🧞‍♂️ Genieary_Backend 🧞

홍익대학교 졸업프로젝트 - 얼굴 분석을 통한 본인 이해 다이어리 선물 추천 서비스

👶🏼 Backend Members 👶🏼

정원희	원동희	권아림
정원희 👩🏻‍💻	원동희 👩🏻‍💻	권아림 👩🏻‍💻

🌟 프로젝트 소개

Genieary_Backend는 사용자에게 감정 상태 분석과 선물 추천 기능을 통한 다이어리 서비스를 제공합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 일기 관리와 선물 추천 시스템을 활용하여 감정상태를 인식할 수 있도록 도와줍니다.

주요 기능

1. 회원가입 및 로그인

   • 이메일 기반 회원가입 (이메일 중복 확인 포함)
   • Access Token 기반 인증 (JWT 사용)
   • 로그인 및 로그아웃 기능 제공
   • 비밀번호 변경 및 계정 탈퇴 지원
   • 액세스 토큰 만료 시 Refresh Token을 이용한 자동 갱신
   • 성격 및 취미 저장 → 개인화 선물 추천 데이터로 활용

2. 감정 분석 시스템

   • 사용자의 얼굴 사진을 촬영하면 7가지 감정 분석
   • 당일 일기를 고려하여 현재 유저의 감정 상태 요약

3. 맞춤 선물 추천

   • 사용자 데이터 분석 기반 선물 추천 메뉴 4개 제공
   • 기념일 반영 추천 기능 → 기념일기반 선물 추천 기능 추가
   • 선호도 조사를 통한 맞춤형 서비스 강화

4. 일기 작성 및 분석

   • 일기 작성 기록을 날짜순으로 관리 기능 제공
   • 일기 공유 기능
   • 기념일 및 일정 저장 → 개인화 추천 데이터로 활용
   • 특정 기록 삭제 기능 지원
   • 사용자의 일기를 통한 생활 패턴 분석 기능 추가

5. 보안 및 HTTPS 적용

   • 모든 API 요청을 HTTPS를 통해 암호화하여 전송 (보안 강화)
   • AWS Route 53 및 SSL 인증서(ACM) 적용을 통한 HTTPS 지원
   • 로그인 및 비밀번호 변경 시 데이터 암호화 적용
   • 클라이언트-서버 간 데이터 암호화를 통해 안전한 정보 전송

6. CI/CD 및 배포 자동화

   • Jenkins를 활용한 CI/CD 파이프라인 구축
   • 테스트 자동화 및 빌드, 배포 자동화 적용
   • AWS EC2 및 DockerCompose를 활용한 무중단 배포
   • Docker & Nginx를 활용한 컨테이너 기반 배포 환경 구성
   • 배포 단계에서 보안 강화를 위한 환경 변수 관리 및 접근 제한 적용

🛠️ 기술 스택

• Backend: Spring Boot(Java)
• Database: RDS(MySQL), Redis
• Cloud: AWS (EC2, VPC)
• API Documentation: Swagger, Notion
• Version Control: GitHub

🖥️ 프로젝트 구조

ERD

인프라 구성도

🌟 프로젝트 배경 및 아이디어

프로젝트 기본 아이디어

1. 문제: 많은 현대인들은 자신의 감정과 상태를 제대로 인지하지 못한 채 무기력하게 생활
2. 목표: 얼굴과 일기를 기반으로 사용자의 감정을 분석하여, 개인에게 맞는 해결책과 맞춤형 선물을 제안
3. 해결책: 얼굴 사진을 통한 감정 인식과 일기 분석을 결합하여, 사용자가 자신의 상태를 이해하고 적절한 대응을 할 수 있도록 도움

🤖 자체 AI모델 구축

• 얼굴이미지를 분석하여 angry, disgust, fear, happy, neutral, sad, surprise 감정 분류를 수행하며, 각 클래스의 데이터 비율과 약 60% 정확도를 가진 감정 인식 모델 구축
• 사용한 데이터셋 : FER-2013

🌐 API 명세서

Swagger