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“오늘 저녁 뭐 먹지?”라는 고민도 이제는 AI가 해결해주는 시대가 되었습니다.
예로 최근 미우새에서 윤시윤의 무수분 다이어트가 화제가 되고 있는데
냉장고 속 재료들을 실시간으로 보여주며 AI와 소통하며 레시피를 설계해주는 모습을 볼 수 있었어요.
셰프로서의 AI는 단순히 요리법을 추천하는 수준을 넘어,
영양 정보, 취향, 알레르기 정보, 냉장고 속 재료까지 고려해 개인 맞춤 식단을 설계해줍니다.
이 기술은 OpenAI의 GPT, Google DeepMind의 Gemini, 한국의 푸드AI 스타트업들이
적극적으로 도입하고 있으며, 헬스케어, 식품 유통, 외식 산업과도 빠르게 융합되고 있습니다.
🤖 “건강 상태에 맞춘 고단백 저탄수 요리, 15분 내 완성 가능?”
이제 AI 셰프가 해답을 제시합니다.
✅ AI 셰프의 작동 원리 – 데이터 기반 레시피 설계
AI 셰프는 자연어 처리(NLP)와 데이터 분석 기술을 결합하여 다음을 수행합니다:
- 🧠 수천만 개의 레시피 + 영양학 논문 + 사용자 피드백을 학습
- 🥗 입력된 조건(칼로리, 재료, 음식 선호, 건강 상태 등)을 분석
- 🍳 그 조건에 맞는 레시피를 텍스트, 음성, 이미지로 생성
🔬 예시 기술:
- ChefGPT: 냉장고 속 재료를 입력하면 요리법 출력
- Plant Jammer (덴마크): 비건 맞춤 레시피 생성
- Nutrify (국내 스타트업): 혈액·건강 데이터 기반 식단 자동 추천
✅ 어떤 기업들이 활용하고 있을까?
🍽️ 외식 업계
- Domino’s Pizza: AI 기반 수요 예측 + 고객 취향 기반 토핑 조합 추천
- McDonald’s: 고객 구매 데이터 분석 → 매장별 맞춤형 메뉴 자동 구성
🛒 식품 유통업계
- 이마트·롯데마트: 고객 건강정보 기반 장보기 AI 도우미 개발
- Whole Foods (Amazon): 고객 건강 기록 기반 상품 큐레이션
🧬 푸드테크 스타트업
- Spoonshot (미국): AI 기반 식품 트렌드 예측
- AI Palette (싱가포르): 지역별 인기 향미 조합 생성
✅ 퍼스널 뉴트리션을 넘어 요리 크리에이티브까지
AI 셰프는 단순히 영양 중심 식단 설계에서 나아가,
맛, 색, 텍스처, 플레이팅까지 고려한 푸드 디자인도 가능합니다.
💡활용 예시:
분야활용 내용
헬스케어 | 당뇨/고혈압 환자 맞춤형 저염/저당 레시피 제공 |
실버푸드 | 노인용 연화식 맞춤 설계 (삼킴 기능 고려) |
유아식 | 알레르기 제외 영양 밸런스 레시피 설계 |
고단백/스포츠식 | AI가 운동량 + 신체지수 기반 식단 생성 |
또한 GPT 기반 푸드AI는 이모지/이미지 기반 요리 설명,
AI 셰프 아바타 생성, 다국어 조리법 변환 등으로
사용자 경험(UX)도 빠르게 확장 중입니다.
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