• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.138-140
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• 2022

시스템은 음식 알레르기가 있는 사용자에게 제공되는 식단을 계획하거나 제공할 때 음식, 식품 또는 레시피에 알레르기 성분이 있는지를 확인하고 표시함으로써 음식 알레르기를 예방할 수 있으며, 더 나아가 음식 알레르기의 대체 식품을 추천하고 선택하는 기능을 제공한다. 또한 음식 영양성분 및 열량을 재산정 함으로써 영양균형을 이룰 수 있는 환경을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1330-1332
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• 2012

휴대전화에 인터넷 통신과 정보검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 스마트폰이라 불리는 지능형 단말기가 등장하여 우리의 일상생활에 깊이 관여하고 생활의 패턴을 바꾸는 큰 변화를 불러왔다. 현재 음식추천 어플리케이션들은 대부분 주변의 음식점의 위치나 메뉴 정보 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 음식 추천방식에 룰렛을 이용하여 게임 형식의 음식추천이 가능하게 하였으며 구글 맵 기능을 활용하여 현재위치에서 내가 찾는 음식점 중에 반경을 입력하면 그 반경 안에 있는 음식점들을 검색하도록 Android 운영체제를 기반으로 한 어플리케이션을 개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.578-581
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• 2020

제품을 추천하는 기능은 사용자의 콘텐츠 또는 제품 소비량에 직결되기에 다양한 인터넷 플랫폼에서 많은 관심을 받고 있다. 이러한 제품 추천 시스템의 성능은 다양한 머신러닝 알고리즘과 딥러닝의 발전에 의해 성능을 비약적으로 개선되어왔다. 하지만 여느 딥러닝과 머신러닝 알고리즘과 마찬가지로 추천 시스템들의 성능은 빅데이터의 품질에 따라 매우 민감한 영향을 받는다. 본 논문에서는 모바일 배달 플랫폼에서 사용자들의 리뷰 데이터들을 통해 딥러닝과 빅데이터를 사용하여 음식을 추천하는 방법을 제안한다. 또한 사용자들의 리뷰 데이터들을 정제하여 데이터의 품질을 높이는 과정을 추가하여 그 결과가 성능에 얼마만큼 영향을 미치는 지를 실험을 통하여 분석한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.339-346
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• 2021

In this paper, we implemented an interface that provides a better food ordering mechanism and enables real-time selection of recipe ingredient ratios for customized food orders from global customers. Providing appropriate food to global customers by arranging a selection of menu on the order system screen that shows the basic ratio of each recipe ingredient and provides a customized recipe ingredient composition ratio by configuring a recipe graph without a system for simply selecting and ordering food menus. By enabling interaction, it allows users to provide customized services through the ratio adjustment of various recipe ingredients in the food menu ordering device

• Culinary science and hospitality research
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• v.21 no.1
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• pp.210-224
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• 2015

The purpose of this study is to identify the effects of involvement in temple food on overall satisfaction, recommendation, and revisit intention. From June 15 to August 30, 2014, for those who have participated in temple stay at four temples in South Korea, the self-administered survey was conducted. Of a total of 400 questionnaires, 289 were employed for the analyses, which accounted for 72% of response rate. Results shows that the involvement in temple food positively influenced experience driven by motivation in temple stay. Considering a particular research topic of temple stay, it implies that the involvement in temple food plays a key role in affecting emotional and social value relating to experience in temple stay. Entertaining, educational, aesthetic, deviated factors created by this experience will contribute to making special memories and feeling great enjoyment. In addition, emotional and social value by temple food have a positive effect on recommendation and revisit intention through experience satisfaction. Furthermore, experiential factor was significant to overall satisfaction, revisit and recommendation intention. Social and emotional value according to involvement in temple food, in terms of conclusions in this study, influenced a reduction of stress and improvement of enjoyment. These values relating to involvement in temple food, therefore, are assumed to be the causal relationship with experiential factor and satisfaction in temple stay and subsequently will be regarded as determinants in defining temple food as a heathy dish.

• Culinary science and hospitality research
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• v.20 no.1
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• pp.238-252
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• 2014

This study aimed to provide a practical suggestion to temple stay tourism by identifying the value of Korean temple food among temple stay tourists. Interviewing method was adopted for the survey carried out from March to June, 2013. Out of 500 distributed survey sheets, 477 were responded, and among them, 5 were excluded due to severe tendency of bias or inconsistency for analysis. For remaining 472 responses, SPSS 18.0 program and AMOS 18.0 version were applied for factor analysis and reliability verification. Then, covariance analysis was carried out to verify the hypothesis of the study. Summary of the results are as follows; 1. Temple stay tourism has a positive effect on experience motivation. 2. Temple stay experience has a positive effect on satisfaction level, intention to recommend and revisit. 3. Satisfaction with temple food experience has a meaningful positive effect on intention to recommend and revisit. Intention to recommend also has a positive effect on intention to revisit.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.577-578
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• 2016

QR 코드를 이용한 접촉 매체를 이용해 본 경험자 중 대부분은 스마트폰을 사용한 것으로 나타났으며, 해당 접촉 매체 중 가장 높은 이용 비율을 나타낸 매체는 홍보용 전단지나 브로슈어 등 이다. 이와 같이 스마트폰의 보급에 따른 QR 코드의 이용 범위가 마케팅 분야에 집중되면서 효율적인 이용 방법에 대한 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 QR 코드에 저장된 음식에 대한 상세 정보를 활용한 모바일 웹 기반의 음식 추천을 위한 개인화 서비스 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.187-188
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• 2020

본 논문에서는 한방 8체질 및 신체정보 관련 데이터셋을 바탕으로 개인 맞춤 식품 및 식단을 추천하는 데이터베이스의 설계·구축을 수행한다. 또한 이 시스템을 이용하여 추천된 식품(식단)과 희망하는 지역을 입력했을 때 선별된 음식점 정보를 제공한다. 데이터베이스 생성 프로세스와 수집한 데이터를 통해 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 생산 및 처리 예제, 데이터베이스 활용 등에 대해 다양한 방법을 제공한다. 일상생활에서 데이터베이스 시스템을 활용함으로써, 이 시스템은 한의원 또는 전문채널을 통해 알 수 있었던 맞춤 식단 정보를 대중에 공개되어 정보 진입장벽을 낮추고 편의성을 도모한다. 이로써 오늘날 고령 사회에 진입한 대한민국에서 국민들이 건강한 식생활을 지원하여 궁극적으로 국민 건강 증진에 기여한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.207-209
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• 2022

In the IoT environment, it is possible to collect life pattern data by recognizing human physical activity from smart devices. In this paper, the proposed model consists of a prediction stage and a recommendation stage. The prediction stage predicts the scale of anxiety and depression by using logistic regression and k-nearest neighbor algorithm through machine learning on the dataset collected from life pattern data. In the recommendation step, if the symptoms of anxiety and depression are classified, the principal component analysis algorithm is applied to recommend food and light exercise that can improve them. It is expected that the proposed anxiety/depression prediction and food/exercise recommendations will have a ripple effect on improving the quality of life of individuals.