This title slide features the app name "감정 기반 활동 추천 및 기록 앱" (Emotion-Based Activity Recommendation and Recording App). The subtitle describes personalized wellness activity recommendations tailored to users' emotions and weather conditions.

감정 기반 활동 추천 및 기록 앱

감정과 날씨 기반 개인 맞춤 웰빙 활동 추천

This agenda slide, titled "발표 개요" (Presentation Overview), outlines the structure of a project presentation. It covers project introduction (reasons, target users, core values), features and differentiation, technical implementation with AI collaboration (Swift MVVM, APIs, ChatGPT), and challenges, solutions, plus achievements.

발표 개요

1. 프로젝트 소개

개발 이유, 타겟 사용자, 핵심 가치 설명

2. 기능과 차별화

주요 기능, 화면 구성, 기존 앱 차별점 제시

3. 기술 구현 및 AI 협업

Swift MVVM, API 연동, ChatGPT 활용 과정

4. 도전 해결과 성과

개발 도전 과제, 해결 방안, 프로젝트 회고 Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트 발표

This slide, titled "Reasons for Creating the App," explains the motivations behind its development. It highlights using emotion and weather data to form positive daily routines, visualizing emotion records for self-understanding, and providing personalized activity recommendations.

앱을 만들게 된 이유

• 감정·날씨 데이터로 일상 루틴 긍정 형성
• 감정 기록 시각화로 자기 이해 돕기
• 개인 맞춤형 활동 추천 제공

Source: 감정 기반 활동 추천 앱 프로젝트 발표

The slide targets 20-30s office workers and college students interested in emotion management and self-reflection. It focuses on those pursuing mental well-being while maintaining daily routines.

타겟 사용자

• 20~30대 직장인 및 대학생
• 감정 관리와 자기 성찰 관심자
• 일상 루틴 유지하며 정신적 웰빙 추구

The "Core Values" slide lists three key principles. They include habituating emotion recognition and recording, enhancing well-being through personalized activity recommendations, and providing intuitive, clean UI/UX.

핵심 가치

• 감정 인식 및 기록 습관화
• 개인 맞춤형 활동 추천으로 웰빙 강화
• 직관적이고 단정한 UI/UX 제공

This slide differentiates from existing apps by using AI to recommend personalized daily routines tailored to emotions, going beyond simple logging for practical wellness support. It also fuses weather and emotion data for custom proposals, with visualized statistics enhancing self-awareness and pattern analysis.

기존 앱과의 차별점

The "주요 기능" slide displays a grid of four key app features with icons. They include emoji-based daily mood tracking, weather-personalized activity recommendations, completion checks with emotional feedback for habits, and graphs for weekly/monthly emotion trends and achievements.

주요 기능

{ "features": [ { "icon": "😊", "heading": "오늘의 기분 기록", "description": "이모지로 감정을 간단히 기록하고 추적하세요." }, { "icon": "🌤️", "heading": "날씨 기반 추천", "description": "현재 날씨에 맞춘 활동을 개인화하여 제안합니다." }, { "icon": "✅", "heading": "활동 완료 체크", "description": "완료 확인과 감정 피드백으로 습관을 강화하세요." }, { "icon": "📊", "heading": "통계 시각화", "description": "주간/월간 감정 흐름과 달성률을 그래프로 확인하세요." } ] }

This slide outlines the app's screen composition and user flow via a table covering Home, Records, Statistics, and Settings screens. It details main functions like weather/mood-driven activity recommendations on Home, task management and stats updates on Records, emotion graphs and reflection on Statistics, and customizations looping back to Home on Settings.

화면 구성 및 사용자 플로우

{ "headers": [ "화면", "주요 기능", "사용자 플로우" ], "rows": [ [ "홈", "날씨 자동 불러오기 + 기분 이모지 선택", "활동 추천 받기" ], [ "기록", "추천 할 일 목록 관리 & 완료 체크", "진행 데이터 업데이트 & 통계 연동" ], [ "통계", "감정 흐름 그래프, 달성률, 월간 캘린더", "자기 성찰 후 설정 또는 홈 반복" ], [ "설정", "알림 시간 & 사용자 환경 커스터마이징", "개인화 적용 후 홈 순환" ] ] }

Source: 홈: 날씨+기분 선택 → 추천 기록: 할 일 & 완료 관리 통계: 감정 흐름, 달성률, 캘린더 설정: 알림 & 환경

The slide "기술 구현" features a table listing key implementation technologies. It details Swift (iOS) as the language, MVVM architecture, libraries Charts/Alamofire/CoreLocation, and real-time OpenWeather API integration.

기술 구현

{ "headers": [ "항목", "기술" ], "rows": [ [ "언어", "Swift (iOS)" ], [ "아키텍처", "MVVM" ], [ "라이브러리", "Charts, Alamofire, CoreLocation" ], [ "API", "OpenWeather 실시간 연동" ] ] }

The timeline details AI collaboration phases: starting with ChatGPT brainstorming for UX and recommendation ideas (Phase 1), overcoming challenges in switching to keyword-matching logic (Phase 2), and completing natural recommendation features (Phase 3). It culminates in achievements like securing full flow UX and viewing AI as a development partner.

AI 협업, 도전, 성과

Phase 1: AI 브레인스토밍 시작 ChatGPT 활용 UX 설계 및 추천 로직 아이디어 도출. Phase 2: 로직 전환 도전 규칙 기반 추천에서 키워드 매칭 방식으로 전환. Phase 3: 기능 완성 과정 AI 협업으로 자연스러운 추천 기능 구현 및 테스트. 성과: 플로우 UX 확보 전체 플로우 완성, AI를 개발 파트너로 인식.

The conclusion slide, titled "Project Achievements and Lessons Learned," highlights core features implemented, smooth UX achieved, and boosted productivity through AI collaboration, urging to treat AI as a development partner. It ends with the subtitle "Future development, together! Thank you."

프로젝트 성과 및 학습 회고

• 핵심 기능 구현

• 매끄러운 UX 확보
• AI 협업 생산성 향상

AI를 개발 파트너로! 🚀

미래 개발, 함께! 감사합니다.