Keonjoo;Nam, Jeesun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2016.10a
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    • pp.189-194
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    • 2016
  • 본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해 낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

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Implementation of a Travel Route Recommendation System Utilizing Daily Scheduling Templates

  • Kim, Hyeon Gyu
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.27 no.10
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    • pp.137-146
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    • 2022
  • In relation to the travel itinerary recommendation service, which has recently become in high demand, our previous work introduces a method to quantify the popularity of places including tour spots, restaurants, and accommodations through social big data analysis, and to create a travel schedule based on the analysis results. On the other hand, the generated schedule was mainly composed of travel routes that connected tour spots with the shorted distance, and detailed schedule information including restaurants and accommodation information for each travel date was not provided. This paper presents an algorithm for constructing a detailed travel route using a scenario template in a travel schedule created based on social big data, and introduces a prototype system that implements it. The proposed system consists of modules such as place information collection, place-specific popularity score estimation, shortest travel rout generation, daily schedule organization, and UI visualization. Experiments conducted based on social reviews collected from 63,000 places in the Gyeongnam province proved effectiveness of the proposed system.

A Design of Food Recommendation Application Based on Kansei Analysis (감성분석 기반 음식추천 어플리케이션 설계)

  • Lee, Kang-Hyun;Park, Myoung-Sik;Lee, Kang-Won;Seo, Hyun-Woo;Keum, Ji-Soo;Lee, Seung-Hyung;Lee, Hyon-Soo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.528-530
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    • 2012
  • 본 논문에서는 개인의 감성정보를 분석하여 음식을 추천해주는 어플리케이션을 설계한다. 제안하는 방법은 현재 위치로부터의 거리나 인터넷 블로그 등에 소개되었던 맛집과 같은 정보를 이용하여 음식을 추천하는 방식과 다르게, 음식 선택에 있어 개인의 기분, 체중, 현재의 날씨와 위치 같은 개인적 정보와 함께 음식에 관한 선호도 조사와 요인분석을 통해 만들어진 감성지도를 바탕으로 여러 상황에 맞는 음식을 추천한다.

Study on Domain-dependent Keywords Co-occurring with the Adjectives of Non-deterministic Opinion (휴먼 오피니언 자동 분류 시스템 구현을 위한 비결정 오피니언 형용사 구문에 대한 연구)

  • Ahn, Ae-Lim;Han, Yong-Jin;Park, Se-Young;Nam, Jee-Sun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06c
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    • pp.248-251
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    • 2011
  • 본 연구에서는, 웹 문서로부터 특정 상품에 대한 의견 문장을 분석하는 오피니언 마이닝(Opinion Mining) 연구의 일환으로, 특히 함께 공기하는 자질 명사에 따라 그 극성 값이 달라지는 '비결정 오피니언어휘'의 처리를 위해서 도메인을 '맛집'으로 한정하여 공기하는 도메인 키워드의 목록을 결정하고, 이를 부분문법그래프(Local Grammar Graphs) 방법론을 통해서 이들 간의 어휘 통사적 관계를 결정해 주었다.