<빅데이터를 활용한 촬영공간 중계 020 서비스 플랫폼>

목차

1. 프로젝트 착수

• 주제
• 기획의도
• 개발환경 및 Spec
• Software Architecture
• 개발일정
• 개발팀 소개

2. 설계 및 분석

• 요구사항 정의서(SRS)
• UseCaseDiagram
• ER Diagram
• Class Entity Association
• Service Flow

3. 구현

• Software Architecture
• 시연 영상
• 구현 및 코드

1. 프로젝트 착수

(1) 주제

• 머신러닝을 활용한 촬영공간 중계 O2O 서비스 플랫폼 개발
• 서비스명 : Pics (Picture + Square) 사진의 틀, 사진의 액자

(2) 기획의도

• 콘텐츠 산업의 변화로 인한, 촬영공간에 대한 수요 증가

• 유튜브, 아프리카TV 등 쌍뱡항 미디어 콘텐츠 플랫폼의 등장으로 개인이 제작한 콘텐츠를 통해 수익 창출이 가능해짐
• 개인이 컨텐츠를 생산하고 소비하는 "프로슈머" 개념의 등장
• 개인과 기업 모두 온라인 콘텐츠를 대량으로 생산
• 콘텐츠 산업의 매우 빠른 성장 야기

• 콘텐츠산업 성장 속도에 미치지 못하는 촬영공간 인프라

• 콘텐츠 제작에 있어, 촬영공간은 필수적
• 촬영공간 탐색 및 예약하는 인프라는 매우 열악한
• 분산된 촬영공간 사이트로 인해, 촬영장소 탐색과 선택에 있어 복잡한 과정을 거쳐야 함
• 촬영장소 탐색 및 선정의 알고리즘은 아래와 같음

• 더 쉽고 편한 촬영공간 검색 및 예약 알고리즘 제공

• 조건 검색, 바로 예약, 자동 추천 등의 기능으로 앞서 언급한 인프라 한계 극복
• 고객은 원하는 장소를 더 쉽게 찾고 업체는 더 많은 고객을 모을 수 있는 플랫폼 구축

(3) 개발환경 및 Spec

(4) Software Architecture (Plannned)

(5) 개발 일정

• 개발 기간 : 2020.08.24(월) ~ 2020.09.18(금) (총 4주)

(6) 개발팀 소개

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2. 설계 및 분석

(1) 요구사항 정의서 (SRS)

요구사항 정의서 링크

(2) UseCaseDiagram

(3) ER Diagram

(4) Class Entity Association

(5) 촬영공간 Service Flow

1. 스튜디오 검색(F)

2. 스튜디오 예약(S002)

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3. 구현

(1) Software Architecture (Completed)

A. Restful - SpringBoot

• 전체
• 상세
• 폴더구조

B. Restful - Flask

• 전체
• 상세
• 폴더구조

(2) 시연 영상

시연 영상 보러가기

(3) 구현 및 코드

구현부분 링크이동

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