The Journal of Information Systems (한국정보시스템학회지:정보시스템연구)

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A Halal Food Classification Framework Using Machine Learning Method for Enhancing Muslim Tourists

무슬림 관광객 증대를 위한 머신러닝 기반의 할랄푸드 분류 프레임워크

  • 김선아 (경기대학교 산업경영공학과) ;
  • 김정원 (경기대학교 산업경영공학과) ;
  • 원동연 (경기대학교 산업경영공학과) ;
  • 최예림 (경기대학교 산업경영공학과)
  • Received : 2017.08.29
  • Accepted : 2017.09.28
  • Published : 2017.09.29
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Abstract

Purpose The purpose of this study is to introduce a framework that helps Muslims to determine whether a food can be consumed. It can complement existing Halal food classification services having a difficulty of constructing Halal food database. Design/methodology/approach The proposed framework includes two components. First, OCR(Optical Character Recognition) technique is utilized to read the food additive information. Second, machine learning methods were used to trained and predicted to determine whether a food can be consumed using the provided information. Findings Among the compared machine learning methods, SVM(Support Vector Machine), DT(Decision Tree), and NB(Naive Bayes), SVM with linear kernel and DT had excellent performance in the Halal food classification. The framework which adopting the proposed framework will enhance the tourism experiences of Muslim tourists who consider keeping the Islamic law most importantly. Furthermore, it can eventually contribute to the enhancement of smart tourism ecosystem.

Keywords

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