[2026학년도 1학기 캡스톤디자인]브릿지_2026-1 컴퓨터공학부 캡스톤디자인

Abstract

TasteBridge는 사용자의 세부 맛 취향을 음식점 추천으로 연결하는 멀티모달 음식점 추천 시스템이다. 기존의 별점·인기순 중심 추천은 ‘좋은 식당’은 알려 주지만, 불맛이 강한지, 양이 많은지, 소스가 진한지처럼 개인이 원하는 맛의 결까지 반영하기 어렵다. 이에 사용자가 음식 종류와 맛 축별 선호 강도를 입력하면, 네이버 플레이스에서 수집한 리뷰 텍스트와 음식 사진을 분석하여 취향 벡터와 가장 가까운 식당 Top 5를 제시하도록 구현하였다. 성신여대·고려대 인근 34개 음식 키워드를 대상으로 식당 408곳과 약 39만 건의 리뷰를 수집하고, 텍스트·식당 정보는 PostgreSQL에, 이미지 URL은 AWS S3와 연동해 관리하였다. 음식별 평가축(stand)을 공통 기준으로 삼아 lex 규칙 기반 분석, CLIP 이미지 분석, KoSBERT 문장 의미 분석을 결합하고, React·Flask 기반 화면에서 취향 일치도, 축별 기여도, 근거 문장, 대표 이미지와 네이버 플레이스 이동 기능을 제공하였다. Claude Code Max는 다중 파일 코드 분석, 오류 추적, API·DB·프론트엔드 연동 점검 및 멀티모달 분석 로직 개선에 활용하였다.