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회의록

0916 회의 · 2025-09-16 · 분류: 주제 선정

0916 회의

날짜: 2025년 9월 16일 분류: 주제 선정 Created by: 최정근

TODO : 과제

• Schedule Sheet 9제출

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TODO : 회의

• 주제별 feature 생각해 오기
  • 뉴스 큐레이팅 (AI 비서)
  • 일기 작성 플랫폼
  • 패션 코디네이터
• UX 구상 : 실제 앱 구현 시 어떻게 동작할지

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조교님 피드백

피드백 원문

• Innovation/Usefulness
  • MS의 Everyday AI 등 여러 뉴스를 모아서 개인화해서 보여주는 기능은 이미 제공되고 있습니다.
  • 지식을 얻기 위한, 수준에 맞는 개인화에 집중하는게 좋아보입니다.
• Technical Strength
  • 현재 실제 구현에 대한 구상이 많아보이진 않아서 판단하기가 어렵습니다. 현재는 각 부분마다 구체적인 기술을 더 구상해주면 좋아보입니다.
  • 모두 프롬프트로 넣어서 하는 방식이라면 기술적으로 너무 단순해보입니다. 단순한 프롬프팅으로 잘 안나오는 부분이 있다면 이를 바탕으로 Depth를 늘려주면 좋겠습니다.
• Feasibility
  • 높은 퀄리티로 구현하려면 난이도가 높을 수 있지만 구체적인 기술에 따라 달라질 것 같습니다.
  • 다양한 기사 소스를 모아오는 것이 현실적으로 구현할 수 있는지는 확인이 필요합니다.
• Points for clarification / Additional Thoughts
  • 어느정도 카테고리의 뉴스를 고려하고 있는지 명확히 하는게 좋아보입니다. 분야에 따라 전문성의 레벨이 중요치 않은 기사도 많고 (단순 사건사고 등). 지식을 찾는 사람을 타겟으로 하는걸 고려하면 범위를 더 명확히 줄일 수 있어보입니다.
  • 기사 수집 큐레이션 개인화까지 기능이 많은데 구체적인 기술을 더 생각해 볼 필요가 있어보입니다.

요약

• 기술 구현
  • LLM 프롬프트 엔지니어링, 쿼리 이용만으로는 불충분
  • (3조) RAG 활용 정도의 기술적 요소는 충분(?)

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주제 회의

• 뉴스 큐레이팅
  • “잘 정리되지 않은 정보를 보기 좋게 정리해주기”
    • (-) 지나친 포괄성에 대한 우려
    • (+) 피드 형식으로 만들어보면 어떨까? (인스타그램st)
  • mySNU 등 서울대 학생들을 타겟팅하기?
    • (+) 타겟 구체화는 긍정적
    • (-) 기술적 요소를 결합하기 곤란할듯
    • 아예 학업적 요소를 추가하는 건?
    • 주제가 지나치게 협소해지며, “잘 정리되지 않은 정보”를 수집하는 의미가 없어질듯
  • 뉴스 큐레이팅에 국한되지 말고, 넓게 생각해보면 어떨까?
• 패션 코디네이터
  • 나노바나나의 등장(얼마 안 됨) → 경쟁력 있을지도?
  • 옷 사진 + 동작 그림 → 내가 입었을 때의 모습을 AI가 만들어 줌
  • (+) 치수 기반 “내가 입었을 때의 핏”도 함께 확인되면 좋을듯
  • (-) 기존의 패션 관련 앱들에서도 입어보기 서비스는 존재
• 일기 작성 플랫폼
  • 답장해주는 일기장 ← 상담 기능과 연관
  • 상담봇 → 일기 구성은 어떨까?
  • 상담 내용을 바탕으로 하루 동안의 일기를 작성해 줌
  • (+) 앨범에도 액세스해서, VQA 접목해 기술적 보완
  • (+) 문체 특성화, 캐릭터화 등 기술적 여지 존재

0918 회의 · 2025-09-18 · 분류: 주제 선정, 기획

0918 회의

날짜: 2025년 9월 18일 분류: 기획, 주제 선정 Created by: 최정근

주제 회의

• 뉴스 큐레이션

• 패션 코디네이터

  • 여유 있게, 딱 맞게, 작게 입을 때 보는 기능
  • 코디 추천

• 답장 주는 일기장

  • 일기는 손맛이다 - 라는 반론도 가능
  • 챗봇과 나눈 하루 일과를 만화 형태로 제작
    • 유저의 니즈가 충분할까?
  • 스케줄러 기능을 접목시키면 어떨까
  • 일기를 아예 버리면? AI Companion 으로서의 면모만 남기면?

• 맛집 추천

  • 점심 메뉴 추천?
  • 음식 찍어서 바로 기록 및 추천
  • 기록으로 식단 분석 및 추천
  • 위치 기반?
  • 맛집 위치 DB
  • 공유
  • 직관적인 UX (스와이프?)
  • 추천 알고리즘?
  • 맛플리?
  • 의문점

    • 여기서 AI를 어떻게 활용할 수 있는가? (기술적 depth?)

0925 회의 · 2025-09-25 · 분류: 주제 선정, 기획

0925 회의

날짜: 2025년 9월 25일 분류: 기획, 주제 선정 Created by: 이재준 / 학생 / 컴퓨터공학부 ­

메모

Agenda

What are the topics to be discussed?

Notes

Add any notes to provide additional context and details

받아쓰기

• 팀원 아이디어 논의

  최정근

  • 음식 추천 무한 스크롤
  • 검색
  • 프롬프트 몇개 디폴트로 설정

  이재준

  • 사진 분류
    • 온보딩 갤러리 사진 분류 및 DB 적재
    • 음식 사진찍으면 자동 카테고리 태깅
  • 위치 정보
  • 추천
  • 스크래핑 & 아웃링크
  • 좋아요
  • 방문한 곳 (구글맵스 API or GPS 정보)

  이찬회

  • 친구 바이럴 (친구가 최근에 본, 친구가 좋아한)
  • 못 먹는 음식

  장우혁

  • 함께 가는 거 감안해서 추천
  • 소셜

  위예진

  • 식당 추천
  • 비슷한 식당 추천
  • 친구

Features

• 추천
  • 다양한 맥락을 반영 - 좋아하는/싫어하는/못먹는/위치/기록/날씨/상황/알레르기(eg. 친구랑 갈 때 추천)
  • 필터
• 친구
  • 팔로우 & 친구 행동 노출 (좋아요, 북마크, 간 곳)
  • 주변 친구 - 같이 밥먹기
• 프로필
  • 북마크
  • 기록(근데 프로필의 기록은 뭔가요?) → 그냥 유저가 기록한 것을 보여준다는 이야기였습니다 ㅎㅎㅎ
• 기록
  • 사진 찍고 바로 업로드
  • 카테고리 자동 분류 & 태깅
• 검색
  • RAG
• 탐색
  • 스크래핑 & 블로그 후기 아웃링크

Design

• 3탭 - 소셜, 추천, 프로필

Class Diagram

---

Django 같은 ORM을 염두에 둔 객체지향 클래스 명세

클래스 다이어그램

┌──────────────┐         ┌──────────────┐
│    User      │1       *│   Profile    │
│──────────────│---------│──────────────│
│ id           │         │ id           │
│ username     │         │ user_id (FK) │
│ email        │         │ bio          │
│ password     │         │ preferences  │
└──────────────┘         └──────────────┘
        │1
        │
        │*
┌──────────────┐
│   Follow     │
│──────────────│
│ id           │
│ follower_id  │ -> User
│ following_id │ -> User
│ status       │ (requested, accepted)
└──────────────┘

┌──────────────┐        ┌──────────────┐
│   Restaurant │        │   Bookmark   │
│──────────────│        │──────────────│
│ id           │        │ id           │
│ name         │        │ user_id (FK) │
│ location     │        │ restaurant_id│
│ category     │        │ created_at   │
│ tags         │        └──────────────┘
└──────────────┘

┌──────────────┐        ┌──────────────┐
│   Record     │        │   Photo      │
│──────────────│        │──────────────│
│ id           │        │ id           │
│ user_id (FK) │        │ record_id(FK)│
│ restaurant_id│        │ file_url     │
│ created_at   │        │ tags         │
│ category     │        │ ai_category  │
└──────────────┘        └──────────────┘

┌──────────────┐
│ Recommendation│
│──────────────│
│ id           │
│ user_id (FK) │
│ context      │
│ filters      │
│ score        │
│ reason       │
└──────────────┘

---

📄 각 클래스 스펙

1. User / Profile

• User: 기본 회원 정보
• Profile: 취향/선호/알레르기 정보 저장
  • preferences: JSON (ex. { "likes": ["ramen"], "dislikes": ["sushi"], "allergies": ["peanut"] })

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2. Follow

• 팔로우/친구 관계
• status: follow 요청 상태 (requested / accepted / blocked)
• 행동 노출: 다른 테이블(Bookmark, Record) 조인으로 feed 제공

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3. Restaurant

• 기본 맛집 DB
• tags: ["spicy", "casual", "ramen"]
• category: main type (한식, 중식, 일식…)

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4. Bookmark

• 유저가 북마크한 음식점

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5. Record & Photo

• Record: 유저의 방문 기록 (음식점 + 시간 + 카테고리)
• Photo: 여러 장의 음식 사진 연결
  • AI가 자동 태깅 (tags, ai_category)

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6. Recommendation

• 추천 요청/결과를 저장 (로그/분석 용도)
• context: {"weather": "rainy", "situation": "with_friend"}
• filters: {"allergy": ["peanut"], "dislike": ["sushi"]}
• reason: "친구가 좋아하는 매운 음식점 + 비 오는 날 어울림"
• score: float (랭킹 점수)

---

• 추천 시스템: Recommendation이 User.Profile + Record + Restaurant 데이터 조합해서 생성
• 친구 피드: Follow → Record/Bookmark join으로 구현
• 프로필: Profile + Bookmark + Record
• 기록: Record + Photo + AI 태깅

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0930 회의 · 2025-09-30 · 분류: 기획, 개발

0930 회의

날짜: 2025년 9월 30일 분류: 개발, 기획 Created by: 최정근

Iteration 1 논의

💡

• 목요일까지 It 1 전용 데모 제작.
• Iteration 1 무엇을 제출하나? - 예진 님이 조교님께 문의
• Iteration 2 task 목록 작성 - 찬회님 (10/3까지 작성)

기능 논의

메뉴 추천

• 검색 기능 (검색을 눌렀을 때 태그 필터링 기능 표시)
• 필터링 기능(태그를 포함하거나 태그를 제외하거나) → 나중에 추가
• 라이크 기능(라이크를 눌러놓으면 아래 스크롤바에 저장 → 모아보기)
• 스크랩 (네이버 지도 저장st)
• 피드에 넣을 것이 음식사진이 될지 ? 음식점을 띄울 것인지 ? →이건 나중에 생각하기..
• 데이터를 어디서 가져올지.. 사진을 실제로 네이버 지도/ 구글맵에서 크롤링 해올 수 있는 건지? 만약 안된다면 된다고 치고~ ai로 사진 100개 ..이렇게 만들어서 데모만들기?

조교님 피드백 리뷰

• “데이터를 구하기 어렵다”라는 지적
  • 음식점 사진 크롤링의 문제?
  • 메뉴 정보 등?
  • 구글 맵 place photo
• 음식 추천의 기술적 고도화 가능?
  • 소셜 기능 자체는 보조적 기술이므로 후순위
  • “추천”만으로 기술적인 고도화와 차별화를 어떻게 해야 하나

TODO

Iteration 1용 데모 제작

구현 task

• 로그인
• 프로필 → 음식사진 찍어서 올릴 수 있게?
  • 사진 추가(음식사진 촬영)
  • 갤러리 연동
• 탭 구성 화면(초기화면)

역할 분담

• FE
  • 작성(리뷰) : 최정근
  • 리뷰 : 위예진
• BE
  • 이찬회, 장우혁

주제 관련

기존 문제 해결

• 데이터 확보의 문제 : 구글 maps api 에서 긁어온 후 필터링?
• 기술적 차별화의 문제 : ???

새로운 주제 제시

• 레시피 추천 앱 : 사용자의 실시간 피드백 반영 (음성인식 + RAG)

1002 회의 · 2025-10-02 · 분류: 개발, 주제 선정, 기획

1002 회의

날짜: 2025년 10월 2일 분류: 개발, 기획, 주제 선정 Created by: 위예진 / 학생 / 컴퓨터공학부 ­

1. 각자 → 로그 작성
2. 찬회+우혁+정근 feature별 프런트 구현 -> working demo → 10/4 낮까지
   1. 프로필 : 찬회
   2. 추천 : 정근
   3. 로그인: 우혁
3. 찬회님 it2 미리 작성
4. 예진님 design doc & request 수합 & 로그 수합 → 10/4 밤

주제수정 → it2에서 고민

It1. 리뷰 · 2025-10-09 · 분류: 피드백

It1. 리뷰

날짜: 2025년 10월 9일 분류: 피드백 Created by: 최정근

피드백 내용

패키지 관리

• 누구는 npm을 쓰고 누구는 yarn을 쓰고 있어서 버전 관리가 어려운 것 같습니다. 제 생각에는 npm으로 통일하고 yarn.lock 파일은 지우면 좋을 것 같습니다.
• 커밋 전에 npx expo-doctor를 돌리는 것도 좋을 것 같습니다.
• 환경 문제가 계속 발생한다면 도커를 이용하는 것도 좋겠습니다.

1014 회의 · 2025-10-14 · 분류: 피드백, 개발

1014 회의

날짜: 2025년 10월 14일 분류: 피드백, 개발 Created by: 위예진

1. 팀 미팅 준비

• 투두, 스케줄: 이찬회
• 디스커션: 이재준
• 깃: 장우혁
• req & 디자인: 위예진
• 데모: 최정근

2. 목요일 이론 전(10/16)까지 할 일

1. 각자 맡은 팀 미팅 ppt 제작
2. 추천 알고리즘 생각
3. 데이터 어디서 가져올지 생각, DB 구축 생각
4. 이론 끝나고 회의하고 실습 때 미팅하면 될 듯
5. 찬회님/재준님이 todo랑 discussion 작성하면서 추천 알고리즘 좀 더 생각

3. Iteration 2 제출 (10/19)

• PM 찬회님이 대충 스케줄표에 할 것들 나눠서 정리
• 10/14 이론 수업 때 한 것 submission 어디?

1016 회의 · 2025-10-16 · 분류: 기획, 개발

1016 회의

날짜: 2025년 10월 16일 분류: 기획, 개발 Created by: 이재준

MVP

유저 컨텍스트 → 메뉴 추천(LLM) → 쿼리해서 음식점

1. 단일 메뉴 추천
2. 누르면 음식점 목록 나옴
3. 음식점 스크랩
4. 유저 갤러리에서 음식 사진 분류
5. 온보딩 취향 입력 퍼널

---

하지 않을 것

• 검색
• 서울시 전체 or 전국구 정보
• 좋아요

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TBD

• 그냥 LLM 쿼리 날리는 수준이라 어떻게 고도화할지 고민 필요함
  • (정근) 사용할 때마다 카테고리를 LLM이 세분화하여 추가
  • (재준) 하다보니 기술적 도전이 좀 있긴한듯? 벡터 검색과 추천 자체가
• (재준) 텍스트로 유저한테 설명하라고 하고 LLM에 같이 넣어줘도 좋을 듯
• (재준) 온디바이스?

---

DB Schema (앱별 구성)

🧑‍💻 user 앱

Table	Columns	설명
User	id (PK), email, nickname, created_at	기본 유저 정보
UserPreference	id (PK), user_id (FK→User), spicy_level, sweet_level, salty_level, allergies (JSON), disliked_ingredients (JSON), favorite_cuisines (JSON), created_at	온보딩 취향 입력 결과 저장
UserGalleryImage	id (PK), user_id (FK→User), image_url, ai_label, category_tag, embedding (vector), created_at	갤러리에서 가져온 음식 사진의 AI 분류 결과 저장
UserScrap	id (PK), user_id (FK→User), restaurant_id (FK→restaurant.Restaurant), created_at	유저의 음식점 스크랩 기록

🍜 menu 앱

Table	Columns	설명
Menu	id (PK), name, category, description, image_url, embedding (vector), tag_name	50개 메뉴 카테고리 및 임베딩 저장
MenuCandidate	id (PK), restaurant_id (FK→Restaurant), name, price, image_url, embedding (vector), created_at	크롤링된 원시 메뉴 데이터 저장

🏠 restaurant 앱

Table	Columns	설명
Restaurant	id (PK), name, address, latitude, longitude, phone, image_url, source, created_at	크롤링한 음식점 기본정보
RestaurantMenu	id (PK), restaurant_id (FK→Restaurant), menu_id (FK→menu.Menu)	메뉴-음식점 매핑

💡 recommendation 앱

Table	Columns	설명
RecommendationResult	id (PK), user_id (FK→user.User), query_text, input_context (JSON), recommended_menu_ids (JSON), scores (JSON), created_at	벡터 유사도 검색 결과를 저장. recommended_menu_ids는 메뉴 ID 리스트, scores는 유사도 점수 배열
RecommendationRanking	id (PK), recommendation_id (FK→RecommendationResult), menu_id (FK→menu.Menu), rank	추천 알고리즘이 정렬 후 반환한 결과 저장 (추후 AB 테스트나 모델 비교용)
EmbeddingCache	id (PK), entity_type (ENUM: 'user', 'menu', 'image', 'restaurant'), entity_id, embedding (vector)	유저·메뉴·이미지 임베딩 캐시 (RAG 검색용)

---

Tasks

온보딩 퍼널 (담당: 위예진 / 앱: user)

Objective

• 회원가입 구현
• 유저 메뉴 추천을 위한 취향 정보 수집

Todo

• UI 구현 - 회원가입, 취향 선택 온보딩 UI
• 유저가 선택한 취향 적재하는 API 구현 (UserPreference 테이블)
• 프로필 탭에서 취향 수정 기능

Problems

• 좋아하는 걸 고르라고 해야할까 절대 안 먹는 걸 고르라고 해야할까?
  • 해결: 둘 다 수집 (긍정 정보 + 부정 정보로 추천 정확도 향상)

갤러리 연동 (담당: 장우혁 / 앱: user)

Objective

• 유저 메뉴 추천을 위한 갤러리 이미지 수집

Todo

• 갤러리 권한 연동 및 이미지 수집
• 이미지 중 음식 사진 분류 (AI)
• 이미지를 s3에 적재하고 url 형태로 DB에 저장하는 API 구현 (UserGalleryImage 테이블)
• Profile 탭에 이미지 반영

Problems

• 이거 RAG 인풋으로 어떻게 가공할지?
  • 해결방안: 갤러리 이미지의 ai_label과 category_tag를 텍스트로 변환하여 사용자 선호도 프로필 생성

음식점 스크랩 (담당: 이찬회 / 앱: user)

Objective

• 음식점 스크랩으로 유저 메뉴 추천을 위한 맥락 수집

Todo

• 음식점 스크랩 API 구현 (UserScrap 테이블)
• UI 구현 - 프로필탭 내 스크랩 목록
• UI 구현 - 음식점 상세 페이지 스크랩 버튼

Problems

• 이거 RAG 인풋으로 어떻게 가공할지?
  • 해결방안: 스크랩한 음식점의 카테고리/메뉴를 집계하여 선호도 가중치로 활용

메뉴 분류 & 벡터 검색 (담당: 이재준 / 앱: menu, recommendation, restaurant)

Objective

• 추천을 위한 메뉴 분류 및 유사한 메뉴 벡터 검색

Todo

• 크롤링한 음식점의 메뉴를 DB에 적재 (Menu, MenuCandidate, Restaurant, RestaurantMenu)
• 메뉴 추천 API 구현 (벡터 검색, RecommendationResult 테이블)

Problems

• 메뉴 50개 카테고리 태그 정리 vs 메뉴 클러스터링 vs 그냥 임베딩 후 검색
• 메뉴 분류 및 DB 적재
  • 크롤링 → MenuCandidate 적재 → 벡터화 → 클러스터링 → Menu 테이블 업데이트 → RestaurantMenu 매핑
• Issues:
  • 파스타 전문점처럼 유사 메뉴가 많은 경우 처리? (유사도 임계값 조절)
  • "인기메뉴 특수부위 삼총사 세트" 같은 특이한 이름 처리?

추천순 정렬 (담당: 최정근 / 앱: menu, recommendation, restaurant, user)

Objective

• 벡터 검색 결과로 나온 메뉴를 정렬하는 추천순 알고리즘 구현

Todo

• 추천순 정렬 알고리즘 구현
• 추천 메뉴 목록을 반환하는 API 구현 (RecommendationResult, RecommendationRanking 테이블)

Problems

• 현재 해결됨