경희사이버대 이주민 교수, SSCI 학술지에 데이터 기반 AI 추천 기술 등재

- 외식 관광 활성화를 위한 AI 기반 개인 맞춤형 메뉴 추천 시스템 개발
- '자동 태그(auto-tagging)' 기술로 고객 취향·상황 반영 정확도 향상
- AI 시스템 도입으로 외식 관광 만족도 및 지역 미식 문화 기여

경희사이버대학교(총장 변창구) 마케팅·리더십경영학부 AI빅데이터경영전공 이주민 주임교수가 외식 솔루션 기업 레드테이블과 손잡고 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 혁신적인 연구 성과를 발표했다. 이주민 교수는 오문향 연구원과 공동으로 SSCI 학술지 『Asia Pacific Journal of Tourism Research』에 「A Study on Enhancing Culinary Tourism: Personalized Menu Recommendation Using Auto-tagging(외식 관광 활성화를 위한 개인 맞춤형 메뉴 추천 시스템 연구)」 논문을 게재하며, AI 기반 연구 성과를 학계에 알렸다.

▲경희사이버대학교 마케팅·리더십경영학부 이주민 교수

인공지능이 취향을 쏙쏙! 나만을 위한 메뉴 추천

이번 연구는 외식 관광객이 자신에게 꼭 맞는 메뉴를 손쉽게 찾을 수 있도록 지원하는 AI 기반 시스템 개발을 목표로 진행되었다. 이주민 교수와 연구팀은 고객의 개인 취향, 방문 시간, 지역 상황 등 다양한 요소를 종합적으로 분석해 최적의 메뉴를 추천하는 지능형 추천 시스템을 구현했다.

특히, 이 시스템의 핵심은 '자동 태그(auto-tagging)' 기술이다. 연구팀은 방대한 메뉴 정보에서 재료와 조리법 같이 핵심적인 내용을 인공지능이 스스로 파악하여 자동으로 꼬리표(태그)를 붙이는 기술을 적용했다.

이렇게 메뉴에 상세한 태그 정보가 붙으면, 시스템은 고객이 이전에 어떤 음식을 선호했는지, 그리고 현재 어떤 상황인지, 예를 들어 방문 시간, 지역 등의 정보를 인공지능이 분석하여 고객의 취향과 가장 잘 맞는 새로운 메뉴들을 제안한다. 이는 단순한 인기 메뉴 나열을 넘어, 데이터를 기반으로 고객의 마음을 읽어내는 지능적인 추천을 가능하게 한다.

▲ AI 자동 태그 기술을 활용해 실시간 맞춤형 메뉴 추천의 정확도를 향상시켰다.

높은 만족도로 이끄는 AI 기반의 탁월한 성과

이주민 교수는 "이번 연구를 통해 개발된 인공지능 기반 메뉴 추천 시스템은 외식 관광객의 만족도를 크게 높이고, 지역 미식 문화의 활성화에도 크게 기여할 수 있는 실용적인 기술"이라고 강조했다. 또한, "관광객들이 낯선 환경에서도 인공지능의 도움으로 현지의 맛을 실패 없이 경험하고, 더욱 풍성한 여행을 즐길 수 있도록 돕는 것이 목표"라고 덧붙였다. 

실제 연구 결과에 따르면, 이 시스템은 기본 모델 대비 메뉴 추천의 정확도(Accuracy)와 재현율(Recall) 면에서 10배 이상 향상된 성능을 보여주었다. 이는 AI 알고리즘의 효율성과 실용성을 명확히 입증하는 결과다. 이주민 교수의 이번 연구는 AI 기술이 우리 생활과 산업에 어떻게 긍정적인 변화를 가져올 수 있는지를 명확히 보여주는 사례로 평가된다. 앞으로 이 최첨단 AI 기술이 외식 관광 산업의 성장을 이끌고, 더 많은 사람들에게 즐거운 미식 경험을 선사할 것으로 기대된다.

(글 = 커뮤니케이션센터 | 기사문의 : 02-3299-8726)

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