저희 Codynow는 ‘오늘 뭐 입지?’라는 일상 속 사소하지만 반복되는 고민을 해결하고자 출발했습니다. 사람들이 옷을 고를 때 겪는 가장 큰 어려움은 자신의 취향, 상황, 날씨에 맞는 코디를 빠르게 찾기 어렵다는 점이었습니다. 이에 착안해, 최신 패션 트렌드와 개인 취향을 모두 반영한 AI 기반 코디 추천 서비스를 만들고자 했습니다. 특히, LLM(Large Language Model)을 활용해 사용자의 자연어 입력을 이해하고, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반으로 실시간으로 갱신된 패션 데이터를 반영하여 더 단순 코디에 지나지 않고 실제 구매 가능한 링크와 스타일 이미지를 불러오는 혁신적인 서비스를 구현하였습니다.

저희 팀은 5명의 풀스택 개발자로 구성된 팀으로, 패션에 대한 인사이트와 기술 역량을 모두 갖춘 팀이었습니다.
백엔드에서는 Python 기반의 Django 프레임워크와 GCP Vertex AI를 활용해 LLM-RAG 파이프라인을 구축했습니다. 특히, Google Programmable Search API를 통해 LLM이 생성한 제품명을 실제 구글 검색으로 연결하여, 구매 가능한 상품과 해당 이미지 정보를 실시간으로 불러오는 'AI 에이전트형 인프라'를 구현했습니다.
또한, Slack, GitHub, Figma, Notion 등 다양한 협업 도구를 적극적으로 활용하며, Agile 원칙에 기반한 프로젝트 운영 방식을 도입했습니다. 매일 Stand-up 미팅을 통해 진행 상황을 공유하고, 빠르게 피드백을 반영하는 과정을 통해 서비스 완성도를 지속적으로 높일 수 있었습니다.

3주간의 몰입 끝에, Codynow는 ‘입고 싶은 옷’과 ‘입어야 할 옷’ 사이의 간극을 AI로 연결해주는 맞춤형 패션 추천 서비스로 완성되었습니다. 사용자는 본인의 옷을 촬영해 업로드하기만 하면, Codynow가 해당 의류를 분석하고 어울리는 스타일의 코디를 자동으로 제안해줍니다.
Codynow는 최신 스트리트룩 미니멀룩까지 다양한 스타일에 대응하고, 사용자 취향과 어울리는 코디를 정교하게 추천할 수 있습니다. 최종 발표를 이틀 앞두고는, 실제 사용자 피드백을 바탕으로 스타일 태그 필터링, 추천 저장 기능, 사용자 피드백 기반 재추천 기능 등을 신속하게 반영하여 서비스의 완성도를 한층 끌어올렸습니다.

아이디어에 확신이 생긴 저희 팀은 피로그래밍 22기 활동 이후에도 Codynow의 발전 가능성을 꾸준히 고민하고 있습니다. 현재는 개인의 체형, 선호 브랜드, 기존 옷장의 아이템들과 연계한 추천 시스템 고도화를 목표로 하고 있으며, 사용자가 업로드한 사진을 기반으로 코디 피드백을 제공하는 비전 모델 연동도 고려 중입니다. 궁극적으로는 개인의 스타일 어시스턴트로 자리잡아, 일상 속에서 더 많은 사람들이 ‘입는 즐거움’을 누릴 수 있도록 만드는 것이 우리의 비전입니다.

고강도의 러닝부터 가벼운 산책까지, 여러분은 어떤 형태의 걸음을 남기시나요? 그 걸음이 얼마나 모이고 어디서 쌓여갈지, ‘걸음걸이’와 함께 해요! 데일리 걷기 기록과 월간 관리를 다루는 ‘오늘 걸음’, 추천 걸음코스 제공하는 ‘어디 걸음’, 러너의 커뮤니티 ‘함께 걸음’과 ‘이달의 걸음왕’ 기능을 통해 걷기 습관을 이어가요.🔥

🏃‍➡️ 걸음 기록
사용자의 걷기 데이터가 실시간으로 업데이트되며 걸음 정보를 기록해요. 기록 종료 후 이동 거리, 소모 칼로리, 페이스, 경로 등의 정보를 제공하며, 사진과 코멘트 등록을 통해 기록을 커스텀할 수 있어요.
🗓️ 걸음 캘린더
사용자의 걸음정보를 캘린더 형태로 관리할 수 있어요. 날짜별 로고 투명도를 통해 월별 이동거리를 파악할 수 있으며, 월별 총 소모 칼로리와 이동 거리를 확인할 수 있어요. 캘린더 날짜 클릭을 통해 해당 날짜의 걸음정보를 제공받아요.
👥 함께 걸음
게시글 및 댓글 작성을 통해 러닝 메이티를 모집하거나 유저들과 소통할 수 있어요.
🗺️ 어디 걸음
다른 유저가 추천한 걷기 좋은 장소들을 추천받고, 자신이 좋아하는 걷기 좋은 장소를 추천해요. 제목 / 지도 좌표 / 키워드, 세 가지 검색 기능을 통해 추천 코스를 탐색할 수 있어요.
👑 이달의 걸음왕
전체 유저를 대상으로 월별 총 이동 거리 기준 TOP5 랭킹과 자신의 랭킹을 확인할 수 있어요.
📒 마이 걸음
사용자의 정보(프로필 사진, 닉네임)를 열람하고 변경해요. 자신이 작성한 함께걸음, 어디걸음 포스트를 모아서 볼 수 있어요. 로그아웃과 회원탈퇴 기능을 제공해요.

Django 프레임워크(Python)와 HTML, CSS, JavaScript를 사용하여 서비스를 구현하였고, MySQL 데이터베이스와 gunicorn, nginx, NPC(네이버 클라우드 플랫폼) 서버로 배포 및 자동화(CI/CD) 설정까지 완성하였습니다.

남경민(팀장): 기획, 캐릭터 및 UI/UX 디자인 설계, 걸음기록 페이지, 오늘걸음 페이지
김규일: ERD 설계, 회원 관리, 걸음캘린더 기능, 마이걸음 기능, NAVER CLOUD 서버 배포 및 CICD 설정
김선주: record 모델, 이달의 걸음왕, 걸음기록 기능, 오늘걸음 기능, NAVER CLOUD 서버 배포
박건욱: course 모델, 걸음캘린더 페이지, 어디걸음 메인/지도검색/세부/폼
이주원: post 모델, 메인홈, 함께 걸음, 어디걸음 키워드 검색 기능, 마이걸음 페이지, AboutUs, 내가 작성한 글 페이지

'지성Park' 서비스는 운전자를 위한 실시간 주차장 정보 제공 시스템입니다.
현재 주차 문제로 인해 불법 주정차와 같은 사회적 문제가 많이 발생하고 있습니다.
지성Park은 이런 사회적 문제를 해결함과 동시에 운전자의 스트레스를 해소하기 위해서 개발되었습니다.
주차장의 위치정보 뿐만 아니라 실시간 여석 정보, 요금계산, 리뷰, 찜 기능을 포함하고 있어서 운전자에게 한층 더 높은 수준의 편의성을 제공합니다.

저희 팀은 모바일 환경의 사용자를 기준으로 서비스를 구현했습니다.
정확한 정보와 빠른 속도, 그리고 편의성을 중점으로 잡았고, 이에 따라 심플한 UI를 바탕으로 속도 최적화를 위해 개발을 진행했습니다.
빠른 속도를 위해서 Redis와 Celery를 활용하여 비동기 작업 큐를 구현하고,
대량 데이터 처리에 따른 메모리 관리를 위해 TTL을 설정하여 메모리를 관리했습니다.

정원준(PM/BE) : 기획, ERD설계, Redis + Celery 분산 비동기 처리 아키텍쳐 구현, 배포, 백엔드 개발 총괄
김현진(BE) : 회원관리, 마이페이지, Q&A, REST API 설계, 실시간 데이터 매칭 관리 개발
임유지(FE) : 홈, 마이페이지, QnA, 주차장 리뷰 페이지 프론트 개발, 전체적인 디자인 설계
김태린(BE) : 모델 설계, 주차장 리뷰 기능, 주차장 찜 기능 연동 구현, 마이 페이지 기능
박태희(FE) : 로고 설계 및 디자인 참여, map api를 이용한 지도 관련 페이지와 기능들 프론트 개발

- Backend : Django Framework
- Frontend : HTML, CSS, JavaScript
- DB : MySQL (Cloud Server), Redis
- Deployment : NCP, Gunicorn, Nginx
- Asynchronous Task Queue : Redis + Celery

'Urabi' 는 지도 기반의 동행 매칭 기능을 중심으로 숙소 후기, 마켓 커뮤니티를 결합한 여행 플랫폼입니다.
예산과 기간이 너무나 달라 혼자 여행하는 사람이 많은 유럽, 지도를 기반으로 검색하고 작성하는 커뮤니티는 왜 없을까? 라는 생각에서 착안하여 개발하였어요.
Urabi는 사용자가 여행에 더 집중할 수 있도록 다양한 기능을 지원하고 있어요.

1. 장기 동행 매칭
- 여행을 생성해 날짜별로 여행 장소를 추가하여 여행 일정을 등록
- 여행을 불러오거나 여행 장소 선택 후 모집 조건 (성별, 나이 ..)을 추가하여 동행 모집 글 등록
- 유저들이 동행 신청 후 모임장이 수락하여 현재 모집된 인원 표시

2. 번개 매칭
- 지도를 기반으로 현재 위치에서 모집 중인 번개들을 마커로 표시
- 모임 시간, 위치, 인원, 조건을 추가하여 번개 모집 글 등록
- 유저들이 동행 신청 후 모임장이 수락하여 현재 모집 인원 표시

3. 숙소 후기
- 지도를 기반으로 도시별로 숙소 검색
- 숙소 유형 선택, 별점과 사진을 추가하여 숙소 후기 등록
- 후기 공감순, 최신순으로 후기 조회

4. 나눔 마켓
- 물건 카테고리(의류, 티켓..), 판매 상태 (거래중, 예약중...) 으로 물건 검색
- 도시, 사진, 설명을 추가하여 글 등록

5. 기타 기능
- 로그인 : 소셜 로그인(네이버, 카카오) 전화번호 본인 인증
- 신고
- 유저 간 채팅
- AI 챗봇
- 찜 기능

민설아 (팀장, FE/BE) : 아이디어 기획, 마이 페이지 디자인 및 구현, 유저 간 채팅, 신고, 휴대폰 번호 본인 인증
유승인 (FE/BE) : DB설계, API 명세서, 숙소후기 디자인 및 구현, 유저 간 채팅, 반응형 디자인, AI 챗봇, 소셜로그인, 배포
최민석 (FE/BE) : 장기동행, 여행 일정 관련 디자인 및 기능 구현, 지도 구현
김재원 (FE/BE) : 번개모임 관련 디자인 및 기능 구현, 지도 구현
이시은 (FE/BE) : 디자인 총괄, 나눔마켓 디자인 및 기능 구현, 지도 구현

FE : HTML, CSS, JS
BE : Django, REST Framework, MYSQL
Server : REDIS, NGINX, gunicorn, Daphne

Pictory는 사용자가 직접 사진을 업로드하여 인생네컷을 커스텀하고, 이를 바탕으로 일기를 작성할 수 있는 웹서비스입니다. 단순한 일기 작성뿐만 아니라, 감정을 기록하고, 이웃과 소통하며 나만의 기록을 남길 수 있도록 도와주는 맞춤형 공간입니다. 인생네컷으로 나만의 일기장을 만들어 보세요!

1.사진 업로드 및 커스텀: 사용자가 직접 사진을 업로드하고 프레임 색상, 로고, 프레임 간격, 스티커 등을 활용해 인생네컷을 커스터마이징할 수 있습니다.
2.일기 작성: 사용자는 제목, 날짜, 날씨, 감정, 위치, 친구 태그 등을 입력해 일기를 작성할 수 있습니다. 위치는 검색을 통해 지도에 표시되며, 친구를 태그해 함께한 사람을 남길 수 있습니다.
3.감정 그래프: 사용자가 작성한 최근 7개의 일기를 바탕으로 감정 데이터를 시각화합니다. Matplotlib 라이브러리를 활용해 감정 변화를 그래프로 표현하였으며, 마이페이지에서 확인할 수 있습니다.
4.이웃 시스템 & 알림기능: 태그 기능을 이용해 특정 친구와 함께한 일기를 기록할 수 있습니다. 또한, 이웃 추가, 태그, 배지 획득 시 실시간으로 알림을 제공합니다.
5.배지 시스템: 특정 조건(연속 7일 일기 작성, 일기 작성 개수, 이웃 수, 가입 1주년 등)을 달성하면 자동으로 배지를 지급합니다.
6.위치 기반 일기 작성: 일기에 기록한 장소는 KaKao Maps API를 통해 지도에 핀으로 표시됩니다. 핀을 클릭하면 해당 장소와 관련된 일기 제목 리스트를 확인할 수 있습니다.

Django 템플릿을 기반으로 HTML, CSS, JavaScript를 활용해 프론트엔드를 구현하였습니다. 백엔드는 Django와 PostgreSQL을 사용하였으며, Kakao Maps API를 통해 위치 기반 일기 검색 기능을 구현했습니다. 서버는 Nginx와 Gunicorn을 이용해 Naver Cloud Platform에 배포하였습니다.

-박수연: PM/FE
-김은성: BE
-임진수: BE
-김수연: FE

온기록은 반려친구와 소중한 순간을 기록하는 서비스입니다. 반려친구와 함께한 순간들을 기록하고 반려친구에게도 대답을 듣고 싶다는 생각에 기획을 하게 되었습니다.
반려친구와 함께한 소중한 일상을 기록하고 반려친구의 정보를 활용하여 AI로 반려친구에게 답장까지 받아볼 수 있습니다. 반려친구와 함께한 추억들을 모아서 볼 수 있고
다른 사람들과 반려친구와 함께 보내는 일상을 공유할 수 있습니다.

웹 프레임워크로 Django를 사용하여 Django 템플릿과 JavaScript로 사용자 인터페이스를 구현했습니다.
네이버 클라우드 플랫폼에서 Nginx, Gunicorn, Django를 이용해 웹 서버를 구성하고, PostgreSQL 데이터베이스를 구축하여 서버와 통신하도록 설정했습니다.
클라이언트는 REST API를 통해 Django 서버와 데이터를 주고받으며, Nginx는 정적 파일을 제공하고 API 요청을 Gunicorn으로 전달합니다.
Gunicorn은 Django 애플리케이션을 실행하여 요청을 처리하고, Django는 ORM을 통해 데이터베이스와 상호작용한 후 JSON 응답을 반환합니다.
또한, Django는 OpenAI API와 연동되어 AI 응답을 생성하고 이를 사용자에게 제공하는 기능도 수행합니다.

- 캘린더 기반 일기 작성
• 반려동물 및 반려식물을 대상으로 날짜별 일기 작성
• 감정(이모지) 및 날씨 선택 기능
• 다이어리 리스트 및 개별 일기 상세 보기 가능
- AI 답변 생성 기능
• 사용자가 작성한 일기에 대해 AI가 반려친구(동물/식물)의 입장에서 답장을 생성
• AI 응답을 통해 사용자와 반려친구 간의 인터랙션을 강화
- 반려친구 관리 기능
• 반려동물 및 반려식물 등록 및 삭제 기능
• 반려친구의 사진, 이름, 성격 등을 추가하여 맞춤형 관리 가능
- 공개/비공개 설정
• 일기별로 전체 공개/비공개 설정이 가능하여 프라이버시 보호
• 향후 커뮤니티 기능과 연계 가능

박혜린(팀장/FE)
김영호(BE)
장재훈(BE)
조주영(FE)
한종서(BE)