안녕하세요 엘리스 데이터 분석 프로젝트 3팀 크래프트의 중간발표자 배서영입니다. 백엔드 담당은 팀장이신 이동준님, 임은나님, 정윤지님으로 구성되어 있고 프론트엔드 팀은 백지유님, 선민경님 그리고 저로 구성되어 있습니다. 저희 팀이 기획한 미슐랭 가이드 서비스 소개서 ‘미슐랭 먹을랭'을 소개합니다.

인생의 재미와 여행의 묘미 중 하나는 ‘맛있는 음식’을 찾아 먹는 것이라고 할 수 있습니다. 그러나 코로나로 인해 자유로운 활동에 제약이 생기면서 배달 음식에 의존하는 경향이 커졌습니다. 이러한 영향으로 2021년 서울관광재단의 설문조사 결과, 서울에서 코로나19 이후 가장 하고 싶은 활동 1위로 ‘맛집 탐방’이 뽑혔습니다. 하지만 이제는 백신 접종 등으로 코로나 확진자 수가 줄어드는 추세입니다. 이에 따라 앞으로는 여행의 기회가 늘어나 여행 수요가 증가할 것으로 보여, 프로젝트 3팀은 ‘해외의 다양한 미슐랭 맛집을 한눈에 소개하는 웹서비스’, 미슐랭 먹을랭을 기획하게 되었습니다.

저희의 주요 기능인 미슐랭 지도와 검색 기능은 프로토타입을 통해서 설명드리도록 하겠습니다.

(메인 화면) 보시는 화면은 웹 서비스 접속 시 처음으로 보실 수 있는 화면입니다. 메인 화면에서는 웹 서비스 소개와, 웹 서비스 기획 의도에 부합하는 그래프 자료, 그리고 간단한 메인 기능 소개를 살펴보실 수 있습니다. 다음은 주요 기능인 미슐랭 지도 기능을 살펴보겠습니다.

(세계 지도 페이지) 모두 표시하지는 않았지만, 미슐랭 음식점이 포함된 총 37개의 국가에 해당되는 음식점을 찾아볼 수 있을 예정입니다. 해당 국가에서 몇 개의 음식점이 포함되어 있는지 확인하실 수 있으며, 찾고자 하는 국가를 클릭하면

(국가 지도 페이지) 해당 국가의 미슐랭 음식점 위치들을 보여줍니다. 왼쪽의 음식점 리스트를 통해서 해당 국가의 전체 음식점의 간략한 정보를 확인할 수 있고, 음식점 위치 툴팁이나 음식점 리스트를 클릭하면

(음식점 클릭 페이지) 음식점 이름, 별점, 위치 등 간단한 정보를 확인할 수 있습니다. 또한 회원이라면 북마크를 할 수 있습니다.

(음식점 상세 페이지) 더 자세한 정보는 상세정보 버튼을 클릭하면 확인하실 수 있습니다. 이 페이지에서는 해당 음식점에 대해서 미슐랭 몇 스타인지, 가격대는 어떠한지, 어떤 요리를 전문으로 하는지, 위치는 어디인지 구글맵을 통해서 확인할 수 있습니다. 또한 리뷰들과 근처 음식점을 확인할 수 있고, 해당 서비스의 회원이라면 리뷰를 등록할 수도 있습니다.

(마이 페이지) 마이페이지에서는 북마크한 음식점과 내가 작성한 리뷰를 살펴볼 수 있고, 회원 정보를 수정할 수 있습니다.

이상으로 프로토타입 시연을 마치며 다시 이어서 기획 발표 진행하도록 하겠습니다.

여행 전문 조사 기관 컨슈머인사이트가 ‘코로나19 이후 희망하는 여행'에 대한 여행 소비자 의견을 취합한 결과에 따르면 해외여행이 압도적인 1위를 기록할 정도로 응답이 가장 많았다고 합니다. 또한 kaggle 출처의 구글 리뷰에 기반한 여행 선호 요소 조사 데이터셋에 따르면 여행객이 중요하게 생각하는 요소 중 하나는 ‘음식점'입니다. 따라서 저희는 해외여행을 희망하는 여행객들이 중요하게 생각하는 음식점을 엄선한 기준으로 선정된 미슐랭 가이드에 따라 소개하기 위해서 이 주제를 선정하게 되었습니다.

최종 발표 전까지의 저희 팀의 개발 계획은 다음과 같습니다.

세계 지도에 국가별 미슐랭 음식점 수를 표기하고, 국가별 지도에 미슐랭 음식점 위치를 표기하여 한 눈에 보기 쉽도록 검색 기능을 구현할 예정입니다. 음식점 상세 페이지에는 식당 이름, 종류 뿐만 아니라 가격대, 구글 지도, 구글 리뷰 등 다양한 정보를 서비스 사용자에게 제공할 예정입니다. 또한 서비스 회원들에게 마음에 드는 음식점만을 모아볼 수 있도록하는 북마크 기능과 개인 리뷰 작성 및 댓글 기능을 제공하기 위한 개발을 계획하고 있습니다. 그리고 각 나라별로 다른 환율을 적용하여 음식 가격을 ‘원' 단위로 알려주는 기능과 근처 식당을 추천해주는 기능을 추가적으로 구현할 예정입니다.

현재까지 프로젝트를 진행하면서 어려웠던 점은 대부분 데이터와 관련된 내용이었습니다. 서비스 기획 의도에 완전히 부합하는 데이터셋을 찾는 것이 어려웠기 때문에 어떤 데이터 셋을 사용할지에 관해서 팀원들과 많은 논의가 필요했습니다. 생각한 데이터셋의 고려해야할 점에 대해서 데이터 분석 코치님과 이야기를 나누면서 데이터셋을 확정할 수 있었습니다. 또한 꼭 하나의 데이터셋을 사용할 필요없이, 여러 데이터셋을 종합적으로 사용하여 인사이트를 도출하였습니다.

이상으로 발표를 마치며 QnA 시간을 가지도록 하겠습니다.