실제 여행데이터와 숏폼을 활용해 데모 서비스를 구현하거나 관련 해커톤 참가

기획부터 데모 서비스 배포까지 경험하는 구조입니다. Phase 1: 기획 및 데이터 준비 (1~3주차) • 1주차: 킥오프 및 아이디에이션 o 랩원 자기소개 및 스킬셋(Python, 프론트/백엔드 경험 등) 파악 o 해결하고자 하는 페인포인트(Pain Point) 정의 (예: "여행 계획 짜는 게 너무 귀찮다", "숨겨진 로컬 맛집만 가고 싶다") • 2주차: 데이터 탐색(EDA) 및 수집 : 프로젝트에 필요한 오픈 데이터셋 발굴 및 API 신청 • 3주차: 서비스 아키텍처 설계 o 사용할 AI 모델(OpenAI API, 오픈소스 LLM 등) 선정 o 프레임워크(LangChain, LlamaIndex 등) 및 배포 환경(Streamlit, Gradio 등) 결정 Phase 2: 핵심 AI 알고리즘 및 파이프라인 구축 (4~6주차) • 4주차: RAG(검색 증강 생성) 시스템 기초 구현 : 수집한 여행/리뷰 데이터를 벡터 DB(ChromaDB, FAISS 등)에 임베딩하여 저장 • 5주차: 프롬프트 엔지니어링 및 추천 알고리즘 설계 : 사용자 입력(예: "부모님 모시고 가는 2박 3일 제주도 조용한 코스")에 맞춘 최적의 프롬프트 구성 o 규칙 기반(Rule-based) 필터링과 AI 추천의 결합 테스트 • 6주차: 모델 고도화 및 중간 점검 • 7주차: API 서버 개발 : o FastAPI 또는 Flask를 활용해 AI 모델을 API 형태로 래핑(Wrapping) • 8주차: 프론트엔드 프로토타이핑 : o Streamlit이나 Gradio • 9주차: 시스템 통합 및 버그 수정 Phase 4: 서비스 고도화 및 데모 준비 • 10주차: UI/UX 개선 및 예외 처리 o 결과물(여행 일정)을 보기 좋게 렌더링 (타임라인 형태) • 11주차: 최종 테스트 및 발표 자료 준비 : 랩원 대상 내부 QA 진행 및 모의 시연 • 12주차: 최종 데모데이 및 회고 : 완성된 서비스 시연 및 KPT진행 * 여행상품을 AI로 만들어서 실제 랩 식구들과 졸업 여행하기

다양한 배경을 가진 멤버들이 모이는 만큼, 랩 개설 "기획(2명), 디자인(1명), 개발(3명) 등 직군별 TO를 나누어 선발하겠습니다. (1) 기획자: 모바일 경험(Mobile-First) 기획 및 AI 페르소나 설정 • 상세 기획: PC 화면이 아닌, 좁은 스마트폰 화면에서 여행 일정을 어떻게 보여줄지 '모바일 우선'으로 기획합니다. (예: 지도를 손가락으로 밀어서 넘기는 스와이프 기능 등) • AI 프롬프트 최적화: AI의 답변이 너무 길면 모바일에서 읽기 힘듭니다. "모바일 화면에 최적화된 5문장 이내의 요약과 불렛포인트 형식으로 답변해줘"와 같은 프롬프트 엔지니어링을 담당합니다. • 위치 기반 기능 정의: "내 주변 맛집 찾기"처럼 모바일 GPS를 활용한 핵심 기능을 정의합니다. (2) 디자이너: 모바일 앱 UI/UX 및 디자인 시스템 구축 • 디자인 툴: Figma를 사용하여 모바일 앱 규격(iPhone/Android)에 맞춘 UI를 디자인합니다. • 컴포넌트 중심 디자인: 개발자가 빠르게 구현할 수 있도록 버튼, 입력창, 카드 형태의 디자인을 모듈화(Design System)합니다. • 아이콘 및 스플래시 화면: 앱 설치 시 보게 될 홈 화면 아이콘과 로딩 화면(Splash Screen)을 제작합니다. (3) 개발자: 하이브리드 기술 스택 및 AI 연동 • Frontend: Next.js 또는 React를 추천합니다. PWA 라이브러리(next-pwa 등)를 적용하면 클릭 몇 번으로 웹을 앱으로 변환할 수 있습니다. • Backend & AI: FastAPI를 사용하여 OpenAI API와 여행 데이터셋(TourAPI 등)을 연결합니다. • Hybrid Bridge: 만약 나중에 진짜 앱스토어에 올리고 싶다면, Capacitor.js를 사용하여 웹 코드를 감싸 안드로이드(apk)나 iOS(ipa) 파일로 빌드할 수 있습니다