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Bookstamp

사용 스택
FirebaseJS/TSNext.jsReactTensorFlow
태그
소셜
플랫폼

🔖 Next.js 기반 도서 커뮤니티 웹서비스이며, 딥러닝 기반의 연관 도서 추천 기능이 있습니다.

앱 내 도서 검색 결과 화면

앱 내 도서 검색 결과 화면

링크

소개

책을 중심으로 하는 커뮤니티로, 독서 활동을 증진을 목표로 기획되었습니다.

저는 프로젝트 초반엔 팀원 모두와 함께 프론트엔드 앱 개발을, 후반에는 주로 프로젝트 관리딥러닝 추천 시스템 개발을 담당하였습니다.

해당 프로젝트는 2022 kit Engineering Fair에서 동상을 수상하였습니다.

주요 기능

디자인

Figma를 통한 UI 프로토타입 설계 화면

Figma를 통한 UI 프로토타입 설계 화면

Figma

초기 UI 프로토타입을 설계하여, 개발 방향성을 맞추었습니다.

탐원과의 의사소통이 원활하지 이루어지지 않아 기획이 지연되고 있을 때, 의도한 UI를 빠르게 제작하여 팀원들을 효과적으로 설득하였습니다.

Affinity Designer

로고를 디자인하였습니다.

프로젝트 매니지먼트

기술 스택 구조 다이어그램 (Flutter 앱 개발은 무산되었습니다.)

기술 스택 구조 다이어그램 (Flutter 앱 개발은 무산되었습니다.)

개발 스택 구성

서비스의 기획 의도에 맞게 개발 스택을 선정하였습니다.

협업 가이드 제작

브랜치 네이밍과 작업 구성 환경 등을 정리한 가이드를 제작하여, 마찰을 최소화하였습니다.

CI/CD 환경 구성

팀원이 commit하면, 그에 맞게 자동적으로 빌드 및 배포가 수행되게 설정하였습니다.

웹 프론트엔드

React, JavaScript

프론트엔드 앱 개발 및 UI 구성에 사용되었습니다.

Next.js

앱 내에 필요한 라우팅, SSR(Server-side Rendering) 기능을 사용하였습니다.

Recoil

React 상태 관리 라이브러리인 Recoil을 도입하였습니다.

앱 내 Auth 처리에 문제가 생겼을 때, Recoil을 이용해 Auth 정보와 같은 전역 데이터를 관리하여 문제를 해결하였습니다.

웹 백엔드

Firebase

다음과 같은 백엔드 기능을 활용하였습니다.

Next.js, Vercel

개발한 Next.js 앱을 Vercel에 배포하였습니다.

도서와 관련된 외부 API로부터 받은 데이터를 표시할 때, 서버 측에서 렌더링을 수행하는 SSR을 도입하여 클라이언트(사용자) 측의 성능 부담을 줄였습니다.

딥러닝

특정 도서에 대한 연관 도서를 추천하는 인공지능을 제작하였습니다.

ML 모델 구조 다이어그램

ML 모델 구조 다이어그램

데이터 수집

도서 관련 API 및 웹 크롤링을 통해 학습 데이터를 수집하였습니다.

TensorFlow, Python

추천자 모델을 설계하고, 학습 데이터를 통해 모델을 학습시켰습니다.

Google Cloud

학습된 모델을 클라우드에 배포하여, 서비스에서 호출하여 사용할 수 있게 제작하였습니다.