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발표
Overview
개요
ICIB-Portfolio
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다수의 전적 검색 사이트의 개선점을 분석하여 이를 반영하였고, 특히 커뮤니티 구현에 초점을 맞추어 타 사이트의 이용자를 유입하고자 했다. 개인화된 서비스, 더욱 직관적인 UI(User Interface)와 사용자들이 주로 이용하는 main 기능인 전적 검색에 커뮤니티 특징을 한번에 제공할 수 있는 종합적이고 편리한 사이트를 구현하고자 한다.

Team Members
팀원
  • 양승준(팀장): 머신 러닝 모델링(비지도 학습), 머신 러닝 모델링(지도 학습), 백엔드 설계(Python). jython API 도입, Job list 설계
  • 김동안: 스토리보드 제작, PPT 문서 작성, 프론트 엔드, 벡엔드 설계, 메인 페이지, 챔피언 리스트, 프로젝트 이행 관리
  • 이승진: 스토리보드 제작, PPT 문서 작성, 프론트엔드/백엔드 설계, 챔피언 정보, 챔피언 리스트, 프로젝트 이행 감독
  • 전연웅: DATABASE 설계, 게시판 CRUD(SQL) 설계, 파이썬 데이터 수집, 파이썬 데이터 전처리, 파이썬 데이터 통계, 파이썬 데이터 시각화
Function Implementation
구현 기능
  • 로그인: 계정, 비밀번호 찾기, 유효성 검사, 로그인 실패 누적 시 로그인 차단
  • 회원가입: sns 연동 로그인, 실명인증 사용, 게임 아이디 입력
  • 멀티 서치: 전적 데이터 조회
  • 전적 검색: 유저 전적 정보제공
  • 듀오 찾기: 유저 매칭 게시판
  • 듀오 시너지: 유리한 조합의 데이터를 제공
  • 챔피언 분석: 분류 기준에 따른 승률, 픽률, KDA 등을 분석
  • 포인트샵: 유저 활동에 따른 포인트 지급 및 기프티콘 구매 기능
  • AI 티어 예측: 머신러닝을 통한 티어 예측
Design Point
설계 주안점
  • 사용자 친화적인 듀오 찾기(party) 기능
  • player의 여러 전적 data에 등급을 부여하고 직관적인 표시
  • 개인별 ai 분석(머신러닝)을 활용한 report 제공 유료 서비스
  • 패치에 따라 눈에 띄게 변화된 주목해야 할 주요데이터 제공
  • 게임 내 영향력있는 조합 데이터(듀오 시너지) 제공
Technique & Environment
사용 기술 및 개발환경
  • apache tomcat
  • oracle database
  • spring framework
  • java
  • python
  • jupyter
  • pc
  • anaconda
  • tensorflow
  • numpy
  • scikits learn
  • pandas
  • flask