식품성분표 기반 한식 레시피 데이터 표준화 자동화 시스템 구축 (OPAL/n8n)

본 프로젝트는 기존 17만 건의 레시피 데이터에서 발생하는 재료명 불일치 및 계측 단위 혼선 문제를 해결하기 위해, '식품성분표(10개정판)' 기준의 표준화 및 정규화를 수행하는 것을 목표로 합니다. n8n과 Google OPAL을 활용한 ETL 자동화 시스템을 구축하여 비개발자도 지속 운영 가능한 데이터 처리 인프라를 마련합니다.

• 사업 진행에 따라 일정이 조정될 수 있습니다.
• '오달채용플랫폼' 또는 '청년일경험 포털' 모두 신청 가능!
• 청년일경험 포털 바로가기 : https://yw.work24.go.kr/main.do

[ 직무 : 데이터분석(IT) ][ 모집인원 : 총 1팀(총 4명) ][ 진행방식 : 온/오프라인 ]

1. 활동내용

• Raw Data 품질 진단: 중복, 결측, 명칭 및 단위 불일치 이슈를 식별하고 정제 우선순위를 설정합니다.
• 표준화 가이드라인 수립: '식품성분표(10개정판)'를 기준으로 표준 재료명 사전 및 매핑 가이드를 정의합니다.
• ETL 자동화 파이프라인 설계: n8n을 활용해 데이터 로드, AI 정제, 검증, 저장, 리포트 생성에 이르는 전 과정을 자동화합니다.
• AI 기반 지능형 정제: Google OPAL을 연동하여 비정형 재료명을 표준화하고, 모호한 계측 단위(큰술, 약간 등)를 g/ml로 변환 및 정규화합니다.
• DB 및 대시보드 구현: 분석에 최적화된 DB 스키마를 설계하고 정제 데이터 분포 및 재료 빈도 등을 확인할 수 있는 시각화 환경을 구축합니다.

1. 결과물

• 정제된 데이터셋: 표준 재료명 및 계측 단위 정규화가 반영된 약 17만 건의 레시피 데이터
• AI 기반 데이터 정제 자동화 워크플로우: n8n과 Google OPAL이 연동된 ETL 파이프라인 및 지능형 표준화 모듈

1. 사전직무교육(필수 참여) : 26.06. 27.(토) ~ 06. 28.(일) (총 15시간)

1. (필수)고보미가입 미취업자 청년
2. (필수)대학생 및 졸업예정자 가능
3. (필수)고용노동부 사업 미참여자(*고용노동부 사업에 따라 참여 제한이 있을 수 있음!)
4. (우대)데이터 품질 이슈 이해 및 정제 우선순위 설정 경험이 있는 팀
5. (우대)Google OPAL/Gemini 등을 활용해 비정형 데이터 정규화 경험이 있는 팀
6. (우대)17만 건 규모의 대규모 데이터를 다룰 수 있는 실행력과 완주 의지를 갖춘 팀

• 기술: 생성형 AI 활용(Google OPAL 등), 자동화 툴(n8n), ETL 파이프라인 설계
• 역량: 데이터 분석 기초(결측/정규화 등), 데이터 구조 설계 및 논리적 사고
• 태도: 문제 해결 중심의 주도적 실행력 및 프로젝트 완수 의지

개별 활동 수당 및 팀별 프로젝트 수행 비용 지원

• 개별 활동 수당 : 청년 1인 4주 기준, 40만원
• 팀 별 프로젝트 수행 비용 : 한 팀 당 4주 기준, 90만원(*실비 정산!)
• 관련 자세한 사항은 프로젝트 시작 전, 안내 될 예정입니다.