프로젝트 개요

목적

교내 학식 주문의 효율성을 개선하고, 사용자 경험을 극대화하기 위해 교내 학식 주문 앱을 개발하려고 합니다. 이를 통해 학생과 교직원이 더욱 편리하게 학식을 주문할 수 있으며, 데이터 분석 및 AI 기술을 활용해 주문 패턴을 파악하고 개인화된 메뉴 추천 서비스를 제공합니다

주요 기능

학식 주문 앱: 모바일(Android) 기반의 학식 주문 기능.

데이터 시각화: 주문 데이터를 활용해 가장 인기 있는 메뉴를 Chart.js를 이용하여 시각적으로 표현.

AI 추천 메뉴:

날씨 데이터를 기반으로 적합한 메뉴 추천.

사용자 후기에서 키워드를 분석하여 선호도가 높은 메뉴 제공.

키오스크 지원:

안드로이드 태블릿 기반 키오스크.

주문 후 번호표 출력 기능.

기술스택

백엔드: Spring Boot 3.x, JPA, MySQL.

모바일 앱: Android Jetpack

데이터 시각화: Chart.js.

AI 분석: Python (후기 분석), OpenWeatherMap API, 기상청 API (날씨 데이터).

키오스크: 안드로이드 태블릿 + 프린터 API.

아키텍처 설계

1. 사용자: 모바일 앱 및 키오스크 이용.

2. 서버: Spring Boot 기반의 REST API 제공.

3. 데이터베이스: MySQL로 주문 및 사용자 데이터를 관리.

4. AI 모델: 후기 분석 및 추천 모델은 Python으로 구현, 서버와 통신하여 결과 제공.

5. 키오스크: 주문 정보를 서버와 동기화하여 실시간 처리 및 번호 출력.

상세 구현

1. 학식 주문 앱

기능:

사용자 로그인 및 회원가입.

학식 메뉴 조회 및 주문.

+a 후기 작성

2. 주문 내역 확인

구현:

Android Jetpack을 활용해 MVM 패턴으로 구성.

3. 데이터 시각화

Chart.js 활용:

서버에서 인기 메뉴 데이터를 가져와 프론트엔드에서 시각화.

예시: 가장 많이 주문된 메뉴 Top 5.

4. AI 추천 메뉴

날씨 기반 추천:

OpenWeatherMap API를 통해 날씨 데이터 수집.

특정 날씨 조건에 적합한 메뉴를 추천하는 로직 개발.

후기 키워드 분석:

Python으로 사용자 리뷰에서 키워드 추출 (예: "매운", "따뜻한").

높은 빈도의 키워드를 분석하여 관련 메뉴 추천.

개발과정

1. 요구사항 분석

사용자 요구사항 도출.

교내 학식 데이터를 기반으로 데이터베이스 스키마 설계.

2. 설계

API 설계 및 문서화 (Swagger).

데이터 흐름 설계 및 컴포넌트 간 통신 정의.

5.3 구현

각 모듈별로 개발 및 통합 테스트.

5.4 테스트 및 배포

기능 테스트 및 UI/UX 개선.

AWS를 활용해 서버 배포.

기대효과

1. 사용자 편의성 향상: 쉽고 빠른 학식 주문.

2. 데이터 활용도 증가: 학식 인기 메뉴 파악 및 데이터 기반 의사결정.

3. AI 추천 서비스: 개인화된 학식 경험 제공.

4. 운영 효율성 증대: 키오스크 및 실시간 주문 관리로 운영 간소화.