Cozy Record 감정 분석 음악 추천 캘린더
일기 기반 감정 분석과 Spotify 추천을 연결한 음악 캘린더 서비스
맥락
Cozy Record는 사용자가 작성한 일기를 감정 데이터로 분석하고, 그날의 감정에 어울리는 음악을 추천해 캘린더에 기록하는 감정 회고 서비스입니다.
기획 방향은 일기 작성이 단순한 텍스트 저장에 그치지 않고, 감정 분석 결과와 음악 추천을 통해 사용자가 하루의 감정을 다시 돌아볼 수 있는 경험으로 확장하는 데 있었습니다.
사용자는 일기를 작성한 뒤 감정 분석 결과를 확인하고, 추천 음악과 함께 해당 날짜의 기록을 캘린더에서 다시 확인할 수 있습니다.
풀스택 개발자 2명으로 구성된 팀에서 팀장과 개발 PM을 맡아 서비스 기획, 풀스택 개발, 데이터 분석, 데이터베이스 설계, 클라우드 배포까지 전반적인 흐름 주도
감정 분석 모델 서빙, Spotify 기반 음악 추천 API, 암호화된 일기 저장, 관리자 공지 기능, AWS 백엔드 배포와 Vercel 프론트엔드 배포까지 서비스 운영에 필요한 주요 기능 연결
기여
- 일기 작성, 감정 분석, 음악 추천, 캘린더 기록으로 이어지는 핵심 사용자 흐름 설계
- Hugging Face BERT 기반 일기 감정 분석 기능
- FastAPI 서버 기반 감정 분석 모델 서빙
- Spotify API 기반 감정 태그별 사용자 맞춤 음악 추천
- Spring Boot 기반 일기, 추천 음악, 공지사항 API 개발
- AES-256 기반 일기 데이터 암호화
- AWS RDS, MariaDB 기반 일기 데이터 저장
- 관리자 공지사항 CRUD 및 Next.js 동적 공지 목록
- AWS EC2, S3, VPC, Docker, Vercel 기반 배포 환경
세부 기록
Service Flow
- 사용자 일기 작성 후 감정 분석 요청
- 분석된 감정 태그를 기반으로 추천 음악 조회
- 일기, 감정 결과, 추천 음악을 날짜별 캘린더 기록으로 저장
- 사용자가 과거 기록을 감정과 음악 중심으로 다시 확인하는 회고 경험
Emotion Analysis
- 사용자 일기 내용을 입력값으로 사용하는 감정 분류 흐름
- Hugging Face BERT 모델 기반 텍스트 감정 분석
- FastAPI 기반 모델 서빙 서버와 Spring Boot 서비스 연동
- 분석 결과를 추천 로직과 캘린더 기록에 활용할 수 있는 데이터 구조
Music Recommendation
- 감정 분석 결과에 맞춘 사용자 맞춤 음악 추천 흐름
- 감정 태그와 Spotify API를 연결한 추천 로직
- 추천 음악 정보를 일기 기록과 함께 저장하는 구조
- 감정과 음악을 함께 보여주는 캘린더 기반 사용자 경험
Diary & Admin
- AES-256 기반 일기 본문 암호화로 개인 기록 보호
- AWS RDS, MariaDB 기반 일기, 감정 결과, 추천 음악 데이터 저장
- Spring Boot 기반 일기 작성, 조회, 수정, 삭제 API
- 관리자용 공지사항 CRUD 기능
- React, Next.js 기반 동적 공지 목록 출력
Deployment
- AWS EC2, S3 기반 백엔드 서버와 스토리지 구성
- Docker 기반 서버 실행 환경 구성
- Vercel 기반 프론트엔드 자동 배포