프로젝트 주제: 영화 추천 알고리즘을 가진 영화 커뮤니티 서비스

프로젝트 멤버: 팀장 박준홍, 팀원 여현빈

작업분배: Frontend - 박준홍, Backend - 여현빈

프로젝트 이름: Beanwiki

프로젝트 개요: 알고리즘을 활용한 영화 추천 및 다양한 기능을 제공하는 영화 커뮤니티 서비스

프로젝트 기능 소개:

1. 다양한 추천을 종합하여 유저에게 가장 적합한 영화를 추천합니다
   1. 코사인 유사도 분석, chatGPT 추천, tmdb 영화 추천 API를 활용합니다
   2. 코사인 유사도 분석을 위해 사용자가 클릭한 영화 및 좋아요를 누른 데이터를 저장합니다
2. 메인 페이지에서 쉽게 접근이 가능한 영화 정보
   1. Modal 및 수평 스크롤을 활용해 다양한 영화 정보 한눈에 보기 쉽게 제공합니다
3. 영화 커뮤니티 기능
   1. 영화 커뮤니티에서 영화와 관련된 다양한 주제에 대해 이야기가 가능합니다
4. 기억나지 않는 영화의 제목을 찾는 기능을 제공합니다
   1. chatGPT OpenAI API를 활용해서 유저가 배우이름, 감독이름, 줄거리를 제공하면 그에 맞는 영화 제목을 제공합니다

프로젝트 개발 일지

• 2023년 5월 16일 (화요일)

  • 정식 프로젝트 시작 전 Figma 및 Notion을 활용하여 저희 팀이 어떠한 아이디어를 가지고 서비스를 제작할 지 고민해보았습니다
    • 실제로 넷플릭스, Wavve, 왓챠피디아, 왓챠피디아 US. tving과 같은 사이트의 UI/UX를
  • 어떠한 서비스를 참고할 것인지 고민해보았습니다
  • 특히, 최근 많은 관심을 받고 있는 chatGPT와 같은 AI 기술을 활용해보기로 목표하였습니다
  • 영화 추천을 위해 코사인 유사도 분석을 공부해보았습니다

• 2023년 5월 17일 (수요일)

  • 오늘의 작업: 프로젝트 주제 및 기능 확정, Django Model 고민, ER Diagram 제작
  • 오늘의 이슈 #1: ER Diagram 제작 및 Django Model 고민
    • 이슈 내용: ER Diagram 및 Django Model을 만들 때, 코사인 유사도 분석을 위해 사용자가 클릭한 영화 및 좋아요를 누른 데이터를 저장하는 테이블을 구성하는 것에 어려움을 겪었습니다
    • 이슈 해결방법: (5/19) 1:N 관계로 선호 영화를 저장해두고 이를 활용해서 코사인 유사도를 분석할 수 있도록 설계하였으며, 이에 맞춰 DB 모델을 다시 고민해보고 수정하는 시간을 가졌습니다.
  • 오늘의 이슈 #2: 컨셉 방향 결정
    • 이슈 내용: 왓챠피디아를 개선하는 방식의 서비스와, 특정한 컨셉(주제)를 가지고 서비스를 구성할지에 대한 고민을 하였습니다
    • 이슈 해결 방법: 다른 팀의 중간 결과물 및 유튜브 라이브의 교수님의 말씀을 듣고, 저희 팀만의 약간의 특이한 점을 추가하면 좋겠다는 생각에 도달하였습니다.
      • 그래서 저희는 로딩화면이나 메인화면에서 저희 팀원의 사진을 사용해 약간의 개성을 돋보이며 좋을 것 같다는 아이디어를 가지게 되었습니다.

• 2023년 5월 18일 (목요일)

  • 오늘의 작업: Django Model 완성 (추천 알고리즘을 고려한 설계) , ER Diagram 제작, Vue 구조 완성, Vue 로그인 및 회원가입 임시 구현
  • 오늘의 이슈 #1: Django Model 고민
    • 이슈 내용: Django 모델에 10000개의 데이터가 들어가면 비효율적이지 않을지 고민하였고, 영화 검색 및 개별 영화 표시를 위한 특정 데이터를 받아오는 작업을 위한 모델 구성
    • 이슈 해결 방법: Django 모델이 정말 많은 데이터도 효율적으로 다룬다는 점을 알게 되었고, =source와 같은 방법으로 특정 데이터를 가져오는 작업을 진행하였습니다.
  • 오늘의 이슈 #2: 로그인 및 회원가입 기능 구현 중 오류 발생
    • 이슈 내용: 제가(박준홍) 구현하고 있던 로그인 및 회원가입 기능 구현중 400 Error가 발생하여 두 기능 모두 정상작동을 하지 않은 오류가 있었습니다
    • 이슈 해결 방법: 팀원(여현빈)의 조언으로 기능 처음부터 차근차근 console.log를 통해 자료를 axios에서 제대로 보내지 않는다는 사실을 발견하였습니다
      • 따라서 어떤 오류가 발생된다면, print와 console.log를 활용해 기능 구현 첫단계부터 천천히 어디가 문제인지 파악하는 것이 좋겠다는 생각을 하였습니다. 또한 구현을 할때 조금 구현하고 확인하는 과정이 필요하다고 생각하였습니다.
  • 코멘트
    • 둘이서 같이 페어 프로그래밍을 진행하니 서로 모르는 부분을 채워가면서 수월하게 프로젝트를 진행할 수 있었습니다만, 대신 작업 속도가 늦어질 수 있다는 점도 알게 되었습니다.

• 2023년 5월 19일 (금요일)

  • 오늘의 작업:

    • 여현빈: 추천 알고리즘 개선, 메인페이지 데이터 전송 시작
    • 박준홍: 메인페이지 UI 시작, 마이페이지 기획, ERD Diagram, 영화 세부페이지 UI 시작

  • 오늘의 이슈 #1: 코사인 유사도 분석을 활용한 영화 추천에 대한 고민

    • 이슈 내용: 코사인 유사도 분석을 영화추천에 활용할 시 한가지 영화 데이터에 대해 대표성 및 적합도를 나타내는 점수(score)라는 값을 구하고, 이를 5개의 영화에 대해 score을 구해 영화 추천을 하게 될 때, 만약 유저가 비슷한 느낌의 영화 5개가 아닌 전혀 다른 영화 5개를 선택하여 추천을 요청할 경우, score라는 값들을 활용해도 5개의 대표성을 가지기 어렵지 않을까라는 고민을 하게 되었습니다
    • 이슈 해결 방법: 여러가지 고민 끝에 5개의 영화마다 각각의 추천 영화 데이터를 받고, 추천 영화를 모아 자주 등장하는 영화에 추가 score을 부여해 총 score가 가장 높은 영화에 대해 다시 영화 추천을 받는 방법으로 알고리즘을 작성하였습니다. 영화가 자주 등장할 때 추천에 너무 큰 영향을 주지 않게 하도록 가중치를 조절하였습니다 (8%)
    • 코멘트: 저희 커뮤니티 서비스의 핵심 부분인 만큼 마치 알고리즘 문제를 푸는 것과 같이 무작정 도전하기 보다는 먼저 충분히 계획하고 생각해보고 문제점을 생각해본 후 구현하는 것이 중요하다는 생각을 하게 되었습니다.

  • 오늘의 이슈 #2: 라이브러리 활용에 대한 고민

    • 이슈 내용: 메인페이지에서 추천하는 영화를 보여주기 위해 먼저 라이브러리 보다는 최대한 바닐라 JS로 구현해보기 위해 노력하였습니다. 결국 포기하고 라이브러리를 활용했으나 라이브러리가 항상 정답이 아니었습니다. 또한, 라이브러리를 활용하기 위해 공부에 드는 시간도 고려를 해야하며, 라이브러리의 중요 부분은 수정하기에 어려움이 크다는 사실도 알게되었습니다.
    • 코멘트: 앞으로 인터넷의 자료나, chatGPT/Bard/Bing Chat의 도움을 받을때는 마치 라이브러리와 같이 위험성과 편리함에 대해 정확하게 인식하고, 현재 어떠한 작업을 진행하는지 이해하가며 사용을 하는것이 프로젝트에도 도움이 되고 저희 경험 쌓기에도 도움이 되겠다는 생각을 하였습니다.

  • 2023년 5월 20일 (토요일)

    • 오늘의 작업:
      • 여현빈: 추천 알고리즘 개선, 메인페이지 필요한 데이터 처리 완성,
      • 박준홍: 영화 세부페이지, 메인페이지 완성, 마이페이지 시작
    • 오늘의 이슈 #1: 코사인 유사도 분석 데이터 처리 관련
      • 이슈 내용: 코사인 유사도 분석을 위해 유저는 5개의 영화를 선택하고, 저희 서비스는 각각의 영화에 대한 유사한 영화를 한 영화당 예를 들어 20개를 고르고, 총 100개의 영화 중에서 중복된 영화에 점수를 주고 최종 영화를 골라서 그 영화에 대해 다시 유사도 분석을 진행합니다. 하지만 이 작업에 시간이 오래 걸려서 DB에 저장된 모든 영화에 대해 코사인 유사도 분석을 먼저 진행하려고 하였으나, 데이터가 15000개쯤 쌓였을 때 VS Code 자체가 꺼져버리는 경험을 하게 되었습니다. 이를 어떤식으로 해결할지 고민하게 되었습니다.
      • 이슈 해결 방법: 5/22 해결 완료

  • 2023년 5월 21일 (일요일)

    • 오늘의 작업:
      • 여현빈: 커뮤니티 서비스 django 부문 완성, 영화 추천 부문 django 완성, 영화 알고리즘 코사인 유사도 분석 데이터 처리
      • 박준홍: 영화 세부페이지 완성, nav bar 로그인 관련 처리 완료, 로그인 Modal 완성
    • 오늘의 이슈 #1: 남은 작업 확인
      • 이슈 내용: 현재까지 완료한 작업과 남은 작업을 비교해보니, 지금 하던 방식으로 작업을 계속 진행할지, 아니면 최소한의 기능을 구현하고 일단 완성한 후 세세한 부분을 다듬을 지 고민하는 시간을 가졌습니다.
      • 이슈 해결 방법: 고민 끝에 일단 최소한의 기능을 구현하고 그 이후에 우선순위에 따라 완성도를 높여가기로 하였습니다.
      • 코멘트:
        • 앞으로 작업할 남은 것들
          • 커뮤니티 vue 구현
          • 마이페이지 vue 구현

  • 2023년 5월 22일 (월요일)

    • 오늘의 작업:
      • 여현빈: 커뮤니티 서비스 Backend 완성, 마이페이지 Backend 착수
      • 박준홍: 커뮤니티 서비스 Frontend 착수, 메인페이지 세부사항 개선
    • 오늘의 이슈 #1: 추천 데이터 생성 완료
      • 코멘트: 저희 팀에서 생각해낸 아이디어인 한 영화에 대한 코사인 유사도 분석을 통한 비슷한 영화 선택하는 것이 유사도 분석을 미리 진행하는 것이었습니다. 3번의 실패와 거의 50시간을 할애하였고, 성공한 데이터는 28시간동안 분석을 진행하여 90만개의 추천 데이터를 생성하였습니다. 이를 토대로 개별 영화에 대한 추천 및 개별 사용자에 대한 영화 추천 알고리즘을 완성하였습니다.

  • 2023년 5월 23일 (화요일)

    • 오늘의 작업:
    • 오늘의 이슈 #1: 남은 작업 돌아보기

  • 2023년 5월 24일 (수요일)

  • 2023년 5월 24일 (목요일)