• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.459-468
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• 2013

본 연구의 목적은 약선음식을 어떻게 인지하고 있는지, 선택속성이 만족도와 추천의향에 어떻게 영향을 미치고 있는지 파악하고자 한다. 이로써 고객들을 지속적으로 유인 및 유지하기 위한 가이드라인을 제시하고자 한다. 약선음식을 이용한 고객을 대상으로 200부의 설문지를 배포하여 불성실하게 응답한 19부를 제외한 181부를 실증분석에 활용하였다. 실증분석에 따른 결과는 1. 약선음식 선택속성에서 '건강관리 예방', '기능성 음식', '시각적인 음식'의 3개 요인 모두 만족도, 추천의향, 재이용 의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이중에서 '건강관리 예방'요인이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 2. 약선음식의 만족도는 추천의향에, 추천의향은 재이용 의도에 높은 영향력을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.609-617
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• 2011

본 논문에서는 트위터로부터 자동 생성한 사용자 프로파일을 이용하는 개인 맞춤형 음식 추천 시스템을 제안한다. 사용자 개인의 트위터 문장에서 명사를 추출하고, 감정단어와의 공기 여부에 따라 감정점수를 계산한 후. 사용자 프로파일을 생성한다. 각 음식에 관한 정보는 웹에서 검색한 웹 페이지를 분석, 가공하여 음식별 대표 명사 목록을 만들어 사용한다. 이렇게 구축된 사용자 프로파일과 각 음식별 특징 정보 간 유사도를 계산하여 사용자에 맞는 음식을 추천 해준다. 제안하는 방법은 추천 시스템을 처음 사용하는 사용자라 할지라도 사용자 프로파일이 자동으로 구축되어 추천에 사용되기 때문에 항상 추천 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.289-294
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• 2016

현대인의 건강관리에 대한 관심이 증가하고 다양한 만성질환을 야기하는 식습관에 대한 중요성이 강조되고 있는 상황이다. 이에 따라 여러가지 모바일 및 웹시스템을 이용한 식단 관리 방법이 등장하고 있지만 이는 실제로 적용하기 어렵고 사용자의 상황을 반영하는 맞춤형 정보를 제공하지 않는다. 따라서 개인의 신체정보 및 상황을 반영하고 음식을 분석하여 실질적으로 사용자가 섭취 가능한 맞춤형 식단관리 및 추천 방법이 필요하다. 본 논문에서는 자기조직화지도를 이용하여 음식을 분석하고 이를 군집화하여 음식에 대한 데이터를 준비한다. 그리고 사용자의 신체정보 및 상황을 고려한 개인 맞춤형 기준을 반영하여 섭취하고 싶은 음식에 대한 피드백 및 대체음식 추천방법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 일반적인 방법을 이용한 추천된 음식결과와 비교하여 제안된 방법의 입력 음식과 추천 음식의 거리가 짧다는 것을 통하여 영양적으로 유사한 음식이 추천됨을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.447-454
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• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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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.