Re:View : AI 기반 온라인 화상 면접 코칭 플랫폼

당신의 취업 성공을 위하여, AI 기반 질문 생성부터 피드백까지

공통 프로젝트 부울경 2반 TEAM 06 - 개린이집

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📑 목차

1. 🚀 프로젝트 소개
2. 🛠️ 기술 스택
3. 💡 주요 기능
4. 📂 시스템 아키텍처
5. ⚙️ 실행 방법
6. 🖥️ 서비스 화면
7. 👨‍👩‍👧‍👦 개발 팀 소개
8. 🗓️ 개발 일정
9. 📝 산출물

🚀 프로젝트 소개

"[AI 기반 온라인 화상 면접 코칭] 서비스"

Re:View는 실제 면접 환경과 유사한 모의 면접 환경을 제공하고,
AI 기반 피드백 및 반복 학습 기능을 통해 면접 준비에 최적화된 경험을 제공합니다.

• 실시간 WebRTC 기반 온라인 화상 면접 지원
• 지원서 / 포트폴리오 / 답변 스크립트를 활용한 맞춤형 질문 생성
• 인성/직무/PT 면접 결과 AI 피드백 제공
• 결과 리포트 제공 (표정 감정 분석, 음성 답변 분석)
• Retry 기능을 통한 반복 학습 지원
• PT 면접 화이트보드 제공

🔗 서비스 바로가기

🛠️ 기술 스택

Frontend

• React, TypeScript, Vite
• Tailwind CSS, Axios
• Zustand (상태 관리)
• TanStack Query

Backend

• Java 17, Spring Boot
• Spring Security, JWT
• Spring Data JPA, Spring AI
• Kafka (비동기 메시지 처리)

AI

• OpenAI Whisper (음성 → 텍스트 변환 및 요약)
• DeepFace (표정 감정 분석)
• KoBERT (답변 의도 분석)
• 생성형 LLM (질문 생성)

Infra & DevOps

• Nginx, Jenkins
• Docker, GitLab CI/CD
• AWS EC2, S3, RDS
• Prometheus + Grafana (모니터링)

Database

• MySQL
• Redis

Tools

• Git
• Gitlab
• Jira
• Notion
• MatterMost

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💡 주요 기능

기능	설명
WebRTC 기반 화상 면접	OpenVidu 3 (v2.30.0) 활용하여 실제 면접과 유사한 환경 제공
맞춤형 질문 생성	지원서, 포트폴리오, 답변 스크립트, 음성 데이터를 OCR/Whisper로 텍스트화 후 질문 생성
표정 감정 분석	DeepFace 기반 긍/부정/중립 감정 분석
음성 답변 분석	Whisper + KoBERT 기반 답변 의도 분석
AI 분석 리포트	답변 전사, 모범 답안 생성, 감정 분석, 답변 피드백 제공
Retry 기능	부족했던 질문을 반복 연습 가능
PT 면접 화이트보드	화이트보드를 통한 발표형 면접 연습 지원

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📂 시스템 아키텍처

아래 다이어그램은 서비스의 인프라 및 통신 구조를 보여줍니다.

• 사용자 → Nginx(443) → Backend(Spring Boot)
• Backend → DB(RDS), Cache(Redis), Messaging(Kafka)
• AI 서버 → 면접 영상/음성 분석 → Backend 전달
• OpenVidu → 실시간 화상 면접 지원
• Prometheus + Grafana → 모니터링 및 알람

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⚙️ 실행 방법

1. 환경 변수 설정

# .env 예시
DB_HOST=your-rds-url
DB_USER=admin
DB_PASSWORD=secret
REDIS_HOST=localhost
KAFKA_BROKER=localhost:9092

2. Docker 실행

# 백엔드 빌드 & 실행
cd backend
./gradlew build
docker build -t backend-app .

# 프론트엔드 실행
cd frontend
npm install -g pnpm
pnpm install
pnpm run build
docker build -t frontend-app .

# 도커 컴포즈 실행
docker-compose up -d

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🖥️ 서비스 화면

랜딩 페이지

• 서비스 소개, 면접 기능 설명, 사용자 리뷰

면접 준비

• 기업 및 직무 선택, 파일 업로드, 면접 준비 테스트

면접 진행

• 인성/직무 : 본 질문 1개, 꼬리 질문 2개 1세트 면접 진행
• PT : 주제와 내용에 대한 답변 준비 및 발표 진행

결과 페이지

• 표정 분석, 답변 분류, 모범 답안,

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👨‍👩‍👧‍👦 개발 팀 소개

사진	이름	역할	GitHub
	김민석	FE Leader	@silence102
	권인	FE	@iiiiin
	박희재	FE	@heejae
	이아현	BE	@yuju9
	이희산	BE	@Lee-heesan
	최민석	BE Infra	@m0304s

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🗓️ 개발 일정

• 1주차 (7/14 ~ 7/20): 프로젝트 기획
• 2주차 (7/21 ~ 7/27): 설계 및 구체화
• 3주차 (7/28 ~ 8/3): 인프라 및 구현
• 4주차 (8/4 ~ 8/10): 구현 및 연동
• 5주차 (8/11 ~ 8/17): 마무리
• 8/18: 최종 프로젝트 평가

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📝 산출물

1. 🔗 요구사항 명세서

2. 🔗 와이어프레임

3. 🔗 ERD

4. 🔗 API 문서