"Vision"의 두 판 사이의 차이
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내용 | 내용 | ||
====구성원 및 추진체계==== | ====구성원 및 추진체계==== | ||
− | + | ◇ Front-end (류병욱) | |
+ | UI/UX | ||
+ | 프론트 페이지 HTML 작성 | ||
+ | Back-end와의 통신코드 작성 | ||
+ | ◇ Back-end (김준) | ||
+ | mmr시스템 로직 구현 | ||
+ | mmr시스템을 통한 Quiz 추천 | ||
+ | 기업문제 추천 | ||
+ | ◇ Back-end (김형철) | ||
+ | 크롤링 로직 구현 | ||
+ | JWT 로그인 구현 | ||
+ | 어드민 페이지 API 개발 | ||
+ | 비정상적 문제 검열 로직 | ||
+ | ◇ Back-end (김준, 김형철 공통) | ||
+ | 서비스 로직 API 개발 | ||
+ | ◇ AI (한수한) | ||
+ | 모델 학습 | ||
+ | 평가 & 비교(EASE, AUTO_ENCODER) | ||
+ | ◇ 아마존 배포 (임재욱) | ||
+ | main 머지 시 자동 배포 (CI/CD) | ||
==설계== | ==설계== |
2023년 6월 23일 (금) 23:52 판
프로젝트 개요=
기술개발 과제
국문 : 코테고리 서비스 - 알고리즘 유형분류 퀴즈 및 문제 추천 서비스
영문 : Cotegory Service - Algorithm type classification quiz and problem recommendation sevice
과제 팀명
Vision
지도교수
황*수 교수님
개발기간
2023년 3월 ~ 2023년 6월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20189200** 류*욱(팀장)
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20179200** 김*
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20184300** 김*철
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20189200** 임*욱
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20189200** 한*한
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
◇ 사용자 수준에 맞춘 알고리즘 문제 유형 분류 퀴즈 제공
◇ 오답률이 높은 문제 유형의 알고리즘 분야 파악 및 문제 추천 기능 제공
◇ 퀴즈 결과를 기반으로 한 프로필 요약 제공
◇ 취업 및 자기계발이 서비스의 주 목적으로 취준생이 주요 타겟층
개발 과제의 배경
◇ IT 분야의 기업에 취업을 희망하는 경우, 다수의 기업이 알고리즘 코딩테스트를 기업의 전형에 포함하고있어, 알고리즘 학습에 대한 수요가 많은 상황이다.
◇ 알고리즘 문제를 읽고 접근방식에 대한 충분한 검토 없이 바로 풀이에 들어가는 사용자가 있다.
개발 과제의 목표 및 내용
◇ 알고리즘 대회 또는 코딩테스트를 준비하는 사용자가 쉽게 자신의 알고리즘 역량을 확인하고, 향상시킬 수 있는 웹 플랫폼을 개발한다.
◇ 퀴즈 결과를 통해 요약 프로필을 제공하고 이를 통해 자신의 알고리즘 풀이 능력을 한 눈에 확인할 수 있게 한다.
◇ 퀴즈 결과를 통해 취약한 알고리즘 유형의 문제를 추천하여 자연스럽게 구현까지 이어지게 한다.
◇ 사용자가 서비스를 활용할 수록 알고리즘 풀이에 흥미를 갖게하여 꾸준하게 Cotegory 서비스를 이용할 수 있도록 한다.
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
- 전 세계적인 기술현황
내용
- 특허조사 및 특허 전략 분석
- ◇ (주)뤼이드. 인공 지능 학습 기반의 학습 컨텐츠 추천 시스템 및 그것의 동작 방법. 10-2021-0014455. 2021년 2월 2일, 2022년 4월 29일
- ◇ (주)뤼이드. 온라인 학습에서 적응형 사용자 인터페이스를 제공하는 방법 및 장치. 10-2020-0024119. 2020년 2월 27일, 2021년 2월 2일
- ◇ (주)뤼이드. 교육 컨텐츠를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램. 10-2019-0024272. 2019년 2월 28일, 2021년 2월 2일
- 기술 로드맵
기술 로드맵 구성 |
진행 순서 (월단위) | |||
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프로젝트 구상 및 구체화 |
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DB 설계 |
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UI 설계 |
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추천 모델 데이터 수집 및 학습 |
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AI 서버 제작 |
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API 서버 제작 |
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웹 제작 |
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설문 조사 |
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릴리즈 버전 테스트 |
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시장상황에 대한 분석
- 경쟁제품 조사 비교
- ◇ Baekjoon
- 대표적인 알고리즘 문제 해결 서비스
- 알고리즘 문제를 코드를 작성하여 직접 해결 할 수 있으나 알고리즘 문제에 대한 카테고리를 맞추는 문제는 제공하지 않음.
- 사용자에게 문제를 추천해주는 서비스는 제공해주지 않음.
- 대표적인 알고리즘 문제 해결 서비스
- ◇ Programmers (스킬체크)
- 사용자가 스스로 생각하는 레벨별로 알고리즘 문제를 제공 후 평가해주는 서비스
- 사용자의 코드의 정확성과 효율성을 판단할 수 있음
- 사용자가 스스로 생각하는 레벨별로 알고리즘 문제를 제공 후 평가해주는 서비스
- ◇ Solved.ac (프로필 제공 측면)
- Baekjoon 사이트의 기록을 기반으로 문제와 사용자의 프로필을 제공해주는 서비스
- 사용자의 수준과 문제의 난이도를 파악할 수 있음.
- 직접적인 문제를 풀 수 있는 서비스르 제공해주지는 않음.
- Baekjoon 사이트의 기록을 기반으로 문제와 사용자의 프로필을 제공해주는 서비스
- ◇ 산타 토익
- 사용자가 푼 문제 결과를 기반으로 토익 문제를 추천해주는 영어 공부 서비스
- 첫 12문제의 결과 값을 이용하여 사용자에게 적합한 문제를 추천해준다.
- 토익 시험 응시생을 대상으로 한다.
- 사용자가 푼 문제 결과를 기반으로 토익 문제를 추천해주는 영어 공부 서비스
서비스 타겟 | 추천 서비스 | 문제 제공 서비스 | 프로필 제공 | |
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백준 | 알고리즘을 해결하고자 하는 사용자 | 존재하지 않음. | 알고리즘 문제 제공 | 간단한 정보 제공 |
solved.ac | 백준을 사용하는 사용자 | 존재하지 않음. | 제공하지 않음 | 사용자 맞춤형 정보 제공 |
programmers | 알고리즘을 해결하고자 하는 사용자 | 존재하지 않음. | 알고리즘 문제 제공 | 간단한 정보 제공 |
산타 토익 | 토익을 준비하는 사용자 | 사용자의 수준에 맞는 문제 추천 | 토익 문제 제공 | 사용자 맞춤형 정보 제공 |
코테고리 | 취업을 준비하는 사용자 | 사용자의 수준에 맞는 문제 추천 | 알고리즘 카테고리 문제 제공 | 사용자 맞춤형 정보 제공 |
- 마케팅 전략 제시
- ◇ 코딩테스트 준비를 시작하려는 취업 준비생들에게 본인의 알고리즘 역량을 쉽게 파악할 수 있는 점 을 강조한다.
- ◇ 기존 서비스에는 존재 하지 않던 "카테고리"를 맞추는 문제를 제공해 준다는 점을 강조한다.
- ◇ 사용자가 어려워하는 유형의 문제를 추천하여 문제 해결에 대한 취약점 개선 가능성을 강조한다.
- ◇ 사용자에게 설문조사를 실시한다.
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
◇ 알고리즘 유형 분석 능력 증진
◇ 취약한 분야의 알고리즘 문제를 추천받을 수 있다
◇ 기업 코딩테스트 대비
경제적, 사회적 기대 및 파급효과
◇ 알고리즘 접근 난이도 하향
◇ 알고리즘 풀이에 대한 흥미 유발
◇ 교육 자료로 활용
기술개발 일정 및 추진체계
개발 일정
내용
구성원 및 추진체계
◇ Front-end (류병욱)
UI/UX 프론트 페이지 HTML 작성 Back-end와의 통신코드 작성
◇ Back-end (김준)
mmr시스템 로직 구현 mmr시스템을 통한 Quiz 추천 기업문제 추천
◇ Back-end (김형철)
크롤링 로직 구현 JWT 로그인 구현 어드민 페이지 API 개발 비정상적 문제 검열 로직
◇ Back-end (김준, 김형철 공통)
서비스 로직 API 개발
◇ AI (한수한)
모델 학습 평가 & 비교(EASE, AUTO_ENCODER)
◇ 아마존 배포 (임재욱)
main 머지 시 자동 배포 (CI/CD)
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
관련사업비 내역서
내용
완료작품의 평가
내용
향후계획
내용
특허 출원 내용
내용