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InBuddy ✈ 접속하기!

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✈ InBuddy

  1. 프로젝트 소개
  2. Abstract
  3. UCC
  4. 주요 기능 소개
  5. 기술 소개
  6. 기대효과
  7. 시스템 아키텍처
  8. 개발 환경
  9. 팀소개

✨프로젝트 소개

😖 괜히 해외여행 가기 전에 필요한 무언가를 두고 왔을 거 같애.
😫 인천 공항에 도착했는데 여권을 두고 오다니..!
🤨 오늘 날씨가 별로인데 비행기가 뜰까?
당신의 여정에 차질이 없도록 InBuddy

✨Abstract

😖 I think I left something I needed before I went abroad for no reason.
😫 I just arrived at the Incheon International airport and I can't believe I left my passport behind...!
🤨 The weather is not good today. Will the plane fly?
So that there's no disruption to your journey InBuddy

📼UCC

이미지 텍스트

위의 사진을 클릭하면 영상 링크로 이동합니다.


🔍주요 기능 소개

로그인

로그인

여정 및 항공권 등록

여정 및 항공권 등록

준비물 리스트

준비물 리스트

점검 리스트 - 여권 및 탑승

점검 리스트1

점검 리스트 - 환전 및 로밍

점검 리스트2

항공권 바코드로 좌석 등록

좌석 등록

항공편 사유 확인

항공편 사유 확인


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  1. 여정을 등록하고 관리

  2. 여정별 준비물 리스트 등록 및 체크

  3. 여정별 점검 리스트 등록 및 체크

  4. 이슈 발생 시 대처 방법 안내 및 인천국제공항 내 대처 장소 확인

  5. 여정별 항공편 등록 및 항공편 현황 확인

  6. 인천국제공항, 도착 공항 날씨 실시간 확인

  7. 체크인 카운터 확인 및 터미널 간 이동 방법 안내

  8. 항공편 지연, 회황, 취소 시 사유 확인

  9. 날씨에 의한 지연시 지연 예측


🛠기술 소개

  1. Hadoop, Spark, Kafka를 사용하여 항공편 빅데이터 분산 저장 및 읽기

  2. 머신러닝을 이용하여 날씨에 따른 항공편 지연 예측

  3. Redis를 이용하여 Refresh 토큰과 오늘 이후의 항공편과 날씨 정보를 관리하여 빠른 데이터접근 및 효율성 증대

  4. PWA(프로그레시브 웹 앱)를 활용하여 사용자에게 앱과 유사한 경험을 웹에서 제공할 수 있습니다.

Lasso 모델

Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 모델은 회귀 분석에서 사용되는 기법으로, 과적합을 방지하며 변수 선택 기능을 가지고 있습니다. 이 모델은 손실 함수에 절대값 기반의 규제 항(L1 규제)을 추가하여, 일부 회귀 계수를 정확히 0으로 만들어 불필요한 변수를 제거합니다. 따라서 모델의 복잡도를 줄이면서도 중요한 변수만을 선택하여 해석력이 높은 모델을 구축할 수 있습니다. Lasso는 특히 변수가 많은 데이터셋에 유용하게 적용됩니다.

InBuddy의 경우 비행기 지연 예측할 때 항공편명, 항공사 등 범주형 데이터들에 대해 one-hot 인코딩을 수행했는데, 데이터의 특성이 너무 많아져 과적합이 될 우려가 있었습니다.

그렇기에 다중 선형 회귀 모델 중 정규화를 포함한 Lasso 모델을 선택했고, 정규화 작업과 교차검증 작업을 통해 과적합을 방지했습니다.


✨기대효과

  1. 체계적인 여행 준비
  2. 신속한 문제 대처
  3. 시간 절약

💡시스템 아키텍처

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⚙개발 환경

Back End

Java: 17

IntelliJ 2023.3.2

Springboot: 3.2.2

JVM: 17.0.9

Fast API: 0.110.0

Database

Redis : 7.2.4

MySQL: 8.0.34

Front End

VS Code: 1.85.1

React: 18.2.0

Tailwind CSS: 3.4.1

Vite: 5.1.6

Node.js: 20.10.0

Redux Toolkit: 2.2.2

TanStack: 5.28.8

Query v5

shadcn/ui

Big Data

Hadoop: 3.4.0

Spark: 3.5.1

Kafka: 0.10.2

Infra

AWS EC2 Ubuntu 20.04.6 LTS

Docker

Jenkins


📂 기획 및 설계 산출물

요구사항 정의, 기능 명세서

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용어 정리
  • 여정 컬렉션: 사용자의 지난 여정부터 예정된 여정까지 모든 여정이 담겨있는 컬렉션입니다.
  • 준비물 리스트: 사용자가 공항에 도착하기 전 챙겨야 할 준비물(ITEM) 리스트입니다.
    • 여권, 지갑 등 필수적으로 준비해야 하는 준비물은 제공됩니다.
    • 추가로 준비할 준비물을 사용자가 추가할 수 있습니다.
    • 등록된 모든 준비물을 준비했다고 표시하면, 점검 리스트의 준비물 점검 사항이 완료됩니다.
  • 점검 리스트: 사용자가 출국 전 공항에서 완료해야 할 점검(TASK) 리스트입니다.
    • 준비물 점검, 발권 등 필수적으로 완료해야 하는 점검 사항은 제공됩니다. 제공된 점검 사항은 돌발 상황 시 대처할 요령 또한 제공합니다.
    • 추가로 완료해야할 점검 사항을 사용자가 추가할 수 있습니다. 하지만 사용자가 직접 추가한 점검 사항에는 대처 요령은 제공되지 않습니다.
    • 모든 점검 사항을 완료하면, 최종 완료 버튼이 활성화됩니다.
    • 최종 완료 버튼을 누르면 항공편의 운항 현황에 따라 정상 운항 페이지 또는 비정상 운항 페이지로 넘어갑니다.
ERD

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와이어 프레임

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💻팀소개

  • 김금환 팀장
    • BE, 발표
    • ERD 설계
    • Hadoop, Spark Cluster 구축
    • Spark에서 Kafka로부터 과거 항공편 데이터를 가져와 Hadoop HDFS에 누적 적재
    • Redis에 저장된 항공 데이터 Spring Boot와 연동
  • 김성민
    • FE
    • 피그마 와이어 프레임 설계
    • PWA
    • 여정 리스트, 여권, 로밍, 환전 대처 페이지 구현
    • Adobe illustrator 을 사용한 인천공항 내부 지도 및 주요 편의시설 마커가 포함된 svg 파일 제작
    • react-panning-zoom libary를 사용한 인천공항 내부 지도 줌, 드래그 기능 구현
  • 우찬명
    • FE
    • 피그마 와이어 프레임 설계
    • PWA
    • tanstack query
    • redux toolkit 스켈레톤 템플릿 코드 구현
    • 점검 리스트, 준비물 리스트 구현
  • 임서정
    • BE, FE
    • oauth2, jwt, spring security 활용한 소셜 로그인
    • 항공, 날씨 데이터 수집
    • zxing library 활용한 항공편 정보 추출 및 가공
    • UCC 편집
  • 오상훈
    • Infra, BE, ML
    • 데이터 수집
    • 배포 자동화
    • 테스트서버 구축
    • 데이터 스케줄러 제작
    • Kafka Cluster 구축
  • 이예진
    • BE
    • API 명세서 작성
    • 여정 컬렉션 CRUD 구현 (JPA)
    • 점검 리스트 CRUD 구현 (JPA)
    • 준비물 리스트 CRUD 구현 (JPA)
    • 항공편 정보 CRUD 구현 (JPA)
    • Swagger