회의록
- 팀원들 간 자기소개를 진행했고 앞으로 진행할 스터디의 큰 틀을 회의했습니다.
- 스터디 주제 방향성에 대해 회의를 진행했고 정해진 주제에 대해 학습 수준을 파악하고 스터디 로드맵을 구상하는 시간을 가졌습니다.
- 프론트 & 백엔드 간 어떻게 만들 것인지 구상했고 여러 AI의 장/단점을 살펴보며 무엇을 사용할지 또 어떻게 구현할 수 있을 지에 대해 토론하였습니다. 추가적으로 MySQL의 포트 포워딩을 통한 외부 접속 방법 등을 공부하여 일부분이나마 백엔드에 대해 공부하였습니다.
- 프론트 디자인에 대해 회의했고 AI를 어떻게 배치할 것인지, AI로 그저 대답만 할 것인지 아니면 문맥을 학습한 뒤 말하게 할 것인지 등 여러 세부적 요인들을 토론하는 시간을 가졌습니다. 또한 구상한 프론트 영역의 일부분을 다음 시간까지 한번 만들어보는 등 각자 학습할 것을 정했습니다.
- 지난 시간 각자 만들어 오기로 한 프론트를 서로 화면 공유하며 리뷰하는 시간을 가졌습니다. 서로 부족한 점이나 더 필요한 것 등을 나누는 시간을 가졌고 채팅이라는 분야에서 필요한 기술들을 찾아봤으며 다음 시간까지 프론트 영역을 더 개선시키는 것과 백엔드 부분의 웹소켓 통신 부분을 서로 공부 후 구현해오기로 했습니다.
- 각자 맡은 파트를 서로 리뷰하는 시간을 가졌습니다. 프론트는 기본적인 틀을 잡고 추가적인 기능을 구현하고 있었고, 백엔드는 웹소켓을 구현하여 채팅이 가능하도록 하였지만 ROOM과 같은 기능들이 아직 미비되어 보강하고 있었습니다. 마지막으로 AI 딥러닝 같은 경우 아직 미완성이긴 하지만 몇 가지 에러만 잡으면 테스트해 볼 수 있을 정도로 진전이 있었습니다. 리뷰가 끝난 후 서로 궁금한 점들을 질문하거나 앞으로 더 보강해야 하는 점 등을 토론했습니다.
- 각자 맡은 파트를 서로 리뷰하는 시간을 가졌습니다. 먼저 프론트는 서로의 코드를 공유해 통일시켰고 파트를 나눠 작업하기 시작했으며 코딩 중 생겼던 문제들을 질문하기도 했습니다. 백엔드는 웹 소켓으로 룸을 여러 개 만들어 보기도 하고 다른 방식으로 웹 소켓 API처럼 구현해보는 등 다양한 방법들을 시도해봤습니다. 오늘 MySQL 테이블 제작에 관해 심도 있게 토의하였으며 서로 파트를 나눠 구현해 올 것을 정했습니다. 마지막으로 딥러닝은 F1 값을 99% 달성을 목표로 잡고 하는 중이며 오늘 회의 중 나온 오타 학습, 실시간 학습 등을 앞으로 구현해보겠다고 했습니다.
- 각자 맡은 파트를 서로 리뷰하는 시간을 가졌습니다. 먼저 프론트는 채팅이 세로가 아닌 가로로 출력되는 버그를 고쳤고 이미지 파일을 업로드하거나 종료 버튼 등을 구현해 지난 번 스터디보다 훨씬 진보된 모습을 보여줬습니다. 일방향 채팅 출력을 양방향으로 바꾸고 이미지 업로드를 출력하는 등 세부 기능 추가를 목표로 잡았습니다. 백엔드는 웹소켓 API와 MySQL 연결하는데 성공했습니다. 컬럼으로 id, name, message, createdAt, updatedAt 을 받았는데 id는 AI가 학습할 때 분류하기 위해, createdAt, updatedAt은 수정 혹은 데이터 선별 때 id와 같이 써야 하기 때문에 만들었습니다. 마지막으로 딥러닝은 서버 구축과 MySQL을 연결하기 위해 뼈대를 세우고 있었고 엑셀 파일에 학습시킬 데이터를 옮기는 등 마무리 작업을 하고 있었습니다.
- 각자 맡은 파트를 서로 리뷰하는 시간을 가졌습니다. 먼저 프론트는 전에 비해 UI가 더 깔끔해졌고 간단한 AI를 연결해 양방향 채팅을 구현했습니다. 다만 아직 기술적 문제가 있고 미구현된 기능들이 있어 시간이 더 걸릴 것으로 보였습니다. 백엔드는 지난 번 CRUD 구현 이후로 프론트가 완성되기 전까진 할 작업이 없어 딥러닝을 공부 중에 있습니다. 프론트 파트가 어느 정도 완성되면 메시지 수정 및 삭제 등과 같은 기능들을 추가할 예정입니다.
- 각자 맡은 파트를 서로 리뷰하는 시간을 가졌습니다. 먼저 프론트는 새로 추가된 기능은 없었지만 UI 개선을 이뤘습니다. 이번에 백엔드 측에서 요청한 기능(MySQL로의 저장을 위한 CRUD 구현)을 만들기 위해 서로 어떻게 구현할 것 인지에 대해 토의했고 서로 나눠서 작업하던 깃 저장소를 이번에 통합시켜 메인 레포지토리에 올렸습니다. 백엔드는 프론트와 연결할 준비를 했고 프론트 측에서 구현해야 하는 것들을 상세히 요구했고 실험적인 요소가 많던 백엔드 측 코드들을 이번 기회에 통합시켰습니다. 딥러닝은 현재 덜 학습된 부분들을 찾아 추가적으로 학습시키고 있고 프론트와 백엔드 간의 연결 작업이 끝나면 딥러닝과도 연결해야 하기 때문에 서버 연결 준비를 하고 있었습니다.
- 전 스터디와 같이 프론트와 백엔드를 연결하기 위해 모였습니다. 먼저 프론트에서는 유저 네임택이 채팅 위에 표시되게 하는 것을, 백엔드는 유저 닉네임, 초기 ID, 메시지 내용 등을 받아와 MySQL에 저장하는 것을 작업했고 MySQL 컬럼 값에서 오류가 나 초기값 에러 수정 후 다시 데이터를 수신해보는 등 지난 번에 미처 해결하지 못한 부분들을 모여 수정했습니다. 아직 완성된 것은 아니지만 점점 완성에 가까워지고 있다고 느껴졌습니다.
- 각자 맡은 파트를 서로 리뷰하는 시간을 가졌습니다. 먼저 프론트는 봇에 프로필 사진을 추가해 UI의 질을 높이고 나 자신을 제외한 모든 채팅을 왼쪽에 두게 함으로써 가독성까지 챙겼습니다. 다만, 프로필 사진을 유저들 전체에 부여하는 것이 아직 미완성이고 이 작업이 꽤 난해하여 이 부분을 포기할지 아님 진행할지 같이 고민했습니다. 백엔드는 딥러닝 서버와 연결 작업을 실행하려고 하며 이번 스터디에선 딥러닝 측의 서버 연결 시도 과정을 듣고 어떻게 연결을 할 것인지 토론하였습니다. 마지막으로 딥러닝은 하드코딩으로 데이터 셋 공백을 메우고 MySQL과 연결하여 프론트로부터 받아오는 정보를 실시간으로 학습할 수 있도록 구현하고 있습니다. 조만간 딥러닝과 백엔드 팀이 따로 만나 작업을 진행할 예정입니다.
