기존 주류 제조업계에서는 새로운 제품 개발 시 경험과 직감에 의존한 시행착오 방식으로 인해 개발 기간이 길고 비용이 많이 소요되는 문제가 있었습니다. 특히 크래프트 증류소나 소규모 양조장에서는 전문 블렌더 부족과 체계적인 레시피 개발 시스템 부재로 인해 일관된 품질의 제품을 만들기 어려웠습니다. ALCHEMI는 이러한 문제를 AI 기술로 해결하여 데이터 기반의 과학적인 레시피 개발을 가능하게 하고, 개발 시간과 비용을 대폭 절감하는 것을 목표로 했습니다.

ALCHEMI 프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개
주류 제조업체와 개인 양조가를 위한 AI 기반 맞춤형 술 레시피 최적화 서비스 개발

타겟: 크래프트 증류소, 개인 양조가, 주류 연구개발팀
카테고리: AI/ML, 화학 분석, 식음료 제조업

2) 작업 범위

AI 모델 개발: 전체 기획부터 배포까지 단독 담당
풀스택 개발: React 프론트엔드 + FastAPI 백엔드
데이터 엔지니어링: 크로마토그래피 데이터 수집 및 전처리
클라우드 배포: AWS EC2 + Docker 컨테이너화
지원환경: 웹 기반 반응형 서비스

3) 주요 업무

화학 성분 분석: GC(Gas Chromatography) 데이터를 수치화하여 ML 입력 데이터 생성
다중 모델 시스템: XGBoost + Gradient Boost 성능 비교 후 최적 모델 선정
자연어 처리: GPT 기반 API로 사용자 관능평가 입력을 51가지 표준 카테고리로 분류
최적화 알고리즘: 선형 조합 모델로 목표 맛 프로필 달성을 위한 향료 배합비 계산
실시간 레시피 생성: 베이스 스피릿 + 향료 조합으로 새로운 술 레시피 자동 생성
데이터베이스 설계: MySQL 기반 조합 데이터 저장 및 빠른 검색 시스템 구축

4) 주안점

정확도 vs 속도: 복잡한 화학 분석을 실시간 서비스 수준으로 최적화
도메인 전문성: 화학 지식이 없는 사용자도 쉽게 사용할 수 있는 직관적 UX 설계
확장성: 새로운 베이스 스피릿과 향료 추가 시에도 유연하게 대응 가능한 모델 구조
로그 시스템: 사용자 행동 패턴 분석을 통한 지속적인 모델 개선 기반 구축
비용 효율성: 다품종 소량 생산에 특화된 경제적 레시피 생성 알고리즘