모두의 복지 앱

• 복지 사각지대에 계신 분들이 앱 하나로 자신에게 최적화된 복지 혜택을 받아 볼 수 있습니다.
• 최적의 맞춤형 정보제공 챗봇과 실시간 푸시 알림, 주변 복지시설 안내, 관심복지 저장의 기능을 통해 복지 사각지대의 사람들에게 편의를 제공합니다.
• 2021 프로보노 공모전 대상 과학기술정보통신부장관상 수상작입니다.
• 구글 플레이 스토어에 정식으로 다운로드 받으실 수 있습니다.(다운로드 링크, 버전 : 1.0.2, 업데이트 날짜 : 22.08.29)

기술 스택

Frontend	Backend	DB	DATA

• SW Development Specification and Product Demo Video : SW Development Specification and Product Demo Video
• Front-end Framework and Structure : Frontend
• Back-end Framework and Structure : Backend
• 서버 구축까지의 시행착오 : Server
• KcELECTRA 동작 구조가 궁금하다면? : KcELECTRA
• KoSBERT에 대해 알고 싶다면? : KoSBERT

실행 스크립트

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앱 실행 스크립트

• Android Studio Emulator 환경에서 동작시키기(Android Studio 필요)

  cd ./client/
  1. Download Android Emulator
  2. Build -> Make Project
  3. Run -> Run 'app'

• Android Studio에서 .aab 혹은 .apk 파일 생성하기

  1. Build -> Build Bundle(s) / APK(s)
  2. Download welfare.aab / welfare.apk from local

• 디바이스 환경(모바일) : 구글 플레이 스토어에서 다운로드 후 사용 가능

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서버 실행 스크립트

• 서버 실행 순서

  1. server/.env를 참고해서 환경변수 파일을 만들어주세요.
  2. server/config/ 폴더에 chatbot.json파일을 여기서 다운받아서 넣어주세요.
  3. server/config/ 폴더에 firebase 인증 키 정보를 넣어주고 추가해주세요.
  
  

  cd (backend folder)
  npm install
  npm run prod (production version)
  npm start (development version)
  

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AI 일상대화 챗봇 실행 스크립트(KcELECTRA)

docker image 다운로드: kmg2933/welfare-for-everyone:0921

• 파일 model.pt 파일은 해당 링크에서 받아가세요.

  config = {
      'port':'number'
  }

• 실행 스크립트

  sudo cp model.pt WelfareForEveryOne/ai/KcELECTRAchatbot/flask/model.pt
  sudo cp config.py WelfareForEveryOne/ai/KcELECTRAchatbot/flask/config.py
  
  cd WelfareForEveryOne/ai/KcELECTRAchatbot/flask
  
  // image build
  docker build --no-cache -t kmg2933/welfare-for-everyone:prod .
  
  // cpu
  docker run --rm -it -p [host port]:[container port] kmg2933/welfare-for-everyone:prod
  
  

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AI 복지정보 챗봇 실행 스크립트(KoSBERT)

docker image 다운로드:bookbug/kosbert_image:latest
(참고 : CPU로 실행되도록 설정되어 있습니다. GPU로 실행하고 싶으시다면 GPU 실행을 참고해주세요.)

• 파일

  • result.pt 파일은 해당 링크의 sts/result.pt 파일을 다운받으세요.
  • corpus_embedding.csv는 해당 링크에서 다운받으세요. 출처는 공공데이터포털입니다.

  config = {
      'port':'number'
  }

• 실행 스크립트

  // file copy
  sudo cp result.pt WelfareForEveryOne/ai/KoSentenceBERTchatbot/KoSentenceBERT/output/training_sts/0_Transformer/result.pt
  sudo cp corpus_embedding.csv WelfareForEveryOne/ai/KoSentenceBERTchatbot/KoSentenceBERT/corpus_embedding.csv
  sudo cp config.py WelfareForEveryOne/ai/KoSentenceBERTchatbot/KoSentenceBERT/config.py
  
  cd WelfareForEveryOne/ai/KoSentenceBERTchatbot
  
  // image build
  docker build --no-cache -t kosbert_image:prod .
  
  // cpu
  docker run --rm -it -p [host port]:[container port] kosbert_image:prod
  
  // gpu
  docker run --gpus all --rm -it -p [host port]:[container port] kosbert_image:prod
  
  

어플리케이션 시연

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데모 및 설명은 다음 데모 영상을 참고해 주세요.
실제 어플리케이션 시연 영상은 다음 시연 영상을 참고해 주세요.
실제 어플리케이션은 다운로드 링크를 통해 다운 후 사용해보실 수 있습니다. (현재 서비스 중지)

추천 복지 열람	챗봇	복지시설	푸시알림	관심복지 추가

멤버 소개

김진수	박해미	권태훈	김민규	문혜현
App Frontend, Lead	App Frontend	App Backend	Chatbot AI	Chatbot AI

Reference

• KcELECTRA by Beomi
• Pytorch Docker Image
• Ko-SentenceBERT-SKTBERT
• KorNLU Datasets
• Sentence Transformers: Multilingual Sentence Embeddings using BERT / RoBERTa / XLM-RoBERTa & Co. with PyTorch

* 본 프로젝트는 Google의 GCP Credit 지원을 받고 있습니다. (Google supported this work by providing Google Cloud credit)