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getCafeteriaAllOfMenu	getCafeteriaAllOfMenu
getCafeteriaLunchMenu	getCafeteriaLunchMenu
saveCafeteriaMenu	saveCafeteriaMenu
.tool-versions	.tool-versions
README.md	README.md
lambda_layer.zip	lambda_layer.zip
requirements.txt	requirements.txt

Chapter 4: 일주일 치 구내식당 식단표, 하루 단위로 확인하기

해커톤: 아이디어 도출, 팀 구축, 구현, 입상 전략까지 - Chapter 4 프로젝트

일주일 치 구내식당 식단표를 OCR로 인식하여 메신저 봇을 통해 하루 단위로 확인할 수 있는 서비스입니다.

📋 프로젝트 개요

Chapter 4에서 배우는 내용

아이디어 도출 기법: 마인드 맵, 스캠퍼(SCAMPER), 스마트(SMART) 기법 실습
OCR API 활용: 네이버 CLOVA OCR을 이용한 식단표 이미지 텍스트 추출
서버리스 아키텍처: AWS Lambda와 DynamoDB를 활용한 경량 서비스 구축
메신저 봇 연동: Slack Bot과의 API 연동을 통한 사용자 인터페이스 제공
웹 스크래핑: BeautifulSoup을 이용한 식단표 이미지 URL 추출

🎯 기능

매주 업데이트되는 구내식당 식단표 이미지를 자동으로 수집하고, OCR 기술로 텍스트를 추출하여 메신저를 통해 당일 메뉴를 간편하게 조회할 수 있는 봇 서비스입니다.

주요 기능

📷 구내식당 웹사이트에서 식단표 이미지 자동 수집
🔍 CLOVA OCR API를 통한 이미지 텍스트 인식
📅 날짜별 점심/저녁 메뉴 데이터 자동 파싱 및 저장
🤖 Slack 메신저를 통한 실시간 메뉴 조회
☁️ 서버리스 아키텍처로 관리 부담 최소화

🏗️ 아키텍처

  🌐 웹사이트  →  ⚡ OCR Lambda  →  🗄️ DynamoDB
    (식단표)      (이미지 처리)        (저장)
                                     ↑
                                     │ 조회
                                     │
  🤖 Slack Bot ← ⚡ 조회 Lambda ───────┘
    (사용자)       (메뉴 응답)

🛠️ 기술 스택

클라우드: AWS Lambda, DynamoDB
언어: Python 3.9+
OCR: 네이버 CLOVA OCR API
웹 스크래핑: BeautifulSoup4, requests
메신저: Slack Bot API
데이터 처리: boto3 (AWS SDK)

📁 프로젝트 구조

CafeteriaMenuBot/
├── README.md
├── requirements.txt
├── lambda_layer.zip                    # 공통 의존성 레이어
├── saveCafeteriaMenu/
│   └── lambda_function.py              # 식단표 수집 및 저장
├── getCafeteriaLunchMenu/
│   └── lambda_function.py              # 점심 메뉴 조회
└── getCafeteriaAllOfMenu/
    └── lambda_function.py              # 전체 메뉴 조회

Lambda 함수별 역할

1. saveCafeteriaMenu

역할: 구내식당 웹사이트에서 식단표 이미지를 수집하고 OCR 처리
주요 기능:
- 웹사이트에서 식단표 이미지 URL 추출
- CLOVA OCR API로 이미지 텍스트 인식
- 날짜별/시간대별 메뉴 파싱 및 DynamoDB 저장
실행 주기: 주 1회 (스케줄링)

2. getCafeteriaLunchMenu

역할: 당일 점심 메뉴만 조회하여 Slack으로 응답
주요 기능:
- DynamoDB에서 당일 점심 메뉴 조회
- Slack Block Kit 형식으로 응답 포맷팅

3. getCafeteriaAllOfMenu

역할: 당일 전체 메뉴(점심+저녁) 조회하여 Slack으로 응답
주요 기능:
- DynamoDB에서 당일 전체 메뉴 조회
- 점심/저녁 메뉴를 구분하여 응답

🚀 설치 및 배포

사전 요구사항

AWS 계정 및 AWS CLI 설정
네이버 클라우드 플랫폼 계정 (CLOVA OCR 사용)
Slack 워크스페이스 및 Bot 토큰

1. 환경 설정

# 프로젝트 클론
git clone https://github.com/roharon/book-hackathon-project.git
cd CafeteriaMenuBot

# Python 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

2. AWS 리소스 생성

DynamoDB 테이블 생성

aws dynamodb create-table \
    --table-name cafeteria_menu \
    --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=S \
    --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \
    --billing-mode PAY_PER_REQUEST

Lambda 레이어 업로드

aws lambda publish-layer-version \
    --layer-name cafeteria-menu-dependencies \
    --zip-file fileb://lambda_layer.zip \
    --compatible-runtimes python3.9

3. Lambda 함수 배포

각 함수별로 배포 패키지를 생성하고 업로드합니다.

saveCafeteriaMenu 함수

cd saveCafeteriaMenu
zip -r ../saveCafeteriaMenu.zip .
cd ..

aws lambda create-function \
    --function-name saveCafeteriaMenu \
    --zip-file fileb://saveCafeteriaMenu.zip \
    --handler lambda_function.lambda_handler \
    --runtime python3.9 \
    --role arn:aws:iam::YOUR_ACCOUNT:role/lambda-execution-role \
    --layers arn:aws:lambda:REGION:ACCOUNT:layer:cafeteria-menu-dependencies:1 \
    --environment Variables='{
        "CLOVA_OCR_URL":"YOUR_CLOVA_OCR_ENDPOINT",
        "CLOVA_OCR_SECRET":"YOUR_CLOVA_OCR_SECRET"
    }'

메뉴 조회 함수들

# getCafeteriaLunchMenu
cd getCafeteriaLunchMenu
zip -r ../getCafeteriaLunchMenu.zip .
cd ..

aws lambda create-function \
    --function-name getCafeteriaLunchMenu \
    --zip-file fileb://getCafeteriaLunchMenu.zip \
    --handler lambda_function.lambda_handler \
    --runtime python3.9 \
    --role arn:aws:iam::YOUR_ACCOUNT:role/lambda-execution-role \
    --layers arn:aws:lambda:REGION:ACCOUNT:layer:cafeteria-menu-dependencies:1

# getCafeteriaAllOfMenu (동일한 방식으로 배포)

4. API Gateway 설정

Slack Bot과 연동하기 위한 REST API 엔드포인트를 생성합니다.

# API Gateway 생성
aws apigateway create-rest-api --name cafeteria-menu-api

# 리소스 및 메서드 생성
# /lunch-menu (POST) -> getCafeteriaLunchMenu
# /all-menu (POST) -> getCafeteriaAllOfMenu

🔧 환경 변수 설정

CLOVA OCR API 설정

네이버 클라우드 플랫폼에서 CLOVA OCR 서비스 신청
API Gateway 도메인과 Secret Key 발급
Lambda 함수에 환경 변수 설정:
- CLOVA_OCR_URL: OCR API 엔드포인트
- CLOVA_OCR_SECRET: OCR API 시크릿 키

Slack Bot 설정

Slack App 생성 및 Bot Token 발급
Slash Command 설정:
- /점심메뉴: 점심 메뉴 조회 명령
- /전체메뉴: 전체 메뉴 조회 명령
Request URL을 API Gateway 엔드포인트로 설정

📝 API 문서

점심 메뉴 조회

POST /lunch-menu
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

Response:
{
  "response_type": "in_channel",
  "blocks": [
    {
      "type": "section",
      "text": {
        "type": "mrkdwn",
        "text": "*점심 메뉴*"
      }
    },
    {
      "type": "section",
      "text": {
        "type": "mrkdwn",
        "text": "메뉴 내용..."
      }
    }
  ]
}

전체 메뉴 조회

POST /all-menu
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

Response: 점심 + 저녁 메뉴 블록 조합

🎓 학습 포인트

1. OCR 기술 활용

이미지에서 텍스트를 추출하는 OCR의 원리와 활용법
네이버 CLOVA OCR API의 테이블 인식 기능 활용
OCR 결과 데이터의 정제 및 파싱 기법

2. 서버리스 아키텍처

AWS Lambda의 이벤트 기반 처리 모델
DynamoDB NoSQL 데이터베이스 설계
Lambda Layer를 통한 의존성 관리

3. 웹 스크래핑

BeautifulSoup을 이용한 HTML 파싱
동적 웹사이트에서 데이터 추출하기
웹 스크래핑 시 고려사항 (로봇 배제 표준, 요청 빈도 등)

4. 메신저 봇 개발

Slack Bot API와 Block Kit 활용
Slash Command 구현 및 응답 포맷팅
사용자 친화적인 메시지 디자인

5. 데이터 처리 및 파싱

정규표현식을 이용한 텍스트 패턴 매칭
날짜/시간 데이터 처리
반복적인 데이터 구조 파싱

🔍 문제 해결 가이드

OCR 인식률이 낮은 경우

이미지 품질 확인 (해상도, 명도, 대비)
OCR API 파라미터 조정 (enableTableDetection 등)
전처리 과정 추가 (이미지 크기 조정, 노이즈 제거)

Lambda 함수 시간 초과

타임아웃 설정 증가 (최대 15분)
메모리 할당량 증가
처리 로직 최적화 (병렬 처리, 캐싱)

DynamoDB 액세스 오류

IAM 역할 권한 확인
테이블명 및 키 스키마 확인
VPC 설정 시 엔드포인트 확인

Slack Bot 응답 지연

Lambda 콜드 스타트 최소화
응답 시간 3초 이내 유지
필요시 비동기 처리 구현

📚 관련 자료

📖 도서 정보

『해커톤: 아이디어 도출, 팀 구축, 구현, 입상 전략까지』

저자: 노아론 (github.com/roharon)
출판사: 로드북
출간일: 2025년 7월 28일

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