사용자가 여행지, 일정, 테마를 입력하면 AI가 최적 일정을 자동 생성하는 여행 플래너 서비스의 AI 서버 백엔드 개발
여행 플래너 서비스는 단순 추천이 아니라 여행지, 일정, 테마, 체력, 피로도, 예산, 날씨, 실시간 교통 정보까지 함께 반영해야 했다. 휴리스틱 중심 접근만으로는 경로 선택 근거를 설명하기 어렵고, 여행지 내부의 세부 동선까지 최적화하기도 어려웠다. 따라서 사용자 프로필 기반 추천과 수학적 최적화를 결합한 해석 가능한 일정 생성 구조가 필요했다.
Python·FastAPI 기반 AI 서버 백엔드 개발 담당. 사용자 입력부터 알고리즘 연산, 일정 결과 출력까지 전체 흐름을 기준으로 모듈 기반 아키텍처를 설계하고, AI 서버를 독립 서비스로 분리해 API 확장성과 테스트 용이성을 확보했다.
· 사용자 프로필과 여행지를 매칭한 뒤 PTPPP 알고리즘을 적용해 일정 수립 · 여행지 내부 세부 동선은 MILP 모델로 최적화 · 체력, 피로도, 예산, 날씨, 실시간 교통 정보를 반영해 동적으로 경로 재계산 · 상위 여행 지역을 선정한 뒤 수치 기반 모델링으로 동선을 설계해 휴리스틱 대신 해석 가능한 최적화 접근 적용 · FastAPI 엔드포인트를 구성하고 OpenAPI 기반 Swagger 문서를 자동 생성 · pylint와 black으로 코드 스타일을 정리하고, PyTest 기반 단위·통합 테스트로 품질 관리
· AI 여행 일정 생성용 독립 서버 구축 완료 · 사용자 프로필 기반 지역 추천과 일정 생성, 세부 동선 최적화를 하나의 파이프라인으로 통합 · OpenAPI 기반 문서 자동 생성으로 API 협업 효율 확보 · 주요 알고리즘 모듈에 대한 단위 테스트와 통합 테스트를 작성해 변경 안정성 확보 · 모듈 기반 아키텍처로 API 확장성과 유지보수성 강화
이 프로젝트가 속한 경력 또는 활동 경험입니다.
/projects/jetsetgo
아니오
Python, FastAPI, OpenAPI, Swagger, MILP