실시간 인구 밀집도 시각화 & 맞춤 장소 추천 앱
“SeoulMate는 Java 기반 Android 앱과 Django 백엔드가 유기적으로 연동되어, 서울시 열린데이터플라자를 포함한 서울시 공공 데이터를 활용해 동 단위 실시간 인구 밀집도를 분석·시각화하고, 사용자 취향에 맞춘 최적의 장소를 추천하는 스마트 위치 추천 서비스입니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| Crowd Heatmap | Naver Map 위에 동 단위 실시간 인구 밀집도 Heatmap 시각화 |
| 추천 탭 | 혼잡도·취향 기반 장소 추천 (맛집·카페·공원 등) |
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프론트엔드
- 모바일 애플리케이션: Android Studio 사용
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백엔드
- 서버 프레임워크: Django 사용
- 통신 방식: RESTful API 및 WebSocket
├── LiveGuard_backend
│ ├── LiveGuard_backend
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── settings.cpython-312.pyc
│ │ │ ├── urls.cpython-312.pyc
│ │ │ └── wsgi.cpython-312.pyc
│ │ ├── asgi.py
│ │ ├── settings.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── wsgi.py
│ ├── api
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── views.py
│ ├── db.sqlite3
│ ├── density
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── __pycache__
│ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ └── models.cpython-312.pyc
│ │ ├── models.py
│ │ ├── serializers.py
│ │ ├── tasks.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── views.py
│ ├── disaster_response
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── serializers.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── views.py
│ ├── manage.py
│ ├── notifications
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── models.py
│ │ ├── push_service.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── views.py
│ ├── profile
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── models.py
│ │ ├── serializers.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── views.py
│ ├── reports
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── models.py
│ │ ├── serializers.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── views.py
│ ├── requirements.txt
│ ├── settings
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── serializers.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── views.py
│ ├── splash
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── serializers.py
│ │ ├── urls.py
│ │ └── views.py
│ ├── static
│ └── weather_news
│ ├── __init__.py
│ ├── serializers.py
│ ├── urls.py
│ └── views.py
└── README.md
- Python 3.8 이상
- Docker 및 Docker Compose
- AWS 계정 (또는 다른 클라우드 서비스)
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저장소 클론
git clone https://github.com/OverDlive/LiveGuard.git cd LiveGuard/LiveGuard_backend.git -
가상환경 생성 및 활성화
python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows의 경우 'venv\Scripts\activate'
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종속성 설치
pip install -r requirements.txt
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환경 변수 설정
.env파일을 생성하고 필요한 환경 변수를 설정합니다.
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데이터베이스 마이그레이션
alembic upgrade head
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서버 실행
python3 manage.py runserver
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저장소 클론 (이미 클론한 경우 생략)
cd ../frontend -
종속성 설치
npm install
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환경 변수 설정
.env파일을 생성하고 필요한 환경 변수를 설정합니다.
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애플리케이션 실행
npm start
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루트 디렉토리에서 Docker Compose 실행
docker-compose up --build
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저장소 포크
- 이 저장소를 포크합니다.
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브랜치 생성
- 새로운 기능이나 버그 수정을 위한 브랜치를 생성합니다.
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변경 사항 커밋
- 기능을 추가하거나 버그를 수정한 후 커밋합니다.
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푸시 및 Pull Request 생성
- 변경 사항을 푸시하고 Pull Request를 생성합니다.
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리뷰 및 병합
- 리뷰 후 프로젝트에 병합됩니다.
이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.
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프로젝트 매니저 및 백엔드 개발자
- 이름: 한동혁
- 역할: 프로젝트 관리, 백엔드 개발, API 개발
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백엔드 개발자 및 서버 아키텍트
- 이름: 진건호
- 역할: 백엔드 개발, 서버 구축, API 개발
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머신러닝 엔지니어 및 데이터 사이언티스트
- 이름: 김지훈
- 역할: 데이터 수집 및 분석, 머신러닝 모델 개발
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QA 엔지니어 및 DevOps 전문가
- 이름: 박민호
- 역할: 품질 보증, CI/CD 파이프라인 구축, 시스템 모니터링
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프론트 엔드 및 UI/UX 개발
- 이름: 김동건
- 역할: 프론트 엔드 개발, UI/UX 개발
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프론트 엔드 개발
- 이름: 김서범
- 역할: 안드로이드 스튜디오 프론트엔드 앱 개발
- 이메일: donghyeok7312@naver.com
- 이슈 트래커: GitHub Issues
- TensorFlow 공식 문서: https://www.tensorflow.org/
- FastAPI 공식 문서: https://fastapi.tiangolo.com/
- Docker 공식 문서: https://docs.docker.com/
프로젝트에 대한 자세한 내용은 위의 정보를 참고하시고, 추가적인 질문이나 제안 사항이 있으시면 언제든지 연락처로 문의해주시기 바랍니다.