프로젝트 보고
[프로젝트명]
프로젝트 시연 영상[기획 배경]
MZ세대는 어떻게 먹고 사는가?
건강과 식비 절감을 위해 직접 요리도 하지만… 아직도 냉동식품과 배달음식에 의존…!
MZ세대(1980~2000년대생) 1,345명 대상 조사
“결정 장애 → 간편식/배달 → 후회" 라는 악순환 루프
냉장고에 다양한 재료가 있음에도 "무엇을 만들어 먹을지" 결정하지 못하는 우리들
문제를 해결하기 위해, 이런 서비스가 필요하다고 생각했습니다.
냉장고 속 재료를 파악하고, 사용자의 기분/상황에 맞춰 "뭘 만들지" 정해주자!
집에서 요리함으로써 얻을 수 있는 경제적, 신체·정서적 이익을 지켜내기 위해,
사용자가 ‘맛있는 요리’를 빠르게 추천받고, 쉽게 만들 수 있도록!
[기획 상세]
20대 직장인 솔이씨는 퇴근 후 자취방에 돌아왔다.
오늘도 끝없는 업무 닥달에 지친 몸과, 텅 빈 배를 안고.
"오늘 뭐 먹지…" 또다시 반복되는 고민.
마켓컬리에서 주문해둔 식재료가 냉장고에 있지만,
막상 뭘 요리해야 할지는 도통 떠오르지 않는다.
배달앱을 켜봤지만, 배달비를 보고는 핸드폰을 던져버린다.
그때 문득, 며칠 전 발견했던 서비스가 떠오른다.
솔이씨는 냉장고 문을 열어 안에 있는 재료들을 휙 사진으로 찍어 올린다.
몇 초 뒤,
서비스가 빠르게 재료를 인식해 보여준다.
계란, 양파, 소시지, 밥
깔끔하게 정리된 식재료 리스트.
곧이어 화면에 메시지가 뜬다.
"오늘 기분을 적어주세요”
솔이씨는 생각 없이 쓴다.
‘오늘 진짜 기분도 안 좋고, 점심도 굶어서 배고프다. 든든한 요리 먹고 싶어.’
잠시 후,
서비스가 요리를 추천한다.
"오늘 같은 힘든 날은 맛도 좋고 단백질 가득한 소시지 계란 볶음밥 어때요?"
•
난이도: 쉬움
쉬움•
추가 재료: 없음
"선택지도 없이 딱 정해주니까, 진짜 편하다…"
솔이씨는 살짝 미소를 짓고 부엌으로 달려간다.
10분 후,
따끈따끈한 볶음밥을 앞에 두고 있는 솔이씨.
돈도 아끼고, 냉장고도 깔끔해졌고,
무엇보다 스스로 요리해낸 뿌듯함에 솔이씨의 기분도 한층 나아진다.
[활용 기술]
1. 이미지 분석을 위한 인코딩 작업
냉장고 속 이미지를 Base64로 인코딩하여 GPT에게 분석 요청
2. GPT를 활용한 사용자 맞춤형 레시피 추천
dall-e-3를 활용한 요리 예시 이미지 함께 노출
3. 요리명 기반 유튜브 자동 검색 및 임베딩
외부 콘텐츠 연동(YouTube API/웹 스크래핑)
[기능 설명]
1. 유저가 직접 등록한 냉장고 사진을 AI가 분석
냉장고 속 사진을 분석, 요리에 사용할 수 있는 재료 파악 및 추출
2. AI가 분석한 냉장고 재료 리스트에서 원하는 것 선택
추출된 리스트 중 요리에 활용하고자 하는 재료를 유저가 직접 선택
3. 유저의 기분/상황에 적절한 요리 추천
유저의 긍/부정적인 상태를 파악한 뒤, 3단계 난이도로 분류하여 요리 추천
4. 레시피 안내와 함께 유저에게 따뜻한 말 한마디…
상세 레시피와 더불어, 유저에게 공감하여 정서적 안정을 돕는 문구 함께 노출
[기대 효과]
1. "뭘 해먹을까?" 고민에 소모되는 시간과 에너지 낭비 감소
결정 스트레스를 줄여주어, 일상 속 시간과 에너지를 보다 효율적으로 사용하도록 함
2. 냉장고 속 재료의 지속적 사용을 통해 음식물 쓰레기 감소
재료를 제때 활용할 수 있도록 도와, 식재료 폐기율을 낮추고 친환경적인 식생활을 지원
3. 추가 식비 지출로 인한 자책감과 스트레스 감소
냉장고 속 재료로 식사를 해결함으로써 경제적 부담과 심리적 스트레스를 완화
4. 유저 상황 맞춤형 레시피를 통해 정서적 안정 도모
유저 맞춤형 레시피를 제시, 끼니를 준비하는 과정 자체를 치유와 만족의 경험으로 전환
[느낀점 및 배운점]
1. 개발자가 아니어도 서비스는 만들 수 있다!
팀원들이 전문 백엔드나 프론트엔드 개발자가 아님에도 불구하고, 좋은 아이디어 하나로 충분히 기능하는 서비스를 완성할 수 있었다는 것이 정말 뿌듯했다.
2. 아이디어의 힘을 믿게 됐다
‘냉장고 속 재료로 요리를 추천한다’는 간단하지만 강력한 발상 하나가, 실제로 사람들에게 가치 있는 경험을 줄 수 있는 서비스로 발전했다.
앞으로는 단순히 ‘코딩을 잘하는 것’을 넘어, 세상을 바꿀 수 있는 아이디어를 먼저 갖는 것이 더 중요하구나 하는 깨달음을 얻었다.
3. 프롬프트 설계가 성공을 좌우한다는 것을 배웠다
AI를 활용해 무언가를 만들 때는, 모델 자체보다도 어떤 질문을 하고, 어떤 지시를 내리느냐가 결과의 품질을 크게 좌우한다는 것을 직접 느꼈다.
4. 협업과 피드백의 힘
중간중간 아이디어를 조율하고, 더 나은 사용자 경험을 위해 작은 부분까지 수정하면서 혼자였다면 놓쳤을 디테일도 함께 발견하고 개선할 수 있었다.
시행착오도 많았고, 중간에 막히는 문제도 있었지만, 서로 힘을 합치고 포기하지 않았기에 결국 서비스를 완성할 수 있었다.