팀원 & 담당파트

컨셉

**하루 중 가장 많은 고민이 점심 메뉴 선택 **이라는 점에 착안한 AI 기반 맞춤형 추천 서비스
사용자의 선호도, 기분, 날씨, 최근 식사기록 등을 분석하여 “오늘 뭐 먹을까?”를 제안
단순한 음식 추천을 넘어, 지도 기반 주변 맛집 정보와 리뷰, 평점을 함께 제공
“대화형 인터페이스(Chatbot)” 형태로 사용자가 자연스럽게 메뉴를 탐색하도록 설계
식사 데이터를 기반으로 개인별 식습관 리포트 제공 (추후 확장 목표)

기능

Spring 기반 계정 관리 (이메일, 비밀번호, 선호음식 설정)
PostgreSQL(베포) 및 h2-console(개발) / DB이용
AI 메뉴 추천
Python에서 학습된 추천 모델 기반
사용자 대화 입력(예: “매운 거 먹고 싶어요”) 분석 → 관련 메뉴 추천
메뉴 검색 및 리뷰 / 음식별 상세 정보
지도 기반 주변 맛집 탐색 / 현재 위치 기반 추천 음식점 표시
UI/UX , Tailwind CSS + Noto Sans KR 폰트 적용

특장점

AI 맞춤 추천: 단순 랜덤이 아닌 사용자 선호, 날씨, 최근 식사 기록을 반영한 개인화 추천
자연어 기반 인터랙션: “매운 거”, “든든한 거” 등 일상적 표현 이해 가능
통합 플랫폼: 추천 + 리뷰 + 지도검색을 한 화면에서
데이터 학습 확장성: 향후 식단 분석 및 건강 추천 서비스로 발전 가능
감성형 UI/UX: 따뜻한 점심 감성 을 강조한 컬러톤과 음식 이미지 사용

사용기술 및 개발환경

Front : HTML5, CSS3, TailwindCSS, JavaScript (Thymeleaf 템플릿 포함)
Back : Spring , Java17, REST Controller, Axios
Database : PostgreSQL (테이블: users, chat_history, menus, menu_ratings)
AI/데이터 분석 : Python (pandas, scikit-learn, numpy, Flask API 연동)
API 연동 :Google Maps API, Google Places API
디자인/리소스 : Figma, Photoshop, AI 이미지 생성 (음식사진: 김치찌개·피자·스테이크 등)
개발환경 : IntelliJ IDEA, VSCode, DBeaver, GitHub, 11
배포계획 : 로컬 테스트 후 AWS Lightsail 또는 R er 무료 호스팅 검토