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지구를 사람이 살 수 있게 만들자! 지라포밍

Primary LanguageJupyter Notebook

서비스 소개

1. 서비스 설명

개요

  • 한줄소개 : 현재 사람이 살수 없게 되고 있는 지구를 생명이 살기 좋은 환경으로 만드는 정보 및 서비스 제공
  • 서비스명 : 지라포밍

타켓🎯

  • 환경에 관심이 없는 사람들
  • 환경을 보호하고 환경 정보를 얻고 싶은 사람들

👉 팀 빌딩이 필요한 모든 사람들

2. 기획 배경

배경

현재 많은 환경오염 오염 문제는 심각하지만 많은 사람들이 현재 환경 상황 얼마나 심각한지 인식하지 못하고 인식을 했다고 하더라도 환경보호 활동을 많이 하고 있지 않음.

목적🥅

저희는 환경보호의 필요성을 알려주기 위해서 사람들에게 심각한 환경 문제에 대한 정보 제공하여 경각심을 주고 환경보호를 위한 활동을 제시 및 장려를 하기 위해 이 프로젝트를 기획.

의의

  • 메인 페이지에서 다양한 환경 오염 문제 정보 제공.
  • 환경 퀴즈, 별보러 갈래 캠페인, 자신만의 환경유형 등 다양한 서비스를 통해서 많은 유저들 접근가능.

3. 서비스 화면

시연 순서

메인페이지 => 로그인 => 환경스타일분석 => 환경퀴즈풀기=> 별보러갈래=> 마이페이지 => 환경뉴스

메인페이지(스크롤을 통해서 환경 오염 정보 제공)

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  1. 로그인(네이버, 카카오, 구글 Oauth)

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  1. 환경스타일분석(자신만의 환경 스타일을 얻을 수 있고, 스타일에 맞는 캠페인도 추천. 또한 SNS에 공유 또한 가능)

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  1. 환경퀴즈 풀기(자신의 환경 상식을 알 수 있고 모르는 환경 문제를 알아 가면서 환경 상식을 늘릴 수 있음)

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  1. 별보러 갈래(지라포밍 캠페인을 할 수 있는 서비스, 월별랭킹, 사진등록, 별 확인 )

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  1. 마이페이지(서비스 이용 내역, 닉네임 변경, 배찌, 환경캠패인 참여 정보 )

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2. AI, 빅데이터

과정

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클러스터 구성

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분산병렬 처리

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적용

크롤링한 뉴스 데이터를 스파크를 이용해 전처리하여 HDFS에 저장, 그후 sqoop을 이용하여 MySQL DB에 저장.

2. 데이터 분석

분석 과정

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데이터 ETL

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데이터 증강 및 예측

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적용

회귀 분석을 통해서 2030년도의 지구 온도, 빙하 감소량 예측, 또한 CO2 감소에 따른 기온상승, 빙하량 수치 예측

3. 이미지 AI

학습과정

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모델

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이미지 증강

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모델 학습

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프로젝트 아키택쳐

아키텍쳐 - ERD

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아키텍쳐 - PROJECT

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아키텍쳐 - 데이터

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기술스택

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4. 프로젝트 진행

온라인, 오프라인을 병행해서 진행되었기에 진행 방식과 소통 방법이 중요했습니다.

그래서 우리는 Agile 방법으로 프로젝트를 진행했고 Jira의 Scrum 방식을 채택하여 커뮤니케이션 리소스를 줄였습니다.

1. Git Flow

Git Flow는 최종 배포를 위한 Master, 배포 및 테스트를 위한 develop, 프론트와 백앤드를 나눠주는 front, backend 브랜치, 그리고 세부 기능을 개발할 수 잇는 Feature/(기능명) 브랜치로 구성하여 GitFloew를 구성했습니다.

2. Jira

매주 스크럼을 통해서 스프린트를 시작

  • 에픽은 가장 큰 단위인 기획, 유저관리, 서버, 게더타운 등으로 구성하였습니다.
  • 스토리는 로그인 페이지 구성한다와같이 작성하였으며 그 밑에 sub task를 두어 세부할일을 적었습니다.

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3. Notion

데일리 스크럼 , API문서, 발표정리 등 문서들에 대한 저료는 Notion을 통해서 작성했습니다.

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5. 배포

포팅메뉴얼에 포함되어있습니다. 참고하세요!

6. 소감 및 배운점

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  • 권도현 : 다양한 분야를 접해볼 수 잇는 프로젝트였습니다. 마감까지 열심히 진행해주신 팀원들 덕분에 프로젝트를 성공적으로 마무리 할 수 있었던 것 같습니다.
  • 김지혜 : 시간이 부족해서 아쉽지만, 다양한 기술을 사용해 볼 수 있어서 좋았습니다. 이후에 새로운 프로젝트를 진행할 때, 이번 프로젝트의 경험이 많은 도움이 될 거 같습니다.
  • 박지현 : 아쉬운 점이 많이 남았던 프로젝트였습니다. 처음으로 팀장을 담당했는데 담당 도메인에 대해서 기술이 부족해서 프로젝트를 전반적으로 총괄하지 못했습니다. 개발할 시간이 부족했고 더 시간이 많았으면 좋은 퀄리티의 프로젝트가 나왔지않았을까 하는 아쉬움이 가득합니다. 그치만 새로운걸 도전해볼 수 있었고 팀원들과 함께 결과물을 만들어낼 수 있어서 또 성장하게 된 것 같습니다.
  • 변수경: 백엔드를 담당하며 Redis MongoDB 스케쥴러 배치처리, 컨트롤어드바이스 등 새로운 기술들을 사용해 볼 수 있어서 많은 도움이 되었던 프로젝트였다.
  • 이동욱 : 이미지 AI학습, 데이터 분산, 데이터분석(회귀분석)을 해보면서 빅데이터, AI에 대해서 배울 수 있는 프로젝트 였습니다. 클러스터를 EC2를 이용해 직접 구현하면서 서버, 클라우드에 대해서도 배울 수 잇는 프로젝트였습니다. 또한 좋은 팀원들과 협업을 하면서 협업에 대해서 다시 한번 배울 수 있었습니다.
  • 허건녕: 많이 배울 수 있는 프로젝트 였습니다. 처음에 생각한 기능을 모두 구현하지 못하여 아쉬운 부분이 있지만, 팀원들과 함께 웹사이트를 완성할 수 있어서 좋았습니다. 단순히 웹사이트의 많은 기능을 추가하여 화려하게 만드는 것보다 성능을 고려하며 기능과 웹사이트가 잘 조합되는 것의 중요성을 배울 수 있었습니다.