<디지털 전환을 이끄는 힘: 소프트웨어>
디지털 소외계층을 위한 에이지프리(Age-Free) 키오스크 개발

기존 디지털 전환 수행중 발생한 문제점 해결 -> '키오스크 포비아'라는 말이 나올 만큼, 디지털 소외계층의 키오스크 접근성 문제

새로운 디지털 전환 시도 ->소상공인 판매 데이터 정량화 및 분석

• 에이지프리 키오스크: 연령에 상관없이 모든 사용자가 사용할 수 있는 키오스크
• 키오스크 사용에 있어 불편하지 않게 연령대별 최적화된 UX/UI를 제공
• 소상공인 판매상품과 고객 나이/성별 데이터 저장 및 분석
• 수집된 데이터를 기반으로 제품 추천

에이지프리 키오스크 관련 전반적인 구동 플로우입니다. aa

에이지프리 키오스크 관련 실제 구동 화면입니다.

1. 시작( 포장, 매장 )
2. 얼굴 인식
3. 기본 화면 ( default ) -> 옵션 선택 -> 추천 메뉴 -> 선택 제품 확인 -> 결제 수단 선택 -> 결제 -> 영수증
4. 쉬운 화면 ( old ) -> 옵션 선택 (온도 -> 농도 -> 양 -> 수량 ) -> 선택 제품 확인 -> 결제 수단 선택 -> 결제 -> 영수증

클라이언트에서 사용한 패키지 관련 설명입니다.

• old - 시니어 고객을 위한 패키지
• defaults - 그 외, 키오스크에 크게 불편함을 느끼지 않는 고객을 위한 패키지

• 얼굴인식 후 이용자의 사진을 retrofit2 library를 이용해 서버에 전송하여 학습된 AI 모델을 이용해 성별, 나이 등 분석

서버에서 사용한 API 아키텍쳐 관련 설명입니다.

• 내부적으로 Kakao Vision API를 call 하면서 동작함
• 기존 다른 머신러닝 모델들(FaceNet)과 비교했을 때 정확도가 더 높아 선택
• 연령, 성별을 클라이언트로 내려주어 클라이언트에서 적절한 UI를 보여주는데 사용

• 연령, 성별, 메뉴, 메뉴 추가 정보, 수량등을 서버로 전송
• 서버에서 통계를 저장해 나중에 데이터 분석으로 사용할 수 있도록 하고, 주문을 저장함

• 연령, 성별, 메뉴, 옵션 등 정보를 서버에서 가져옴
• 이를 바탕으로 매장 내 직원이 음식을 만들고 서빙을 진행

• 내 연령과 성별을 Query Parameter로 넣어주어 서버로 전송함
• 서버에서는 기존에 쌓인 데이터를 기반으로 적절히 음식을 추천해줌(간단한 예시: 60대 여성의 경우 카모마일티)

• Client: Kotlin, Android, OpenCV, Android Studio
• Server: Python Flask, MySQL, Kakao Vision API, Swagger

• Team 에이지프리
• 김영우(BE), 이준수(BE), 최승호(FE), 오윤성(FE), 유혜린(AD)