Common

• 건물 정보 얻는 법 —> 주소얻기 —> 주소를 네이버 지도에 치면 이 주소의 장소에서 확인가능 여기서 첫번쨰로 뜨는 건물의 정보를 띄우는 것으로 하면 될 것 같습니다

Client Side

AR - 우선순위 0

• 일반노출 - 우선순위 0

  • 주변 건물의 정보를 frame에 맞춰서 나타내기 - 우선순위 0
  • 사용자가 걸어가는 방향과 수평으로 프레임이 보임 - 우선순위 0
  • 프레임 정보는 사용자와 가까운것부터 보여주기 - 우선순위 0
  • 한번에 최대 3개 공간 정보볼 수 있게 하기 - 우선순위 1
  • 띄울 정보(2칸) - 대표 사진 5개(슬라이드로 넘길 수 있으면 적용, 사진누르면 해당 url로 연동), SNS기능(구현 시, 구현 불가능 시 정보 삽입 고민 필요) - 우선순위 1
  • 이때 필요한 정보들은 naver openAPI 사용(Google API 알아보는 중) - 우선순위 1
  • 어떤 정보가 대표되는지 정의하기(어떤 데이터를 얻을 수 있는지가 먼저) - 우선순위 2
  • Instagram 로그인해놓고 자동으로 올리기 체크해놓으면, MapGo SNS 남길때 인스타에도 동시에 올라가게하기 - 우선순위 2
  • 건물쪽으로 방향을 돌리면 알아서 프레임정보 건물쪽에 가깝게 움직이고 완전히 건물쪽을 바라보면 건물에 프레임정보가 붙어있음 - 우선순위 2 ⇒ AR 구현 UI의 경우 개발하면서 현실성 있는 쪽으로 선택하여 개발 하기로함. 위의 경우는 가장 이상적일 경우
  • 세로 먼저 구현 —> 가로 추후 논의 - 우선순위 2
  • ML추천에서 사용자 입력창 UI가 필요해짐에 따라 추천 화면은 조건부로 나오게 하는 것이 덜 번잡스러울 것 같음

• 추천노출 - 우선순위 1

  • 아래쪽에 overlay된 네이버지도에 서버쪽에서 추천해준 장소를 색깔별로 마커로 표시
  • 우선순위 0
  • overlay된 작은 맵에서 보이지않는 위치의 추천장소는 대략적인 방향만 알 수 있도록 표시
  • 우선순위 0
  • 최대 거리 제한 여부 고민(일단 하는 쪽으로) - 우선순위 1

SNS 기능 - 우선순위 1

길찾기 - 우선순위 2

Server Side

추천서비스

• 사용자 위치 정보 및 추천 리스트를 주고받을 수 있는 API 서버 필요 - 우선순위 0
• 검색 단어 유사도를 기반으로 한 로컬 얼라이먼트 위치 추천 시스템 - 우선순위 1
  • client측 사용자가 특정 장소에서 일정 시간 이상 잔류시, 기기정보와 사용자의 위치를 서버로 전송
  • geocoding을 이용하여 위치 좌표를 주소와 위치 ID로 변환
  • 사용자가 입력한 키워드를 위에 위치좌표 주변의 상업시설들의 리뷰를 모두 들고옴
  • 키워드와 리뷰의 로컬 얼라이먼트 스코어를 부여하여 특정 수치 이상의 점수를 받은 리뷰가 존재하는 상업시설을 JSON 형태로 client에 전송
• 개인별 방문 여부 정보를 기반으로 한 딥러닝 위치 추천 시스템 - 우선순위 1
  • client측 사용자가 특정 장소에서 일정 시간 이상 머물 시, Device ID(?) 와 사용자의 위치 좌표를 server로 전송
  • Device ID, geocoding을 이용하여 위치 좌표 → 주소 → 업체명으로 변환, Timestamp를 저장.
  • 위의 Timestamp로부터 NCF에 이용할 Input을 생성, 사람들이 자주 이용하지 않을 새벽시간대에 모델 학습.
  • 이후, 학습 결과로 나온 output에서 각 유저별 방문 확률을 나타낸 dataset을 따로 생성
  • client에서 Device ID, epsilon 정보를 Http request를 통해 server로 전달하면, 확률이 높은 순서대로 place ID(또는 좌표)를 JSON 형태로 client에 전송
• 위치기반 소셜미디어(가능하면, 공간인스타) - 우선순위 2