- 수행 범위
- 모노레포 아키텍처 설계, Flutter 프론트엔드, FastAPI 백엔드 풀스택 구현
- 맥락
- 팀 프로젝트, Flutter, FastAPI 기반
- 규모
- 이동수단 5가지 경로 비교
- 주요 기술
- Flutter, FastAPI, Mapbox
창업자가 직접 또는 팀으로 만들어 공개한 서비스와 시연용 구현입니다.
처리 흐름
- 1AI 일정 초안
- 2이동수단별 경로
- 3날씨·POI 데이터
- 4방문 순서 최적화
- 5제주 여행 일정
해결한 문제
제주 여행 일정은 AI로 쉽게 짤 수 있지만, 실제 이동수단(도보·자전거·스쿠터·자동차·대중교통)별 소요시간과 날씨 변수를 반영하지 않으면 현실성이 떨어집니다.
데이터와 진단
입력은 LLM이 생성한 일정, Airflow ETL로 수집한 TourAPI·카카오·기상청 공공데이터, Mapbox Directions와 Tmap 대중교통 API의 이동수단별 소요시간이었습니다.
접근 방식
모노레포로 Flutter 프론트와 FastAPI 백엔드를 함께 설계하고, TourAPI·카카오·기상청 공공데이터를 Airflow ETL로 수집해 LLM 기반 일정 생성 로직과 결합했습니다.
판단
이동수단별 실제 경로 비교를 위해 Mapbox Directions와 Tmap 대중교통 API를 함께 사용하고, 방문 순서 최적화 로직으로 AI가 만든 일정에 실좌표·실시간 날씨를 결합해 신뢰도를 높였습니다.
구현하며 부딪힌 것
AI가 생성한 일정과 실제 지리·교통·날씨 데이터를 정합하고, 도보·자전거·스쿠터·자동차·대중교통 다섯 가지 이동수단의 경로·시간·거리를 하나의 화면에서 비교 가능하게 만들어야 했습니다.
결과
AI 일정 생성부터 이동수단별 경로 비교, 실시간 날씨·기상특보, 체험·맛집·숙소 탐색과 경유지 추천까지 하나의 앱에서 제공하는 제주 여행 플래너를 구현했습니다.
공개 범위
라이브 서비스에서 AI 일정 생성, 이동수단별 경로 비교와 날씨 연동 흐름을 직접 확인할 수 있습니다. 공개 저장소는 제공하지 않습니다.
다음에 해 볼 것
향후 개선 방향(제안): 생성된 일정이 이동·날씨 검증에서 실패하는 빈도를 기록하고 그 비율로 일정 생성을 개선합니다.