Earticle

현재 위치 Home

광학문자인식(OCR)을 통한 데이터 분석 기반의 채식주의 유형 정보 제공 및 추천 애플리케이션 개발
Development of Vegetarian-type Information and a Recommendation Application Based on a Data Analysis through Optical Character Recognition (OCR)

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국영상학회 바로가기
  • 간행물
    CONTENTS PLUS KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제20권 No.6 (2022.10)바로가기
  • 페이지
    pp.51-62
  • 저자
    배현진, 이채원, 이수현, 나정조
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A420319

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This study focuses on differentiated planning and development using an optical character recognition (OCR) system as an application development medium for vegetarian users. The development application "ChaegokChaegok" (채곡채곡) uses optical character recognition (OCR) to distinguish intuitively whether or not a food is unsuitable for vegetarians using a food ingredient table scan function. If the food it is found to be an unsuitable food, the findings here can be meaningful in terms of application utilization and utility by including recommended foods to replace those that are found to be unsuitable. The development of applications that reflect various social changes, such as the growing domestic vegetarian population and the subsequent launch of various vegan products, has driven the aim to register these products at ‘app stores’. Accordingly, a thorough pre-environmental survey was conducted. As a result of analyzing users of vegetarian applications through an environmental analysis for this study, it was found that most applications simply form communities with vegetarian keywords, resulting in a lack of additional functions to attract users. Accordingly, "ChaegokChaegok" (채곡채곡) planned an effective application using optical character recognition (OCR) and recommended algorithm technology, and OCR technology was developed to provide services so that users would not feel uncomfortable and would analyze vegetarian foods. This will increase the accuracy of optical character recognition data so that it can be applied not only to the meaning of a differentiated application but also to analyses of cosmetics materials for vegan cosmetics users who plan to incorporate OCR technology in the future.
한국어
본 연구는 채식주의 사용자를 위한 애플리케이션 개발로 광학문자인식(OCR) 시스템을 이용한 차별화된 기획과 개발에 관한 연구이다. 개발 애플리케이션인 “채곡채곡”은 광학문자인식(OCR)을 활용함으로써 음식의 식품성분표 스캔 기능을 사용하여 사용자에게 섭취 가능 유무를 직관적으로 구분해준다. 또한 섭취 불가능한 음식으로 판명이 났을 경우, 이를 대체하는 식품까 지 추천받을 수 있도록 기획함으로써 기존 채식주의 사용자를 위한 애플리케이션과 기술적 차이를 부여함으로써 활용도와 효 용성 측면에서 의미 있는 연구가 될 수 있다. 계속해서 증가하는 국내 채식 인구와 그에 따른 다양한 비건 제품 출시 등 다양한 사회적 변화를 반영한 애플리케이션의 개 발은 최근 사회적 니즈를 반영하여 학문적으로 뿐만 아니라 상업적으로도 의미 있는 개발이 되고자 하였다. 연구 환경분석으 로 채식 애플리케이션 사용자를 분석한 결과 대부분 애플리케이션이 단순히 채식 키워드를 가진 커뮤니티만을 형성하고 있 고, 그로 인해 사용자를 유인할 추가적인 기능들이 부족하다는 점을 파악하였다. 이에 “채곡채곡”에서는 광학 문자 인식 (OCR)과 추천 알고리즘 기술을 사용하여 효용성 있는 애플리케이션을 기획하였으며, OCR 기술이 사용자들에게 불편함이 없도록 서비스를 제공하고 채식주의 식품에 대한 분석이 가능하도록 개발하였다. 이는 차별화된 애플리케이션으로써의 의미 뿐만 아니라 추후 OCR 기술을 접목한 비건 화장품 사용자들을 위한 화장품 재료 분석 등에도 적용할 수 있도록 광학 문자 인식 데이터의 정확도를 높이도록 할 예정이다.

목차

Abstract
국문초록
1. 서론
1.1. 연구 배경 및 목적
1.2. 연구 범위 및 필요성
2. 본론
2.1. 국내 채식 관련 환경 분석
2.2. “채곡채곡” 서비스 분석 및 특징
2.3. “채곡채곡” 애플리케이션 디자인
2.4. 데이터 분석 기반 애플리케이션 개발
3. 결론 및 향후 과제
참고문헌

키워드

모바일 애플리케이션 비건 광학문자인식(OCR) 추천 시스템 Mobile application Vegan Optical Character Recognition (OCR) Recommendation System

저자

  • 배현진 [ Bae, HyunJin | 덕성여자대학교 IT미디어공학과 학생 ] 주저자
  • 이채원 [ Lee, CheaWon | 덕성여자대학교 IT미디어공학과 학생 ] 공동저자
  • 이수현 [ Lee, SooHyeon | 덕성여자대학교 IT미디어공학과 학생 ] 공동저자
  • 나정조 [ Na, JungJo | 덕성여자대학교 IT미디어공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국영상학회 [Korea Society of Image Arts and Media]
  • 설립연도
    1998
  • 분야
    예술체육>예술일반
  • 소개
    영상시각예술문화에 대한 다각적인 학술연구와 작품기획 발표 등을 통하여 영상매체예술 및 관련된 산업분야의 시각문화 현상을 분석하고 관련된 분야의 산업현장에 참여함으로써 우리나라의 영상매체예술 영역의 국내외적 확장과 발전을 위한 취지로 설립된 학술, 예술 및 산업활동을 위한 학회이다.

간행물

  • 간행물명
    CONTENTS PLUS
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2092-8157
  • 수록기간
    1999~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

이 권호 내 다른 논문 / CONTENTS PLUS 제20권 No.6

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장