우리는 일상 속에서 잊고 싶지 않은 정보나 나중에 다시 보고 싶은 순간들을 스크린샷, 혹은 사진 촬영을 통해 기록하곤 합니다. 하지만 이렇게 쌓인 수많은 사진들은 갤러리 속에서 무분별하게 뒤섞여, 정작 필요한 순간에 해당 정보를 다시 찾는 데 막대한 시간과 피로감을 유발하곤 합니다.
저희는 이러한 불편함에 주목하여, 사용자의 저장 목적에 따라 갤러리 이미지를 자동으로 분류하고 관리해 주는 지능형 시스템을 기획하게 되었습니다. 단순히 이미지를 저장하는 기능을 넘어, 사용자가 캡처를 했던 '목적'과 '맥락'을 기술적으로 분석하여 최적의 카테고리에 배치하는 직관적인 UX를 구현하고자 했습니다.

저희 팀은 기능 구현의 완성도를 최우선으로 하여, 팀원 전원이 백엔드 로직과 AI 모델 설계에 집중하며 탄탄한 서비스 구조를 구축하였습니다.
- Frontend: 사용자가 캡처본을 한눈에 관리할 수 있도록 HTML, CSS, JavaScript를 활용해 직관적인 대시보드를 구현하고, Drag & Drop 기반의 업로드 인터페이스를 최적화했습니다.
- Backend: Django 프레임워크를 기반으로 대용량 이미지 데이터를 효율적으로 처리하는 서버를 구축했으며, Google Photos API 연동을 통해 모바일과 웹 간의 심리스한 데이터 동기화를 구현했습니다.
- AI (Ensemble Model): 시각 정보를 분석하는 Vision 모델과 텍스트 맥락을 파악하는 Text 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 설계했습니다. 이를 통해 캡처 이미지를 결제/예약, 학습/노트, 정보, 기타 4가지 목적에 맞춰 정교하게 자동 분류하는 엔진을 도입했습니다.
- Optimization: 데이터 효율성을 위해 이미지 Hash 값 비교 로직으로 중복 업로드를 원천 차단하고, 효율적인 스토리지 관리를 위해 자동 휴지통 스케줄러를 적용했습니다.
- Collaboration: GitHub, Notion, Figma를 활용해 기획부터 배포까지 긴밀하게 소통했으며, 백엔드 중심의 협업을 통해 기술적 부채를 최소화하고 기능의 안정성을 확보했습니다.

Recapture는 무분별하게 쌓이는 스크린샷을 사용자의 저장 '목적'에 따라 지능적으로 분류하고 관리해 주는 AI 기반 스마트 갤러리 서비스입니다.
📁 앙상블 모델 기반 자동 목적 분류
캡처를 올리는 순간, Vision과 Text 모델이 결합된 앙상블 엔진이 내용을 분석하여 결제/예약, 학습/노트, 정보, 기타 4가지 카테고리로 즉시 분류합니다. 사용자는 더 이상 원하는 사진을 찾기 위해 갤러리를 끝없이 스크롤 할 필요가 없습니다.
🔄 구글 포토 실시간 연동
모바일에서 캡처한 사진을 번거롭게 옮길 필요 없이, 구글 포토 연동을 통해 웹 대시보드에서 실시간으로 불러오고 관리할 수 있습니다.
🔍 스마트 검색 및 사진 메모
이미지 내 텍스트 정보를 바탕으로 한 검색 기능과 개별 사진에 대한 메모 기능을 제공하여, 파편화된 이미지 정보를 유의미한 지식 자산으로 전환합니다.
⏰ 리마인드 알림 서비스
단순한 알람을 넘어, 특정 카테고리나 커스텀 폴더 내 사진을 사용자가 설정한 시간 이상 확인하지 않았을 때 자동으로 리마인드 알림을 보냅니다. 중요한 예약 정보나 학습 자료가 갤러리 속에서 잊히지 않도록 관리의 선순환을 돕습니다.
🧹 효율적인 스토리지 관리
해시값을 활용한 중복 사진 방지와 기간이 지난 캡처본을 자동으로 정리해 주는 자동 휴지통 기능을 통해 쾌적한 디지털 환경을 유지합니다.

저희 팀은, 현재의 MVP 단계를 넘어 대규모 사용자와 방대한 데이터를 안정적으로 처리하기 위한 고도화를 계획하고 있습니다.
-대용량 데이터 처리 및 파이프라인 최적화
수백 장 단위의 사진이 동시에 업로드될 때 발생하는 병목 현상을 해결하기 위해 이미지 프로세싱 파이프라인 최적화를 진행할 예정입니다. 또한, 대용량 스토리지 관리 효율성을 높이기 위한 인프라 개선을 병행하고자 합니다.
- 앙상블 모델의 추론 속도 및 정확도 개선
현재의 분류 로직이 실시간성에 가까운 속도를 낼 수 있도록 모델 경량화와 캐싱 전략을 도입할 계획입니다. 분류 정확도를 높이는 동시에 사용자가 대기 시간을 느끼지 않는 쾌적한 UX를 완성하는 것이 목표입니다.
- 지속적인 기술 탐구와 서비스 완성도 제고
프로젝트 과정에서 직면한 기술적 한계들을 하나씩 해결해 가며, Re:Capture를 단순한 도구가 아닌 사용자의 모든 디지털 기록을 가장 똑똑하게 관리해 주는 완성형 지식 관리 플랫폼으로 발전시켜 나갈 것입니다.

레시픽은 '집에 있는 재료로 지금 당장 만들 수 있는 요리는 무엇일까?'라는 고민에서 출발했습니다. 많은 사람들이 요리를 하고 싶어도 냉장고에 있는 재료로 만들 수 있는 메뉴를 떠올리기 어려워 결국 배달이나 외식을 선택하게 되는 경우가 많습니다. 또한 냉장고 속 식재료를 제대로 활용하지 못해 소비기한이 지나 버려지는 경우도 자주 발생합니다.
저희 팀은 이러한 불편함을 해결하기 위해 보유 식재료와 개인 식습관을 반영해 현실적으로 가능한 레시피를 추천해주는 서비스를 기획했습니다. 사용자가 냉장고 속 재료를 등록하면 해당 재료를 활용할 수 있는 레시피를 추천하고, 부족한 재료가 있을 경우에도 최소한의 추가 재료로 만들 수 있는 요리를 제안합니다.
레시픽은 사용자의 냉장고 상황을 고려해 실용적인 요리 선택지를 제공하고 식재료 낭비를 줄이는 서비스를 목표로 합니다.

저희는 백엔드 2명, 프론트엔드 3명으로 구성된 5인 개발팀으로 프로젝트를 진행했습니다.
백엔드는 Django Framework 기반으로 구현하고, 데이터 관리를 위해 PostgreSQL 데이터베이스를 사용했습니다. 또한 다양한 레시피 정보를 활용하기 위해 Spoonacular API를 연동하여 레시피 데이터를 제공받도록 구성했습니다.
프론트엔드는 HTML, CSS, JavaScript를 기반으로 UI를 구현하여 식재료 등록과 레시피 탐색을 직관적으로 사용할 수 있도록 설계했습니다. 개발 과정에서는 GitHub와 Notion 등을 활용하여 협업과 피드백을 반복하며 서비스를 완성했습니다.

레시픽은 약 3주간의 집중 개발을 통해 ‘냉장고 속 재료를 기반으로 현실적인 레시피를 추천해주는 서비스’로 완성되었습니다.
사용자는 먼저 자신의 식습관과 제한 음식을 설정하고, 현재 보유한 식재료를 등록할 수 있습니다. 등록된 식재료 정보를 바탕으로 서비스는 해당 재료를 활용할 수 있는 레시피를 자동으로 추천합니다.
추천 결과는 [1] 일부 재료만 추가하면 가능한 레시피, [2] 지금 바로 만들 수 있는 레시피로 구분되어 제공되며, 이 과정에서 소비기한이 임박한 식재료를 우선적으로 활용할 수 있도록 추천 순서를 조정해 식재료 낭비를 줄일 수 있도록 설계했습니다.
또한 요리를 완료한 후에는 레시피 일지 기능을 통해 요리 기록을 남기고 자신의 요리 데이터를 관리할 수 있도록 구성했습니다. 이를 통해 레시픽은 단순한 레시피 검색을 넘어 사용자의 상황에 맞는 현실적인 요리 선택지를 제안하는 서비스로 발전했습니다.

레시픽은 향후 다음과 같은 기능을 추가하여 서비스를 더욱 발전시킬 계획입니다.
- 식재료 사진 인식 기능을 통한 자동 등록
- 사용자의 요리 기록을 활용한 개인화 추천 알고리즘 고도화
- 소비기한 기반 식재료 활용 추천 기능 강화
- 모바일 환경에 최적화된 사용자 경험 개선
궁극적으로 레시픽은 단순한 레시피 추천을 넘어 사용자의 냉장고 상황과 생활 패턴을 반영해 식재료 낭비를 줄이고 현실적인 요리를 제안하는 스마트 요리 어시스턴트 서비스로 발전하는 것을 목표로 하고 있습니다.

커스텀 경제는 'AI 기술을 활용한 사회적 문제 해결'이라는 핵심 비전에서 출발한 서비스입니다. 현대 사회에서 경제 지식의 중요성은 갈수록 높아지고 있으나, 생소하고 어려운 용어로 인해 진입 장벽을 느끼는 사용자가 많습니다. 저희 팀은 이러한 문제를 해결하고자 사용자의 '상황'과 '수준'에 맞춘 AI 경제 기사 해설 서비스를 기획하였습니다. 이를 통해 사용자는 실시간 경제 동향을 파악함과 동시에 자연스럽게 경제 개념을 학습할 수 있습니다.
기획 구체화 단계에서는 학습 효과를 극대화하기 위해 '경제 퀴즈' 기능을 핵심 요소로 도입하고, 문제 유형을 세 가지 카테고리로 세분화하여 체계화하였습니다. 서비스의 풍부한 콘텐츠 경험을 위해 **약 1,000개의 경제 퀴즈와 800개의 경제 단어 데이터베이스를 구축하여 사용자에게 최적화된 학습 환경을 제공하도록 기획하였습니다.

양현서: PM 및 프론트 보조
강승구: AI 해설
공하은: 퀴즈, 기사 추천, 리그
안시현: 기사 및 데이터 끌어오기
장준학: 프론트 전담

명시된 역할 외에도 세부 과업들을 유연하게 배분하여 효율을 높였습니다. 특히 자기 파트를 완료한 팀원이 자연스럽게 다른 작업을 돕는 유기적인 협업 구조로 프로젝트를 완수했습니다.

서비스의 핵심 가치인 '뉴스 크롤링'과 'AI 해설 기능'의 실현 가능성을 신속히 검증하기 위해 1주 차에 MVP를 구현을 완료하였습니다. 이후 해당 기능 고도화와 최적화에 집중하였으며, 마지막 주에는 세부 기능 구현과 배포 후 디버깅을 진행하였습니다.
프로젝트 후반부에 세부 기능 구현과 배포 후 디버깅 단계에서 예상보다 많은 에너지가 소요되었으나, 이를 통해 주요 기능 구현만큼이나 디테일을 잡는 디버깅과 안정화 단계에 막대한 리소스가 소요된다는 점을 체감하며, 서비스 완성도의 중요성을 다시금 깨달았습니다."

추후 저희 팀은 3주라는 제한된 일정 내에 다 담지 못한 기획 기능들을 순차적으로 구현할 예정입니다. 특히 데이터베이스 구조 최적화와 응답 속도 개선을 통해 사용자 경험을 향상시키고, 서버 운영 비용 효율화를 목표로 꾸준한 유지보수를 이어갈 계획입니다.

KITUP은 “사이드 프로젝트를 해보고 싶지만 어떻게 시작해야 할지 모르겠다”는 고민에서 출발했습니다. 많은 개발 입문자들이 언어나 기술 공부는 꾸준히 하지만, 실제 프로젝트 경험을 쌓기 위한 팀을 찾기 어렵거나 프로젝트가 중도에 흐지부지 끝나는 경우가 많습니다.

기존의 팀 매칭 서비스들은 단순히 팀원을 연결해주는 역할에 그치는 경우가 많았고, 프로젝트를 끝까지 완주할 수 있도록 돕는 구조는 부족했습니다.

그래서 저희는 “프로젝트 완주를 위한 팀 매칭과 팀플 가이드”라는 방향으로 서비스를 기획했습니다.

KITUP은 사용자의 실력 수준과 프로젝트 참여 열정을 함께 고려하여 팀을 매칭하고, 프로젝트 진행 과정에서 필요한 가이드를 제공하여 '처음 프로젝트를 시작하는 사람도 끝까지 완주할 수 있도록 돕는 플랫폼'을 목표로 합니다.

KITUP은 프론트엔드와 백엔드 개발자가 협업하여 웹 서비스 형태로 개발되었습니다.

Frontend는 HTML, CSS, JavaScript를 기반으로 사용자 설문 입력, 팀 매칭 결과 확인, 프로젝트 진행 화면 등을 직관적으로 사용할 수 있도록 UI를 구현했습니다.

Backend는 Python 기반 Django 프레임워크를 사용하여 회원 관리, 설문 데이터 처리, 팀 매칭 로직, 프로젝트 관리 기능을 개발했습니다. 데이터베이스는 PostgreSQL을 사용하여 사용자 정보와 설문 데이터를 안정적으로 관리합니다.

서버 환경은 AWS EC2에서 운영되며 Docker를 통해 서비스 환경을 컨테이너로 구성했습니다. 또한 GitHub Actions 기반 CD 파이프라인을 구축하여 develop 브랜치에 코드가 푸시되면 자동으로 서버에 배포되도록 구성했습니다. Nginx를 통해 HTTPS 보안 환경도 함께 적용했습니다.

프로젝트 협업은 GitHub, Notion, Figma 등을 활용하여 진행되었으며, 정기적인 회의를 통해 빠르게 피드백을 반영하며 서비스를 발전시켰습니다.

KITUP은 '사이드 프로젝트를 시작부터 완주까지 경험할 수 있도록 돕는 팀 매칭 플랫폼'입니다.

단순히 팀을 연결하는 것에 그치지 않고, 프로젝트 진행 과정 전체를 지원하는 구조로 설계되었습니다.

📝 파트별 레벨 설문
사용자는 자신의 기술 수준을 설문을 통해 입력하며, 이를 기반으로 프로젝트 참여 가능한 레벨을 분류합니다.

🔥 열정 설문
프로젝트에 투자할 수 있는 시간과 참여 의지를 함께 반영하여 팀원 간 참여 수준의 차이를 줄입니다.

🤝 자동 팀 매칭 구조
설문 결과를 기반으로 실력과 열정 수준이 비슷한 사용자들을 자동으로 매칭하여 프로젝트 팀을 구성합니다.

📚 팀플 운영 가이드
프로젝트 진행 단계에 맞는 가이드를 제공하여 팀원들이 “다음에 무엇을 해야 하는지” 자연스럽게 알 수 있도록 돕습니다.

📝 회고 시스템
프로젝트 종료 후 회고를 작성하여 경험을 기록하고, 다음 프로젝트에 활용할 수 있도록 합니다.

실제 운영 결과, 총 61명의 사용자가 가입했고 3개의 프로젝트 팀이 매칭되어 활동을 시작했습니다.

KITUP은 앞으로 팀 매칭과 프로젝트 협업 경험을 더욱 발전시켜 나갈 계획입니다.

먼저 기술 스택, 프로젝트 목표, 참여 가능 시간 등 다양한 요소를 반영한 더 정교한 팀 매칭 알고리즘을 구현할 예정입니다.

또한 프로젝트 진행 과정에서의 활동 기록과 기여도를 분석하여 '무임승차를 줄일 수 있는 협업 관리 기능'을 추가할 계획입니다.

장기적으로는 프로젝트 결과물을 포트폴리오 형태로 정리할 수 있는 기능을 제공하여, 사용자들이 사이드 프로젝트 경험을 취업이나 커리어 성장에 활용할 수 있도록 돕고자 합니다.

KITUP은 궁극적으로 '사이드 프로젝트를 처음 시작하는 사람도 안정적으로 팀을 구성하고, 실제 결과물을 완성할 수 있도록 돕는 개발 협업 플랫폼'으로 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

저희 Uniquest는 "캠퍼스에서 작은 도움이 필요할 때, 믿을 수 있는 학우에게 부탁할 수 있다면?"이라는 물음에서 출발했습니다. 대학생활 속에서 심부름, 대여, 학업 도움,
구인 등 다양한 상황에서 도움이 필요하지만, 익명의 중고거래 플랫폼에 올리기엔 애매하고 주변 지인에게 부탁하기엔 부담스러운 순간들이 있습니다. 저희는 '대학
캠퍼스'라는 신뢰 기반의 공간에 주목했습니다. 같은 학교 학우라는 공통점이 만들어내는 신뢰를 바탕으로, 도움을 요청하는 사람과 도움을 제공하는 사람을 자연스럽게
연결하는 미션 중개 플랫폼을 기획했습니다. 학교 이메일 인증을 통해 사용자 신원을 보장하고, 매너 온도와 리뷰 시스템으로 건강한 커뮤니티 문화를 형성하고자 했습니다.

저희 팀은 백엔드 개발자 3명, 프론트엔드 개발자 1명, 총 4명으로 구성되었습니다. 백엔드는 각각 JWT 기반 인증 시스템, 미션 CRUD 및 비즈니스 로직, 실시간 채팅 기능을
담당하여 역할을 명확히 분리했고, 프론트엔드는 전체적인 서비스 디자인 설계부터 UI/UX 구현, CSS 스타일링까지 전담하며 모바일 퍼스트 환경에 최적화된 화면을
완성했습니다. 기술적으로는 메인 서버를 Django + Django REST Framework로, 실시간 채팅 서버를 FastAPI + WebSocket으로 분리하는 MSA(Micro Service Architecture) 구조를
채택했습니다. 데이터베이스 역시 사용자·미션 데이터는 PostgreSQL에, 대량의 채팅 메시지 로그는 MongoDB에, 서버 간 실시간 통신과 캐싱은 Redis를 활용하는 폴리글랏
퍼시스턴스 전략을 구현했습니다. Docker Compose로 전체 인프라를 컨테이너화하고, Nginx를 게이트웨이로 두어 HTTPS 환경에서의 안정적인 서비스 운영을 구축했습니다.

Uniquest는 캠퍼스 안에서 학우 간 도움을 주고받는 전 과정을 하나의 플랫폼에서 경험할 수 있도록 완성되었습니다. 사용자는 학교 이메일로 인증 후 가입하여 심부름, 학업,
대여, 구인, 생활 등 6가지 카테고리에서 미션을 등록할 수 있고, 카카오 지도 API 연동을 통해 거래 희망 장소를 직관적으로 지정할 수 있습니다. 미션에 관심 있는 학우는
1:1 실시간 채팅을 통해 상세 내용을 조율한 뒤 미션을 수락하고, 완료 후에는 상호 리뷰와 매너 온도 평가를 통해 신뢰도를 쌓아갑니다. 태그 기반 필터링과 마감기한 설정,
이미지 첨부 등 세심한 기능으로 사용자 편의를 극대화했으며, 알림 시스템을 통해 미션 상태 변화를 실시간으로 전달받을 수 있습니다. 모바일 환경에 최적화된 깔끔한 UI와
직관적인 하단 네비게이션으로, 캠퍼스 어디서든 손쉽게 미션을 등록하고 수행할 수 있는 경험을 제공합니다.

Uniquest 팀은 피로그래밍 활동을 넘어 서비스의 가능성을 더욱 확장해 나갈 계획입니다. 우선 미션 매칭 알고리즘을 고도화하여 사용자의 위치, 활동 이력, 매너 온도를
종합적으로 반영한 스마트 추천 시스템을 도입하고자 합니다. 또한 결제·정산 기능을 연동하여 미션 보상의 안전한 거래를 보장하고, 에스크로 방식의 신뢰 거래 시스템을
구현할 예정입니다. 나아가 단일 대학을 넘어 여러 대학 캠퍼스로 서비스를 확장하고, 학교 간 네트워크를 구축하여 더 넓은 범위의 학우 간 협력을 지원하는 것을 목표로
합니다. 궁극적으로 Uniquest는 대학 캠퍼스 안에서 "누군가의 작은 부탁이 누군가의 기회가 되는" 선순환 생태계를 만들어, 캠퍼스 라이프를 더 따뜻하고 편리하게 바꾸는
플랫폼으로 성장하고자 합니다.