① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

[내가 좋아하는 동네 식당들이 오래 살아남았으면 좋겠습니다]

학교를 다니면서 자주 찾던 단골 식당이 있습니다. 음식이 맛있어서 친구들에게도 소개하곤 했는데, 어느 순간 장사에 어려움을 겪는 모습을 보면서 마음이 좋지 않았습니다. 이렇게 좋은 식당이 사라지지 않고 오래 남아 있었으면 좋겠다는 생각이 들었습니다.

제가 다니는 한국외국어대학교에는 외국인 유학생이 많습니다. 그런데 학교 주변을 살펴보니 외국인들이 동네 식당을 이용하기에는 생각보다 불편한 점이 많았습니다. 메뉴판에 한국어만 적혀 있거나, 번역기를 사용하더라도 어떤 음식인지 쉽게 이해하기 어려운 경우가 있었습니다.

정말 그런지 확인하고 싶어 외국인 유학생을 인터뷰했습니다. 한국에서 4년간 거주하고 TOPIK 6급을 취득한 중국인 유학생도 한국식 외래어나 생소한 메뉴 이름을 이해하기 어렵다고 답했습니다. 예를 들어 제육볶음을 단순히 '돼지고기 볶음'이라고 번역하면 고추장 양념을 사용한 매콤한 음식이라는 특징은 알기 어렵습니다. 음식 사진이나 재료, 맛에 관한 설명이 필요한 이유였습니다.

식당 사장님들의 입장도 궁금했습니다. 직접 이야기를 나눠보니 외국인 손님에게 메뉴를 설명하고 싶어도 언어가 익숙하지 않고, 번역이 정확한지 확인하거나 메뉴가 바뀔 때마다 수정하는 일도 부담스럽다고 하셨습니다.

외국인은 음식을 제대로 이해하기 어렵고, 식당은 이를 설명하기 어려운 상황이었습니다. 저는 AI를 활용하면 이 문제를 조금 더 쉽고 저렴하게 해결할 수 있겠다고 생각했습니다. 외국인에게는 음식에 대한 충분한 정보를 제공하고, 동네 식당에는 새로운 손님을 맞이할 수 있는 환경을 만들어 주고 싶었습니다.


② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

[ChatGPT와 바이브 코딩으로 기획부터 개발, 배포까지]

이러한 생각을 바탕으로 외국인을 위한 다국어 QR 메뉴 서비스 MOPU를 개발했습니다. MOPU는 'Menu Overview for Personal Understanding'의 약자로, 메뉴를 단순히 번역하는 것이 아니라 음식의 재료와 맛, 특징을 이해하고 자신에게 맞는 메뉴를 선택하도록 돕는 서비스입니다.

MOPU를 개발하는 과정에서는 ChatGPT를 적극적으로 활용했습니다. 구현하고 싶은 기능을 자연어로 설명하면 AI가 코드와 구현 방법을 제안하고, 이를 실제로 적용한 뒤 결과를 확인하며 수정하는 바이브 코딩 방식으로 개발했습니다. 처음부터 모든 코드를 직접 작성하기보다, 제가 원하는 서비스를 구체적으로 설계하고 AI와 반복적으로 개선해 나가는 방식이었습니다.

먼저 식당의 메뉴 정보를 외국인이 이해하기 쉬운 설명으로 바꾸는 작업에 AI를 활용했습니다. 음식점마다 판매하는 메뉴와 특징이 다르기 때문에 메뉴명과 확인 가능한 음식 정보를 프롬프트로 정리하고, ChatGPT에 주요 재료와 조리 방식, 맛과 맵기 등을 쉽게 풀어서 설명하도록 요청했습니다. 이후 영어, 중국어, 일본어 등으로 표현할 수 있도록 다국어 콘텐츠를 구성했습니다.

단순히 메뉴 이름을 번역하는 데 그치지 않고, 음식점의 메뉴 정보와 특징을 AI에 입력해 외국인이 이해하기 쉬운 설명을 만들었습니다. 같은 음식이라도 식당마다 사용하는 재료와 조리 방식, 맛이 다를 수 있기 때문에 획일적인 설명 대신 각 음식점의 특성을 반영하는 데 집중했습니다..

이후 ChatGPT의 도움을 받아 실제 웹서비스를 구현했습니다. 사용자가 식당에 부착된 QR을 스캔하면 해당 음식점의 메뉴판으로 바로 연결되고, 원하는 언어를 선택해 음식 사진과 상세 설명을 확인할 수 있도록 했습니다. 마음에 드는 메뉴는 장바구니에 담고, 마지막에는 한국어 메뉴명과 수량이 정리된 화면을 직원에게 보여줄 수 있게 만들었습니다.

여러 음식점을 관리하기 위한 관리자 페이지도 바이브 코딩으로 개발했습니다. 관리자 화면에서 새로운 음식점을 등록하고, 메뉴와 가격, 사진, 다국어 설명을 추가하거나 수정할 수 있도록 했습니다. 식당마다 판매하는 메뉴의 종류와 개수가 다르기 때문에 이를 개별적으로 관리할 수 있는 구조가 필요했습니다.

이를 위해 Supabase를 활용해 식당 정보와 메뉴, 번역 데이터 등을 저장하는 데이터베이스를 구축했습니다. ChatGPT와 함께 각 데이터의 관계를 설계하고, 식당별로 필요한 메뉴만 불러올 수 있도록 구현했습니다. 음식 사진을 관리하고 관리자에게만 수정 권한을 부여하는 기능도 구성했습니다.

QR 코드 제작 기능도 직접 구현했습니다. 관리자가 음식점을 등록하면 해당 식당의 메뉴 페이지 주소를 기반으로 QR 코드를 생성하고, 이를 이미지로 저장해 출력할 수 있도록 했습니다. 덕분에 식당마다 별도의 QR 제작 서비스를 이용할 필요 없이 MOPU 안에서 등록부터 QR 생성까지 진행할 수 있습니다.

운영 데이터를 확인할 수 있는 분석 페이지도 개발했습니다. 이용자가 어떤 언어로 메뉴를 확인하는지, 어떤 메뉴를 자세히 살펴보는지, 메뉴를 장바구니에 담거나 직원에게 보여주는 화면까지 이동했는지 등을 기록하도록 했습니다. 이를 바탕으로 식당별 이용 현황과 메뉴 관심도, 시간대별 이용 추이를 확인할 수 있는 대시보드를 구현했습니다.

완성된 서비스는 Vercel을 통해 웹에 배포했습니다. 개발 과정에서 화면이 제대로 표시되지 않거나 기능이 예상과 다르게 작동하면 ChatGPT에 문제 상황을 설명하고 수정 방법을 검토했습니다. 이후 직접 기능을 테스트하고 코드를 수정하는 과정을 반복하며 서비스를 개선했습니다.

이처럼 ChatGPT는 음식 정보 작성과 번역뿐 아니라 서비스 구조 설계, 코드 작성, 데이터베이스 구축, 관리자 기능 개발, QR 생성, 데이터 분석 화면 구현까지 다양한 과정에서 활용되었습니다. 저는 AI가 제안한 결과를 실제 서비스에 적용하고, 현장에서 필요한 기능을 판단하며 개발 방향을 조정하는 역할을 했습니다.

물론 AI가 생성한 코드와 음식 정보가 항상 정확한 것은 아닙니다. 특히 음식의 재료나 알레르기 정보는 잘못 안내될 경우 문제가 될 수 있어 AI의 추측만으로 확정하지 않도록 주의했습니다. 앞으로는 여러 AI 모델과 신뢰할 수 있는 자료를 활용한 교차확인, 점주의 최종 검수를 통해 정보의 정확성을 더욱 높일 계획입니다.

이번 경험을 통해 전문 개발 인력이나 큰 비용이 없더라도 AI를 적극적으로 활용하면 아이디어를 실제로 작동하는 서비스로 구현하고, 지역 음식점에 적용하는 단계까지 나아갈 수 있다는 것을 경험했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

[식당 30곳을 찾아가고, 단골 식당에 직접 QR을 붙였습니다]

서비스를 개발한 뒤에는 실제 음식점에서도 필요로 하는지 확인하고 싶었습니다. 한국외국어대학교 주변 음식점 30곳을 직접 찾아가 사장님들과 이야기를 나눴습니다. 외국인 손님을 응대하면서 어려웠던 점을 듣고, 개발한 서비스를 소개하며 의견을 받았습니다.

그리고 제가 좋아하는 단골 식당에 MOPU QR 메뉴판을 무료로 설치했습니다.

직접 만든 QR 스티커를 가게에 붙이고 사장님께 사용 방법을 설명해 드렸는데, 정말 좋아해 주셨습니다. 처음에는 제가 좋아하는 식당에 조금이라도 도움이 되고 싶다는 생각으로 시작했는데, 실제로 서비스를 설치하고 사장님의 반응을 확인하니 그동안의 개발 과정이 더욱 의미 있게 느껴졌습니다.

무료로 설치한 것도 같은 이유였습니다. 당장 수익을 얻는 것보다 사장님이 부담 없이 서비스를 사용해 보시고, 실제 가게 운영에 도움이 될 가능성이 있는지 확인하는 것이 먼저라고 생각했습니다.

단순히 메뉴판을 만드는 데서 끝나지 않도록 관리 기능도 구현했습니다. 식당별로 메뉴와 가격, 사진, 번역 정보를 수정할 수 있으며, 이용자가 어떤 언어로 메뉴를 확인하고 어떤 음식에 관심을 보이는지 살펴볼 수 있는 분석 화면도 만들었습니다.

방문 세션, 메뉴 상세 조회, 메뉴 선택, 직원에게 보여주기 화면 실행 등을 구분해 기록하도록 했습니다. 실제 주문이나 매출 증가를 확인할 수 있는 단계는 아니지만, 손님이 어떤 메뉴를 살펴보고 선택하는지 파악할 수 있는 기반을 마련한 것입니다.

아직 시작 단계라 서비스 도입이 실제 매출 증가로 이어졌다고 말할 수는 없습니다. 다만 30곳의 음식점을 직접 만나 문제를 확인하고, 제가 좋아하는 단골 식당에 무료로 서비스를 설치했다는 점은 분명한 성과라고 생각합니다.


④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

[단순한 AI 번역이 아니라, 실제 식당에서 쓸 수 있는 서비스로]

MOPU를 만들면서 가장 중요하게 생각한 것은 AI 기술 자체보다 실제 사용하는 사람들의 불편을 해결하는 것이었습니다.

우선 메뉴를 번역하는 것과 이해하도록 돕는 것은 다르다고 생각했습니다. 음식 이름을 다른 언어로 바꾸더라도 재료나 맛을 알 수 없다면 여전히 주문하기 어렵습니다. 그래서 음식 사진과 설명, 맵기, 먹는 방법 등을 함께 제공하고, 음식점마다 다른 메뉴의 특징을 반영하도록 했습니다.

또한 개발자의 생각만으로 서비스를 만들지 않으려고 했습니다. 외국인 유학생에게는 어떤 정보가 부족한지 물어보고, 사장님들에게는 실제로 어떤 기능이 필요한지 확인했습니다. 개발 과정에서 직접 식당을 찾아간 것도 이런 이유였습니다.

AI가 제공하는 정보의 정확성 역시 중요한 과제였습니다. 특히 음식 정보는 알레르기나 종교적 식이 제한과 연결될 수 있어 잘못된 설명이 문제가 될 수 있습니다. 따라서 앞으로는 AI 모델 간 교차확인, 신뢰할 수 있는 자료와의 비교, 실제 점주의 확인을 결합해 정확성을 높이려고 합니다.

서비스를 운영하는 방식도 최대한 간단하게 만들었습니다. 기존 주문 및 결제 시스템을 그대로 사용하면서 QR만 추가하면 되도록 했습니다. 작은 음식점에서는 새로운 장비를 구매하거나 복잡한 시스템을 배우는 일 자체가 부담이 될 수 있기 때문입니다.

AI를 활용해 음식 설명 작성과 서비스 개발에 필요한 작업을 효율화하고, 실제 현장에서 사용할 수 있는 결과물까지 만들어 냈다는 점이 이번 경험에서 가장 의미 있는 부분이라고 생각합니다.


⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

[우리 가게만의 다국어 메뉴판, 생각보다 어렵지 않습니다]

MOPU는 여러 음식점의 정보를 하나의 서비스에서 관리하기 위해 별도의 데이터베이스를 구축했습니다. 식당마다 메뉴와 번역 정보가 다르고, 이용 데이터를 분석할 필요도 있었기 때문입니다.

하지만 음식점 한 곳에서 자기 가게만의 다국어 QR 메뉴판을 만들고 싶다면 훨씬 간단하게 시작할 수 있습니다.

먼저 기존 메뉴판에 있는 음식 이름과 가격을 정리하고, 실제 음식 사진을 준비합니다. 그다음 ChatGPT에 음식의 재료와 조리 방식, 맛 등의 정보를 전달하고 외국인이 이해하기 쉬운 설명을 작성하도록 요청하면 됩니다. 이를 원하는 언어로 번역한 뒤 간단한 웹페이지에 담으면 됩니다.

메뉴가 자주 바뀌지 않는 음식점이라면 데이터베이스 없이도 만들 수 있습니다. GitHub Pages처럼 무료로 웹페이지를 공개할 수 있는 서비스를 이용하고, 해당 주소를 QR 코드로 만들어 식당에 붙이면 됩니다. 메뉴가 변경되면 웹페이지 내용을 수정해 다시 배포하면 됩니다.

물론 AI가 작성한 내용은 반드시 확인해야 합니다. 특히 재료와 알레르기 정보는 AI의 답변만으로 판단하지 말고 실제 조리 정보를 확인해야 합니다. 가능하다면 다른 AI 모델이나 신뢰할 수 있는 자료와 비교하고, 외국인 이용자에게 설명이 이해하기 쉬운지도 물어보면 더욱 좋습니다.

이러한 방식은 대학가뿐만 아니라 전통시장이나 관광지처럼 외국인 방문객이 있는 지역의 작은 음식점에서도 활용할 수 있습니다.

저는 AI가 꼭 거창한 문제를 해결해야만 가치 있는 것은 아니라고 생각합니다. 누군가에게는 사소해 보이는 불편도 다른 누군가에게는 일상에서 반복되는 어려움일 수 있습니다.

MOPU 역시 제가 좋아하는 단골 식당이 오래 남아 있었으면 좋겠다는 마음에서 시작했습니다. 앞으로도 제가 좋아하는 동네 맛집들이 더 많은 사람에게 알려지고, 오랫동안 사랑받았으면 좋겠습니다.

AI가 그런 작은 가게들에 실질적인 도움이 될 수 있다면, 그것만으로도 충분히 의미 있는 활용이라고 생각합니다.