숙명여대 캠퍼스타운 X AWS GenAI Playground hackathon 대상(1st Prize) 수상

YORILAB : 신메뉴 개발 시장 반응 예측 AI 서비스

• 데이터 수집과 AI 기술을 접목하여 기존 R&D 프로세스의 효율성을 극대화
• 식품 R&D 부서를 페르소나로 삼아 새로운 레시피 개발과 시장 반응 예측을 일원화하는 AI 솔루션을 구현
• Bedrock Agent 활용한 피드백 분석
• 대체 재료를 활용한 차별화된 레시피 구상

❗️ Introduction

YoriLab은 SNS 데이터와 AI를 활용해 실시간으로 음식 트렌드를 분석하고 소비자 반응을 예측하여 R&D 효율을 높이는 서비스입니다. Gen AI를 활용하여 신제품 개발 시장 반응을 예측하는 AI 서비스, YoriLab은 데이터 수집과 AI 기술을 접목하여 R&D 프로세스의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 설계되었습니다. 특히, 식품 R&D 부서를 페르소나로 삼아 새로운 레시피 개발과 시장 반응 예측을 일원화하는 AI 솔루션을 구현한 점이 큰 특징입니다. 기존의 복잡한 신제품 개발 과정에서 YoriLab은 데이터와 AI를 활용하여 트렌드를 빠르게 분석하고, 소비자 반응을 예측함으로써 효율성을 높이고 자동화된 솔루션을 제공합니다.

1. Amazon Bedrock 기반의 AI 페르소나
2. Couchbase 데이터베이스와 벡터 인덱스 활용
3. 데이터 파이프라인 구축과 트렌드 분석 자동화

🔧 Technology Used

Couchbase	AWS Bedrock	AWS Sagemaker

🛠 Project Architecture

Feature Overview

1️⃣ SNS 기반 레시피 생성 및 이미지 생성

데이터를 통해 SNS 트렌드를 분석하고 이를 바탕으로 최신 레시피와 이미지를 자동 생성합니다. 출시 전 시제품 대신 AI로 생성한 이미지를 활용해 소비자 반응을 예측할 수 있습니다.

2️⃣ 레시피 검색 및 변형

특정 재료를 기반으로 기존 레시피를 변형하거나 새로운 레시피를 자동 생성할 수 있습니다. AI 이미지를 통해 다양한 옵션을 신속하게 시도해볼 수 있어 R&D 속도와 효율성이 크게 향상됩니다.

3️⃣ 대시보드 기반 소비자 반응 예측 및 슬랙봇 연동

출시 전 다양한 소비자 페르소나(예: 20대 대학생, 30대 직장인 등)를 설정하여 제품의 반응을 평가합니다. Amazon Bedrock Agent의 AI 페르소나를 활용하여 출시 전 다양한 소비자 유형에 대한 반응을 테스트하고 예측합니다. 반응이 일정 기준을 넘으면 슬랙 알림을 통해 R&D 팀에 출시 진행을 알리는 기능도 구현했습니다.

기대효과

1️⃣ 전통적인 R&D 방식 개선

SNS 데이터 실시간 수집을 통해 AI 기반 소비자 선호도 예측 시스템 구축

2️⃣ 트렌드 분석에서 소비자 예측 및 제품화까지 과정 자동화

신제품 기획부터 출시까지 일원화된 시스템 연구개발 단계별 자동화 솔루션 도입

🎥 시연영상

팀원 및 역할

검색엔진	레시피 이미지 생성	레시피 챗봇
이수민	이은지	임아현