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읽는 시간 · 53초

언어모델 레시피 맥락화 기반 개인화 아이디어 생성 연구

Language Model-based Recipe Contextual Modeling for Personalized Ideation

연구 내용

조리법 제목과 사용자 선호를 반영해 레시피를 완성하고 새로운 식재료 조합을 제안하는 개인화 생성 연구

본 연구는 레시피 제목과 사용자 선호(예: 요리 스타일, 조리 방식) 정보를 함께 고려하도록 언어모델을 미세조정하여 레시피 맥락 이해를 강화합니다. 이를 바탕으로 레시피 완성 과제에서 적절한 식재료를 추천하고, 레시피 아이디어 과제에서 다양한 식재료 조합을 생성합니다. 기존 일반 언어모델의 문맥 파악 한계를 줄이기 위해 조리 도메인에 특화된 학습 설정을 적용하며, 개인화된 생성 결과가 실제 요리 맥락과 일치하도록 평가 설계를 포함합니다.

관련 연구 성과

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연구 흐름

2025년 연구에서는 조리 도메인에 특화된 PLM을 구축하고, 레시피 완성 및 아이디어 생성의 두 작업을 동시에 수행하도록 학습 체계를 구성했습니다. 먼저 레시피 완성 과제에서 문맥 기반 추천 성능을 확인하고, 이후 레시피 아이디어 과제로 확장해 식재료 조합의 다양성과 적합성을 함께 다루는 방향으로 연구를 전개했습니다. 현재까지는 레시피 맥락화와 생성·추천의 결합을 중심으로 수행하고 있으며, 개인화 범위를 확장하는 후속 연구가 가능하도록 기반을 확보했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

  • 개인화 레시피 생성
  • 레시피 자동 완성
  • 식단 계획 자동화
  • 식문화 기반 조합 탐색
  • 다이어트 맞춤 추천
  • 알레르기 회피 조합 제안
  • 요리 아이디어 브레인스토밍
  • 사용자 취향 기반 추천
  • 영양 목표 달성 조합
  • 조리 콘텐츠 큐레이션

관련 논문

구분

제목

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RecipeBuild: Learning to Build Recipe Ideas Using Language Model-Based Recipe Contextual Modeling