- 강정환
- 우준석
- FrontEnd: React
- BackEnd: Spring
💡 웹페이지에서 코딩하고, 더 똑똑해지자 !
프로젝트 목표
- HTML 학습을 하나의 페이지에서 효과적으로 진행하는 것입니다.
프로젝트 구성
- HTML을 학습하기 위한 기초 지식은 왼쪽 리스트에 명확히 정리되어 있습니다.
- 화면의 가운데는 배워야 하는 내용의 기본 코딩을 편리하게 제공합니다.
- 화면의 오른쪽에는 코딩한 결과물이 실시간으로 출력되어 사용자에게 시각적인 피드백을 제공합니다.
- 화면의 하단에서는 학습 내용의 부가적인 컨텐츠가 제공되어 사용자의 이해를 깊게 도와줍니다.
기술적 특징
- 서버에서 컨텐츠 내용을 수정하면 사용자는 수정된 내용을 실시간으로 받아볼 수 있습니다.
- 리액트를 사용하여 페이지 전환이 없이 연속적인 학습 경험을 제공합니다.
- 웹에서 VSCode를 구현하여 사용자가 실제 코딩 환경과 유사한 경험을 할 수 있습니다.
- 코드를 작성하면 즉시 결과가 반영되어 학습 효율을 높입니다.
- 왼쪽 하단에서 '강정환'이 사용자를 응원하며 계속 쳐다보고 있어, 공부에 집중하기에 이상적입니다.
💡 **엣큥-☆ 정환쿤, 준석쿤 나와 함께 달리고 싶지 않아?**
프로젝트 목표
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엣큥-☆ 우리는 키타산 블랙과 함께 달리고 싶었다구!
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엣큥-☆ 정환쿤, 준석쿤 그런 몸으로 나랑 함께 달릴 수 있겠어?
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엣큥-☆ 정환쿤, 준석쿤 그럼 나랑 같이 달려서 ☆에프터❤️번☆ 을 가져 보자
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에프터❤️번이란?
- 격한 운동 끝나고도 계속해서 산소 소비량과 소모 칼로리가 늘어나는 걸 애프터번 효과라고 하는 거야! 💡 EPOC로도 유명하다니, 이런 식으로 운동 끝나고도 계속해서 몸이 활동적이라는 게 참 흥미로워!
- 말 그대로, 쉽게 말해서는 운동 끝난 뒤에도 몸이 계속해서 열을 더 소비하는 거지. 이게 엄청 효과적이라고 알려져 있어. 그러니까, 이런 상태로 운동 끝나고도 더 많은 칼로리를 소모할 수 있게 된단 얘기야. 🔥
- 이런 신기한 현상을 이용해서, 우리랑 같이 달려서 ☆에프터❤️번☆을 가져오자고! 그럼 정환쿤, 준석쿤과 함께 즐겁게 운동하면서 몸 속에서 에프터번이 일어나게 해보자고! 🏃♂️💨
프로젝트 구성
- 워밍업❤️ 손잡고 달리기
- 달리기 버튼을 누르면 함께 손을 잡고 30초 동안의 따뜻한 워밍업이 시작됩니다. 🤝🏃♂️
- 고강도 달리기❤️ 더 두근거리기
- 워밍업 이후, 2분 동안은 심박수가 90% 이상인 고강도 달리기가 진행돼! 두근거릴 수 있게 더 높은 열정으로 달리자! 💓🏃♂️
- 저강도 달리기❤️ 두근거림을 느끼기
- 고강도 달리기 이후, 30초 동안은 심박수가 60%로 하락하여 천천히 달리는 저강도 달리기가 3번 반복돼! 이때는 두근거리는 마음을 느끼며 여유 있게 달려보자! 💖🏃♂️✨
기술적 특징
- 삼성 디바이스에서 너의 “두근거림”을 알아내기 위해 노력했어 💖
- 너의 “두근거림”이 부족하면 나의 격려로 너를 응원해줄게 🎉
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나만의 노래방
프로젝트 목표
- 개인 노래방 프로젝트를 통해 사용자가 가수처럼 노래를 부르면 AI 모델이 사용자의 음성을 처리하여 에코가 적용된 목소리를 반환하는 서비스를 제공합니다.
구현 단계
- 가수 검색 및 유튜브 연동
- 사용자가 검색창에 가수를 입력하면, 프로그램은 해당 가수에 대한 정보를 검색하고 유튜브에서 해당 가수의 곡을 찾습니다.
- AI 모델을 통한 음성 생성
- 사용자가 부른 노래의 음성 데이터를 AI 모델에 입력하여 사용자의 목소리에 적절한 음성 변환을 수행합니다.
- 음성 반환
- AI 모델이 처리한 결과물을 통해, 가수처럼 부른 노래의 최종적인 음성을 사용자에게 반환합니다.
실패 이유
- 학습 시간과 데이터 양의 예측 오류
- 초기에 AI 모델을 학습시킬 때, 노래가 3분이면 충분하다고 생각했으나 실제로는 15분 정도의 데이터가 필요하다는 것을 파악하지 못한 것이 문제입니다.
- 학습 속도
- 초기에는 5분 정도의 데이터면 충분할 것으로 예상했지만, 실제로는 3시간이 걸려 문제가 발생했습니다.
- 초기에 적절한 평가와 예상을 하지 못했으며, 학습 속도에 대한 정확한 예측이 필요했습니다.
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history tracer
프로젝트 목표
- 이 프로젝트의 목표는 크롬 익스텐션을 활용하여 사용자의 인터넷 활동을 자동으로 조회하고, 방문한 사이트의 비율을 시각적으로 정리해주는 것입니다. 또한, 자주 검색한 기록, 관심사, 학습 관련 서칭 빈도, 취미와 관련된 서핑 등을 한 눈에 알아볼 수 있도록 정리해주며, 추후의 검색 기록도 지속적으로 조회하여 업데이트하는 것입니다.
실패 이유
- 크롬 익스텐션 개발의 어려움
- 크롬 익스텐션 개발이 예상보다 더 어렵고 불편했습니다. 기술적인 어려움으로 프로젝트를 진행하는 데 많은 시간과 노력이 필요했습니다.
- 검색 기록 조회 제한
- 초기에는 지금까지의 검색 기록을 조회하려 했으나, 크롬의 제한으로 최대 400개까지만 조회가 가능하여 원하는 결과를 얻지 못했습니다.
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Aim Shot
💡 AimShot프로젝트 목표
- 에임 실력 향상을 위해 웹에서 클릭 이벤트를 활용해 화면에 랜덤으로 나타나는 원을 클릭
실패 이유
- 더 다양한 옵션들을 제공하고 싶었지만, 디테일을 잡기보다 보다 다양하고 독특한 이벤트를 제공할 수 있는 서비스를 만들고 싶었음.