모임 ai기반 나만의 음악 추천 어플

프로젝트 소개

1. 시작 동기

오늘날 사용자들은 개인화된 경험을 원합니다. 음악 스트리밍 시장에서는 수많은 추천 알고리즘이 존재하지만,

사용자의 순간 감정이나 환경을 고려하지 않은 채 기본적인 선호도만을 기반으로 추천합니다.

이러한 제한점은 사용자들이 음악 감상 경험에서 그들의 감정 상태에 적합한 곡을 찾는 데에 불편함을 느끼게 만듭니다.

우리는 이러한 불편함을 해결하기 위해, AI를 활용하여 사용자 감정 및 환경 데이터를 수집하고 분석함으로써 보다 정교하고 개인화된 음악 추천 서비스를 제공하고자 합니다.

2. 만들고자 하는 서비스

이 서비스의 핵심 기능은 사용자 감정 및 환경(사진, 날씨 등을 포함)을 분석하여 개인화된 음악을 추천하는 것입니다.

단기적으로는 사용자가 특정 순간에 촬영한 사진이나 현재 날씨 정보를 바탕으로 음악을 추천하는 시스템을 구축할 것입니다.

장기적으로는 다양한 감정 분석 기술을 도입하여, 사용자 감정의 변화 및 패턴을 학습하여 더 깊이 있는 추천을 제공하는 방향으로 발전할 계획입니다.

마케팅 측면에서는 음악과 사용자의 일상적인 순간들을 연결지음으로써 음악 플랫폼에서도 새로운 경험을 제공하여 사용자 관심을 끌고자 합니다.

3. 마일스톤

6개월 이내 완성을 목표로 한 마일스톤은 다음과 같습니다:

- 1개월: 사용자 환경과 감정 데이터 수집을 위한 기본 인터페이스 개발

- 2개월: AI 모델 초기 버전 개발 및 감정 및 환경 매핑 시스템 구현

- 3개월: 추천 시스템 프로토타입 테스트 및 사용자 피드백 수집

- 4개월: 데이터베이스 확장 및 성능 최적화

- 5개월: 감정 및 날씨 기반 추천 시스템 정교화 및 기능 개선

- 6개월: 최종 사용자 인터페이스 디자인 및 서비스 출시

MVP 기능:

- 사용자 환경 및 감정 입력 기능

- 사진 및 날씨 데이터 분석기능

- AI 기반 음악 추천 알고리즘

- 사용자 피드백 수집 및 시스템 학습 기능

- 실시간 사용자 경험 분석

4. 타겟 사용자층

수요자는 20대에서 30대의 음악 감상을 즐기며, 개인의 순간을 특별하게 기록하고 싶어하는 라이프스타일을 가진 젊은 층입니다.

패션과 같은 트렌드에 민감하고, 신기술을 활용한 개인화된 경험에 관심이 많은 사용자들이 주된 타겟입니다.

이러한 사용자들은 음악을 통한 감정 표현을 중요시하며, 일상 속 특별한 순간을 소중하게 여기기 때문에 이 서비스를 통해 더 나은 만족감을 느낄 수 있습니다.

회의 진행 및 모임방식

1. 1주를 기준으로 회의나 모임의 빈도

프로젝트 팀은 매주 1회 오프라인 회의와 추가로 필요시 온라인 화상 회의를 진행할 것입니다.

주간 오프라인 회의는 2시간 동안 서울 또는 경기도 지역에서 이루어지며, 온라인 회의는 필요에 따라 주중에 진행됩니다.

2. 온/오프라인으로 진행 시, 구체적인 진행방식

온라인 회의는 줌(Zoom) 또는 구글 미트(Google Meet)를 이용하여 진행됩니다.

지역적인 제한은 서울 및 경기도지역으로 설정되며, 오프라인 회의 장소는 프로젝트 초기 단계에서 결정될 예정입니다.

저의 경험 및 역할

1. 현재까지 경험

저는 UI/UX기획 전문가로서 다년간의 경험을 보유하고 있으며, 다양한 성공적인 프로젝트에서 근무해왔습니다.

특히 사용자 경험 개선 및 인터페이스 디자인에 대해 깊이 있는 이해를 가지고 있습니다.

2. 이 프로젝트에서의 역할

저는 이 프로젝트에서 UI/UX기획자로서, 사용자 인터페이스를 최적화하고 사용자 경험을 향상시키기 위한 디자인 전략을 제안할 것입니다.

또한 감정 및 환경 데이터 수집 및 분석 인터페이스 개발을 주도하여 사용자 중심의 음악 추천 경험을 제공할 것입니다.