<aside> 🚲
도착했을 때 빌릴 수 있는 따릉이 대여소를 미리 찾습니다.
현재 재고만 확인하는 데서 끝나지 않고, 사용자가 실제로 대여소에 도착할 시점의 대여 가능성을 예측해 후보를 비교하는 데이터 기반 의사결정 지원 서비스입니다.
</aside>
5주 · 5인 팀 프로젝트 · Consumer Web · Data/ML · Operations · React · Spring Boot · Python · PostgreSQL · Airflow · OCI
<aside> 🎬
5분 서비스 가이드 영상
Consumer Core → AI Planner → Admin Operations로 이어지는 실제 서비스 흐름을 확인할 수 있습니다. YouTube에서 영상 보기
</aside>
따라가요 5분 서비스 가이드 영상
<aside> 🧊
Interactive Portfolio Demo · Sample Data · Backend Offline
OCI 런타임과 분리된 정적 보존판에서 조건 입력 → 후보 비교 → 대여소 상세 → 라이딩 가이드와 AI Planner·운영 화면을 직접 확인할 수 있습니다. 모든 수치와 상태는 fixture이며 실시간 재고·날씨·예측·OAuth·결제·관리자 쓰기 API를 호출하지 않습니다. 정적 데모 열기
</aside>
<aside> 📚
6,152,132행
2025년 4분기 과거 재고 품질 검사
</aside>
<aside> 🔗
99.6427%
월별 최저 대여소 ID 결합률
</aside>
<aside> ⏱️
H1~H4
60 · 120 · 180 · 240분 예측
</aside>
<aside> 🚲
1~5대
필요 수량별 대여 가능성
</aside>
<aside> ✅
포트폴리오 기준일 · 2026-09-12
발표 종료 후 채용 제출용 최종 포트폴리오 기준으로 동결했습니다. 기능 구현 기준선은 main@12ee414f48f1141e39aff8fb3198b683e5a42b9a이며, 해당 SHA의 CI·Staging CD·Runtime Evidence 성공 상태를 기준으로 설명합니다. 포트폴리오 README 최종 반영, 5인 팀 역할·협업 설명, 5분 서비스 가이드 영상 연결은 PR #429·#430·#431을 통해 main@9f03d6a861b61f961c6663d53994f50011ef5a98에 반영했습니다. 해당 문서 병합 후 CI #943과 같은 SHA의 Staging CD #372도 성공했습니다. 이후 docs-only PR #432의 문서 기준 main은 9310d659cace8e041314208b8473d088e7e182ec이며 CI #947·Staging CD #373 SUCCESS, Runtime Evidence NOT_RUN으로 구분합니다. Consumer Core·Data/ML·Operations는 검증된 구현과 근거만 포함하고, Journey는 선택적 보조 UX로 구분합니다.
</aside>
Personal Portfolio에서 전체 프로젝트를 보고, 아래에서 구현·검증의 상세 근거를 확인할 수 있습니다.
따릉이를 이용하려는 사용자가 목적지 근처 대여소에 도착했을 때 필요한 자전거를 확보할 가능성을 예측하고, 현재 재고·도착시간·거리와 함께 비교해 더 나은 대여소를 선택하도록 돕는 서비스입니다.
따릉이 서비스에서는 현재 시점의 재고를 확인할 수 있습니다. 하지만 사용자는 화면을 보는 그 순간 자전거를 빌리는 것이 아니라, 출발지에서 대여소까지 이동한 뒤 자전거를 빌립니다.
따라서 사용자에게 더 중요한 질문은 다음과 같았습니다.