"엎코닿"의 두 판 사이의 차이

2020년 12월 10일 (목) 06:27 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 생활 활동 반경을 고려한 주거 지역 추천 애플리케이션

영문 : Applications for Recommending Residence Considering The Radius of Living Activities

과제 팀명

엎코닿(UpKoDah, 엎어지면 코 닿을)

지도교수

황혜수 교수님

개발기간

2020년 9월 ~ 2020년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2015XXX0** 정*훈(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2014XXX0** 정*준

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2014XXX0** 최*환

서울시립대학교 신소재공학과 2015XXX0** 김*현

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

본 애플리케이션은 통근·통학을 위한 주거지 선정 시, 사용자의 삶의 질 향상을 기대한다.
사용자가 목표지점을 선택하면 버스 · 지하철을 이용한 통근 · 통학 시간 및 수단, 주거지 주변의 근린생활시설 유무를 분석하여 사용자에게 적합한 주거지를 추천한다.

개발 과제의 배경

2015년 인구주택 총조사에 따르면, 12세 이상 인구의 통근율은 53.4%에 달하며, 통근·통학 인구 중 거주지 시군구 외로 통근·통학하는 인구의 비율은 34.2%에 달한다. 매일 많은 인구가 집과 직장, 혹은 집과 학교를 오고 가게 되면서 많은 시간을 길에서 소비하게 되고, 또 지역에 따라서는 심한 교통체증으로 인해 고통을 당하기도 한다. 따라서 통근과 통학 양상은 이들의 삶의 질에 직접적으로 영향을 미치게 된다.

기존 기술과의 비교 : ‘직방’

전·월세, 보증금, 구조, 층수 등의 옵션
편의시설 관련 정보 없음
주거지 주변 교통 정보 제공

기존 기술과의 비교 : ‘다방’

전·월세, 보증금, 기타 옵션
주변의 편의시설 정보 제공
주변 교통 관련 정보 없음

기존 기술과의 비교 : ‘네이버 부동산’

편의시설 정보를 지도상에 표시하여 매물을 동시에 표시
특정 지역을 선택하면 예상 도착 시간대별 부동산 매물 표시

기존 부동산 정보 애플리케이션은 지도상에서 특정 지역의 거래가, 옵션 등에 따라 필터링한 주거지의 목록을 제시하고, 한 주거지의 상세정보를 선택할 때 편의시설 등의 정보를 제공한다.

기존 부동산 정보 애플리케이션은 목표지점에 도달하는 데 드는 시간에 따라서 이웃한 지역구의 부동산 정보를 보여주는 데 그친다. 또 이동 시 발생하는 시간 비용이 아닌 육체적, 경제적 비용은 고려하지 않는 경향이 있다. 본 애플리케이션은 통근·통학 시 대중교통의 환승 횟수와 시간을 고려한 주거지를 제안함으로써 사용자 편의를 제공하고자 한다.

개발 과제의 목표 및 내용

이번 과제의 목표는 주거 예정인 지역이 아니라, 사용자가 직장이나 학교 등 활동 반경을 검색하면, 편의시설 등 근린환경을 고려하여 적절한 주거 지역을 찾아주는 애플리케이션을 개발하는 것이다.

시나리오 (직장인 예시)

주거 제안 앱은 네트워크 환경을 체크 후 지도가 나와 있는 기본 페이지를 보여준다.
사용자는 지도에서 직장 위치를 등록하고, 원하는 이동 시간을 입력한다.
주거 제안 API에 위치와 시간을 담아 request한다.
주거 제안 API 서버는 공공 데이터에서 해당 위치로부터 원하는 이동 시간 안에 도달할 수 있는 지역을 찾아 후보 지역 리스트로 만든다.
주거 제안 API 서버는 후보 지역 리스트에서 각 지역의 주변 편의시설 등의 요소들을 고려하여 주거하기에 적합한지 판별 후 적합할 시 주거 지역 리스트에 넣는다.
주거 제안 API 서버는 주거 지역 리스트를 JSON 포맷으로 response한다.
주거 제안 앱은 사용자에게 주거 지역 리스트를 보여준다.

지도 API 기술은 편의시설 검색 기능과 지도 출력 기능이 원활한지에 따라 카카오 로컬 API를 채택한다.

교통 정보 API는 버스 노선과 지하철 노선 공공 API를 활용한다.

부동산 매매 정보는 관련 API를 활용하거나 Web Crawling 기술을 활용하여 구현한다.

애플리케이션 동작 환경은 Android 운영체제로 하며, 애플리케이션 개발에는 Android Studio를 활용한다.

서버 구성은 Gcloud의 서버(GCP)를 메인 서버로 하여 Kubernetes 환경을 구축하고, 추가적인 기능을 하는 서버들을 도커 컨테이너로 디플로이하여 관리한다. 추가 서버에는 매물 데이터를 크롤링하기 위한 Python 기반 크롤링 서버, MySQL 기반 DB 서버, 길찾기 및 추천 알고리즘을 구동하는 서버 등이 있다.

개발 일정

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

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

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

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 ===개발과제의 기대효과===
 ====기술적 기대효과====
-내용
+*사용자가 살기 적합한 지역을 선택하기 위한 고민이 줄어든다. 기존 애플리케이션은 자신이 살고자 하는 지역을 직접 통근 및 통학 위치를 고려하고, 가격 등을 생각하며 선택해야 했지만, 이번 과제는 통근 및 통학 위치만 선택하면, 접근성이 좋은 매물이 있는 지역을 골라주게 된다. 이러한 장점은 사용자에게 좀 더 편리한 검색 환경을 제공하게 될 것이다.
 ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====