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| 예: 소개, 목적, 설치법, 주요 기능, 사용법 등의 흐름으로 분할
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| 프론트엔드 웹 페이지에서 각 프로젝트의 만화 요약을 열람할 수 있어야 한다.
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| 목록, 검색 및 필터 기능 포함 가능
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| 사용자가 흥미로운 만화 콘텐츠를 SNS 등으로 공유할 수 있도록 링크 발행이나 공유 기능을 제공한다.
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| 프로젝트 원문 페이지(GitHub 링크)를 명시하여 원본 정보에 접근할 수 있어야 한다.
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| 만화 페이지에 GitHub 저장소 링크 제공
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| 데이터베이스에 프로젝트 정보, 요약 텍스트, 생성된 이미지를 저장하고 효율적으로 관리한다.
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| 다중 사용자 접근 시에도 서비스가 원활하게 동작하도록 백엔드를 설계하고 확장성 있게 배포한다.
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| 컨테이너 수평 확장,<br />로드 밸런싱 고려
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| AI 요약 및 생성 기능의 성능을 모니터링하고 필요 시 모델이나 파라미터를 개선할 수 있어야 한다.
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| 모델 교체의 용이성,<br />A/B 테스트 등의 가능성
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내용

2025년 12월 16일 (화) 21:57 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 트렌드피드

영문 : TrendFeed

과제 팀명

TrendFeed

지도교수

이동희 교수님

개발기간

2025년 9월 ~ 2025년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2020920061 주재원(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2020920061 서제임스

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2021920002 강현우


서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

본 프로젝트의 목표는 GitHub에서 주목받고 있는 오픈소스 리포지토리의 README 파일을 기반으 로, 해당 프로젝트의 핵심 개념과 기능을 만화 형식으로 자동 생성하여 공유할 수 있는 웹 서비스를 개 발하는 것이다. 사용자는 직관적으로 리포지토리가 추구하는 목적과 특징을 쉽게 이해할 수 있으며, 생 성된 만화는 온라인 상에서 쉽게 확산할 수 있다.

개발 과제의 배경

◇ 최근 오픈소스 프로젝트는 급격히 증가하고 있으나, 실무 개발자가 README 문서의 기술적 설명을 읽고 해당 프로젝트의 핵심을 파악하는 데에는 많은 시간이 소요되기 때문에 개발자와 최신 기술 사이 에 상당한 시차가 발생하고 있다. 본 서비스는 텍스트 기반 문서를 시각적이고 스토리텔링 중심의 만화 로 변환함으로써 학습 곡선을 낮추고, 프로젝트의 접근성을 높인다. 이를 통해 개발자는 자신의 프로젝 트를 효과적으로 홍보할 수 있으며, 사용자 입장에서는 새로운 도구와 기술을 쉽고 신속하게 접할 수 있어 오픈소스 생태계 전반에 긍정적 파급 효과를 기대할 수 있다.

◇ 2024년 기준 오픈소스 개발 방식을 도입한 깃허브 사용자 수가 1억 명을 넘어서고 GitHub 활용 조 직의 수가 400만 개를 넘어섰으며, 오픈소스 프로젝트 수도 지속적으로 성장하면서 오픈소스 생태계가 꾸준히 성장하고 있다.

◇ 유사한 기능을 지원하는 기술 뉴스의 경우 기업을 홍보하는 목적의 실용성이 부족한 글이 기사의 대부분, Git Trending 서비스의 경우, 새롭게 주목받는 프로젝트보다 유명한 프로젝트 위주로 공유. 기존 의 서비스를 통해서는 개발자가 새롭고 잠재력 있는 프로젝트를 빠르게 발굴하기 어렵다.


개발 과제의 목표 및 내용

◇ GitHub GraphQL API를 활용하여 최근에 주목받고 있는 리포지토리의 README 데이터를 자동 수집 한다.

1. 개발 과제의 개요 ◇ 거대 언어 모델을 사용하여 README 파일에서 핵심 내용(기능, 사용법, 예제 코드 등)을 요약하고, 요약된 내용을 바탕으로 이미지 생성 인공지능을 사용해 해당 리포지토리의 핵심을 만화의 형태로 시각 화한다.

◇ 사용자가 웹 플랫폼을 통해 생성된 만화를 열람·공유할 수 있도록 UI/UX를 구현한다.

◇ 오픈소스 프로젝트 이해와 확산을 촉진하는 실질적 도구를 제공하고자 한다.


관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

가. State of art

◇ Filtering: AI 기반 필터링 기법으로 노이즈를 줄이고 사용자 맥락을 반영

◇ 이미지 변환: GAN 및 Diffusion 모델 활용

◇ 자연어 처리: LLM 기반 모델 활용


나. 기술 로드맵

◇ 데이터 수집 및 기초 시각화: 깃허브/뉴스/논문 데이터 크롤링 자동화, 대시보드 기반 기술 트렌드 시각화

◇ 트렌드 탐색 기능 고도화: NLP 기반 키워드 클러스터링, 레포지토리 간 연결성 분석

◇ 개인화 및 사용자 경험 개선: 사용자 선호 기반 추천 알고리즘

◇ 시계열 분석을 통한 인기 기술 예측: 업계별 기술 채택률 및 전망 제시

다. 특허조사

◇ 코드 저장소 트렌드 분석 시스템1)

◇ 소셜 데이터 기반 기술 동향 예측 장치2)

◇ 실시간 데이터 스트리밍 시각화 플랫폼3)

◇ 맞춤형 기술 뉴스 추천 엔진4)

라. 특허전략

◇ 차별화된 데이터 융합: GitHub + 뉴스 + 논문을 통합한 멀티소스 분석

◇ 실시간 트렌드 탐지 강화: 초저지연 분석 파이프라인 관련

◇ 사용자 맞춤화 기술 보호: 개인화 추천/시각화 UX

◇ 예측 모델 기반 지적재산권 선점: 기술 채택률/트렌드 변동성 예측 관련 알고리즘


시장상황에 대한 분석

  • 경쟁제품 조사 비교

◇ GeekNews: 국내외 개발, 기술, 스타트업 뉴스 큐레이션 및 요약 기능을 제공한다. 기술 관련 이슈나 프로젝트 동향, 오픈소스, 스타트업 이야기를 소개하고, 뉴스레터 형식으로 배포한다. 봇이나 커뮤니티 요소가 있다. 주제가 카테고리 별로 분류되어 있지 않아 찾고 싶은 기술을 세부적으로 탐색하기 어렵다. 서비스 이용자가 한국인으로 한정되어 있다. 최신 기술 동향을 다루지 않고, 시스템 설계와 같은 일반적 인 주제에 집중하고 있다.

◇ 요즘IT: 한국어 IT/테크 뉴스와 트렌드 중심 큐레이션을 제공한다. 뉴스레터나 기사 모음, 키워드 기 반 트렌드 제공 등 기술 블로그에서 제공할 만한 정보들을 한곳에 모아놓은 플랫폼을 서비스한다. GeekNews와 마찬가지로 최신 기술에 대한 뉴스를 찾기 어렵다.

◇ github Trending: 주목받고 있는 GitHub의 리포지토리 목록을 제공한다. 일간/주간/월간 단위로 어 떤 리포지토리가 주목받는지 보여준다. 주로 Star 개수 증가 추이, 활동성 등의 기준으로 최근에 뜨고 있는 프로젝트인지 파악한다. 다만 star 개수에 의존하기 때문에 새로운 기술보다 유명한 프로젝트가 더 자주 나타나는 경향이 있다.

◇ OSS Insight: GitHub 이벤트(Commit, Star, Fork, Pull Request, Issue 등) 대량 데이터를 분석해서 트 렌드, 리포지토리 통계, 개발자 행동 분석, 키워드/토픽 기반 시계열 분석 등을 제공한다. 자연어 쿼리 같은 고급 탐색 기능이 있다. 한국어는 지원하지 않기 때문에 한국어 기반 사용자들은 접근성이 떨어질 수 있다.


  • 마케팅 전략 제시

◇ 차별화 포인트 강조: 실용적인 API, 오픈소스, 프레임워크 중심으로 큐레이션, 한국어 사용자 친화 서비스 제공, 개인 맞춤형 큐레이션 및 알람 서비스 제공, 코드 기반 심층적 트렌드 요약, 단계별 콘텐츠 제공 (단순히 시각화된 카드뉴스부터 실질적인 코드 및 트렌드 분석까지)

◇ 개발자 커뮤니티 공략: 국내 개발자를 대상으로 홍보

◇ 지역화 전략: 한국어 사용자 및 국내 개발 시장에 특화된 큐레이션 서비스 제공

◇ SWOT 분석

1. Strengths (강점)

차별화된 콘텐츠 전달: README를 만화 형식으로 변환하여, 기존 텍스트 기반 서비스보다 직관적이고 흥미롭게 정보 제공

바이럴 효과(SNS 확산성): 만화 콘텐츠는 카드뉴스·밈처럼 SNS 공유에 적합 → 자연스러운 홍보 효과 자동화 기반 저비용 모델: README와 AI 모델만 있으면 자동 콘텐츠 생성 가능 → 유지·운영 비용 절감 2. Weaknesses (약점)

초기 신뢰성 부족: 요약·만화 생성 품질이 기대치에 못 미치는 경우 사용자 불만 발생

기술 의존도 높음: AI 모델(요약·이미지 생성)의 성능에 따라 서비스 품질 좌우

시장 인지도 부족: 신생 서비스로서 초기 사용자 확보 및 인지도 확보에 시간이 필요

차별화 유지 어려움: 기존 플랫폼들이 유사 기능을 빠르게 도입할 가능성 있음

3. Opportunities (기회)

AI 콘텐츠 시장 성장: 텍스트-투-이미지 및 자동 콘텐츠 생성 시장이 급성장 중 (CAGR 15~20%)

개발자 생태계 확대: GitHub 리포지토리와 오픈소스 프로젝트 수가 급격히 증가 → 서비스 대상 데이터 풍부

글로벌 확장성: 영어·한국어 외 다국어 지원 시 해외 개발자 커뮤니티까지 확산 가능

4. Threats (위협)

경쟁 서비스의 성장: GitHub 자체 기능 확장, OSS Insight 등 경쟁 플랫폼의 빠른 개선

법적·저작권 문제: 생성된 만화의 이미지 저작권, 원본 README의 라이선스 문제 가능성

기술 변화 속도: AI 모델의 급격한 발전으로, 현재의 서비스 차별성이 빠르게 약화될 위험

보안 이슈: API 키 관리, 사용자 데이터 보호 실패 시 신뢰도 하락

결론

강점 극대화: “만화 기반 직관적 이해”와 “SNS 확산성”을 주요 홍보 포인트로 강조

약점 보완: 초기에는 “품질 검증”과 “사용자 피드백 반영”을 빠르게 수행하여 신뢰 확보

기회 활용: 글로벌 시장으로 확장 가능한 사업모델을 제시하여 투자자와 파트너 설득

위협 대비: 경쟁 서비스와 차별화를 유지하기 위해 “개인화 추천”과 “다양한 시각화 스타일” 기능을 지 속적으로 개발


개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

◇ 자연어 처리 및 요약 기술의 고도화

GitHub README 파일은 프로젝트의 기술적 설명, 설치 가이드, 사용 예시 등 다양한 형태의 텍스트를 포함한다. 본 과제에서는 해당 텍스트를 분석하여 핵심적인 내용을 자동 요약하고, 요약된 내용을 만화 의 형태로 변환하는 기능을 구현한다. 이를 통해 문서 요약, 의도 파악, 스토리텔링 등 자연어 처리 기술 을 실질적으로 적용할 수 있다.

◇ 이미지 생성 기술의 실용적 활용

텍스트 형태의 대본을 만화 형식의 이미지로 변환하기 위해 이미지 생성 모델을 적용한다. 이는 단순한 이미지 생성이 아니라, 스토리의 흐름과 맥락을 반영하는 창의적인 시각화를 요구한다. 본 과제를 통해 이미지 생성 모델의 스토리 표현력 및 도메인 적응 능력을 검증하고, 나아가 기술적 한계와 개선 방향 을 탐색할 수 있다.

◇ 웹 플랫폼 개발 및 통합 기술 확보

GitHub GraphQL API를 통한 데이터 수집, 백엔드에서의 데이터 처리, 프론트엔드에서의 시각화 및 공유 기능을 포함하는 자동화된 파이프라인을 구축한다. 이로써 데이터 수집, 인공지능 기반 콘텐츠 생성, 웹 서비스 배포까지 이어지는 엔드-투-엔드(End-to-End) 기술 역량을 확보할 수 있다.

◇ 사용자 친화적 기술 확산 모델 제시

기술 문서를 만화로 변환하는 과정은 단순히 한 서비스에 국한되지 않고, 교육 콘텐츠 제작, 기술 학습 자료개발 등 다양한 분야로 확장 가능하다. 따라서 본 과제는 기술과 대중 간의 인터페이스를 설계하는 실질적 모델로서의 의미를 가진다.


경제적, 사회적 기대 및 파급효과

◇ 오픈소스 생태계 활성화

많은 개발자가 자신의 프로젝트를 홍보하고 확산하는 것에 어려움을 겪는다. 본 서비스는 프로젝트를 대중적으로 친숙한 만화 콘텐츠로 제공하여 개발자가 새로운 기술을 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 도 움을 제공한다. 이는 오픈소스 프로젝트의 사용성과 기여도를 높이고, 개발자 생태계 전반의 성장으로 이어질 수 있다.

◇ 개발자/기업의 홍보·마케팅 비용 절감

기존에는 기술 블로그 작성, 영상 제작, 문서화 등에 상당한 인적·물적 자원이 투입되었다. 그러나 본 서 비스는 README 파일만으로 자동화된 시각 자료를 생성하므로, 개발자와 기업이 손쉽게 사용할 수 있는 저비용·고효율의 홍보 도구가 될 수 있다.

◇ 지식 접근성 확대

실무 개발자가 최신 기술을 파악하는 데에 있어, 복잡한 다량의 기술 문서를 천천히 읽기보다 만화를 통해 해당 기술의 핵심을 직관적이고 효율적으로 파악할 수 있다. 이러한 방식은 학습 곡선을 완화하고, 복잡한 기술 내용을 보다 친근하게 접근할 수 있도록 지원함으로써 개발자의 지식 습득 속도를 가속화 한다. 특히 바쁜 업무 환경 속에서도 짧은 시간 내 핵심 내용을 습득할 수 있다는 점에서 실무적 활용 가치가 크다.


기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

요구사항 목록
번호 요구사항 D or W 비고
1 GitHub Trending API 등을 이용해 정기적으로 인기 오픈소스 프로젝트 리스트를 수집해야 한다. D 일별 Top 프로젝트 등
수집 주기 조절
2 수집한 각 프로젝트의 README.md 원문을 자동으로 가져와 분석할 수 있어야 한다. D GitHub REST API 또는
Raw 파일 접근
3 LLM 기반 요약 엔진을 통해 README의 핵심 내용을 요약해야 한다. D OpenAI GPT-4 등 외부
API 활용 가능
4 요약된 내용을 바탕으로 주요 장면별로 만화 이미지를 생성해야 한다. D Stable Diffusion 등의
텍스트-투-이미지 모델 사용
5 생성된 만화는 여러 패널 또는 연속 이미지 형태로 구성하여 스토리텔링 형태로 제공한다. D 예: 소개, 목적, 설치법, 주요 기능, 사용법 등의 흐름으로 분할
6 프론트엔드 웹 페이지에서 각 프로젝트의 만화 요약을 열람할 수 있어야 한다. D 목록, 검색 및 필터 기능 포함 가능
7 사용자가 흥미로운 만화 콘텐츠를 SNS 등으로 공유할 수 있도록 링크 발행이나 공유 기능을 제공한다. W Whatsapp, Slack 공유 연동 등
8 프로젝트 원문 페이지(GitHub 링크)를 명시하여 원본 정보에 접근할 수 있어야 한다. D 만화 페이지에 GitHub 저장소 링크 제공
9 데이터베이스에 프로젝트 정보, 요약 텍스트, 생성된 이미지를 저장하고 효율적으로 관리한다. D 이미지 파일은 객체 스토리지 연계 가능
10 다중 사용자 접근 시에도 서비스가 원활하게 동작하도록 백엔드를 설계하고 확장성 있게 배포한다. D 컨테이너 수평 확장,
로드 밸런싱 고려
11 AI 요약 및 생성 기능의 성능을 모니터링하고 필요 시 모델이나 파라미터를 개선할 수 있어야 한다. W 모델 교체의 용이성,
A/B 테스트 등의 가능성


설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

관련사업비 내역서

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

원본 주소 "https://capstone.uos.ac.kr/cdc/index.php?title=1분반-TrendFeed&oldid=12284"