KR20240158603A

KR20240158603A - Method, apparatus and non-transitory computer-readable recording medium for recommending a personalized menu

Info

Publication number: KR20240158603A
Application number: KR1020230055486A
Authority: KR
Inventors: 최원준
Original assignee: 주식회사 컨플
Filing date: 2023-04-27
Publication date: 2024-11-05

Abstract

본 개시는 개인 맞춤형 메뉴를 추천하기 위한 방법, 장치 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다. 본 개시의 일 실시예에 따른 개인 맞춤형 메뉴를 추천하는 방법은, 사용자 특성 정보 및 사용자 액션 정보를 포함하는 사용자 데이터를 수집하는 단계; 사용자 데이터를 기반으로 사용자 취향을 분석하는 단계; 사용자 취향을 고려하여 사용자의 선택 정보에 따른 메뉴를 결정하는 단계; 및 식사 유형에 따라 메뉴와 연관되는 음식점 정보 및 레시피 정보 중 어느 하나를 제공하는 단계;를 포함한다.The present disclosure relates to a method, a device, and a non-transitory computer-readable recording medium for recommending a personalized menu. A method for recommending a personalized menu according to one embodiment of the present disclosure includes: a step of collecting user data including user characteristic information and user action information; a step of analyzing user preferences based on the user data; a step of determining a menu according to user selection information in consideration of user preferences; and a step of providing one of restaurant information and recipe information associated with the menu according to a meal type.

Description

METHOD, APPARATUS AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR RECOMMENDING A PERSONALIZED MENU

본 개시는 개인 맞춤형 메뉴를 추천하기 위한 방법, 장치 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.The present disclosure relates to a method, a device, and a non-transitory computer-readable recording medium for recommending a personalized menu.

"오늘 뭐 먹지?"에 대한 고민은 누구나 공감하는 고민 중 하나이다. 특히, 매일 학교나 직장에서 식사를 해결하는 대학생이나 직장인은 매번 식사 메뉴를 선택해야 하는 어려움을 겪고 있다.The question of “What should I eat today?” is one that everyone can relate to. In particular, college students and office workers who eat at school or work every day have a hard time choosing what to eat every time.

이와 관련하여, 음식점을 추천하고 음식점 정보를 제공하는 다양한 서비스가 알려져 있다. 예를 들어, 사용자의 위치를 기반으로 인근 맛집을 추천하고, 음식점에 대한 리뷰 내지 평가를 제공하는 서비스가 알려져 있다.In this regard, various services are known that recommend restaurants and provide restaurant information. For example, services that recommend nearby restaurants based on the user's location and provide reviews or ratings for restaurants are known.

그러나, 이러한 기존의 서비스는 음식점을 이용한 다른 사용자들이 작성한 리뷰 내지 평가를 통합하여 정형화되고 보편적인 정보만을 제공하기 때문에 개개인의 취향 또는 입맛을 반영할 수 없다. 또한, 돈을 받고 리뷰를 긍정적으로 작성해주거나 불순한 의도로 악성 리뷰를 작성하는 경우가 있기 때문에 리뷰의 신뢰성과 정확성을 보장하기도 어렵다. 뿐만 아니라, 단순히 맛집 정보만을 제공하고, 구체적인 메뉴를 추천하지 않기 때문에 메뉴 선택의 어려움을 해결하는 데에 한계가 있다.However, these existing services only provide standardized and general information by integrating reviews or evaluations written by other users who have used the restaurant, so they cannot reflect individual tastes or preferences. In addition, it is difficult to guarantee the reliability and accuracy of reviews because there are cases where people receive money to write positive reviews or write malicious reviews with impure intentions. In addition, since they only provide information on restaurants and do not recommend specific menus, they have limitations in solving the difficulty of choosing a menu.

이에, 본 개시는 “오늘 뭐 먹지?”에 대한 고민을 해소할 수 있는 사용자 개개인의 취향과 성향을 반영한 개인 맞춤형 메뉴 추천 서비스를 제공하고자 한다.Accordingly, the present disclosure aims to provide a personalized menu recommendation service that reflects the tastes and tendencies of each user, which can resolve the concern of “What should I eat today?”

본 개시는 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 개인의 취향을 고려하여 적합한 메뉴를 추천하는 서비스를 제공하는 것에 그 목적이 있다.The present disclosure is intended to solve the problems of the above-described prior art, and its purpose is to provide a service that recommends a suitable menu by taking into account an individual's taste.

또한, 본 개시는 음식점을 이용하는 경우 뿐만 아니라 직접 요리를 해서 식사를 하는 경우에도 활용할 수 있는 메뉴 추천 서비스를 제공하는 것에도 그 목적이 있다.In addition, the purpose of the present disclosure is to provide a menu recommendation service that can be utilized not only when using a restaurant, but also when cooking and eating a meal yourself.

상기 목적을 달성하기 위한 본 개시의 대표적인 구성은 다음과 같다.A representative configuration of the present disclosure to achieve the above purpose is as follows.

본 개시의 일 실시예에 따른 개인 맞춤형 메뉴를 추천하는 방법은, 사용자 특성 정보 및 사용자 액션 정보를 포함하는 사용자 데이터를 수집하는 단계; 사용자 데이터를 기반으로 사용자 취향을 분석하는 단계; 사용자 취향을 고려하여 사용자의 선택 정보에 따른 메뉴를 결정하는 단계; 및 식사 유형에 따라 메뉴와 연관되는 음식점 정보 및 레시피 정보 중 어느 하나를 제공하는 단계;를 포함한다.A method for recommending a personalized menu according to one embodiment of the present disclosure includes: a step of collecting user data including user characteristic information and user action information; a step of analyzing user preferences based on the user data; a step of determining a menu according to user selection information by considering the user preferences; and a step of providing one of restaurant information and recipe information associated with the menu according to a meal type.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자 특성 정보는 사용자의 MBTI, 선호하는 음식의 종류 및 관심사 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the user characteristic information may include at least one of the user's MBTI, preferred food type, and interests.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자 액션 정보는 리뷰 데이터, 평점 데이터 또는 태그 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 평점 데이터는 사용자의 예상 평점 데이터를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the user action information may include review data, rating data, or tag data. Here, the rating data may include the user's expected rating data.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 선택 정보는 음식 맛 유형, 음식 종류 및 음식 카테고리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the selection information may include at least one of a food taste type, a food type, and a food category.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 메뉴를 결정하는 단계는, 선택 정보가 입력된 시점의 환경 정보를 반영하여 메뉴를 결정하고, 환경 정보는 날짜 정보, 날씨 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the step of determining the menu determines the menu by reflecting environmental information at the time when selection information is input, and the environmental information may include at least one of date information, weather information, and location information.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 메뉴를 결정하는 단계는, 식사를 함께 하는 다른 사용자의 취향 및 선택 정보를 사용자의 취향 및 선택 정보와 비교하여 유사도를 판단하고, 유사도를 반영하여 메뉴를 결정할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the step of determining a menu may include comparing the taste and selection information of another user eating together with the taste and selection information of the user to determine a similarity, and determining the menu by reflecting the similarity.

본 개시의 일 실시예에 따른 개인 맞춤형 메뉴를 추천하는 장치는, 사용자 특성 정보 및 사용자 액션 정보를 포함하는 사용자 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 사용자 데이터를 기반으로 사용자 취향을 분석하는 취향 분석부; 사용자 취향을 고려하여 사용자의 선택 정보에 따른 메뉴를 결정하는 메뉴 결정부; 및 식사 유형에 따라 상기 메뉴와 연관되는 음식점 정보 및 레시피 정보 중 어느 하나를 제공하는 정보 제공부;를 포함한다.A device for recommending a personalized menu according to one embodiment of the present disclosure includes: a data collection unit for collecting user data including user characteristic information and user action information; a preference analysis unit for analyzing user preferences based on the user data; a menu determination unit for determining a menu according to user selection information in consideration of user preferences; and an information provision unit for providing one of restaurant information and recipe information associated with the menu according to a meal type.

이 외에도, 본 개시를 구현하기 위한 다른 방법, 다른 장치 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.In addition, other methods for implementing the present disclosure, other devices, and non-transitory computer-readable recording media recording a computer program for executing the method are further provided.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자 데이터를 수집하고 이를 기반으로 사용자의 취향을 분석함으로써, 사용자의 취향에 따른 맞춤형 메뉴를 추천할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, by collecting user data and analyzing the user's preferences based on the collected data, a customized menu according to the user's preferences can be recommended.

또한, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 식사 유형에 따라 메뉴와 연관되는 음식점 정보 또는 레시피 정보를 선택적으로 제공함으로써, 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있다.In addition, according to one embodiment of the present disclosure, user satisfaction can be improved by selectively providing restaurant information or recipe information associated with a menu according to the meal type.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따라 개인 맞춤형 메뉴 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템 환경을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자 특성 정보를 수집하기 위하여 제공되는 사용자 인터페이스를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자의 선택 정보 입력을 위하여 제공되는 사용자 인터페이스를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 메뉴를 추천하는 예시적인 과정을 보여주는 동작 흐름도이다.FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a system environment for providing a personalized menu recommendation service according to one embodiment of the present disclosure.
FIG. 2 is a functional block diagram schematically illustrating the functional configuration of a menu recommendation device according to one embodiment of the present disclosure.
FIG. 3 is a diagram exemplarily showing a user interface provided for collecting user characteristic information according to one embodiment of the present disclosure.
FIG. 4 is a drawing exemplarily showing a user interface provided for a user to input selection information according to one embodiment of the present disclosure.
FIG. 5 is a flowchart showing an exemplary process for recommending a menu according to one embodiment of the present disclosure.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 관하여 상세히 설명한다. 이하에서는, 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있다고 판단되는 경우, 이미 공지된 기능 및 구성에 관한 구체적인 설명을 생략한다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 어디까지나 본 개시의 일 실시예에 관한 것일 뿐 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the attached drawings. In the following, if it is judged that the gist of the present disclosure may be unnecessarily obscured, specific descriptions of functions and configurations that are already known will be omitted. In addition, it should be noted that the contents described below are only related to one embodiment of the present disclosure and that the present disclosure is not limited thereto.

본 개시에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 개시를 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들면, 단수로 표현된 구성요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 본 개시 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하려는 것은 아니다.The terminology used in this disclosure is only used to describe specific embodiments and is not intended to be limiting of the present disclosure. For example, a component expressed in the singular should be understood to include plural components unless the context clearly indicates only the singular. The terms "comprises" or "has" as used in this disclosure are intended to specify that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in this disclosure is present, but the use of such terms does not exclude the presence or addition of one or more other features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

본 개시의 실시예에 있어서 '모듈' 또는 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 또는 '부'는, 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 또는 '부'를 제외하고는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서에 의해 구현될 수 있다.In the embodiments of the present disclosure, a 'module' or 'part' means a functional part that performs at least one function or operation, and may be implemented by hardware or software, or by a combination of hardware and software. In addition, a plurality of 'modules' or 'parts' may be integrated into at least one software module and implemented by at least one processor, except for a 'module' or 'part' that needs to be implemented by a specific hardware.

덧붙여, 달리 정의되지 않는 한 기술적 또는 과학적인 용어를 포함하여, 본 개시에서 사용되는 모든 용어들은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시에서 명백하게 달리 정의하지 않는 한 과도하게 제한 또는 확장하여 해석되지 않는다는 점을 알아야 한다.In addition, unless otherwise defined, all terms used in this disclosure, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person of ordinary skill in the art to which this disclosure belongs. It should be noted that terms defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the relevant technology, and will not be interpreted in an unduly limiting or expansive manner unless explicitly defined otherwise in this disclosure.

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 개시의 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the attached drawings.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따라 개인 맞춤형 메뉴 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템 환경을 개략적으로 나타내는 도면이다.FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a system environment for providing a personalized menu recommendation service according to one embodiment of the present disclosure.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 개인 맞춤형 메뉴 추천 서비스를 제공하기 위한 시스템(100)은 사용자 단말(110), 통신망(120) 및 메뉴 추천 장치(130)를 포함할 수 있다.As illustrated in FIG. 1, according to one embodiment of the present disclosure, a system (100) for providing a personalized menu recommendation service may include a user terminal (110), a communication network (120), and a menu recommendation device (130).

본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(110)은, 통신망(120)을 통해 메뉴 추천 장치(130)에 접속하고 통신할 수 있는 기능을 포함하는 디지털 기기이다. 일 실시예에서, 사용자 단말(110)은 스마트폰, 태블릿, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, PDA, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있으며, 특정 형태로 제한되지 않는다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(110)은 디스플레이 장치 및 입력 장치를 포함할 수 있다.A user terminal (110) according to one embodiment of the present disclosure is a digital device that includes a function of connecting to and communicating with a menu recommendation device (130) via a communication network (120). In one embodiment, the user terminal (110) may be a digital device having a memory means and a microprocessor and having a computing ability, such as a smart phone, a tablet, a desktop computer, a notebook computer, a workstation, a PDA, a web pad, a mobile phone, etc., and is not limited to a specific form. According to one embodiment of the present disclosure, the user terminal (110) may include a display device and an input device.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(110) 상에서 수신된 다양한 형태의 사용자 입력은 통신망(120)을 통해 메뉴 추천 장치(130)로 전달될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 사용자 단말(110)을 통해 사용자 특성 정보(예를 들어, MBTI, 선호하는 음식의 종류, 관심사 등), 선택 정보(예를 들어, 음식 맛 유형, 음식 종류, 음식 카테고리 등)를 입력할 수 있으며, 사용자 입력에 따른 정보는 통신망(120)을 통해 메뉴 추천 장치(130)에 전달될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 단말(110)을 통한 정보의 입력은 메뉴 추천 장치(130)에서 제공하는 사용자 인터페이스에서 해당하는 항목을 선택하는 방식으로 이루어질 수 있다. 그러나, 본 개시가 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자가 직접 정보를 입력하는 방식으로도 구현 가능할 것이다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(110)은 통신망(120)을 통해 외부(예컨대, 메뉴 추천 장치(130))로부터 전송되어 온 다양한 신호를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 사용자 단말(110)을 통해 메뉴 추천 장치(130)에서 제공하는 음식점 정보 또는 레시피 정보를 수신할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, various forms of user input received on the user terminal (110) may be transmitted to the menu recommendation device (130) via the communication network (120). In one embodiment, the user may input user characteristic information (e.g., MBTI, preferred food type, interests, etc.) and selection information (e.g., food taste type, food type, food category, etc.) via the user terminal (110), and information according to the user input may be transmitted to the menu recommendation device (130) via the communication network (120). In one embodiment, the input of information via the user terminal (110) may be performed by selecting a corresponding item from a user interface provided by the menu recommendation device (130). However, the present disclosure is not limited thereto, and may also be implemented in a manner in which the user directly inputs information. According to one embodiment of the present disclosure, the user terminal (110) may receive various signals transmitted from an external source (e.g., the menu recommendation device (130)) via the communication network (120). In one embodiment, a user can receive restaurant information or recipe information provided by a menu recommendation device (130) through a user terminal (110).

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(110)에는 본 개시에 따른 기능이 지원되기 위한 애플리케이션이 포함되어 있을 수 있다. 이와 같은 애플리케이션은 메뉴 추천 장치(130) 또는 외부의 애플리케이션 배포 서버(미도시됨)로부터 다운로드된 것일 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the user terminal (110) may include an application for supporting a function according to the present disclosure. Such an application may be downloaded from a menu recommendation device (130) or an external application distribution server (not shown).

본 개시의 일 실시예에 따른 통신망(120)은, 유선 통신이나 무선 통신과 같은 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 도시권 통신망(MAN; Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 명세서에서 말하는 통신망(120)은 공지의 인터넷 또는 월드와이드웹(WWW; World Wide Web)일 수 있다. 그러나, 통신망(120)은, 굳이 이에 국한될 필요 없이, 공지의 유무선 데이터 통신망, 공지의 전화망 또는 공지의 유무선 텔레비전 통신망을 그 적어도 일부에 있어서 포함할 수도 있다.A communication network (120) according to one embodiment of the present disclosure may be configured regardless of a communication mode such as wired communication or wireless communication, and may be configured with various communication networks such as a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), and a wide area network (WAN). Preferably, the communication network (120) referred to in the present specification may be the well-known Internet or the World Wide Web (WWW). However, the communication network (120) is not necessarily limited thereto, and may include at least a part of a well-known wired and wireless data communication network, a well-known telephone network, or a well-known wired and wireless television communication network.

예를 들면, 통신망(120)은 무선 데이터 통신망으로서, 와이파이(WiFi) 통신, 와이파이 다이렉트(WiFi-Direct) 통신, 롱텀 에볼루션(LTE, Long Term Evolution) 통신, 5G 통신, 블루투스 통신(저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 통신 포함), 적외선 통신, 초음파 통신 등과 같은 종래의 통신 방법을 적어도 그 일부분에 있어서 구현하는 것일 수 있다. 다른 예를 들면, 통신망(120)은 광 통신망으로서, 라이파이(LiFi, Light Fidelity) 등과 같은 종래의 통신 방법을 적어도 그 일부분에 있어서 구현하는 것일 수 있다.For example, the communication network (120) may be a wireless data communication network that implements, at least in part, a conventional communication method such as WiFi communication, WiFi-Direct communication, Long Term Evolution (LTE) communication, 5G communication, Bluetooth communication (including Bluetooth Low Energy (BLE) communication), infrared communication, or ultrasonic communication. As another example, the communication network (120) may be an optical communication network that implements, at least in part, a conventional communication method such as LiFi (Light Fidelity).

본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치(130)는, 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 디바이스로서, 서버 시스템일 수 있으며, 통신망(120)을 통해 사용자 단말(110)과 통신을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 메뉴 추천 장치(130)는 사용자 단말(110)로부터 들어오는 다양한 입력을 수신할 수 있다. A menu recommendation device (130) according to one embodiment of the present disclosure is a digital device having a memory means and a microprocessor and having a computing capability, and may be a server system, and may perform communication with a user terminal (110) through a communication network (120). In one embodiment, the menu recommendation device (130) may receive various inputs from the user terminal (110).

본 개시의 일 실시예에 따르면, 메뉴 추천 장치(130)는 사용자 특성 정보 및 사용자 액션 정보를 포함하는 사용자 데이터를 수집할 수 있으며, 사용자 데이터를 기반으로 사용자 취향을 분석할 수 있다. 여기서, 사용자 액션 정보는 메뉴 추천 장치(130) 또는 외부 서버에서 제공하는 콘텐츠 또는 서비스에 대한 사용자의 이용 내지 활동과 관련된 정보로, 예를 들어 리뷰 데이터, 평점 데이터, 태그 데이터 등을 포함할 수 있다. 또한, 메뉴 추천 장치(130)는 사용자 취향을 고려하여 사용자의 선택 정보에 따른 메뉴를 결정하고, 메뉴와 연관되는 음식점 정보 및 레시피 정보 중 어느 하나를 제공할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the menu recommendation device (130) can collect user data including user characteristic information and user action information, and analyze user preferences based on the user data. Here, the user action information is information related to the user's use or activity for content or services provided by the menu recommendation device (130) or an external server, and may include, for example, review data, rating data, tag data, etc. In addition, the menu recommendation device (130) can determine a menu according to the user's selection information by considering the user's preferences, and provide one of restaurant information and recipe information associated with the menu.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다.FIG. 2 is a functional block diagram schematically illustrating the functional configuration of a menu recommendation device according to one embodiment of the present disclosure.

도 2를 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치(130)는, 데이터 수집부(202), 취향 분석부(204), 메뉴 결정부(206), 정보 제공부(208), 통신부(210) 및 저장부(212)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 구성요소들은 메뉴 추천 장치(130)의 모든 기능을 반영한 것이 아니고, 필수적인 것도 아니어서, 메뉴 추천 장치(130)는 도시된 구성요소들 보다 많은 구성요소를 포함하거나 그보다 적은 구성요소를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, a menu recommendation device (130) according to one embodiment of the present disclosure may include a data collection unit (202), a preference analysis unit (204), a menu determination unit (206), an information provision unit (208), a communication unit (210), and a storage unit (212). The components illustrated in FIG. 2 do not reflect all functions of the menu recommendation device (130), nor are they essential, so the menu recommendation device (130) may include more or fewer components than the illustrated components.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 데이터 수집부(202), 취향 분석부(204), 메뉴 결정부(206), 정보 제공부(208), 통신부(210) 및 저장부(212)는 그 중 적어도 일부가 외부 시스템(미도시됨)과 통신하는 프로그램 모듈들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 메뉴 추천 장치(130)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈들은 메뉴 추천 장치(130)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈들은 본 개시에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.According to one embodiment of the present disclosure, the data collection unit (202), the taste analysis unit (204), the menu determination unit (206), the information provision unit (208), the communication unit (210), and the storage unit (212) may be program modules, at least some of which communicate with an external system (not shown). These program modules may be included in the menu recommendation device (130) in the form of an operating system, an application program module, and other program modules, and may be physically stored on various known memory devices. In addition, these program modules may be stored in a remote memory device that can communicate with the menu recommendation device (130). Meanwhile, these program modules include, but are not limited to, routines, subroutines, programs, objects, components, data structures, etc. that perform specific tasks or execute specific abstract data types according to the present disclosure.

본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치(130)의 데이터 수집부(202)는, 사용자 특성 정보 및 사용자 액션 정보를 포함하는 사용자 데이터를 수집하는 기능을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 수집부(202)는 주기적으로 사용자 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 수집부(202)는 둘 이상의 사용자에 대한 사용자 데이터를 수집할 수 있다.The data collection unit (202) of the menu recommendation device (130) according to one embodiment of the present disclosure may perform a function of collecting user data including user characteristic information and user action information. In one embodiment, the data collection unit (202) may collect user data periodically. In one embodiment, the data collection unit (202) may collect user data for two or more users.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 데이터 수집부(202)는 사용자 단말(110)을 통한 사용자 입력을 수신하여 사용자 특성 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 사용자 특성 정보는 사용자 개인의 특성을 파악할 수 있는 정보로, 예를 들어 사용자의 성별, 나이, MBTI, 선호하는 음식의 종류, 관심사 등이 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 수집부(202)는 사용자 단말(110)에 사용자 특성 정보 수집을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있으며, 사용자 인터페이스는 사용자가 선택 가능하도록 구성되는 복수의 선택 항목을 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the data collection unit (202) may collect user characteristic information by receiving a user input through the user terminal (110). Here, the user characteristic information is information that can identify the characteristics of an individual user, and may include, for example, the user's gender, age, MBTI, type of food preference, interests, etc. In one embodiment, the data collection unit (202) may provide a user interface for collecting user characteristic information to the user terminal (110), and the user interface may include a plurality of selection items configured to be selectable by the user.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자 특성 정보를 수집하기 위하여 제공되는 사용자 인터페이스를 예시적으로 보여주는 도면이다.FIG. 3 is a diagram exemplarily showing a user interface provided for collecting user characteristic information according to one embodiment of the present disclosure.

도 3의 (a)를 참조하면, 데이터 수집부(202)에서 제공하는 사용자 인터페이스는 사용자가 자신의 MBTI를 선택할 수 있도록 구성되는 복수의 선택 항목을 포함할 수 있다. MBTI 선택을 위한 복수의 선택 항목은, 예를 들어 ISTJ, ISFJ, INFJ, INTJ, ISTP, ISFP, INFP 등의 16개의 MBTI 유형과 사용자가 MBTI를 모르는 경우 선택할 수 있는 항목을 포함할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(110)을 통해 복수의 선택 항목 중에서 해당되는 하나의 항목을 선택할 있으며, 사용자 선택에 따른 사용자 입력은 통신망(120)을 통해 메뉴 추천 장치(130), 즉 데이터 수집부(202)에 전달될 수 있다.Referring to (a) of FIG. 3, the user interface provided by the data collection unit (202) may include a plurality of selection items configured to allow a user to select his/her MBTI. The plurality of selection items for selecting the MBTI may include, for example, 16 MBTI types such as ISTJ, ISFJ, INFJ, INTJ, ISTP, ISFP, INFP, etc., and items that the user can select if he/she does not know his/her MBTI. The user may select one of the plurality of selection items through the user terminal (110), and the user input according to the user selection may be transmitted to the menu recommendation device (130), i.e., the data collection unit (202), through the communication network (120).

도 3의 (b)를 참조하면, 데이터 수집부(202)에서 제공하는 사용자 인터페이스는 사용자가 선호하는 음식 종류를 선택할 수 있도록 구성되는 복수의 선택 항목을 포함할 수 있다. 선호하는 음식 종류 선택을 위한 복수의 선택 항목은, 예를 들어 한식, 중식, 일실, 양식, 분식, 세계음식, 도시락, 디저트 등을 포함할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(110)을 통해 복수의 선택 항목 중에서 적어도 하나 이상의 항목을 선택할 있으며, 사용자 선택에 따른 사용자 입력은 통신망(120)을 통해 메뉴 추천 장치(130), 즉 데이터 수집부(202)에 전달될 수 있다.Referring to (b) of FIG. 3, the user interface provided by the data collection unit (202) may include a plurality of selection items configured to allow the user to select a preferred food type. The plurality of selection items for selecting a preferred food type may include, for example, Korean food, Chinese food, Japanese food, Western food, fast food, world food, lunch boxes, desserts, etc. The user may select at least one item from the plurality of selection items through the user terminal (110), and the user input according to the user selection may be transmitted to the menu recommendation device (130), i.e., the data collection unit (202), through the communication network (120).

도 3의 (c)를 참조하면, 데이터 수집부(202)에서 제공하는 사용자 인터페이스는 사용자가 관심사를 선택할 수 있도록 구성되는 복수의 선택 항목을 포함할 수 있다. 관심사 선택을 위한 복수의 선택 항목은, 예를 들어 핫 플, 신상 맛집, 뷰 맛집, 혼밥, 집 밥, 배달음식, 맛집 탐방, 다이어트, 비건, 레시피, 여행 등을 포함할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(110)을 통해 복수의 선택 항목 중에서 적어도 하나 이상의 항목을 선택할 있으며, 사용자 선택에 따른 사용자 입력은 통신망(120)을 통해 메뉴 추천 장치(130), 즉 데이터 수집부(202)에 전달될 수 있다.Referring to (c) of FIG. 3, the user interface provided by the data collection unit (202) may include a plurality of selection items configured to allow the user to select interests. The plurality of selection items for selecting interests may include, for example, hot places, new restaurants, restaurants with views, eating alone, home cooking, delivery food, restaurant tours, diets, vegan, recipes, travel, etc. The user may select at least one item from the plurality of selection items through the user terminal (110), and the user input according to the user selection may be transmitted to the menu recommendation device (130), i.e., the data collection unit (202), through the communication network (120).

본 개시의 일 실시예에 따르면, 데이터 수집부(202)는 사용자 액션 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 사용자 액션 정보는 사용자의 콘텐츠 또는 서비스 이용과 관련된 정보로, 예를 들어 리뷰 데이터, 평점 데이터, 태그 데이터 등을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 리뷰 데이터는 사용자가 방문한 음식점에 대하여 작성한 리뷰, 사용자가 좋아요 추천, 또는 스크랩한 다른 사용자가 작성한 리뷰, 사용자와 취향 유사도가 높은 다른 사용자가 작성한 리뷰 등을 포함할 수 있다. 평점 데이터는 음식점에 대한 평가 내용 및 별점 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 평점 데이터는 사용자가 이용한 음식점에 대한 평점 데이터 뿐만 아니라 사용자가 방문하지 않은 음식점에 대한 사용자의 예상 평점 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 사용자의 예상 평점은 소정의 알고리즘에 의해 산출될 수 있다. 예를 들어, 특이값 분해(SVD)를 적용하여 사용자의 예상 평점을 산출할 수 있다. 태그 데이터는 사용자가 리뷰를 작성하면서 선택한 태그에 관한 정보로, 예를 들어 카페/베이커리, 깔끔한, 활기찬, 1인, 점심, 성수 까페 등 음식점과 관련된 정보를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the data collection unit (202) may collect user action information. Here, the user action information may include information related to the user's use of content or services, such as review data, rating data, tag data, etc. According to one embodiment of the present disclosure, the review data may include reviews written by the user for restaurants visited, reviews written by other users who liked or recommended the user or scraped the user's reviews written by other users who have high similarity in taste with the user, etc. The rating data may include information about evaluation content and star ratings for restaurants. In one embodiment, the rating data may include not only rating data for restaurants visited by the user, but also expected rating data of the user for restaurants not visited by the user. Here, the expected rating of the user may be calculated by a predetermined algorithm. For example, the expected rating of the user may be calculated by applying singular value decomposition (SVD). The tag data may include information about tags selected by the user while writing a review, such as cafe/bakery, clean, lively, one-person, lunch, Seongsu cafe, etc., and may include information related to restaurants.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 데이터 수집부(202)는 사용자 단말기(110) 또는 외부 서버로부터 전달받은 데이터로부터 환경 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 환경 정보는 날짜 정보, 날씨 정보 및 위치 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 수집부(202)는 앞서 설명한 사용자 특성 정보, 사용자 액션 정보가 생성, 수집되는 시점의 환경 정보를 수집할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the data collection unit (202) can collect environmental information from data received from a user terminal (110) or an external server. Here, the environmental information can include date information, weather information, and location information. In one embodiment, the data collection unit (202) can collect environmental information at the time when the user characteristic information and user action information described above are generated and collected.

본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치(130)의 취향 분석부(204)는, 데이터 수집부(202)에서 수집한 사용자 데이터를 기반으로 사용자 취향을 분석하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, 취향 분석부(204)는 사용자가 작성한 리뷰, 사용자가 좋아요 추천 또는 스크랩한 다른 사용자의 리뷰를 분석하여 사용자 취향을 파악할 수 있다. 다른 예를 들면, 취향 분석부(204)는 평점 데이터에서 사용자가 기준 값보다 높은 평점을 부여하거나 부여할 것으로 예측되는 음식점 또는 메뉴를 분석하여 사용자 취향을 파악할 있다. 또 다른 예를 들면, 취향 분석부(204)는 사용자가 선택한 복수의 태그 정보, 사용자가 스크랩 또는 추천한 리뷰에서 선택된 태그 정보에 대한 사용 빈도, 유사도 등을 분석하여 사용자 취향을 파악할 수 있다.The taste analysis unit (204) of the menu recommendation device (130) according to one embodiment of the present disclosure may perform a function of analyzing user tastes based on user data collected by the data collection unit (202). For example, the taste analysis unit (204) may identify user tastes by analyzing reviews written by the user, reviews of other users that the user has liked, recommended, or scraped. As another example, the taste analysis unit (204) may identify user tastes by analyzing restaurants or menus that the user has given or is expected to give a higher rating than a reference value from rating data. As yet another example, the taste analysis unit (204) may identify user tastes by analyzing a plurality of tag information selected by the user, usage frequency, similarity, etc. of tag information selected from reviews scraped or recommended by the user.

본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치(130)의 메뉴 결정부(206)는 사용자 취향을 고려하여 사용자의 선택 정보에 따른 메뉴를 결정하는 기능을 수행할 수 있다.The menu determination unit (206) of the menu recommendation device (130) according to one embodiment of the present disclosure can perform a function of determining a menu according to the user's selection information by taking into consideration the user's preference.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 메뉴 결정부(206)는 사용자가 사용자 단말(110)을 통해 입력한 선택 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 선택 정보는 사용자가 현재(즉, 메뉴를 선택하기 위해 서비스를 사용하는 시점) 선호하는 음식 메뉴와 관련된 정보로서, 예를 들어 음식 맛 유형, 음식 종류, 음식 카테고리 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 메뉴 결정부(206)는 사용자 단말(110)에 사용자의 선택 정보 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the menu determination unit (206) may receive selection information input by the user through the user terminal (110). Here, the selection information is information related to a food menu that the user currently (i.e., at the time of using the service to select a menu) prefers, and may include, for example, a food taste type, a food type, a food category, etc. In one embodiment, the menu determination unit (206) may provide a user interface for the user to input selection information to the user terminal (110).

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 사용자의 선택 정보 입력을 위하여 제공되는 사용자 인터페이스를 예시적으로 보여주는 도면이다.FIG. 4 is a drawing exemplarily showing a user interface provided for a user to input selection information according to one embodiment of the present disclosure.

도시된 바와 같이, 각각의 선택 정보에 대하여 복수의 선택 항목이 제공되고, 복수의 선택 항목 중에서 적어도 하나의 항목을 선택하는 방식으로 선택 정보에 대한 입력이 수행될 수 있다. 구체적으로, 음식 맛 유형의 선택을 위한 복수의 선택 항목은, 예를 들어 고소한, 느끼한, 담백한, 매운, 새콤달콤한, 짭짤한 등을 포함할 수 있고(도 4의 (a) 참조), 음식 종류 선택을 위한 복수의 선택 항목은, 예를 들어 밥, 면, 빵, 고기, 해산물 등을 포함할 수 있으며(도 4의 (b) 참조), 음식 카테고리 선택을 위한 복수의 선택 항목은, 예를 들어 한식, 양식, 중식, 일식, 분식, 세계 음식 등을 포함할 수 있다(도 4의 (c) 참조). 이 외에도 "국물이 있는" 또는 "국물이 없는" 등의 선택 항목이 제공될 수 있다(도 4의 (d) 참조).As illustrated, multiple selection items are provided for each selection information, and input for the selection information can be performed by selecting at least one item from the multiple selection items. Specifically, the multiple selection items for selecting the food taste type may include, for example, savory, rich, mild, spicy, sweet and sour, salty, etc. (see (a) of FIG. 4), the multiple selection items for selecting the food type may include, for example, rice, noodles, bread, meat, seafood, etc. (see (b) of FIG. 4), and the multiple selection items for selecting the food category may include, for example, Korean food, Western food, Chinese food, Japanese food, fast food, world food, etc. (see (c) of FIG. 4). In addition, selection items such as "with soup" or "without soup" may be provided (see (d) of FIG. 4).

본 개시의 일 실시예에 따르면, 메뉴 결정부(206)는 선택 정보가 입력된 시점의 환경 정보를 반영하여 메뉴를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 환경 정보는 날짜 정보, 날씨 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the menu determination unit (206) may determine the menu by reflecting the environmental information at the time when the selection information is input. In one embodiment, the environmental information may include at least one of date information, weather information, and location information.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 메뉴 결정부(206)는 식사를 함께 하는 다른 사용자가 있는 경우, 다른 사용자의 취향도 고려하여 메뉴를 결정할 수 있다. 구체적으로, 사용자가 다른 사용자와 함께 식사를 하는 경우, 데이터 수집부(202)는 다른 사용자의 사용자 특성 정보 및 사용자 액션 정보를 포함하는 사용자 데이터를 수집할 수 있으며, 취향 분석부(204)는 데이터 수집부(202)에서 수집한 다른 사용자의 사용자 데이터를 기반으로 다른 사용자의 취향을 분석할 수 있다. 메뉴 결정부(206)는 취향 분석부(204)에서 분석한 다른 사용자의 취향과 사용자의 취향을 비교하여 취향 유사도를 판단하고, 다른 사용자의 선택 정보와 사용자의 선택 정보를 비교하여 적합한 메뉴를 결정할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, the menu determination unit (206) may determine the menu by considering the tastes of other users when there are other users eating together. Specifically, when a user eats together with other users, the data collection unit (202) may collect user data including user characteristic information and user action information of other users, and the taste analysis unit (204) may analyze the tastes of other users based on the user data of other users collected by the data collection unit (202). The menu determination unit (206) may compare the tastes of other users analyzed by the taste analysis unit (204) with the tastes of the user to determine taste similarity, and may compare the selection information of other users with the selection information of the user to determine a suitable menu.

다시 도 2를 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치(130)의 정보 제공부(208)는, 메뉴와 연관되는 음식점 정보 및 레시피 정보 중 어느 하나를 제공하는 기능을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 제공부(208)는 사용자의 선택에 따라 메뉴와 연관되는 음식점 정보 및 레시피 정보 중 어느 하나를 제공할 수 있다. 사용자는 식사의 유형, 즉 외식(음식점에 방문하여 식사하는 경우 또는 음식점에서 배달 주문하여 식사하는 경우) 또는 내식(식재료를 이용하여 음식을 조리하여 식사하는 경우)을 선택할 수 있으며, 정보 제공부(208)는 사용자의 선택에 따라 메뉴와 연관되는 음식점 정보 또는 레시피 정보를 제공할 수 있다.Referring back to FIG. 2, the information providing unit (208) of the menu recommendation device (130) according to one embodiment of the present disclosure may perform a function of providing either restaurant information or recipe information associated with a menu. In one embodiment, the information providing unit (208) may provide either restaurant information or recipe information associated with a menu according to a user's selection. The user may select a type of meal, that is, eating out (when visiting a restaurant and eating or ordering delivery from a restaurant) or eating in (when cooking food using ingredients and eating), and the information providing unit (208) may provide restaurant information or recipe information associated with a menu according to the user's selection.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자가 식사 유형으로서, 외식을 선택한 경우, 정보 제공부(208)는 결정된 메뉴를 판매하는 인근 음식점에 관한 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 음식점 정보에는 현재 영업 여부, 메뉴 품절여부, 가격 정보, 배달, 예약 등에 관한 정보가 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 정보 제공부(208)는 사용자 취향에 따라 음식점의 우선 순위를 결정하고, 우선 순위에 따라 음식점 정보를 제공할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, when a user selects eating out as a meal type, the information provider (208) may provide information on nearby restaurants selling the determined menu. Here, the restaurant information may include information on whether the restaurant is currently open, whether the menu is sold out, price information, delivery, reservation, etc. In one embodiment, the information provider (208) may determine the priority of restaurants according to the user's preference and provide restaurant information according to the priority.

한편, 사용자는 정보 제공부(208)에서 제공하는 음식점에 대하여 방문 예약 또는 배달 주문 여부를 선택할 수 있으며, 정보 제공부(208)는 사용자의 선택에 따라 해당 서비스를 지원할 수 있다. 구체적으로, 사용자가 방문 예약을 선택한 경우, 정보 제공부(208)는 사용자에게 예약 정보(예를 들어, 예약 시간, 예약 인원, 사용자 연락처, 메뉴 등)의 제공을 요청할 수 있으며, 예약 정보를 수신하여 해당 음식점과 관련된 서버 또는 장치에 전달하여 음식점에 대한 예약 서비스를 지원할 수 있다. 또한, 사용자가 배달 주문을 선택한 경우, 정보 제공부(208)는 사용자에게 배달 정보(예를 들어, 메뉴, 수량, 사용자 주소 등)의 제공을 요청할 수 있으며, 배달 정보를 수신하여 해당 음식점의 배달과 관련된 서버 또는 장치에 전달하여 배달 서비스를 지원할 수 있다.Meanwhile, the user can select whether to make a reservation for a visit or a delivery order for a restaurant provided by the information provision unit (208), and the information provision unit (208) can support the corresponding service according to the user's selection. Specifically, if the user selects a reservation for a visit, the information provision unit (208) can request the user to provide reservation information (e.g., reservation time, number of reservations, user contact information, menu, etc.), receive the reservation information and transmit it to a server or device related to the restaurant, thereby supporting a reservation service for the restaurant. In addition, if the user selects a delivery order, the information provision unit (208) can request the user to provide delivery information (e.g., menu, quantity, user address, etc.), receive the delivery information and transmit it to a server or device related to delivery of the restaurant, thereby supporting a delivery service.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자가 식사 유형으로서, 내식을 선택한 경우, 정보 제공부(208)는 결정된 메뉴를 만들기 위한 레시피 정보를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 제공부(208)는 상기 레시피 정보와 연관되는 식자재의 주문을 지원하는 서비스를 제공할 수 있다.According to one embodiment of the present disclosure, when a user selects dining as a meal type, the information providing unit (208) may provide recipe information for creating a determined menu. In one embodiment, the information providing unit (208) may provide a service that supports ordering of food ingredients associated with the recipe information.

본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치(130)의 통신부(210)는 데이터 수집부(202), 취향 분석부(204), 메뉴 결정부(206), 정보 제공부(208) 및 저장부(212)로부터의/로의 데이터 송수신이 가능하도록 하는 기능을 수행할 수 있으며, 또한 메뉴 추천 장치(130)의 외부 통신망과 통신할 수 있도록 기능할 수 있다. 예를 들어, 통신부(210)는 배달 관련 서버 내지 식자재 주문 관련 서버와 통신하는 기능을 수행할 수 있다.The communication unit (210) of the menu recommendation device (130) according to one embodiment of the present disclosure may perform a function of enabling data transmission and reception from/to the data collection unit (202), the taste analysis unit (204), the menu determination unit (206), the information provision unit (208), and the storage unit (212), and may also function to communicate with an external communication network of the menu recommendation device (130). For example, the communication unit (210) may perform a function of communicating with a delivery-related server or a food order-related server.

본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치(130)의 저장부(212)는 메뉴 추천 장치(130)를 운영하는 데에 필요한 데이터를 저장하는 기능을 수행할 수 있다. 저장부(212)에 저장되는 데이터로는, 예를 들어 데이터 수집부(202)에서 수집한 사용자 데이터, 취향 분석부(204)에서 분석한 사용자 취향에 관한 정보, 메뉴 결정부(206)에서 수신한 사용자 선택 정보, 정보 제공부(208)에서 제공하는 음식점 정보 또는 레시피 정보 등이 있을 수 있다. 일 실시예에서, 저장부(212)는 각각의 정보가 생성되는 시점의 날짜, 날씨, 온도 및 위치 등의 정보를 함께 저장, 관리할 수 있다.The storage unit (212) of the menu recommendation device (130) according to one embodiment of the present disclosure may perform a function of storing data required to operate the menu recommendation device (130). The data stored in the storage unit (212) may include, for example, user data collected by the data collection unit (202), information on user preferences analyzed by the preference analysis unit (204), user selection information received by the menu determination unit (206), restaurant information or recipe information provided by the information provision unit (208), etc. In one embodiment, the storage unit (212) may store and manage information such as the date, weather, temperature, and location at the time when each piece of information is generated.

한편, 본 개시의 일 실시예에 따른 메뉴 추천 장치(130)는, 사용자 콘텐츠를 관리하는 콘텐츠 관리부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 콘텐츠 관리부는 사용자의 식사 경험을 기록한 사용자 콘텐츠 생성하고, 관리하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 사용자 콘텐츠는 레시피 포함 여부에 관한 정보, 요리 난이도, 음식 종류(예를 들어, 한식, 중식, 일식, 양식 등), 형태 태그(예를 들어, 홈쿡, 밀키트, 홈페이킹 등), 키워드(예를 들어, 초간단, 다이어트, 비건, 유아식 등) 등을 포함할 수 있다.Meanwhile, the menu recommendation device (130) according to one embodiment of the present disclosure may further include a content management unit (not shown) that manages user content. The content management unit may perform a function of generating and managing user content that records the user's dining experience. Here, the user content may include information on whether a recipe is included, cooking difficulty, food type (e.g., Korean food, Chinese food, Japanese food, Western food, etc.), format tags (e.g., home cooking, meal kit, home making, etc.), keywords (e.g., super easy, diet, vegan, baby food, etc.), etc.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 개인 맞춤형 메뉴를 추천하는 예시적인 과정을 보여주는 동작 흐름도이다. 이하에서는 각 단계들이 순차적인 순서로 설명되어 있으나, 일부 단계들은 반드시 순차적으로 행해지는 것이 아니며, 동시에 수행되도록 구성되거나, 단계들 사이에 다른 단계가 추가되어 수행되도록 구성되는 등으로 변형되어 실시될 수도 있다.FIG. 5 is a flowchart showing an exemplary process for recommending a personalized menu according to one embodiment of the present disclosure. Although each step is described in a sequential order below, some steps are not necessarily performed sequentially and may be modified and implemented such that they are configured to be performed simultaneously or that other steps are added and performed between the steps.

먼저, 단계(S502)에서 메뉴 추천 장치(130)는, 사용자 특성 정보 및 사용자 액션 정보를 포함하는 사용자 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 특성 정보는 사용자의 MBTI, 선호하는 음식의 종류 및 관심사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 액션 정보는 리뷰 데이터, 평점 데이터 또는 태그 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 평점 데이터는 사용자가 방문하지 않은 음식점에 대한 사용자의 예상 평점 데이터를 포함할 수 있다.First, in step (S502), the menu recommendation device (130) may collect user data including user characteristic information and user action information. In one embodiment, the user characteristic information may include at least one of the user's MBTI, preferred food type, and interests. In one embodiment, the user action information may include review data, rating data, or tag data. Here, the rating data may include the user's expected rating data for a restaurant that the user has not visited.

단계(S504)에서 메뉴 추천 장치(130)는, 단계(S502)에서 수집한 사용자 데이터를 기반으로 사용자 취향을 분석할 수 있다.In step (S504), the menu recommendation device (130) can analyze user preferences based on the user data collected in step (S502).

단계(S506)에서 메뉴 추천 장치(130)는, 사용자의 선택 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 선택 정보는 음식맛 유형 정보, 음식 종류 정보 및 음식 카테고리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In step (S506), the menu recommendation device (130) can receive the user's selection information. Here, the selection information can include at least one of food taste type information, food type information, and food category information.

단계(S508)에서 메뉴 추천 장치(130)는, 단계(S504)에서 분석한 사용자 취향을 고려하여 단계(S506)에서 수신한 사용자 선택 정보에 따른 메뉴를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 메뉴 추천 장치(130)는 단계(S506)에서 수신한 선택 정보가 입력된 시점의 환경 정보를 반영하여 메뉴를 결정할 수 있다. 여기서, 환경 정보는 날짜 정보, 날씨 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In step (S508), the menu recommendation device (130) may determine a menu according to the user selection information received in step (S506) by considering the user preference analyzed in step (S504). In one embodiment, the menu recommendation device (130) may determine a menu by reflecting the environmental information at the time when the selection information received in step (S506) was input. Here, the environmental information may include at least one of date information, weather information, and location information.

한편, 사용자는 식사 유형, 즉 외식 또는 내식 여부를 선택할 수 있으며, 메뉴 추천 장치(130)는 사용자의 선택에 따라서 메뉴와 연관되는 음식점 정보 및 레시피 정보 중 어느 하나를 제공할 수 있다. 여기서는 메뉴를 결정하는 단계(S508) 이후에 식사 유형의 선택이 가능한 것으로 설명하였으나, 본 개시가 이에 한정되는 것은 아니며, 메뉴를 결정하는 단계(S508) 이전에, 예를 들어 선택 정보의 입력을 수신하는 단계(S506)와 메뉴를 결정하는 단계(S508) 사이에 또는 선택 정보의 입력과 동시에 식사 유형의 선택이 수행되는 것도 가능할 것이다.Meanwhile, the user can select a meal type, i.e., whether to eat out or eat in, and the menu recommendation device (130) can provide either restaurant information or recipe information associated with the menu according to the user's selection. Although it has been described herein that the selection of the meal type is possible after the step of determining the menu (S508), the present disclosure is not limited thereto, and the selection of the meal type may be performed before the step of determining the menu (S508), for example, between the step of receiving the input of selection information (S506) and the step of determining the menu (S508), or simultaneously with the input of the selection information.

사용자가 외식을 선택한 경우, 단계(S510)에서 메뉴 추천 장치(130)는, 단계(S508)에서 결정한 메뉴를 판매하는 인근 음식점에 관한 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 음식점 정보에는 현재 영업 여부, 메뉴 품절여부, 가격 정보, 배달, 예약 등에 관한 정보가 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 메뉴 추천 장치(130)는 단계(S510)에서 제공하는 음식점에 대하여 예약 또는 배달 서비스를 지원할 수 있다. 구체적으로, 메뉴 추천 장치(130)는 사용자에게 예약 정보 또는 배달 정보의 제공을 요청할 수 있으며, 예약 정보 또는 배달 정보를 외부 서버(예를 들어, 음식점 서버, 배달 관련 서버 등)에 제공할 수 있다.If the user selects to dine out, the menu recommendation device (130) may provide information about nearby restaurants that sell the menu determined in step (S508) at step (S510). Here, the restaurant information may include information about whether the restaurant is currently open, whether the menu is sold out, price information, delivery, reservation, etc. In one embodiment, the menu recommendation device (130) may support reservation or delivery service for the restaurant provided in step (S510). Specifically, the menu recommendation device (130) may request the user to provide reservation information or delivery information, and may provide the reservation information or delivery information to an external server (e.g., a restaurant server, a delivery-related server, etc.).

사용자가 내식을 선택한 경우, 단계(S512)에서 메뉴 추천 장치(130)는, 단계(S508)에서 결정한 메뉴의 레시피 정보를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 메뉴 추천 장치(130)는 레시피 정보와 연관되는 식자재 주문 정보를 제공할 수 있다.If the user selects a meal, the menu recommendation device (130) may provide recipe information of the menu determined in step (S508) at step (S512). In one embodiment, the menu recommendation device (130) may provide food order information associated with the recipe information.

이상 설명된 본 개시에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 개시를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 개시에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The embodiments according to the present disclosure described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc., alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present disclosure or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROMs, RAMs, flash memories, etc. Examples of the program instructions include not only machine language codes generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, etc. The hardware devices may be changed into one or more software modules to perform processing according to the present disclosure, and vice versa.

이상 본 개시를 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예에 의해 설명하였으나, 상기 실시예는 본 개시의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 개시가 이에 한정되는 것은 아니며, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.Although the present disclosure has been described with reference to specific details such as specific components and limited examples, the above examples are provided only to help a more general understanding of the present disclosure, and the present disclosure is not limited thereto, and a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present disclosure belongs may make various modifications and variations from this description.

따라서, 본 개시의 사상은 앞서 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 개시의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present disclosure should not be limited to the embodiments described above, and all modifications equivalent to or equivalent to the claims described below as well as the claims are intended to fall within the scope of the spirit of the present disclosure.

100: 개인 맞춤형 메뉴 추천 시스템
110: 사용자 단말
120: 통신망
130: 메뉴 추천 장치
202: 데이터 수집부
204: 취향 분석부
206: 메뉴 결정부
208: 정보 제공부
210: 통신부
212: 저장부100: Personalized menu recommendation system
110: User terminal
120: Communication Network
130: Menu Recommendation Device
202: Data Collection Department
204: Taste Analysis Department
206: Menu Decision Section
208: Information Department
210: Communications Department
212: Storage

Claims

As a way to recommend a personalized menu,
A step of collecting user data including user characteristic information and user action information;
A step of analyzing user preferences based on the above user data;
A step of determining a menu according to the user's selection information by considering the user's preferences; and
A step of providing either restaurant information or recipe information associated with the above menu depending on the meal type;
A method of recommending personalized menus that includes:

In the first paragraph,
A method for recommending a personalized menu, wherein the user characteristic information includes at least one of the user's MBTI, preferred food type, and interests.

In the first paragraph,
A personalized menu recommendation method wherein the above user action information includes review data, rating data or tag data.

In the third paragraph,
A personalized menu recommendation method, wherein the above rating data includes the user's expected rating data.

In the first paragraph,
A personalized menu recommendation method, wherein the above selection information includes at least one of food taste type, food type, and food category.

In the first paragraph,
The step of determining the above menu is to determine the menu by reflecting the environmental information at the time the selection information is entered.
A method for recommending a personalized menu, wherein the above environmental information includes at least one of date information, weather information, and location information.

In the first paragraph,
The step of determining the above menu is a personalized menu recommendation method that compares the tastes and selection information of other users eating together with the tastes and selection information of the above user to determine the similarity, and determines the menu by reflecting the similarity.

A non-transitory computer-readable recording medium recording a computer program for executing a method according to any one of claims 1 to 7.

As a device that recommends personalized menus,
A data collection unit that collects user data including user characteristic information and user action information;
A preference analysis unit that analyzes user preferences based on the above user data;
A menu determination unit that determines a menu according to the user's selection information by considering the user's preferences; and
An information provider that provides either restaurant information or recipe information related to the above menu depending on the meal type;
A personalized menu recommendation device that includes: