• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.102-106
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• 2013

레스토랑 리뷰 분석을 위해서는 음식메뉴 개체명 인식이 매우 중요하다. 그러나 현재의 개체명 사전을 이용하여 리뷰 분석을 할 경우 구체적이고 복잡한 음식메뉴명을 표현하는데 충분하지 않으며 지속적인 업데이트가 힘들어 새로운 트렌드의 음식 메뉴명 등이 반영되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 레스토랑 전문 사이트와 레시피 제공 사이트에서 각 레스토랑의 메뉴 정보와 음식명 등을 래퍼기반 웹 크롤러로 수집하였다. 그런 다음 빈도수가 낮은 음식메뉴와 레스토랑 온라인 리뷰에서 쓰이지 않는 음식메뉴를 제거하여 레스토랑 음식 메뉴 사전을 자동으로 구축하였다. 그리고 레스토랑 온라인 리뷰 문서를 이용해 음식 메뉴 사전의 엔티티들이 어느 유형의 레스토랑 리뷰에서 발견되는지를 찾아 빈도수를 구하고 분류 정보에 따른 비율을 사전에 추가하였다. 이 정보를 이용해 여러 분류 유형에 해당되는 음식메뉴를 구분할 수 있다. 실험 결과 한국관광공사 외국어 용례사전의 음식 메뉴명은 1,104개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰인데 비해 본 논문에서 구축한 사전은 1,602개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰여 498개의 어휘가 더 구성되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 이와 아울러, 자동으로 수집한 메뉴의 정확도와 재현율을 분석한다. 실험 결과 정확률은 96.2였고 재현율은 78.4, F-Score는 86.4였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.277-278
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• 2024

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.

• 식품문화 한맛한얼
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• v.6 no.2
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• pp.110-158
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• 2013

떡볶이는 현재 한국 사회에서 남녀노소 즐겨먹는 대중적인 음식이며 외국인들도 선호하는 한국 전통음식 중 하나가 되었다. 본 호는 떡볶이에 관한 역사 문화 식품학적 우수성 등의 정보를 수집하여 산업적, 학문적 활용이 가능하도록 체계적으로 분석 정리한 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.425-428
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• 2011

이 논문은 음식인식 자동화를 위해서 음식 이미지를 표현하는 새로운 방법을 제시한다. 먼저, 사람이 음식 속 재료성문을 인식하는 방법을 모방하여, 음식이미지에서 윤곽선을 따라 다각형을 검출한다 그 흐름, 각 다각형의 특징 다각형에 해당하는 음식재료성분의 라벨은 다각형의 사이즈, 다각형의 가로세로 비율 - 이 추출된다. 여기서 음식재료성분의 라벨은 음식재료이미지로 훈련 받은 Semantic Texton Forests (STF)[3]에 의해 구해진다. 구해진 다각형의 특징을 이용해 음식이미지마다 다차원 히스토그램이 형성되는데, 이히스토그램은 컴퓨터가 사람과 유사하게 음식이미지를 이해할 수 있도록 표현된다. 이 히스토그램은 컴퓨터가 음식을 인식할 수 있도록 도와주는 중요한 특징으로 사용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.799-801
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• 2013

최근 들어 봄과 가을이 짧아지고 여름이 길어지면서 매운 음식을 즐겨 먹는 현대인들이 증가하고 있다. 매운 음식은 더위 속에서 건강을 지키기 위해 만들어진 과학적인 음식으로 기후가 덥고 습한 환경에서 매운 음식으로 땀을 빼야 몸이 가뿐해진다고 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 매운 음식을 섭취함으로써 인체 기관에 미치는 기능적 변화를 음성신호 분석학적 방법의 적용으로 연구를 수행하였다. 이를 위해 20대 남성 15명을 대상으로 매운 음식을 섭취하기 전과 후의 음성을 수집하고 음성분석 요소를 적용한 실험을 수행하여 상호간의 비교, 분석을 통해 매운 음식과 음성신호 변화와의 상관성 분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.313-314
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• 2009

추천 시스템은 고객의 탐색 시간과 노력을 줄여주기 위한 시스템으로서 고객의 만족도를 제고시키기 위한 시스템에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 프로파일과 음식 주문 내용을 기반으로 개인의 선호도를 분석하여 음식을 추천할 뿐 아니라 새로운 음식에 대한 정보를 제공하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙을 사용하여 시스템의 유연성을 높인 음식 추천 에이전트를 제안하고 구축한다. 본 시스템은 시간이 지남에 따라 사용자의 만족도가 상승하는 것을 알 수 있었다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.44 no.2
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• pp.117-137
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• 2010

The purposes of this study are to review the historical development of food and culture in the KDC (Korean Decimal Classification) and to propose improvements of the KDC to classify materials of food and culture by using the KDC effectively. First of all, changes of classification numbers and headings related to food and culture from the 1st edition to the 5th edition of the KDC were examined. Recent books about food and culture were examined and were classified according to the latest edition of the KDC. Several problems were found including a lack of headings, including notes in food and culture, a lack of headings about Korean foods in particular and reflections about various foods from other countries, a lack of detailed relative headings, and the remaining western oriented headings. Other classification systems about food and culture were analyzed and it was found that there was a need to have new headings for classifying Korean traditional foods and table services, new formats for a relative index, detailed notes, and changes in western oriented headings.