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comzac/Movie_Acitivity-project

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📖 How Do Mo Do Project

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📂 Contents

🖥️ 영화 관련 추천 서비스

  • 프로젝트 소개

📃 기술 스택

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SW Architecture

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BACKEND

  1. Programming Languages : [ Java 8 ]
  2. Frameworks : [ Spring ]
    • Tool : [ Spring boot ]
  3. SQL data storage : [ MySQL ]
  4. Web Server : [ Nginx ]
  5. Web application server : [ Apache Tomcat ]
  6. Hosting : [ AWS ]

FRONTEND

  1. Programming Languages : [ Kotlin ]
  2. Framework Tool : [ Android Studio ]

BigData/AI/Crawling

  1. Programming Languages : [ Python ]
  2. Framework Tool : [ Django ] [ Spark ]
  3. SQL data storage : [ MariaDB]
  4. Hosting : [ AWS ]

📃 사용 기술

[Backend]

Spring boot : How Do Mo Do Project의 전반적인 기능 Rest Controller 구현

Swagger : Swagger를 이용하여 RESTful API 문서 자동화

MariaDB : Docker에 구성하여 데이터를 관리

AWS : EC2 서비스를 이용하여 Ubuntu 서버를 구축(호스팅)

Nginx : 웹서버를 구축

[Frontend]

MVVM: MVVM (Model, View, View Model) 패턴을 활용하여 뷰 모델과 모델이 뷰로부터 독립적인 형태를 만들어서 UI로부터 비즈니스 로직과 프레젠테이션 로직을 분리

  • 뷰는 UI와 UI 로직을 다룬다.
  • 뷰 모델은 프레젠테이션 로직과 뷰를 위한 상태를 다룬다.
  • 모델은 비즈니스 로직과 데이터를 다룬다.

Naver 검색 API: 네이버 블로그 검색 결과를 출력해주는 REST API를 활용하여 영화에 대한 블로그 리뷰 View를 구성

Recycler View: Recycler View를 활용하여 리스트화된 데이터를 효과적으로 보여줄 수 있도록 View를 구성

  • Adapter : 새로운 뷰의 추가를 위한 어뎁터
    • 데이터를 가져와서 뷰에 적용
    • Recycler View에게 View Holder를 전달
  • View Holder : 실제 아이템의 레퍼런스를 가지고 있고, 뷰에 새로운 데이터를 넣어 업데이트할 때 캐시로 사용
    • 'findviewbyid'를 Layout에 뷰가 추가될 때가 아닌 뷰가 생성될 때만 호출되게 최소화
  • Layout Manager : Recycler View에게 뷰를 어떻게 보여줄지 알려주는 역할
    • 수직, 수평 , 그리드 등으로 보여주는거나 아이템을 추가 제거할때 애니메이션 효과 사용

Retrofit2: API에 특화된 CRUD 방식의 웹 서버 연결을 편하게 구현할 수 있는 라이브러리를 활용하여 통신 작업을 진행

OkHttp: HTTP & HTTP /2 통신 클라이언트 라이브러리를 활용하여 Request, Response 방식의 통신 활용

Glide: 구글의 안드로이드 이미지 로딩 라이브러리인 Glide를 활용하여 Recycler View에 영화 포스터를 넣기 위해 사용

Koin AndroidX: DI기술 사용을 위해 코틀린을 위한 DI 라이브러리 Koin AndroidX를 사용

  • DI (Dependency Injection): 의존성 주입
    • 구성요소간의 의존 관계가 소스코드 내부가 아닌 외부 설정 파일등을 통해 정의되게하는 디자인 패턴
      • EX) 카페에서 커피를 만드는데 커피 머신이 어떤 부품으로 구성되어있는지 바리스타는 알필요가 없다
      • 이렇게 분리시켜 놓으면 객체의 생성과 사용을 분리시킬 수 있고, 재사용이 유연해진다.
    • 재사용성을 높임
    • 테스트에 용이
    • 코드를 단순화
    • 종속된 코드를 감축
    • 결합도를 낮추면서 유연성과 확장성이 향상

KAKAO Map:

[Big Data]

Pyspark: pyspark 라이브러리를 활용하여 '19.09~'19.12 (4개월) 간의 카드사 데이터 분석

  • 데이터 전처리 및 SQLContext를 활용한 그룹핑 작업

  • persist()를 활용한 Action 결과 Dataframe 캐쉬 저장 (DISK AND CACHE)

  • 단계별 모듈화로 사전 분석을 통해 연산 과정을 단축시킴

  • 동일한 instance로 접근하여 생성한 cache값을 활용할 수 있도록 singleton pattern 적용

Bertforsequenceclassification: Transformers의 pre-trained model 활용 (약 15만 개 리뷰 긍부정 데이터 학습)

  • 사전 학습은 Colab에서 진행
  • LSTM 대비 정확도 상승
  • Crawling을 활용하여 '네이버 영화' 페이지의 리뷰 두 페이지 분량 추출 및 평가 데이터 폼 구축
  • 현 개발환경에 GPU가 없어 상대적 속도 감소

📃 Git Flow

  • MR / Pull Rule

    • 스프린트 완료 후 일주일에 한번은 develop에 MR
    • Front / Back 에 각자 Feature를 MR, develop Pull 하여 최신화

  • Commit Message Rule

    {상태} {기능} | {JIRA issue ID}

    • ex) Feat Login Function | S03P11A305-1
    • ex) Update Movie Function Communication | S03P11A305-2

    [마무리] | {날짜 }| {JIRA issue ID}

    • ex) [마무리] | 2020.07.21 | S03P11A305-1

    [MR] | '{소스브랜치}' into '{타겟브랜치}'

  • 진행상황

  • Todo
  • In Progress
  • Done

  • Git Branch 전략

    • Master

      • Develop

        • Front

          • Front_doc
          • Front_epic Name

  • Back

    • Back_doc

      • Back_Setting

      • Back_Users

      • Back_Theaters

      • Back_Current_Movielist

      • Back_django

      • Back_api

      • Back_Crawling

      • Back_SelectTheaters

      • bigdata_recommand

      • pn_score_analysis

      • release

📃 역할 분담

  • PM

    🕵‍♂ 이선수

  • Frontend

    👱 김찬영 👨 김대용 👦 김형택

    # [Role]
## [김 찬 영]
### 1. 상영관 선택 페이지
	- 1) 중첩 Recycler View를 통한 상영 영화 시간 정보 구성
    	- 영화사 페이지 크롤링 데이터 활용
  - 2) Recycler View를 통한 날짜 데이터 정보 구성
    	- 현재 시간으로부터 7일간 날짜를 저장하여 출력
### 2. 장소 선택 페이지 
	- 1) 시/도, 구/군 선택 서버 연동하여 데이터 출력
	- 2) 구/군 데이터를 통해 카드데이터 분석 결과 출력
## [김 대 용]  

## [김 형 택]
### 1. Main Page
	- 1) Recycler View를 통한 실시간 상영 영화 정보 구성
    	- 실시간 상영 영화 API 활용
    	- 예매하기 버튼을 클릭하여 해당 영화에 대한 긍정/부정 분석 결과를 Dialog로 출력
    		- BigData 분석 결과를 통한 긍정/ 부정 점수를 통신하고 결과값을 받아와 Dialog에 적용
    	- 영화관 선택 화면으로 연결
    - 2) Recycler View를 통한 영화 블로그 리뷰 정보 구성
    	- Spinner를 통해 영화를 선택
    	- 선택된 영화를 네이버 블로그 검색 API 활용
    	- Web View Activity를 활용하여 해당 블로그로 연결
### 2. Login Page
	- 1) Login Activity, View Model, layout을 통해 view를 구성
	- 2) Backend 파트와 로그인 관련 통신
### 3. MyPage
	- 1) 회원정보 수정 Activity, View Model, layout을 통해 view를 구성
	- 2) 회원 탈퇴 Activity, View Model, layout을 통해 view를 구성
	- 3) Backend 파트와 회원정보 수정, 탈퇴 기능 통신
### 4. Dialog Activity
	- 1) 회원 탈퇴 및 영화 리뷰 긍정/부정 분석 정보 Dialog Activity를 구현
	- 2) 사용자에게 효과적으로 보여질 수 있도록 layout을 구현
### 5. Splash Page
	- 1) App 처음 실행 화면 Splash Activity, layout을 통해 view를 구성

  • Backend

    👨 권오정 👩 전수현

    # [Role]
## [전수현]
### 1. Spring Server
	- 1) 회원정보 CRUD
	- 2) 시구군 및 즐겨찾기 CRUD

  • Big Data

    👨 이선수

    # [Role]
## [이선수]
### 1. bigdata analysis of activitiy 
	- 1) spark 세션 생성 및 분석 데이터 로드
	- 2) 시구군 기준 그룹핑 dataframe 생성
	- 3) param에 따른 dataframe 분석
	- 4) 결과값 response (json)
	- 5) Django RESTful api 활용 (GET)
	- 6) python 모듈화 및 singleton pattern 적용 (여러 세션의 접근에 동일한 사전분석 데이터를 		활용하기 위해)
### 2. positive/negative score analysis
	- 1) Bertforsequenceclassification 15만개 긍부정 리뷰 사전 학습 및, 학습 모델 추출			(Colab 환경에서 학습 후 추출) 
	- 2) Crawling을 통해 '네이버 영화' 홈페이지의 리뷰 2페이지 분량 추출
	- 3) 평가 데이터 토큰화 및 어텐션 마스킹, 파이토치의 텐서형으로 변환
	- 4) Django RESTful api 활용 (GET)
	- 5) python 모듈화 및 singleton pattern 적용 (여러 세션의 접근에 동일한 사전분석 데이터를 		활용하기 위해)
	- 6) AWS 환경설정 및 배포 관리

📃 Jira

프로젝트 관리 도구로 Jira를 사용, Issue를 등록하여 프로젝트를 진행

  • Epic : 전체적인 큰 기능들을 Epic으로 구성

    • Ex) Front | User Function (회원 관리) , Back | Theater Function (상영관)

  • Story : Epic과 연결하고 Epic에 관련된 기능 구현을 위주로 구성

    • Ex) Front | Main Page , Back | Movie CRUD, BigData | 긍부정 분석

  • Bug : 테스트 과정에서 발견된 bug를 등록

    • Ex) Front | Kakao Map

📃 화면 구성 Flow

홈 화면

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  • 현재 상영중인 영화리스트를 상단에 가로 형태로 보여줍니다. (네이버 영화 크롤링)

  • 하단에 영화 제목으로 네이버 블로그 검색결과를 보여줍니다. -> 영화의 후기를 참조 할 수 있습니다.

  • 예매하러가기 클릭 시 영화 긍부정 데이터를 보여주게 됩니다.


영화 긍부정 데이터 분석 화면

Screenshot_20201007-204701_HowDoMoDo

  • 해당 영화를 선택하기 전에 사용자에게 관객의 긍부정 데이터를 제공함으로서 영화 선택에 도움을 줍니다.

  • 댓글 빅데이터를 분석하여 긍부정 데이터 출력


장소 선택 및 카드데이터 분석 결과 출력 화면

Screenshot_20201007-204712_HowDoMoDo

  • 시/도, 구/군을 선택하여 사용자가 영화 관람을 원하는 장소를 선택합니다.

  • 해당 장소에서 사용된 카드 데이터를 분석하여 사용자에게 어떠한 활동이 많이 아루어졌는지 보여줍니다.

  • 그 결과 사용자가 원하는 활동이 있는 장소를 고를 수 있도록 도와줍니다.


영화관 선택 화면

Screenshot_20201007-204743_HowDoMoDo Screenshot_20201007-204805_HowDoMoDo

  • 해당 장소에 있는 3개 회사(메가박스, CGV, 롯데시네마)를 모두 출력해줍니다.

  • 리스트에서 영화관을 선택하게 되면 지도의 가운데로 이동시킵니다.

  • 지도의 마커를 클릭하면 해당 영화관까지의 길찾기 정보를 보여줍니다.

  • 영화관을 선택한 뒤 다음 단계로 넘어가면 상영시간대를 선택합니다.


상영 시간 선택 화면

Screenshot_20201007-204831_HowDoMoDo

  • 선택한 영화의 상영시간대를 보여줍니다.

  • 해당 날짜에 영화 상영 계획이 없으면 보여주지 않습니다.

  • 최대 일주일간의 영화 상영 계획표를 보여줍니다.


예매 정보 화면

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  • 지금까지 선택한 예매 정보를 보여줍니다.

  • 사용자로 하여금 정보를 한번 더 확인 시키고 예매사 연결 버튼을 통해 선택한 영화사 어플로 연결시켜줍니다.

영화사 어플 화면

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  • CGV의 영화 어플로 연결한 화면입니다.

홈 돌아가는 화면

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  • 마지막 정리 멘트를 보여주며, 홈 화면으로 돌아가게 합니다.

즐겨찾기 화면

Screenshot_20201007-204634_HowDoMoDo

  • 사용자가 즐겨찾기한 영화관을 보여줍니다.

  • 영화관을 선택하게 되면 영화를 선택하는 다이얼로그를 띄워줍니다.

즐겨찾기에서 영화 고르는 화면

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마이페이지 화면

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