🍚 밥먹댕(TimeToEat) 🍴 – 멋사대학 13기 해커톤 (전체 참가 247팀 중 백분위 약 16%로 본선 진출)

대학가 혼밥/불규칙 식사 문제를 지역 상권과 연결해 해결하는 소셜 미식·약속 플랫폼
사진 한 장으로 AI 음식 인식, 취향 온보딩, 친구 식사상태 공유, 실시간 약속/리워드까지 한 흐름으로 연결합니다.

---

---

1) 서비스 소개

밥먹댕은 친구들과 식사상태(배고픔/식사완료) 공유, 사진 기반 AI 음식 인식으로 섭취 기록을 자동화하고, 취향 온보딩/추천으로 같이 먹기 좋은 메뉴와 가게를 제안합니다. 더불어 오프피크 쿠폰/챌린지로 지역 상권과 사용자를 연결해 건강한 루틴과 지역경제 활성화를 동시에 지향합니다.

2) 핵심 기능 및 해결 방식

• AI 음식 인식: 사진 업로드 → 인퍼런스(백엔드 저장/집계), 최근 N일 조회 코드 API로 중복 메뉴를 사용자가 다시 먹고 싶은지 조사 후 추천
• 취향 온보딩/요약: 선호·비선호·알레르기 저장/조회
• 친구 식사상태 & 피드: 24h 홈 피드, 댓글/좋아요, HUNGRY 필터
• 실시간 약속: 웹소켓(별도 컨테이너)과 연동
• 리워드/쿠폰/추천인: 챌린지 보상, 쿠폰 사용, 추천 코드 발급/교환
• 보안/운영: Kakao OAuth2 + JWT, Docker + MySQL/Redis/RabbitMQ, GitHub Actions CI/CD

3) AI 활용과 실행 전략

• 역할: (1) 음식 분류·기록 자동화, (2) 취향 기반 추천, (3) 최근 N일 조회로 식단 다양화
• 설계: WebClient 타임아웃/재시도, X-AI-KEY 검증, 실패 시 메시지큐 기반 보강
• 실행: (단기) 캠퍼스 상권 오프피크 쿠폰 제휴 → (중기) 추천·가게 매칭 정교화 → (장기) 건강 루틴/로열티

4) 아키텍처 & 코드 스타일

• 레이어 분리: Controller → Service(Command/Query) → Repository → Entity/DTO
• DTO 규칙: 요청 DTO = Bean Validation + toEntity() / 응답 DTO = from(Entity)
• 응답 래퍼: ApiResponse<T> / 도메인별 ErrorCode
• JPA Auditing: BaseTimeEntity 상속으로 createdAt/updatedAt 자동 관리