편지를 작성하고 편지 내용을 바탕으로 시를 묶어주는 시집 제작 서비스

• 모델 word2vec, doc2vec, classification, multi classification, PCA, tf-idf
• 데이터 시 크롤링 데이터, 시 제목, 내용, 작가 등 추천을 위한 시 데이터
  비출판물 말뭉치 데이터, 편지 데이터 학습을 위한 개인적 글쓰기 자료(시, 일기, 편지, 감상문 등)로 구성된 말뭉치데이터
• 스택 python, pandas, numpy, mongoDB, MySQL
• 라이브러리 sklearn, konlpy, matplotlib, plotly, kobert
• 개요 본 서비스는 시집 제작 서비스로 특히, 사용자가 입력한 편지의 내용을 바탕으로 시를 추천하고 시집을 편집하는 기능을 제공한다.
  사용자는 본 웹 사이트를 통해 삽입되는 시부터 겉 표지까지 직접 커스텀한 시집을 구매할 수 있다.

• 프로젝트 아이디어 동기
  우리나라는 시를 접하기 어렵다. 자신이 원하는 내용의 시를 찾기 어렵다
  유명한 시 위주로 접하거나 감상보다는 분석해야하는 대상이되곤한다.

또한 시집도 누군가 엮어놓은 시집을 사거나,
자신이 1인 출판을 통해 책을 엮어야 하지만 어렵다

자신의 상황에 맞게 시를 추천받고 시집으로 제작할 수 있는 서비스가 있다.
(추가 포인트라는 의미로 작성, 그냥 선택 시집과 다르다는 점 어필)특히 편지형태의 글을 사용하기 때문에 자신에게 편지를 작성하면 뜻깊은 시집 제작이되고
남에게 편지를 작성하면 뜻깊은 선물이 될 수 있다. 편지는 오랜 시간 마음을 정리하고 작성하기 때문에
시집과 함께 선물을 하면 그 마음을 더욱 잘 전달 할 수 있다.

• 주요 기능 (주된 활용성) 및 서브 기능
• 프로젝트만의 차별점, 기대 효과

• 와이어프레임/스토리보드 추가

멤버별 responsibility

1. 팀장

• 기획 단계: 구체적인 설계와 지표에 따른 프로젝트 제안서 작성
• 개발 단계: 팀원간의 일정 등 조율 + 프론트 or 백엔드 or 인공지능 개발
• 수정 단계: 기획, 스크럼 진행, 코치님 피드백 반영해서 수정, 발표 준비

2. 프론트엔드

• 기획 단계: 큰 주제에서 문제 해결 아이디어 도출, 와이어프레임 작성
• 개발 단계: 와이어프레임을 기반으로 구현, 인공지능 학습 결과 시각화 담당, UI 디자인 완성
• 수정 단계: 코치님 피드백 반영해서 프론트 디자인 수정

3. 백엔드

• 기획 단계: 데이터셋을 확보하기 위한 데이터베이스 구축, 데이터셋 수집
• 개발 단계: 데이터 베이스 구축 및 API 활용, 웹서비스 사용자의 정보 수집 기능 구현, 인공지능 학습 결과를 활용한 기능 구현
• 수정 단계: 코치님 피드백 반영해서 백엔드 설계/기능 수정

4. 인공지능

• 기획 단계: 웹 서비스 프로젝트 주제에 맞는 모델 및 알고리즘 설정, 모델과 알고리즘에 적합한 데이터셋 수집
• 개발 단계: 데이터 전처리, 학습 모델 구현, 학습 데이터 가공 및 모델 정밀도 향상
• 수정 단계: 코치님 피드백 반영해서 인공지능 학습 방식 수정

• 프로젝트의 버전 기입

• 자주 받는 질문 정리