Hanoon : A mobile app to check easily Nutrition Label Informations -Based on Protein Sausage Bar
한눈 : 영양 라벨 정보를 쉽게 확인할 수 있는 모바일 앱 - 단백질 소시지 바 기반
- 주제어 (키워드) App Development , UX/UI Design , Barcode scanning , Nutritional label , Nutri-Score , 앱 개발 , UX/UI 디자인 , 바코드 스캔 , 영양 성분 표시 , Nutri-Score
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 최용순
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 아트&테크놀로지
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000079575
- UCI I804:11029-000000079575
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
Significant dietary changes have resulted from South Korea's economy's fast expansion, resulting in an increase of diet-related illnesses and obesity. The South Korean government has implemented standardised nutritional labels, but these labels lack intuitiveness, making them difficult for consumers to read. Conversely, European countries have adopted simple, colour-coded nutrition labels named ‘Nutri-score’ that effectively raise consumer awareness of healthier food options. Furthermore, ‘Yuka,’ a French application that analyses nutrition labels and affects consumer behaviour and market trends, demonstrates how digital tools can be used to address these problems. However, such an accessible and influential service seems limited in South Korea, yet this kind of service is needed. This study aims to address this gap by developing ‘Hanoon,’ a mobile application that enhances nutrition label usability by allowing users to scan product barcodes and analyse nutritional information at a glance, enabling quicker, more informed dietary decisions. Based on previous related research findings, the functions of the ‘Nutri-Score’ app, named ‘Hanoon,’ were defined and developed. To improve usability, tests were conducted in collaboration with professional app interface designers. Using interview results, a final prototype was developed and evaluated through quantitative surveys and qualitative usability testing based on Peter Morville’s Honeycomb model. The test results showed positive outcomes, with comprehensive analysis through statistical results and qualitative interviews indicating that the Hanoon app improved users' understanding and usability of nutritional label information.
more초록 (요약문)
한국 경제가 빠르게 성장함에 따라 식습관에 큰 변화가 나타났으며, 이는 식이 관련 질환과 비만 증가로 이어졌다. 한국 정부는 표준화된 영양 성분 표시제를 도입했지만, 이러한 라벨은 직관성이 부족하여 소비자들이 읽기 어렵다. 반면, 유럽 국가들은 간단하고 색상으로 코딩된 영양 라벨인 ‘Nutri-Score’를 채택하여 소비자들에게 더 건강한 식품 선택에 대한 인식을 효과적으로 높이고 있다. 또한, 프랑스의 애플리케이션 ‘Yuka’는 영양 라벨을 분석하여 소비자 행동과 시장 트렌드에 영향을 미치는 디지털 도구로, 이러한 문제를 해결하는 데 있어 디지털 기술의 활용 가능성을 보여준다. 그러나 한국에서는 이와 같이 접근 가능하고 영향력 있는 서비스가 부족하며, 이와 관련된 서비스가 필요한 상황이다. 이 연구는 ‘한눈’이라는 모바일 애플리케이션을 개발하여 이 격차를 해소하려고 한다. 이 애플리케이션은 사용자가 제품 바코드를 스캔하여 영양 정보를 한눈에 확인하고, 더 빠르고 더 현명한 식단 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 기존 관련 연구 결과를 기반으로 기능을 정의한 후, ‘Nutri-Score’ 앱인 ‘한눈’을 개발하였고, 사용성을 개선하기 위해 앱 전문 인터페이스 디자이너들과의 통해 테스트를 진행하였다. 인터뷰 결과를 바탕으로 최종 프로토타입을 개발하였고, 이를 피터 모빌의 허니콤 모델을 활용하여 정량적 설문조사 및 정성적 사용성 테스트를 수행하였다. 테스트 결과, 한눈앱은 통계결과와 정성적 인터뷰를 통한종합분석을 통해 사용자들의 영양라벨 정보인식 및 사용성을 개선한 것으로 긍정적인 결과를 얻을 수 있었다.
more목차
1 Introduction 8
1.1 Background and Objective of the Study 8
1.2 Research Methodology and Scope 10
2 Related Works 12
2.1 Nutrition Labels 12
2.1.1 Daily Nutrition Reference 12
2.1.2 Nutri-Score - Front-of-Packaging Label 14
2.1.3 Traffic Light System - Front-of-Packaging Label 16
2.2 Relative Applications 18
2.2.1 EWG Food Scores - Database 18
2.2.2 Food Lens - AI Solution 20
2.2.3 Hwahae - Analysis App 22
2.2.4 Yuka - Scanning App 23
2.2.5 Open Food Facts - Database 25
3 Prototype Development 27
3.1 Prototype Concept 27
3.2 Design Strategy and Planning 28
3.2.1 Information Architecture 29
3.2.2 Screen Flow 30
3.2.3 Event Flow 31
3.2.4 Wireframe 32
3.2.4.1 Homepage 32
3.2.4.2 Scan Page 33
3.2.4.3 Analysis Result Page 34
3.2.4.4 Detailed Informations Page 36
3.3 1st Prototype Development 37
3.3.1 Nutrition Label Scan Feature 37
3.3.2 Nutrition Label Analysis Feature 39
3.3.3 Findings 43
3.4 2nd Prototype Development 45
3.4.1 Homepage 45
3.4.2 Barcode Scan Feature 46
3.4.3 Database Upload System 50
3.4.4 Nutrition Label Analysis Feature 56
3.4.5 Error Page 59
3.4.6 Detailed Nutritional Page 61
3.5 2nd Prototype Evaluation 65
3.5.1 Evaluation Process 65
3.5.2 Evaluation Target 68
3.5.3 Interview Questions 68
3.5.4 Results Analysis 69
3.5.4.1 Visual Identity Refinement 69
3.5.4.2 Scanning Processing Guide 70
3.5.4.3 Analysis Ranking Adjustments 71
3.5.4.4 Detailed Informations Page Enlightening 73
3.6 Final Prototype Development 74
3.6.1 Homepage 74
3.6.2 Barcode Scan Feature 75
3.6.3 Nutrition Label Analysis Feature 77
3.6.4 Detailed Informations Page 80
4 Final Prototype Evaluation 89
4.1 Research Hypothesis 89
4.2 Experiment Process 90
4.3 Evaluation Participant 91
4.4 Survey Questions 96
4.5.1 Usable 96
4.5.2 Useful 101
4.5.3 Desirable 105
4.5.4 Findable 108
4.5.5 Credible 112
5 Discussion and Conclusion 117
5.1 Discussion 117
5.1.1 Barcode Scan Process 117
5.1.2 Nutritions Informations Analysis Feature 118
5.1.3 Detailed Information Page 119
5.2 Further Research 119
5.3 Conclusion 121
Bibliography 124
