쿠잇나우
고려대 맛집 추천 서비스
개발이 처음인 팀원이 많아, 우선순위 설정이 가장 중요했던 프로젝트 개요: 생성형 AI를 활용하되 핵심기능에 집중해 빠르고 가볍게 만들어보자 Problem: 고려대 인근에서 내가 원하는 조건에 맞는 맛집 찾기가 어렵다 Solution: 예산, 선호에 따른 우리 동네 맛집 추천 서비스 [1) 메뉴 추천 -> 2) 맛집 추천]
역할
데이터 전처리 문제 정의 솔루션 도출 UI 디자인
참여 인원
개발자 4명 기획자 겸 디자이너 1명
주요 성과
서비스 배포
진행 기간
2024.09.12 ~ 10.07
캠퍼스가 3개로 분리되어 있다는 특징으로 인해 골목 곳곳에 분화된 상권 정보를 알기 어렵습니다. 뿐만 아니라 매 끼니마다 리뷰를 일일히 찾아보고 가격을 비교하기도 귀찮다는 문제가 있습니다. 이에 따라 예산에 민감한 대학생에게 '예산 맞춤형 점메추 서비스'를 제공하고자 했습니다.
<가장 기억에 남는 에피소드> 배포 2일 전에 초기 DB 구축이 잘못됨을 발견했습니다. 식당별로 다른 메뉴를 통일하면서 한 메뉴의 Max 가격과 min 가격이 통폐합되면서 정보가 유실되었습니다. 이를 발견해서 새벽에 급하게 팀원들에게 문제상황을 정리해서 전달했습니다. 문제정의와 동시에 솔루션 그리고 새로운 개발 우선순위도 전달했습니다. 이로 인해 저는 바로 DB 구조를 수정해 menu_upper 칼럼을 만들어 새롭게 전처리를 진행했고, 팀원들은 추가 기능이었던 술집 추천보다 예산에 초점을 맞춘 새로운 우선순위에 따라 개발을 진행했습니다. 결과적으로 제 시간내에 서비스를 배포할 수 있었습니다.