소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

□ 기존 영화 리뷰 플랫폼은 사용자 참여율이 낮고 감정 편향이 심한 리뷰가 많아 신뢰도에 한계가 있음.
□ 영화 예술의 본질적 가치를 반영하기 위해 감정 기반 데이터를 구조화하고 객관화할 수 있는 시스템이 필요함.
□ LLM과 AI 기술을 활용해 리뷰 작성의 진입 장벽을 낮추고 감정 데이터를 보다 체계적으로 수집하고 필터링할 수 있는 환경이 요구됨.

목표 및 내용

□ 사용자가 감정 키워드와 평점만 입력하면 LLM(Gemini API)이 자동으로 리뷰 문장을 생성해주는 시스템을 구축함.
□ 자동 생성된 리뷰는 커뮤니티에 게시되며 사용자 간 공유와 추천이 가능하도록 설계함.
□ Python으로 영화 리뷰 데이터 크롤링, Node.js와 JavaScript로 백엔드 및 대시보드를 구성함.
□ MySQL로 리뷰 및 사용자 데이터를 저장하고 CSS를 활용해 반응형 웹 UI를 구현함.
□ 주요 기능은 감정 키워드 입력, 자동 리뷰 생성, 커뮤니티 게시, 추천 여부 설정 등으로 구성됨.

• 수행결과

□ 감정 키워드 및 평점 기반 자동 리뷰 생성 기능을 구현함.
□ LLM API를 연동해 사용자 입력에 따라 자연스러운 문장 형태의 리뷰 생성이 가능해짐.
□ 생성된 리뷰는 커뮤니티 게시판에 저장되고 추천 여부에 따라 사용자 피드백이 반영될 수 있도록 설계됨.
□ 기업 피드백을 반영해 추천 기능의 존재 유무 및 UI 구성을 일부 수정함.