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projectLocation3String.KR08AI SW 개발/기획 자동화 서비스`
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projectLocation3String.KR08AI SW 개발/기획 자동화 서비스
함께 성장하는 프로젝트 스페이스 | 부트펠로우안녕하세요! 우리는 부트펠로우 팀입니다.현재 우리는 컴퓨터공학과 학생들을 초기 타겟으로 한 AI 기반 개발 기획 및 SW 제작 도구를 개발하고 있습니다.우리 팀은 대전 청년창업사관학교에 입교하여 더 나은 미래를 위한 서비스를 만들어가고 있습니다.프로젝트 소개부트펠로우는 개발 기획의 복잡성과 경험 부족으로 어려움을 겪는 초보 기획자들을 돕기 위해 설립되었습니다.ChatGPT와 같은 기존 AI 도구는 사용자의 질문에 의존하는 답변을 제공하는 한계를 가지고 있습니다.이를 해결하기 위해 우리는 Agentic Workflows를 적용한 혁신적인 SW 기획 및 개발 서비스를 제작하고 있습니다.우리의 비전미션: 사람들이 발전하는 기술을 누릴 수 있도록 사람과 기술, 그리고 세상을 연결합니다.비전: 사람들이 스스로 자신의 상상을 기술을 통해 구현할 수 있는 세상을 만듭니다.핵심가치: 모두의 성장, 개인보다는 조직, 기술 진입장벽 개선서비스 기능1. Reflection: AI가 자신의 행동을 검토하고 학습하여 점점 더 똑똑해집니다.2. Tool Use: AI는 필요에 따라 다양한 도구를 사용하여 최적의 결과를 도출합니다.3. Planning: AI는 미래를 예측하고 필요한 단계를 계획하여 기획의 정확성과 효율성을 높입니다.4. Multi-agent Collaboration: 여러 AI 에이전트가 협업하여 최고의 결과를 만들어냅니다.우리가 찾는 팀원우리는 함께 성장하고 혁신을 주도할 열정적인 팀원을 찾고 있습니다.다음 분야에 관심이 있거나 경험이 있는 분들을 환영합니다:- AI/ML 엔지니어- 소프트웨어 엔지니어- UI/UX 디자이너회의 진행 및 모임 방식주당 회의 횟수: 주 2회 정기 회의를 진행합니다.온라인/오프라인 모임의 비율: 온라인 회의와 오프라인 회의를 병행하며, 팀원의 상황에 따라 비율을 조정합니다.참여 기간: 프로젝트 초기 단계부터 참여하여 최소 4개월 이상의 기간 동안 함께 하실 분들을 찾습니다.우리의 목표1단계: 외부 AI API 도입 및 자체 AI 에이전트 시스템 구축2단계: 커스터마이징 가능한 마켓플레이스 구축3단계: 자동으로 운영되는 AI 에이전시 구축현재 상황현재 우리는 대전 청년창업사관학교에 입교하여 프로젝트를 추진 중입니다.더 많은 인재들과 함께 우리의 비전을 실현하고자 합니다. 여러분의 참여를 기다리고 있습니다!
(is_recruiting) AI, 네트워크/클라우드 , UI/UX디자인 , 웹프론트엔드
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이미지 학습용 전처리 유틸(웹)`
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이미지 학습용 전처리 유틸(웹)
1. 프로젝트 소개1) 시작 동기현재 인공지능 분야의 가장 중요한 과제 중 하나는 대량의 데이터, 특히 이미지 데이터를 얼마나 효율적으로 처리하고 학습시킬 수 있는가입니다.AI 개발자나 연구자들은 종종 다양한 출처에서 이미지를 수집하지만, 각 이미지의 크기, 포맷, 해상도 등 다양한 변수를 고려하여 데이터를 전처리해야 합니다.그러나 현재 시장에는 이러한 이미지 전처리를 간편하게 자동화할 수 있는 도구가 부족합니다.이 문제를 해결함으로써 AI 개발자들이 데이터 준비 과정에서 소모하는 시간을 절약하고, 보다 발전된 모델 개발에 집중할 수 있게 하고자 합니다.2) 만들고자 하는 서비스우리가 개발하고자 하는 서비스는 AI 학습에 최적화된 이미지 변환 웹사이트입니다.이 서비스의 핵심은 사용자가 업로드하는 이미지를 자동으로 분석하고, AI 모델의 학습에 가장 적합한 형태로 변환하는 것입니다.주요 기능으로는 이미지 크기 조정, 포맷 변환, 배경 제거, 노이즈 감소 등이 있으며,장기적으로는 사용자가 특정 AI 모델에 맞춤화된 이미지 데이터를 준비할 수 있도록 지원하고자 합니다.마케팅 측면에서는, 주로 기술 포럼과 AI 관련 컨퍼런스 및 온라인 커뮤니티를 통해 서비스를 알릴 계획입니다.3) 마일스톤6개월 이내 완성을 목표로 아래와 같은 마일스톤을 설정하고, MVP 기능을 구현하고자 합니다.- 1개월차:프로젝트 기획 완료 및 기술 스택 선정- 2개월차:기본 UI/UX 디자인 및 핵심 기능 아키텍처 설계- 3개월차:이미지 크기 조정 및 포맷 변환 기능 개발- 4개월차: 배경 제거 및 노이즈 감소 기능 개발- 5개월차:사용자 피드백을 기반으로 기능 개선 및 유지 보수- 6개월차:베타 테스트 및 정식 서비스 출시 준비4) 타겟 사용자층이 서비스의 주된 타겟은 AI 연구자와 개발자들입니다.주로 20대 중반에서 40대 초반의 직장인 혹은 대학원생들로, 인공지능 및 머신러닝에 대한 이해가 있으며, 기술 혁신과 효율성에 관심이 많은 사람들이 주 사용자층이 될 것입니다.이들은 대개 최신 기술 사용에 익숙하며, 디지털 환경에서 데이터를 다루는 데 있어 적극적인 태도를 보입니다.2. 회의 진행 및 모임방식1) 1주를 기준으로 회의나 모임의 빈도일주일에 1번씩 2시간 가량 오프라인 회의를 진행하고, 필요에 따라 추가적인 온라인 회의를 가질 예정입니다.프로젝트 초반 3개월 동안은 집중적인 참여가 요구되며, 이후에는 상황에 따라 조정할 계획입니다.2) 온/오프라인으로 진행 시, 구체적인 진행방식오프라인 회의는 주로 서울 지역에서 진행될 예정입니다.온라인 회의는 디스코드(Discord)와 줌(Zoom)을 활용하여 진행하며, 주간 진행 상황 공유 및 간단한 디스커션을 위해 구글 미트(Google Meet)를 대안으로 사용할 계획입니다.3. 저의 경험 및 역할1) 현재까지 경험저는 인공지능 분야에서 5년 이상의 경험을 가지고 있으며, 특히 이미지 처리 및 분석과 관련된 프로젝트를 다수 진행해왔습니다.이전 회사에서는 이미지 데이터 전처리 파이프라인 구축과 관련된 업무를 주로 담당했습니다.2) 이 프로젝트에서의 역할이 프로젝트에서 저는 주로 기술 리드를 맡아 개발 방향성을 제시하고 핵심 기능 구현에 참여할 예정입니다.또한, 팀원들과의 기술적 의견 교환 및 문제 해결을 도와 원활한 프로젝트 진행을 이끌 계획입니다.
(is_recruiting) UI/UX기획, 웹프론트엔드
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projectLocation3String.KR01XGBoost 기반 하체 약측(편측) 판별 AI 모델`
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projectLocation3String.KR01XGBoost 기반 하체 약측(편측) 판별 AI 모델
1. 프로젝트 소개1) 프로젝트 시작 동기헬스케어, 스포츠, 재활, 피트니스 시장에서는 최근 개인의 신체 불균형을 데이터로 분석하고 관리하려는 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.특히 하체 근력 및 사용 패턴의 좌우 비대칭(약측/편측 문제)은 운동 효율 저하, 부상 위험 증가, 만성 통증으로 이어질 수 있음에도 불구하고, 이를 정량적으로 진단하고 일상적으로 활용할 수 있는 솔루션은 매우 제한적입니다.현재 대부분의 판단은 트레이너나 물리치료사의 경험에 의존하거나, 고가의 전문 장비를 사용하는 방식이어서 일반 사용자들이 쉽게 접근하기 어렵다는 한계가 존재합니다.본 프로젝트는 이러한 문제의식에서 출발하여, 구현 난이도가 상대적으로 낮고 해석력이 높은 XGBoost 모델을 활용해 하체 약측을 판별함으로써, 누구나 자신의 신체 상태를 데이터로 이해할 수 있는 기반을 만들고자 합니다.2) 만들고자 하는 서비스본 프로젝트의 핵심 목표는XGBoost 기반 머신러닝 모델을 활용한 하체 좌우 불균형(약측) 판별 AI 모델의 MVP 개발 및 검증입니다.핵심 컨셉하체 운동 수행 과정에서 수집되는 탭형 데이터 기반 약측 판별단순 정확도가 아닌 설명 가능한 AI(Feature Importance) 중심의 결과 해석전문가가 아니어도 이해할 수 있는 결과 리포트 구조단기 계획 (MVP 단계)하체 운동 수행 데이터 기반 데이터 전처리 및 EDAXGBoost 기반 하체 약측 분류 모델 개발F1-score, Recall, AUC 등 핵심 지표 중심의 성능 검증결과를 직관적으로 확인할 수 있는 리포트 형태 구현※ 초기 MVP 단계에서는 딥러닝이 아닌 탭형 데이터 기반 모델을 중심으로 진행하며,데이터 스키마 및 약측 판별 기준은 프로젝트 초기에 함께 정의합니다.장기 계획사용자 데이터 누적을 통한 모델 고도화개인별 운동·재활 가이드 추천 기능 확장피트니스 센터, 헬스케어 스타트업, 재활 클리닉 대상 B2B 연계앱 또는 웹 서비스 형태로 확장 가능성 검토3) 마일스톤 (약 6개월)- 1개월차문제 정의 및 하체 약측 판별 기준 정립데이터 수집 방식 및 변수 정의- 2개월차데이터 전처리 및 탐색적 분석(EDA)베이스라인 모델 구축- 3개월차XGBoost 모델 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝주요 Feature 분석- 4개월차모델 성능 평가 및 개선교차검증 및 오류 케이스 분석- 5개월차MVP 결과 리포트/대시보드 형태 구현사용자 시나리오 정리- 6개월차모델 고도화 및 문서화PoC 수준의 서비스 구조 정리4) 타겟 사용자- 연령대: 20대 후반 ~ 40대- 라이프스타일헬스, 러닝, 필라테스 등 규칙적인 운동을 하는 사용자자세 교정 및 체형 관리에 관심 있는 직장인운동 중 통증 또는 부상 경험이 있는 사용자- 특성자신의 운동 상태를 수치와 데이터로 확인하고 싶은 사용자2. 회의 진행 및 모임 방식1) 회의 빈도- 주 1회 정기 회의필요 시 비정기적인 온라인 논의 진행전체 프로젝트 기간: 약 6개월2) 진행 방식- 온라인: Google Meet / Zoom- 커뮤니케이션: Discord- 문서 관리 및 일정 공유: Notion오프라인 미팅은 주요 마일스톤 리뷰 시 선택적으로 진행(서울·경기권 접근성 좋은 지역)3. 저의 경험 및 역할1) 저의 경험사업기획(BD/BA) 업무 수행 경험시장 조사 및 데이터 기반 서비스 기획이해관계자 커뮤니케이션 및 전략 수립운동·헬스케어 현장에서 반복적으로 관찰된 문제를 데이터 구조로 전환하는 기획 경험2) 이 프로젝트에서의 역할프로젝트 전체 기획 및 방향성 설정하체 약측 문제 정의 및 타겟 사용자 구체화데이터 활용 관점의 요구사항 정리MVP 범위 설정 및 우선순위 관리향후 사업화 및 수익 모델 검토AI 모델 설계 및 구현은 팀원(개발자)이 주도하게 됩니다.4. 보상 및 협업 형태본 프로젝트는 성과 기반 협업 프로젝트입니다.MVP 완성 시 금전적 보상 지급이 가능하며, 기여도 및 향후 사업화 여부에 따라 지분 참여 또는 장기 협업도 협의 가능합니다.단순 스터디가 아닌, 실제 제품화 가능성을 염두에 둔 프로젝트입니다.5. 기타실무 중심의 MVP 완성을 목표로 합니다.헬스케어 도메인 경험이 없어도 ML 실무 경험이 있다면 지원 가능합니다.책임감 있게 프로젝트를 함께 완주하실 분을 찾고 있습니다.
(is_recruiting) 하드웨어(제품) 디자인, 브랜드/BX 디자인 , IOS , 안드로이드 , AI , 프롬프트 엔지니어 , 하드웨어(제품) 기획
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