KR20210070254A

KR20210070254A - 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템

Info

Publication number: KR20210070254A
Application number: KR1020210069447A
Authority: KR
Inventors: 김익환
Original assignee: 에이치에스오 주식회사
Priority date: 2019-07-31
Filing date: 2021-05-28
Publication date: 2021-06-14
Also published as: KR20210014998A

Abstract

가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템이 제공되며, 적어도 하나의 메뉴, 메뉴의 가격, 및 메뉴를 제공하는 상점의 상호와 위치를 포함하는 상점 정보를 전송하여 등록요청을 하는 적어도 하나의 가맹점 단말, 적어도 하나의 가격 태그 중 어느 하나를 선택하고, 선택된 가격 태그와 위치 또는 키워드를 매핑하여 검색을 요청하며, 검색의 결과인 결과 리스트를 수신하여 출력하는 사용자 단말, 및 적어도 하나의 가맹점 단말로부터 상점 정보를 수집하여 저장하는 저장부, 상점 정보에 포함된 메뉴의 가격을 기준으로 상점을 기 설정된 가격 카테고리로 분류하는 분류부, 사용자 단말에서 선택된 가격 태그와 위치 또는 키워드를 매핑한 검색어를 질의(Query)로 상점 정보를 추출하는 추출부, 추출된 상점 정보를 리스트업하여 사용자 단말로 전송하는 전송부를 포함하는 맛집 검색 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING COST-EFFECTIVE DINER SEARCH SERVICE USING PRICE TAG}

본 발명은 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 가격 태그를 이용하여 맛집을 검색할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

높은 스마트폰 보급률에 힘입어 첨단 정보통신기술(Information & communication technology; ICT)과 외식이 결합된 다양한 서비스들이 등장하게 되면서 푸드테크(Food-tech)라는 신조어까지 등장하였다. 푸드테크는 식품 및 외식산업에 정보통신기술이 접목되어 새로운 산업을 창출하거나 기존 산업에 부가가치를 더하는 것을 의미한다. 최근 스마트폰의 앱을 활용한 외식관련 정보서비스는 사용자들이 시간과 장소 제한 없이 외식관련 정보에 보다 쉽게 효율적으로 접근하게 함으로써 앱을 활용한 외식관련 정보 서비스의 사용 범위가 더욱 확대되고 있다. 모바일 환경의 확산으로 맛집과 음식정보가 개인화되면서 스마트폰을 통해 맛집이나 음식을 추천하는 맛집 서비스에 많은 이목이 집중되고 있으며, 맛집 정보 등을 전해주는 맛집앱을 비롯한 외식 앱 서비스 등이 전문화되어 가면서 장기적인 트렌드를 유지하며 여러 관련 산업에 영향을 미칠 가능성이 높아지고 있다.

이때, 맛집을 검색하고 예약하는 프로세스를 통합시킨 방법이 공개되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2018-0001120호(2018년01월04일 공개)에는, 사용자 단말기가 사용자의 맛집 겁색 요청에 따라 이에 대응하는 맛집검색요청신호를 생성시켜 전송한 후에 맛집관련정보를 수신받아 통보하는 구성, 사용자의 맛집 예약 요청에 따라 이에 대응하는 맛집예약요청신호를 생성시켜 전송한 후에 맛집예약완료신호를 수신받아 맛집예약완료를 통보하는 구성, 온라인 식당 예약 통합 서버가 사용자 단말기로부터 수신되는 맛집검색요청신호에 해당하는 맛집관련정보를 판독하여 리스트화시켜 사용자 단말기로 전송하며, 사용자 단말기로부터 수신되는 맛집예약요청신호에 해당하는 맛집을 예약 등록한 후에, 맛집예약등록정보를 전송함과 동시에, 맛집예약완료신호를 생성시켜 사용자 단말기로 전송하는 구성, 맛집 장치가 온라인 식당 예약 통합 서버로부터 전송되는 맛집예약등록정보를 수신하는 구성이 개시되어 있다.

다만, 맛집이 맛집이라고 등록은 되지만 맛집인지 광고에 의한 맛집 타이틀을 얻었는지, 사람들의 평가에 의해 맛집으로 등록된 것인지 알 수 없고, 이에 맛집 플랫폼을 이용하는 소비자는 리뷰와 맛집정보를 믿지 않은지 오래다. 그리고, 수중에 가진 돈의 액수와 메뉴의 가격을 음식점에 들어가기 전에는 알 수 없어서 어떠한 맛집을 가야하는지도 소비자에게는 고민거리였으며, 메뉴를 음식점 밖에 둔 경우에도 일일이 찾아다니면서 메뉴의 가격을 봐야하기 때문에 귀찮은 나머지 가까운 곳으로 가거나, 음식가격과 맛을 이미 아는 곳으로만 가는 등 소비자의 선택권이 좁아지고 상권이 활성화되지 못하는 요인으로 작용하고 있다.

본 발명의 일 실시예는, 가격 기준으로 맛집을 검색할 수 있는 인터페이스를 마련하고, 등록된 맛집을 검증하기 위한 검증 프로세스를 제공함으로써 가격을 기준으로 검색을 할지라도 맛집으로 검증된 결과만을 출력할 수 있도록 하고, 정보시스템 품질에 대한 평가를 바탕으로 사용이 확산되기 때문에 정보시스템 품질에 대한 사용자의 평가 및 태도를 고려하여 결과 리스트를 재검증하며, 차별적인 맛집 정보 제공 서비스를 통하여 사용자의 가치와 행위의도를 높일 수 있고, 맛집앱의 성장을 유지하고 이를 통해 외식 분야에서의 다양한 수익 모델을 창출할 수 있는, 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 적어도 하나의 메뉴, 메뉴의 가격, 및 메뉴를 제공하는 상점의 상호와 위치를 포함하는 상점 정보를 전송하여 등록요청을 하는 적어도 하나의 가맹점 단말, 적어도 하나의 가격 태그 중 어느 하나를 선택하고, 선택된 가격 태그와 위치 또는 키워드를 매핑하여 검색을 요청하며, 검색의 결과인 결과 리스트를 수신하여 출력하는 사용자 단말, 및 적어도 하나의 가맹점 단말로부터 상점 정보를 수집하여 저장하는 저장부, 상점 정보에 포함된 메뉴의 가격을 기준으로 상점을 기 설정된 가격 카테고리로 분류하는 분류부, 사용자 단말에서 선택된 가격 태그와 위치 또는 키워드를 매핑한 검색어를 질의(Query)로 상점 정보를 추출하는 추출부, 추출된 상점 정보를 리스트업하여 사용자 단말로 전송하는 전송부를 포함하는 맛집 검색 서비스 제공 서버를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 가격 기준으로 맛집을 검색할 수 있는 인터페이스를 마련하고, 등록된 맛집을 검증하기 위한 검증 프로세스를 제공함으로써 가격을 기준으로 검색을 할지라도 맛집으로 검증된 결과만을 출력할 수 있도록 하고, 정보시스템 품질에 대한 평가를 바탕으로 사용이 확산되기 때문에 정보시스템 품질에 대한 사용자의 평가 및 태도를 고려하여 결과 리스트를 재검증하며, 차별적인 맛집 정보 제공 서비스를 통하여 사용자의 가치와 행위의도를 높일 수 있고, 맛집앱의 성장을 유지하고 이를 통해 외식 분야에서의 다양한 수익 모델을 창출할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 맛집 검색 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 맛집 검색 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 가맹점 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 가맹점 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5th Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 가격 태그를 선택하는 방법으로 맛집을 검색하는 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 가격 태그를 선택하여 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)로 전송할 때, 사용자 단말(100)의 위치를 백그라운드 모드로 함께 전송하는 단말일 수 있다. 또한, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 가격 태그와 함께 키워드를 함께 입력하거나 선택하여 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있고, 이때 키워드는 기 설정된 카테고리 내의 음식분류 키워드일 수도 있고, 사용자가 입력한 키워드일 수도 있다. 그리고, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 추천된 리스트 중 어느 하나의 맛집에 대한 평가를 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있고, 사용자 단말(100)에서 해당 맛집에서 결제한 결제내역이 존재해야 리뷰작성이 활성화되는 단말일 수도 있다. 또한, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 가격검색으로 절약한 비용을 월별로 또는 다른 주기별로 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)로부터 수신하여 출력하는 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로부터 맛집 등록 신청을 수신하여 저장하는 서버일 수 있다. 여기서, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 맛집 등록 신청을 받았다고 하여 모두 검색에 노출시키는 것이 아니라, 리뷰와 평점을 크롤링하여 수집한 후, 허위 평점이나 리뷰를 제거하여 정제한 데이터를 기반으로 맛집을 등록하는 서버일 수 있다. 그리고, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)로부터 가격 태그가 선택되는 경우, 상기 사용자 단말(100)의 현재 위치 등을 자동으로 추출하여 가격 태그와 결합하여 질의로 입력하고, 그 결과값을 사용자 단말(100)로 리스트업하여 전달하는 서버일 수 있다. 또한, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)로부터 평점 및 리뷰가 수신되는 경우, 이를 기준으로 기 구축된 데이터베이스를 업데이트하는 서버일 수 있다. 이때, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)의 리뷰나 평점도 허위 리뷰나 평점이 아닌지를 확인하고 업데이트를 위한 입력값으로 설정하는 서버일 수도 있다.

여기서, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.

적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 음식점의 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은 맛집 등록을 위해, 상호, 위치, 메뉴, 가격 등의 정보를 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 맛집 검색 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 저장부(310), 분류부(320), 추출부(330), 전송부(340), 수집부(350), 허위탐지부(360)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100), 및 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 및 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100), 및 적어도 하나의 가맹점 단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다.

도 2를 참조하면, 저장부(310)는, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로부터 상점 정보를 수집하여 저장할 수 있다. 이때, 저장부(310)는, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로부터 수집하는 것 외에도 웹크롤링을 통하여 정보를 수집할 수도 있다. 가격이 저렴한 곳들은 대부분 신청을 할 수 없는 영세한 곳이거나 애플리케이션이나 스마트 폰을 잘 다루지 못하는 나이가 많은 점주들이 많을 수 있기 때문이고, 국가의 지원을 받는 정부기관이나 국립시설 등은 가격 지원을 받기 때문에 싸지만 질 좋은 음식을 제공하는데 사설 플랫폼에 굳이 등록을 하지 않아도 되기 때문에 신청을 하지 않거나 정책상 하지 못하는 경우가 존재할 수 있기 때문이다. 따라서, 저장부(310)는, 가맹점 단말(400)에서 수집되는 정보 이외에도, 각종 국립 대학교, 국립 도서관, 조달청, 법원 등 국립 기관, 외부인도 출입가능한 사내 식당 등의 정보도 함께 수집함으로써 가격이 싸면서도 품질이 좋고 리뷰도 좋은 곳들을 스스로 탐지하여 찾아낼 수 있다. 예를 들어, 반포에 위치한 국립중앙도서관은, 점심 및 저녁 가격이 4천원이지만 일반인에게도 오픈되어 있고, 반찬이 7가지 이상 나오고 부페식으로 먹을 수 있기 때문에, 아는 사람만 아는 서래마을 한정식집이다. 대부분 알음알음으로 가지만, 이를 모르는 경우 싼 가격에 좋은 음식을 마음껏 먹을 수 있음에도 더 비싼 돈을 주고 점심을 해결해야 하는 사람들이 존재하기 때문에, 이러한 정보를 모두 수집하여 데이터베이스화할 수 있다.

분류부(320)는, 상점 정보에 포함된 메뉴의 가격을 기준으로 상점을 기 설정된 가격 카테고리로 분류할 수 있다. 이때, 싼 가격의 메뉴만 등록하는 일이 발생하여 식사가 되지 않는데, 예를 들어, 메뉴 중 가장 싼 품목, 예를 들어 음료수 한 잔 1000원으로 등록하고, 가성비 좋은 맛집으로 등록되고자 하는 점주들의 시도가 존재할 수 있다. 따라서, 가격 카테고리로 분류를 할 때, 가격만으로 하는 것이 아니라, 카테고리에 맞는 메뉴를 등록해야 등록이 가능하도록 설정을 할 수도 있고, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)에서 적어도 하나의 메뉴, 메뉴의 가격, 및 메뉴를 제공하는 상점의 상호와 위치를 포함하는 상점 정보를 전송하여 등록요청을 할 때, 카테고리에 적합하지 않은 메뉴의 경우에는 신청을 하지 못하도록 할 수도 있다.

추출부(330)는, 사용자 단말(100)에서 선택된 가격 태그와 위치 또는 키워드를 매핑한 검색어를 질의(Query)로 상점 정보를 추출할 수 있다. 이를 위해, 사용자 단말(100)은, 적어도 하나의 가격 태그 중 어느 하나를 선택하고, 선택된 가격 태그와 위치 또는 키워드를 매핑하여 검색을 요청할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 가격 태그는, 1000원 내지 5000원의 태그일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 그리고, 적어도 하나의 가격 태그는, 사용자 단말(100)로부터 입력된 금액을 초과하지 않으면서 입력된 금액과 태그의 가격의 차가 최소인 가격 태그가 자동으로 선택될 수 있다, 예를 들어, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000원인 가격 태그가 존재한다고 가정하면, 사용자 단말(100)의 통장잔액이나 사용할 수 있는 카드의 한도가 4300원이라면, 잔액과 태그의 가격의 차가 300원으로 최소인 4000원이 선택될 수 있다.

여기서, 추출부(330)는, 사용자 단말(100)에서 입력한 금액에 대응하는 가격 태그가 존재하지 않는 경우, 사용자 단말(100)에서 입력한 금액을 천원단위로 절사한 후 가격 태그를 생성할 수 있다. 예를 들어, 상술한 예를 계속 인용하면, 사용자 단말(100)에서 6600원을 입력했는데, 가격 태그는 5000원까지밖에 없다면, 백원단위가 절사되어 천원단위가 된 6000원을 가격 태그로 생성할 수 있다. 돈이 모자르면 해당 메뉴를 시킬 수 없기 때문에 절사를 시행하는 것이다. 또한, 적어도 하나의 가격 태그는, 사용자 단말(100)로부터 입력된 금액을 초과하지 않으면서 입력된 금액과 태그의 가격의 차가 최소인 가격 태그와, 최소인 가격 태그 이하의 금액에 대응하는 가격 태그가 함께 자동으로 선택되도록 한다. 예를 들어, 사용자가 5천6백원이 있다면, 5천원 이하의 태그, 즉 5천원, 4천원, 3천원, 2천원, 1천원 태그를 모두 자동선택해서 5천원으로 먹을 수 있는 메뉴와 식당을 모두 보여줄 수 있다.

전송부(340)는, 추출된 상점 정보를 리스트업하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 그리고, 사용자 단말(100)은, 검색의 결과인 결과 리스트를 수신하여 출력할 수 있다. 이때, 사용자 단말(100)에서 정확한 키워드를 입력하지 못해서 원하는 결과를 찾을 수 없는 결과가 발생할 수 있는데, 이러한 경우, 사용자의 어휘 부족이나 경험 부족 등으로 자신이 원하는 결과가 나오지 못하는 엉뚱한 키워드만 넣을지라도 이를 원하는 결과가 나오도록 키워드를 변환하여 검색 결과를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 원하는 것은 찌개류인데, 사용자가 키워드로 국물을 입력하는 경우에는, 키워드와 정확히 일치하는 결과만 내보내는 시스템상 "국물닭발"이나 "국물떡볶이"가 검색될 가능성이 크다. 이러한 경우, 사용자는 답답함을 느끼게 되고, 본인이 훈련이 되지 않은 것을 시스템을 할 경우도 많다. 하지만, 사람의 경우에는 "국물"있는 음식 먹고 싶다라고 하면 상대방이 이를 알아듣게 되는데, 이런 것처럼 검색 매커니즘도 이러한 방식으로 똑똑한 결과를 출력하도록 할 수도 있고, 이를 위해 지능형 검색엔진과 말뭉치(Corpus)가 이용될 수도 있다.

수집부(350)는, 저장된 상점 정보의 상호와 위치를 기준으로 리뷰 및 평점 데이터를 수집할 수 있다. 수집은 각종 리뷰 사이트나 포털 사이트 등으로부터 크롤링하는 방식일 수 있으며, 이하의 모델링을 위한 최소 개수와 이후 빅데이터 훈련을 위한 훈련 셋과 실험 셋의 최소 개수를 만족시키도록 크롤링할 수 있다.

허위탐지부(360)는, 수집된 리뷰 및 평점 데이터를 기 저장된 허위평가 탐지 및 필터링 알고리즘을 통하여 필터링을 수행한 후, 필터링된 데이터 이외의 데이터를 질의와 비교될 데이터로 저장할 수 있다. 이때, 허위평가 탐지 및 필터링 알고리즘은, 언어적, 행위적 특성을 사용한 감독된 학습(supervised learning) 모델을 이용할 수 있으나, 비감독 학습(unsupervised learning)이나 반감독 학습(semi-supervised learning)도 이용될 수 있으며, 개별 스패머를 탐지하는 것 외에 군집허위정보를 탐지하는 기법이 이용될 수도 있다. 어떤 음식점에 대해서 처음 포스팅한 시각과 가장 최근 포스팅한 시각의 차이를 분석하여 이 차이가 작을수록 허위 평가자일 확률이 높다고 가정할 수도 있다. 평가자, 평가, 스토어간의 관계를 파악하기 위해서 평가 그래프를 이용할 수도 있고, 이 그래프에서 서로 어떤 상호작용을 하는가를 파악하고 이를 분석하여 의심스러운 평가자 식별을 위한 반복적인 모델을 이용할 수도 있다.

더 나아가, 평가 데이터의 연결성 구조에 관심을 갖는 망 기반 기법이 이용될 수도 있다. 평가자-음식점으로 이루어진 이분 네트워크에 평가의 긍정/부정 여부에 따라 링크의 부호를 +/-로 결정한 부호화된 평가 이분 네트워크(Signed bipartite review network)를 이용하여 평가자, 평가, 음식점의 진실성, 정직성, 신뢰성을 계산할 수도 있다. 친구 사이가 급격하게 형성되는 양상을 평가자-평가자 망에 MRF(Markov Random Field)를 적용한 허위 정보 탐지 프레임워크를 이용할 수도 있으며, 평가자-평가자 공모 관계와 평가자-속성 사이의 관계를 MRF로 모델링한 것을 이용할 수도 있다. 또한, 평가자-주소-평가 정보를 이용하여 동일한 IP 주소에서 발생하는 평가 및 평가자를 분석하는 방법도 이용될 수 있으며, 평가자 및 음식점의 기본적인 망 특성을 분석하고 엔트로피를 분석하고 프로젝션 망에서 공모자들을 군집화(clustering)하여 리뷰 수 및 리뷰 시간 차이를 바탕으로 링크 값을 정할 경우의 군집의 특성을 분석한 결과를 이용할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에서는 평가자의 진실성(trustiness)은 진실(trusty)과 허위(fraud)로, 평가의 정직성(honesty)은 정직(honest)과 허위(fake)로, 그리고 스토어의 신뢰성(reliability)은 신뢰 있는(good)과 신뢰 없는(bad)으로 표현하여 허위 탐지를 하는 방법을 이용할 수 있는데, 이하에서 이를 상세히 설명하기로 한다. 첫 번째로 평가자 진실성지수는 상술한 이분 네트워크를 통하여 도출할 수 있다. 예를 들어, 하나의 스토어에 대해서 다른 평가자들과의 평가 점수 차이가 클수록 평가가 허위일 가능성이 높다는 추정을 기반으로 평가자 간의 평가 차이를 분석하여 신뢰성을 보여주는 지수를 도출할 수 있다. 하나의 스토어에 대해서 다른 평가자들과 평가 점수 차이의 평균을 자신의 차이점수(DS: Difference Score)라 하고 모든 음식점에 대해 얻은 차이점수의 평균 점수가 그 평가자의 차이지수(DF: Difference Factor)가 된다. 이렇게 계산된 DF 값이 작을수록 평가자가 진실하다고 추정할 수 있다. 물론, 리뷰를 좋게 써주면 서비스를 주는 경우의 예외는 물론 예외 파라미터로 적용하여 오차를 없애도록 한다. 그리고, 차이지수를 0과 1 사이로 정규화하여 진실성지수(TF: Trustiness Factor)를 계산하는데, 진실성지수가 높을수록 평가자의 신뢰성이 높다고 추정할 수 있다. 예를 들어 5점 척도를 사용하여 1(매우 나쁨)부터 5(매우 좋음)까지의 정수 값으로 평가가 이루어지는데, 이러한 경우 차이지수를 이용하여 얻은 진실성지수는 더욱 정교한 계산을 가능하게 하여 더욱 유의미한 결과를 낼 수 있다.

두 번째는, 평가자 관계지수이다, 관계지수를 측정함에 있어 상술한 방법들과 유사한 방법을 이용할 수 있다, 각 음식점에 대한 동일한 평가를 내린 평가자들 사이에 연결 간선을 삽입하고, 연결된 평가자들을 긍정평가군, 부정평가군으로 군집화하여 컴포넌트로 설정한다. 이때 평가자들 사이의 간선과 컴포넌트 묶음을 나타내는 선은 긍정인 경우 실선으로, 부정인 경우 점선으로 표현하는 방법을 이용할 수 있다. 이때, 같은 군에 속한 평가자가 많을수록 평가자들 간의 관계성이 높다고 볼 수 있고 그 관계성이 신뢰를 대변할 수 있다. 이 관계성을 계산하기 위해서 하나의 음식점에 대해서 각 평가자는 같은 군에 속한 평가자를 전체 평가 인원수로 나눈 값을 관계점수(RS: Relation Score)로 얻게 되고 각 평가자는 모든 음식점에 대해 얻은 관계점수를 누적하여 그 평균을 낸 값인 관계지수(RF: Relation Factor)를 계산해 낼 수 있다. 이러한 관계지수가 높을수록 평가자의 신뢰성이 높다고 추정할 수 있다.

이에 더하여, 후원을 받은 음식점 리뷰와 후원을 받지 않은 리뷰에 대한 데이터를 분류해야 한다. 즉, 허위탐지부(360)는, 업체로부터 금전적 지원을 받았다, 후원을 받았다, 원고료를 지원 받았다, 서비스를 받았다 등의 언급이 있는 리뷰를 거짓 리뷰로 선정할 수 있다. 같은 방식으로 리뷰에 사비로 음식을 사 먹었다, 내돈으로 직접 등과 같은 언급이 있으면 허위탐지부(360)는 진실된 리뷰로 선정할 수 있으며, 블로그, 까페, 배달 앱이나 페이지, 구글 소개 페이지 등을 통하여 본문 텍스트와 사진 등의 정보를 크롤링하였으며, 리뷰의 진위를 확인하기위한 기준으로 삼았던 문장은 모든 분석에서 제외할 수 있다. 용이한 분석을 위해 허위탐지부(360)는 모든 자연어 데이터를 가공할 수 있고, 모든 단어를 어간 단위로 재구성할 수 있다. 수집한 리뷰 데이터가 언어적인 차이가 있는지 검증하기 위해 허위탐지부(360)는 어간 단위로 재구성된 단어들의 품사를 구하고 두 집단간 품사의 비율에 차이가 있는지, 리뷰를 구성하고 있는 단어의 수를 조사해 포스팅 길이의 차이가 있는지를 확인할 수 있다.

예를 들어, 선행연구에 따르면 거짓 리뷰와 실제 리뷰 사이에는 사용된 단어의 수(LEN), 명사 비율(N), 동사 비율(V), 형용사 비율(ADJ), 부사 비율(ADV)에서 통계적으로 유의미한 차이가 존재하고, 거짓 리뷰일수록 리뷰의 길이가 길고, 명사의 비율이 높으며, 동사의 비율이 적다는 것을 기반으로, 즉 리뷰의 진위 여부에 따라 언어적인 차이가 존재한다는 것을 기반으로, 허위탐지부(360)는 텍스트 정보의 차이로 리뷰의 진위를 판단하는 분류모델을 만들 수 있다. 이때, 모델링의 과정은 빅데이터의 구축 과정과 유사하다. 데이터를 모으고, 전처리를 수행하며, 전처리된 리뷰를 이용하여 원하는 답변이 나오도록 학습과 훈련을 진행하여 SVM, KNN, Naive Bayes, Random Forest 분류모델을 구축할 수 있다. 이때, 데이터를 이용하여 원하는 알고리즘이 모델링되도록 하는 과정은 빅데이터를 구축하는 과정과 유사하므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.

리뷰를 분석할 때에는 자연어 처리(NLP)가 이용되는데, 형태소 분석이 선행되어야 한다. 형태소 분석이란 자연어를 최소의 의미 단위인 형태소로 분석하는 것을 의미한다. 그리고, 크롤링 데이터를 이용한 감정분석을 수행해야 하는데 자연어 처리의 한 분야인 감정분석은 텍스트에 나타나 있는 어떤 대상에 누군가의 의견, 평가, 감정 따위를 자동으로 분석하는 것을 목표로 한다. 이러한 감정분석은 문장의 어순 및 단어의 의미에 따라 정확도가 크게 좌우되며 이런 감성을 정확히 분석하기 위해서 많은 정보의 수집 및 분석이 필요하다. 띄어쓰기와 정규화를 이용해서 맞춤법이 틀린 문장도 어느 정도 고쳐주면서 형태소 분석과 품사를 태깅해주는 형태소 분석기를 이용하여 데이터 전처리 과정을 진행한 후, 감정 분석을 위한 신경망의 입력 데이터를 구성하기 위해 형태소로 전처리된 토큰들 중 빈도수가 높은 순으로 토큰에 대하여 벡터화를 진행할 수 있다. 물론, 상술한 방법 이외에도 수집된 리뷰와 평점들을 정제하거나 필터링하는 다양한 방법이 존재할 수 있으므로, 상술한 것들로 한정되는 것은 아니고 실시예에 따라 변경될 수 있음은 자명하다 할 것이다.

이하, 상술한 도 2의 맛집 검색 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3을 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3a를 참조하면, (a) 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 가격 태그를 선택받는데, 이때 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 위치를 백그라운드 모드로 수집할 수 있도록 제어한다. 예를 들어, 사용자가 반포에 위치하고 3000원 태그를 누른 경우, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 반포와 3000원을 함께 수집하는 것이다. 이렇게, 반포와 3000원을 만족하는 맛집 리스트를 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는 검색하여 그 결과값을 사용자 단말(100)로 응답(Ack)으로 제공한다. 이때, 각 가격 태그와 그 화면이 도 3b 내지 도 3d에 도시된다. 다만, 상술한 화면 구성은 일 실시예에 불과할 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.

(b) 상술한 검색을 위하여, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 서비스를 진행하기 앞서 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로부터 맛집등록요청을 받는다. 이때, 맛집등록을 했다고 해서 모두 등록이 되는 것이 아니라, (c) 맛집으로 평가하는 과정을 거친 후 등록될 수 있다. 이를 위하여, 상술한 리뷰 및 평점 분석방법이 행해질 수 있다. 물론, 맛집으로 평가하는 과정을 거치지 않고 등록되는 것을 배제하는 것은 아니다.

(d) 사용자 단말(100)에서 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)로 맛집에 대한 평가를 다시 제공함으로써 피드백을 주게 된다. 사람들이 리뷰를 쓰는 이유는, 정말 맛있어서 알리고 싶어서 또는 정말 맛이 없거나 서비스가 형편이 없어서 음식점주가 자신이 본 피해만큼 당하게 하고 싶어서 등이다. 그렇게 좋지도 않았고 그렇게 나쁘지도 않았다면 가장 베스트인 시나리오라 하더라도 별로 평점을 주는 것이고 거의 사는 것이 바쁘기 때문에 굳이 시간을 내서 평가를 하지 않는다. 이렇게 매우 좋거나 매우 나쁜 것들은 가맹점주에게 알려서 긍정적인 시너지를 주거나 잘못된 것들은 바로잡게 할 수 있다.

이와 같은 도 2 및 도 3의 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 4를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 4에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 4를 참조하면, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로부터 가격, 메뉴, 상호, 위치 등록 등을 포함한 상점 정보를 수집하고(S4100), 상점 정보를 데이터에 저장한 후(S4200), 상호 및 위치를 기준으로 데이터를 수집하여(S4300), 허위리뷰나 평점을 탐지하는 알고리즘을 이용하여 필터링을 진행하고(S4400), 여과된 허위 리뷰나 평점을 포함한 나머지를 이용하여 정보를 업로드한다(S4500). 예를 들어, 평점 5점 만점에 3점 이상으로 랭킹된 상점만을 맛집으로 업로드하거나 3점 이상의 리뷰가 기 설정된 수를 초과하는 상점만을 맛집으로 추출하여 랭크하는 등의 방식일 수 있으나 이에 한정되지는 않는다.

한편, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 가격 태그를 선택받으면(S4600, S4700), 가격 태그와 위치나 키워드 등을 이용하여 맛집 정보를 검색하고(S4800) 그 검색 결과를 사용자 단말(100)로 전송한다(S4810). 그리고, 맛집 검색 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)로부터 피드백이 수신되는 경우(S4900), 기 설정된 단어가 존재하거나 평점 이하인 피드백인 경우(S4910), 가맹점 단말(400)로 이를 전송하여 가맹점주가 인지하도록 하고(S4920), 피드백으로 맛집 데이터베이스를 업데이트할 수 있다(S4930).

상술한 단계들(S4100~S4930)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S4100~S4930)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 4의 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 3을 통해 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 맛집 검색 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 가맹점 단말로부터 상점 정보를 수집하여 저장하고(S5100), 맛집 검색 서비스 제공 서버는, 상점 정보에 포함된 메뉴의 가격을 기준으로 상점을 기 설정된 가격 카테고리로 분류한다(S5200).

그리고, 맛집 검색 서비스 제공 서버는, 사용자 단말에서 선택된 가격 태그와 위치 또는 키워드를 매핑한 검색어를 질의(Query)로 상점 정보를 추출하고(S5300), 추출된 상점 정보를 리스트업하여 사용자 단말로 전송한다(S5400).

이와 같은 도 5의 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

적어도 하나의 메뉴, 상기 메뉴의 가격, 및 상기 메뉴를 제공하는 상점의 상호와 위치를 포함하는 상점 정보를 전송하여 등록요청을 하는 적어도 하나의 가맹점 단말;
적어도 하나의 가격 태그 중 어느 하나를 선택하고, 상기 선택된 가격 태그와 위치 또는 키워드를 매핑하여 검색을 요청하며, 상기 검색의 결과인 결과 리스트를 수신하여 출력하는 사용자 단말; 및
상기 적어도 하나의 가맹점 단말로부터 상점 정보를 수집하여 저장하는 저장부, 상기 상점 정보에 포함된 메뉴의 가격을 기준으로 상기 상점을 기 설정된 가격 카테고리로 분류하는 분류부, 상기 사용자 단말에서 선택된 가격 태그와 상기 위치 또는 키워드를 매핑한 검색어를 질의(Query)로 상점 정보를 추출하는 추출부, 상기 추출된 상점 정보를 리스트업하여 상기 사용자 단말로 전송하는 전송부를 포함하는 맛집 검색 서비스 제공 서버;
를 포함하는 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 가격 태그는, 1000원 내지 5000원의 태그인 것을 특징으로 하는 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 맛집 검색 서비스 제공 서버는,
상기 저장된 상점 정보의 상호와 위치를 기준으로 리뷰 및 평점 데이터를 수집하는 수집부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템.
제 3 항에 있어서,
상기 맛집 검색 서비스 제공 서버는,
상기 수집된 리뷰 및 평점 데이터를 기 저장된 허위평가 탐지 및 필터링 알고리즘을 통하여 필터링을 수행한 후, 필터링된 데이터 이외의 데이터를 질의와 비교될 데이터로 저장하는 허위탐지부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 가격 태그는,
상기 사용자 단말로부터 입력된 금액을 초과하지 않으면서 상기 입력된 금액과 태그의 가격의 차가 최소인 가격 태그가 자동으로 선택되고,
상기 추출부는,
상기 사용자 단말에서 입력한 금액에 대응하는 가격 태그가 존재하지 않는 경우, 상기 사용자 단말에서 입력한 금액을 천원단위로 절사한 후 가격 태그를 생성하는 것을 특징으로 하는 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 가격 태그는,
상기 사용자 단말로부터 입력된 금액을 초과하지 않으면서 상기 입력된 금액과 태그의 가격의 차가 최소인 가격 태그와, 상기 최소인 가격 태그 이하의 금액에 대응하는 가격 태그가 함께 자동으로 선택되는 것을 특징으로 하는 가격기준 검색을 이용한 가성비 맛집 검색 서비스 제공 시스템.