TAPA는 AI 기반 병영 부조리 사고 예측 및 예방 솔루션입니다.
3년 전 같은 과 선배가 군대에서 병영 부조리와 과도한 당직 업무 스트레스로 인해 스스로 생을 마감했다는 뉴스가 몇 달 전 화제가 되었습니다. 이 사건을 통해 병영 사고라는 것이 멀리 떨어져 있는 일이 아니라, 정말 가까이에서 벌어질 수 있는 일이라는 것을 깨달았습니다.
그리고 이러한 끔찍한 사고가 다시는 일어나지 않도록 부조리, 가혹행위를 사전에 예측하여 조치를 취해 병영 사고를 예방하고 싶었습니다.
저희 TAPA 프로젝트 및 앱의 미션은 “병사들의 안위와 건강을 위협하는 병영 부조리(가혹행위)의 효율적인 예방 및 대처를 통한 인명 피해 감소” 입니다.
TAPA의 모든 기능은 다음 세 가지 목표 중 한 가지 이상을 달성하기 위해 설계되었습니다.
◈ 스크롤을 내리면 대략적인 UI/UX 스케치를, 파란 글씨(링크)를 클릭하시면 Gitbook에서 상세 설명을 보실 수 있습니다.
첫째, 부조리, 가혹행위 등 부당한 일을 당한 병사를 도와주어 부조리에 효과적으로 대처하는 것,
둘째, 모인 데이터를 바탕으로 병영 사고를 예측하고 예방하는 것,
셋째, 군 차원에서 병사들의 정신 건강 상태를 관리하고 앱 사용을 장려하는 것 입니다.
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병영 부조리 예측 및 예방
- AI 기반 위험도 및 예상 징계 수위 예측 서비스를 통해 병사에게 도움 제공
- 위험도 높은 게시글 / AI 상담 결과 발생 시 바로 전문가에게 알림 문자 전송
- 군법 가이드를 통해 진입장벽이 높은 관련 군법을 병사에게 알기 쉽고 친숙하게 제공
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군(軍) 내 소통의 증가
- 커뮤니티를 활용한 병 상호 간 경험 공유와 위로, 공감을 통해 유대감 형성
- 태그를 활용해 유사한 사례 검색에 용이
- 전문가 (상담사, 법무관)과의 1대1 상담으로 따뜻한 소통 분위기 형성
- TAPA 포인트 제도를 활용해 활발한 소통에 대한 인센티브 부여
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용사 정신 건강 상태 개선 및 모니터링 및 실질적, 정신적 도움받기
- 부조리 관련 AI / 상담 / 커뮤니티 게시글 많은 부대 확인 가능
- 무사고 기록 랭킹 등 리더보드 시각화를 통해 부조리 타파에 대한 동기부여
- 군 관계자에게 다양한 통계 데이터 제공
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맞춤형 기능 제공
- 도움이 시급한 병사에게는 1분 내외로 결과를 알려주는 AI 예측 서비스를
- 비슷한 경험을 한 사람을 찾고 함께 공감을 원하는 병사에게는 커뮤니티 서비스를
- 전문적인 상담을 통한 문제 해결이 필요한 병사에게는 상담 및 DM 서비스를
- 이를 비롯해 각 필요에 부합하는 기능이 전부 들어있는, 올-인-원 어플리케이션
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훌륭한 UI/UX
- 딱딱하고 보기 불편한 UI 대신 각 페이지마다 직관적이고 눈에 띄는 UI 제공
- 심리적 안정감을 주는 톤-온-톤 컬러 매치
- 어디에서도 볼 수 없는, 게시글의 감정을 분석해주는 독특한 커뮤니티 경험 제공
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공개SW/오픈소스
- 개발 문서의 오픈소스를 넘어, Gitbook과 Notion 페이지를 통한 디테일한 작업 과정 공개
- API 문서화, DB Diagram, I.A, Prototype 등을 이용한 구체적인 기획 과정 공개
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확실한 메시지 전달
- 대회 수상 이상의 원대한 목표를 가지고 군의 문제를 풀어보고 싶은 열정 있는 멤버들이 모인 팀
- 고(故) 조준우 일병 등 병영 부조리 사고로 인해 꽃다운 나이에 삶을 등진 수많은 국군 장병들의 넋을 기리고 절대 잊지 말자는 의미를 담은 프로젝트
- 미션, 비전 설정 이후 이에 부합하도록 기능 개발 및 수정
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NLP, AI 모델 오픈소스 활용
- Notion 페이지를 통해 풀 모델 및 코드 제공
- Gitbook 페이지를 통해 데이터 수집부터 가공, 전처리 과정 공개
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군법 길라잡이 확장
- 프로젝트 초기에 구상했던 과거 유사한 사례와 처벌, 신고된 사례에 대한 군법 안내 서비스 제공
- 1303, 마음의 편지 등으로 신고된 부조리 데이터 판례 크롤링 (네이버 지식in 등)
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MLOps 분야 추후 확장
- TAPA AI 위험도 견적 분석 서비스 / 실제 결과를 통해 새로운 데이터셋 확보 가능
- 확보한 데이터셋을 바탕으로 모델을 재훈련하고 모델 성능을 개선
- 알림과 자동화 툴을 생성하여 자동 모델 재훈련
◈ 사진을 클릭하시면 확대된 원본 이미지를, 파란 글씨를 클릭하시면 해당 링크를 보실 수 있습니다.
Google Spreadsheet을 이용해 초창기 앱의 기획 구조를 작성해 보았습니다. |
Slack을 활용해 ML/Front/Back/Design 각 분야별로 소통 창구를 마련하고, 팀원 모두가 상호 협조적인 자세로 서로의 작업을 피드백하고 응원했습니다. |
Figma를 이용해 앱의 뼈대가 될 UI/UX의 프로토타입과 와이어프레임을 디자인해 보았습니다. |
Notion의 칸반 보드를 이용해 진행 중인 작업을 시각화하였습니다. 주로 1~2주일 단위의 스프린트로 주어진 문제를 해결해 나갔습니다 |
dbdiagram.io 를 이용해 데이터베이스 구성을 시각화한 ER 다이어그램(Entity Relationship Diagram)을 그려 보았습니다. |
프론트-백 간의 원활한 협업을 위해 개발하면서 필요한 API 목록을 Notion API Documentation 페이지를 만들어 구체적으로 기록하였습니다. |
main.yml을 통해 Github Actions와 Google Cloud를 연계하였습니다. 그 때문에 백엔드 코드를 서버에 수동으로 배포할 필요없이 `server` 브랜치에 push하거나 pull request을 하면 서버에 자동으로 배포하도록 설계했습니다. |
개발한 API 실행이 되는지 확인 및 테스트할 수 있도록 도와주며, 프런트 및 백이 어디서든지 API 작동여부를 확인할 수 있습니다. |
Github Actions를 활용하여 Expo 빌드 커맨드를 자동으로 실행하여 CI/CD 빌드를 구현했습니다. 모든 PR에 대해서 자동으로 빌드하여 Expo Go Client를 통해 가장 최신 혹은 PR에서 보여주고 싶은 버전의 frontend를 데모로 보여줄 수 있게 했습니다. |
코드 스타일 통일을 용이하게 하기 위해 ESLint를 CI/CD 과정에 포함시켰습니다. |
- ECMAScript 6 지원 브라우저 사용
- 권장: Google Chrome 버젼 77 이상
Google Cloud 내 App Engine을 활용해 API 서버를 배포했습니다. 서버 URL은 https://tapa-tip.du.r.appspot.com/ 입니다.
Gunicorn을 활용해 제공된 VM 서버로 AI 코드를 배포했습니다. 서버 URL은 http://20.214.182.219:8080 입니다.
FIREBASE_API_KEY=<firebase api key>
FIREBASE_AUTH_DOMAIN=<firebase auth domain>
FIREBASE_DATABASE_URL=<firebase db url>
FIREBASE_STORAGE_BUCKET=<firebase storage bucket url>
FLASK_SECRET_KEY=<secret key for flask sessions>
CLASSIFIER_SERVER_URL=<AI Backend server url>
ADMIN_ACCOUNT_EMAIL=<email for an account created for administrative purposes>
ADMIN_ACCOUNT_PASSWORD=<password for admin account>
$ git clone https://github.com/osamhack2022-v2/APP_TAPA_T.I.P.git
$ cd APP(FE)
$ yarn or npm install
$ touch .env
$ vim .env # 위에 서술된 환경변수들 저장
$ npx expo start
$ git clone https://github.com/osamhack2022-v2/APP_TAPA_T.I.P.git
$ vim ~/.bashrc # 위에 서술뒨 환경변수들 추가. rc파일의 이름은 사용자의 쉘에 따라 다를 수 있음.
$ cd APP(BE)
$ python3 -m venv env
$ . env/bin/activate
$ pip install -r requirements.txt
$ python app.py
$ git clone https://github.com/osamhack2022-v2/APP_TAPA_T.I.P.git
$ vim ~/.bashrc # 위에 서술뒨 환경변수들 추가. rc파일의 이름은 사용자의 쉘에 따라 다를 수 있음.
$ cd AI(BE)
$ python3 -m venv env
$ . env/bin/activate
$ pip install -r requirements.txt
$ python app.py
팀원 | 소속 | 역할 | GitHub | |
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이재훈 | 국군지휘통신사령부 | PM, ML | jaehoonlee0829 | xrong@naver.com |
오승석 | 주한미8군한국군지원단 | Frontend | oxcarxierra | oxcarxierra@gmail.com |
최용훈 | 공군 2여단 | UI/UX Design | ygr4789 | yonghunjoe@gmail.com |
민거홍 | 주한미8군한국군지원단 | Backend | placidmoon1 | placidmoon1@gmail.com |
임정우 | 육군 15사단 | Backend | realizedd | themcman12@gmail.com |
신은수 | 육군 제2작전사령부 | Frontend | esinx | me@esinx.net |
이민석 | 공군 작전사령부 | Frontend | mscwrd02 | ehdtodvodl@naver.com |
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