2023.10.10 ~ 2023.11.17
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| Front-end |
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| Tools |
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🚩 서비스 한줄 소개
부모의 목소리로 읽어주는 동화낭독 서비스 “도란도란”
▪️기획의도 및 배경
[문제제기]
맞벌이 가정의 증가로 아이가 혼자 있는 시간이 많아짐
→ 부모와의 물리적, 심리적 거리가 멀어지고 외벌이 가족과 비교했을 때 상대적으로 정서적 스트레스, 불안감을 느끼는 아이가 많아짐.
[솔루션 도출]
부모의 목소리를 AI를 통해 동화를 낭독하여, 아이의 정서적 안정감을 채워주자
▪️서비스 목적
- AI를 활용한 부모의 목소리를 통해 부모와 아이의 심리적 거리를 좁혀주고 아이에게 심리적 안정감을 제공하는 것.
▪️서비스 목표
- 부모의 목소리를 녹음하여 가상의 목소리 생성
- 위에서 생성된 목소리를 활용한 동화 낭독
- 그 외, 부모 아이간 유대감을 형성할 수 있는 컨텐츠 제작 (편지, 앨범 등)
▪️기대효과
- 부모 아이간 물리적으로 거리가 멀어도, 동화를 직접 읽어주었을때의 긍정적 효과를 얻을 수 있음
- 부모 아이간 정서적 안정감, 유대감 형성
- 아이가 책에 대한 친밀감 형성
| 스플래시 |
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1. 아이 친화적인 UI 2. 애니메이션과 배경음을 사용하여 흥미를 유도 |
| 아이 로그인 | 부모 로그인 |
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1. 초대 코드를 이용한 로그인 2. 계정에 등록되어 있는 멀티 프로필 선택 가능 |
1. 소셜 로그인을 사용한 로그인 |
| 아이 메인 | 부모 메인 |
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1. 아이를 위한 직관적이고 귀여운 UI |
1. 해당 월에 할인, 소비한 금액을 확인 가능 2. 하단 바코드를 통해 오프라인 결제 가능 |
| 동화 낭독 | 동화 낭독 |
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1. 스크립와 부모님 목소리를 사용하여 동화 낭독 2. 스크립트에 맞는 그림을 사용하여 가독성 향상 3. 사이드의 화살표를 이용하여 이전, 다음 이동 |
1. 스크립와 부모님 목소리를 사용하여 동화 낭독 2. 스크립트에 맞는 그림을 사용하여 가독성 향상 3. 사이드의 화살표를 이용하여 이전, 다음 이동 |
| 동화 리스트 | 좋아요 |
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1. 동화책 리스트 확인 2. 녹음되지 않은 동화는 자물쇠를 이용한 잠금 3. 엄마, 아빠를 선택하여 동화 낭독 목소리 선택 |
1. 동화가 끝난 이 후 후기 등록 2. 아이가 좋아하는 동화는 부모 계정에서 확인 가능 |
| 동물 고르기 | 튜토리얼 |
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1. 캐릭터 선택 시 메인 화면의 안내 동물 변경 2. 동물마다 선택 시 안내 음성을 통한 재미 요소 추가 3. 귀여운 캐릭터를 이용한 친밀감 형성 |
1. 하단의 동물 클릭 시 튜토리얼 기능 활성화 2. 각 기능 클릭 시 동물의 음성으로 튜토리얼 안내 진행 3. 동물 재 클릭 시 튜토리얼 기능 off |
| 주의사항 | 중간저장 |
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1. 사용자의 성별 선택 2. 좋은 결과물을 뽑아내기 위한 주의 사항 안내 |
1. 녹음 된 기록이 있는 경우 이어하기 가능 2. 처음부터 진행 가능 3. 녹음 된 기록이 없는 경우 처음부터 진행 |
| 녹음 및 다시 듣기 | 녹음 완료 |
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1. 녹음하기 버튼을 눌러 음성 녹음 가능 2. 다시듣기 버튼을 눌러 녹음본 다시 듣기 가능 3. 녹음 진행 시 다음 스크립트 버튼 활성화 |
1. SMS를 통해 AI 학습 대기열 안내 2. 예상 대기 시간 안내 3. AI 학습 완료 시 안내 문자 전송 |
| 그림 편지 쓰기 | 그림 편지 받기 | 사진첩 |
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1. 색연필을 사용하여 그림편지 작성 2. 보내기 버튼을 통해 부모님, 아이에게 편지 전송 |
1. 로그인 진행 시 편지 수신 2. 클릭하여 편지 확인 |
1. 부모와 아이는 같은 앨범을 공유 2. 우측에서 디테일한 확인 가능 3. 그림 편지 수신 시 사진첩에 자동 등록 |
아이에게 익숙한 커스텀 UI / UX
RVC를 활용한 가상의 목소리 생성
RabbitMq를 활용한 트래픽 완화
**개요**
1. 녹음된 목소리를 활용하여 모델을 생성해야하는데 평균적으로 1시간 ~ 3시간 정도 소요됨.
2. 위의 과정을 스프링 <-> RVC Python Server 기존 아키텍처에서 수행했을 때 하나의 요청, 응답이 3시간 정도 소요됨.
- **응답이 처리되는동안 요청을 보낸 유저는 다른 작업을 수행 할 수 없으며**,
- "또한 파이썬 서버에서 **모델 학습, 추론이 별개로 일어날 수 있도록 "병렬 처리"**가 필요했음."
- 모델학습과 추론의 분산 -> GPU 효율 개선
**해결**
1. 기존 아키텍처 사이에 메세지 브로커인 RabbitMq를 적용 ( Spring Server <-> Rabbit Mq <-> Python Server )
- 요청 API에서 처리되어야 할 **모델 학습, 추론이 다른 API에게 위임**
- 프로세스를 분산시킴으로써 **효율이 올라가고, 체감 속도 개선**
| 개발 목업 | API 명세서 |
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| ERD |
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| 4주차 번다운차트 | 3주차 번다운차트 | 2주차 번다운차트 | 1주차 번다운차트 |
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