미리보기

Team.

8명 (프론트 3, 백엔드 4, 디자인 1)

Introduce.
기존의 구글 폼 기반 지원 절차의 불편함을 개선하고자, 전국 연합 개발 동아리 '멋쟁이사자처럼 강남대학교'의 신입 부원 모집 과정을 하나의 통합된 웹 서비스로 직접 설계하고 개발한 프로젝트입니다. 기획부터 디자인, 개발, 운영까지 전반을 주도했습니다.

Tech Stack.
YOLOv5, Flask, Docker, AWS EC2, Next.js, TypeScript, Zustand

Tasks.

• YOLOv5 모델 커스텀 학습 및 추론 API 개발

• Docker 기반 컨테이너화 및 EC2 배포 자동화

Experience.

· 동아리 지원기간동안 누적 접속자 300명 이상, 회원가입자 110명 이상 확보

· 98명의 지원자 데이터를 기반으로 실시간 면접 자료 정리 및 자동화

· 멋쟁이사자처럼 아기사자 모집 사이트 Frontend

· Gabia에서 구매한 도메인을 Vercel과 연결해보자

Description.

이전까지는 구글폼, 구글시트, 수작업 기반으로 이루어지던 모집 절차를 웹 서비스화하여,
동아리에 지원하는 아기사자와 운영진 모두의 업무 효율성과 편의성을 높인 프로젝트입니다.

상태관리툴을 활용해 JWT 토큰 및 사용자 정보를 전역 상태로 관리, 백엔드 API 명세서 기반 협업 경험, Figma를 통한 디자인 협업경험을 통해 단순한 화면만 구현하는것이 아닌 다른 팀원들과의 협업과정 또한 중요하다는것을 실감한 프로젝트입니다.

Reference.

· 서비스 링크: https://likelionknu.com

· 깃허브 레포지토리: https://github.com/likelionknu/Likelion13-FE

Introduce.
YOLOv5를 활용하여 꽃다발 이미지를 인식하고, Flask 기반 API로 예측 결과를 제공하는 AI 서비스입니다. 단순한 예측 결과 제공을 넘어서, Next.js 프론트엔드를 통해 사용자 친화적인 방식으로 결과를 시각화하는 데 집중했습니다.

Tech Stack.
YOLOv5, Flask, Docker, AWS EC2, Next.js, TypeScript, Zustand

Tasks.

• YOLOv5 모델 커스텀 학습 및 추론 API 개발

• Docker 기반 컨테이너화 및 EC2 배포 자동화

Experience.

· YOLOv5 Custom Training #1

· YOLOv5 Custom Training #2

Description.

AI 예측값을 단순히 나열하는 것이 아닌, 사용자가 쉽게 결과를 이해하고 활용할 수 있도록 디자인하고 구현하는 데 집중했습니다. 예측값과 라벨을 직관적인 UI로 연결하면서 "AI가 무엇을 예측했는가"보다 "어떻게 보여주는가"의 중요성을 실감한 프로젝트입니다.

Reference.

· 깃허브 레포지토리: https://github.com/Neogul02/Hanamory-FE

13기

· 멋쟁이사자처럼13기 프론트엔드 운영진으로 활동하고 있습니다.

· 운영진으로 활동하며 매 주 아기사자들의 세션자료를 직접 제작하며 아기사자에게 기초교육을 진행했습니다.

· 프로젝트 팀을 구성하여 멋쟁이사자처럼 부원 모집 서비스를 개발하였습니다.

· 동아리 활동과 실적을 인정받아 강남대학교 동아리경진대회에서 우수상을 수상하였습니다.