개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
The growth in social media, blogs and restaurant listing directories have led to increasing customer reviews about restaurants, their quality of food items and services available on the internet. These user reviews offer a massive amount of valuable information that can be used for various decision-making purposes. Currently, most food recommendation sites provide recommendation scores about restaurants rather than food items of the restaurant and the provided recommendation scores may be biased since they are calculated only from user reviews listed only in their sites. Usually, people wants a reliable recommendation about foods, not restaurant. In this paper, we present a reliable Korean food items rating method; we first extract food items by applying NER technique to restaurant reviews collected from many Korean restaurant recommendation web sites, blogs and web data. Then, we apply lexicon-based sentiment analysis on collected user reviews and predict people's opinions as sentiment polarity scores (+1 for positive; -1 for negative; 0 for neutral). Finally, by taking average of all calculated polarity scores about a food item, we obtain a rating to individual menu items of the restaurant. The proposed food item rating is more reliable since it does not depend on reviews of only one site.
본 연구에서는 더 나은 음식 주문 메커니즘을 제공하고 글로벌 고객의 맞춤형 음식 주문에 대한 레시피 성분 비율을 실시간으로 선택할 수 있는 인터페이스를 구현하였다. 각 레시피 재료의 기본 비율을 보여주는 주문 시스템 화면에 선택 메뉴를 배치하여 글로벌 고객에게 적절한 음식을 제공하고, 단순히 음식 메뉴를 선택하고 주문하는 시스템 없이 레시피 그래프를 구성하여 맞춤형 레시피 재료 구성 비율을 제공하는 알고리즘을 연구하였다. 상호 작용을 가능하게 하여 사용자가 음식 메뉴 주문 장치에서 다양한 레시피 재료의 비율 조정을 통해 맞춤형 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 사용자의 신체 정보를 이용하여 애매한 신체정보를 퍼지화하고 사례자 데이터베이스를 통해 식단을 추천하는 시스템을 제안한다. 사용자의 신체 정보 중에서도 키와 몸무게를 입력받아 BMI(Body Mass index)지수로 계산한다. 사용자의 신체정보 중 근육량 정도와 계산되어진 BMI지수를 퍼지화 시켜 사용자 개개인의 신체 상황을 고려한 비만도를 계산한다. 사용자의 비만도를 기준으로 사례자 데이터베이스 내에 사례자들의 비만도를 비교하여 가장 비슷한 사례자 비만도에 대한 식단을 추천할 수 있다. 안드로이드 환경에서 구현을 하였으며, 다양한 실험을 통해 제안한 퍼지 기반의 추천 기법이 만족할 만한 결과를 나타내고 있음을 보인다.
본 연구는 과학 학술정보 서비스 플랫폼 이용자의 정보 검색 편의성을 확보하고 적합한 정보의 획득에 소요되는 시간을 절약하기 위하여, 운영 중인 서비스 메뉴와 각 서비스 별 콘텐츠 정보를 제공하는 알고리즘 중 콘텐츠 추천 알고리즘을 최적화하고 그 결과를 비교평가 하는 것이다. 추천 정확도를 높이기 위해 이용자의 '전공' 항목을 기존 알고리즘에 추가하였으며, 기존 알고리즘과 최적화된 알고리즘을 통한 추천 결과의 성능평가를 수행하였다. 성능평가 결과 최적화된 알고리즘을 통해 이용자에게 제공되는 콘텐츠의 적합도가 21.2% 증가함을 파악하였다. 이용자에게 적합한 콘텐츠를 시스템에서 자동 도출하여 각 서비스 메뉴 별로 제공함으로써 정보 획득 시간을 단축하고, 연구정보로서 가치 있는 연구결과물의 생명주기를 연장할 수 있는 방안이라는 데 본 연구의 의의가 있다.
최근 서구화된 식습관으로 인해 국내 비만 인구가 급격하게 증가했고 이에 따라서 다이어트에 관심을 갖는 사람들이 많아졌다. 하지만 현재 출시되어 있는 애플리케이션은 단지 식단을 선택하도록 목록을 보여주는 것에 그친다. 최근 추천 시스템은 데이터 서비스에 필수적인 요소가 되었고 사용자가 직접 선택에 대한 고민 할 것 없이 개인에게 맞춤된 식단을 제공 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 FatSeceret Open-API를 사용하여 추출한 식품 데이터베이스를 통해 사용자의 식단 선호도를 분석하였다. 그래서 식단 선호도와 협업 필터링 기법을 R을 이용하여 개인 맞춤형 다이어트 식단을 추천해 주는 시스템을 개발한다.
지속적인 경제 성장에 따라 소비자들의 외식 횟수는 해를 거듭할수록 점점 늘어나고 있으며 그 만큼 외식 산업 역시 양적인 성장을 기록하고 있다. 소비자가 외식을 결정하고 메뉴를 선정할 때 다양한 변수가 존재하지만, 본 연구에서는 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와, 계절과 휴일에 따른 요일 변수가 소비자들의 메뉴 선택에 얼마나 기여하는 지를 중점적으로 규명하고자 하였다. 분석은 '식신'의 사용자가 메뉴 검색을 하고 매장을 선택하고 조회하는 데이터를 연구 자료로 활용하였다. 여기에 기상청에서 제공하는 일별 날씨 데이터를 대입하여 분석을 수행하였다. 특히 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와 계절, 휴일에 따른 요일 변수로 나누어 연구 분석을 실시하였다. 이를 통해 날씨와 요일 변수가 사용자의 메뉴 검색에 유의미한 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었으며, 본 연구 결과를 활용하면 외식산업 시장에서의 우위를 다질 수 있는 소상공인, 마케팅 종사자, 기타 관련자에게 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.
The purpose of this study was to investigate food service management system and nutrition education of the early childhood education institute in Yongdungpo, Seoul. Self-administered questionnaires were completed by 26 public early childhood education institute and 34 private ones. A majority of the teachers were women over 40 with at least bachelor's degree. Other than the fact that food service provides food to the children, it contributed in providing the essential nutrients to the children, as well as giving them the opportunity to learn table manners. A normal food service would provide one set of lunch and two sets of snacks, which would be provided by the institute itself. In most cases, the director or teachers planned the menus instead of dietitians. Journals, cookbooks, and other information put out by mass communication, such as TV and newspapers, were used as reference to those menus. The factors considered in planning the menus were mainly nutritional balance and the children's food preference. The difficulties in meal management were about the budget and nutritional menu planning. Fifty five percent of the subjects were did nutrition education, and they focused mainly on the table manners and hygiene education but once a year. The difficulties and complaints in execution nutrition education at the institutes were lack of nutritional knowledge, personal shortage, and excessive work. The institutes were urgently requesting for menu provisions from local Public Health Clinics. As a recommendation from the results of this study, food service management and nutrition related subjects should be more enforced into the nursery teacher training curriculum. Also, it is necessary to provide nutrition education to teachers, and as a link, the need to develop a manual for nutrition education has become urgent.
최근 스마트폰을 비롯한 스마트 디바이스의 급격한 보급화가 이루어짐에 따라 추천가 시스템과 같은 개인화 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 서비스는 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 저수준의 QoS를 제공하는 정도에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 추천할 물품과 같은 객체의 기본 및 평가 정보를 텍스트 형태의 메타 정보로 나타낸다. 이러한 메타 정보 기반 필터링에 의해 주변 경로 및 취향이 고려되지 않은 결과를 사용자에게 제공하고 있다. 이에 사용자와 상호작용하여 건강이나 취향, 식사 이력, 통계 등을 고려해 메뉴를 추천해주는 최적화된 알고리즘 연구가 요구된다. 본 논문에서는 최적화된 내용 기반 필터링을 활용해 사용자의 입력 패턴과 취향을 파악하여 메뉴를 추천해주는 시스템인 UBRS을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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