공유냉장고를 효과적으로 관리하고 활성화하기 위해 크롤링과 딥러닝을 활용한 공유냉장고 통합관리 서비스 한상을 개발하였습니다.
공유냉장고는 누구나 음식을 채우고 가져갈 수 있는 공공시설입니다. 본 프로젝트는 딥러닝과 데이터 크롤링 기술을 활용하여 공유냉장고의 실시간 재고를 관리하고, 보다 효율적인 이용을 돕는 서비스를 제공합니다.
- 공유냉장고 위치 시각화: 지역 내 공유냉장고 위치를 지도에 표시
- 실시간 재고 확인: 냉장고 안의 식품 목록 및 유통기한을 제공
- 자동 등록 기능: YOLOv5 및 CNN을 활용한 식품 인식 및 자동 등록
- 바코드 시스템: 바코드를 통한 간편한 식품 수령 및 기록 관리
- 알림 서비스: 유통기한 알림 및 새로운 식품 등록 알림 제공
- 지역 화폐 마일리지: 기부(채움) 사용자에게 지역 화폐 제공을 통한 공유냉장고 활성화
본 프로젝트에서 실제로 진행한 핵심 작업은 YOLOv5를 활용한 이미지 탐지입니다.
- YOLOv5 모델을 사용하여 공유냉장고 내 음식 이미지를 탐지하고 분류하는 기능을 개발
- Google Colab에서 모델을 학습시키고 테스트 데이터를 활용한 성능 평가 진행
- 바코드 기반의 음식 등록 시스템을 기획했으나, 실제 구현은 YOLO 기반 탐지 기능으로 한정됨
- Figma (UI/UX 디자인)
- Python
- YOLOv5 (이미지 인식)
- CNN (딥러닝 모델)
- 데이터 크롤링을 활용한 공유냉장고 정보 수집
- Google Colab
- Spyder
- VS Code
- Windows OS
| 이름 | 역할 및 담당 업무 |
|---|---|
| 안세준 | 팀장, 데이터 전처리 및 모델 설계 (YOLOv5) |
| 송무근 | 데이터 수집 및 시각화 |
| 이한나 | CNN 모델 학습 및 데이터 가공 |
| 정수연 | 데이터 전처리 및 문서 작성 |
| 정지은 | 프로젝트 일정 관리 및 분석 |
| 최연정 | UX/UI 디자인 및 프로토타입 제작 |
- 프로젝트 기획 및 분석
- 데이터 수집 및 모델 학습
- 서비스 설계 및 구현
- 테스트 및 개선 작업
- 식품 폐기물 감소: 유통기한 관리 기능을 통해 낭비 방지
- 공유냉장고 활성화: 위치 제공 및 실시간 재고 확인 기능
- 복지 사각지대 해소: 음식 나눔을 통한 지역사회 복지 강화
- 환경 보호: 온실가스 배출량 및 폐기물 처리 비용 절감
- 일자리 창출: 공공근로사업과 연계한 공유냉장고 관리 지원
- 공유냉장고의 위생 및 안전 문제
- 이용자 간 불균형 (채움이 < 받음이)
- 고령층의 스마트폰 사용 어려움
- 데이터베이스를 활용한 관리 시스템
- 이용 규칙 설정 및 홍보 강화
- 공공근로사업 활용하여 관리 지원
- 태블릿/키오스크 도입으로 접근성 향상