1. 서 론
일반적으로 대형 매장, 가맹점 식당, 카페 등은 정해진 영업시간이 있으며, 정기 휴일, 임시 휴일 등을 해당 웹사이트에 미리 공지를 하고 있다. 개인이 운영하는 식당, 카페, 상점 등도 정기 휴일, 임시 휴일, 영업시간을 운영하는 웹 사이트, 인스타그램, 페이스북 등에 사전에 공지를 하고 있다. 그리고 구글 지도(Google Map), 네이버 지도(Naver Map)에서는 이러한 영업시간 정보와 함께 연락처, 주소, 메뉴, 리뷰 등을 사용자에게 제공하면서[1-2], 사용자가 매장 방문을 위해 경로 안내를 요청 하는 경우길 안내를 함께 수행한다.
그러나 최근 코로나(COVID-19)로 인해 식당, 카페, 상점 등 사람들이 많이 방문하는 다양한 장소들이 예정된 시간에 비해 일찍 문을 닫거나, 문을 열지 않는 경우가 빈번히 발생하고 있다[3]. Rachel King은 2020년 식당 및 외식 산업 매출 예상 수준이 8, 990억 달러에서 2, 400억 달러로 감소했다고 보고했으며, 미국 내에서만 11만개 이상의 식음료 업소가 일시적 또는 영구적으로 문을 닫았다는 자료를 제출했다. 국내에서도 대형 매장, 백화점은 많은 사람들이 방문하기 때문에 코로나 확진자 방문이 확인되는 경우 1~2일 소독을 위해 임시 폐업을 하고, 그 내용을 웹 사이트와 관련 애플리케이션에 공지한다. 자영업 식당, 카페, 상점은 확진자 방문 이유 외에도, 변화하는 코로나 방역 단계(사회적 거리두기)에 맞추어 영업시간이 자주 바뀌고 있다. 게다가 사회적 거리두기가 강화되는 경우 사람들의 집 밖으로 외출이 줄어들 때는, 식당, 카페 등으로 찾아오는 손님들이 많지 않아 자영업자들은 정해진 시간보다 일찍 영업을 종료하며, 몇 일간 영업을 하지 않기도 한다. 그러나 구글 지도와 네이버 지도 등은 운영자가 실시간 업데이트하지 않는 이상, 기존 등록된 정보만 제공하기 때문에 식당, 카페를 이용하는 사용자들은 그 정보만을 보고 방문할 경우 헛걸음을 하게 되는 일이 빈번히 발생한다. 구글 지도의 경우 길 찾기를 실행하면, 도착 시간과 함께 해당 매장의 영업시간 이후 도착할 때는 “영업시간 이후 도착”이라는 안내를 제공하기도 한다[4].
그러나 국내의 경우 구글 지도에서 제공하는 영업시간 정보는 부정확한 경우가 많다. 네이버 지도는 자영업자, 매장 운영자가 네이버 스마트 플레이스에 접속하여 직접 정보를 수정해야[5] 하기 때문에 구글 지도에 비해 비교적 정확한 정보를 제공하지만, 이 역시 PC로 매번 로그인해서 수정해야 하는 불편함이 있어 정확도가 떨어진다.
OpenTable이나 테이블링과 같은 음식점 예약 서비스를 통해 정해진 날짜에 예약을 하거나, 방문 하루 전 예약을 할 수 있는 서비스들이 있어 자영업 식당, 카페, 상점 등이 방문하려는 날 휴무 여부를 확인할 수 있다. 그러나 이 서비스 또한 예약 및 원격 줄서기 서비스에 중점을 두고 있으며, 실시간 휴무 여부를 제공하고 있지 않기 때문에 예약 없이 매장 및 식당을 방문하는 사람들에게는 매장의 휴무 정보를 정확히 전달하지 못하는 단점이 있다.
따라서 본 논문에서는 스마트 기기의 푸시 알림을 이용한 휴무 정보 안내 시스템을 제안한다. 스마트 기기는 개인 정보를 담고 있어 전화를 통한 사용자 인증, 문자 SMS를 이용한 인증, QR 코드 인증 등 다양한 형태로 사용자 인증을 하고 있으며, 사용자가 설정해 놓은 시간에 따라 로컬 푸시 알림을 매일 수행할 수 있다. 따라서 우리는 식당 운영자가 스마트 기기를 통해 식당 영업시간을 입력하고, 매일 확인 및 변경할 수 있는 애플리케이션을 제공한다. 운영자는 제안 애플리케이션을 통해 사용자 인증 후, 초기 정규 영업시간을 1회 설정한다. 그 후 설정한 정규 영업시간 값으로부터 한 주간의 영업시간을 설정할 수 있으며, 로컬 푸시 알림으로 당일 오픈 일정 확인 및 변경을 할 수 있다.
식당 운영자가 설정한 영업시간 정보는 제안 시스템 서버로 전송되며, 서버는 각 식당의 정보와 운영 시간을 저장한다. 식당 이용자는 제안 애플리케이션을 통해 식당을 검색하고, 식당 정보와 영업시간 정보를 서버로부터 전송 받아 현재 해당 식당이 영업 중인지를 확인할 수 있다. 또한 제안 애플리케이션은 식당 이용자가 자신이 위치한 장소 정보를 함께 보내어 사용자 주변에 현재 영업하고 있는 식당 정보들을 리스트로 보이도록 하였다.
제안 애플리케이션과 시스템의 성능 평가를 위해 스마트 기기 기반 식당 운영자 애플리케이션과 식당 사용자애플리케이션을 개발하였으며, 정보 저장 및 제공을 위한 서버를 구축하였다. 성능 평가 실험은 식당 운영자 10명을 모집하여 100일 간 식당 영업시간을 잊지 않고 설정하는지를 확인하였으며, 그 결과 96% 설정한 것을 볼 수 있었다. 그리고 사용자 편의성 확인을 위해 10명의 실험 참가자를 모집하여 영업시간이 표시되지 않은 식당 목록만을 이용한 가상 식당 방문 평가를 진행하였다. 이와 동시에 비교 실험으로 네이버 스마트 플레이스와 제안 방법을 이용한 가상 식당 방문을 실험하였다. 그 결과 영업시간이 표시되지 않는 경우 73.5% 이용 가능율을 보였으며, 스마트 플레이스의 경우 88.5%, 제안 방법을 이용한 경우 11% 더 높은 99.5% 이용 가능율을 보였다. 즉, 제안 애플리케이션과 서버 시스템은 식당 운영자에게 매일 로컬푸시 알림을 수행하여 당일 휴무 여부를 항상 체크할 수 있도록 하여, 식당 사용자들에게 손쉽게 휴무 정보를 공유할 수 있는 생활에 유용한 휴무 정보 안내 시스템이 될 것이다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 제 2 장에서 기존 구글지도, 네이버 지도에 관하여 간략히 설명하며, 기존 서비스 되고 있는 OpenTable, 테이블 링 등에 관하여 설명한다. 그리고 능동적으로 식당 휴무 정보를 설정할 수 있게 안내하는 푸시 알림의 동작 원리 및 사용 분야에 관하여 설명한다. 제 3 장에서는 제안 애플리케이션과 서버를 이용한 스마트 기기의 푸시 알림을 이용한 휴무 정보 안내 시스템을 설명하고, 제안 애플리케이션을 소개한다. 제 4 장에서는 제안 시스템의 성능 확인 및 비교 실험과 그 결과를 설명하며, 제 5 장에서는 결론과 향후 연구 방향을 제시한다.
2. 관련 연구
구글과 네이버에서는 상점 운영자 스스로가 자신의 상점, 식당 정보를 입력하고 홍보할 수 있는 서비스 시스템을 제공하고 있으며, 이 정보는 구글 지도와 네이버 지도를 통해 사용자들에게 서비스 된다. 구글의 마이 비즈니스(My Business)는 개인 매장 사업자가 구글 검색 및 지도에 나오는 시설 정보를 관리하기 위한 서비스이며, 매장영업 정보, 사진 등록, 리뷰 답글 등을 작성할 수 있다. 마이 비즈니스의 주요 장점은 온라인에서 비즈니스에 대한 정확한 정보(영업시간, 웹 사이트, 전화번호, 위치 등)를지속적으로 제공하는 것과 고객과의 상호 작용을 할 수 있다는 점이다.
그러나 구글의 마이 비즈니스와 네이버의 스마트 플레이스는 영업시간을 사용자에게 보여주는 것 뿐 만 아니라 기본 정보, 사진 정보, 리뷰 및 그 답글 관리 등 다양한 정보를 함께 저장하고 수정할 수 있게 되어있다. 따라서 식당 운영자가 영업시간을 확인하고, 변동하기 위해 매일 오전 PC 또는 스마트 기기의 애플리케이션을 사용하여각 서비스를 접속하기에는 불편함이 있다.
스마트 기기 기반의 식당 정보 제공과 예약을 하는 OpenTable은 1998년 미국 샌프란시스코에서 Sid Gorham, Eric Moe, 그리고 Chuck Templeton에 의해 제안된 서비스이다 [6]. 2016년까지 미국, 호주, 캐나다 등 전 세계 4만 개 이상의 식당에 온라인 예약을 제공하고 있으며, OpenTable은 서비스 제공 식당들에게 매달 균일한 요금 및 예약 당 요금을 부과하는 형태로 서비스가 이루어지고 있다 [7]. 그러나 이 서비스는 실시간 식당 예약과 함께 특정일 휴무 정보는 제공하는 반면, 실시간 식당의 휴무는 제공하지 않는다. 식당에서 부담해야 하는 요금이 있기 때문에 예약이 필요하지 않은 일반 음식점에서는 서비스의 필요성을 느끼지 못한다. 게다가 COVID-19로인하여 2020년 OpenTable 서비스의 총 예약 및 방문 고객이 1년 전 같은 날보다 95% 감소하는 문제점이 있어, 그 서비스가 효과적이지 못한 상황에 이르렀다 [8].
이와 유사한 서비스로 테이블 링은 국내 식당 예약 서비스 애플리케이션이다 [9]. 테이블 링은 매장에 사람들이 직접 방문하여 대기자가 많은 경우 자신의 연락처를 입력하고 원격으로 줄서기는 방법을 제공하며, 오프라인으로 직접 방문하지 않고 하루 전 정해진 시간에 선착순예약을 할 수 있는 방법으로 서비스를 제공한다. 현재 서울에서만 약 1000개의 매장이 제휴하고 있으며, OpenTable과 유사하게 매달 균일한 요금을 부과하는 형태로 서비스가 제공된다. 이와 함께 매장 정보, 운영시간, 휴무일, 휴식 시간 등을 제공하지만 실시간 휴무 정보를 제공하지 않으며, 대부분의 서비스가 오프라인 방문 후원 격 줄서기에 목적을 두고 있다.
본 논문에서 식당 운영자가 능동적으로 식당 휴무 정보를 설정할 수 있게 안내하는 로컬 푸시 알림은 2008년 Apple에서 iOS 3.0 버전부터 모든 개발자가 이 서비스를 사용할 수 있도록 개방하여 현재까지 다양한 서비스에서 사용되고 있는 기술이다[10]. 이와 유사하게 구글의 안드로이드는 FCM(Firebase Cloud Messaging Framework) 을제공하며[11], 이 기술은 애플의 푸시 알림 서비스와 매우 유사하게 동작한다. 푸시 알림 서비스는 애플리케이션이 실행 중이지 않더라도 일정 수준의 상호작용이 가능한 기술로써 스마트 기기는 애플의 푸시 알림 서버와 항시 연결되며, 이 연결을 통해 다양한 애플리케이션 메시지가 전달될 수 있게 한다. Apple에서 제공하는 푸시 알림 서비스의 동작 흐름은 다음 (그림 1)과 같다.
(그림 1) 푸시 알림 서비스의 동작 흐름
(Figure 1) The work flow of push notification service
애플리케이션 사용자는 푸시 알림을 위한 등록을 수행하며(1), iOS에서는 APNS(Apple push notification service) 서버에 디바이스 토큰을 요청한다. APNS 서버는 해당 애플리케이션에 토큰을 전달하고(2), 사용자 애플리케이션은 그 토큰을 저장하며 실제 푸시 알림을 전달할 서버에 토큰 정보를 전송한다(3). 사용자 서버는 특정 이벤트, 푸시 알림을 수행해야 할 때 APNS 서버로 푸시 알림을 전송하며(4), APNS 서버는 등록한 애플리케이션 사용자 모두에게 그 알림 내용을 발송한다(5).
이러한 푸시 알림 서비스는 초기 사용자에게 단순히 알림을 주는 기능을 벗어나 현재에는 실시간 뉴스, 이벤트, 쿠폰, 신상품 등의 정보를 보내는 마케팅 분야에서도 활발히 사용되고 있다. 뿐만 아니라 SNS(Social Network Service)로 대표적인 카카오 톡, Facebook, Instargram 등이 푸시 알림 서비스를 사용하고 있으며, (그림 2)와 같이 사용자들이 SNS로부터 푸시 알림을 받는 것을 가장 선호하는 것을 확인할 수 있다[12].
(그림 2) 푸시 알림 서비스의 사용자 선호도
(Figure 2) The user preferences of push notification service
3. 스마트 기기의 푸시 알림을 이용한 휴무 안내 시스템
본 장에서는 스마트 기기의 푸시 알림을 이용한 휴무 안내 시스템의 흐름을 설명하며, 기존 방식과의 차이점을 설명한다. 그리고 식당 운영자를 위해 개발한 영업시간 관리 애플리케이션을 설명한다. (그림 3)은 제안 서비스의 시스템 흐름을 나타낸 것이다. 제안 애플리케이션은 iOS 15.0 기반으로 개발하였으며, 식당 운영자가 일주일간의 영업시간을 설정하여 그 값을 서버로 전달하며(①), 영업시간을 전달 받은 서버는 그 음식점의 영업시간을 데이터베이스에 저장한다(②). 그리고 운영자 애플리케이션은 매일 오전 식당 운영자가 설정한 시간에 로컬 푸시 알림을 보내며, 운영자는 그 알림을 확인하고 설정 애플리케이션을 실행한다(③).
(그림 3) 푸시 알림을 이용한 휴무 안내 시스템의 동작 흐름
(Figure 3) The process flow of guidance system about open and closures using push notification
운영자는 당일 영업시간을 확인하고, 수정이 필요한 경우 수정 후 영업시간 정보를 서버로 전달하며(④), 서버는 음식점 정보를 요청하는 사용자들에게 그 정보와 함께 영업시간을 안내한다(⑤). 이때 로컬 푸시 알림은 관련 연구에서 소개한 iOS APNS 서버를 사용하여 동작하게 하였다. (그림 3)의 제안 방법 ①, ② 과정을 기존 방법과 구체적으로 비교하면 (그림 4)와 같다.
(그림 4) 영업시간 설정을 위한 기존 방법과 제안 방법의 비교: (a) 로컬 알람 기반, (b) 로컬 푸시 알림 기반
(Figure 4) Comparing with the existing method and the proposed method for setting business hours; (a) based on local alarm, (b) based on local push notification
(그림 4(a))는 기존 알람을 이용한 방식으로 식당 운영자는 매일 자신이 설정한 시간에 알림을 듣고(①), 스마트 기기의 구글 마이 비즈니스 또는 네이버 스마트 플레이스 애플리케이션을 찾는다(②). 운영자는 해당 애플리케이션을 실행 한 후(③), 영업시간 확인 및 변경을 위해 영업시간 변경 항목을 찾아 확인한다(④). 그리고 변경 사항이 있는 경우 영업시간을 변경하고, 그 정보를 서버로 전송한다(⑤). 반면에 제안 방법은 (그림 4(b))와 같이 3단계로 그 과정을 축소하였다.
운영자는 시계 알림 대신 로컬 푸시 알림을 보고(①), 스마트 기기의 제안 애플리케이션을 실행한다(②). 그 후 설정되어 있는 영업시간을 확인하고, 변경이 필요한 경우 변경 후 그 정보를 서버로 전송한다(③). 즉, 제안 방법은 기존 방법에 비해 2 단계의 과정을 줄였으며, 특히 기존방법의 ④번 부분에서 소비되는 시간을 줄여 운영자가 빠른 시간에 간편히 영업시간을 확인 및 변경할 수 있다. 운영자를 위한 제안 애플리케이션의 화면 구성은 (그림 5)와 같다. (그림 5)는 식당 운영자가 애플리케이션 실행 후 운영자 인증을 통해 나타나는 영업시간 설정 화면이다. (그림 5)에서 상단에 위치한 "Store : Jimmy's"는 "Jimmy's"라는 상호를 가진 식당 이름이며, 그 아래 ① 부분이 일주일간의 영업시간을 설정할 수 있는 부분이다. 각각의 요일에 대한 영업시간을 설정할 수 있으며, 영업시간 중 휴식 시간도 함께 설정할 수 있다.그리고 이와 같이 설정한 것은 ② 부분에서 매일 지정한 시간에 영업시간 확인 알림을 요청할지 선택할 수 있다. 이 확인 알람 정보는 로컬 푸시 알람을 설정하는 것으로 서버로 정보를 보내지 않고, 스마트 기기내의 애플리케이션 내에 저장소에 저장된다.
(그림 5) 식당 운영자의 오픈 시간 설정을 위한 화면 구성
(Figure 5) Screen composition to set opening hours for restaurant owner
운영자가 영업시간 설정이 완료되면, 화면 가장 아래 위치한 "Save opening hours" 버튼을 터치하여 서버로 그 정보를 보낸다. 식당 기본 정보와 영업시간을 저장하고 있는 서버는 기본 정보를 제공하는 테이블과 영업시간을 저장하는 테이블 두 개를 구성하고 있다. 영업시간 정보는 자주 수정되는 정보이기 때문에 기본 정보 테이블과 분리하여 사용하며, (그림 6)과 같이 식당 이름(name), 전화번호(tel), 휴대폰 번호(phone), 주소(address), 위도 값 (lati), 경도 값(longi)을 저장하고 있다.
(그림 6) 식당 정보를 위한 데이터베이스 테이블의 데이터 예시
(Figure 6) The data example of database table for restaurant information
이때 각 레코드의무결성을 보장하기 위해 num 필드는 고유키 자동 증가(auto_increment), 데이터 없음 방지(Not null), 기본 키(Primary key)로 설정하였으며, 그 외에 모든 필드는 데이터 없음 방지(Not null)를 설정하였다. 운영자가 전송하는 영업시간 정보는 서버의 데이터베이스에 저장되며 입력된 데이터 예시는 (그림 7)과 같다. (그림 7) 의테이블의 경우에도 (그림 6)에서와 같이 데이터의 정확성, 무결성 보장을 위해 num 필드는 고유키 자동 증가 (auto_increment), 데이터 없음 방지(Not null), 기본 키 (Primary key)로 설정하였으며, 그 외에 모든 필드는 데이터 없음 방지(Not null)를 설정하였다.
(그림 7) 휴무에 관한 데이터베이스 테이블의 데이터 예시
(Figure 7) The data example of database table for opening hours
그리고 식당 정보 데이터와의 관계형 데이터베이스 모델을 사용하기 때문에 참조 무결성을 위한 외래키 (Foreign key)를 link_no로 설정하였다. (그림 7)에서 link_no는 (그림 6)의 num와 매칭 되는 것으로 값이 1인 경우 'Jimmy's' 식당의 일주일 영업시간을 저장하고 있는 것이다. 이 식당은 영업시간이 매일 11:30~22:00 이며, 쉬는 시간이 14:30~17:00 인 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 설정된 운영자 애플리케이션은 (그림 5)의 ②에 설정된 값에 따라 매일 아침 8:30에 로컬 푸시 알림을 수행하게 되며, 운영자가 그 알림을 확인할 때 애플리케이션이 실행되어 (그림 8)과 같이 당일의 영업시간 확인을 하게 된다. (그림 8)에서 가운데 네모 박스 안에 그날의 날짜, 설정된 영업시간과 쉬는 시간이 나타나며, 이 시간을 운영자가 적용할 경우 ① 'Confirm the hours' 버튼을 누르고 식당이 열었다는 것을 서버로 전송하게 된다. 네모 박스 안의 정보를 수정할 필요가 있는 경우 ② 'Modify the hours' 버튼을 눌러 (그림 5) 화면으로 이동하여 다시 변경할 수 있으며, 일정과 달리 오늘 임시 휴업을 해야 하는 경우 ③ 'Close today' 버튼을 눌러 서버로 해당 요일 임시휴무를 설정하게 된다. 이때 다음 날도 알림을 받을지 시간 설정과 선택하는 것은 ④ 위치에 시간과 스위치를 이용하여 설정할 수 있다.
(그림 8) 오늘의 오픈 시간 확인을 위한 화면 구성
(Figure 8) Screen composition to confirm Today's opening hours
다음으로 식당 이용자는 사용자 애플리케이션을 이용하여 (그림 9)와 같이 자신 주변에 위치한 식당의 영업 정보를 확인할 수 있다.
(그림 9) 식당 사용자를 위한 화면 구성 (Figure 9) Screen composition for restaurant user
(그림 9)에서 사용자는 자신의 위치를 '▼' 버튼을 누른 후 설정할 수 있으며, 그 옆에 아이콘은 정보를 새로 고침 할 수 있다. 식당 목록은 사용자의 위치에서 가까운 순서로 현재 영업 중인 음식점들만 나타나며, 영업 중이지 않은 식당들은 아래에 위치한다. 사용자는 관심 있는 음식점을 선택하여 터치하면, 다음 페이지로 넘어가 식당의 기본 정보와 함께 구체적인 위치를 확인 할 수 있다.
본 논문의 제안 방법에서 운영자와 서버간의 구체적인 동작 순서는 (그림 10)과 같다. 식당 운영자는 서비스 등록을 위해 제안 애플리케이션을 이용하여 가게 주인 등록을 실행하며(①), 서버는 식당 주인을 인증하는 절차를 수행한다(②).
(그림 10) 스마트 기기와 서비스 서버 간의 데이터 전송 흐름
(Figure 10) The data transition flow between smart device and service server
식당 인증이 확인되면 서버는 인증 확인 정보를 전달하며(③), 운영자는 자신의 식당 정보를 서버로 전송한다 (④). 서버는 식당 정보를 식당 정보 테이블에 저장하고 (⑤), 운영자는 식당의 일주인 간 영업시간을 전송한다 (⑥). 서버는 전달 받은 영업시간을 식당 오픈 테이블에 저장한다(⑦). 다음으로 매일 정해진 시간에 제안 애플리케이션은 로컬 푸시 알림이 자동으로 실행되며(⑧), 식당 운영자는 그 알림을 통해 당일 식당 오픈 시간을 다시 확인하고(⑨) 그 정보를 서버로 전송한다. 서비스 서버는 전달 받은 당일 오픈 스케쥴을 기존 식당 오픈 테이블에 수정한다(⑩).
4. 실험 및 분석
본 장에서는 식당 운영자 애플리케이션, 사용자 애플리케이션, 그리고 서버 시스템의 성능 확인을 위한 실험과 기존 서비스 중인 네이버 스마트 플레이스, 구글 마이비즈니스와의 비교 실험을 진행하여 그 결과를 분석한다.
제안 시스템 성능 확인을 위한 실험은 기존 스마트 플레이스에 식당을 등록하여 운영하고 있는 총 10명을 모집하였으며, 처음 50일 동안은 기존 사용하던 스마트 플레이스를 이용하여 영업시간을 잊지 않고 설정하는지를 확인하였다. 이때 스마트 플레이스를 접속한 로그를 확인할 수 없기 때문에 실험 참가자에게 수기로 종이에 체크하는 방식을 사용하였다. 그리고 다음 50일 동안은 제안애플리케이션을 제공하고 영업시간을 잊지 않고 설정하는지 확인하였으며, 제안 애플리케이션의 경우 서버에 접근한 로그를 체크하는 방식을 사용하였다. 식당 정보 및 오픈 정보를 저장할 서버 시스템은 Apache 2.2.14, PHP 5.2.12, MySQL 5.1.39를 사용하였으며, Intel(R) Core(TM) i5 CPU 750, 8G Ram 하드웨어를 사용하였다.
(그림 11)은 실험에 대한 결과를 나타낸 것이다. 스마트 플레이스는 가장 많이 설정한 경우가 48회, 가장 적게 설정한 경우가 7회로 편차가 심한 것을 볼 수 있다.
(그림 11) 스마트 플레이스와 제안 방법을 이용한 식당 여는 시간 확인 실험 결과
(Figure 11) The experiment result of checking opening hours using smart place and the proposed application
그리고 10개의 식당 평균 61.8% 영업시간을 설정한 것을 볼 수 있다. 1번, 4번, 10번 식당의 경우 43회, 48회, 41 회 설정한 것은 식당 휴일을 제외하고 대부분 설정한 것으로 보이며, 휴일의 경우 초기 설정된 값이 있기 때문에 별도의 설정을 하지 않은 것으로 예상된다. 제안 애플리케이션은 최대 50회, 최소 42회로 편차가 비교적 적은 것을 볼 수 있다. 그리고 10개의 식당 평균 96% 영업시간을 설정한 것을 볼 수 있다. 5번, 6번 식당의 경우 43회, 42회 설정하였는데, 이 경우 알람을 확인하였지만 운영자가 그 알람을 누르지 않고 지나친 경우로 예상된다.
다음으로 사용자 편의성 확인을 위해 10명의 실험 참가자를 모집하여 식당에 직접 방문하지 않고 가상으로 점심시간, 저녁시간 방문을 원하는 식당 5개씩 총 8일(2 주간 월요일부터 목요일까지) 선택하게 하였다. 이때 방문 가능한 식당 리스트는 주변에 위치한 식당 40 곳을 선정하였으며, 이 식당들은 모두 네이버 스마트 플레이스 또는 구글의 마이 비즈니스를 사용하는 곳으로 하였다. 실험은 1일차(첫째주 월요일), 8일차(둘째주 목요일)의 경우 식당 목록만 보여주고 점심시간 5곳, 저녁시간 5곳을 선택하게 하였다. 그리고 2일차(첫째주 화요일), 7일 차(둘째주 수요일)에는 스마트 플레이스에 영업시간 정보를 함께 보여주고 선택하게 하였다. 3일차(첫째주 수요일), 6 일차(둘째주 화요일)에는 마이 비즈니스에 영업시간 정보를 함께 보여주고 선택하게 하였다. 4일차(첫째주 목요일), 5일차(둘째주 월요일)는 사용자 애플리케이션을 사용하여 선택하게 하였다. 실험 날짜를 월요일~목요일로 한정한 이유는 금~일요일 등의 주말에는 대부분의 식당이 영업을 하는 반면, 월요일에서 목요일에는 휴무인 식당이 많으며, 각 실험에 동일한 조건을 설정하기 위함이다.
실험 기간 동안 식당 40 곳은 스마트 플레이스, 마이비즈니스를 접속하여 영업시간을 설정하는 것과 식당 운영자 애플리케이션을 이용하여 영업시간 확인하는 것을 식당 운영자 자율적으로 설정하게 하였다. 사용자가 식당을 선택하였을 때, 실제 이용 가능한지에 대한 검증은 식당에 직접 전화를 걸어 영업 중임을 확인하였다. (그림 12)는 식당 목록, 스마트 플레이스, 마이 비즈니스, 사용자 애플리케이션을 각각 사용한 경우 식당 이용 가능율측정 실험 결과이다.
(그림 12) 리스트, 스마트 플레이스, 마이 비즈니스, 제안 애플리케이션을 이용한 가상 방문 실험 결과
(Figure 12) The experiment result of virtual visit using only list, smart place, my business and proposed application
(그림 12)에서 1 Lunch는 1일차 점심, 1 Dinner 1일 차 저녁, 2 Lunch는 2일차 점심, 2 Dinner 2일차 저녁을 의미하며, 식당 목록만 주고 점심 또는 저녁 식사 5곳을 10명이 선택했을 때 이용 가능한 식당은 총 33곳, 40곳, 30곳, 38곳 이었다. 이는 식당 이용자가 임의로 식당을 선택했을 때 휴무가 아니거나 영업시간 내에 해당되어 그 식당을 이용할 수 있는 이용 가능율이 70.5%이다. 네이버 스마트 플레이스의 경우 40곳, 47곳, 40곳, 42곳으로 이용가능율은 84.5%를 나타냈다.
그리고 구글 마이 비즈니스의 경우 38곳, 41곳, 35곳, 40곳으로 이용 가능율은 77%를 나타냈다. 스마트 플레이스의 높은 정확도는 시험 기간 동안 식당 운영자가 평소보다 관심을 가지고 영업시간 설정에 신경을 썼기 때문이라 예상된다. 마이 비즈니스도 식당 목록을 주고 선택하는 실험 결과에 비해 높은 정확도를 나타냈지만, 스마트 플레이스보다 낮은 정확도를 갖는 이유는 식당 운영자가 휴무 설정 화면 UI/UX가 스마트 플레이스보다 익숙하지 않기 때문에 자주 접속을 하지 않는 것으로 예상된다. 반면에 제안 방법의 경우 50곳, 49곳, 50곳, 50곳으로 이용 가능율은 99.5%를 나타냈다. 제안 애플리케이션의 경우 1 Dinner에서 49곳으로 한 번 식당을 이용할 수 없는 경우가 발생하였는데, 이는 해당 식당이 평소와 달리 점심시간 영업 후 가게를 일찍 문 닫은 것으로 확인 하였다.
5. 결론 및 후속연구
본 논문에서는 스마트 기기의 푸시 알림 기능을 이용하여 식당 운영자가 그날의 휴무 및 영업시간을 설정하고 그 정보를 식당 이용자에게 제공하는 애플리케이션과 서버 시스템을 제안하였다. 그리고 식당 운영자의 참여로 100일 간의 시험 결과 기존 스마트 플레이스에서의 영업시간 설정에 비해 제안 방법이 높은 참여율을 보임으로보다 효용성이 있는 것을 확인하였다. 게다가 가상 방문 실험에서도 99.5%의 높은 이용 가능율을 보임으로 식당 운영자에게 식당 영업시간 관리의 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 식당 이용객들에게 그 식당의 신뢰성을 높여 줄 수 있는 유용한 서비스 기술이 될 것이다.
본 논문에서 제안한 스마트 기기의 푸시 알림을 이용한 휴무 안내 시스템은 기존 서비스 되고 있는 식당 예약애플리케이션과는 서비스 목적에서 차별성을 가지고 있다. OpenTable, 테이블링 등의 기존 애플리케이션은 방문 몇 일전, 혹은 하루 전에 가고자 하는 식당을 검색하여 예약을 하는 것으로 예약 시점에서 해당 식당의 오픈 유무를 확인할 수 있다. 반면, 제안 방법은 예약이 필요하지 않고, 당일 주변의 식당을 찾아가는 사람들에게 식당을 목적지로 검색할 때 미리 휴무 여부를 알려줌으로 방문자의 헛걸음을 하지 않는 것에 목적을 두고 있다. 또한 스마트 기기의 로컬 푸시 알림 기능을 활용하여 식당 운영자의 능동적 참여를 유도함으로써 식당 휴무에 관한 높은 정확도를 유지할 것으로 예상된다.
추후 연구로는 식당 운영자 애플리케이션의 영업시간 입력을 위한 인터페이스를 보다 편리하게 향상시켜, 나이 많으신 분들도 손쉽게 사용할 수 있도록 할 것이다. 그리고 마지막 실험 결과에서와 같이 식당 운영자가 개인적인 사정 등으로 설정한 시간에 비해 영업을 일찍 종료하는 경우 이에 관한 정보를 손쉽게 변경할 수 있는 방안을 마련할 것이며, 제안 방법을 네이버 스마트 플레이스, 구글 마이 비즈니스에 모듈 형태로 적용하여 보다 유용한 애플리케이션과 서비스가 될 수 있도록 할 것이다.
참고문헌
- DY Huang, D Grundman, K Thomas, A Kumar, E Bursztein, K Levchenko, and AC Snoeren, "Pinning down abuse on google maps", Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web, pp. 1471-1479, Perth Australia, April 2017. https://doi.org/10.1145/3038912.3052590.
- Naver Map introduces new AI-based restaurant recommendation service, http://koreabizwire.com/naver-map-introduces-new-aibased-restaurant-recommendation-service/164591.
- R King, More than 110,000 eating and drinking establishments closed in 2020, https://fortune.com/2021/01/26/restaurants-bars-closed-2020-jobs-lost-how-many-have-closed-us-covid-pandemic-stimulus-unemployment/.
- A Yahi, A Chassang, L Raynaud, H Duthil, and DH Chau, "Aurigo: an interactive tour planner for personalized itineraries", Proceedings of the 20th International Conference on Intelligent User Interfaces, pp. 275-285, Atlanta Georgia, USA, March 2015. https://doi.org/10.1145/2678025.2701366.
- YE Lee, HS Jeon, SY Jin, JW Jung, and MS Choi, "Reliable and efficient ways to provide user-initiated location-based living information", Proceeding of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers Conference 2018, pp. 1575-1577, Korea, December 2018.
- TL Barton and JB MacArthur, "A teaching case on the benefits and costs of restaurants using OpenTable online restaurant reservations", Journal of Business and Accounting, Vol 9, No 1, pp. 126-135, 2016.
- JR Chang, MY Chen, LS Chen, and WT Chien, "Recognizing important factors of influencing trust in O2O models: an example of OpenTable", Soft Computing, Vol 24, No 11, pp. 7907-7923, 2020. https://doi.org/10.1007/s00500-019-04019-x.
- E Ludlow, One-quarter of American restaurants won't reopen, OpenTable says. Bloomberg, 2020. https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-05-14/one-quarter-ofamerican-restaurants-won-t-reopen-opentable-says.
- Tabling, 2020. https://biz.tabling.co.kr/#service.
- BS Kwak, I Jeon, and SJ Choi, "Analysis of push technology in smartphone platform for emergency alert", Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference, pp. 164-166, 2011.
- Android Firebase Cloud Messaging Framework, https://firebase.google.com/docs/cloud-messaging/.
- Push Notifications Statistics, Business of Apps, 2021. https://www.businessofapps.com/marketplace/pushnotifications/research/push-notifications-statistics/.