프로젝트 개요: 스무스(SMS, Seoul Mobility Cycle)

서울시 공공자전거 따릉이 서비스를 기반으로, 사용자 맞춤형 대여소 추천과 실시간 모빌리티 데이터 분석을 지원하는 스마트 플랫폼.

🎯 프로젝트 목표

실시간성: 현재 대여소 현황을 빠르게 제공

예측성: AI 기반 수요 예측으로 사용자 편의성 강화

확장성: 클라우드 기반 아키텍처로 안정적 서비스 운영

분석성: 교통·운영 데이터를 활용한 심층 분석 지원

🛠 주요 기능 (세부)

1️⃣ 사용자 서비스 기능

• 대여소 검색/조회

• 지도(KakaoMap SDK) 기반 대여소 위치 표시

• 잔여 자전거/거치대 수량 실시간 표시

• Redis 캐싱으로 빠른 조회

• 실시간 GPS 위치 공유

• 사용자가 자전거 주행 시 위치 공유 가능

• 동료 사용자와 목적지까지 동선 공유

• 수요 예측 서비스

• 과거 이용 패턴 + 날씨 데이터 학습 (LSTM 모델)

• 특정 시간대·대여소의 예상 잔여 자전거 수 예측

• “내가 갈 때 자전거가 있을까?”를 사전에 안내

• 예약 및 알림 기능

• APScheduler 기반 시간 예약

• “퇴근 10분 전 대여소 현황 알림” 같은 커스텀 알림

• 마이페이지

• 개인 대여 기록, 누적 주행 거리

• 포인트·레벨 시스템 (게이미피케이션 요소)

2️⃣ 운영자/관리 기능

• 대여소 모니터링

• 운영자용 대시보드 (Grafana 시각화)

• 대여소별 사용량·피크타임 분석

• AI 기반 수요 분석 리포트

• 특정 구역의 과다 수요/공급 예측

• 신규 대여소 설치 필요 지역 추천

• 알림 및 장애 대응

• 서버/DB 이상 시 Prometheus Alertmanager로 Slack 알림

• Redis 장애 발생 시 fallback → PostgreSQL

3️⃣ 기술 인프라

프론트엔드: React Native (iOS/Android 동시 지원)

백엔드: FastAPI (Python)

DB: PostgreSQL (메인 RDB), Redis (캐시/세션)

AI 모델: TensorFlow 기반 LSTM 예측 모델

인프라:

K3s 클러스터 (Dev / Prod 분리)

KVM 가상화 → 네트워크/HW 리소스 분리

모니터링: Prometheus + Grafana

스케줄링: APScheduler

💡 기대 효과

사용자: “자전거 없어서 못 빌리는 상황”을 AI 예측으로 최소화

운영자: 데이터 기반 대여소 운영 효율화

시스템: 장애 시에도 서비스 지속 → 고가용성 확보