본 프로젝트는 식재료 소비기한을 자동으로 추적하여 가정과 식당에서 발생하는 불필요한 음식물 쓰레기를 줄이는 것을 목표로 합니다. 소비기한을 지나 버려지는 식재료는 전세계적으로 환경 문제와 경제적 손실을 유발하고 있으며, 이러한 문제를 해결하는 데 '식재료 소비기한 트래킹 자동화 시스템'이 중대한 역할을 할 수 있습니다. 이 시스템은 IoT 모듈, 머신러닝 모델, 서버, 그리고 스마트폰 애플리케이션으로 구성되어 냉장고에 보관된 식재료를 실시간으로 관리합니다. ESP32 보드 기반의 IoT 모듈은 사용자가 냉장고 문을 열거나 식재료를 넣는 동작을 인식하여 카메라로 이미지를 촬영하고, Wi-Fi를 통해 이미지를 서버로 전송합니다. Express 서버는 YOLO-World 기반 머신러닝 모델을 활용해 이미지로부터 식재료를 인식하고, 사전 정의된 소비기한 데이터를 활용하여 식재료의 소비기한을 맵핑 후 데이터베이스에 저장합니다. 이 정보는 React Native로 개발된 스마트폰 앱을 통해 사용자에게 제공되며, 소비기한이 가까워진 식재료에 대한 정보를 통해 사용자는 더욱 효율적으로 식재료를 관리할 수 있습니다. 기존의 스마트폰 앱과 달리 이 시스템은 사용자가 직접 데이터를 입력할 필요 없이 자동으로 식재료를 관리할 수 있다는 점에서 큰 장점을 가집니다. 또한, 고가의 스마트 냉장고를 구입하지 않고도 저렴한 비용으로 모듈을 기존 냉장고에 부착하면 유사한 기능을 구현할 수 있어 경제적 이점이 큽니다. 나아가 본 시스템을 통해 사용자의 실질적인 식재료 소비 패턴을 학습하여 맞춤형 장보기 서비스로 확장할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.