MAYCAN Project

+) apk 파일 위치 : client\app-debug.apk

+) 앱과 파이썬의 연동성 문제로 인해 서버가 잠시 끊길 때가 있습니다. 혹시 그런 일이 발생한다면 연락부탁드립니다.

☎ 서버 관리자 이승희 : -----------

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App Logo

Introduction

미국 시장조사기관인 퓨 리서치(Pew Research)가 2019년 세계 27개 국가를 대상으로 스마트폰 보급률을 조사한 결과 한국이 95%로 1위를 차지하였다. 2020년 2월 (주)카카오가 발표한 기업설명활동 보고서에 따르면 카카오톡은 이용시간 기준 메신저 시장점유율은 96%이다. 이처럼 스마트폰 보급율이 높은 대한민국에서 가장 시장 점유율이 높은 메신저인 카카오톡은 이제 실생활과 뗄 수 없는 필수 메신저이며 사람들은 카카오톡과 일상의 큰 부분을 공유하고 있다.
여러 소통의 창구로 쓰이는 카카오톡에서 본 프로젝트가 주목한 부분은 대학생들의 조별과제를 위한 플랫폼으로서의 역할이다. 특히 언택트 사회인 지금, 대학생들은 대면보다는 비대면으로 조별과제를 수행하게 되는데, 직접 만나지 못하고 과제를 수행하다보니 이른바 “프리라이더”라 불리는 무임승차자가 발생할 확률이 높아졌다.
따라서 범용적인 플랫폼인 카카오톡의 특성을 이용하여 카카오톡 채팅방에서 여러 피쳐를 추출하여 각 조원들의 기여도를 측정하고 이를 제시하여 무임승차를 방지하고자 이 앱을 제작하게 되었다.
더불어 여러 피쳐(웃음왕, 궁금왕, 이모티콘왕, 물음표왕, 느낌표왕)를 분석하여 흥미 유발을 위해 힘썼다.

실행 화면

-시작 화면, 업로드 화면

-업로드 화면; 로컬 저장소 접근

-로컬 저장소에서 업로드, 로딩

-결과창(기여도, 왕 )

실행 영상

Development Environment

* Firebase Realtime Database/Storage

* TCP/IP Socket

* AWS EC2 instance

* Android Studio 4.1.1

compileSDKversion : 30
buildToolsversion : 30.0.1
SDK 11(API Level 30) 기준 호환

Process

1. Data Analysis

* Define Problem

카톡 대화내용을 기반으로 프로젝트의 기여도를 측정하고 참여가 저조한 조원을 찾아낸다. 앱을 통하여 카톡 대화 데이터를 입력받고 분석을 통하여 기여도를 추출하는 과정을 가진다.

* Data Collection

카톡 데이터를 통하여 프로젝트의 기여도를 측정하기 때문에 프로젝트에 관련한 카톡데이터를 수집하였다.

* Data Processing

카톡 데이터를 수집하는 과정에서 웹으로 카톡 대화 내용을 추출한 파일과 안드로이드 앱과 IOS 앱을 통하여 카톡 대화내용을 추출한 파일의 형식이 다르다는 점을 발견하였다. 그렇기에 전처리하는 과정에서 정규표현식을 이용하여 각 파일에 대하여 동일하게 분석을 진행하였다. 각 feature들을 Engineering하기에 앞서 각 feature들의 범위가 다르기 때문에 Minmaxscaler를 통하여 각 feature들의 범위를 1부터 5까지 Scaling하였다.

* Feature Engineering

조원들의 기여도를 측정함에 있어서 필요한 Feature들을 회귀 분석을 통하여 선정하였다. 회귀분석에 의해 기여도에 영향을 많이 주는 feature들의 계수는 다음과 같다.

Feature & Coefficient

카톡 빈도수(Frequency): 10
카톡 빈도수 대비 길이(per): 4
물음표의 개수: 2
느낌표의 개수: 2
공지, 투표, 그룹콜 수(leadership): 8
파일, 링크, 사진, 동영상 전송 횟수(prt_rate): 6

* Visualization and Insight

회귀분석을 통하여 각 feature들에 가중치를 주어 조원들의 참여 점수를 Score로설정하였다. Score를 기준으로 각 조원들의 기여도의 백분율을 Pie chart로 표현하였다. 추가적인 구현으로는 ㅋ을 많이 보낸 사람, ㅠ를 많이 보낸 사람, !을 많이 보낸 사람, ?을 많이 보낸 사람, 이모티콘을 많이 보낸 사람을 선정하여 출력하였다.

2. App

* Server

AWS EC2 인스턴스를 이용하여 가상 서버를 실행하고 server.py 파일을 비롯한 서버 환경을 설치하여 인스턴스 내에서 서버 환경을 구축하였다.

* DB

Firebase Realtime Database를 사용하였다.

* Storage

이미지 파일과 txt 파일을 더 손 쉽게 입출력 하기 위해 Firebase 내의 Storage 시스템을 사용하였다.

* TCP/IP Socket 통신

App과 데이터 분석 처리의 통신을 위해 Android Studio와 Python의 TCP/IP Socket 통신을 이용하였다.

* Process

어플과 Python에서 Socket으로 서버를 열고 파일을 Firebase DB에 올린 후 server.py에 통신을 보내면 python 에서 socket 통신을 받아 데이터 분석을 시작한다. 데이터 분석이 끝나면 python은 결과 값과 이미지를 각 Firebase Realtime Database와 Storage에 업데이트 하고 서버에 “show” Socket 메시지를 전송한다. 그 후 어플에서 socket 메시지를 받으면 분석 한 결과를 어플 프론트에 띄워 보여주도록 구현하였다.

NayeonKeum / KusitmsRider