영화 추천 — 수백 편의 신작 속에서 취향에 맞는 영화를 고르는 데 시간이 든다. 기존 협업 필터링은 콜드 스타트 문제가 있고, 리뷰는 사람이 직접 써야 한다. Mova는 LoRA 파인튜닝 모델로 개인화 추천을 제공하고, 크롤링 데이터를 Gemini가 분석해 AI 리뷰와 별점을 자동 생성한다.
산책 경로 — 반려견과 산책할 때 그늘·결빙·반려견 출입 가능 여부를 고려한 경로를 찾기 어렵다. Gildle은 OSM 보행 그래프에 환경 점수를 매겨 계절·상황별 최적 산책 경로를 계산한다.
LoRA 파인튜닝 EXAONE-2.4B와 Gemini API 듀얼 백엔드로 개인화 영화 추천, AI 리뷰 자동 생성, 실시간 박스오피스 랭킹, AI 챗봇, 개봉 예정작 알림을 제공하는 영화 플랫폼.
핵심 기능 구현 AI 추천 LoRA 파인튜닝(EXAONE-2.4B AWQ) + Gemini 폴백 듀얼 백엔드, 취향 벡터 코사인 재정렬 AI 리뷰 KOBIS·Google News·위키피디아 크롤링 → Gemini 평론가 톤 리뷰 + 긍부정 별점 자동 산정 랭킹 KOFIC API 일별/주간/월간 박스오피스 집계, 포스터·관객수·매출 시각화 챗봇 Gemini 기반 영화 추천·정보 맥락 대화, 사용자 시청 이력 반영 대량 수집 TMDB + KOFIC 합산 배치 파이프라인, 영화당 upsert → credits 백필 → RAG 인제스트
OSM 보행 그래프에 가로수(나무 그늘)·결빙 위험·반려견 친화도 3축 환경 점수를 매긴 뒤, A* 알고리즘으로 시즌별 최적 경로를 계산하는 산책 경로 추천 서비스.
핵심 기능 구현 보행 그래프 osmnx로 영등포구 도보 네트워크 추출 (1,178 노드 / 1,616 엣지) 환경 점수 서울 열린데이터(가로수·결빙 CSV, cp949) + 반려견 친화도 3축 배치 산정 경로 추천 A* 알고리즘, 시즌 모드(봄가을: 그늘 우선 / 겨울: 결빙 회피) 가중치 시각화 Leaflet 인터랙티브 지도, 구간별 점수 색상 코딩 + 경로 요약 패널
구분 기술 백엔드 Python 3.12 · FastAPI · PostgreSQL (Neon) · Redis · SQLAlchemy 2.0 Async 프론트엔드 Next.js 16 · TypeScript 5.7 · React 19 · Tailwind CSS 4 · shadcn/ui · Leaflet 모바일 Flutter · Dart · 카카오 로그인 SDK AI/ML EXAONE-2.4B AWQ (LoRA fine-tuning) · Google Gemini API · sentence-transformers 데이터 TMDB API · KOFIC/KOBIS API · 서울 열린데이터 (가로수·결빙) · OpenStreetMap / osmnx 인프라 Docker Compose · AWS EC2 · AWS S3 · Cloudflare Tunnel · Vercel · nginx
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 클라이언트 │
│ │
│ Next.js 16 (Vercel) Flutter (Android/iOS) │
│ │ │ │
│ └─────────── HTTPS ────────────┘ │
│ │ │
├───────────────────────┼──────────────────────────────────┤
│ nginx (api.suvisdev.cloud) │
│ │ │
│ ┌───────────┼───────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ backend:8000 auth:9000 lora_server:8200 │
│ │ (Cloudflare Tunnel) │
├───────────┼──────────────────────────────────────────────┤
│ FastAPI (모듈러 모놀리식 · Star Topology) │
│ │
│ mova gildle viewer media │
│ \ | / / (Spoke) │
│ ★ ontology ★ (Hub) │
│ / | \ │
│ titanic inception ... │
│ │
│ ─────────── core.* (공유 인프라) ────────── │
│ security · matrix(S3) · lol(LoRA) │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ PostgreSQL (Neon) Redis S3 │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
단일 배포 단위(FastAPI)에서 앱 간 경계를 명확히 분리하는 구조다.
Hub (ontology) — 공통 크롤링·AI 파이프라인·이벤트 버스. Spoke를 import하지 않는다.Spoke (mova·gildle·viewer 등) — 각 도메인 로직. Hub만 import 가능, Spoke 간 직접 import 금지.import-linter 의존 방향 허용 Spoke → Hub (ontology) ✅ Spoke → Spoke (직접) ❌ 금지 Hub → Spoke ❌ 금지 Spoke · Hub → core.* ✅
의존 방향은 바깥 → 안쪽. 도메인 코어는 FastAPI·SQLAlchemy·HTTP에 의존하지 않는다.
adapter/inbound/api/ ← Router (Schema 수신, DI)
│
▼
app/ports/input/ ← Input Port (ABC)
│
▼
app/use_cases/ ← Interactor (비즈니스 로직)
│
▼
app/ports/output/ ← Output Port (ABC)
│
▼
adapter/outbound/pg/ ← PgRepository (ORM)
이 구조 덕분에 Gildle의 CSV → PostgreSQL 전환 시 도메인/애플리케이션 레이어 변경 0건 으로 Adapter만 교체할 수 있었다.
환경 구성 특이사항 EC2 (프로덕션) Docker Compose (backend·auth·db·redis·nginx·cloudflared) GPU 없음, 디스크 30GB 집 GPU (LoRA) WSL2 + RTX, systemd lora-server (:8200) Cloudflare Tunnel로 EC2에 노출 Vercel Next.js 프론트엔드 자동 배포 main 브랜치 푸시 시 자동 빌드
GPU 가용 (기본) GPU 미가용
───────────── ──────────
RECOMMENDATION_BACKEND=lora RECOMMENDATION_BACKEND=gemini
lora_server:8200 Gemini API
│ │
└─ Cloudflare Tunnel ──→ EC2 └──→ EC2
RECOMMENDATION_BACKEND env 하나로 전환, docker compose 재기동 왕복 약 8초EC2 배포 후 항상 docker exec <backend> printenv | grep RECOMMENDATION_BACKEND로 확인 Mova의 영화 도메인 테이블과 Gildle의 보행 그래프 테이블이 users 테이블을 공유하되, ORM 메타데이터는 앱별로 분리한다.
┌─ Mova ────────────────────────────────────────────────┐
│ movies ──┬── characters ── actors │
│ ├── movie_directors │
│ ├── tags │
│ ├── reviews (AI 자동 + 사용자 작성) │
│ ├── rankings (KOFIC 일별/주간/월간) │
│ ├── picks (추천 이력) │
│ └── watchlist · user_actions │
│ │
│ market_chat_conversations ── market_chat_entries │
│ user_taste_vectors (리뷰 기반 취향 벡터, 768d) │
│ hub_knowledge (RAG 벡터, Gemini embedding) │
├───────────────────────────────────────────────────────┤
│ users ──┬── user_identity (Google·Kakao·Naver OAuth) │
│ └── groups [공유] │
├─ Gildle ──────────────────────────────────────────────┤
│ route_nodes (osm_id) ── route_edges │
│ tree_score · hazard_score · dog_friendly_score │
├─ 관리 ────────────────────────────────────────────────┤
│ visitor_activity · alembic_version │
└───────────────────────────────────────────────────────┘
마이그레이션: Alembic (36개 테이블, head 20260821_0001) Mova: movies 200+편 적재, actors 389 / characters 371 / movie_directors 40 Gildle: route_nodes 1,178 / route_edges 1,616 (3축 점수) 항목 구현 웹 OAuth Google · Kakao · Naver OAuth 2.0, RS256 JWT 모바일 OAuth 카카오 모바일 로그인 (kapi 토큰 검증), HS256 JWT 세션 관리 Redis (auth:refresh:web:{jti} / auth:refresh:mobile:{userId} 네임스페이스 분리) 권한 admin / user 역할, require_admin · require_user 공통 가드 검증 폴백 RS256 → HS256 이중 검증 (웹·모바일 토큰 호환)
클라이언트 (Bearer Token)
│
▼
route.ts 프록시 (Authorization 헤더 전달)
│
▼
FastAPI (require_user / require_admin 가드)
│
└→ JWT 디코딩 → user_id 추출 → 소유권 검증
위협 대응 IDOR 전수 조사 5건 식별 → 전부 JWT 토큰 기반으로 전환, 취약점 0건 S3 미인증 접근 버킷 비공개 + presigned URL (1시간 만료)로만 접근 API 키 노출 환경변수 분리 (.env 단일 파일), .env.auth 격리 (RS256 개인키) Spoke 간 의존 import-linter 자동 검사로 아키텍처 규칙 강제
영역 테스트 수 방법 Mova 200+ pytest, 유스케이스·리포지토리·API 레이어별 Gildle 170+ pytest, Clean Architecture 레이어별 단위·통합 프론트엔드 - pnpm type-check (tsc –noEmit) + pnpm lint 전체 백엔드 545+ pytest -m "not gpu and not ollama"
# 일반 실행 (GPU·Ollama 불필요)
pytest -m "not gpu and not ollama"
# Gildle 단독
pytest apps/gildle/tests
# 프론트 타입 검사
pnpm type-check
증상 : 백엔드 전 요청 502원인 : docker compose up -d에서 --env-file suvisdev/.env를 빠뜨려 ${POSTGRES_USER} 등이 빈 문자열로 치환, DB 컨테이너가 빈 자격증명으로 재생성해결 : CLAUDE.md에 필수 규칙으로 등록, 이후 동일 장애 0건교훈 : Docker Compose 환경변수 외부 주입 시 .env-file 누락은 무증상 실패를 유발 — CI 체크리스트에 포함 증상 : EC2에서 발급한 presigned URL로 이미지 불러오기 실패원인 : boto3.client("s3") 기본 글로벌 엔드포인트 → 리전 엔드포인트로 307 리다이렉트 시 SigV4 서명의 Host 불일치해결 : endpoint_url=f"https://s3.{region}.amazonaws.com" 명시교훈 : SigV4 서명은 Host 헤더를 포함하므로 리다이렉트 시 무효화됨 증상 : 대량 수집 중 1건 실패 후 이후 418건 전부 연쇄 실패원인 : SQLAlchemy AsyncSession이 flush 실패 시 pending-rollback 상태를 유지, session.rollback() 호출 없이는 같은 세션의 이후 모든 쿼리 실패해결 : 각 except 블록에 await session.rollback() 추가, 실패를 영화 한 편으로 격리교훈 : 배치 처리에서 세션 공유 시 실패 격리 패턴 필수 증상 : backend·auth 컨테이너 빌드 중 디스크 풀원인 : 동일 Dockerfile(torch+CUDA)인데 이미지가 따로 태깅돼 중복 레이어 미공유해결 : docker builder prune -a + 순차 빌드로 임시 대응, 이미지 통합은 백로그