구름 AI 해커톤

하모 핀볼: 게임 요소를 결합한 진주 맛집 추천 서비스

Ep. 06 : 게임으로 즐기는 지역 맛집 탐방, 하모 핀볼(Hamo Pinball)

배경: 지역 축제(진주남강유등축제 등)나 여행 시, 너무 많은 맛집 정보 속에서 무엇을 먹을지 결정하는 과정이 사용자에게 스트레스로 다가오는 '결정 장애' 문제를 포착했습니다.
동기: 진주시 공식 캐릭터 '하모'의 IP를 활용해 딱딱한 검색 서비스를 '게이미피케이션(Gamification)' 요소가 결합된 즐거운 경험으로 전환하고, 지역 소상공인에게는 자연스러운 홍보 효과를 제공하고자 구름 AI 해커톤에 참여했습니다.

목표: 진주시 행정구역별 맛집 데이터를 실시간으로 필터링하고, 물리 엔진 기반의 핀볼 게임을 통해 최종 식당을 추천하는 풀스택 서비스 구축이 목표였습니다.
담당 역할: Full-stack (Spring Boot 백엔드 아키텍처 설계 및 React 구현)

지능형 맛집 큐레이션 엔진 (RestaurantService & Claude API):
- Naver Search API를 연동하여 진주시 30여 개 행정구역(동/면)별 실시간 식당 데이터를 수집했습니다.
- 단순 검색의 한계를 넘기 위해 Claude AI(Anthropic) 모델을 연결한 ClaudeConfig를 구축, 사용자의 모호한 취향 질문을 분석하고 하모 캐릭터 특유의 말투로 응답하는 AI 페르소나 인터렉션을 구현했습니다.
물리 엔진 기반 인터렉티브 UX (PinballGame & Matter.js):
- 웹 환경에서 생동감 있는 게임 기능을 제공하기 위해 **Matter.js(2D 물리 엔진)**를 도입했습니다.
- 필터링된 식당 리스트를 핀볼 게임의 타겟 슬롯으로 동적 할당하고, 충돌 감지 및 중력 가속도 로직을 적용해 공이 멈추는 지점의 식당을 추천하는 몰입형 UX를 완성했습니다.
확장성 있는 백엔드 아키텍처 (Java 17 & Spring Boot 3):
- WebClient를 활용한 비동기 외부 API 통신으로 응답 지연을 최소화했습니다.
- JinjuDistrict 열거형(Enum)을 통해 행정구역 데이터를 체계적으로 관리하고, 정교한 쿼리 파라미터 설계를 통해 대량의 식당 정보를 효율적으로 필터링하는 API를 구축했습니다.

성과: '캐릭터 IP + 물리 게임'이라는 요소를 유기적으로 결합한 MVP를 완성했습니다. 특히 단순 리스트 방식 대비 사용자 체류 시간을 늘리고, 추천 결과에 대한 심리적 거부감을 낮추는 효과를 거두었습니다.
개선: 해커톤 기간 내 API 호출 최적화와 물리 엔진 최적화를 주도하며, 제한된 시간 내에 복잡한 기술 스택(Spring Boot + React + AI API)을 통합하는 문제 해결 능력을 증명했습니다.

GitHub Repository: https://github.com/Smart-SW-Groom-AI-Hackathon
Key Techs: Java 17, Spring Boot 3.3.1, Spring Security, Matter.js, Claude API, Naver Search API