• 제목/요약/키워드: 맛집 추천 앱

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맛집 리스트 앱 개발 (Development of Restaurant List App)

  • 조규철;이설희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.457-460
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    • 2022
  • 코로나 바이러스 감염증-19(COVID-19)의 감소 추세로 방역 해제되면서 점차 일상생활로 돌아오게 되었다. 매출 감소로 큰 피해를 겪은 소상공인이 다시 사업체 운영을 정상적으로 하게 되면서 손님 수가 증가하였다. 본 연구는 앞으로 맛집을 찾는 사용자들이 점차 증가하면서 그 추세에 맞는 앱 개발을 하기 위해 요식업을 대상으로 하였다. 사용자들의 맛집을 공유하고 기록하기 위한 리스트 작성을 주기능으로 개발하였다. 이를 바탕으로 맛집을 추천하고 정보를 공유하며 지역 경제의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

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부정적 후기가 음식점 방문의도에 미치는 영향: 스마트폰 맛집 추천 앱을 중심으로 (Understanding the Effect of Negative Reviews on User Decision in Restaurant Recommendation Apps)

  • 윤혜정;최지연;이중정
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.418-426
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    • 2015
  • 스마트폰 사용자들은 맛집 추천 앱을 통해 음식점을 선택하며, 이용자 후기를 중요한 의사결정 정보로 활용한다. 이러한 변화 속에서 앱 서비스 제공자와 광고주는 이용자 후기의 중요성을 인식하고는 있으나, 다양한 이용자 후기가 실제적으로 고객의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지에 대해서는 이해가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서 부정적 이용 후기를 중심으로 음식점 방문의도에 미치는 영향의 정도가 의사결정 유형에 따라 차이가 있는지를 확인하고자 하였다. 이를 위해 맛, 서비스, 분위기의 부정적 이용 후기 속성에 따른 3가지 시나리오를 개발하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 부정적 이용 후기의 속성에 따라 음식점 방문 의도에 미치는 영향이 다른 것을 확인하였으며, 의사결정 유형에 따라 부정적 이용 후기의 영향이 다른 것을 부분적으로 확인하였다. 본 연구 결과는 맛집 추천 앱 서비스 제공자와 광고주가 부정적 이용 후기에 대한 적절한 관리 방안 수립 시에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

공공데이터를 이용한 여행지 맛집 추천 앱개발 연구 (The Development of a Restaurant Recommendation App for Travel Destinations Using Public Data)

  • 이종민;정성화;최민진;박영미;박민숙
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.392-394
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    • 2021
  • 본 연구논문은 여행지를 여행하는 관광객들을 위한 자동 맛집 추천 어플리케이션에 관한 논문이다. 국내 어느 여행지든 어플을 실행하면 음식의 종류와 상관없이 한식, 중식, 양식 등 원하는 서비스를 추천하여 관광지에서 맛집 랭킹 들이 쏟아지게 되는 어플이다. 맛집 추천만 하는 것이 아니라 위생상태, 가격, 최근 코로나사태로 인한 방역수칙 준수 등 리뷰와 별점을 통해 관광지에서 손쉽게 맛집을 찾을 수 있도록 관련 정보 DB를 수집해 어플리케이션을 개발하고자 한다.

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날씨 정보를 활용한 음식 메뉴 추천 App 설계 (Design of a Food Menu Recommendation App using Weather Information)

  • 하옥균;옥용훈;김진찬;김용진;나동훈;이욱렬
    • 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.

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위치기반 지식정보를 활용한 맛집 추천 앱의 효과: 프라이버시 계산을 중심으로 (The Effectiveness of Apps Recommending Best Restaurant through Location-based Knowledge Information: Privacy Calculus Perspective)

  • 장택붕;임현아;최재원
    • 한국전자거래학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.89-106
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    • 2017
  • 스마트폰과 태블릿 PC 등의 모바일 기기의 확산으로 세계 모바일 애플리케이션(Application, 이하 앱) 시장 규모가 확대되면서, 위치기반서비스(Location-Based Service: LBS)가 새로운 서비스로 주목 받고 있다. 하지만 LBS 앱 관련 제도와 법규가 이루어지지 못한 상태에서 LBS 앱이 빠르게 확산되면서 개인 사생활 침해 가능성 및 개인 정보유출과 같은 프라이버시 염려가 증가하고 있다. 본 연구는 중국과 한국 사용자가 사용하는 맛집 앱을 대상으로 LBS 앱 사용자의 인지된 가치를 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 맛집 어플리케이션을 사용할 때 개인 정보를 제공함으로써 얻게 되는 인지된 가치와 그에 영향을 주는 변수들을 규명하고자 한다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 소비자가 정보의 유용성을 인지하며 정보에 대한 통제능력이 높을수록 정보에 대한 인지된 가치가 증가하는 것을 증명하였다. 또한 위치기반서비스 앱 활용능력이 프라이버시 이익에 긍정적인 영향을 미치고 정보에 지각된 취약성이 프라이버시 위험에 부정적인 영향을 미치는 것을 증명하였다. 그리고 선행연구와 달리 위치기반서비스에 대한 인지된 가치는 프라이버시 계산에 구성되는 프라이버시 이익과 위험에 긍정적인 영향을 주었다.