The purpose of this study is to investigate if recommendation selling (methods of recommendation selling, a key word used for recommendation, and employee attitude) influences the customers' menu decision. The results of the study are as follows: 'Menu picture' and 'explanation by word' among the tools used by employees for recommendation were found to influence customers' menu decision. The words such as 'new menu' and 'special only today' used by employees for recommendation were found to influence customers' menu decision. Employees' attitude elements such as 'interesting explanation', 'dressed up tidy', 'strong intention', and 'patience' were found to influence customer's menu decision. 'Recommendation selling' in the food and beverage industry means 'employees help customers make a good decision on food and beverage service'. This study makes an important contribution to the food industry in terms of providing substantial marketing strategies.
This study aimed to determine consumer satisfaction according to selection attributes of specialized coffee shops and also understand the effects of consumer satisfaction on recommendation intention and revisit intention. Through positive analysis, the study produced the following results. In the factor analysis of selection attributes of specialized coffee shops, there were six factors: 'quality', 'brand image', 'economic feasibility', 'menu diversity', 'the atmosphere and convenience of the shop', and 'service'. Among these factors, 'brand image', 'economic feasibility', and 'menu diversity' were found to exert a significant influence on consumer satisfaction. Second, consumer satisfaction had a significant influence on recommendation intention and revisit intention. Third, consumer intention to revisit specialized coffee shops showed a significant influence on recommendation intention.
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.
최근 현대인들은 풍족해진 먹을거리에도 불구하고, 특정 영양소의 과잉 및 부족 섭취로 영양불균형의 문제로 겪고 있다. 이에 따라, 건강 및 식단조절에 관한 관심이 증가하였고, 다양한 모바일시스템을 이용한 어플리케이션들이 등장하였다. 하지만 대부분의 어플리케이션들은 섭취한 식단을 기록하고 단순한 통계를 보여주는데 그치는 수준이며 건강 식단을 위한 일반적인 정보를 제공한다. 건강에 관심 있는 사용자에게는 실질적으로 본인의 음식 선호를 반영하거나 맞춤형 권장 정보를 제공하는 추천서비스가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 신체 및 활동조건에 따른 권장섭취열량에 대해 식품군별 교환단위수를 부여하고, 과거 섭취이력을 활용하여 음식 선호를 분석하여 식품군별 권장섭취 단위수를 만족하는 식단추천 기법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 사용자의 선호만을 고려한 경우, 권장교환단위만을 고려하는 경우와 비교하여 정밀도, 재현율, 건강지수, 그리고 3지표의 조화평균을 도출하고 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명하였다. 해당 기법을 활용하여 사용자는 본인의 선호를 반영하는 맞춤형 건강식단을 추천받을 수 있으며 이를 통해 건강한 식습관 개선 및 유지에 도움을 줄 수 있다.
This study investigated relationships between the importance and satisfaction of rice-based menu selection attributes at family restaurants. For data collection, a total of 250 copies of questionnaires were distributed to 4-year college students who had an experience of a rice-based menu at casual dining restaurants, and finally 221 surveys (88.4%) among them were analyzed by using SPSS Win ver. 11.5. Twenty selection attributes were used to test the level of importance and satisfaction for rice-based menu. The factor analysis identified six dimensions of the importance of rice-based menu selection attributes; variety of items, menu information, recommendation & atmosphere, food quality, preferred menu, and price. Also, five dimensions of satisfaction were identified as nutrition & taste, menu information, preferred menu & atmosphere, variety of items, and cooking. Canonical correlation analysis revealed that preferred menu factor of importance was highly correlated with preferred menu and restaurant atmosphere factor of satisfaction of rice-based menu selection. The managerial implications of these results for rice-base menu selection attributes are as follows: There seems to be a need to develop a variety of rice-based menus, because rice-based menus tend to be considered as an additional menu, not a main course. Aggressive marketing and communication strategies are necessary to position rice-based menu as a main course for college students and as a major maket segment to family restaurants.
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.
The purpose of this study is to seek new u-business services in restaurant management. Using the concept of business model methodology in family restaurant management domain, this study identifies customers' needs in services at the stage of management of purchase of materials, the production management, and the sales management. In addition, this study suggests two killer applications of a family restaurant management linking with the latest ubiquitous computing technologies: the service of the customer-oriented menu recommendation and the service of the inventory-oriented menu recommendation. These findings may offer practical insights in the context of ubiquitous service model of restaurant management.
This study was performed to verify the relationships among selection attribute, restaurant trust, experiential value, and recommendation focusing on sport center consumers. The data were collected from visitors who registered more than three months in the sport center in South Korea. Total 500 survey was distributed and 330 participants were used for further statistical analysis. SPSS 23.0 and AMOS 21.0 for Windows were used for statistical analysis. Five factors of selection attribute (menu, interior, exterior, staff, convenience) were extracted, and measured by using 15 questions. According to the results of this study, interior, exterior, and staff factors have positive effects on restaurant trust, and interior and menu were significant predictors of the experiential value. In addition, present study confirmed the theoretical relationship among trust, experiential value, and recommend intention as perceived by sport center visitors. Although there are many studies which demonstrated the relationships among selection attribute and other outcome variables, little research explained the relationships among the variables from sport center consumers. Therefore, this study will contribute to provide meaningful results and some practical implications for both academia and the related foodservice industry.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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