특정 식품의 맛이나 특성을 평가하기 위해 사용되는 대면 조사 기법인 소비자 선호도 평가(관능평가)는 소비자들의 모집단의 특성 및 평가 방법에 따라 결과가 달라지는 경향이 있다. 본 고에서는 웹 크롤링과 딥러닝 기법을 이용하여 소비자의 온라인 리뷰에서 음식의 맛, 냄새 등의 특징을 추출하여 인공지능 기반의 텍스트 분석을 통해 평가하는 방법에 대해서 논한다. SNS 상의 소비자 리뷰에서 수집한 빅데이터를 자연어 처리를 거쳐 워드 임베딩 모델로 훈련하여 벡터 값을 가진 단어로 추출한다. 벡터 값을 가진 단어들을 이용하여 식품의 맛과 향을 평가하고, 기존의 관능평가 방법의 결과와 비교하여 자동 관능검사 기법의 유효성을 확인한다.


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