INHA CloudComputing Project 09
인하대학교 클라우드 컴퓨팅 9팀 프로젝트입니다.
AWS 기반 인프라와 AI를 활용한 감정 분석 일기 서비스를 개발합니다.
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✨ AI 기반 감정 분석 및 유사 회고 자동 추천
사용자의 텍스트·이미지 데이터를 분석해 감정 벡터를 추출하고,
유사한 감정을 겪었던 과거 상황을 AI가 요약하여 회고 형태로 제공합니다. -
🧩 자체 제작 AI모델 일기 데이터 기반 다양한 서비스 제공
FastAPI로 배포된 자체 제작 AI 모델이 사용자의 일기와 감정 데이터를 기반으로
회복 루틴을 제공합니다. -
🎙️ 음성 기반 감정 분석 및 AI 공감 대화 제공
사용자의 음성을 텍스트로 변환한 뒤 감정 벡터를 분석하여,
AI가 위로, 격려, 공감 등 정서적 반응을 제공합니다. -
👥 감정 벡터 기반 유저 클러스터링 및 커뮤니티 매칭
실시간 감정 벡터를 기반으로 유저들을 자동 분류하고,
비슷한 감정을 가진 사람들끼리 대화할 수 있는 감정 나눔방을 자동 추천합니다. -
☁️ AWS 기반 서버리스 인프라 구성
Lambda, S3, RDS, API Gateway, SNS/SQS, CloudWatch 등
AWS 자원을 활용하여 유연하고 확장 가능한 아키텍처를 설계합니다. -
🔁 CloudWatch, SNS, SQS 기반 정기 자동화 파이프라인
매일 새벽 1시, CloudWatch 스케줄러가 실행되며
모든 사용자의 최신 감정 벡터를 기반으로 커뮤니티 클러스터를 재구성합니다.
또한 유저가 일기를 작성하면 자동으로 SNS와 SQS를 통해 Lambda 함수들을 트리거하여
감정 분석 → 클러스터링까지 이어지는 전체 프로세스를 자동화합니다 -
🧩 기능 단위 Lambda 설계
감정 분석, 회고 추천, 클러스터링, 커뮤니티 기능을 각각 독립된 Lambda 함수로 분리하여
유지보수와 배포가 효율적인 구조를 구현합니다. -
📄 License This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.
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🌐 RESTful API 설계
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🔔 Slack 채널 활용
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| 분류 | 기술 스택 |
|---|---|
| Cloud | AWS (EC2, Lambda, RDS, API Gateway, Bedrock, Comprehend, Pollo, SNS, SQS) |
| Backend | Python, Spring Boot, MySQL |
| Frontend | React, NextJS |
| DevOps | GitHub, AWS IAM, CloudWatch, Slack |
| AI | Claude 3.5 Sonnet, AWS Comprehend, AWS Polly, 자체 제작 AI모델 |
