- 팀명 : 달려라화니
- 팀원 : 정찬우, 김환, 이한나, 김미경, 한아영, 황선혁
개발 기간 : 2025/04/14(월) ~ 2025/05/22(목)
| 이름 | 역할 | 파트 |
|---|---|---|
| 정찬우 | 팀장 | Backend, AI Prompt |
| 김환 | 팀원 | Backend, Infra |
| 이한나 | 팀원 | Backend, Crawling |
| 김미경 | 팀원 | Android, Smart Watch |
| 한아영 | 팀원 | Android, UI/UX Design |
| 황선혁 | 팀원 | Android, IoT |
"당신의 발걸음을 책임질 마라톤 파트너, RunMate"
RunMate는 마라톤을 목표로 하는 사용자를 위해 AI 기반 훈련 커리큘럼을 제공하고, 위치 기반 그룹 러닝과 음성 피드백, 스마트워치 연동까지 지원하는 올인원 러닝 파트너 앱입니다.
- 개인 맞춤형 훈련 계획 자동 생성
- 실시간 그룹 러닝 및 음성 피드백
- 삼성 갤럭시 워치 연동
- AI 추천 기반 러닝 스케줄링 및 리포트 제공
1. AI 훈련 커리큘럼 자동 생성
- GPT 기반 프롬프트로 사용자의 목표, 경험, 기간에 맞는 맞춤형 훈련 계획 제공
2. 그룹 러닝 기능
- WebSocket 기반 실시간 위치 공유
- 초대코드로 그룹 참여
- 그룹 진행 상황 실시간 모니터링
3. 러닝 데이터 제공
- 달린 시간, 칼로리, 평균 케이던스, 평균 페이스, 평균 BPM, 평균 고도 기록
4. 삼성 갤럭시 워치 연동
- 실시간 거리, 페이스, 심박 수 측정
- 스마트폰-워치 연동으로 러닝 데이터 통합 분석
사용자는 간편한 로그인과 회원가입을 통해 RunMate 서비스를 이용할 수 있습니다.
- 로그인: 기존 계정으로 로그인하여 개인화된 러닝 경험 제공
- 회원가입: 개인정보 입력을 통해 맞춤형 AI 커리큘럼 생성 기반 마련
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실시간 러닝 데이터를 확인하고 러닝을 시작/일시정지할 수 있는 핵심 화면입니다.
- 메인 화면: 러닝 시작 전 메인 화면
- 러닝 중: 실시간 거리, 시간, 페이스, 칼로리 등 러닝 데이터 표시
- 일시정지: 러닝 중 일시정지 시 현재 상태 유지
- 페이스 설정: 목표 페이스 설정으로 안정적인 러닝 지원
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다양한 러닝 코스를 선택하고 관리할 수 있습니다.
- 코스 리스트: 추천 코스와 사용자 생성 코스 목록 제공
- 코스 상세: 코스 정보, 경로, 고도 등 상세 정보 확인
- 최근 달린 코스: 최근 이용한 코스 빠른 접근
- 내가 만든 코스: 사용자가 직접 생성한 코스 바로가기
- 코스 선택: 코스 선택한 후 메인화면에 경로 표시
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GPT 기반 AI가 사용자에게 맞춤형 마라톤 훈련 커리큘럼을 제공합니다.
- AI 매니저 메인화면: 목표에 맞춰 AI가 생성한 커리큘럼 표시
- 목표 설정: 목표 마라톤 검색 혹은 목표 날짜, 현재 실력 등 입력
- 커리큘럼 생성: AI가 분석한 맞춤형 훈련 스케줄 제공
- 커리큘럼 변경: 커리큘럼 새로 만들기
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친구들과 함께 실시간으로 러닝할 수 있는 그룹 기능을 제공합니다.
- 미가입 상태: 그룹에 참여하지 않은 상태
- 그룹 메인: 참여 중인 그룹 및 상태 확인
- 그룹 생성: 새로운 러닝 그룹 생성
- 초대코드 가입: 초대코드를 통한 그룹 참여
- 초대코드 공유: 그룹 초대코드 공유 기능
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과거 러닝 기록을 확인하고 성과를 분석할 수 있습니다.
- 히스토리 메인: 전체 러닝 기록 목록
- 히스토리 필터: 날짜, 거리, 시간 등 조건별 필터링
- 그룹원 정보: 그룹 러닝 시 다른 멤버들의 기록 확인
- 차트 분석: 러닝 데이터 시각화 및 트렌드 분석
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삼성 갤럭시 워치와 연동하여 더욱 정확한 러닝 데이터를 수집합니다.
- 달리기 중 화면: 워치에서 실시간 러닝 데이터 확인
- 페이스 설정: 워치에서 목표 페이스 설정
- 일시정지 화면: BPM, 시간 등 상세 정보 표시
- 러닝 기록: 워치에서 간편하게 러닝 기록 확인
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스마트 인솔을 통한 발걸음 분석으로 더욱 정확한 러닝 데이터를 제공합니다.
- 메인 화면: 스마트 인솔 연결 상태 및 기본 정보
- 블루투스 페어링: 스마트 인솔과의 연결 설정
- 페어링 성공: 연결 완료 상태
- 진단 시작: 발걸음 분석 시작
- 분석 결과: 상세한 발걸음 분석 데이터 제공
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RunMate의 AI 매니저는 GPT-4.1 모델을 활용하여 사용자 맞춤형 마라톤 훈련 커리큘럼을 생성합니다.
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GPT-4.1과 다른 버전 비교
- GPT-3.5: Structured Outputs 지원하지 않음, 정확도 낮음
- GPT-4: 더 비싸고, 이 용도에는 과도함
- GPT-4.1: 적절한 가격대비 성능, Structured Outputs 지원
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실시간 응답 처리
- 사용자가 커리큘럼 생성 요청 시 즉시 응답 필요
- GPT-4.1의 빠른 처리 속도 활용
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결론: 마라톤 훈련 커리큘럼이라는 전문적이고 정확성이 중요한 도메인에서 구조화된 출력이 필요하기 때문에 GPT-4.1을 선택
주요 활용 분야:
- 사용자의 현재 실력과 목표 분석
- 개인별 맞춤형 훈련 스케줄 생성
- 러닝 강도 조절 및 훈련 계획 조정
- 실시간 피드백 및 조언 제공
수집된 러닝 데이터를 분석하여 사용자의 성과 향상을 도모합니다.
분석 항목:
- 페이스, 거리, 시간 등 러닝 성과 분석
- 심박수, 케이던스 등 생체 데이터 분석
- 발걸음 패턴 분석 (스마트 인솔 연동)
- 개선점 및 권장사항 제시
- Backend 개발: Spring Boot 기반 REST API 개발
- AI Prompt 설계: GPT-4.1 기반 커리큘럼 생성 프롬프트 설계
- 프로젝트 관리: 팀 전체 일정 관리 및 의사결정
- Backend 개발: Spring Boot 서버 개발
- 인프라 구축: Docker, AWS, Jenkins CI/CD 파이프라인 구축
- 데이터베이스 설계: PostgreSQL 스키마 설계 및 최적화
- Backend 개발: Spring Boot API 개발
- 크롤링 시스템: 마라톤 정보 수집 및 데이터 처리
- 데이터 분석: 러닝 데이터 분석 및 통계 처리
- Android 개발: 메인 앱 개발 및 UI 구현
- 스마트워치 연동: 삼성 갤럭시 워치 앱 개발
- 실시간 데이터 처리: 워치-폰 간 데이터 동기화
- Android 개발: 사용자 인터페이스 및 사용자 경험 설계
- UI/UX 디자인: Figma를 활용한 앱 디자인
- 프론트엔드 로직: 앱 내 비즈니스 로직 구현
- Android 개발: 앱 기능 구현
- IoT 연동: 스마트 인솔 하드웨어 연동
- 블루투스 통신: 센서 데이터 수집 및 처리
- Android 앱: RunMate 메인 애플리케이션
- 스마트워치 앱: 삼성 갤럭시 워치용 러닝 앱
- Backend API: Spring Boot 기반 REST API 서버
- 크롤링 시스템: Python 기반 마라톤 대회 정보 수집 시스템
- IoT 펌웨어: 스마트 인솔용 Arduino 펌웨어
- 프로젝트 기획서: 서비스 기획 및 요구사항 정의
- 기술 명세서: 시스템 아키텍처 및 기술 스택 문서
- API 문서: REST API 명세서
- 사용자 매뉴얼: 앱 사용 가이드
- 시연 시나리오: 프로젝트 발표용 시연 시나리오
- Docker 컨테이너: 애플리케이션 배포용 컨테이너
- CI/CD 파이프라인: Jenkins 기반 자동화 배포 시스템
- 클라우드 인프라: AWS 기반 서버 인프라
- 데이터베이스: PostgreSQL 데이터베이스 스키마
- UI/UX 디자인: Figma 기반 앱 디자인
- 아이콘 및 이미지: 앱 내 사용되는 그래픽 요소
- 프로토타입: 사용자 플로우 및 인터랙션 프로토타입