KR102209550B1 - 커피 추천 시스템 및 커피 추천 방법 - Google Patents
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Abstract
커피 추천 방법은, 복수의 과일 키워드들을 포함하는 과일 목록을 출력하는 단계; 상기 과일 키워드들 중에서 선택된 하나의 과일 키워드 및 과일-커피생산국 상관관계 테이블에 기초하여 국가 속성값을 결정하는 단계; 복수의 커피 상품들 중에서 상기 국가 속성값과 연관된 제1 후보 커피 상품들을 선택하는 단계; 커피 상품의 맛(taste) 및 향(aroma) 중 적어도 하나를 나타내는 복수의 취향 키워드들을 포함하는 취향 목록을 출력하는 단계; 상기 취향 키워드들 중에서 선택된 적어도 하나의 취향 키워드에 기초하여 상기 제1 후보 커피 상품들 중에서 제2 후보 커피 상품들을 선택하는 단계; 및 상기 제2 후보 커피 상품들에 기초하여 추천 커피 상품들을 포함하는 추천 커피 목록을 생성하는 단계를 포함한다. 여기서, 상기 과일-커피생산국 상관관계 테이블은 상기 과일 키워드들과 상기 커피 상품들의 생산 국가간의 매칭 정보를 포함한다.
Description
본 발명은 커피 추천 시스템 및 커피 추천 방법에 관한 것이다.
관세청 자료에 따르면 2017년 국내 커피 시장 규모는 약 11조 7400억원으로, 내국인은 1인당 연간 500잔 이상의 커피를 마시는 것으로 나타난다. 집에서 원두커피를 마시는 수요가 늘고 있지만, 오픈 마켓 등에 등록되어 판매중인 원두커피는 55만개 이상이고 커피 품종도 100종 이상으로, 소비자가 자신이 원하는 원두커피를 찾기 어려운 실정이다.
본 발명의 일 목적은 소비자의 취향에 맞는 커피 품종을 보다 쉽고 빠르게 찾을 수 있는 커피 추천 시스템 및 커피 추천 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 커피 추천 방법은, 복수의 과일 키워드들을 포함하는 과일 목록을 출력하는 단계; 상기 과일 키워드들 중에서 선택된 하나의 과일 키워드 및 과일-커피생산국 상관관계 테이블에 기초하여 국가 속성값을 결정하는 단계; 복수의 커피 상품들 중에서 상기 국가 속성값과 연관된 제1 후보 커피 상품들을 선택하는 단계; 커피 상품의 맛(taste) 및 향(aroma) 중 적어도 하나를 나타내는 복수의 취향 키워드들을 포함하는 취향 목록을 출력하는 단계; 상기 취향 키워드들 중에서 선택된 적어도 하나의 취향 키워드에 기초하여 상기 제1 후보 커피 상품들 중에서 제2 후보 커피 상품들을 선택하는 단계; 및 상기 제2 후보 커피 상품들에 기초하여 추천 커피 상품들을 포함하는 추천 커피 목록을 생성하는 단계를 포함한다. 여기서, 상기 과일-커피생산국 상관관계 테이블은 상기 과일 키워드들과 상기 커피 상품들의 생산 국가간의 매칭 정보를 포함한다.
일 실시예에 의하면, 상기 커피 추천 방법은, 상기 과일 목록을 출력하는 단계 이전에, 상기 커피 상품들 중 커피 맛 정보가 설정된 제1 커피 상품들과 복수의 과일들의 과일 맛 정보에 기초하여 상기 과일들을 상기 제1 커피 상품들에 매칭하는 단계; 상기 과일들 중 제1 과일에 매칭된 제2 커피 상품들의 생산 국가 정보들에 기초하여 대표 국가를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 대표 국가를 상기 제1 과일과 연관시켜 상기 과일-커피생산국 상관관계 테이블을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기서, 상기 커피 맛 정보가 설정되지 않은 제3 커피 상품들은 생산 국가 정보들에 기초하여 상기 과일들과 매칭되며, 상기 커피 상품들 각각은 맛 정확도 점수를 포함하되, 상기 제3 커피 상품들 각각의 맛 정확도 점수는 상기 제1 커피 상품들 각각의 맛 정확도 점수보다 작을 수 있다.
일 실시예에 의하면, 상기 과일들은 배, 체리, 복숭아, 딸기, 자몽, 망고 및 포도를 포함하고, 상기 과일 맛 정보 및 상기 커피 맛 정보 각각은 신맛, 단맛 및 떫은 맛을 포함할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 상기 제2 후보 커피 상품들을 선택하는 단계는, 상기 취향 키워드들 중에서 2개의 취향 키워드들이 선택된 경우, 상기 2개의 취향 키워드들 모두에 매칭되는 제1 커피 상품을 상기 제2 후보 커피 상품들에 포함시키는 단계; 및 상기 취향 키워드들 중에서 3개 이상의 취향 키워드들이 선택된 경우, 상기 3개 이상의 취향 키워드들 중에서 2개 이상의 취향 키워드들에 매칭되는 제2 커피 상품을 상기 제2 후보 커피 상품들에 포함시키는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 제2 커피 상품에 부여된 매칭 점수는 매칭된 취향 키워드들의 개수에 비례할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 상기 추천 커피 목록을 생성하는 단계는, 상기 제2 후보 커피 상품들 각각의 맛 정확도 점수와 매칭 점수에 기초하여 상기 제2 후보 커피 상품들 각각의 추천 점수를 산출하는 단계; 및 상기 제2 후보 커피 상품들 중에서 상기 추전 점수에 기초하여 상기 추천 커피 상품들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 추천 커피 목록은 상기 추천 커피 상품들 각각의 정확도 점수, 매칭 점수 및 추천 점수를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 커피 추천 시스템은, 복수의 과일 키워드들을 포함하는 과일 목록과, 커피 상품의 맛(taste) 또는 향(aroma)을 직접적으로 나타내는 복수의 취향 키워드들을 포함하는 취향 목록을 출력하는 입출력부; 상기 과일 키워드들 중에서 선택된 하나의 과일 키워드 및 과일-커피생산국 상관관계 테이블에 기초하여 국가 속성값을 결정하고, 복수의 커피 상품들 중에서 상기 국가 속성값과 연관된 제1 후보 커피 상품들을 선택하며, 상기 취향 키워드들 중에서 선택된 적어도 하나의 취향 키워드에 기초하여 상기 제1 후보 커피 상품들 중에서 제2 후보 커피 상품들을 선택하고, 상기 제2 후보 커피 상품들에 기초하여 추천 커피 상품들을 포함하는 추천 커피 목록을 생성하는 추천부; 및 상기 커피 상품들 중 커피 맛 정보가 설정된 제1 커피 상품들과 복수의 과일들의 과일 맛 정보에 기초하여 상기 과일들을 상기 제1 커피 상품들에 매칭하고, 상기 과일들 중 제1 과일에 매칭된 제2 커피 상품들의 생산 국가 정보들에 기초하여 대표 국가를 결정하며, 상기 결정된 대표 국가를 상기 제1 과일과 연관시켜 상기 과일-커피생산국 상관관계 테이블을 생성하는 분석부를 포함한다. 여기서, 상기 커피 맛 정보가 설정되지 않은 제2 커피 상품들은 생산 국가 정보들에 기초하여 상기 과일들과 매칭된다.
본 발명의 실시예들에 따른 커피 추천 시스템 및 커피 추천 방법은, 커피 맛 정보를 사용자에게 보다 익숙한 과일들과 연관시키고, 과일들을 이용하여 사용자의 맛과 취향에 부합하는 커피를 추천함으로써, 소비자는 자신의 취향에 보다 부합하는 커피 품종을 보다 쉽고 빠르게 찾을 수 있다.
다만, 본 발명의 효과는 상기 효과들로 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 커피 추천 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1의 커피 추천 시스템에 포함된 사용자 단말에 표시되는 화면의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 1의 커피 추천 시스템에 포함된 추천 서버의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 1의 커피 추천 시스템에서 수행되는 커피 추천 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 5a 내지 도 5c는 도 4의 방법에 의해 추천 커피 목록이 생성되는 과정을 설명하는 도면들이다.
도 6은 도 1의 커피 추천 시스템에서 수행되는 커피 추천 방법의 다른 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 2는 도 1의 커피 추천 시스템에 포함된 사용자 단말에 표시되는 화면의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 1의 커피 추천 시스템에 포함된 추천 서버의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 1의 커피 추천 시스템에서 수행되는 커피 추천 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 5a 내지 도 5c는 도 4의 방법에 의해 추천 커피 목록이 생성되는 과정을 설명하는 도면들이다.
도 6은 도 1의 커피 추천 시스템에서 수행되는 커피 추천 방법의 다른 일 예를 나타내는 순서도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 커피 추천 시스템을 나타내는 블록도이다. 도 2는 도 1의 커피 추천 시스템에 포함된 사용자 단말에 표시되는 화면의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 커피 추천 시스템은 사용자 단말(110) 및 추천 서버(120)를 포함할 수 있다. 사용자 단말(110 및 추천 서버(120)는 유무선 통신망(또는, 네트워크)를 통해 상호 연결될 수 있다.
사용자 단말(110)은 추천 서버(120)로부터 제공되는 과일 목록(KEY1) 및 취향 목록(KEY2)을 수신하여 화면에 출력하고, 과일 목록 및 취향 목록에서 선택된 선택 정보를 추천 서버(120)에 제공할 수 있다.
여기서, 과일 목록(KEY1)은 커피 맛(예를 들어, 신맛, 단맛 등)을 대체하여 표현할 수 있는 복수의 과일 키워드들을 포함하고, 예를 들어 도 2에 도시된 바와 같이, 과일 키워드들은 배, 체리, 복숭아, 딸기, 자몽, 망고, 코코넛, 포도 등을 포함할 수 있다. 또한, 과일 목록(KEY1)은 과일 키워드 이외에 맛을 나타낼 수 있는 다른 식품, 식물 등에 대한 키워드(예를 들어, 견과류, 꽃향기)를 더 포함할 수도 있다.
후술하여 설명하겠지만, 커피 추천 시스템(100)은 커피 맛을 사용자들에게 보다 익숙하거나 잘 알려진 과일들을 이용하여 표현함으로써, 사용자들은 보다 자신의 취향에 부합하는 커피를 쉽게 찾을 수 있다.
취향 목록(KEY2)은 커피의 맛(taste) 또는 향(aroma)을 직접적으로 나타내는 복수의 취향 키워드들을 포함하고, 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 아몬드, 초코, 바닐라, 시나몬, 카라멜 등을 포함할 수 있다. 취향 키워드에 대해서는 후술하기로 한다.
또한, 사용자 단말(110)은 복수의 가격 구간들 포함하는 가격 목록을 출력하고, 선택된 가격 구간 정보를 추천 서버(120)에 제공할 수 있다.
사용자 단말(110)은 과일 목록, 취향 목록을 출력하고 이들에 대한 선택 정보를 수신하기 위한 입출력 모듈과, 선택 정보를 외부에 전송하기 위한 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(110)은 데스크톱(Desktop), 노트북(Laptop), 스마트 폰(Smart phone) 또는 태블릿 PC(Tablet Personal Computer)일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
추천 서버(120)는 과일 키워드들 중에서 선택된 하나의 과일 키워드와, 취향 키워드들 중에서 선택된 적어도 하나의 취향 키워드(또는, 복수의 취향 키워드들)에 기초하여 추천 커피 상품들을 결정하고, 이들을 포함하는 추천 커피 목록을 생성하여 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 이 경우, 사용자 단말(110)은 추천 커피 목록을 화면을 통해 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다.
한편, 추천 서버(120)는 커피 추천 서비스를 제공하기 위한 커피 추천 프로그램을 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 커피 추천 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 등으로 구현되어, 네트워크를 통해 배포될 수 있다.
도 1 및 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 커피 추천 시스템(100)(또는, 추천 서버(120))는 커피 맛을 사용자들에게 보다 익숙하거나 잘 알려진 과일들을 이용하여 표현함으로써, 사용자들은 보다 자신의 취향에 부합하는 커피를 쉽게 찾을 수 있다.
도 3은 도 1의 커피 추천 시스템에 포함된 추천 서버의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 1 및 도 3을 참조하면, 추천 서버(120)는 입출력부(310), 분석부(320), 추천부(330), 데이터베이스(340) 및 제어부(350)를 포함할 수 있다.
입출력부(310)는 과일 목록, 취향 목록, 추천 커피 목록 등을 외부로 출력하고, 과일 목록에서 선택된 과일 키워드와 취향 목록에서 선택된 취향 키워드들을 외부로부터 수신할 수 있다. 입출력부(310)는 통신 모듈로 구현될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
분석부(320)는 과일 키워드와 생산 국가(즉, 커피 상품들)의 생산 국가간의 매칭 정보를 포함하는 과일-커피생산국 상관관계 테이블을 생성 및 갱신할 수 있다.
일 실시예에서, 분석부(320)는 커피 상품들 중 커피 맛 정보가 설정된 제1 커피 상품들과 복수의 과일들의 과일 맛 정보에 기초하여 과일들을 제1 커피 상품들에 매칭하고, 과일들 중 제1 과일에 매칭된 제2 커피 상품들의 생산 국가 정보들에 기초하여 대표 국가를 결정하며, 결정된 대표 국가를 제1 과일과 연관시켜 과일-커피생산국 상관관계 테이블을 생성할 수 있다. 한편, 커피 맛 정보가 설정되지 않은 제3 커피 상품들은 상기 생산 국가 정보들에 기초하여 상기 과일들과 매칭될 수 있다.
| 상품명 | 생산 국가 | 커피 맛 |
| 과테말라 C.O.E #02 엘 인헤르토 | 과테말라 | 복숭아, 살구, 바닐라, 실키 |
| 과테말라 C.O.E #22 | 과테말라 | 다크초콜릿, 카카오, 아몬드, 풀바디, 클린 |
| 과테말라 SHB 디카페인 | 과테말라 | 카라멜향, 진한단맛, 부드러운맛 |
| 과테말라 라 마라비야 | 과테말라 | 바닐라, 카라멜, 흑설탕, 크리미 |
| 과테말라 아소바그리 | 과테말라 | 저카페인, 디카페인, |
| 과테말라 안티구아 | 과테말라 | 땅콩, 라즈베리, 밀크초콜릿, 숯, 스무스한 질감, 스모키함 |
| 과테말라 엘 탐보 | 과테말라 | 플로럴, 딸기, 홍차, 청사과, 레몬, 오렌지, 다크초콜릿, 캐러멜, 크리미 |
| 과테말라 와이칸 | 과테말라 | 바닐라, 베리, 몹시 달다, 깨끗하고 여운이 길다 |
| 과테말라 칸델라리아 | 과테말라 | 배, 캐모마일, 헤이즐넛, 라운드 |
| 과테말라 페드로 | 과테말라 | 밀크 초콜릿, 플로럴, 헤이즐넛, 굿 밸런스 |
| 과테말라 핀카 엘 소코로 레드버본 | 과테말라 | 초콜릿, 강한단맛, 부드러움, 크리미 바디 |
| 브라질 세하도 NY2 | 브라질 | 견과류, 흙, 보리 |
| 브라질 알타 그라시아 | 브라질 | 로스티드 피칸, 넛스윗, 크리미, 굿밸런스 |
| 브라질 이파네마 프리미어 크루 | 브라질 | 달콤함, 적포도, 적은신맛, 실키한 바디 |
| 브라질 파젠다 파세이오 | 브라질 | 초콜릿, 아몬드, 꽃향, 고소함 |
| 에콰도르 산 아구스틴 타자도라다 #22 | 에콰도르 | 리치, 파파야, 카라멜, 시러피, 라운드 |
| 에티오피아 구지 티르티라 고요 | 에티오피아 | 실론티, 체리, 텐저린, 허니, 라운드 |
| 에티오피아 내추럴 구지 시다모 | 에티오피아 | 저카페인, 디카페인, DECAF |
| 에티오피아 모카 시다모 | 에티오피아 | 자몽, 베르가못, 정향, 고구마 |
| 에티오피아 모카 예가체프 | 에티오피아 | 고구마, 베르가못, 레몬, 살구, 구수한 단맛 |
| … | … | … |
표 1은 후술하는 데이터베이스(340)에 저장된 커피 상품들의 상품 정보의 일 예를 나타낸다. 커피 상품들은 생산 국가 정보 및 맛 정보를 포함할 수 있다. 맛 정보는 빅데이터 분석, 설문 조사 등을 통해 획득될 수 있다. 커피 상품들의 일부는 맛 정보로서 과일 등을 포함할 수 있다.
| 떫은맛 | 신맛 | 신맛+단맛 | 단맛 | 무맛 |
| 체리 | 오렌지 | 사과 | 복숭아 | 배 |
| 라즈베리 | 자몽 | 딸기 | 망고 | 파파야 |
| 청포도 | 라임 | 자두 | 멜론 | 코코넛 |
| 적포도 | 레몬 | 배 | 리치 | |
| 살구 | 귤 | 파인애플 | ||
| 블루베리 | 석류 | |||
| 감 |
표 2는 과일들의 과일 맛 정보의 일 예를 나타낸다. 표 2를 참조하면, 과일 맛 정보는 떫은 맛, 신맛, 단만, 신맛+단말 및 무맛을 포함하고, 과일들은 5개의 맛들에 기초하여 분류될 수 있다. 한편, 커피 맛 정보들도 대체적으로 표 2의 5개의 맛들로 분류될 수 있다.
따라서, 분석부(320)는 과일들의 과일 맛과 커피 맛을 매칭함으로써, 커피 상품들의 커피 맛 정보(또는, 이들 중 적어도 일부)를 과일 키워드들로 대체할 수도 있다.
분석부(320)는 과일들 각각에 매칭된 커피 상품들의 국가 정보들에 기초하여 대표 국가를 결정하거나, 커피 상품들을 국가 정보에 기초하여 분류한 후 해당 국가와 연관된 과일들에 기초하여 대표 과일을 결정할 수 있다. 이후, 분석부(320)는 대표 국가 또는 대표 과일에 기초하여, 표 3과 같은 과일-커피생산국 상관관계 테이블을 생성할 수 있다.
| 국가 | 과일 | 설명 |
| 과테말라 | 배 | 각종 과일이 연상되는 산미, 산도높고 중후함, 스모크 |
| 르완다 | 체리 | 체리 |
| 브라질 | 견과류 | 산미가 적음, 흙맛 |
| 에티오피아 | 복숭아 | 복숭아나 살구 |
| 엘살바도르 | 블루베리 | 크림 같은 질감, 건과일의 단맛과 감귤류의 산미, 초콜릿 바디감 |
| 온두라스 | 딸기 | 상큼한 느낌 |
| 케냐 | 자몽 | - |
| 코스타리카 | 망고 | 꿀이 연상되는 만큼, 각종 단맛과 각종 향들, 안정적 향미와 바디감, |
| 콜롬비아 | 코코넛 | 진하고풍부한 향미, 고급스러움, 마일드커피, 향기와 신맛, 달콤한 맛 |
| 탄자니아 | 포도 | 와인맛에 비유되는 신맛과 깊은 풍미 |
| 파나마 | 꽃향기 | 꽃향기 |
표 3은 과일-커피생산국 상관관계 테이블의 일 예를 나타낸다. 표 3을 참조하면, 앞서 설명한 바와 같이, 과일들은 배, 체리, 복숭아, 딸기, 자몽, 망고, 포도 등을 포함할 수 있다. 또한, 과일-커피생산국 상관관계 테이블은 과일(또는, 해당 과일에 매칭되는 커피 상품들)의 맛에 대한 부가 설명을 더 포함할 수 있다. 부가 설명은 도 2의 예시 화면에서 특정 과일에 대한 1차적인 선택이 입력되는 경우, 출력될 수도 있다.
커피 맛은 커피 원두가 생산되는 지역의 기후, 토양 등에 영향을 받으며, 상대적으로 기후, 토양 등의 생산 조건이 유사한 경우, 상대적으로 유사한 맛을 가질 수 있다. 따라서, 커피 맛에 대한 평가가 제대로 이루어지지 않은 커피 상품에 대해 국가 정보(즉, 생산 위치 정보)에 기초하여 대략적인 커피 맛 정보가 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 분석부(320)는 커피 상품들 각각에 맛 정확도 점수를 설정하되, 제3 커피 상품들(즉, 최초 커피 맛 정보가 제대로 설정되거나 평가되지 않은 커피 상품들) 각각의 맛 정확도 점수는 제1 커피 상품들(즉, 커피 맛 정보가 제대로 설정되거나 평가된 커피 상품들) 각각의 맛 정확도 점수보다 작게 설정될 수 있다. 예를 들어, 제1 커피 상품들의 맛 정확도 점수는 1(또는, 100)이고, 제3 커피 상품들의 맛 정확도 점수는 0.5(또는, 50)일 수 있다. 한편, 맛 정확도 점수는 최종적인 추천 커피 상품들을 결정하는데 이용될 수 있다.
한편, 분석부(320)는 취향 키워드들 및 이를 포함하는 취향 목록을 관리할 수도 있다.
| 아로마향 | 시원한향 | 달콤한향 | 상큼한향 | 고소한향 |
| 재스민 | 애플민트 | 초코 | 꽃향기 | 아몬드 |
| 레몬그라스 | 시트러스 | 카라멜 | 플로럴 | 헤이즐넛 |
| 베르가못 | 시나몬 | 바닐라 | 재스민 | 모카 |
| 시나몬 | 애플민트 | 땅콩 | ||
| 헤이즐넛 | 레몬그라스 | 보리 | ||
| 모카 | 베르가못 | |||
| 코코아 | ||||
| 캔디 |
| 남(머스크) | 여(꽃향기) |
| 스모키 | 꽃향기 |
| 숯 | 플로럴 |
| 시트러스 | 레몬그라스 |
| 신맛 | 시고 부드러운 | 부드러운 | 진한 |
| 하이 | 시티 | 풀시티 | 프렌치 |
| 약배전 | 중배전 | 중배전 | 강배전 |
| 약중배전 | 중강배전 |
표 4 내지 표 6은 취향 키워드들의 일 예를 나타낸다. 보다 구체적으로, 표 4는 꽃(향)에 관한 취향 키워드를을 나타내며, 재스민, 레몬그라스, 베르가못 등의 꽃 향들을 클러스터링하여, 아로마향, 시원한향 등의 5개의 꽃 향들이 취향 키워드들로 설정될 수 있다.
표 5는 꽃 향의 성별과 관련된 취향 키워드들을 나타내며, 표 6은 보다 구체적인 커피 맛에 관한 취향키워드들을 나타낸다.
분석부(320)는 취향 키워드에 대한 주기적인 분석(예를 들어, 데이터마이닝, 클러스터링)을 통해 취향 키워드를 갱신할 수 있다.
추천부(330)는 선택된 하나의 과일 키워드 및 선택된 적어도 하나의 취향 키워드에 기초하여 추천 커피 상품들을 결정하고, 추천 커피 목록을 생성할 수 있다.
추천부(330)는 제1 추천기(331), 제2 추천기(332) 및 제3 추천기(333)을 포함할 수 있다.
먼저, 제1 추천기(331)는 과일 키워들 중에서 선택된 하나의 과일 키워드 및 과일-커피생산국 상관관계 테이블(표 3 참조)에 기초하여 국가 속성값을 결정하고, 복수의 커피 상품들 중에서 국가 속성값과 연관된 제1 후보 커피 상품들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 하나의 과일 키워드가 복숭아인 경우, 국가 속성값은 에티오피아로 결정될 수 있으며, 에티오피아를 국가 정보로 가지는 커피 상품들이 제1 후보 커피 상품들로 결정될 수 있다.
제2 추천기(332)는 취향 키워드들 중에서 선택된 적어도 하나의 취향 키워드에 기초하여 상기 제1 후보 커피 상품들 중에서 제2 후보 커피 상품들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 제2 추천기(332)는 제1 후보 커피 상품들 중에서 선택된 적어도 하나의 취향 키워드와 일치하는 취향 정보(또는, 커피 맛 정보, 표 1 참조)를 포함하는 커피 상품들을 제2 후보 커피 상품들로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 제2 추천기(332)는 취향 키워드들 중에서 2개의 취향 키워드들이 선택된 경우 2개의 취향 키워드들 모두에 매칭되는 제1 커피 상품을 제2 후보 커피 상품들에 포함시키고, 취향 키워드들 중에서 3개 이상의 취향 키워드들이 선택된 경우 3개 이상의 취향 키워드들 중에서 2개 이상의 취향 키워드들에 매칭되는 제2 커피 상품을 제2 후보 커피 상품들에 포함시킬 수 있다. 여기서, 제2 커피 상품에 부여된 매칭 점수는 매칭된 취향 키워드들의 개수에 비례할 수 있다. 매칭 점수는 후술하는 추천 커피 상품들을 결정하는데 이용될 수 있다.
예를 들어, "초코", "상큼한"과 같은 2개의 취향 키워드들이 선택된 경우, "초코"와 "상큼한"을 모두 포함하는 "에티오피아 예가체프"와 같은 커피 상품이 제2 후보 커피 상품으로 선택될 수 있다.
다른 예를 들어, "초코", "상큼한", "재스민"과 같은 3개의 취향 키워드들이 선택된 경우, 3개의 취향 키워드들을 모두 포함하는 "에티오피아 예가체프"와, "상큼한", "재스민"과 같이 2개의 취향 키워드만을 포함하는 "에티오피아 워르카" 등이 제2 추보 커피 상품으로 선택될 수 있다. 다만, 3개의 취향 키워드들을 모두 포함하는 "에티오피아 예가체프"는 1(또는, 100)의 매칭 점수를 가지며(즉, 매칭된 취향 키워드 3개 / 선택된 취향 키워드 3개 = 1), "상큼한", "재스민"과 같이 2개의 취향 키워드만을 포함하는 "에티오피아 워르카"는 0.7(또는, 67)의 매칭 점수를 가질 수 있다(즉, 매칭된 취향 키워드 2개 / 선택된 취향 키워드 3개 = 0.67).
즉, 사용자에 의해 취향 키워드들이 많이 선택될수록 사용자에 보다 부합하는 커피 상품이 추천될 수 있으나, 경우에 따라서는 사용자의 취향에 부합하는 커피 상품이 검색되지 않을 수 있으므로, 선택된 취향 키워드들에 부합하는 최적의 커피 상품들이 너무 적거나 존재하지 않는 경우, 추천 범위를 상대적으로 확장하여 추천 커피 상품들을 검색할 수 있다.
한편, 3개의 취향 키워드들이 선택된 경우, 제2 후보 커피 상품들을 선택하는 기준을 변경하는 것으로 설명하였으나, 이는 예시적인 것으로 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 4개의 취향 키워드들이 선택되더라도, 4개의 취향 키워드들을 모두 포함하는 커피 상품들의 개수가 기준 개수를 초과하는 경우, 4개의 취향 키워드들을 모두 포함하는 커피 상품들만을 후보 커피 상품들로 결정할 수도 있다.
제3 추천기(333)는 제2 후보 커피 상품들에 기초하여 추천 커피 상품들을 포함하는 추천 커피 목록을 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 제3 추천기(333)는 제2 후보 커피 상품들 각각의 맛 정확도 점수와 매칭 점수에 기초하여 제2 후보 커피 상품들 각각의 추천 점수를 산출하고, 제2 후보 커피 상품들 중에서 상기 추천 점수에 기초하여 상기 추천 커피 상품들을 결정할 수 있다. 여기서, 추천 커피 목록은 추천 커피 상품들 각각의 정확도 점수, 매칭 점수 및 추천 점수를 포함할 수 있다.
| 상품명 | 생산 국가 | 맛 정확도 점수 | 매칭 점수 | 추천 점수 |
| 에티오피아 구지 티르티라 고요 | 에티오피아 | 0.5 | ||
| 에티오피아 내추럴 구지 시다모 | 에티오피아 | 0.5 | ||
| 에티오피아 모카 시다모 | 에티오피아 | 0.5 | ||
| 에티오피아 모카 예가체프 | 에티오피아 | 0.5 | ||
| 에티오피아 모카 하라 | 에티오피아 | 0.5 | ||
| 에티오피아 시다모 G1 네추럴 사키소 | 에티오피아 | 1 | ||
| 에티오피아 시다모 G2 디카페인 | 에티오피아 | 1 | ||
| 에티오피아 시다모 고라 코네 | 에티오피아 | 1 | ||
| 에티오피아 예가체프 G1 네추럴 첼체레 | 에티오피아 | 1 | ||
| 에티오피아 예가체프 G1 코체레 | 에티오피아 | 1 | ||
| 에티오피아 예가체프 바라카 분나 | 에티오피아 | 0.5 | ||
| 에티오피아 워르카 | 에티오피아 | 0.5 | ||
| 에티오피아 케바도 워시드 | 에티오피아 | 1 | ||
| … | … | … | … | … |
표 7은 제2 후보 커피 상품들의 목록을 나타낸다. 앞서 설명한 바와 같이, 맛 정확도 점수(또는, 정확도 점수)는 기 설정된 커피 맛 정보와 국가 정보에 기초하여 매칭된 과일 맛 정보가 일치하는지 여부에 따라 1, 0.5 등으로 설정될 수 있다.
매칭 점수는 앞서 설명한 바와 같이, 커피 상품들의 맛 정보가 선택된 취향 키워드들과의 매칭되는 비율에 기초하여 설정될 수 있다.
한편, 추천 점수는 맛 정확도 점수 및 매칭 점수의 곱 연산을 통해 산출될 수 있다. 이 경우, 제3 추천기(333)는 추천 점수가 가장 높은 커피 상품들을 추천 커피 상품들로 결정하여, 커피 추천 목록을 생성할 수 있다.
한편, 추천 커피 목록은 추천 커피 상품들 각각의 정확도 점수, 매칭 점수 및 추천 점수를 포함할 수 있다. 즉, 추천 커피 목록에 포함된 추천 커피 상품들 각각의 정확도 점수, 매칭 점수 및 추천 점수가 사용자에게 제공될 수 있다. 따라서, 사용자는 취향(특히, 맛, 향)의 매칭 정도를 확인하여, 추천 커피 상품들 중에서 보다 자신의 취향에 부합하는 커피 상품을 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 제3 추천기(333)는 가격 정보에 기초하여 제2 후보 커피 상품들 중 적어도 일부를 필터링하여 추천 커피 상품들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 3을 참조하여 예를 들면, 1만원 내지 3만원의 가격 구간이 선택된 경우, 해당 가격 구간을 벗어난 가격 정보를 가지는 커피 상품들(즉, 제2 후보 커피 상품들에 포함된 일부 커피 상품들)을 제거하고, 나머지 커피 상품들을 추천 커피 상품들로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 제3 추천기(333)는 제1 후보 커피 상품들의 개수 및 제2 후보 커피 상품들의 개수에 기초하여 제1 후보 커피 상품들을 추천 커피 상품들로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 후보 커피 상품들의 개수가 상대적으로 적은 경우, 또는, 제2 후보 커피 상품들의 개수가 현저하게 적은 경우, 제3 추천기(333)는 제1 후보 커피 상품들을 추천 커피 상품들로 결정할 수도 있다.
데이터베이스(340)는 표 1의 커피 상품들의 상품 정보들, 표 2의 과일 맛 정보, 표 3의 과일-커피생산국 상관관계 테이블, 표 4 내지 표 6의 취향 키워드들을 저장할 수 있다.
제어부(350)는 입출력부(310), 분석부(320), 추천부(330) 및 데이터베이스(340) 각각의 동작을 제어하고 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다.
도 3을 참조하여 설명한 바와 같이, 추천 서버(120)는 과일들의 과일 맛 정보와 커피 상품들의 커피 맛 정보 간의 상관 관계 분석을 통해 과일-커피생산국 상관관계 테이블을 생성/관리하고, 과일-커피생산국 상관관계 테이블에 기초하여 추천 커피 상품들을 결정할 수 있다. 따라서, 사용자는 보다 자신의 취향(예를 들어, 맛, 향)에 부합하는 커피 상품들을 보다 용이하게 알 수 있다.
도 4는 도 1의 커피 추천 시스템에서 수행되는 커피 추천 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다. 도 5a 내지 도 5c는 도 4의 방법에 의해 추천 커피 목록이 생성되는 과정을 설명하는 도면들이다.
도 1, 도 4 및 도 5a 내지 도 5c를 참조하면, 도 4의 방법은 도 1의 커피 추천 시스템(100)(또는, 추천 서버(120))에 의해 수행될 수 있다.
도 4의 방법은 복수의 과일 키워드들을 포함하는 과일 목록을 출력할 수 있다(S410). 도 5a에 도시된 바와 같이, 배, 체리 등을 포함하는 10개의 과일 키워드들이 출력될 수 있다.
이후, 도 4의 방법은 과일 키워드들 중에서 선택된 하나의 과일 키워드에 기초하여 국가 속성값(또는, 국가 정보)를 결정할 수 있다(S420).
도 5a에 도시된 바와 같이, 복숭아 라는 과일 키워드가 선택된 경우, 도 4의 방법은 기 생성된 과일-커피생산국 상관관계 테이블(표 3 참조)에 기초하여 에티오피아 라는 국가 속성값을 결정할 수 있다.
도 4의 방법은 복수의 커피 상품들 중에서 국가 속성값과 연관된 제1 후보 커피 상품들을 선택할 수 있다(S430). 제1 후보 커피 상품들을 선택하는 구성은 도 3을 참조하여 설명한 제1 추천기(331)의 기능과 실질적으로 동일하거나 유사하므로, 중복되는 설명은 반복하지 않기로 한다. 표 1을 참조하여 설명한 커피 상품들의 상품 정보들 중에서 국가 정보가 에티오피아 인 커피 상품들을 우선적으로 제1 후보 커피 상품들로서 선정할 수 있다.
이후, 도 4의 방법은, 커피 상품의 맛(taste) 또는 향(aroma)을 직접적으로 나타내는 복수의 취향 키워드들을 포함하는 취향 목록을 출력할 수 있다(S440).
도 5b에 도시된 바와 같이, 레모그라스, 초코 등을 포함하는 취향 키워드들이 출력될 수 있다.
이후, 도 4의 방법은 취향 키워드들 중에서 선택된 적어도 하나의 취향 키워드에 기초하여 제1 후보 커피 상품들 중에서 제2 후보 커피 상품들을 선택할 수 있다(S450). 제2 후보 커피 상품들을 선택하는 구성은 도 3을 참조하여 설명한 제2 추천기(332)의 기능과 실질적으로 동일하거나 유사할 수 있다.
도 5b에 도시된 바와 같이, "초고", "상큼한", "재스민"과 같이 3개의 취향 키워드들이 선택될 수 있고, 3개의 취향 키워드들을 모두 포함하는 "에티오피아 예가체프"와 같은 커피 상품(또는, 커피 품종)이 제2 후보 커피 상품으로 선정될 수 있다. 또한, 도 3을 참조하여 설명한 바와 같이, 2개의 취향 키워드들을 포함하는 다른 커피 상품들도 제2 후보 커피 상품들로서 선정될 수도 있다.
도 4의 방법은, 제2 후보 커피 상품들에 기초하여 추천 커피 상품들을 포함하는 추천 커피 목록을 생성할 수 있다(S460). 추천 커피 목록을 생성하는 구성은 도 3을 참조하여 설명한 제3 추천기(333)의 기능과 실질적으로 동일하거나 유사할 수 있다.
예를 들어, 도 4의 방법은 커피 상품들에 부여된 맛 정확도 점수와 매칭 점수를 합연산하여 추천 점수를 산출하고, 추천 점수가 가장 높은 특정 개수의 커피 상품들을 추천 커피 상품으로 선정할 수 있다. 다른 예를 들어, 도 4의 방법은 외부로부터 제공된 가격 구간 정보에 기초하여 제2 후보 커피 상품들을 필터링 함으로써, 추천 커피 상품들을 선정할 수도 있다. 도 5c에 도시된 바와 같이, 1만원 내지 2만원 사이의 가격 구간 정보가 선택되거나 수신된 경우, 도 4의 방법은 해당 가격 구간에 포함된 "에티오피아 예가체프" 등을 추천 커피 상품으로 하는 추천 커피 목록을 생성할 수 있다.
한편, 도 4의 방법은 추천 커피 목록에 해당 커피 상품의 기타 상품 정보(예를 들어, 썸네일 사진, 판매자 이름/주소)와, 해당 커피 상품의 맛 정확도 점수, 매칭 점수 및 추천 점수 중 적어도 하나를 포함시킬 수 있다. 이 경우, 사용자는 자신의 취향에 부합하는 커피 상품을 보다 용이하게 확보할 수 있다.
한편, 도 4에서, 제1 후보 커피 상품들을 선택한 이후에 취향 목록을 출력하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 취향 목록은 과일 목록과 함께 한번에 출력될 수도 있다.
도 6은 도 1의 커피 추천 시스템에서 수행되는 커피 추천 방법의 다른 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 1, 도 5 및 도 6을 참조하면, 도 6의 방법은 도 1의 커피 추천 시스템(100)(또는, 추천 서버(120))에서 수행되고, 도 5의 방법이 수행되기 이전에 수행될 수 있다. 즉, 도 5의 방법에 의해 과일 목록 등을 출력하기 이전에, 도 6의 방법이 수행될 수 있다.
도 6의 방법은, 커피 상품들 중 커피 맛 정보가 설정된 제1 커피 상품들과 복수의 과일들의 과일 맛 정보에 기초하여 과일들을 제1 커피 상품들에 매칭하고(S610), 제1 커피 상품들의 국가 정보들 중 하나인 제1 생산 국가에 매칭된 과일들 중에서 가장 많이(또는, 가장 빈번하게) 매칭된 하나의 과일(또는, 대표 과일)을 결정하며(S620), 제1 생산 국가와 결정된 과일(또는, 대표 과일)을 연관시켜 과일-커피생산국 상관관계 테이블을 생성할 수 있다(S630).
도 6을 참조하여 설명한 바와 같이, 커피 맛 정보를 사용자에게 보다 익숙한 과일 맛 정보와 매칭시킴으로써, 소비자는 자신의 취향에 보다 부합하는 커피 품종을 쉽고 빠르게 찾을 수 있다.
이상, 본 발명의 실시예들에 따른 실내 운동기에 대하여 도면을 참조하여 설명하였지만, 상기 설명은 예시적인 것으로서 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 수정 및 변경될 수 있을 것이다.
100: 커피 추천 시스템
110: 사용자 단말
120: 서버
310: 입출력부
320: 분석부
330: 추천부
340: 데이터베이스
350: 제어부
110: 사용자 단말
120: 서버
310: 입출력부
320: 분석부
330: 추천부
340: 데이터베이스
350: 제어부
Claims (6)
- 분석부가 상기 커피 상품들 중 커피 맛 정보가 설정된 제1 커피 상품들과 복수의 과일들의 과일 맛 정보에 기초하여 상기 과일들을 상기 제1 커피 상품들에 매칭하는 단계;
상기 분석부가 상기 과일들 중 제1 과일에 매칭된 제2 커피 상품들의 생산 국가 정보들에 기초하여 대표 국가를 결정하는 단계;
상기 분석부가 상기 결정된 대표 국가를 상기 제1 과일과 연관시켜 과일-커피생산국 상관관계 테이블을 생성하는 단계;
입출력부가 복수의 과일 키워드들을 포함하는 과일 목록을 출력하는 단계;
추천부가 상기 과일 키워드들 중에서 선택된 하나의 과일 키워드 및 상기 과일-커피생산국 상관관계 테이블에 기초하여 국가 속성값을 결정하는 단계;
상기 추천부가 복수의 커피 상품들 중에서 상기 국가 속성값과 연관된 제1 후보 커피 상품들을 선택하는 단계;
상기 입출력부가 커피 상품의 맛(taste) 또는 및 향(aroma) 중 적어도 하나를 나타내는 복수의 취향 키워드들을 포함하는 취향 목록을 출력하는 단계;
상기 추천부가 상기 취향 키워드들 중에서 선택된 적어도 하나의 취향 키워드에 기초하여 상기 제1 후보 커피 상품들 중에서 제2 후보 커피 상품들을 선택하는 단계; 및
상기 추천부가 상기 제2 후보 커피 상품들에 기초하여 추천 커피 상품들을 포함하는 추천 커피 목록을 생성하는 단계를 포함하고,
상기 과일-커피생산국 상관관계 테이블은 상기 과일 키워드들과 상기 커피 상품들의 생산 국가간의 매칭 정보를 포함하고,
상기 커피 맛 정보가 설정되지 않은 제3 커피 상품들은 생산 국가 정보들에 기초하여 상기 과일들과 매칭되며,
상기 커피 상품들 각각은 맛 정확도 점수를 포함하되, 상기 제3 커피 상품들 각각의 맛 정확도 점수는 상기 제1 커피 상품들 각각의 맛 정확도 점수보다 작으며,
상기 과일들은 배, 체리, 복숭아, 딸기, 자몽, 망고 및 포도를 포함하고,
상기 과일 맛 정보 및 상기 커피 맛 정보 각각은 신맛, 단맛 및 떫은 맛을 포함하는 커피 추천 방법.
- 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서, 상기 제2 후보 커피 상품들을 선택하는 단계는,
상기 추천부가 상기 취향 키워드들 중에서 2개의 취향 키워드들이 선택된 경우, 상기 2개의 취향 키워드들 모두에 매칭되는 제1 커피 상품을 상기 제2 후보 커피 상품들에 포함시키는 단계; 및
상기 추천부가 상기 취향 키워드들 중에서 3개 이상의 취향 키워드들이 선택된 경우, 상기 3개 이상의 취향 키워드들 중에서 2개 이상의 취향 키워드들에 매칭되는 제2 커피 상품을 상기 제2 후보 커피 상품들에 포함시키는 단계를 포함하고,
상기 제2 커피 상품에 부여된 매칭 점수는 매칭된 취향 키워드들의 개수에 비례하는 커피 추천 방법.
- 제 4 항에 있어서, 상기 추천 커피 목록을 생성하는 단계는,
상기 추천부가 상기 제2 후보 커피 상품들 각각의 맛 정확도 점수와 매칭 점수에 기초하여 상기 제2 후보 커피 상품들 각각의 추천 점수를 산출하는 단계; 및
상기 추천부가 상기 제2 후보 커피 상품들 중에서 상기 추전 점수에 기초하여 상기 추천 커피 상품들을 결정하는 단계를 포함하고,
상기 추천 커피 목록은 상기 추천 커피 상품들 각각의 정확도 점수, 매칭 점수 및 추천 점수를 포함하는 커피 추천 방법.
- 복수의 과일 키워드들을 포함하는 과일 목록과, 커피 상품의 맛(taste) 또는 향(aroma)을 직접적으로 나타내는 복수의 취향 키워드들을 포함하는 취향 목록을 출력하는 입출력부;
상기 과일 키워드들 중에서 선택된 하나의 과일 키워드 및 과일-커피생산국 상관관계 테이블에 기초하여 국가 속성값을 결정하고, 복수의 커피 상품들 중에서 상기 국가 속성값과 연관된 제1 후보 커피 상품들을 선택하며, 상기 취향 키워드들 중에서 선택된 적어도 하나의 취향 키워드에 기초하여 상기 제1 후보 커피 상품들 중에서 제2 후보 커피 상품들을 선택하고, 상기 제2 후보 커피 상품들에 기초하여 추천 커피 상품들을 포함하는 추천 커피 목록을 생성하는 추천부; 및
상기 커피 상품들 중 커피 맛 정보가 설정된 제1 커피 상품들과 복수의 과일들의 과일 맛 정보에 기초하여 상기 과일들을 상기 제1 커피 상품들에 매칭하고, 상기 과일들 중 제1 과일에 매칭된 제2 커피 상품들의 생산 국가 정보들에 기초하여 대표 국가를 결정하며, 상기 결정된 대표 국가를 상기 제1 과일과 연관시켜 상기 과일-커피생산국 상관관계 테이블을 생성하는 분석부를 포함하고,
상기 커피 맛 정보가 설정되지 않은 제2 커피 상품들은 생산 국가 정보들에 기초하여 상기 과일들과 매칭되며,
상기 커피 상품들 각각은 맛 정확도 점수를 포함하되, 상기 제3 커피 상품들 각각의 맛 정확도 점수는 상기 제1 커피 상품들 각각의 맛 정확도 점수보다 작으며,
상기 과일들은 배, 체리, 복숭아, 딸기, 자몽, 망고 및 포도를 포함하고,
상기 과일 맛 정보 및 상기 커피 맛 정보 각각은 신맛, 단맛 및 떫은 맛을 포함하는 커피 추천 시스템.
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