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[서울] 자동 UI 생성형 인공지능 프로젝트

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    모집 현황

    • 웹프론트엔드

      0/3
    • 웹 서버

      0/2
    • AI

      0/1
    • 네트워크/클라우드

      0/1
    * 지원 시, 아래는 필수 입력값입니다 ✍️ (총3개) 이메일, 지원직군, 지원사유

    출시 플랫폼

    반응형 웹(PC/모바일)

    AI의 사업성 분석

    AI에 의해 분석된 사업평가로, 렛플의 의견이 아닙니다.
    이 프로젝트는 AI 기반 대시보드 생성 도구로, 복잡한 코딩 없이 사용자에게 데이터를 시각화하는 기능을 제공합니다. 이를 다양한 관점에서 분석해보겠습니다.
    1) **소비자 특성 및 니즈 분석**
    - **단기**: 초기 단계에서는 주로 비개발 직군, 즉 데이터 분석이 필요하지만 기술적 배경이 부족한 직장인들이 주요 소비자가 될 것입니다. 이들은 간단한 데이터 시각화와 대시보드 생성 기능에 대한 니즈가 있을 것입니다.
    - **중기**: 시간이 지나면서 중소기업 및 스타트업에서도 데이터를 쉽고 빠르게 시각화하려는 수요가 증가할 것입니다. 이 단계에서는 커스터마이즈 가능한 대시보드나 팀 협업 기능 등이 필요해질 것입니다.
    - **장기**: 장기적으로는 대규모 기업, 특히 교육 및 공공기관도 이 도구를 채택할 가능성이 큽니다. 이 시점에는 고도화된 분석 기능 및 기관 규모에 맞춘 확장성이 중요한 요소가 될 것입니다.
    2) **시장성과 및 예상 추세**
    - **현재 시장 및 추세**: 현재 데이터 시각화 시장은 다양한 툴들이 존재하며, 복잡한 기능을 제공하는 고급 솔루션에서 간단한 차트 생성 도구까지 범위가 넓습니다. 하지만 AI 기반의 자연어 인터페이스를 가진 도구는 아직 흔치 않습니다.
    - **향후 3년간 시장 추세**: AI 및 자동화 트렌드가 지속적으로 성장할 것으로 예상됨에 따라, 자연어 기반의 데이터 시각화 도구에 대한 수요가 증가할 것입니다. 이는 비즈니스 분석 및 인사이트 도출의 자동화에 대한 요구에 의해 주도될 것입니다.
    - **경쟁업체 및 서비스**: Tableau나 Power BI 같은 전통적인 데이터 시각화 도구, 그리고 Google의 Data Studio 등이 주요 경쟁사가 될 수 있으며, 이들은 이미 시장 점유율이 높고 다양한 기능을 제공하고 있습니다.
    3) **차별화 기능 또는 전략**
    - 자연어 처리(NLP)를 통한 사용자의 직관적인 대화 인터페이스 제공.
    - AI 모델의 지속적인 학습과 개선을 통해 사용자 경험 향상.
    - 비개발자도 쉽게 사용할 수 있는 단순화된 UI/UX 설계.
    4) **출시 플랫폼 우선순위**
    - **모바일 웹**: 첫 번째 우선순위로 선택할 수 있습니다. 사용자의 접근성을 높이고, 모바일 환경에서 데이터를 빠르게 확인할 수 있는 장점이 있습니다.
    - **PC 웹**: 데이터 입력과 상세한 대시보드 디자인 작업 등을 위해 반드시 필요합니다.
    - **모바일 앱**: 오프라인 접근성과 푸시 알림 등을 고려할 때 후속 전략으로 적합합니다.
    5) **초기 시장 진입 전략**
    - 얼리 어답터 타겟팅: IT 지식이 부족한 중소기업이나 비개발자들을 대상으로 초기 테스트베드 확보.
    - 친숙한 사용자 교육 및 도입 워크샵 제공.
    - 소규모 프로젝트나 프로토타입을 통해 초기 성공사례 공개.
    6) **시장 확대 전략**
    - 기업 협업 및 파트너십 구축: 중견기업 및 대기업과의 협업을 통해 안정적인 대형 사용자군 확보.
    - 국제 시장 진출: 다국어 지원 및 해외 마케팅 강화.
    - AI 기술 고도화로 차별화된 기능 제공, 예컨대 AI 기반의 실시간 데이터 분석 기능 추가.
    이 프로젝트는 AI와 데이터를 결합하여 비즈니스 인사이트를 제공하는 데 중점을 두고 있으며, 다양한 시장 및 산업군에 걸쳐 많은 잠재력을 가지고 있습니다.

    소개

    1. 프로젝트의 시작 동기

     

    사용자의 요청에 대한 의도를 파악하여, AI가 자동으로 관련 데이터를 찾아서 대시보드를 시각화해주는 인공지능 프로젝트를 기획하였습니다.

    비개발 직군이나 개발 경험이 부족한 사람들에게 데이터를 시각화하고 동적인 대시보드를 개발하는 것은 매우 어려운 일입니다.

    고작 시각화를 위해서 프론트엔드 뿐만 아니라, 디자인, 백엔드, 클라우드나 서버 관리까지 다양한 기술을 섭렵하고 코딩 스킬을 익혀야 합니다.

     

    이 프로젝트의 핵심은 복잡한 코딩 없이 누구나 자연어로 데이터를 시각화하고, 원하는 UI를 AI와 함께 직접 만들어가는 경험을 제공하는 것입니다.

    사용자와 AI의 상호작용을 통해 AI는 지속적으로 개선되어 점점 더 나은 결과물을 만들어 낼 수 있게 됩니다.

    이미지 출처: monday.com

    사용자의 요구에 따라 필요한 데이터가 자동으로 조회/입력되고 터치, 호버, 클릭 등의 상호작용에 필요한 기능이 자동 생성되어

    이런 상호작용 가능한 대시보드가 자동으로 구성된다고 보시면 됩니다. 말 한마디로 대시보드가 만들어집니다.

    대시보드에 필요한 디자인, 프론트엔드, 백엔드, 인공지능 모델이 자동으로 세팅되고 준비됩니다.

    비개발 직군이나 개발 경험이 부족한 사람들에게 데이터를 시각화하고 동적인 대시보드를 개발하는 것을 목표로 합니다.

     

     

    2. 회의 진행/모임 방식 

     

    1주일에 최소 1회 (온라인/오프라인 무관) 로 계획하고 있으나, 참여자의 상황에 따라 자주 또는 덜합니다. 유연하게 진행할 계획입니다.

     

    모임이 활발해지면, 상가를 사무실로 개조할 계획입니다.

    회의툴 (Google Meeting, 줌 등) - 참여 전 참여자분들의 투표로 선정됩니다.

    프로젝트 운영툴 (Monday, Jira 등) - 참여 전 참여자분들의 투표로 선정됩니다.

    메신저 (카카오톡, 디스코드, 슬렉 등) - 참여 전 참여자분들의 투표로 선정됩니다.

     

    3. 저의 경험 및 역할

    재직중인 회사에서 프론트엔드 (React Typescript) 개발과 블록체인 및 백엔드 개발 (Ethereum Solidity, Web3, Dotnet) 을 담당했습니다.

    또 필요에 따라, XD와 제플린을 활용해서 UI 개발도 진행했습니다.

    중규모 모임 (50명 이상) 과 프로젝트를 이전에 직접 운영해 본 경험이 있어서, 프로젝트 진행에는 문제없습니다.

    그 외 신기술에 높은 관심이 있어서, 혼자서 많은 기술, 툴, 개발 언어 등 많은 것을 해봤습니다.

    - 기술 스펙:

    MSA 설계, Knative, Kubernetes, Android Java Native, React Typescript, React Native, ELK (Elasticsearch, Kibana, Logstash)

    Kafka, AWS, ASP.NET, Spring Reactive, NFT 개발, JSP, Docker, 8 Database

    해당 프로젝트는 인공지능 Agent 플랫폼라는 새로운 분야라서,

    제가 기획하고 설계한 프로젝트의 방향성대로 매니징하고 기술적 공백을 메우며, 여러분들과 같이 세부적인 부분에 대해서 상의하며 프로젝트를 리드하고 싶습니다.

    새로운 도전이기 때문에 같이 스터디를 하면서, 한 단계씩 같이 발전시키는 프로젝트로 만들고 싶습니다.

    운영 방식은 최대한 오픈 소스 커뮤니티와 유사합니다. 저는 함께 만들어가는 것이 더 의의를 두고 있습니다.

    따라서, 일방적이거나 강압적인 진행은 지양합니다.

    부담없이 가벼운 마음으로 오셔서 각자의 의견을 공유하고 이를 반영하며, 좋은 경험을 쌓고 함께 만들어나가는 것에 즐거움을 느끼셨으면 좋겠습니다. 감사합니다!


    4. 필요한 기술 스펙

     

    - 1차 모집

    이 중 기술 1개만 사용하실 수 있으시면 됩니다!

    • * 디자인: (툴은 오셔서 통일시켜 주세요)

    • * 서비스용 웹: React (Vite & Nextjs & Typescript)

    • * Gateway 서버: Spring Reactive (더 좋은 대체재가 있으면 추천해주세요)

    • * Functional 서버: (Knative 가 지원하는 모든 언어) Node.js, Python, Go, Quarkus, Rust, Spring Boot, TypeScript

    • * 데이터베이스: Caching DB (Redis), RDB (MySQL, PostgreSQL), Vector DB, Object DB, Cassandra DB 등

    • * 운영: (Kubernetes 기반) Knative

    • * 배포: AWS EKS / 직접 Autoscaling 가능한 서버 호스팅 및 운영관리?

    • * 보안: OAuth 2.0 - AWS Cognito / Keycloack OSS / 직접 구축?

    • * 로깅 (시스템용 / 일반 사용자용): Kafka for Knative + ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)

    (또는 MSA용 더 좋은 최신 로깅 기법있으면 알려주세요!)

    • * Billing 서비스: (클라우드 또는 흡사한 서비스의 Billing 서비스 구축 경험 있으신 분 환영입니다!)

    • * (직접 새로운 역할을 만드셔도 됩니다)

    - 2차 모집 (예정)

    기반 플랫폼 구축이 끝나면 도입 예정입니다. 하지만, 자유롭게 오셔서 구경도 하시고 스터디하셔도 됩니다! 미리 기획 단계에서 여러 가지 의견을 공유해주세요

    • * 서비스용 모바일: IOS Swift? Android Kotlin? React native?

    • * 인공지능 (Agent 개발): Lang Chain + Multi Agent 개념

    - 추가 정보

    • * 플랫폼 (툴?)의 가능성을 프로토타입으로 몇 차례 대기업의 소규모 프로젝트를 통해서 입증했습니다.

    • * 아이디어, 디자인, 시스템 설계 등의 초안은 완성되었지만, 세부적인 부분에서 여러분의 지혜와 도움이 필요합니다.

    • * 모두가 참여할 수 있는 참여형 MSA(Micro Service Architecture) 를 고안했습니다. 설계가 완벽하지 않을 수 있어서, 오셔서 많은 의견 부탁드립니다!

    • * 개발 언어를 자유롭게 사용하실 수 있도록 만들었습니다

    • * 쉽게 수정할 수 있도록 설계되었습니다

    • * 여러분이 가볍게 참여하실 수 있도록 세분화시켰습니다

    이 여정에 함께할 창의적이고 열정적인 개발자를 찾고 있습니다. 기술적 도전을 즐기며, 함께 성장할 준비가 되어 있는 분들의 많은 지원을 기대합니다.

    기술/언어

    • React

      #React

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    리더 정보

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    휴대폰 인증완료리더 응답률 : 내역이 없습니다

    프로젝트 기간

    24.12.27 ~25.06.30  (186일)

    프로젝트 분야

    생산성/도구

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