본 연구는 제주지역 20-30대 성인 312명의 배달음식 섭취 실태를 파악하고, 이에 따른 식생활 및 비만과의 연관성을 규명하고자 하였다. 조사참여자의 배달음식 섭취 빈도는 '주 1-2회(32.37%)'가 가장 높았으며, 다음으로 월 1-3회 (32.05%)', '주 3-4회 (20.51%)순으로 높았다. 아침식사 섭취빈도가 높을수록 배달음식 섭취 빈도가 낮게 나타났으며, 평소 짜게 먹을수록 배달음식 섭취 빈도가 높게 나타났다. 조사대상자의 비만 여부에 따른 배달음식 섭취빈도 분석 결과, 비만한 그룹에서 배달음식을 주 3회 이상 섭취하는 비율 (40.00%)이 비만하지 않은 그룹 (23.38%)에 비해 높았고, 배달음식을 주 1회 미만 섭취하는 비율은 비만하지 않은 그룹(45.02%)에서 비만한 그룹 (28.00%)에 비해 높았다. 배달음식 섭취빈도와 비만과의 연관성을 알아보기 위해 다중 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과 배달음식을 주 1회 미만 섭취하는 경우에 비해 주 3회 이상 섭취할 경우 비만의 교차비가 2.4배 더 유의하게 높았다. 이상과 같은 결과를 토대로 할 때 제주지역 젊은 성인에서 배달음식을 자주 섭취할수록 아침결식, 평소 짜게 먹는 등 식생활이 바람직하지 않았고, 비만의 위험이 높았다. 본 연구의 결과는 배달음식 소비자 측면에서 건강한 음식 선택 및 섭취를 위한 영양지식 증가의 필요성을 시사한다. 배달시장 측면에서는 배달음식의 종류가 다양화됨에 따라 건강식에 대한 수요가 높아지고 있으므로 건강 고려사항에 대한 옵션 강화가 요구되며, 배달음식 영양표시를 위한 정부 및 지자체의 지원이 필요할 것으로 사료된다.
일반적으로 애니메이션에서 표현된 음식은 문화의 정서를 상징적으로 나타내는데, 음식에 대한 상징적 해석은 문화기호학적 측면에서도 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 미국과 일본의 애니메이션에 표현된 음식 장면에 초점을 두어, 1980년대 미국의 대표적인 가족 구성 애니메이션 "심슨(The Simpsons)"과 2002년 TV아사히에서 방영되어 2009년까지 일본 가족의 소소한 이야기로 큰 공감대를 형성하여 큰 사랑을 받아 온 "아따신찌(あたしンち)"를 대상으로 비교분석 하였다. 본 연구를 통해 애니메이션 제작 단계에서 인지적 작용의 중요한 요소가 되는 문화적 배경에 대한 이해와 애니메이션 표현의 상징적 속성에 대한 비교사례로서 작품 제작에 있어 하나의 기준으로 적용되기를 바란다.
근래 우리나라에는 음식물류 폐기물 등 유기성 폐기물과 관련하여 두 가지 주요한 정책이 추진되었다 하나는 1995 년에 전면 시행된 폐기물 종량제이고 또 하나는 폐기물관리법에 의한 유기성폐기물의 매립금지 조치이다. 이 두 정책의 시행으로 유기성폐기물의 발생원 감량과 퇴비화 및 사료화 등 재활용 기술의 발전이라는 긍정적인 효과를 거 두고 있으나 다른 한편으로는 법률적, 재활용의 하부구조, 기술적 측면에서 음식물류 폐기물 정책을 추진하는데 걸림돌로 작용하는 잠재된 문제점도 공존하고 있다. 본 연구에서는 음식물류 폐기물 자원화 정책의 문제점을 살펴보고 이에 대한 개선방안을 제시하고자 한다.
우리는 대표적인 디지털 플랫폼인 온라인 음식 주문 배달 산업을 대상으로 디지털 경제의 긴꼬리 효과를 계량화한다. 특히, 코로나19 시기를 거치면서 음식배달플랫폼 입점으로 인한 긴꼬리 효과의 변화 양상을 고찰한다. 배달의민족에 입점한 음식점 15,000곳을 무작위로 선별하고 이들 매장의 2019년부터 2021년까지 전체 주문 정보를 취합(aggregation)하여 선형로그변환 후 기울기를 추정하여 디지털 경제의 긴꼬리 효과를 실증 분석하였다. 2019년부터 2021년까지 관찰기간 동안 음식 배달 플랫폼 활용 음식점 주비모수 분포의 긴꼬리 효과는 강건하게 관찰되었다. 이는 코로나19 이후 음식배달 플랫폼을 통한 음식점의 디지털 전환이 틈새시장 확장에 일정 부분 기여하였음을 의미한다. 또한, 긴꼬리 효과는 객단가가 높을수록 매출액 상위 집단일수록 더 커지는 반면, 비황금 시간대 매출비중이 높은 경우 긴꼬리 효과가 통계적으로 유의하게 증가하지 않았다. 이 결과는 피자, 족발 등 단가가 높고 비교적 배달서비스가 활발한 카테고리에서 음식 주문 및 배달 산업의 디지털 전환 효과가 증가한다는 업계 실무자들의 관찰과 부합한다. 타 업종에서도 상대적으로 경쟁이 치열한 시장 구분에서 디지털 경제의 긴꼬리 효과가 보다 강건하게 관찰될 것이라고 여겨진다. 음식점 간 경쟁강도가 상대적으로 약한 비황금시간대 매출비중이 긴꼬리 효과에 통계학적으로 유의한 영향을 주지 않는다는 실증결과 또한 동일한 함의가 있다.
21세기가 도래하면서 초고속 인터넷망의 발달과 더불어 편리함을 더욱 추구하고자 인터넷 주문 시스템이 발달 되어가고 있다. 현재 인터넷으로 음식 주문하는 시스템이 많이 개발되어 있지만 언제 어디서나 자신이 편한 곳에서 주문하고자 하는 소비자의 욕구에 충족하기 위하여 이동성이 확보된 무선 인터넷 단말기 (PDA, Pocket PC, HPC 등) 를 이용한 음식 주문시스템과 유선으로 주문 할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 CTI를 기반으로 한 유/무선 인터넷 음식 주문 시스템을 설계하고 구현 하였다.
21세기가 도래하면서 초고속 인터넷망의 발달과 더불어 편리함을 더욱 추구하고자 인터넷 주문 시스템이 발달되어 가고 있다. 현재 인터넷으로 음식 주문하는 시스템이 많이 개발되어 있지만 언제 어디서나 자신이 편한 곳에서 주문하고자 하는 소비자의 욕구에 충족하기 위하여 이동성이 확보된 무선 인터넷 단말기 (PDA, Pocket PC, HPC등)를 이용한 음식 주문시스템과 유선으로 즉 PC를 통해서 음식점의 전화로 주문 할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 CTI시스템을 기반으로 한 유/무선 인터넷 음식주문 시스템을 설계하고 구현하였다.
인공지능 분야에서는 전문가 시스템으로써 식단작성에 대한 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 기 구축한 식단작성 시스템을 검토한 후, 조리법을 기반으로 음식과 식품의 관계를 규명하여 보다 더 지적인 식단작성을 고려해 보았다. 이와 아울러, 실용적인 식단을 구성하기 위한 요인을 찾아 사용자의 식생활 관리기능을 향상시키고자 하였다. 이러한 요인으로는 기본적인 사용자 특성 외에 조리법 식품 구매량, 식품가격, 대치식품, 가족단위 구성 등을 생각하였다. 식품, 음식 및 식단의 의미적 관계는 사용자 특성과 취향을 적극 수용하는 지능적인 식단작성을 가능하게 한다. 또한, 제시한 실용적 요인들은 작성된 식단이 실생활에 보다 더 쉽게 적용될 수 있도록 한다. 이들은 식단작성을 위한 음식 및 식단 온톨러지로 그 활용가치가 기대된다.
스마트폰을 중심으로 한 다양한 형태의 모바일 기기의 등장과 이를 기반으로 하는 사용자 중심의 위치 정보 서비스 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 관련된 모바일 서비스 시장의 규모 또한 매우 큰 폭으로 성장하고 있다. 특히, GPS(Global Positioning System)를 기반으로 하는 음식점 검색과 배달 음식 주문 모바일 어플리케이션은 많은 사용자를 중심으로 보편화되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 음식 주문과 관련하여 BLE(Bluetooth Low Energy Beacon)비콘을 사용한 실내 사용자 위치 정보 기반의 외식 매장용 모바일 서비스를 제안한다.
본 연구 프로젝트는 사용자가 보관하고 있는 냉장고 속 재료를 선택하여 사용자가 원하는 음식이나 실생활에서 활용 가능하도록 돕는 App을 개발하였다. 기존 음식의 레시피를 제공하는 App이 "집밥 백선생", "냉장고를 부탁해"와 같은 예능 프로그램 증가로 사용자들은 음식을 직접 만들기를 원하고, 개발자들도 그에 알맞은 App을 개발 및 제공하고 있다. 하지만 레시피에 해당하는 재료는 마트나 집에 없는 것이 많고, 사용했던 재료들은 버려지는 경우가 많다. 본 App에서는 이러한 문제점을 해결하여 사용자들이 가지고 있는 재료를 선택하여 그에 맞는 레시피를 찾고 만드는 법을 제공하며, 실생활에서도 활용 가능한 정보를 제공하는 App이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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