• 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.

• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.6
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• pp.459-468
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• 2013

This paper is 1) to find out how they recognize medicinal foods, 2) to analyze what make it select for functional restaurants, then which attributes affect on satisfaction and recommendation, 3) and to suggest distinguished guidelines for attracting core customers continuously. The questionnaires are distributed 200 who had only visited in medicinal restaurants and used for data analysis 181 except 19. The findings are summed up as follows; 1. All three factors which are showed 'health managing & prevention', 'functional foods', and 'cuisine presentation' had significant on satisfaction, recommendation, and revisited intention in medicinal restaurant. Among them, 'health managing & prevention' factor had significant highly. 2. Satisfaction variable had affected strongly on recommendation, and also, recommendation had affected on revisited intention.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.609-617
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• 2011

This paper proposes a personalized food recommendation system using user profiles auto-generated from Twitter. The user profiles are generated by extracting nouns from Twitter, and calculating emotional scores according to whether each noun is collocated with emotion words. Representative noun information for each food is constructed by analyzing web pages relevant to foods. Appropriate foods for users can be recommended by calculating similarities among the extracted resources. The proposed system has an advantage in that it can always recommend foods even if a user is a newcomer.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.338-339
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• 2010

사용자가 원하는 정보를 자동으로 찾아내어 제공하는 추천시스템은 최근 사용자의 만족도를 높이기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 프로파일, 음식 주문 내용 및 날씨/온도 등 외부요인을 기반으로 의사 결정나무를 이용하여 개인의 선호도를 분석하고 연관규칙을 이용하여 음식의 연관성을 분석한 후 음식을 추천하는 유연성 있는 개인화 추천시스템을 제안하고 구축하였다. 본 시스템은 복수 전략 학습을 이용하여 추천함으로써 단일 학습방법을 사용했을 때보다 만족도가 높아지는 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.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.289-294
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• 2016

In recent times, as most people develop keen interest in health management, the importance of cultivating dietary habits to prevent various chronic diseases is emphasized. Subsequently, dietary management systems using a variety of mobile and web application interfaces have emerged. However, these systems are difficult to apply in real world and also do not provide personalized information reflective of the user's situation. Hence it is necessary to develop a personalized dietary management and recommendation method that considers user's body state information, food analysis and other essential statistics. In this paper, we analyze nutrition using self-organizing map (SOM) and prepare data about nutrition using clustering. We provide a substitute food recommendation method and also give feedback about the food that user wants to eat based on personalized criteria. The experiment results show that the distance between input food and recommended food of the proposed method is short compared to the recommended food results using general methods and proved that nutritional similar food is recommended.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1379-1381
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• 2012

최근 스마트폰의 사용은 단순한 정보의 획득이 아닌 보다 높은 만족과 편의성을 얻을 수 있는 서비스가 각광을 받고 있다. 이러한 서비스 중에서 추천시스템은 고객이 좋아할 만한 서비스나 항목을 추천해주는 서비스이다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어서 안드로이드를 기반으로 사용자가 원하는 음식을 쉽게 검색도 하고, 데이터마이닝 기법을 이용하여 나이와 성별, 전날 먹은 음식의 종류에 따라 가중치를 부여하여 음식을 추천해주는 시스템을 개발하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.11
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• pp.447-454
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• 2022

In the era of the 4th industrial revolution, we are living in a flood of information. It is very difficult and complicated to find the information people need in such an environment. Therefore, in the flood of information, a recommendation system is essential. Among these recommendation systems, many studies have been conducted on each recommendation system for movies, music, food, and clothes. To date, most personalized recommendation systems have recommended clothes, books, or movies by checking individual tendencies such as age, genre, region, and gender. Future generations will want to be recommended clothes, books, and movies at once by checking age, genre, region, and gender. In this paper, we propose a recommendation system that recommends personalized clothes and food at once according to the user's emotions and weather. We obtained user data from Twitter of social media and analyzed this data as user's basic emotion according to Paul Eckman's theory. The basic emotions obtained in this way were converted into colors by applying Hayashi's Quantification Method III, and these colors were expressed as recommended clothes colors. Also, the type of clothing is recommended using the weather information of the visualcrossing.com API. In addition, various foods are recommended according to the contents of comfort food according to emotions.

• 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.