참견도치 - 실시간 감정, 대화 분석을 통한 AI 갈등 해결 서비스
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01. 프로젝트 개요
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살다보면, 서로 살아온 환경과 방식이 다른 탓에 의견 충돌을 겪고, 갈등을 마주하기도 합니다.
저희는 이런 순간에 객관적이고 따뜻한 시선으로 조언 해주는 현명한 어른이 있다면 좋겠다는 생각에 저희 서비스를 구상했습니다.
참견도치는 사용자와 상대방의 대화내용, 표정으로 감정 변화를 판단하여 갈등 상황을 실시간으로 분석하고 대화 방향을 중재하는 “AI 코칭 서비스” 입니다.
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02. 담당 역할 및 기여
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- 프로젝트 기획 및 설계
- 프론트엔드 개발
- 인프라 구축 및 배포 자동화
- 협업 및 운영
- 발표
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03. 주요 구현 기능
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커뮤니티 페이지 설계 및 구현
- Figma를 활용해 커뮤니티 및 WebRTC 페이지 목업 설계
- React, Tailwind CSS, Zustand를 활용해 서비스 주제와 톤앤매너에 맞는 커뮤니티 페이지를 구현
- 디자인 레퍼런스를 조사하고 메인 캐릭터와 서비스 분위기를 반영해 화면 전반의 일관성 정리
- 백엔드와 API 문서를 공유하여 FE-BE 연동
Docker-Jenkins 기반 CI/CD 파이프라인 구축
- Docker 기반 Jenkins 환경 구축 및 GitLab Webhook과 연동해 서버에 직접 접속하지 않아도 자동으로 빌드 및 배포 구성
- Jenkins 파라미터 빌드를 도입해 상황에 따라 선택적으로 빌드할 수 있도록 구성
- 이전 빌드 이미지를 Docker Hub에서 관리하고, 빌드 실패 시 기존 이미지를 재사용할 수 있도록 설계
- 헬스체크 기반 검증 절차를 적용해 서비스 가용성을 확인하고 안정성 향상
환경 분리 및 실행 구조 개선
local / dev / prod 환경별로 docker-compose, .env, properties 파일을 수정해 개발 환경과 배포 환경을 분리- 시크릿 파일과 환경변수 주입 방식을 런타임 중심으로 관리
HTTPS 및 Reverse Proxy 구성
- Certbot을 활용해 SSL 인증서를 적용하고 HTTPS 환경 구성
- Nginx를 직접 빌드하고 conf 파일을 작성해 정적 파일, API, 실시간 통신 요청을 서비스별로 분기하도록 설정
- 도메인을 직접 구매해 AWS 서버와 연결하고, 서비스 접근 경로 일원화
LiveKit 기반 WebRTC 환경 구성
- LiveKit의 wss 요구사항에 맞춰 HTTPS 포트 및 네트워크 설정을 조정하고 실시간 통신 환경을 구성
- Docker, OS, 방화벽 레벨의 포트 사용을 함께 점검하며 외부 접속 최소화
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04. 기술 스택 및 시스템 아키텍쳐
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기술 스택 (사용 경험 표시)
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- AI Service / Database
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