[K-Trenditional Drinks] 🍶이모지로 보는 이 전통주 모지?

📌 기획의도

텍스트 데이터를 기반으로 한 추천시스템을 구현해보고자함

▪ 전통주
: 농·어업경영체 또는 생산자 단체가 지역 농산물을 주원료로 제조한 술 (지역 특산주)

1. 전통주에 대한 진입 장벽 완화

a. 전통주는 추천과 소개를 받아야 하는 술, 아직은 잘 모르는 술.

                         ( 한국농수산식품유통공사, 2023 주류 시장 트렌드 보고서 )

2. 전통주 시장 : 성장 가능성이 높은 시장

a. 전통주의 선호지수 상승

                      출처 : 에스엠투네트웍스, 온라인 주류시장 반응 톺아보기(2023)

• 주류시장이 전체적으로 2021년에 비해 2022년에 하락세를 보임

• 그러나 전통주는 가장 높은 선호지수를 기록했고, 홀로 상승세를 보임

• 연예인 박재범이 만든 전통주인 “원소주”가 엄청난 관심을 받고, 초도물량 5만병을 모두 소진한 것이 전통주의 선호지수 상승과 어느 정도 관계가 있다고 판단함.

b. 트렌드 라이프 사이클 그래프

: 시장을 분석해 각 주류 시장이 어느 단계에 있는지 보여주는 그래프

                      출처 : 에스엠투네트웍스, 온라인 주류시장 반응 톺아보기(2023)

• 트랜드 라이프 사이클 그래프를 보면 전통주 시장은 언급량은 낮지만, 증가세를 보이고 성장하기 시작하는 시장으로 보인다.

• 이 성장세를 계속 유지하기 위해서 언급량 확대를 위한 방법이 필요함.

3. 더술닷컴의 <나만의 우리술> 서비스

a. 당도, 신맛, 청량감, 도수 등 정량적 요소에 맞게 술을 추천해주는 서비스 출시

💡 트위터에서 바이럴 되어 전통주 언급량 증가

b. 하지만 ‘특별한 날을 기념하기 위해’, ‘특정 음식과 함께 마실 술’ 등 정성적인 특성을 반영하지 못하는 한계점 존재

✔️ 더술닷컴: 농림축산식품부와 한국농수산식품유통공사가 전통주의 가치를 알리기 위해 운영하는 우리술 종합 정보 사이트

4. 📝 목표

➊ 전통주에 관한 고정관념과 심리적 진입 장벽 완화

➋ 보편적인 음주 상황을 고려하여 정성적인 요청에 응답하는 추천 서비스 개발

➌ 전통주 전체 언급량 증대를 위해 자발적인 확산 유도

---

🗄 Data Set

1. 크롤링

a. 더술닷컴 - 총 893개

: 전통주 이름, 이미지, 제조사, 주원료, 규격/도수, 제품 특징, 어울리는 음식

출처 : https://thesool.com/front/home/M000000000/index.do

b. 유니코드 협회

: 이모지별 키워드

출처 : http://unicode.org/emoji/charts/full-emoji-list.html

2. (주)에스엠투네트웍스

a. 소셜 데이터에 따른 5개 주종별 감성 분석

3. 전체 데이터

---

📑EDA

1. 주종

a. 탁주 - 과실주 - 증류주 - 청주(약주) - 기타 주류 순서 비율

2. 주원료

▪️ 술의 기본 원료인 정제수, 쌀이 가장 많이 차지함.

▪️ 주종에 따라 누룩 , 효모 가 많이 차지함.

▪️ 최저 빈도의 값은 각 술이 갖는 특징적인 재료를 의미

TOP4 정제수 - 쌀 - 누룩 - 효모

MIN 대추, 파인애플, 방풍, 레몬청, 사과, 꿀, 로즈마리, 오디, 민트

TOP4 정제수 - 효모 - 포도 - 설탕

MIN 머루효모, 복숭아원액, 딸기, 홍시, 모과, 살구, 샤인머스캣, 피자두, 후무사, 단감, 로즈마리티, 오가피, 라즈베리차

TOP4 정제수 - 쌀 - 효모 - 주정

MIN 차조, 계피, 복숭아, 카카오, 구절초, 자연송이버섯, 토마토, 딸기, 커피 생두, 동백꽃잎, 더덕, 감초, 바나나, 송이버섯

TOP4 정제수 - 쌀 - 누룩 - 찹쌀

MIN 꽃, 목련발효청, 백목련꽃잎, 민들레, 매화꽃, 건조연화꽃, 건조국화꽃

TOP4 정제수 - 쌀 - 효모 - 누룩

MIN 진원액, 퍼플그레리프칼라, 고과담, 블루베리, 노간주열매, 유자, 우엉, 오이, 진달래, 밤, 진피, 골드키위, 라벤더, 레몬, 계피, 머루

3. 도수

: input 값에 따라 코사인 유사도를 분석할 데이터 프레임을 필터링할 컬럼

➜ 전체 주종 기준, 10도 전후로 집중 분포되어 있으며 40도 전후에도 일부 분포

➜ 주종 별 기준으로 탁주의 평균 도수가 가장 낮음

➜ 주종 별 기준으로 증류주에서 높은 도수가 분포되어 있음

---

✍전처리

1. 파생변수 생성

a. 제품별 unique ID 생성 : 주종별+번호 를 이용하여 생성함

b. 제품 특징에 주원료, 어울리는 음식, 감성 데이터를 추가함

2. 데이터 전처리

a. 주원료에 원산지 및 특징 기술 제거 (ex. 국내산, 유기농)

b. 제품 특징 , 이미지 , 주원료 가 비어있는 레코드 삭제

c. 어울리는 음식 Null 값은 제품 특징 기준 유사한 제품 값으로 변경

d. 주원료 정규화

e. 제품 특징 토큰화

---

🪄기능 구현

1. 자신의 기분, 현재 상황 및 원하는 재료와 음식에 맞는 이모지를 유저로부터 선택 받아 이모지에 해당하는 키워드 임베딩

a. 입력 받은 이모지를 키워드로 변환

• ex)
  { 😀😀: '미소, 환한 미소’,
  🥰🥰: ‘좋아하다, 마음이 빠지다, 사랑에 빠진 상태, 하트를 가진 미소 짓는 얼굴’,
  😴😴: ‘잘자, 잠, 자는 얼굴, ZZZ’, (하략) }

• 도수도 기준을 세워 이모지로 변환
  ⬆️ alcohol_min = 18, alcohol_max = 65
  ⬇️ alcohol_min = 0, alcohol_max = 20

b. 벡터로 만들 쿼리 양식 미리 생성

• “재료는 {ingredient}다. 어울리는 음식으로는 {food}가 있다. {situation}다. {emotion} 감정을 언급할 수 있다.”

c. 1,536길이의 벡터 임베딩 생성

2. 수집한 전통주 데이터와 유저 입력값의 코사인 유사도를 비교하여 전통주를 추천

a. 이름 + 특징 + 재료 + 페어링 + 감성 데이터 벡터 임베딩 사전 생성

• ex)
  “벼리은(는) 저온 숙성 과정에 알코올을 일부 증발시켜 풍미를 가득 담았습니다. 부드러운 목넘김과 깊고 상쾌한 맛을 느낄 수 있습니다.
  재료는 쌀 등이 있다. 어울리는 음식으로는 입맛을 돋우는 산미도 맛있게 올라오기 때문에 기름진 방어나 신선한 석화와 같이 겨울철 해산물과도 잘 어울립니다.
  소셜 데이터 분석 결과, 이 주종을 마신 사람들은 놀라운, 즐거운 감정을 많이 언급했다.”

b. 필터링된 1,536길이의 사전에 생성한 벡터 임베딩과 input 벡터 임베딩 비교 후 코사인 유사도 기준으로 최상위 1개 추천

3. 전통주 소개 문구를 바탕으로 유저 입력값에 어울리는 추천 결과 안내 문구를 생성형 AI를 통해 보여줌

📍 입력 받은 이모지의 키워드를 바탕으로 기존의 특징을 패러프레이징

4. 사용 라이브러리 및 모델

---

🖥️서비스

1. Input - 이모지

2. 결과

3. 서비스 확산을 위한 이벤트