IN MIND

목차

1. 기획 배경
2. 서비스 소개
3. 기능 소개
4. 시연
5. 기술 스택
6. 프로젝트 일정 및 기타 산출물

팀 소개

• 김성원 : 팀장, 프론트엔드 개발
• 김종원 : 백엔드, 인프라 Docker 구성 담당
• 유현진 : 백엔드 개발 및 UCC 담당
• 박하운 : 백엔드 개발
• 이용성 : 프론트엔드 개발
• 강병규 : AI 개발

✨ 기획 배경

개요

• 한 줄 설명 : 아이의 마음을 알아보기 위한 HTP '심리 상담 서비스'
• 서비스 명 " IN MIND

목적

• 아이가 그린 그림을 통해 아이의 현재 마음을 알아보기
• 아이의 마음을 AI를 통해 분석하고 심리 상담을 위한 도구로써 활용한다.

현재 상황

• 아이의 심리를 알아보기 위한 수단으로써 가정에서 실시하기 마땅한 프로그램이 존재하지 않음
• 심리상담을 받으려 해도 퇴근시간 이후 상담센터 방문이 어려움
• 대면 심리상담의 가격이 부담스럽거나, 아이가 심리상담이 필요한 상태인지 판단이 어려움

✨ 서비스 소개

페르소나

• 이름: 김현우
• 나이: 35세
• 직업: IT 회사 대리
• 가족 상황: 아내와 7세 딸이 있음
• 거주지: 서울, 직장까지 왕복 2시간 소요

배경

• 김현우는 IT 회사에서 대리로 근무 중이며, 평일에 잦은 야근과 긴 출퇴근 시간 때문에 퇴근 후 여유 시간이 거의 없음.
• 딸의 심리적 어려움(사회성 부족, 학교 적응 문제 등)을 해결하기 위해 심리 상담을 받으려 하지만 평일 근무 시간이 끝난 후에는 상담센터가 모두 문을 닫아 상담을 받을 수 없음.

필요와 목표

• 평일 저녁 늦은 시간에도 상담을 받을 수 있는 곳을 찾고자 함.
• 퇴근 후 집에서 비대면으로 심리 상담을 받을 수 있는 서비스가 필요함.
• 주중 퇴근 후에도 이용 가능한 심리 상담 센터를 원함.

문제점

• 대부분의 심리 상담 센터가 6시 이후 문을 닫아 상담을 받을 수 없음.
• 긴 근무 시간과 출퇴근 시간으로 인해 상담을 위한 시간을 따로 내기 어려움.
• 상담을 받을 수 있는 시간을 확보하려면 연차나 반차를 써야 하지만, 업무 부담으로 인해 자주 쓰기가 어려움.

동기

• 딸의 정서적 안정과 학교 적응을 위해 전문적인 도움을 받고 싶음.
• 아이의 심리적 문제를 조기에 해결하여 큰 문제로 번지지 않도록 예방하고자 함.

행동 패턴

• 인터넷으로 야간이나 주말에 상담 가능한 센터를 지속적으로 검색.
• 직장 근처보다는 집 근처의 상담 센터를 선호하지만, 근처에 적절한 곳을 찾기 어려움.
• 모바일 앱을 통해 비대면 상담 서비스에 대한 정보도 탐색 중.

서비스 시퀸스

1. 상담사가 상담사 회원가입을 통해 상담사 정보를 등록한다. (상담사 인적사항, 상담 가능 시간)
2. 사용자가 회원가입 후 자녀정보를 등록한다.
3. 등록한 자녀의 HTP그림을 통해 AI 심리 분석을 진행한다.
4. 사용자가 업로드한 사진을 YOLO모델을 통해 객체를 추출하고 알고리즘을 통해 사진의 해석을 생성한다.
5. AI가 분석한 심리 결과를 토대로 상담사와 예약을 확정한다.
6. 아이가 그린 그림과 해석 결과가 상담사에게 전해진다
7. 확정된 예약 당일날 상담사가 화상 미팅 채널을 개설하고 사용자가 접속한다.
8. 화상 미팅을 통해 구체적인 심리 상담을 받는다.

기대효과

• 상담의 접근성 향상: AI를 통한 초기 심리 상담으로 상담사의 스케줄에 구애받지 않고 언제든지 상담을 시작할 수 있다. 이는 시간적 제약으로 인해 기존에 상담을 받기 어려웠던 사람들이 심리 지원을 받을 수 있는 기회를 확대한다.

• 효율적인 상담 준비: AI가 초기 상담 데이터를 수집하고 분석하여 상담사에게 제공함으로써, 상담사는 내담자의 상태와 문제를 사전에 파악할 수 있다. 상담사가 보다 심층적이고 맞춤형 상담을 빠르게 시작할 수 있다.

• 맞춤형 상담 제공: AI가 초기 진단에서 내담자의 감정 상태, 스트레스 수준 등을 분석해 상담사에게 제공하므로, 화상 상담 시 더욱 구체적이고 개인화된 조언과 치료 계획을 만들 수 있다.

• 상담 시간 최적화: AI를 통한 분석 과정으로 초기 평가와 정보 수집이 이루어져, 화상 상담 시간은 핵심 문제 해결에 할 수 있다. 이를 통해 내담자와 상담사 모두 시간을 효율적으로 사용할 수 있습다.

• 비대면 상담의 편리성: AI 상담과 화상 상담의 결합으로, 내담자는 집에서 편안하게 전문적인 심리 상담을 받을 수 있습다. 이는 상담 센터 방문이 어려운 사람들에게 매우 유용한 서비스가 될 수 있다.

✨ 시연

✨ 기술 스택

• 프론트엔드 : React, NodeJS, TypeScript

• 백엔드 : Java, Spring boot, JPA, Swagger, python, MySQL

• CI/CD: Jenkins, Docker, AWS ec2, FastAPI(서버)

• AI : YOLOv8

• 이슈관리 : Jira, Notion

✨ 프로젝트 일정 및 기타 산출물

ERD

AI 명세서

• 한 줄 설명: YOLOv8 모델을 이용하여 사전 준비된 이미지-라벨링 데이터 세트를 학습시키고, 학습된 모델을 통해 사용자가 업로드한 이미지를 분석한 뒤 해당 분석 결과를 해석하여 제공한다.

상세 내용

1. 모델 개요:

   • YOLOv8(You Only Look Once, version 8) 모델을 사용하여 객체 검출 및 이미지 분석을 수행한다. 이 모델은 실시간 성능을 제공하며, 높은 정확도와 속도를 자랑합한다. Fast R-CNN등 타 모델에 비해 우수한 성능을 보인다.

2. 데이터 준비:

   • 이미지-라벨링 데이터 쌍을 사전 준비하여 학습에 사용. 이 데이터는 객체의 경계 상자와 클래스 라벨을 포함합니다. AI허브에 업로드되어있는 58000개의 데이터를 가져와 전처리(노이즈 제거, 흑백 전환, 이미지 사이즈 1280으로 리사이징)해 준비.

3. 모델 학습:

   • 사전 준비된 데이터를 사용해 YOLOv8 모델을 학습시킨다. 학습 과정에서 epoch나 batch를 최적화하여 가지고있는 하드웨어 성능에 최적화된 학습을 진행한다.

4. 이미지 분석 및 결과 해석:

   • 사용자가 업로드한 이미지를 학습된 YOLOv8 모델에 입력하여 객체를 검출하고, 해당 객체의 위치와 클래스 정보를 도출합니다.
   • 분석된 결과는 사용자에게 쉽게 이해할 수 있는 해석과 함께 제공됩니다. 예를 들어, 검출된 객체의 의미나 관련된 추가 정보를 함께 표시합니다

5. 기술 스택:

   • 프레임워크: PyTorch
   • 모델: YOLOv8
   • 프로그래밍 언어: Python
   • 배포 환경: Fast API

Ground Rules

• 매일 아침 스크럼 9:00 ~ 10:00 오늘 할 일을 공유한다. (Jira)

• 수요일마다 정기 회의를 진행한다.

• Git과 코드 컨벤션을 준수해 작성한다!

Mind Set

• 지각시 커피사기!

• 지각이나 조퇴, 사유 발생시 일정 빠르게 공유하기!

• 공감과 리액션 잘해주기!

• 집가기 전에 자리 주변 정리 잘하기!

다짐

• 김성원 : 팀원들을 잘 서포트해서 각자 가진 역량의 최대를 발휘할 수있도록 노력하겠습니다.

• 김종원 : 맡은 역할에 충실히 임해서 팀에 도움이 될 수 있도록 열심히 노력하겠습니다.

• 강병규 : 맡은 바 최선을 다해 최고의 프로젝트를 만들겠습니다.

• 박하운 : 항상 팀원들과 소통하며 책임감있게 프로젝트 완성되는 날까지 임하겠습니다.

• 이용성 : 오늘 할 일을 내일로 미루지 않고 열심히 하겠습니다!

• 유현진 : 팀원들과 좋은 분위기에서 좋은 프로젝트를 만들 수 있도록 항상 소통하고 열심히 하겠습니다!