음식물 쓰레기 해결
Source: Dev.to
Overview
제가 음식물 쓰레기를 해결한 방법 (그 과정에서 노스웨스턴 대학교 사상 최대 규모 해커톤에서 전체 1위를 차지). 물론, 그 진술의 뒤쪽 부분만이 사실입니다—음식물 쓰레기는 전 세계적인 거대한 문제이지만—Farm Connect를 만들면서 올바른 AI 도구만 있으면 작은 팀도 비극과 해결책 사이에 다리를 놓을 수 있다는 것을 배웠습니다.
이 일은 제가 대학 신입생이 되던 해, 노스웨스턴의 대표 해커톤에 팀원들과 함께 참가하면서 시작되었습니다. 그 팀은 행사 당일에 막 만나서 결성된 팀이었고, 우리 세 명은 총 5년 정도의 프로그래밍 경험만 가지고 있었습니다. 매우 실력 있는 경쟁자들을 보면서 우리는 프로젝트를 통해 중요한 글로벌 이슈를 다루고, 기술 구현은 나중에 하는 것이 최선의 전략이라는 결론에 빠르게 도달했습니다. 경쟁이 가장 적을 것이라 잘못 판단한 채 농업이라는 주제를 선택했고, 농업 산업이 직면한 주요 문제들을 조사하기 시작했습니다.
우리는 Farm Connect를 구축하여 이 격차를 메우고자 했습니다. 우리의 사명은? 식료품점의 “폐기물”을 Google Gemini를 활용한 지능형 매칭 시스템으로 고품질 동물 사료로 전환하는 것입니다.
The Inspiration
우리는 문제의 핵심이 음식 부족이 아니라 데이터 문제라는 것을 깨달았습니다. 매장은 어떤 동물에게 안전한지 모르고, 농부들은 쓰레기를 일일이 분류할 시간이 없습니다.
The Tech Stack
Frontend
- React – 동적이며 모바일에 최적화된 인터페이스를 제공.
The Brains: Integrating Gemini AI
Gemini는 이 프로젝트 전반에 걸쳐 핵심 역할을 했습니다. 우리는 음식물 쓰레기 조사, 프로젝트 설명 작성, 오류 디버깅, 애플리케이션 개선 제안 등에 Gemini를 활용했습니다.
How we used it:
- Nutritional Mapping: 시금치는 철분이 풍부하고 빵은 탄수화물 원천이라는 것을 식별합니다.
- Cross‑Referencing: 농부가 보유한 특정 가축과 아이템을 매칭합니다. 예를 들어, 농부가 닭을 키우고 있다면 Gemini는 빵을 훌륭한 보충제로 표시하지만, 해당 아이템에 카페인이나 과도한 소금이 포함되어 있으면 경고합니다.
- Decision Making: “Match Score”를 제공해 농부가 현재 가축의 식단 필요에 따라 어떤 수거가 가치가 있는지 우선순위를 정하도록 돕습니다.
- Technical Win: Gemini를 사용함으로써 단순 키워드 검색에서 생물학적 추론으로 전환했습니다.
Challenges We Tackled
(개발 과정에서 논의된 구체적인 도전 과제들; 데이터 통합, AI 신뢰성, 사용자 경험에 초점이 맞춰졌습니다.)
What’s Next for Farm Connect?
우리는 이제 시작 단계에 불과합니다. 로드맵에는 다음과 같은 내용이 포함됩니다:
- Multi‑Agent Systems: Google Agent Development Kit (ADK)를 활용해 물류 최적화를 담당하는 특화된 “Logistics Agents”를 만들 예정입니다.
- Mobile App: React 빌드를 React Native로 포팅해 이동 중에도 리스트를 관리할 수 있게 할 계획입니다.
- Regulatory Tech: 주마다 다른 음식‑사료 전환에 필요한 법적 서류 작업을 자동화할 예정입니다.