This title slide presents the app titled "Emotion-Based Activity Recommendation and Recording App." The subtitle describes it as "An app that forms wellness routines using emotions and weather."

감정 기반 활동 추천 및 기록 앱

감정과 날씨로 웰빙 루틴을 형성하는 앱

Source: 프로젝트 발표

This agenda slide outlines a presentation on a wellness app for 20-30s users, covering project background, differentiation, main features like mood tracking and weather recommendations, and screen flows. It also details Swift MVVM development with AI collaboration, plus challenges overcome and key learnings.

발표 개요

1. 1. 프로젝트 배경 및 차별화

앱 개발 이유, 타겟 사용자, 핵심 가치, 기존 앱 차별점 소개 (20~30대 웰빙 추구자 대상)

2. 2. 주요 기능 및 화면 구성

기분 기록, 날씨 기반 추천, 통계 시각화, 사용자 플로우 설명

3. 3. 개발 기술과 AI 협업

Swift MVVM, API 연동, ChatGPT 활용 브레인스토밍 및 로직 개선

4. 4. 도전 해결과 성과 회고

데이터 연결 어려움 극복, 생산성 향상, 프로젝트 완성 및 학습 포인트 Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트 발표

The app was developed to form positive daily routines based on emotion and weather data. It aids self-understanding through emotion record visualization and provides personalized activity recommendations.

1. 앱을 만들게 된 이유

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

The slide defines target users as 20-30-year-old office workers and college students. It targets those interested in emotion management, self-reflection, and mental well-being through daily routines.

2. 타겟 사용자 정의

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

This slide, titled "3. Core Values," showcases five key app features in a grid format. They include habit-forming emotion logging (😌), personalized activity recommendations based on emotions and weather (🎯), mental well-being support via positive routines (🌟), intuitive UI/UX design (🎨), and emotion trend visualization (📊).

3. 핵심 가치

{ "features": [ { "icon": "😌", "heading": "감정 기록 습관화", "description": "매일 감정을 인식하고 기록하며 자기 성찰 습관을 형성합니다." }, { "icon": "🎯", "heading": "맞춤형 활동 추천", "description": "감정과 날씨 데이터를 바탕으로 개인화된 활동을 제안합니다." }, { "icon": "🌟", "heading": "웰빙 강화 지원", "description": "긍정적 일상 루틴을 통해 정신적 웰빙을 지속적으로 높입니다." }, { "icon": "🎨", "heading": "직관적 UI/UX", "description": "심플하고 단정한 디자인으로 편안하고 빠른 사용자 경험을 제공합니다." }, { "icon": "📊", "heading": "감정 변화 시각화", "description": "기록된 감정을 그래프로 보여주며 깊은 자기 이해를 돕습니다." } ] }

Source: 감정 기반 활동 추천 앱

This slide highlights AI-based differentiators like activity recommendations combining weather and emotions, plus emotion change visualizations for personalized well-being. Unlike simple logging apps, it fosters self-awareness, habitual emotion management, daily habit changes via tailored activities, and true self-reflection.

4. 기존 앱과의 차별점

| • AI 기반 활동 추천

• 날씨 + 감정 데이터 결합 제안
• 감정 변화 시각화 통계 제공

개인화된 웰빙을 위한 혁신적 접근 | • 자기 인식 강화

• 습관화된 감정 관리
• 맞춤형 활동으로 일상 변화

기록을 넘어 실질적 자기 성찰 지원 |

This slide, titled "5. Main Features," lists key app functionalities. They include recording daily mood with emojis, weather-based activity recommendations, activity completion checks with emotional feedback, and weekly/monthly statistics visualization.

5. 주요 기능

• 오늘의 기분 이모지로 기록
• 날씨 기반 활동 추천
• 활동 완료 체크 및 감정 피드백
• 주간/월간 통계 시각화

Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트 발표

This slide outlines the app's four main screens—Home, Records, Statistics, and Settings—along with their user flows and detailed features in a tabular format. Home recommends AI-personalized activities from weather and mood inputs; Records manages to-dos, completions, and emotion feedback; Statistics visualizes emotion graphs and calendars; Settings customizes notifications and themes.

6. 화면 구성 및 사용자 플로우

{ "headers": [ "화면", "사용자 플로우", "상세 기능" ], "rows": [ [ "홈", "날씨/기분 선택 → 활동 추천", "현재 날씨 확인 및 기분 이모지 선택 후 AI 기반 개인 맞춤 활동 추천 받기" ], [ "기록", "할 일 & 완료 관리", "추천 활동을 할 일 목록에 추가, 완료 체크 및 후속 감정 피드백 기록" ], [ "통계", "감정 흐름 확인", "감정 변화 그래프, 활동 달성률, 월간 감정 캘린더 시각화로 자기 성찰 지원" ], [ "설정", "알림 & 환경 설정", "일일 알림 시간/활성화, 테마 및 기타 사용자 환경 맞춤 설정" ] ] }

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

The slide "7. 기술 구현" outlines the technology stack, specifying Swift for iOS and MVVM architecture. It lists key libraries (Charts, Alamofire, CoreLocation) and the OpenWeather API for real-time weather data.

7. 기술 구현

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

This slide outlines the AI collaborative development process. Key points include using ChatGPT for UX brainstorming, generating recommendation logic and algorithms, automating user feedback phrases, and streamlining data design and debugging.

8. AI 협업 개발 과정

• ChatGPT로 UX 설계 브레인스토밍
• 추천 로직 및 알고리즘 구조 생성
• 사용자 피드백 문구 자동화
• 데이터 설계와 디버깅 효율화

In March 2024, challenges emerged in connecting emotion data to activities, prompting a rule-based recommendation system in April. Efficiency improved with AI keyword matching in May, culminating in completed personalized recommendations by June.

9. 도전과 해결

2024.03: 감정-활동 데이터 연결 도전 감정 데이터와 활동 연결 로직 구현의 어려움 발견. 2024.04: 규칙 기반 추천 시도 초기 규칙 기반 접근으로 추천 시스템 개발 시작. 2024.05: AI 키워드 매칭 전환 효율성 향상을 위해 AI 키워드 매칭 방식 도입. 2024.06: 개인화 추천 기능 완성 자연스럽고 맞춤형 활동 추천 성공적으로 구현됨.

The slide showcases project achievements: 100% core functionality completed with full flow implementation, and 95% UX satisfaction from clean, smooth design. It also reports a 2x productivity boost via maximized AI collaboration effects.

10. 프로젝트 성과 및 학습 회고

• 100%: 핵심 기능 완성

전체 플로우 구현 완료

• 95%: UX 만족도

단정 디자인 매끄러움

• 2x: 생산성 향상

AI 협업 효과 극대화

The conclusion slide proclaims innovation in wellbeing via emotion-based apps, celebrates the power of AI collaboration, and thanks the audience for Q&A with a sparkling emoji. It specifies the use of Pretendard font, with bold titles and regular body text.

결론

감정 기반 앱으로 웰빙 혁신! AI 협업의 힘을 느꼈습니다. Q&A 감사합니다! 🌟

Pretendard 폰트 적용 (Bold 제목, Regular 본문)

Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트