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AI 수요 예측 시스템 통해 외식업 안정 경영에 도움 주고 싶어
권예은 · 김예람 기자  |  press@gachon.ac.kr
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승인 2022.12.02  11:30:12
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지난달 28일 경영학부 학우들로 구성된 ‘쪼재린’ 팀이 2022 외식경영스타 아이디어 공모전에서 대상을 수상했다. 쪼재린 팀은 팀장인 이재성(2) 학우를 중심으로 조정인(3), 이아린·조예린(2)으로 구성된 팀이다. 공모전 주제는 외식업주 경영역량 강화와 외식업 식재료 절감 방안이다. 쪼재린 팀은 부정확한 판매량 예측을 통해 낭비되는 식재료에 부담을 느끼는 외식업 자영업자들의 고충에 집중했으며 이에 대한 해결방안 제시로 높은 평가를 받았다. 쪼재린 팀을 만나 소감과 대회 준비 과정을 들어봤다.

   
 

대상 수상 소감은
  식재료 매입에 대한 부정확한 예측으로 인해 낭비한 식재료를 없애고자 AI 수요 예측 시스템을 이용한 해결 방안을 제시했다. 
  이에 대해 다양한 외식 산업 경영인들의 심사 및 긍정적인 피드백을 받고 좋은 결과까지 얻었던 유의미한 경험이었다.

아이디어에 대해 소개하자면
  ‘외식업주 경영 역량 강화·외식업 식재료 절감 방안’을 주제로 부정확한 예측으로 인해 낭비되는 식재료에 부담을 느끼는 외식업 자영업자들의 고충에 집중해 봤다. 그리고 이를 해결할 방안으로 AI 판매량 예측 애플리케이션 ‘sales data analysis’(이하 SADA)를 제안해 발표했다.

아이디어를 생각한 이유는
  팀원들과 함께 상황에 대한 분석을 시작했을 때 외식산업 자영업자들이 남아서 폐기되는 식재료에 상당한 부담을 느끼고 있다는 것을 알게 됐다. 이에 ‘다음 날, 다음 주, 다음 달 판매량을 미리 알 수만 있다면 이 부담도 사라지지 않을까’라는 생각을 하게 됐고 이를 실현할 아이디어를 고민했다. 
  기존 항공우주 과학 분야의 AI 수요 예측 시스템을 판매량 예측 AI로 커스터마이징해 애플리케이션으로 구축해 제공한다면 많은 자영업자의 식재료 매입 고민을 덜어줄 수 있으리라 생각했고 이러한 과정으로 SADA가 탄생했다.

준비 과정에서 기억에 남는 일은
  초반에 선정했던 SADA의 메인 컬러는 신선한 이미지를 제공해 줄 수 있는 청록색이었다. 하지만 청록색은 단정하고 차분한 느낌이 부족했기 때문에 모던한 느낌을 줄 수 있는 딥 그린으로 메인 컬러를 변경했다. 이후 점차 SADA 제작이 진행되면서 로고를 만드는 과정에서도 벽에 부딪혔다. 특히 메인 컬러로 선정한 딥 그린을 기반으로 예쁜 디자인의 로고를 만들기 어려웠다. 
  이로 인해 공모전 마감 하루 전 10분 동안 메인 컬러를 바꿀지 말지에 대한 고민을 했다. 메인 컬러를 바꿔버리면 발표 자료부터 애플리케이션 UI·UX 디자인까지 모두 바꿔야 하는 상황이 닥치기 때문이다. 팀원들끼리 10년 같은 10분의 고민 끝에 메인 컬러를 바꾸기로 결정했고 현재의 SADA의 메인 컬러인 영롱한 하늘색이 탄생하게 됐다. 

준비 과정에서 가장 힘들었던 점은
  좋은 팀원들을 만나 공모전을 준비하면서 어렵거나 크게 어려웠던 점은 없었다. 굳이 힘들었던 점을 뽑자면 타깃층이 편하게 사용할 수 있도록 애플리케이션 UI 디자인을 하는 부분이 가장 어려웠다. 실제 참고문헌을 많이 읽어보고 참고하면서 팀원들과 함께 디자인을 궁리했고 그 결과 좋은 결실을 볼 수 있었던 것 같다.
 
도움이 됐던 교내 활동이 있다면
  가천대 마케팅 동아리 ‘타임즈’에서 활동한 것이 가장 큰 도움이 된 것 같다. 타임즈에서 아이디어를 기획하고 구체화하는 과정을 선배들과 교수님의 지도에 따라 학습했었다. 이러한 과정을 통해 어떤 주제가 주어져도 참신한 아이디어가 담긴 기획서를 작성할 수 있는 역량을 가지게 됐다. 또한 여러 공모전에 참여하며 실전경험을 얻을 수 있고 이를 통해 이번 공모전에서도 좋은 결과로 이어질 수 있었다.

실현 과정에서의 문제점과 해결법은
  현재는 기존 항공우주 과학 분야에서 사용 중인 AI 수요 예측을 커스터마이징하는 방향을 선택했지만 이는 장기적으로 서비스를 보완하고 유지하는 데 있어 한계가 드러날 수 있다고 생각한다. 따라서 위 아이디어가 실현되기 위해서는 커스터마이징 개념이 아닌 판매량 예측만을 위한 AI를 기획해 보다 나은 서비스를 제공해야 하는 것이 필요하다고 생각한다.

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