Food Recommandation AI 주제 선정

안녕하세요. 저희는 이번에 레시피 추천 프로젝트를 수행한 김윤진, 권대근입니다. 저희 AI 프로젝트의 주제는 '선택된 재료를 기반으로 요리와 레시피를 추천하는 AI'인데요, 사용자가 재료를 선택했을 때, 딥러닝으로 학습된 모델을 기반으로 해당 재료로 만들 수 있는 요리와 레시피를 추천하는 것을 목적으로 제작하였습니다. 이 주제를 선택한 이유는 크게 3가지인데요, 냉장고 속 버려지는 식자재를 감소시키는 것, 어떤 요리를 할지 고민하는 시간을 절약하는 것, 사용자의 요리 실력을 향상시키는 것입니다.

데이터 취득, 모델 학습

이 AI를 만들기 위해, 우선 사용자가 선택할 임의로 선언한 재료(변수 : 29개)와 결과값으로 나올 임의로 선언한 요리(변수 : 35개) 사이의 유사도를 측정하기 위해 총 75개의 데이터셋을 임의로 만들어 모델을 학습시켰고, 사용자 친화적인 인터페이스를 만들기 위해 파이썬의 tkinter라는 기능을 사용하였습니다. 딕셔너리를 활용하여 요리와 레시피를 출력하였습니다. 혹여 사용자가 결과값이 마음에 들지 않을 상황에 대비하여, 좀 더 유동적인 결과 제공을 위해 chatGPT의 API 또한 사용하여 사용자가 선택한 재료로 만들 수 있는 색다른 요리와 레시피를 출력하도록 하였습니다.

결과확인

이 모델의 한계로는 개발에 한정되어 있는 시간 때문에 적은 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시켰고, 그로 인해 의도하지 않은 결과가 나올 때도 있다는 점입니다. 하지만 발전 가능성으로는 YOLO 모델을 접목하여 개발한다면 재료를 직접 입력하는 것이 아닌, 촬영하여 AI가 분석하게 함으로 더 간편하고 실용적인 모델이 될 것입니다.

추가 발전 가능성으로는 YOLO 모델을 접목하여 개발한다면 재료를 직접 입력하는 것이 아닌, 촬영하여 AI가 분석하게 함으로써 더 간편하고 실용적인 모델이 될 것입니다. 또한 LLaMA 모델을 사용하여 사용자의 환경에 더욱 최적화된 모델을 제공할 수 있습니다.

시연영상

끝으로, AI 모델 개발이라고 하면 마냥 어려운 것으로만 생각했는데 직접 개발해볼 수 있어 특별한 경험이었습니다.

마지막으로 시연영상 함께 올려드립니다!

감사합니다.