📖 How Do Mo Do Project

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📂 Contents

🖥️ 영화 관련 추천 서비스

☝ 영화사 통합 플랫폼
- 3개의 영화사(CGV, 롯데시네마, 메가박스) 상영시간 통합을 통한 빠른 정보 검색과 활동을 고려한 영화관 선택
☝ 카드사 결제정보 빅데이터를 활용한 영화관 주변 활동 분석 및 추천! (맛집, 쇼핑 등의 여가활동)
☝ 영화의 수많은 리뷰 긍/부정 분석을 통해 영화를 추천!

📃 기술 스택

SW Architecture

BACKEND

Programming Languages : [ Java 8 ]
Frameworks : [ Spring ]
- Tool : [ Spring boot ]
SQL data storage : [ MySQL ]
Web Server : [ Nginx ]
Web application server : [ Apache Tomcat ]
Hosting : [ AWS ]

FRONTEND

Programming Languages : [ Kotlin ]
Framework Tool : [ Android Studio ]

BigData/AI/Crawling

Programming Languages : [ Python ]
Framework Tool : [ Django ] [ Spark ]
SQL data storage : [ MariaDB]
Hosting : [ AWS ]

📃 사용 기술

[Backend]

Spring boot : How Do Mo Do Project의 전반적인 기능 Rest Controller 구현

Swagger : Swagger를 이용하여 RESTful API 문서 자동화

MariaDB : Docker에 구성하여 데이터를 관리

AWS : EC2 서비스를 이용하여 Ubuntu 서버를 구축(호스팅)

Nginx : 웹서버를 구축

[Frontend]

MVVM: MVVM (Model, View, View Model) 패턴을 활용하여 뷰 모델과 모델이 뷰로부터 독립적인 형태를 만들어서 UI로부터 비즈니스 로직과 프레젠테이션 로직을 분리

뷰는 UI와 UI 로직을 다룬다.

뷰 모델은 프레젠테이션 로직과 뷰를 위한 상태를 다룬다.

모델은 비즈니스 로직과 데이터를 다룬다.

Naver 검색 API: 네이버 블로그 검색 결과를 출력해주는 REST API를 활용하여 영화에 대한 블로그 리뷰 View를 구성

Recycler View: Recycler View를 활용하여 리스트화된 데이터를 효과적으로 보여줄 수 있도록 View를 구성

Adapter : 새로운 뷰의 추가를 위한 어뎁터

데이터를 가져와서 뷰에 적용

Recycler View에게 View Holder를 전달

View Holder : 실제 아이템의 레퍼런스를 가지고 있고, 뷰에 새로운 데이터를 넣어 업데이트할 때 캐시로 사용

'findviewbyid'를 Layout에 뷰가 추가될 때가 아닌 뷰가 생성될 때만 호출되게 최소화

Layout Manager : Recycler View에게 뷰를 어떻게 보여줄지 알려주는 역할

수직, 수평 , 그리드 등으로 보여주는거나 아이템을 추가 제거할때 애니메이션 효과 사용

Retrofit2: API에 특화된 CRUD 방식의 웹 서버 연결을 편하게 구현할 수 있는 라이브러리를 활용하여 통신 작업을 진행

OkHttp: HTTP & HTTP /2 통신 클라이언트 라이브러리를 활용하여 Request, Response 방식의 통신 활용

Glide: 구글의 안드로이드 이미지 로딩 라이브러리인 Glide를 활용하여 Recycler View에 영화 포스터를 넣기 위해 사용

Koin AndroidX: DI기술 사용을 위해 코틀린을 위한 DI 라이브러리 Koin AndroidX를 사용

DI (Dependency Injection): 의존성 주입

구성요소간의 의존 관계가 소스코드 내부가 아닌 외부 설정 파일등을 통해 정의되게하는 디자인 패턴

EX) 카페에서 커피를 만드는데 커피 머신이 어떤 부품으로 구성되어있는지 바리스타는 알필요가 없다

이렇게 분리시켜 놓으면 객체의 생성과 사용을 분리시킬 수 있고, 재사용이 유연해진다.

재사용성을 높임

테스트에 용이

코드를 단순화

종속된 코드를 감축

결합도를 낮추면서 유연성과 확장성이 향상

KAKAO Map: 영화관 리스트를 지도에서 보여주기 위해서 카카오맵 API를 이용.

[Big Data]

Pyspark: pyspark 라이브러리를 활용하여 '19.09~'19.12 (4개월) 간의 카드사 데이터 분석

데이터 전처리 및 SQLContext를 활용한 그룹핑 작업

persist()를 활용한 Action 결과 Dataframe 캐쉬 저장 (DISK AND CACHE)

단계별 모듈화로 사전 분석을 통해 연산 과정을 단축시킴

동일한 instance로 접근하여 생성한 cache값을 활용할 수 있도록 singleton pattern 적용

Bertforsequenceclassification: Transformers의 pre-trained model 활용 (약 15만 개 리뷰 긍부정 데이터 학습)

사전 학습은 Colab에서 진행

LSTM 대비 정확도 상승

Crawling을 활용하여 '네이버 영화' 페이지의 리뷰 두 페이지 분량 추출 및 평가 데이터 폼 구축

현 개발환경에 GPU가 없어 상대적 속도 감소

📃 Git Flow

MR / Pull Rule
- 스프린트 완료 후 일주일에 한번은 develop에 MR
- Front / Back 에 각자 Feature를 MR, develop Pull 하여 최신화
Commit Message Rule

{상태} {기능} | {JIRA issue ID}
- ex) Feat Login Function | S03P11A305-1
- ex) Update Movie Function Communication | S03P11A305-2
[마무리] | {날짜 }| {JIRA issue ID}
- ex) [마무리] | 2020.07.21 | S03P11A305-1
[MR] | '{소스브랜치}' into '{타겟브랜치}'
진행상황

Todo

In Progress

Done

Git Branch 전략
- Master
  - Develop
    - Front
      - Front_doc
      - Front_epic Name
    - Back
      - Back_doc
      - Back_Setting
      - Back_Users
      - Back_Theaters
      - Back_Current_Movielist
      - Back_django
      - Back_api
      - Back_Crawling
      - Back_SelectTheaters
    - bigdata_recommand
    - pn_score_analysis
    - release

📃 역할 분담

PM & BigData

🕵‍♂ 이선수

1. bigdata analysis of activitiy 

	1) spark 세션 생성 및 분석 데이터 로드

	2) 시구군 기준 그룹핑 dataframe 생성

	3) param에 따른 dataframe 분석

	4) 결과값 response (json)

	5) Django RESTful api 활용 (GET)

	6) python 모듈화 및 singleton pattern 적용 (여러 세션의 접근에 동일한 사전분석 데이터를 활용하기 위해)

2. positive/negative score analysis

	1) Bertforsequenceclassification 15만개 긍부정 리뷰 사전 학습 및, 학습 모델 추출 (Colab 환경에서 학습 후 추출) 

	2) Crawling을 통해 '네이버 영화' 홈페이지의 리뷰 2페이지 분량 추출

	3) 평가 데이터 토큰화 및 어텐션 마스킹, 파이토치의 텐서형으로 변환

	4) Django RESTful api 활용 (GET)

	5) python 모듈화 및 singleton pattern 적용 (여러 세션의 접근에 동일한 사전분석 데이터를 활용하기 위해)

	6) AWS 환경설정 및 배포 관리

Frontend

👱 김찬영

  1. 상영관 선택 페이지

      1) 중첩 Recycler View를 통한 상영 영화 시간 정보 구성

  	    - 영화사 페이지 크롤링 데이터 활용

      2) Recycler View를 통한 날짜 데이터 정보 구성

  	    - 현재 시간으로부터 7일간 날짜를 저장하여 출력

  2. 장소 선택 페이지 

      1) 시/도, 구/군 선택 서버 연동하여 데이터 출력

 	    2) 구/군 데이터를 통해 카드데이터 분석 결과 출력

👨 김대용

1. Signup Page

    1) Signup Activity, Signup ViewModel로 뷰 구성 및 Backend와 통신

    2) 데이터 유효값 확인

  	  - 이메일, 닉네임 중복체크 기능 구현 - 둘 중에 하나라도 중복 체크가 되지않았으면 회원가입 불가

  	    - 생년월일 및 이메일, 닉네임 Validate Check

2. Theater Page

    1) Recycler View, Bottom Sheet, Kakao Map을 이용한 View 구성

  	  - 하단 Bottom Sheet 안에 Recycler View를 이용해 영화관 리스트 구성

  	  - 리스트 클릭시 맵에서 해당 위치 Marker로 이동 및 하단 버튼 활성화

  	  - 해당 아이템 오른쪽 즐겨찾기 버튼 누를시 즐겨찾기 추가/삭제

    	- 영화관별로 마커이미지 상이, 마커 클릭시 해당 영화관 정보를 담은 InfoWindow 출력

		- InfoWindow 클릭시 현재 위치로부터 해당 위치까지 길찾기 기능(KakaoMap)

3. Favorite Page

    1) View 구성

  	  - Bottom Tab에서 즐겨찾기 클릭시 RecyclerView를 이용한 즐겨찾기 리스트 구현

    	- 오른쪽에 별모양을 눌러 즐겨찾기 삭제 기능

    	- 상영관 클릭시 영화선택 -> 시간대 선택 페이지로 바로 이동.

4. 시연 UCC 제작

👦 김형택

1. Main Page

	1) Recycler View를 통한 실시간 상영 영화 정보 구성

    	- 실시간 상영 영화 API 활용

    	- 예매하기 버튼을 클릭하여 해당 영화에 대한 긍정/부정 분석 결과를 Dialog로 출력

    	- BigData 분석 결과를 통한 긍정/ 부정 점수를 통신하고 결과값을 받아와 Dialog에 적용

    	- 영화관 선택 화면으로 연결

	2) Recycler View를 통한 영화 블로그 리뷰 정보 구성

    	- Spinner를 통해 영화를 선택

    	- 선택된 영화를 네이버 블로그 검색 API 활용

		- Web View Activity를 활용하여 해당 블로그로 연결

2. Login Page

	1) Login Activity, View Model, layout을 통해 view를 구성

	2) Backend 파트와 로그인 관련 통신

3. MyPage

	1) 회원정보 수정 Activity, View Model, layout을 통해 view를 구성

	2) 회원 탈퇴 Activity, View Model, layout을 통해 view를 구성

	3) Backend 파트와 회원정보 수정, 탈퇴 기능 통신

4. Dialog Activity

    1) 회원 탈퇴 및 영화 리뷰 긍정/부정 분석 정보 Dialog Activity를 구현

    2) 사용자에게 효과적으로 보여질 수 있도록 layout을 구현

5. Splash Page

    1) App 처음 실행 화면 Splash Activity, layout을 통해 view를 구성

Backend

👨 권오정

1. 운영서버 환경 구축

	1) Database 서버

    	- Docker 설치

    	- Docker MariaDB 이미지 Database 서버 설치

    2) Django 서버

    	- Anacoda 설치

    	- Django 서버 구축

2. Crwaling

    1) 영화관 정보

  	  - 각 영화사 극장명, 주소 수집

  	  - 네이버 오픈 API (map-geocode)로 극장 위도, 경도 수집

    2) 현재 상영 영화 정보

  	  - 네이버 영화 > 현재 상영영화 > 상영영화 정보 수집

    3) 현재 사영중인 영화관 정보

  	  - 영화사 > 극장 > 사영영화 예매 정보 수집

3. 소개 UCC 제작

👩 전수현

1. Spring Server

    1) 회원정보 CRUD

    2) 시구군 및 즐겨찾기 CRUD

2. Database

    1) movie_project 데이터베이스 생성

    2) 회원, 권한, 지역, 영화관 테이블 생성

📃 Jira

프로젝트 관리 도구로 Jira를 사용, Issue를 등록하여 프로젝트를 진행

Epic : 전체적인 큰 기능들을 Epic으로 구성
- Ex) Front | User Function (회원 관리) , Back | Theater Function (상영관)
Story : Epic과 연결하고 Epic에 관련된 기능 구현을 위주로 구성
- Ex) Front | Main Page , Back | Movie CRUD, BigData | 긍부정 분석
Bug : 테스트 과정에서 발견된 bug를 등록
- Ex) Front | Kakao Map