✈️ All My Trips

🌍 AI-Powered Travel Guide & Planner

AI가 추천하고, 사용자가 완성하는 맞춤형 여행 플래너

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🌍 About All My Trips

All My Trips은 사용자의 여행 기간, 목적지, 동행자, 여행 스타일, 예산을 기반으로 AI가 맞춤형 여행 일정을 추천하고, 사용자가 직접 수정하여 자신만의 여행 계획을 완성할 수 있는 여행 플랫폼입니다.

단순한 여행지 추천을 넘어 다음과 같은 흐름으로 서비스를 확장하는 것을 목표로 합니다.

AI 여행 추천
      ↓
사용자 일정 편집
      ↓
실시간 여행 정보
      ↓
숙박 · 교통 · 티켓 예약
      ↓
대규모 트래픽 처리
      ↓
RAG 기반 개인화 AI 여행 가이드

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✈️ How All My Trips Works

Step	Journey
01	📍 여행 조건 입력
02	🤖 AI 맞춤 여행 일정 생성
03	🗓️ 사용자 일정 수정 및 저장
04	🌤️ 실시간 여행 정보 확인
05	🎫 숙박 · 교통 · 티켓 예약
06	🧠 RAG 기반 개인화 여행 추천

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📖 1. 프로젝트 소개

📝 프로젝트 개요

여행을 준비할 때 사용자는 관광지, 맛집, 숙박, 날씨, 교통 등 여러 정보를 각각 다른 서비스에서 찾아야 합니다.

All My Trips은 이러한 여행 준비 과정을 하나의 서비스로 통합하고, 사용자가 몇 가지 조건만 입력하면 AI가 맞춤형 여행 계획을 제안하도록 설계합니다.

AI가 만든 일정은 사용자가 자유롭게 수정할 수 있으며, 향후 실시간 정보와 예약 기능까지 연동하여 실제 여행 준비 과정 전체를 관리할 수 있도록 확장합니다.

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🎯 프로젝트 핵심 목표

• AI 기반 맞춤형 여행 일정 생성
• 사용자 직접 여행 일정 편집
• 여행지 및 관광 정보 탐색
• 실시간 날씨와 지도 정보 제공
• 여행 일정 저장 및 관리
• 예약 시스템과 대기열 기능 구현
• 대규모 트래픽 및 동시성 문제 해결
• RAG 기반 개인화 AI 여행 가이드 구현

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💡 Service Concept

"어디로 갈까?"
      ↓
"무엇을 할까?"
      ↓
"어떤 일정으로 움직일까?"
      ↓
"어디에서 머물까?"
      ↓
"내 취향에 맞게 수정"
      ↓
"나만의 여행 계획 완성"

All My Trips은 여행 계획의 시작부터 실제 여행 준비까지 하나의 서비스 안에서 해결하는 것을 목표로 합니다.

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✨ 2. 핵심 기능

🤖 AI 여행 일정 추천

사용자가 입력한 여행 조건을 기반으로 AI가 맞춤형 여행 일정을 생성합니다.

입력 조건

• 📍 여행 지역
• 📅 여행 기간
• 👥 동행자
• 🎯 여행 목적
• ❤️ 여행 스타일
• 💰 예상 예산

예시

여행 지역 : 제주도
여행 기간 : 3박 4일
동행자 : 친구
여행 스타일 : 맛집 + 관광
예산 : 1인 50만원

AI 추천 결과

DAY 1
제주공항
→ 동문시장
→ 용두암
→ 숙소 체크인

DAY 2
성산일출봉
→ 섭지코지
→ 우도

DAY 3
협재해수욕장
→ 오설록
→ 애월 카페거리

DAY 4
기념품 쇼핑
→ 제주공항

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🗓️ 여행 일정 직접 편집

AI가 만든 일정을 그대로 사용하는 것이 아니라 사용자가 직접 여행 계획을 수정하고 완성할 수 있습니다.

• 일정 추가 / 삭제
• 장소 순서 변경
• 관광지 추가
• 맛집 추가
• 숙소 추가
• 메모 작성
• 일정 저장

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📍 여행 장소 탐색

다양한 여행 정보를 검색하고 일정에 바로 추가할 수 있습니다.

• 관광지
• 맛집
• 카페
• 숙박
• 축제
• 체험 활동

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⭐ 즐겨찾기

관심 있는 장소를 저장해두고 추후 여행 일정에 간편하게 추가할 수 있습니다.

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🌤️ 실시간 여행 정보

외부 API를 활용하여 여행에 필요한 실시간 정보를 제공합니다.

• 현재 날씨
• 여행 기간 날씨 예보
• 관광 정보
• 지도 및 위치 정보
• 교통 정보

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👤 회원 기능

• 회원가입
• 로그인
• 로그아웃
• 마이페이지
• 내 여행 일정 조회
• 즐겨찾기 관리

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🗺️ 3. 서비스 플로우

User Flow

사용자 접속
      ↓
여행 조건 입력
      ↓
AI 여행 일정 생성
      ↓
일정 수정 및 저장
      ↓
날씨 / 지도 / 관광 정보 확인
      ↓
숙박 / 교통 / 티켓 조회
      ↓
여행 일정 최종 확정

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Main Page Concept

All My Trips의 첫 화면은 Google 검색 페이지처럼 복잡하지 않고 직관적인 UI를 목표로 합니다.

사용자가 사이트에 접속한 후 별도의 복잡한 탐색 없이 바로 여행 조건을 입력하고 AI 여행 계획을 생성할 수 있도록 구성합니다.

              ✈️ All My Trips

       어디로 여행을 떠나시나요?

           [ 여행 지역 입력 ]

       얼마 동안 여행하시나요?

           [ 여행 기간 선택 ]

       누구와 함께 가시나요?

 [ 혼자 ] [ 친구 ] [ 연인 ] [ 가족 ]

       어떤 여행을 원하시나요?

 [ 관광 ] [ 맛집 ] [ 힐링 ] [ 액티비티 ]

         [ ✨ AI 여행 계획 만들기 ]

추가 설정

기본 화면을 복잡하게 만들지 않기 위해 필요한 사용자만 추가 옵션을 펼쳐 설정할 수 있도록 구성합니다.

• 예상 예산
• 이동 수단
• 선호 음식
• 여행 강도
• 숙박 스타일
• 관심 여행 테마

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🚀 Development Roadmap

Phase	목표	핵심 기능
1차	🤖 AI 여행 플래너 MVP	AI 일정 생성, 일정 관리, 즐겨찾기
2차	⚡ 실서비스 기능 확장	실시간 API, 예약, Redis, 대기열, 부하 테스트
3차	🧠 AI 개인화 고도화	RAG, Vector DB, 일정 분석, 동선 최적화

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1️⃣ 4-1. 1차 구현 - MVP

AI 여행 가이드 & 여행 일정 관리

All My Trips의 핵심 서비스를 먼저 구현하는 단계입니다.

주요 기능

• 메인 화면
• AI 여행 일정 생성
• 일정 생성 / 조회 / 수정 / 삭제
• 사용자 직접 일정 작성
• 여행지 탐색
• 즐겨찾기
• 회원 기능
• 마이페이지

핵심 목표

AI가 추천하고, 사용자가 직접 완성하는 여행 플래너

1차 구현에서는 All My Trips 서비스의 핵심 가치인 AI 추천 + 사용자 일정 관리 기능을 완성하는 것을 목표로 합니다.

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2️⃣ 4-2. 2차 구현 - 서비스 확장

실시간 여행 정보 & 예약 시스템

1차 구현에서 만든 여행 일정 서비스를 실제 여행 서비스에 가까운 형태로 확장합니다.

🌤️ 실시간 API

• 날씨 API
• 지도 API
• 관광 정보 API
• 위치 기반 검색
• 교통 정보 API

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🏨 숙박 및 교통 정보

• 지역별 숙소 검색
• 숙소 상세 정보
• 숙소 위치 확인
• 항공편 정보
• 기차 / 버스 정보
• 이동 경로 확인

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🎫 관광지 티켓 예약

관광지, 축제, 체험 상품 등의 티켓을 예약할 수 있는 기능을 구현합니다.

제주 아쿠아플라넷

예약 가능 수량 : 100

[ 예약하기 ]

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⚡ 대규모 트래픽 테스트

한정 수량의 티켓에 많은 사용자가 동시에 접근하는 상황을 구현합니다.

한정 수량 관광 티켓

티켓 수량 : 100개
동시 요청 사용자 : 10,000명

해결하고자 하는 문제

• 동시 예약 요청
• 중복 예약
• 재고 초과 판매
• DB Lock 문제
• 서버 과부하

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🔒 동시성 제어

검토 기술

Redis
Distributed Lock
Optimistic Lock
Pessimistic Lock

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🚦 대기열 시스템

대규모 사용자가 동시에 예약 페이지에 접근하는 경우 서버 부하를 줄이기 위한 대기열 시스템을 구현합니다.

현재 접속자가 많습니다.

현재 대기 순번
324명

예상 대기 시간
약 2분

검토 기술

Redis
Queue
Kafka
WebSocket
SSE

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📊 부하 테스트

검토 도구

JMeter
k6
nGrinder

핵심 목표

실제 서비스 환경에서 발생할 수 있는 트래픽과 동시성 문제를 직접 재현하고 해결

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3️⃣ 4-3. 3차 구현 - AI 고도화

RAG 기반 AI 여행 가이드

AI 기능을 단순한 LLM 응답에서 실제 여행 데이터를 기반으로 답변할 수 있는 구조로 발전시킵니다.

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🧠 RAG 기반 여행 AI

사용자 질문과 관련된 여행 데이터를 먼저 검색한 후 해당 데이터를 기반으로 LLM이 답변을 생성합니다.

사용자 질문
      ↓
Embedding
      ↓
Vector Database 검색
      ↓
관련 여행 데이터 추출
      ↓
LLM
      ↓
맞춤형 여행 답변

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🗄️ Vector Database

활용 데이터

• 관광지 정보
• 맛집 정보
• 여행 후기
• 지역별 여행 가이드
• 여행 일정 데이터

검토 기술

FAISS
ChromaDB
Pinecone
Milvus

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💬 AI 여행 챗봇

"서울에서 비 오는 날 갈만한 곳 추천해줘"

"제주도 3박 4일 가족 여행 일정 만들어줘"

"부산에서 회 말고 먹을 만한 음식 추천해줘"

"현재 여행 일정에서 이동 동선을 줄여줘"

"오늘 날씨에 맞게 일정을 변경해줘"

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🔄 AI 여행 일정 최적화

사용자가 만든 여행 일정의 위치와 이동 거리를 분석하여 더 효율적인 여행 동선을 추천합니다.

기존 일정

09:00 성산일출봉
11:00 협재해수욕장
13:00 우도

AI 분석

현재 일정은 장소 간 이동 거리가 길어
효율적이지 않을 수 있습니다.

성산일출봉
→ 우도
→ 섭지코지

순서로 변경하는 것을 추천합니다.

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👤 사용자 맞춤형 추천

사용자의 기존 여행 기록과 선호도를 분석하여 향후 여행 일정 생성 시 개인화된 추천을 제공합니다.

사용자 여행 선호도

맛집      40%
카페      30%
관광      20%
액티비티  10%

핵심 목표

사용자의 여행 데이터를 이해하고 개인화된 추천을 제공하는 AI Travel Assistant 구현

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🛠️ 5. 기술 스택

Backend

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Frontend

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Database / Cache

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AI

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Infrastructure

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Collaboration

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⚙️ 6. 시스템 아키텍처

                 ┌──────────────┐
                 │    Client    │
                 │  Web Browser │
                 └──────┬───────┘
                        │
                        ▼
                 ┌──────────────┐
                 │    Nginx     │
                 └──────┬───────┘
                        │
                        ▼
               ┌────────────────┐
               │  Spring Boot   │
               │  Application   │
               └───────┬────────┘
                       │
          ┌────────────┼────────────┐
          │            │            │
          ▼            ▼            ▼
    PostgreSQL       Redis       AI Service
                                      │
                           ┌──────────┴──────────┐
                           │                     │
                           ▼                     ▼
                          LLM              Vector Database

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🗄️ 7. 데이터베이스 설계

📊 7-1. 테이블 생성 SQL (DDL)

📄 All My Trips 통합 DDL 보기

🧩 PostgreSQL V1~V7 마이그레이션·로컬 seed·검증 실행 안내

📋 7-2. DB 테이블 구조 및 컬럼 설명

📐 ERD 초안 및 테이블·컬럼 설계서 보기

현재 문서는 서비스 설계 과정에서 변경될 수 있는 초안이며, 변경 이력은 Git으로 관리합니다.

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📂 8. 프로젝트 구조

AllMyTrips/
│
├── backend/
│   ├── controller/
│   ├── service/
│   ├── repository/
│   ├── domain/
│   └── config/
│
├── frontend/
│
├── ai/
│   ├── llm/
│   ├── rag/
│   └── embedding/
│
├── database/
│   ├── init/
│   ├── migration/
│   ├── seed/
│   ├── validation/
│   └── README.md
│
├── docs/
│   ├── database/
│   ├── planning/
│   ├── screen-design/
│   ├── flowchart/
│   └── erd/
│
└── README.md

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👥 9. 팀원 구성

역할	이름
👑 팀장	허민재
👨‍💻 팀원	정인길
👨‍💻 팀원	홍유원
👨‍💻 팀원	남현호
👨‍💻 팀원	한성주

📘 백엔드 도메인·Service 역할 분담 초안

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📈 10. 프로젝트를 통해 얻고자 하는 경험

🌐 Web Development

• Spring Boot 기반 웹 서비스 설계
• REST API 설계
• 사용자 인증 및 권한 관리
• DB 모델링
• 외부 API 연동

🤖 AI

• AI API 연동
• Local LLM 활용
• RAG 구조 설계
• Embedding 활용
• Vector Database 활용

⚡ Performance

• Redis 활용
• 예약 동시성 문제 해결
• 대규모 트래픽 부하 테스트
• 대기열 시스템 설계
• 서비스 성능 개선

☁️ Infrastructure

• AWS 서버 배포
• Nginx 구성
• Docker 활용
• GitHub Actions 기반 CI/CD

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🔮 11. 향후 확장 기능

• 실시간 날씨 기반 일정 변경
• 지도 기반 여행 동선 최적화
• 항공 및 숙박 정보 연동
• 관광지 티켓 예약
• Redis 기반 예약 동시성 제어
• 대규모 트래픽 대기열 시스템
• 사용자 여행 패턴 분석
• 개인 맞춤형 여행 추천
• RAG 기반 여행 챗봇

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🔗 Project Links

구분	링크
🎨 Figma	바로가기
📖 Notion	바로가기
🌐 Demo	추후 추가
🎬 Video	추후 추가

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✈️ All My Trips

Plan Smarter. Travel Better.