인공지능 유사도를 활용한 식재료 기반 음식 추천 AR 서비스 프로젝트

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🔧 Stack

• Language: Swift
• Library & Framework : Vision, Alamofire, Kingfisher, RxSwift, SnapKit, Then

Project Structure

├── App
│   ├── AppDelegate.swift
│   └── SceneDelegate.swift
├── Base.lproj
│   ├── LaunchScreen.storyboard
│   └── Main.storyboard
├── Common
│   ├── AlertManager.swift
│   ├── LoadingIndicator.swift
│   └── UserDefaultsManager.swift
├── Info.plist
├── Network
│   ├── APIResponse.swift
│   ├── NetworkService.swift
│   └── OpenAPIResponseModel.swift
├── Presentation
│   ├── Community
│   ├── Home
│   ├── Login
│   ├── MyProfile
│   ├── Onboarding
│   ├── RecognizeAR
│   ├── RecommendFood
│   ├── Register
│   ├── RegisterFood
│   ├── Report
│   ├── TabBar
│   └── TasteTest
└── Resources
    ├── Assets.xcassets
    ├── DesignSystem
    ├── Extension
    ├── Fonts
    ├── Reusable
    ├── art.scnassets
    └── light_best.mlmodel

👨‍💻 Role & Contribution

iOS

• 기여도 100%

고민한 부분

• 식재료 실시간 인식 성능을 높이기 위해 AI 모델을 coreML로 넣어 온디바이스에서 식재료 인식 진행
• 공통 응답 모델 (APIResponse)를 만들고, 제네릭을 이용하여 응답 모델 재사용
• BaseViewController를 만들어 상속하여 중복된 코드를 최소화

🏅 Award

• 2024 한국정보처리학회 학술대회 우수상(한국정보처리학회장상)
• 2024 한이음 은상(정보통신기획평가원장상)