-
프로젝트 제목: 냉장고를 부탁해 - 딥러닝을 이용한 레시피 추천 및 냉장고 관리 애플리케이션
-
제작 기간 & 참여 인원 : 약 6개월, 프론트 2명(김유경,양세민), 백엔드 2명(유지원,황혜원)
-
사용한 기술 (기술 스택): Node.js / MongoDB/ Python / AWS EC2 / AWS S3
- 데이터 수집: 웹크롤링, 빅데이터 기반 이미지 수집, 공공데이터 수집
- 데이터 저장: MongoDB / MariaDB 를 이용해 수집된 데이터를 저장
- 영상 처리: CNN을 이용한 인공지능을 통해 이미지 분류
- 서버 구축 및 백엔드: Node.js를 이용한 라우팅 및 데이터 전달
- 데이터 전달: AWS EC2를 이용해 데이터 전송
본인이 맡은 역할: 사용자의 식재료를 바탕으로 요리 가능한 레시피들을 추천 알고리즘 개발 / 각 기능 API 개발 / 인공지능 수정 및 학습 / 식재료 데이터 베이스 관리
- ERD
- 핵심 기능
- [식재료 인식]
- CNN을 이용한 재료 인식 인공지능 구축
- 카메라로 식재료 인식기능
- [요리하기]
- 사용자의 식재료기반으로 할 수 있는 요리를 추천해준다.
- 원하는 요리를 유튜브로 확인 가능하다.
- [냉장고 관리]
- 냉장/냉동 구분하여 식재료 관리를 편하게 할 수 있다.
- 식재료 유통기한 확인 가능
- [장바구니]
- 기한초과된 식재료를 담을 수 있다.
- 사용자가 필요하거나 사야할 식재료를 입력하여 담을 수 있다.
- 인상깊었던 경험 : 요리하기 기능 중 사용자에게 레시피 추천 알고리즘 개발
검색창에 입력한 재료로 조리할 수 있는 요리 레시피 중 포함되는 재료가 많은 순으로 최대 10개가 검색이 됩니다. 또한 포함되는 갯수가 같은 요리가 많을 경우 무작위로 순서를 정해서 보여집니다. 예를들어 위 10개의 재료중 한두가지만 포함되는 수많은 요리 중에서는 검색할 때마다 다른 요리가 보여질 수 있습니다. 재료 최대 10개, 레시피 개수 최대 10개.