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HJ_SEO edited this page Sep 17, 2022 · 1 revision

◾ 서비스 소개

1. 프로젝트 주제

: AI를 활용한 편리한 북마크 관리 및 북마크 공유 서비스

2. 서비스 명

: CondiBook

* 의미
    - Ctrl + D 의 역할 : 북마크
    - 단축키처럼 사용자에게 편리한 북마크 서비스를 제공하겠다는 팀의 다짐과 목표

3. 유저에게 보이는 웹 서비스 타이틀 및 한 줄 소개

: 당신의 편리한 북마크, CondiBook

4. 팀 구성원의 전체 이름과 역할

이름 역할
강주희 프론트엔드 / 팀장
김하영 프론트엔드 / 중간발표
엄혜진 백엔드 / 배포
한우성 백엔드 / 부팀장
서형준 AI / 최종발표

◾ 서비스 설명

1. 기획 의도

a. 조사할 문제, 조사할 문제가 흥미로운 이유

  • 다양한 정보가 넘쳐나는 인터넷 공간에서 필요한 정보를 선별하여 습득하는 것이 중요

    ⇒ 북마크 기능은 브라우저의 중요한 도구로 활용 되고 있음

  • 브라우저에서 북마크 기능을 기본으로 제공

    ⇒ But, 북마크 서비스를 제공하는 크롬 확장프로그램은 약 30개 정도이고 30만명 이상의 사용자를 보유한 서비스도 존재 (시장성 존재)

    ⇒ 서비스 수요에 대한 조사 자료는 없지만, 확장프로그램 사용자 수를 통해 서비스 수요를 가늠

  • 확장 프로그램과 브라우저 내 기능과의 차별점은 쉬운 정리, 공유 기능으로 판단

    ⇒ 여러 프로그램이 '정리' 기능에 있어서 편리한 UX 또는 세련된 UI를 장점으로 내세우고 있음

  • 북마크 확장프로그램 사용자 현황

    • bookmark sidebar: 300,000+ users
    • bookmark manager: 6,000+ users
    • Bookmarks Menu: 100,000+ users
    • chrome bookmarks: 2,000+ users
    • Samsung Internet: 100,000+ users
    • Bookmark Manager Speed Dial | Papaly: 30,000+ users
    • Zoho Mail bookmarks: 20,000+ users
    • BrainTool - Beyond Bookmarks: 3,000+ users
    • Dotoriham: 20+ users
  • 참고
    • BrainTool - 북마크 넘어 : 대분류와 소분류로 나누어 북마크를 리모콘을 조정하듯 자유롭게 열고 닫을 수 있음
    • Dotoriham : 북마크 리마인드 알림이 인상적임
b. 어떤 사용자의, 어떤 문제를 해결하는지
  • 대상
    • 보다 빠르고 편하게 북마크를 정리 하고 싶은 사용자
    • 다른 사용자가 공유한 북마크 정보를 이용 하고 싶은 사용자
    • 팀프로젝트와 같은 협업이 많은 사용자

  • 문제점
    • 팀프로젝트와 같은 협업을 할 때, 디스코드나 협업 툴에서 정보 및 링크를 공유하지만 해당 링크를 찾기가 어려움
    • 북마크 등록만 해놓고 쌓아두는 경우
      • 북마크를 정리하지 않고 왜 쌓아두는 걸까?
        1. 나중에 한번만 보고 삭제하려고 했는데 까먹음
        2. 단순히 정리&분류해두기 귀찮음
        3. 북마크를 해놓고 기억에서 소멸됨
        4. 북마크 보다는 직접 주소창 으로 접근하는 것이 습관화 되어있음

  • 해결 방안
    • 북마크를 등록하면 AI가 자동으로 분류해줌으로써 귀차니즘 해소
    • 북마크를 등록한 시간, 간단한 내용을 요약 해줌으로써 북마크에 대한 기억 부활
    • 북마크 공유서비스 제공, 자랑하고 싶은 본인의 북마크를 꾸미고 좋아요를 받으며 뿌듯함
    • 북마크 공유서비스 제공, 다른 사용자가 정리한 북마크를 통해 유용한 정보를 쉽게 습득 가능
    • 그룹 북마크 기능을 통해 쉽게 링크 공유 및 확인으로 시간 절약
c. 프로젝트가 제공하는 기대 효과와 활용 방안
  • 기대 효과
    • 타 사용자가 공유한 북마크를 통해 퀄리티 있는 인터넷 정보를 쉽게 접근 가능
    • 게시판 및 댓글 등, 타 사용자로부터 새롭고 유용한 북마크를 추천 받을 수 있음
    • AI를 통한 자동 분류를 통해 보다 편리한 북마크 관리 가능

  • 활용 방안
    • 크롬 확장 프로그램을 통해 사용자가 간편하게 url을 등록
    • 그룹 북마크와 같은 기능을 통해 링크를 쉽게 공유/확인 등 상호작용이 가능하여 협업에 있어 좋은 활용 도구
    • 나만의 북마크를 이력서에 어필할 수 있는 증빙자료로도 활용 가능

2. 사용된 데이터셋과 기술스택

a. 어떤 데이터셋을 어떻게 전처리하고 사용할 것인지
b. 어떤 방법, 라이브러리나 알고리즘을 사용할 것인지
첫번째
- input_data : 북마크로 저장할 링크의 사이트 html header 내의 meta.title & meta.description
- output_data : 주요 키워드 및 이모지 텍스트
- 참고 model : word2vec, tweet2vec, textrank, tf-idf & N-gram. etc..
- logic
  1. word Tokenization
  2. 형태소 분석: 카카오의 Khaiii (https://github.com/kakao/khaiii)
  3. stopwords 제거(stemming은 keyword를 뽑는 모델의 특성상 필요가 없을 것으로 생각됨.)
     * 한국어 특성상 N-gram 사용.(필수!!)
두번째
- input_data : 사용자로부터 받은 주요 관심사 keyword + 이로부터 word imbedding을 통해 가까운 연관성이 있는 단어 5개
- output_data : 유사도가 높은 키워드 추천
- 참고 model : word2vec 과 같은 키워드에 따른 단어 유사도를 판별하는 모델(들)
- logic
  1. 평균 5개, 그리고 최소 1개의 해쉬태그(가정)를 가지고 있고, 우선순위가 가장 높은 북마크 2개에 따라 순서 결정.
  2. 2개가 동일한 경우 표제에 따라 순서 결정.
  3. 표제까지 같을 경우 북마크에 추가된 시간에 따라 순서 결정.
c. 이 프로젝트의 맥락과 배경이 유사한 인공지능 기반 서비스의 활용 사례 및 참고 논문

3. 웹 서비스의 최종적인 메인기능과 서브기능 설명

  • 메인기능
    • 자동 북마크 정리
      • 크롬 확장자 프로그램을 활용
      • 해당 링크를 북마크 할 때, AI가 링크 페이지의 title과 description 데이터를 분석하여 북마크 키워드 및 이모지를 추천
    • 북마크 공유 기능
      • 다양한 유저들의 북마크 정보를 제공
      • 좋아요, 댓글과 같은 커뮤니티 활성화
  • 서브기능
    • 크롬 확장자
      • 사용자가 쉽게 북마크를 할 수 있도록 서비스 페이지에 사용자의 링크를 전달해주는 연결요소와 같은 기능
    • 북마크 추천
      • 관심사를 토대로 AI가 유저에게 맞춤 북마크를 추천해주는 기능
    • 그룹 북마크
      • 그룹별 북마크 공유 기능
      • 북마크 추가/수정/삭제 가능
      • 각 링크마다 댓글 작성 가능

4. 프로젝트 구성

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