최종 프로젝트 주제 의견 제출용

최종 프로젝트 주제 의견 제출용

배운 내용을 적용하기 쉽고, AI 활용 방안쪽에서 참신한 아이디어들을 접목 시키는 방향으로 생각 해 봤다.

지역별 커뮤니티(이벤트 만남 중심) 플랫폼

내용 : 사용자가 지역별 모임 (독서, 영화, 러닝, 봉사, 여행 등)에 참가 신청을 할 수 있고, 주최자는 원하는 컨셉의 이벤트를 생성해 사용자를 모집할 수 있다.

대상 : 취미나 관심사를 공유하고 싶은 사람들, 활동 인원을 모집하려는 단체, 새로운 만남을 통해 인맥을 형성하고 싶은 개인 등등

이유 : 오프라인 기반의 모임들은 다소 활성화 되어 있고, SNS를 통한 간단한 대안이 있지만, 지역별 모임의 정보 분산 등 접근성이 불편한 점을 해소할 수 있음. 별도의 통합 플랫폼을 마련해 지역 모임을 생성, 관리 가능 + (지역 행사 정보를 집중화<LLM&RAG> 시키는 도전적인 기능 추가 가능) / 사용자 입장에서 효율적으로 (모임+이벤트를) 탐색 및 참가 할 수 있다는 장점

• AI 활용 방안
  • 자동 이벤트 요약 및 홍보 문구 생성 LLM
  • 사용자 맞춤형 이벤트 추천 챗봇
  • Q&A 지원 및 모임 운영 가이드 생성
  • 참가 후기·리뷰 자동 요약

AI 활용 방안

자동 이벤트 요약 및 홍보 문구 생성

• 아이디어: 이벤트 주최자가 모임 정보를 입력하면, LLM이 자동으로 요약문이나 홍보 문구를 생성해준다.
• 장점: 주최자는 짧고 임팩트 있는 홍보 텍스트를 쉽게 만들어 SNS나 알림 톡에 활용할 수 있다.
  실현 방법:
  DB에 저장된 이벤트 정보를 RAG(문서 검색)로 불러온 뒤, LLM이 ‘모임 이름, 날짜, 장소, 테마, 특징’ 등을 조합해 문장을 생성한다.
• 예를 들어, “20대 독서모임, 매주 토요일 오후 2시, 플라워 카페(종로)”라는 정보를 바탕으로, “이번 주말에는 ‘플라워 카페’에서 책과 함께 여유를 즐겨보세요!” 같은 완성도 높은 문구를 자동 생성.

사용자 맞춤형 이벤트 추천 챗봇

• 아이디어: 사용자가 지역이나 관심사를 간단히 입력하면, LLM이 여러 이벤트 중 적합한 모임을 추천하고 추가 질문(날짜, 장소 변경 등)에도 실시간 답변을 제공한다.
• 장점: 검색 없이 대화형으로 손쉽게 탐색할 수 있으므로, 플랫폼 내 체류 시간이 늘어나고 사용자 만족도가 높아진다.
• 실현 방법:
  사용자 관심사, 이전 참가 이력 등을 RAG로 조회해, LLM이 “비슷한 테마의 모임”을 실시간으로 추천해준다.
• “다음 주말에 등산모임 있을까?” 같은 질문에 대해 LLM이 DB에서 행사 정보를 찾아 답변을 생성한다.

Q&A 지원 및 모임 운영 가이드 생성

• 아이디어: 모임 운영자(주최자)가 “어떻게 하면 온라인 홍보를 효율적으로 할 수 있을까?”, “행사 장소 섭외 노하우?” 같은 질문을 하면, LLM이 경험 기반 팁이나 가이드를 생성한다.
• 장점: 초보 주최자가 모임 운영 노하우를 얻기 쉽고, 서비스 플랫폼 자체가 ‘모임 운영 컨설턴트’ 역할을 해줄 수 있다.
• 실현 방법:
  FAQ나 노하우 문서를 RAG로 검색하고, LLM이 해당 내용을 재가공·요약해 제공한다.
• “교류하기 좋은 장소 추천” 질문에 대해, 지역별 카페·공원·소셜 라운지 정보를 한 번에 보여주도록 구현.

참가 후기·리뷰 자동 요약

• 아이디어: 모임 참가자들이 남긴 후기를 LLM으로 분석·요약해 다음 모임 또는 다른 사용자들에게 참고 정보를 제공한다.
• 장점: 긴 후기를 빠르게 파악할 수 있고, 주최자는 피드백을 효율적으로 모을 수 있다.
• 실현 방법:
  후기(리뷰)가 쌓이기 시작하면, RAG를 통해 후기 텍스트를 인덱싱하고, LLM이 “장점, 단점, 개선점”을 자동 도출한다.
• 별점이나 감성 분석 결과를 대시보드에 한눈에 볼 수 있게 구성하면 주최자가 운영 방향을 조정하기 용이하다.

레퍼런스:
https://www.munto.kr/socialing

https://www.somoim.co.kr/?fbclid=IwAR0lnfZUBeDKtfWwR2gKdpNN7TKDpapFRcGM5dBeKMUFYhGAZQ43ey-Zs_0