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HOT PEOPLE

오늘의 핫플에서 새로운 인연




About This Project

HOT PEOPLE은 매일 빠르게 변화하는 지역별 핫플레이스를 한눈에 볼 수 있고, 새로운 인연을 위한 1:1 매칭을 지원해주는 앱 어플리케이션 서비스 입니다.



본 프로젝트는 UNI-DTHON 2021 해커톤 트랙 출품 및 은상 수상작으로, 실제 서비스를 제공하지 않습니다.



Features

인증

본 서비스는 카카오 계정 로그인을 지원합니다.


핫플레이스

핫플레이스 조회

앱 접속 시, 오늘의 핫플레이스를 바로 확인하실 수 있습니다


하단의 테마 버튼을 선택하면 맛집 / 카페 / 술집 / 문화·예술 테마에 맞는 핫플레이스를 볼 수 있습니다.


현위치 주변의 핫플레이스

현위치 주변에 있는 핫플레이스도 확인할 수 있습니다.


핫플레이스 상세정보

핀을 누르면 해당 장소의 정보를 볼 수 있습니다.


매칭

열린 매칭

핫플레이스 선택 후, 우측에 있는 매칭 목록 버튼을 누르면 해당 위치에 매칭을 연 사람들의 목록이 보입니다.


열린 매칭 참여

매칭을 올린 사람의 나이와 성별, 메시지를 확인할 수 있고 종이비행기 버튼을 누르면 매칭 참가 요청을 보낼 수 있습니다.


매칭 열기

직접 매칭을 열고 싶다면, 우측 상단에 있는 플러스 버튼을 눌러서 직접 매칭을 열 수 있습니다.
날짜와 시간을 선택하고 등록하면 됩니다.


내가 연 매칭

메뉴 탭을 누르면 나의 프로필을 확인할 수 있습니다.
카카오 계정을 기반으로 프로필 이미지, 나이, 성별이 표시됩니다.
내가 연 매칭과 대기중인 매칭, 참여한 매칭의 개수를 확인할 수 있습니다.


내 매칭을 누르면 내가 연 매칭 목록이 보입니다.
매칭 장소 이름, 주소, 날짜와 시간을 확인할 수 있으며, 나의 매칭에 수락을 요청한 사람이 있다면 그 사람들의 목록이 보입니다.
거절 버튼을 누르면 매칭을 거절할 수 있고, 수락 버튼을 누르면 매칭이 성사됩니다.
또는 열었던 매칭을 취소할 수도 있습니다.


대기중인 매칭을 누르면 내가 참여 요청한 매칭이 뜹니다. 내가 연 매칭과 마찬가지로 취소가 가능합니다.





Architecture



Team Member

성명 소속 Role Github
김연준 고려대학교 컴퓨터공학과 App Frame
김진녕 성균관대학교 소프트웨어학과 App Development
서희 숙명여자대학교 IT공학과 App Design, Data Analysis
김명승 중앙대학교 소프트웨어학부 Infra, Backend Development



Tech Used

  • Infra

    AWS Linux Jenkins Docker

  • Backend

    MySQL NodeJS Express.js KakaoTalk

  • Data Analysis

    Python NumPy Pandas

  • App Frontend

    Figma Android Studio Kotlin KakaoTalk




Data Algorithm

  1. Instagram 인기게시물에서 지역 별 맛집, 술집, 핫플 등의 키워드를 를 매일 자정마다 자동 크롤링 합니다.

  2. 크롤링한 게시물에서 위치 태그를 읽습니다.

  1. Google Place API로 해당 위치의 상세 정보 불러올 수 있습니다.



Expandability

  1. 인스타그램에서 스크래핑한 게시물 사진 표시

    • 이미 모든 코드는 준비되어있으나, 해커톤 기간 중 하드웨어 리소스가 부족하여 서비스를 제공할 수준의 데이터를 수집하는데 어려움을 경험하였습니다.
    • 인스타 공개 이미지여도 사생활 관련 Issue가 발생할 수 있으므로 Face Recognition 후처리를 통해 이미지를 선별할 수 있습니다.
  2. 최초 매칭 이후 실제 오프라인 만남 성사를 보장하기 위한 추가기능

    • 당근마켓 등의 서비스와 같이 채팅 등을 이용한 커뮤니케이션 창구를 마련할 수 있습니다.
    • 매칭된 두 당사자간의 상호 피드백 기록 서비스를 통해, 이후 이용자의 서비스 이용에 대한 매너를 평가하여 서비스 이용이 개선될 수 있습니다.
  3. 유저 활동 기반 추천 알고리즘 활용

    • 핫 플레이스 정보를 제공하는 범주를 기존 4가지에서 수백가지로 세분화하여, 유저 선호에 맞는 범주로 데이터를 제공할 수 있습니다.