MauM

작품 설명
MauM은 매일의 감정을 일기로 기록하고, 이를 AI로 분석해 자신의 마음을 돌아볼 수 있도록 돕는 일기 기반 감정 분석 서비스입니다.

사용자가 일기를 저장하면 자연어 처리(NLP) 모델이 일기 속 감정을 분석합니다. 한국어 감정 분류 데이터셋(KOTE)으로 학습된 KoELECTRA 기반의 공개 모델을 활용해 44개 세부 감정을 분류하고, 감정 색과 함께 대표 감정을 보여줍니다. 우울 징후는 AI Hub 심리상담 데이터로 klue/roberta-base 모델을 파인튜닝해 분류하며, 긴 일기는 문장 단위로 나누어 끝까지 분석합니다. 분석 결과는 진단이 아닌 참고 정보입니다. 일기 내용은 Gemini가 요약하고, 감정에 어울리는 음악 5곡을 Spotify API로 추천합니다.

분석된 감정 데이터는 마이페이지 통계(감정 레이더 차트, 월별 우울 지수 추이, 주간 리포트)로 시각화되어 감정 변화를 객관적으로 확인할 수 있습니다. 또한 RAG(검색 증강 생성) 챗봇과 대화할 수 있습니다. 챗봇은 Gemini의 함수 호출(Function Calling)로 필요할 때만 과거 일기, 복지 정책, 정신건강 기관 정보를 검색해 답하며, 일기는 Gemini 임베딩(gemini-embedding-001)으로 벡터화해 MongoDB Atlas Vector Search로 찾습니다. 음성 입력(STT)과 답변 음성 재생(TTS)도 지원합니다.

카카오맵(Kakao Map) API를 연동해 주변 정신건강 기관을 지도에 마커로 보여주고 검색과 길찾기를 제공합니다.

백엔드는 Spring Boot로 구축했고 Spring Security와 JWT, Redis로 토큰 기반 인증을 구현했습니다. AI 서버는 Python, FastAPI, PyTorch로 분리해 독립적인 API 서버로 운영하며, 프론트엔드는 React로 구현했습니다.

데이터 저장소는 회원·일기 등 관계형 데이터는 MariaDB, 일기 분석 결과와 벡터 데이터는 MongoDB, 인증 토큰과 캐시는 Redis로 나누어 저장합니다. 배포는 Google Cloud Platform(GCP)에서 Docker와 Nginx로 구성했고 에서 실제 서비스 중입니다.

적용 기술

프레임워크 : Spring Boot, FastAPI, React

프론트엔드 : React, HTML5, CSS, JavaScript, Kakao Map API

백엔드 : Spring Boot, Spring Security, JWT, JPA, QueryDSL

AI 서비스 : Python 3, PyTorch, FastAPI, KoELECTRA(KOTE), klue/roberta-base, Hugging Face Transformers, Gemini API, Google Cloud STT·TTS, Spotify API

데이터베이스 : MariaDB (관계형 데이터), MongoDB Atlas (Vector Search 및 비정형 데이터), Redis (인증 토큰·캐시)

클라우드 및 배포 : Google Cloud Platform (GCP), Docker, Nginx

인증/보안 : JWT 기반 인증, Redis 토큰 블랙리스트, BCrypt·AES 암호화

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