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Will-Be

인공지능을 활용한 특수아동 행동개선 플랫폼

Will-Be는 특수교육 현장에서 특수아동의 문제행동을 쉽고 체계적으로 기록, 분석 및 요약하여 교사와 학부모가 아동의 행동을 효과적으로 파악하고 개선할 수 있도록 돕는 모바일 애플리케이션입니다.

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서비스 프로세스

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프로젝트 개요

• 프로젝트명: Will-Be
• 목적:
  특수아동(자폐성 장애, 지적 장애, 정서행동장애)의 문제행동 데이터를 신속하게 기록하고, LLM(대규모 언어 모델) 기반 분석을 통해 교육 현장에서의 중재와 개입에 도움을 주기 위함.
• 주요 기능:
  • 사용자 인증 및 로그인: Google OAuth2를 통한 간편 로그인
  • 아동 정보 관리: 아동 기본 정보 등록 및 관리
  • 문제행동 기록: 행동 발생 시 버튼으로 로그 기록, 데일리 노트 작성
  • 행동 분석 및 시각화: 일/주/월 단위 그래프 제공 및 LLM을 통한 행동 요약 분석
  • 의사소통 사전: 교사 및 학부모가 사전에 인지한 문제행동의 원인 및 대응 방안 기록

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연락처:

• 이메일: gihong0409@gmail.com

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배경 및 기획 의도

현재 특수교육 현장에서는 교사의 시간 부족과 여러 변수로 인해 특수아동의 문제행동 기록이 제대로 이루어지지 않고 있습니다.
Will-Be는 다음과 같은 문제점을 해결하고자 합니다:

• 문제:

  • 특수아동의 행동 데이터가 축적되지 않아, 개별 아동의 교육 효과를 분석하기 어려움.
  • 교사 교체나 교육 환경 변화 시, 아동의 누적 데이터를 효과적으로 관리하기 어려움.

• 해결:

  • 모바일 앱을 통해 간편하게 행동 기록을 남기고, LLM 기반 분석으로 행동 패턴을 요약.
  • 의사소통 사전 기능으로 교사와 학부모가 이미 인지한 행동 및 대응 방안을 사전에 등록하여 활용.

• 기대 효과:

  • 개별 아동의 누적 데이터 기반 맞춤형 교육 지원
  • 교육의 질 향상 및 특수아동의 사회적 통합 지원

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주요 기능

• 사용자 인증 및 로그인:
  Google OAuth2를 통한 소셜 로그인 기능으로 간편한 사용자 인증 제공

• 아동 정보 관리:
  아동의 기본 정보 및 행동 분석 대상 데이터 등록

• 문제행동 기록:

  • 행동 로그: 아동의 문제행동 발생 시각과 빈도를 기록
  • 데일리 노트: 매일의 행동 상황 및 세부사항 기록

• 데이터 분석 및 시각화:

  • LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 문제행동 데이터 요약 및 분석
  • 일일, 주간, 월간 그래프를 통해 행동 패턴 시각화

• 의사소통 사전:
  교사 및 학부모가 사전에 작성한 문제행동 원인 및 대처법을 참고할 수 있는 기능

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개발 환경 및 기술 스택

• 백엔드:

  • 언어: Java
  • 프레임워크: Spring Boot, Spring Data JPA, Spring Security
  • 인증: JWT, Google OAuth2

• 프론트엔드:

  • 언어/플랫폼: Dart, Flutter

• 데이터베이스:

  • MySQL

• API:

  • ChatGPT API (LLM 기반 행동 분석)

• 배포 및 인프라:

  • NaverCloud Kubernetes, Docker
  • CI/CD 파이프라인 (SourceCommit, SourceBuild, SourceDeploy, SourcePipeline)

• 형상관리 및 협업 도구:

  • Git, SourceCommit, Lark

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배포 파이프라인

• CI/CD 파이프라인:
  • 코드 푸시 후 자동 빌드 및 Docker 이미지 생성
  • Kubernetes 클러스터에 자동 배포되어 빠른 업데이트와 롤백 지원

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아키텍처

Will-Be는 클라우드 네이티브 MSA 아키텍처를 기반으로 하며, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• 마이크로서비스 구성:
  

• Kubernetes 기반 배포:

  • 각 서비스는 독립적인 Pod로 격리되어 운영되며, 로드 밸런서(Node Port, Load Balancer Service)를 통해 외부 트래픽을 처리

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화면 구성 예시

• 아동 정보 화면:
  아동의 기본 정보를 열람하고 추가/수정할 수 있는 기능

• 행동 기록 화면:
  아동의 문제행동을 버튼 클릭으로 기록하며, 잘못된 기록은 취소 가능

• 데일리 노트 화면:
  하루 동안의 행동 데이터를 그래프로 시각화하여 제공

• 의사소통 사전 화면:
  교사 및 학부모가 사전에 작성한 문제행동 대응 방안을 등록 및 수정

• 분석 대시보드:
  누적된 행동 데이터를 기반으로 LLM을 활용한 요약 및 분석 결과 제공

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향후 계획

• 기술 개발 및 업그레이드:

  • 교육 현장의 영상정보를 활용한 자동 행동 분석 기능 추가
  • 보고서 및 그래프 기능 개선을 통한 정밀한 데이터 분석

• 서비스 확산:

  • 교육부 및 특수교육 관련 단체와의 협업
  • 사용자 피드백을 반영한 UI/UX 개선 및 추가 기능 개발

• 확장 가능성:

  • 현재 특수아동 대상 서비스를 다른 교육 환경 및 장애 유형으로 확장 검토

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문의

프로젝트 관련 문의는 gihong0409@gmail.com으로 연락 주시기 바랍니다.