KR20170092364A - 레시피 제공 방법 및 이를 실행하는 서버 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 레시피 제공 서버는 요리 전문가로부터 레시피를 입력받거나 웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 수집하여 레시피를 관리하는 레시피 관리 블록, 사용자로부터 냉장고 내에 존재하는 식자재 정보를 수신하여 관리하는 식자재 정보 관리 블록, 사용자로부터 회원 정보를 수신하여 관리하는 회원 정보 관리 블록 및 상기 레시피, 상기 식자재 정보 및 상기 회원 정보를 이용하여 상기 사용자에게 추천할 레시피를 추출하여 추천하는 레시피 추천 블록을 포함한다. 따라서, 본 발명은 사용자의 냉장고에 있는 식자재를 이용하여 음식을 만들 수 있는 레시피를 제시하여 잔반을 남기지 않도록 한다는 장점이 있다.
Description
본 발명의 실시예들은 레시피 제공 방법 및 이를 실행하는 서버에 관한 것이다.
사용자가 요리를 할 때 TV에서 방영되는 요리 프로그램, 요리책, 웹 페이지를 참조하여 준비된 식자재를 가지고 요리하는 것이 통상적인 방법이다.
사용자가 레시피에 따라 요리를 하는 경우 항상 요리 전에 필요한 식자재를 추가적으로 구매해서 준비해야 한다. 특히, 사용자가 특별한 요리의 레시피에 따라 요리를 하는 경우 특별한 식자재를 추가적으로 구매해서 준비해야 한다. 이러한 경우, 사용자는 요리에 사용하고 남은 식자재를 냉장고에 보관하며 다른 요리에 활용하지 못하여 냉장고에 오랜 시간 동안 보관되다가 음식물 쓰레기로 버려지기 일수이다.
사용자가 냉장고에 보관된 식자재를 이용하여 요리를 하려고 하더라도 자신이 알고 있는 레시피 이외에 다른 요리 방법이 떠오르지 않아 냉장고에 그냥 보관을 하거나 부족한 식자재를 추가로 구매해서 다른 요리를 하는 경우가 허다하다. 이에 따라, 사용자는 남은 식자재를 버리거나 남은 식자재가 레시피와 상관없더라도 해당 식자재도 짬뽕식으로 섞어서 사용하여 냉장고에서 없애곤 하였다.
또한, 가족수가 많거나 가족에 학생이 있는 가정의 경우 주부는 가족 구성원의 식사 시간대가 달라서 여러 번 식사를 준비해야 하기 때문에 남은 음식을 재활용할 수 있으나, 가족수가 적거나 혼자 지내는 가정의 경우 사용자가 음식을 하는 시간과 노력을 최소화 하려다 보니, 항상 먹던 음식만 먹거나, 먹다가 남은 음식을 단순하게 데워서 먹고, 너무 오래되었다고 생각되면 버리는 것이 일상화되었다. 이에 따라, 음식물 쓰레기가 많아져서 환경에도 문제가 된다.
한국공개특허 제10-2013-0117255호는 요리 레시피 수납 도마에 관한 것으로, 레시피 수납 도마로써 요리 레시피를 참고 할 때 공간의 제약 없이 레시피를 쉽게 참고 할 수 있도록 도마의 일측면에 레시피를 수납할 수 있는 공간을 만들고 수납측의 상측부에 투명창을 형성 하여 레시피를 쉽게 볼 수 있게 한다는 내용이 개시되어 있으나, 상기의 문제점을 해결하기 위한 방안은 개시되어 있지 않다.
본 발명은 사용자의 냉장고에 있는 식자재를 이용하여 음식을 만들 수 있는 레시피를 제시하여 잔반을 남기지 않도록 하는 레시피 제공 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 사용자가 레시피를 통해 음식을 만들어 먹음으로써 사용자가 냉장고에 식자재를 방치해서 버리지 않고 식자재를 사용할 수 있도록 하는 레시피 제공 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 사용자가 이용한 레시피와 겹치지 않는 레시피를 제공함으로써 사용자가 다양한 방식으로 조리해서 매번 똑같은 음식이 아닌 다양한 음식을 먹을 수 있도록 하는 레시피 제공 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 사용자의 개인 정보에 따라 식사 인원, 질병 정보 등에 따라 레시피를 제공함으로써 사용자가 개인 맞춤형으로 적절한 레시피를 제공받아 활용할 수 있도록 하는 레시피 제공 방법 및 이를 실행하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
실시예들 중에서, 레시피 제공 서버는 요리 전문가로부터 레시피를 입력받거나 웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 수집하여 레시피를 관리하는 레시피 관리 블록, 사용자로부터 냉장고 내에 존재하는 식자재 정보를 수신하여 관리하는 식자재 정보 관리 블록, 사용자로부터 회원 정보를 수신하여 관리하는 회원 정보 관리 블록 및 상기 레시피, 상기 식자재 정보 및 상기 회원 정보를 이용하여 상기 사용자에게 추천할 레시피를 추출하여 추천하는 레시피 추천 블록을 포함한다.
실시예들 중에서, 레시피 제공 서버에서 실행되는 레시피 제공 방법은 요리 전문가로부터 레시피를 입력받거나 웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 수집하여 레시피를 관리하는 단계, 사용자로부터 냉장고 내에 존재하는 식자재 정보를 수신하는 단계, 상기 사용자로부터 회원 정보를 수신하는 단계 및 상기 레시피, 상기 식자재 정보 및 상기 회원 정보를 이용하여 상기 사용자에게 추천할 레시피를 추출하여 추천하는 단계를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
본 발명에 따르면, 사용자의 냉장고에 있는 식자재를 이용하여 음식을 만들 수 있는 레시피를 제시하여 잔반을 남기지 않도록 한다는 장점이 있다.
또한 본 발명에 따르면, 사용자가 레시피를 통해 음식을 만들어 먹음으로써 사용자가 냉장고에 식자재를 방치해서 버리지 않고 식자재를 사용할 수 있다는 장점이 있다.
또한 본 발명에 따르면, 사용자가 이용한 레시피와 겹치지 않는 레시피를 제공함으로써 사용자가 다양한 방식으로 조리해서 매번 똑같은 음식이 아닌 다양한 음식을 먹을 수 있다는 장점이 있다.
또한 본 발명에 따르면, 사용자의 개인 정보에 따라 식사 인원, 질병 정보 등에 따라 레시피를 제공함으로써 사용자가 개인 맞춤형으로 적절한 레시피를 제공받아 활용할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레시피 제공 시스템을 설명하기 위한 네트워크 구성도이다.
도 2는 도 1의 레시피 제공 서버의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1의 레시피 관리 블록의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 도 3의 웹 정보 처리부의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 도 4의 레시피 워크플로우 생성부에 의해 생성된 레시피 워크플로우를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 2의 회원 정보 관리부의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 7은 도 2의 레시피 추천부의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 8은 본 발명에 따른 레시피 제공 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 도 1의 레시피 제공 서버의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1의 레시피 관리 블록의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 도 3의 웹 정보 처리부의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 도 4의 레시피 워크플로우 생성부에 의해 생성된 레시피 워크플로우를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 2의 회원 정보 관리부의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 7은 도 2의 레시피 추천부의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 8은 본 발명에 따른 레시피 제공 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레시피 제공 시스템을 설명하기 위한 네트워크 구성도이다.
도 1을 참조하면, 레시피 제공 시스템은 레시피 제공 서버(100) 및 사용자 단말(200)을 포함한다.레시피 제공 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 회원 정보 및 식사재 정보에 따라 레시피를 추출하여 사용자 단말(200)에 제공하는 서버이다.
일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 일반 회원이 보유하는 사용자 단말(200)로부터 수신된 식자재 정보에 따라 레시피를 추출하여 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 레시피 제공 서버(100)는 일반 회원의 활동에 따라 포인트를 지급하며, 누적된 포인트를 이용하여 유료회원의 기능을 실행할 수 있도록 한다. 예를 들어, 레시피 제공 서버(100)는 일반 회원에 의해 레시피를 평가하거나, 일반 회원에 의해 본인 레시피가 레시피 제공 서버(100)에 업로드되거나, 일반 회원에 의해 레시피에 따라 요리한 음식 이미지가 레시피 제공 서버(100)에 업로드되면 포인트를 지급할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 유료 회원이 보유하는 사용자 단말(200)로부터 수신된 식자재 정보 및 유료 회원에 의해 기 등록된 회원 정보 DB를 참조로 레시피를 추출하여 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
레시피 제공 서버(100)는 상기와 같이 사용자 단말(200)의 요청에 따라 레시피를 제공하기 위하여 레시피 DB를 생성하여 관리한다.
일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 요리 전문가의 요청에 따라 레시피 입력 인터페이스를 제공하여 레시피 입력 인터페이스를 통해 요리 전문가가 레시피를 입력할 수 있도록 한다. 이러한 레시피는 레시피 DB에 저장되어 사용자의 요청에 따라 제공된다.
다른 일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 웹 공간 상의 레시피 웹 페이지를 이용하여 레시피를 생성한다. 이러한 레시피는 레시피 DB에 저장되어 사용자의 요청에 따라 제공된다.
보다 구체적으로, 레시피 제공 서버(100)는 웹 공간 상의 레시피 웹 페이지를 크롤링하여 레시피 웹 페이지를 수집하고, 레시피 웹 페이지 파싱하여 파스 트리를 생성한다. 즉, 레시피 제공 서버(100)는 레시피 웹 페이지의 텍스트에 대해서 문자열을 의미 있는 토큰으로 분해하고, 토큰으로 이루어진 파스 트리를 생성할 수 있는 것이다.
그런 다음, 레시피 제공 서버(100)는 파스 트리에 텍스트 마이닝 기법(예를 들어, Conditional Random Fields)을 적용하여 미리 정해진 태그 정보에 해당하는 파싱 정보를 추출한다. 예를 들어, 미리 정해진 태깅 정보가 식자재, 양, 조리기구, 시간, 음식상태, 요리 전문가 액션일 경우, 파스 트리로부터 식자재, 양, 조리기구, 시간, 음식상태, 요리 전문가 액션에 해당하는 파싱 정보를 추출할 수 있다.
그런 다음, 레시피 제공 서버(100)는 파싱 정보와 태그 정보를 대응시켜 저장한다. 예를 들어, 레시피 제공 서버(100)는 파스 트리로부터 미리 정해진 태그 정보 “식자재”에 해당하는 정보로 “당근”이 추출된 경우, 정보와 태그 정보가 대응되어“당근/식자재”로 저장될 수 있다. 다른 예를 들어, 레시피 제공 서버(100)는 파스 트리로부터 미리 정해진 태그 정보 “양”에 해당하는 정보로 “4인분”이 추출된 경우, 파싱 정보와 태그 정보가 대응되어 “4인분/양”으로 저장될 수 있다.
또한, 레시피 제공 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 회원 정보 및 식자재 정보 그리고 레시피 DB에 저장된 레시피 정보를 이용하여 사용자에게 추천하고자 하는 레시피를 결정하여 사용자 단말(200)에 제공한다.
보다 구체적으로, 레시피 제공 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 회원 정보를 기초하여 생성된 회원 정보 벡터, 사용자 단말(200)로부터 수신된 식자재 정보를 기초로 생성된 식자재 벡터 및 레시피 DB를 기초로 생성된 레시피 벡터를 이용하여 메트릭스를 생성한다. 즉, 레시피 제공 서버(100)는 식자재 × 회원 정보 × 레시피로 구성된 메트릭스를 생성할 수 있는 것이다. 이때, 레시피 제공 서버(100)는 식자재 × 회원 정보 × 레시피로 구성된 메트릭스의 데이터 양이 많기 때문에 차원 축소 방법(예를 들어, PCA, SVD 등)을 이용하여 메트릭스의 차원을 축소킨다.
레시피 제공 서버(100)는 차원이 축소된 메트릭스에 저장된 정보 각각의 유사도를 측정하여 유사한 정보를 군집화하여 군집화된 정보를 생성한다. 즉, 레시피 제공 서버(100)는 차원이 축소된 메트릭스에 저장된 1. 식자재 × 회원 정보 × 레시피, 2. 식자재 × 회원 정보 × 레시피, 3. 식자재 × 회원 정보 × 레시피, 4. 식자재 × 회원 정보 × 레시피 등 각각의 유사도를 측정하며 1, 3이 유사하면 1, 3의 정보를 군집화하여 군집화된 정보를 생성하고, 2, 4가 유사하면 2, 4의 정보를 군집화하여 복수의 그룹을 생성할 수 있다.
레시피 제공 서버(100)는 차원이 축소된 메트릭스에 저장된 정보가 얼마만큼 일치하는지 여부에 따라 정보 각각이 유사한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 레시피 제공 서버(100)는 차원이 축소된 메트릭스에 저장된 각각의 “식자재 × 회원 정보 × 레시피”에 대해서 레시피의 재료 중 일치하는 재료 개수가 특정 개수 이상인 경우 해당 “식자재 × 회원 정보 × 레시피”가 유사하다고 판단할 수 있다.
그런 다음, 레시피 제공 서버(100)는 복수의 그룹을 기초로 레시피를 추천한다. 이때, 레시피 제공 서버(100)는 복수의 그룹 각각의 레시피 안에서 랭크(즉, 사용자 평가 결과 점수)에 따라 높은 레시피 순으로 해당 레시피를 추천한다.
상기의 실시예와는 달리, 레시피 제공 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 회원 정보 및 식자재 이미지에 따라 적절한 레시피를 추출하여 사용자 단말(200)에 제공한 후, 레시피에 따라 사용된 식자재 정보를 보정하여 사용자 단말(200)에 제공하거나 보정된 식자재 정보를 이용하여 다른 레시피를 추출하여 사용자 단말(200)에 제공한다.
즉, 레시피 제공 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 식자재 이미지를 이용하여 어떤 종류의 식자재가 얼마만큼 있는지 확인할 수 있으며, 레시피를 추출하여 사용자 단말(200)에 제공한 후, 레시피에 따라 줄어든 식자재 량을 다시 확인하여 사용자 단말(200)에 제공하거나 남아있는 식자재를 이용할 수 있는 다른 레시피를 추출하여 사용자 단말(200)에 제공한다.
상기와 같은 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 레시피와 필수 식재료 및 선택 식재료 정보를 함께 제공한다. 즉, 레시피 제공 서버(100)는 필수 식재료 및 선택 식재료를 제공하여 만약에 사용자가 몇 가지 재료가 부족하더라도 조리할 수 있도록 지능적으로 판단할 수 있게 도와줄 수 있다.
레시피 제공 서버(100)는 레시피와 필수 조미료 및 선택 조미료를 함께 제공한다. 다만, 레시피 제공 서버(100)는 필수 조미료의 경우 사전에 조미료의 유무를 확인하도록 하여 조리법에 문제가 없도록 하는 방식으로 조미료를 관리하게 한다.
상기와 같은 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 레시피에 대한 피드백에 따라 레시피를 입력한 전문 요리사에게 사이버 머니 또는 인센티브 쿠폰을 제공한다.
또한, 레시피 제공 서버(100)는 사용자에게 회원 정보를 입력을 요청할 시 보다 상세한 입력 기능을 제공한다.
일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 요리 시간의 경우 식재료를 조리해서 음식으로 만들 때까지의 시간으로 선택할 수 있는 기능을 제공한다.
다른 일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 식사 종류의 경우 다이어트 식사, 건강(예를 들어, 당뇨, 고혈압 등) 식사, 환자병원식사 등으로 선택할 수 있는 기능을 제공한다.
또 다른 일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 특별한 날(명절, 기념일, 생일 등), 불 사용 방법(예를 들어, 화덕, 전자렌지, 불판 등), 조리 기구(특별한 것이 필요한 경우), 식사 참여 인원, 식사 참여인의 성별, 비선호 부자재(마늘을 싫어할 경우 제외한 음식이나 조리법을 채택)등을 선택할 수 있는 기능을 제공한다.
또 다른 일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 간편선택(예를 들어, 일반적인 요리, 식자재를 활용한 요리 등) 또는 신규선택(새로운 요리나 그 동안 먹어보지 못한 것을 우선 추천하도록 하는 것)할 수 있는 기능을 제공한다.
또 다른 일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 음식 간격 선택 기능(예를 들어, 고급스러움, 일반적, 저렴하게 등)을 제공함으로써 사용자가 원하는 가격으로 식단을 구성할 수 있도록 한다.
또 다른 일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 외식 정보 입력 기능을 제공함으로써 가장 최근에 먹은 것과 중복되지 않게 레시피를 추천함과 동시에 외식으로 먹은 음식을 집에서 다시 조리해서 먹지 않도록 레시피를 추천할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 식단 선택 주기 선택 기능(예를 들어, 매일, 1주일, 2주일 등)을 제공함으로써 현재 보관중인 식자재 및 앞으로 구매할 식자재를 주간 단위, 월간 단위 등으로 제공한다. 이때, 레시피 제공 서버(100)는 앞으로 구매할 식자재에 대한 식자재 비용도 함께 계산하여 제공한다.
상기의 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 앞으로 구매할 식자재에 대해서 식자재를 구매할 수 있는 식자재 구매 장소를 추천해준다. 예를 들어, 레시피 제공 서버(100)는 식자재를 구매할 수 있는 가장 가까운 마트를 선택할 수 있도록 하며, 모바일에서 마트 어플리케이션에 자동으로 연결되도록 한다.
이때, 레시피 제공 서버(100)는 사용자가 식자재 배달 예약 정보를 입력받아 해당 배달 예약 정보에 따라 식자재를 배달해주게 하는 기능을 제공한다. 또한, 레시피 제공 서버(100)는 마트앱과 연결해서 사용자가 단체 주문을 하는 것과 같은 효과를 통해 가격을 좀 더 할인해서 구매할 수 있도록 한다. 이는, 사전에 마트앱과 협의해서 전일까지 구매한 것을 기준으로 금일의 할인폭을 결정해서 많이 살수록 레시피 제공 서버(100)를 이용하는 소비자에게는 단체가격으로 제공해서 할인을 제공할 수 있는 것이다.
상기의 실시예에서, 레시피 제공 서버(100)는 구매자 중에서 무작위로 상품권을 부여해서, 무작위 구매순서에 따라서 무료로 구매할 수 있는 상품권을 선사할 수 있다.
또한, 레시피 제공 서버(100)는 사용자가 식자재를 선물 할 경우 식자재를 이용할 수 있는 레시피를 제공함과 동시에 식자재와 함께 사용되는 부자재를 함께 구매할 수 있는 쿠폰을 지급한다. 예를 들어, 레시피 제공 서버(100)는 사용자가 갈비, 생선 등의 식자재를 선물을 위해 구매하는 경우, 갈비, 생선 등을 이용할 수 있는 레시피를 제공함과 동시에 식자재와 함께 사용되는 부자재를 함께 구매할 수 있는 쿠폰을 지급한다.
또한, 레시피 제공 서버(100)는 식자재는 서로 교환하는 장터를 제공하여 사용자들이 식자재를 교환할수 있도록 한다. 이때, 레시피 제공 서버(100)는 상할 우려가 있거나 냉장을 해야하는 식자재는 교환할 수 없도록 한다. 레시피 제공 서버(100)는 교환제품의 품질보증이 필요하므로 식자재를 받는 사용자에게 식자재의 사진과 동영상을 올려서 문제없음을 사전에 알려야 하며, 식자재를 받는 사용자도 즉시 식자재의 사진과 동영상을 확인하여 문제 발생 시 수취 거부 등을 할 수 있도록 한다.
또한, 레시피 제공 서버(100)는 주방용품, 식탁, 용기 등을 필요할 때 만 빌려서 사용할 수 있도록 업체를 링크시켜서 빌려 사용할 수 있도록 한다.
도 2는 도 1의 레시피 제공 서버의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 레시피 제공 서버(100)는 레시피 관리 블록(110), 식자재 정보 관리부(120), 회원 정보 관리부(130) 및 레시피 추천부(140)를 포함한다.
레시피 관리 블록(110)은 사용자의 요청에 따라 제공할 레시피를 관리한다. 이를 위해, 레시피 관리 블록(110)은 요리 전문가로부터 레시피를 입력받거나 웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 레시피 DB(111)에 저장하여 관리한다.
일 실시예에서, 레시피 관리 블록(110)은 요리 전문가의 요청에 따라 레시피 입력 인터페이스를 제공하여 레시피 입력 인터페이스를 통해 요리 전문가가 레시피를 입력할 수 있도록 한다. 이러한 레시피 관리 블록(110)은 레시피 입력 인터페이스를 통한 레시피 입력이 완료되면 레시피를 레시피 DB(111)에 저장하여 관리한다.
다른 일 실시예에서, 레시피 관리 블록(110)은 웹 공간 상의 레시피 웹 페이지를 크롤링하여 레시피 웹 페이지를 수집하고, 레시피 웹 페이지 파싱하여 파스 트리를 생성한다. 즉, 레시피 관리 블록(110)은 레시피 웹 페이지의 텍스트에 대해서 문자열을 의미 있는 토큰으로 분해하고, 토큰으로 이루어진 파스 트리를 생성할 수 있는 것이다.
그런 다음, 레시피 관리 블록(110)은 파스 트리에 텍스트 마이닝 기법(예를 들어, Conditional Random Fields)을 적용하여 미리 정해진 태그 정보에 해당하는 파싱 정보를 추출한다. 예를 들어, 미리 정해진 태깅 정보가 식자재, 양, 조리기구, 시간, 음식상태, 요리 전문가 액션일 경우, 파스 트리로부터 식자재, 양, 조리기구, 시간, 음식상태, 요리 전문가 액션에 해당하는 파싱 정보를 추출할 수 있다.
그런 다음, 레시피 관리 블록(110)은 파싱 정보와 태그 정보를 대응시켜 저장한다. 예를 들어, 레시피 관리 블록(110)은 파스 트리로부터 미리 정해진 태그 정보 “식자재”에 해당하는 정보로 “당근”이 추출된 경우, 정보와 태그 정보가 대응되어“당근/식자재”로 저장될 수 있다. 다른 예를 들어, 레시피 관리 블록(110)은 파스 트리로부터 미리 정해진 태그 정보 “양”에 해당하는 정보로 “4인분”이 추출된 경우, 파싱 정보와 태그 정보가 대응되어 “4인분/양”으로 저장될 수 있다.
레시피 관리 블록(110)은 파싱 정보 및 태그 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 정렬하여 조리 과정의 일련의 워크플로우를 생성한다.
식자재 정보 관리 블록(120)은 사용자로부터 입력된 식자재 정보를 수신하여 저장한다. 이때, 사용자는 자신의 냉장고에 보관되어 있는 식자재 정보를 식자재 텍스트, 식자재 이미지 등으로 입력하면, 식자재 정보 관리 블록(120)은 식자재 정보를 수신하여 저장한다.
이때, 식자재 정보 관리 블록(120)은 사용자로부터 수신된 식자재 이미지를 이용하여 어떤 종류의 식자재가 얼마만큼 있는지 확인할 수 있으며, 레시피를 추출하여 사용자 단말에 제공한 후, 레시피에 따라 줄어든 식자재 량을 다시 확인하여 사용자 단말에 제공하거나 남아있는 식자재를 이용할 수 있는 다른 레시피를 추출하여 사용자 단말에 제공한다.
회원 정보 관리 블록(130)은 사용자로부터 회원 정보를 수신하여 회원 정보 DB(131)에 저장하여 관리한다. 예를 들어, 회원 정보 관리 블록(130)은 사용자로부터 특정 개수의 좋아하는 음식, 특정 개수의 싫어하는 음식, 레시피 난이도, 건강식 정보, 특별한 일정 정보, 새로운 음식 창작 수준, 성별, 나이, 가족 구성원 등을 포함하는 회원 정보를 수신하여 회원 정보 DB(131)에 저장하여 회원 정보를 관리한다. 이러한 회원 정보 DB(131)에 저장된 회원 정보는 레시피 추천부(140)가 사용자에게 복수의 레시피 중 추천 대상 레시피를 선정하는 과정에서 사용된다.
레시피 추천 블록(140)은 레시피 관리 블록(110), 식자재 정보 관리부(120) 및 회원 정보 관리부(130)를 이용하여 레시피를 추천할 수 있다.
이를 위해, 레시피 추천 블록(140)은 회원 정보 DB(131)에 저장되어 있는 회원 정보를 회원 정보 벡터 모델로 변환하여 회원 정보 벡터를 생성하고, 식자재 DB(121)에 저장되어 있는 식자재 정보를 식자재 벡터 모델로 변환하여 식자재 벡터를 생성하고, 레시피 DB(111)에 저장되어 있는 레시피를 레시피 벡터 모델로 변환하여 레시피 벡터로 생성한다.
그런 다음, 레시피 추천 블록(140)은 회원 정보 벡터, 식자재 벡터 및 레시피 벡터를 이용하여 메트릭스를 생성한다. 즉, 레시피 추천 블록(140)은 식자재 × 회원 정보 × 레시피로 구성된 메트릭스를 생성할 수 있는 것이다. 이때, 레시피 추천 블록(140)은 식자재 × 회원 정보 × 레시피로 구성된 메트릭스의 데이터 양이 많기 때문에 차원 축소 방법(예를 들어, PCA, SVD 등)을 이용하여 메트릭스의 차원을 축소킨다.
레시피 추천 블록(140)은 차원이 축소된 메트릭스에 저장된 정보 각각의 유사도를 측정하여 유사한 정보를 군집화하여 군집화된 정보를 생성한다. 즉, 레시피 추천 블록(140)은 차원이 축소된 메트릭스에 저장된 1. 식자재 × 회원 정보 × 레시피, 2. 식자재 × 회원 정보 × 레시피, 3. 식자재 × 회원 정보 × 레시피, 4. 식자재 × 회원 정보 × 레시피 등 각각의 유사도를 측정하며 1, 3이 유사하면 1, 3의 정보를 군집화하여 군집화된 그룹을 생성하고, 2, 4가 유사하면 2, 4의 정보를 군집화하여 그룹을 생성할 수 있다.
그런 다음, 레시피 추천 블록(140)은 복수의 그룹을 기초로 레시피를 추천한다. 이때, 레시피 추천 블록(140)은 복수의 그룹 각각의 레시피 안에서 랭크(즉, 사용자 평가 결과 점수)에 따라 높은 레시피 순으로 해당 레시피를 추천한다.
도 3은 도 1의 레시피 관리 블록의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 레시피 관리 블록(140)은 레시피 DB(111), 웹 정보 처리부(112), 레시피 워크플로우 생성부(113), 유사도 분석부(114) 및 레시피 입력 인터페이스부(115)를 포함한다.
레시피 DB(111)에는 레시피 입력 인터페이스부(115)를 통해 요리 전문가로부터 입력받은 레시피가 저장되거나 레시피 워크플로우 생성부(113)에 의해 생성된 레시피 워크플로우가 자동으로 레시피 입력 인터페이스부(115)를 통해 전환된 레시피가 저장된다.
웹 정보 처리부(112)는 웹 공간 상의 레시피 웹 페이지를 크롤링하여 레시피 웹 페이지를 수집하고, 레시피 웹 페이지 파싱하여 파스 트리를 생성한다. 그런 다음, 웹 정보 처리부(112)는 파스 트리에 텍스트 마이닝 기법(예를 들어, Conditional Random Fields)을 적용하여 미리 정해진 태그 정보에 해당하는 파싱 정보를 추출한다. 그런 다음, 웹 정보 처리부(112)는 파싱 정보와 태깅 정보를 대응시켜 저장한다.
레시피 워크플로우 생성부(113)는 웹 정보 처리부(112)에 의해 처리된 태깅 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 정렬하여 조리 과정의 일련의 레시피 워크플로우를 생성한다.
유사도 분석부(114)는 레시피 워크플로우 생성부(113)에 의해 레시피 워크플로우가 생성되는 과정에서 식자재 사이의 유사성을 계산하여 대체 식자재 정보를 생성한다. 즉, 유사도 분석부(114)는 레시피 워크플로우 생성부(113)에 의해 레시피 워크플로우가 생성되는 과정에서 레시피 워크플로우 상의 노드의 속성값 중 식자재의 정보 사이의 유사성을 계산하여 대체 식자재 정보를 생성한다.
이와 같이, 본 발명은 대체할 재료를 제안할 수 있으므로, 냉장고나 가정집에 보관중인 대체 가능한 식재료를 가지고 음식을 할 수 있도록 함으로써, 보관중인 식자재의 사용을 유도하여 항상 신선한 식자재와 식자재 운용을 효율적으로 할 수 있도록 한다.
도 4는 도 3의 웹 정보 처리부의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 웹 정보 처리부(112)는 웹 크롤링 모듈(112a), 정보 파싱 모듈(112b) 및 정보 추출 모듈(112c)을 포함한다.
웹 크롤링 모듈(112a)은 웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 크롤링하여 정보 파싱 모듈(112b)에 제공한다.
정보 파싱 모듈(112b)은 웹 크롤링 모듈에 의해 크롤링된 레시피 웹 정보를 파싱하여 파스 트리를 생성한다. 즉, 정보 파싱 모듈(112b)은 레시피 웹 페이지의 텍스트에 대해서 문자열을 의미 있는 토큰으로 분해하고, 토큰으로 이루어진 파스 트리를 생성할 수 있는 것이다.
정보 추출 모듈(112c)은 정보 파싱 모듈에 의해 생성된 파스 트리에서 미리 결정된 태깅 정보에 해당하는 파싱 정보를 추출한다.
그런 다음, 정보 추출 모듈(112c)은 파스 트리에 텍스트 마이닝 기법(예를 들어, Conditional Random Fields)을 적용하여 미리 정해진 태그 정보에 해당하는 파싱 정보를 추출한다. 예를 들어, 미리 정해진 태깅 정보가 식자재, 양, 조리기구, 시간, 음식상태, 요리 전문가 액션일 경우, 파스 트리로부터 식자재, 양, 조리기구, 시간, 음식상태, 요리 전문가 액션에 해당하는 파싱 정보를 추출할 수 있다.
도 5는 도 4의 레시피 워크플로우 생성부에 의해 생성된 레시피 워크플로우를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5를 참조하면, 레시피 관리 블록(110)은 웹 공간 상에서 수집된 레시피 웹 정보를 파싱하여 파스 트리를 생성하고, 상기 파스 트리에서 미리 결정된 태깅 정보에 해당하는 파싱 정보를 추출하여 파싱 정보 및 태깅 정보를 대응시켜 저장한다.
그런 다음, 레시피 관리 블록(110)은 파싱 정보 및 태깅 정보가 대응되어 생성된 정보를 미리 생성된 규칙에 따라 배치하여 조리 과정을 나타내는 레시피 워크플로우를 생성한다.
레시피 워크플로우는 복수의 노드로 구성되며, 복수의 노드 각각은 속성 값(예를 들어, 식자재 정보)이 할당되어 있고, 노드와 노드 사이의 링크는 상태 변화를 나타낸다.
도 6은 도 2의 회원 정보 관리부의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 회원 정보 블록(130)은 회원 정보 DB(131), 선호 음식 수신부(132), 비선호 음식 수신부(133) 및 개인 정보 수신부(134)을 포함한다.
회원 정보 DB(131)에는 선호 음식 수신부(132), 비선호 음식 수신부(133) 및 개인 정보 수신부(134) 각각에 의해 수신된 회원 정보가 저장된다.
선호 음식 수신부(132)는 사용자로부터 복수의 선호 음식을 수신하고, 비선호 음식 수신부(133)는 사용자로부터 복수의 비선호 음식을 수신한다. 이때, 복수의 선호 음식 및 복수의 비선호 음식을 수신하는 이유는 레시피를 추천받은 사용자가 선호하거나 비선호하는 음식뿐만 아니라 이에 포함된 식자재를 분석하여 추천될 레시피를 필터링하기 위해서이다.
개인 정보 수신부(134)은 사용자로부터 개인 정보(예를 들어, 레시피 난이도, 건강식 정보, 특별한 일정 정보, 새로운 음식 창작 수준, 성별, 나이, 가족 구성원 등)를 수신한다.
이때, 개인 정보 수신부(134)는 사용자에게 회원 정보를 입력을 요청할 시 보다 상세한 입력 기능을 제공한다.
일 실시예에서, 개인 정보 수신부(134)는 요리 시간의 경우 식재료를 조리해서 음식으로 만들 때까지의 시간으로 선택할 수 있는 기능을 제공한다.
다른 일 실시예에서, 개인 정보 수신부(134)는 식사 종류의 경우 다이어트 식사, 건강(예를 들어, 당뇨, 고혈압 등) 식사, 환자병원식사 등으로 선택할 수 있는 기능을 제공한다.
또 다른 일 실시예에서, 개인 정보 수신부(134)는 특별한 날(명절, 기념일, 생일 등), 불 사용 방법(예를 들어, 화덕, 전자렌지, 불판 등), 조리 기구(특별한 것이 필요한 경우), 식사 참여 인원, 식사 참여인의 성별, 비선호 부자재(마늘을 싫어할 경우 제외한 음식이나 조리법을 채택)등을 선택할 수 있는 기능을 제공한다.
또 다른 일 실시예에서, 개인 정보 수신부(134)는 간편선택(예를 들어, 일반적인 요리, 식자재를 활용한 요리 등) 또는 신규선택(새로운 요리나 그 동안 먹어보지 못한 것을 우선 추천하도록 하는 것)할 수 있는 기능을 제공한다.
또 다른 일 실시예에서, 개인 정보 수신부(134)는 음식 간격 선택 기능(예를 들어, 고급스러움, 일반적, 저렴하게 등)을 제공함으로써 사용자가 원하는 가격으로 식단을 구성할 수 있도록 한다.
또 다른 일 실시예에서, 개인 정보 수신부(134)는 외식 정보 입력 기능을 제공함으로써 가장 최근에 먹은 것과 중복되지 않게 레시피를 추천함과 동시에 외식으로 먹은 음식을 집에서 다시 조리해서 먹지 않도록 레시피를 추천할 수 있다.
또 다른 일 실시예에서, 개인 정보 수신부(134)는 식단 선택 주기 선택 기능(예를 들어, 매일, 1주일, 2주일 등)을 제공함으로써 현재 보관중인 식자재 및 앞으로 구매할 식자재를 주간 단위, 월간 단위 등으로 제공한다.
도 7은 도 2의 레시피 추천부의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 7을 참조하면, 레시피 추천 블록(140)은 식자재 벡터 생성부(141), 회원 정보 벡터 생성부(142), 레시피 벡터 생성부(143), 메트릭스 생성부(144), 군집화 레시피 생성부(145) 및 추천 레시피 선정부(146)를 포함한다.
식자재 벡터 생성부(141)는 식자재 DB(121)에 저장되어 있는 식자재 정보를 식자재 벡터 모델로 변환하여 식자재 벡터를 생성한다.
회원 정보 벡터 생성부(142)는 회원 정보 DB(131)에 저장되어 있는 회원 정보를 회원 정보 벡터 모델로 변환하여 회원 정보 벡터를 생성한다.
레시피 벡터 생성부(143)는 레시피 DB(111)에 저장되어 있는 레시피를 레시피 벡터 모델로 변환하여 레시피 벡터로 생성한다.
메트릭스 생성부(144)는 식자재 벡터 생성부(141)에 의해 생성된 식자재 벡터, 회원 정보 벡터 생성부(142)에 의해 생성된 회원 정보 벡터 및 레시피 벡터 생성부(143)에 의해 생성된 레시피 벡터를 이용하여 메트릭스를 생성한다. , 메트릭스 생성부(144)는 식자재 × 회원 정보 × 레시피로 구성된 메트릭스를 생성할 수 있는 것이다. 이때, 메트릭스 생성부(144)는 식자재 × 회원 정보 × 레시피로 구성된 메트릭스의 데이터 양이 많기 때문에 차원 축소 방법(예를 들어, PCA, SVD 등)을 이용하여 메트릭스의 차원을 축소킨다.
군집화 레시피 생성부(145)는 메트릭스 생성부(144)에 의해 차원이 축소된 메트릭스에 저장된 정보 각각의 유사도를 측정하여 유사한 정보를 군집화하여 군집화된 정보를 생성한다. 즉, 군집화 레시피 생성부(145)는 차원이 축소된 메트릭스에 저장된 1. 식자재 × 회원 정보 × 레시피, 2. 식자재 × 회원 정보 × 레시피, 3. 식자재 × 회원 정보 × 레시피, 4. 식자재 × 회원 정보 × 레시피 등 각각의 유사도를 측정하며 1, 3이 유사하면 1, 3의 정보를 군집화하여 군집화된 정보를 생성하고, 2, 4가 유사하면 2, 4의 정보를 군집화하여 복수의 그룹을 생성할 수 있다.
추천 레시피 선정부(146)는 군집화 레시피 생성부(145)에 의해 생성된 복수의 그룹을 기초로 레시피를 추천한다. 이때, 추천 레시피 선정부(146)는 복수의 그룹 각각의 레시피 안에서 랭크(즉, 사용자 평가 결과 점수)에 따라 높은 레시피 순으로 해당 레시피를 추천한다.
도 8은 본 발명에 따른 레시피 제공 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 레시피 제공 서버(100)는 요리 전문가로부터 레시피를 입력받거나 웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 수집하여 레시피를 관리한다(단계 S810). 레시피 제공 서버(100)는 사용자로부터 냉장고 내에 존재하는 식자재 정보를 수신한다(단계 S820). 레시피 제공 서버(100)는 사용자로부터 회원 정보를 수신한다(단계 S830). 레시피 제공 서버(100)는 레시피, 상기 식자재 정보 및 상기 회원 정보를 이용하여 상기 사용자에게 추천할 레시피를 추출하여 추천한다(단계 S840).
지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 레시피 제공 서버
110: 레시피 관리 블록
111: 레시피 DB
112: 웹 정보 처리부
112a: 웹 크롤링 모듈
112b: 정보 파싱 모듈
112c: 정보 추출 모듈
113: 레시피 워크플로우 생성부
114: 유사도 분석부
115: 레시피 입력 인터페이스부
120: 식자재 정보 관리 블록
130: 회원 정보 관리 블록
131: 회원 정보 DB
132: 선호 음식 수신부
133: 비선호 음식 수신부
134: 개인 정보 수신부
140: 레시피 추천 블록
141: 식자재 벡터 생성부
142: 회원 정보 벡터 생성부
143: 레시피 벡터 생성부
144: 메트릭스 생성부
145: 군집화 레시피 생성부
146: 추천 레시피 선정부
200: 사용자 단말
110: 레시피 관리 블록
111: 레시피 DB
112: 웹 정보 처리부
112a: 웹 크롤링 모듈
112b: 정보 파싱 모듈
112c: 정보 추출 모듈
113: 레시피 워크플로우 생성부
114: 유사도 분석부
115: 레시피 입력 인터페이스부
120: 식자재 정보 관리 블록
130: 회원 정보 관리 블록
131: 회원 정보 DB
132: 선호 음식 수신부
133: 비선호 음식 수신부
134: 개인 정보 수신부
140: 레시피 추천 블록
141: 식자재 벡터 생성부
142: 회원 정보 벡터 생성부
143: 레시피 벡터 생성부
144: 메트릭스 생성부
145: 군집화 레시피 생성부
146: 추천 레시피 선정부
200: 사용자 단말
Claims (10)
- 요리 전문가로부터 레시피를 입력받거나 웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 수집하여 레시피를 관리하는 레시피 관리 블록;
사용자로부터 냉장고 내에 존재하는 식자재 정보를 수신하여 관리하는 식자재 정보 관리 블록;
사용자로부터 회원 정보를 수신하여 관리하는 회원 정보 관리 블록; 및
상기 레시피, 상기 식자재 정보 및 상기 회원 정보를 이용하여 상기 사용자에게 추천할 레시피를 추출하여 추천하는 레시피 추천 블록을 포함하는
레시피 제공 서버.
- 제1항에 있어서,
상기 레시피 관리 블록은
웹 공간 상에서 수집된 레시피 웹 정보를 파싱하여 파스 트리를 생성하고, 상기 파스 트리에서 미리 결정된 태깅 정보에 해당하는 파싱 정보를 추출하고, 상기 파싱 정보와 상기 태깅 정보를 대응시켜 저장하는 웹 정보 처리부;
상기 웹 정보 처리에 의해 생성된 정보를 미리 생성된 규칙에 따라 배치하여 조리 과정을 나타내는 레시피 워크플로우를 생성하는 워크플로우 생성부;
상기 레시피 워크플로우 각각의 유사도를 분석하는 유사도 분석부;
상기 요리 전문가에게 레시피 입력 절차를 제공하거나 상기 레시피 워크플로우를 레시피 입력 절차에 따라 변환하는 레시피 입력 인터페이스부; 및
상기 레시피 입력 인터페이스부를 통해 수신한 레시피가 저장되는 레시피 DB를 포함하는 것을 특징으로 하는
레시피 제공 서버.
- 제2항에 있어서,
상기 웹 정보 처리부는
웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 크롤링하는 웹 크롤링 모듈;
상기 웹 크롤링 모듈에 의해 크롤링된 상기 레시피 웹 정보를 파싱하는 정보 파싱 모듈; 및
상기 정보 파싱 모듈에 의해 생성된 파스 트리에서 미리 결정된 태깅 정보에 해당하는 파싱 정보를 추출하고, 상기 파싱 정보와 상기 태깅 정보를 대응시켜 저장하는 정보 추출 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는
레시피 제공 서버.
- 제1항에 있어서,
상기 회원 정보 관리 블록은
상기 사용자로부터 특정 개수의 좋아하는 음식을 수신하는 선호 음식 수신 모듈;
상기 사용자로부터 특정 개수의 싫어하는 음식을 수신하는 비선호 음식 수신 모듈;
레시피 난이도, 건강식 정보, 특별한 일정 정보, 새로운 음식 창작 수준, 성별, 나이 및 가족 구성원 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 수신하는 개인 정보 수신 모듈; 및
상기 선호 음식 수신 모듈, 상기 비선호 음식 수신 모듈 및 상기 개인 정보 수신 모듈을 통해 수신된 정보가 저장되는 회원 정보 DB를 포함하는
레시피 제공 서버.
- 제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 레시피 추천 블록은
상기 회원 정보 DB에 저장되어 있는 회원 정보를 회원 정보 벡터 모델로 변환하여 회원 정보 벡터를 생성하는 회원 정보 벡터 생성부;
상기 식자재 DB에 저장되어 있는 식자재 정보를 식자재 벡터 모델로 변환하여 식자재 벡터를 생성하는 식자재 벡터 생성부;
상기 레시피 DB에 저장되어 있는 레시피를 레시피 벡터 모델로 변환하여 레시피 벡터를 생성하는 레시피 벡터 생성부;
상기 회원 정보 벡터, 상기 식자재 벡터 및 레시피 벡터를 이용하여 식자재, 회원 정보 및 레시피로 구성된 레시피 집합에 대한 메트릭스를 생성하는 메트릭스 생성부;
상기 레시피 집합 각각의 유사성에 따라 군집화를 실행하여 복수의 그룹을 생성하는 군집화 레시피 생성부; 및
상기 복수의 그룹 각각의 레시피 안에서 랭크에 따라 레시피를 추천하는 추천 레시피 선정부를 포함하는 것을 특징으로 하는
레시피 제공 서버.
- 레시피 제공 서버에서 실행되는 레시피 제공 방법에 있어서,
요리 전문가로부터 레시피를 입력받거나 웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 수집하여 레시피를 관리하는 단계;
사용자로부터 냉장고 내에 존재하는 식자재 정보를 수신하는 단계;
상기 사용자로부터 회원 정보를 수신하는 단계; 및
상기 레시피, 상기 식자재 정보 및 상기 회원 정보를 이용하여 상기 사용자에게 추천할 레시피를 추출하여 추천하는 단계를 포함하는
레시피 제공 방법.
- 제6항에 있어서,
상기 레시피를 관리하는 단계는
웹 공간 상에서 수집된 정보를 이용하여 파스 트리를 생성하고, 상기 파스 트리에서 추출된 파싱 정보 및 미리 결정된 태깅 정보를 대응시켜 저장하는 단계;
상기 태깅 정보를 미리 생성된 규칙에 따라 배치하여 조리 과정을 나타내는 레시피 워크플로우를 생성하는 단계;
상기 요리 전문가에게 레시피 입력 절차를 제공하거나 상기 레시피 워크플로우를 레시피 입력 절차에 따라 변환하는 단계; 및
상기 레시피 입력 절차를 통해 수신한 레시피를 레시피 DB에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
레시피 제공 방법.
- 제7항에 있어서,
상기 상기 파싱 정보와 상기 태깅 정보를 대응시켜 저장하는 단계는
웹 공간 상의 레시피 웹 정보를 크롤링하는 단계;
상기 크롤링된 상기 레시피 웹 정보를 파싱하여 파스 트리를 생성하는 단계;
상기 파스 트리에서 미리 결정된 태깅 정보에 해당하는 파싱 정보를 추출하고, 상기 파싱 정보와 상기 태깅 정보를 대응시켜 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
레시피 제공 방법.
- 제6항에 있어서,
상기 사용자로부터 회원 정보를 수신하는 단계는
상기 사용자로부터 특정 개수의 좋아하는 음식을 수신하는 단계;
상기 사용자로부터 특정 개수의 싫어하는 음식을 수신하는 단계; 레시피 난이도, 건강식 정보, 특별한 일정 정보, 새로운 음식 창작 수준, 성별, 나이 및 가족 구성원 중 적어도 하나를 포함하는 정보를 수신하는 단계; 및
상기 수신된 정보를 회원 정보 DB에 저장하는 단계를 포함하는
레시피 제공 방법.
- 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 레시피를 추출하여 추천하는 단계는
상기 회원 정보 DB에 저장되어 있는 회원 정보를 회원 정보 벡터 모델로 변환하여 회원 정보 벡터를 생성하는 단계;
상기 식자재 DB에 저장되어 있는 식자재 정보를 식자재 벡터 모델로 변환하여 식자재 벡터를 생성하는 단계;
상기 레시피 DB에 저장되어 있는 레시피를 레시피 벡터 모델로 변환하여 레시피 벡터를 생성하는 단계;
상기 회원 정보 벡터, 상기 식자재 벡터 및 레시피 벡터를 이용하여 식자재, 회원 정보 및 레시피로 구성된 레시피 집합에 대한 메트릭스를 생성하는 단계;
상기 레시피 집합 각각의 유사성에 따라 군집화를 실행하여 복수의 그룹을 생성하는 단계; ??
상기 복수의 그룹 각각의 레시피 안에서 랭크에 따라 레시피를 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
레시피 제공 방법.
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