This title slide presents the "Emotion-based Activity Recommendation and Recording App." The subtitle announces a project presentation for its PDF-based Korean rendering version, with a placeholder for the author's name.

감정 기반 활동 추천 및 기록 앱

PDF 기반 한글 렌더링 버전 프로젝트 발표 [작성자명 입력]

This agenda slide outlines the presentation structure: project introduction for 20-30s wellness seekers, key features differentiated by AI recommendations and weather integration. It continues with technical implementation using Swift MVVM, OpenWeather API, and AI collaboration, followed by challenges overcome and key achievements.

발표 개요

1. 프로젝트 소개

개발 이유, 타겟 사용자, 핵심 가치 설명 (20~30대 웰빙 추구자 대상)

2. 기능과 차별점

주요 기능, 화면 구성, 기존 앱 대비 AI 추천 및 날씨 연동 차별화

3. 기술 구현

Swift MVVM, 라이브러리, OpenWeather API, AI 협업 개발 과정

4. 도전과 성과

로직 구현 어려움 해결, 프로젝트 완성 및 AI 활용 교훈 Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트 발표

This slide, titled "1. Reason for creating the app," outlines key motivations for the app's development. It emphasizes forming positive daily routines from emotion and weather data, visualizing emotion records for self-understanding, and providing 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

Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트 발표

This slide defines the target users as 20-30-year-old office workers and university students. It focuses on those interested in emotion management, self-reflection, and pursuing well-being through daily routines.

2. 타겟 사용자 정의

• 20~30대 직장인 및 대학생
• 감정 관리·자기 성찰 관심자
• 일상 루틴 유지하며 웰빙 추구 사용자

Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트 발표

This slide, titled "3. Core Values," lists three key principles. They emphasize habituating emotion recognition and recording, enhancing well-being through personalized activity recommendations, and providing intuitive, clean UI/UX.

3. 핵심 가치

• 감정 인식·기록 습관화
• 개인 맞춤 활동 추천으로 웰빙 강화
• 직관적·단정한 UI/UX 제공

Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트 발표 (PDF 기반 한글 렌더링 버전)

This slide differentiates from existing apps by using AI to recommend emotion-optimized activities that positively transform daily routines, beyond simple emotion logging. It also combines weather data with emotions for personalized activity suggestions, aided by weekly/monthly visualization stats for self-awareness and pattern analysis.

4. 기존 앱과의 차별점

This slide, titled "5. 주요 기능" (Main Features), showcases a grid of four key app features with icons. They include emoji-based mood tracking, weather-personalized activity recommendations, task completion checks with emotional feedback, and graphs for weekly/monthly emotion changes and achievement rates.

5. 주요 기능

{ "features": [ { "icon": "😊", "heading": "오늘 기분 기록", "description": "이모지 선택으로 간단히 감정을 기록하고 추적하세요." }, { "icon": "🌤️", "heading": "날씨 기반 추천", "description": "현재 날씨에 맞춰 개인화된 활동을 자동 추천받으세요." }, { "icon": "✅", "heading": "활동 완료 체크", "description": "할 일 완료 확인과 후속 감정 피드백을 입력하세요." }, { "icon": "📊", "heading": "통계 시각화", "description": "주간·월간 감정 변화와 달성률을 그래프로 한눈에 보세요." } ] }

This slide outlines a four-step user workflow across app screens: Home (weather/mood selection for activity recommendations), Records (task management with emotional feedback), Statistics (emotion trends, achievement rates, and calendar for self-awareness), and Settings (notifications and personalization). Each step includes screens/actions and key results to map the overall user flow.

6. 화면 구성 및 사용자 플로우

{ "headers": [ "단계", "화면 및 액션", "주요 결과" ], "rows": [ [ "1. 홈", "날씨·기분 선택", "활동 추천 받기" ], [ "2. 기록", "할 일·완료 관리", "작업 완료 및 감정 피드백" ], [ "3. 통계", "감정 흐름·달성률·캘린더", "자기 인식 및 동기 부여" ], [ "4. 설정", "알림·환경 설정", "개인화 및 최적화" ] ] }

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

This slide details the technical implementation using Swift for iOS and MVVM architecture. It lists key libraries—Charts, Alamofire, CoreLocation—and real-time OpenWeather API integration.

7. 기술 구현

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

Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트 발표

This slide, titled "8. AI 협업 개발 과정," details ChatGPT's role in collaborative development. It covers brainstorming UX design and recommendation logic, support for algorithm structures and feedback generation, plus enhanced data structure design and debugging efficiency.

8. AI 협업 개발 과정

• ChatGPT 활용: UX 설계 및 추천 로직 브레인스토밍
• 알고리즘 구조와 피드백 문구 생성 지원
• 데이터 구조 설계 및 디버깅 효율 향상

Source: 감정 기반 활동 추천 앱 프로젝트

The slide identifies a key challenge: difficulty connecting emotion and activity data via rule-based logic, causing low recommendation accuracy and maintenance issues. The solution: switching to AI-based keyword matching, enabling natural, personalized activity recommendations with boosted development efficiency and user experience.

9. 도전과 해결

The slide summarizes project achievements, including completion of core functions and overall flow, plus clean design and smooth UX. It reflects learnings like boosted productivity and problem-solving via AI collaboration, viewing AI as a development partner.

10. 프로젝트 성과 및 학습 회고

• 핵심 기능 및 전체 플로우 완성
• 단정 디자인과 매끄러운 UX 확보
• AI 협업으로 생산성·문제 해결력 향상
• AI를 개발 파트너로 인식

Source: 감정 기반 활동 추천 및 기록 앱 프로젝트 발표

This conclusion slide promotes an emotion-based wellness app that drives positive daily life changes, presented as a successful AI collaboration development case. It thanks the audience and invites questions with a smiley face.

결론 및 Q&A

감정 기반 웰빙 앱으로 일상 긍정 변화! AI 협업 개발 성공 사례

감사합니다. 질문 있으신가요? 😊

Source: 감정 기반 웰빙 앱 프로젝트 발표