직접 보는 작동 방식

막연한 약속이 아닙니다 — 본점이 촬영하고 학습자가 배우는 과정이 실제로 작동합니다.

이 페이지 구성
  1. 실제로 작동하는 시스템
  2. 본점 촬영과 채점
  3. 학습자의 요리 학습
  4. 시작하는 방법 (본점·학습자)

01 실제로 작동하는 시스템

이 페이지는 “이렇게 쓰세요”라는 사용 설명서가 아닙니다. 본점 셰프가 촬영하고, AI가 손맛을 배우고, 미국 현지의 학습자가 그 요리를 익히는 한 흐름이 — 머릿속 구상이 아니라 실제로 작동하도록 만들어져 있다는 증거입니다. 아래에서 각 주체가 자기 자리에서 무엇을 하는지, 그리고 그 과정이 어떻게 채점되고 학습되는지를 실제 구현 그대로 보여드립니다.

전체 흐름 — 촬영에서 현지 학습까지

본점 · 한국 본점 · 한국 본점 셰프가 촬영 표준 조리 과정을 Galaxy XR 1인칭 시점으로 촬영합니다.
클라우드 AI가 손맛을 학습 촬영 영상으로 고지능 범용 AI가 그 요리의 손맛을 학습합니다.
학습자 · 미국 학습자 · 미국 학습자가 실시간 학습 학습자의 실시간 시야를 함께 보며 AI가 대화로 가르치고, 본점과의 편차를 등급으로 알려 줍니다.
실제로 작동 중인 앱 화면 각 화면은 실기기에서 캡처한 실제 앱입니다 · 누르면 크게 보입니다
역할 선택 (본점 셰프 / 학습자) 역할 선택 (본점 셰프 / 학습자) 본점 — 요리별 촬영 현황 본점 — 요리별 촬영 현황 학습자 — 요리별 학습 현황 학습자 — 요리별 학습 현황 학습자 — 이론 강의 학습자 — 이론 강의 본점 — 촬영 이력 본점 — 촬영 이력

이어지는 세 섹션에서 ① 본점이 어떻게 촬영하고 채점받는지 ② 학습자가 어떻게 배우는지 ③ 두 주체가 어떻게 시작하는지를 차례로 보여드립니다.

02 본점 촬영과 채점

본점 셰프가 찍은 영상이라고 다 학습에 쓰이는 건 아닙니다. 잘 찍힌 영상이라야 AI가 제대로 배웁니다. 그래서 모든 촬영은 자동으로 품질이 채점되고, 점수에 따라 인정 비율이 정해집니다 — 이 채점 체계는 이미 앱 안에서 작동하도록 구현되어 있습니다.

촬영에서 학습 데이터까지

01 촬영 본점 셰프가 표준 조리 과정을 Galaxy XR 1인칭으로 찍습니다. 한 번에 10~60분 단위.
02 품질 채점 AI가 촬영을 세 가지 기준으로 살펴 학습에 쓸 만한지 점수를 매깁니다.
03 인정 비율 점수에 따라 이 촬영을 얼마나 인정할지 정해집니다. 낮으면 인정되지 않습니다.
04 누적 인정된 분량이 메뉴별 목표만큼 쌓이면 그 요리의 학습 데이터가 완성됩니다.

채점은 무엇을 보나 — 세 가지 기준

요리 화각 비중 · 기본

요리 자체가 화면에 잘 담겼는가. 보여야 배울 수 있으니 기본 전제입니다.

손 동작 비중 · 중요

셰프의 손놀림이 화면에 들어왔는가. 동작을 배우는 데 중요합니다.

노하우 설명 비중 · 가장 중요

“왜 지금 이렇게 하는지”를 말로 설명하는가. 단순 영상이 아니라 ‘전수’가 본질이라, 이 항목을 가장 무겁게 봅니다.

점수가 낮으면 인정되지 않습니다

충분한 점수를 받으면 그 촬영은 온전히 인정되고, 어중간하면 일부만, 기준에 못 미치면 인정되지 않습니다. “기껏 찍었는데 인정 못 받는” 자연스러운 통제가 있어, 본점도 성의 있게 촬영하게 됩니다. 품질이 스스로 걸러지는 구조입니다.

점수 구간과 인정 비율 — 더 자세히

촬영은 0~100점으로 채점되고, 점수 구간에 따라 인정 비율이 0% · 부분 인정 · 100%로 나뉩니다. 인정된 시간 = 촬영 길이 × 인정 비율로 계산되어, 메뉴별 목표 분량에 정확히 반영됩니다. (구체적인 점수 경계·가중치 등 내부 채점 설정값은 영업 비밀에 해당해 공개하지 않습니다.)

지금은 촬영 길이를 기준으로 동작하는 1차 구현이며, 영상에서 세 기준을 자동으로 읽어내는 정밀 평가는 비전 AI 연동과 함께 단계적으로 고도화될 예정입니다.

03 학습자의 요리 학습

학습자는 요리를 처음 배우는 사람일 수 있습니다. 그래서 학습은 두 단계로 나뉩니다 — 먼저 그 요리의 개념을 머리로 익히고(이론), 그게 마스터되어야 실제로 만들어 보는 단계(실기)로 넘어갑니다. 두 단계 모두 ‘몇 번 했다’가 아니라 ‘제대로 익혔는가’로 인정됩니다.

0회

개념 강의(이론)

대화로 익혀 평가·마스터
0회

실전 학습 인정

채우면 요리 마스터
0등급

본점과의 편차

A · B · C · D

이론을 마스터해야 실기로 — 학습 사이클

이론
이론 — 개념 강의 그 요리의 재료·도구·핵심 포인트를 음성으로 익히되, 그냥 틀어 두는 게 아니라 AI와 대화하며 배웁니다. AI는 대화에서 이해 수준을 가늠하고, 주고받은 질문이 적으면 강의 말미에 직접 질문을 던져 이론을 제대로 습득했는지 평가해 점수를 매깁니다. 일정 수준에 이르러야 ‘개념 마스터’가 되어 실기로 넘어갑니다.
실기
실기 — 실전 대화 학습 AI가 학습자의 실시간 시야를 함께 보며 대화로 가르칩니다. 한 세션마다 열의와 이해도를 평가해 점수를 매기고, 본점과 얼마나 가까운지(편차)도 함께 살핍니다. 충분한 세션이 인정되면 그 요리의 ‘실전 마스터’가 됩니다.

얼마나 본점에 가까운가 — 편차 등급

A 본점과 거의 같음
B 본점에 가까움
C 차이가 보임
D 차이가 큼 — 더 연습

학습자가 만든 요리를 본점의 기준과 비교해, 얼마나 가까운지를 네 등급으로 알려 줍니다.

점수와 인정 — 더 자세히

각 세션은 0~100점으로 채점되고, 점수 구간에 따라 그 세션이 인정되는 정도가 달라집니다(불인정 / 부분 인정 / 완전 인정). 편차 등급도 0~100점 척도 위에서 매겨집니다. 구체적인 점수 경계·가중치 등 내부 설정값은 공개하지 않습니다.

현재는 대화 중심의 1차 학습 평가가 작동하고 있으며, 본점 손맛과의 정밀 일치도(여러 맛 축)까지 함께 보는 평가는 카메라·비전 AI 연동과 함께 단계적으로 더해질 예정입니다. 범용 AI 모델이 좋아질 때마다 우리 요리 전수 AI도 주기적으로 업그레이드될 예정입니다.

04 시작하는 방법 (본점·학습자)

본점과 학습자는 같은 앱을 쓰지만 가는 길이 다릅니다. 본점은 요리를 ‘남기는’ 쪽, 학습자는 그 요리를 ‘배우는’ 쪽입니다. 두 트랙이 각각 어떻게 시작하는지, 실제 앱 화면과 함께 보여드립니다. 바로 아래 선택 기능을 통해 원하는 대상의 흐름을 확인하세요.

  1. 1

    계약 · 초대 → 진입

    관심을 나눈 협약 단계를 넘어, 정식 계약을 맺고 미국 런칭을 앞둔 본점 브랜드가 대상입니다. 계약된 본점에 초대장이 발급되고, 로그인 후 ‘본점 셰프’를 선택해 들어갑니다(언어도 첫 화면에서 선택).

    계약 · 초대 → 진입
  2. 2

    내 브랜드만 입장

    브랜드 목록에서 자신의 브랜드를 선택하며, 초대로 인가된 자신의 브랜드만 입장할 수 있습니다. (브랜드별 요리 등록 등의 설정은 주관사가 관리자 페이지에서 등록하며, 셰프는 촬영에만 집중할 수 있게 합니다.)

    내 브랜드만 입장
  3. 3

    요리별 촬영 현황

    브랜드 홈에서 각 요리별 촬영 진척(목표 분량 중 얼마나 채웠는지)을 보고 촬영할 요리를 선택합니다.

    요리별 촬영 현황
  4. 4

    촬영 전 안내

    ‘요리 촬영 시작’을 눌러도 바로 시작되지 않으며, 먼저 촬영의 기본개념·평가 기준·주의사항 등이 텍스트로 안내됩니다. 이후 갤럭시 XR을 착용한 후 촬영 시작 버튼을 눌러 본격 촬영에 돌입합니다.

    촬영 전 안내
  5. 5

    메뉴 정렬로 관리

    요리 가짓수가 많은 경우 정렬 기능을 통해 - 최근 찍던 걸 이어나갈지, 거의 채운 메뉴를 마저 마무리할지, 또는 가장 더딘 요리를 챙길지 - 판단하며 진행할 수 있습니다.

    메뉴 정렬로 관리
  6. 6

    촬영 이력 리뷰

    지난 촬영을 요리별·시점별로 되짚습니다. 언제 찍은 어떤 요리가 몇 점이었는지 확인하고, 최신순으로 품질이 나아지는지·점수순으로 어떤 요리가 약한지 스스로 리뷰해 다음 촬영에 반영합니다.

    촬영 이력 리뷰