DIP (AI 노래 추천 애플리케이션)
Role & Team
안드로이드 프론트엔드 개발 (Kotlin)
8인 팀 프로젝트 (Front-End 2, Back-End 2, Data 1, Design 3)
Tech Stack
프론트엔드: Kotlin, Android Studio | 백엔드: Spring Boot, MySQL
Overview
사용자의 위치, 주변 소음, 목표를 종합적으로 분석해 상황에 맞는 음악을 추천해 주는 맞춤형 안드로이드 애플리케이션
🎵 음악, 맥락을 읽다
01. 위치를 읽다
머무는 공간의 특성을 분석하여 장소의 감성을 극대화합니다.
02. 소음을 분석하다
주변 데시벨을 측정해 강력한 비트 혹은 고요한 선율을 골라냅니다.
03. 목표에 집중하다
오늘의 목표에 맞춰 음악이 활동을 돕는 완벽한 도구가 됩니다.
💡 My Contributions & Engineering
맥락 데이터 수집 및 처리 로직 구현
안드로이드 기기의 마이크 권한을 획득하여 실시간으로 주변 소음(데시벨)을 측정하는 모듈을 개발했습니다. 사용자의 현재 환경 데이터를 수집하여 AI 추천 플레이리스트를 생성하기 위한 환경을 구축했습니다.
Spotify API 연동 및 딥링크(Deep Link) 구현
외부 API인 Spotify API를 연동하여 사용자의 아티스트 취향 데이터와 플레이리스트 커버 이미지를 매핑했습니다. 생성된 맞춤형 플레이리스트를 재생하기 위해 Spotify 앱의 해당 플레이리스트로 즉시 이동하도록 딥링크를 구현하여 UX을 개선했습니다.
사전 배포 및 구글 플레이스토어 런칭
단순 개발에 그치지 않고 실제 서비스를 배포하기 위해 구글 플레이스토어 런칭을 주도했습니다. 비공개 사전 테스트를 진행하였고, 이 단계에서 수집된 유저 피드백을 바탕으로 3번의 업데이트를 진행했습니다. 특히 14일의 비공개 테스트를 통과하여 성공적으로 앱을 배포했습니다.
🛠 Architecture & Tech Stack
Architecture
MVVM
Language
Kotlin
Network
Retrofit2
Async
Coroutines
Local DB
Room Database
Auth
Kakao OAuth
Image Loading
Glide
External API
Spotify SDK
📱 UI & Flow
온보딩
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