TOEIC Master

토익 시험 준비를 위한 스터디 매칭 및 고사장 리뷰 플랫폼 백엔드 API 서버

Ai server github

https://github.com/koheon2/examtalk_ai.git

frontend github

https://github.com/kang022878/examtalk_front.git

기술 스택

• Framework: Spring Boot 4.0.1
• Language: Java 21
• Database: PostgreSQL (AWS RDS)
• Authentication: JWT (JSON Web Token)
• Storage: AWS S3
• AI Server: KCLOUD
• Real-time: WebSocket (STOMP)
• Documentation: Swagger/OpenAPI
• Build Tool: Gradle

시스템 아키텍처

컴포넌트 설명

컴포넌트	기술 스택	역할
Flutter App	Flutter, Dart	사용자 인터페이스 (스터디, 지도, 리뷰, 채팅)
Spring Boot	Java 21, Spring Boot 4.0	REST API, WebSocket, JWT 인증, 비즈니스 로직
KCLOUD AI Server	FastAPI, PyTorch, CUDA	텍스트 임베딩 생성, LLM 기반 리뷰 평가 생성
AWS RDS	PostgreSQL 17	사용자, 스터디, 학교, 리뷰, 채팅 데이터 저장
AWS S3	S3	이미지 파일 저장, Presigned URL 발급

AI Server 상세

모델	용도
LLaMA 3.1 8B Instruct	리뷰 기반 고사장 평가 문장 생성
multilingual-e5-base	텍스트 → 768차원 임베딩 벡터 변환

엔드포인트	입력	출력
POST /embed	{ text: string }	{ embedding: float[] }
POST /venue/eval-embed	{ reviews: string[] }	{ evaluation: string, embedding: float[] }

데이터 흐름

1. 스터디/고사장 추천 흐름

[사용자 성향 입력] → [AI Server: 임베딩 생성] → [DB 저장]
                                                    ↓
[추천 요청] → [캐시에서 임베딩 조회] → [코사인 유사도 계산] → [Top-K 반환]

2. 리뷰 등록 흐름

[리뷰 작성] → [DB 저장] → [응답 반환 (즉시)]
                 ↓
            [비동기]
                 ↓
         [AI Server: 리뷰 평가 생성]
                 ↓
         [학교 evaluation, embedding 업데이트]

3. 이미지 업로드 흐름

[이미지 업로드] → [S3 저장] → [S3 Key를 DB에 저장]
                                    ↓
[이미지 조회 요청] → [S3 Presigned URL 생성] → [클라이언트에 URL 반환]

주요 기능

1. 사용자 (User)

• 회원가입 / 로그인 (JWT 기반 인증)
• 프로필 조회 및 수정
• 프로필 이미지 업로드
• 성향(tendency) 기반 AI 임베딩 생성
• 포인트/스코어 시스템

2. 스터디 (Study)

• 스터디 생성 / 수정 / 삭제
• 스터디 목록 조회 및 검색 (시험 종류, 지역, 목표 점수 필터)
• 스터디 가입 신청 및 승인/거절
• AI 기반 스터디 추천 (사용자 성향 ↔ 스터디 콘텐츠 유사도)
• 내 스터디 조회

3. 고사장/학교 (School)

• 고사장 목록 조회 및 검색
• 위치 기반 주변 고사장 조회
• AI 기반 고사장 추천 (사용자 성향 ↔ 리뷰 기반 평가 유사도)
• AI 생성 고사장 평가 요약

4. 리뷰 (Review)

• 고사장 리뷰 작성 / 수정 / 삭제
• 리뷰 이미지 업로드 (최대 5장)
• 리뷰 좋아요 기능
• Predefined 태그 (추천, 시설 좋음, 조용함, 접근성 좋음)

5. 채팅 (Chat)

• WebSocket 기반 실시간 스터디 그룹 채팅
• 채팅 이미지 전송
• 채팅 기록 조회

API 문서

서버 실행 후 Swagger UI에서 확인:

http://localhost:8080/swagger-ui.html

프로젝트 구조

src/main/java/com/moleep/toeic_master/
├── config/          # 설정 (Security, WebSocket, S3, Swagger)
├── controller/      # REST API 컨트롤러
├── dto/             # 요청/응답 DTO
│   ├── request/
│   └── response/
├── entity/          # JPA 엔티티
├── exception/       # 커스텀 예외
├── repository/      # JPA 리포지토리
├── security/        # JWT, UserDetails
└── service/         # 비즈니스 로직

환경 설정

application.yml 설정 항목

spring:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://<host>:<port>/<database>
    username: <username>
    password: <password>
  jpa:
    hibernate:
      ddl-auto: update

jwt:
  secret: <jwt-secret-key>
  expiration: 86400000  # 24시간

cloud:
  aws:
    s3:
      bucket: <bucket-name>
    credentials:
      access-key: <access-key>
      secret-key: <secret-key>
    region:
      static: ap-northeast-2

실행 방법

요구사항

• Java 21
• PostgreSQL
• AWS S3 버킷

빌드 및 실행

# 빌드
./gradlew build

# 실행
./gradlew bootRun

# 또는 JAR 실행
java -jar build/libs/toeic_master-0.0.1-SNAPSHOT.jar

AI 추천 시스템

임베딩 기반 추천

• 외부 AI 서버 (/embed, /venue/eval-embed) 연동
• 사용자 성향 → 임베딩 벡터 변환
• 코사인 유사도 기반 스터디/고사장 추천
• 임베딩 캐시로 성능 최적화

비동기 처리

• 리뷰 등록 시 고사장 임베딩 업데이트는 비동기 처리
• 사용자 응답 지연 없이 AI 서버 호출

포인트 시스템

활동	포인트
스터디 가입 승인	+50
리뷰 작성	+20

라이선스

MIT License