몸에 이상 징후가 있을 경우, 그에 대한 질병을 알기가 쉽지 않습니다.
질병을 알아도 어떤 병원에서 해당 질병을 진료해주는지 알기 어렵습니다.
처방받은 약에 대한 정보를 얻을 방법이 제한적입니다.
그래서 이를 해결할 Lemonaid를 기획하게 되었습니다.
- 주소 기반 주변의 의료시설 조회(병원종류, 진료과목, 응급실 여부 등) 다양한 형태의 의료시설 정보 제공
- 선택한 증상에 대한 질병 조회
- 약의 생김새에 대한 해당 약의 정보 조회
- 현재 코로나 확진자 정보 조회
- 사용자의 증상에 따른 질병 목록을 제공하고, 질병에 따라 진료 가능한 의료시설을 조회할 수 있다.
- 병원 규모, 진료종목에 따라 진료 중인 병원의 정보를 제공할 수 있다.
- 코로나 관련 의료기관(선별진료소 등)의 정보를 위치와 함께 제공 가능하다.
- 사용자의 건강과 직결되는 만큼, 신속하고 정확한 정보를 전달할 수 있다.
- 정보 전달 시, 해당 의료기관의 위치 뿐 아니라 진료과목 등 다양한 정보제공할 수 있다.
- 몸의 이상 징후에 따른 질병 정보를 제공할 수 있다.
- 복용 약의 상세 정보를 제공할 수 있다.
- 코로나 관련 정보를 제공할 수 있다.
- Lemonaid 시나리오는 [시연 시나리오] 에서 더 자세히 보실 수 있습니다.
- Lemonaid 서비스의 메인 화면입니다.
- 다음은 의료기관 조회 화면입니다. 사용자위치 중심으로 맵이 자동으로 이동하고, 주변의 병원을 검색합니다. 주소입력을 통한 위치변경 기능도 제공합니다.
- 병원 종류, 진료 과목, 응급실 여부를 선택하여 해당하는 병원을 검색합니다. 약국 선택 시 약국을 검색합니다.
- 병원 상세보기 선택하면 해당 병원 정보가 나오고 지도 클릭 시 병원까지 길찾기가 실행됩니다.
- 다음은 의약품 조회 화면입니다. 사용자들이 검색한 의약품 TOP5리스트가 나타납니다.
- 약품명으로 검색 시 해당하는 약품 리스트가 검색됩니다. 초기화 시 원래 화면으로 돌아갑니다.
- 모양으로 검색 시 해당하는 약품 리스트가 검색됩니다. 약품 선택 시 상세정보 화면으로 바뀝니다.
- 다음은 증상 조회 화면입니다. 부위 별로 증상이 바뀌는 것을 확인할 수 있습니다.
- 증상은 최대 6개 선택가능하고 선택한 증상에 따라 검색되는 질병결과가 바뀝니다.
- 증상 선택 시 상세정보 화면으로 바뀌고, 상세정보 화면에서 지도 선택 시 의료기관 화면으로 전환됩니다.
- 다음은 코로나 정보 조회화면입니다. 날짜, 나이, 지역, 성별에 대한 정보를 그래프로 보여줍니다.
- IDE: VSCode
- Node JS 16.13.x
- Language: HTML5, Javascript, CSS3
- Library: React 17.0.2, SCSS, TypeScript, Axios, Redux
- Open API: Kakao Map API
- IDE: IntelliJ 2021.3.1
- Language: Java 1.8, Python 3.9
- Framework: Spring Boot 2.4.5
- Library: Spring Boot JPA, Spring Security, pandas
- MySQL 8.0.28
- Hadoop 3.3.1
- Sqoop 1.4.7
- Ubuntu 20.04 LTS
- Jenkins 2.332.1
- Nginx 1.18.0
- Docker 20.10.13
- Docker-compose 1.29.2
- 회의록 : Notion
- 코드 관리: GitLab
- 일정 관리: Jira
- 와이어프레임: Figma
- 시퀀스 다이어그램: Mermaid
- ERD 작성: ERDCloud
- 회의 : Webex, Mattermost, Discord
팀장을 맡아 프로젝트를 진행하는 것이 처음이여서 많은 것이 낯설었습니다. 회의를 진행하며, 프로젝트가 다른 길로 접어들지 않도록 길잡이의 역할을 하기도 하고, 수많은 의견을 조율하고 더 나은 의견을 이끌어내는 것이 쉽지만은 않았습니다. 그래도 기간이 지날 수록 팀원들과 의사소통하는 방법을 깨닫고, 서로 응원과 격려하는 분위기를 만드는 것에 묘한 희열을 느끼며, 한층 성장한 것 같습니다. 이를 계기로 다음의 프로젝트에서는 더 나은 팀장의 모습을 보여줄 수 있을 것 같습니다.
빅데이터 프로젝트인 만큼 수많은 데이터를 수집하고 이를 처리하는 과정이 매우 어렵고 복잡했습니다. 빅데이터에 미치진 못했지만 수많은 데이터를 처리하여 우리에게 필요한 데이터를 추출하고 분산처리하는 과정을 통해 데이터 분야에 더욱 관심을 가지게 된 것 같습니다. 앞으로 프로젝트를 진행할 때는 스파크와 같은 다른 빅데이터 라이브러리도 함께 사용해보고 싶습니다.
하둡을 간단한 Word Count에만 사용하게 되어서 아쉬운 점은 있었지만 많은 양의 데이터를 가지고 프로젝트를 진행하다보니 데이터를 어떻게 하면 좀 더 빠르고 보기 좋게 제공할 수 있을까에 대한 생각을 할 수 있게 된 계기가 되었습니다. 또한 배포 과정에 대해 좀 더 익숙해질 수 있어 좋았고, 팀원분들이 각각의 역할을 묵묵히 해나주셔서 물흐르듯이 지나갈 수 있었던 것 같습니다. 재밌었습니다!
빅데이터라는 주제를 처음 다뤄보는지라 난관이 많았지만, 데이터 수집 과정부터 전처리, 분산처리를 거쳐 DB에 두고 프로젝트에 녹여내기까지 일련의 과정을 배울 수 있는 좋은 경험이었습니다. 스프링 부트로 백엔드를 개발하는 데에도 점점 능숙해지는 것 같고, 이전 프로젝트에서 해보고 싶었지만 하지 못했던 배포 과정도 직접 다뤄볼 수 있어서 좋았습니다. 든든한 팀원들 덕분에 훌륭한 프로젝트를 만들어내는 좋은 경험을 할 수 있었던 것 같습니다. 다음 프로젝트에도 열심히 임하여 좋은 결과물을 만들어내고 싶습니다.
빅데이터 분산이라는 도메인으로 아이디어를 도출해내기 힘들었는데 실생활에 도움이 될 수 있는 좋은 아이디어를 찾은 것 같아 뿌듯했습니다. 다소 부족한 시간이었지만 팀원들과의 협업을 통해 잘 마무리할 수 있었던 것 같습니다. React를 2번째로 사용해봤는데 이제는 많이 익숙해졌습니다. 팀원들과의 협동이 중요하다는 것을 다시 한번 깨달을 수 있었던 프로젝트였던 것 같습니다.
주제선정이 늦어졌음에도 팀원들 모두가 열심히하는 분위기여서 초기에 기획했던대로 결과물을 완성할 수 있었습니다. 피드백을 주고 받으면서 프로젝트를 진행했기 때문에 혼자선 생각하지 못했던 부분들을 찾을 수 있었습니다. 프로젝트 진행하다보니 중간중간에 API 수정 요청도 자주 했었는데 빨리 수정해줘서 고마웠습니다. 리액트와 타입스크립트에 대해 한층 더 공부할 수 있었습니다. 다음 프로젝트 진행하는데 큰 도움이 될 것 같습니다.
빅데이터라고 할 수준의 데이터 양이 아니었음에도 불구하고 해당 데이터를 수집하고 정제하여 분산처리 하는 것이 쉽지 않았습니다. 이 경험을 통해서 빅데이터를 분산처리하는 작업이 서비스를 운영하고 사용자의 경험을 향상시키기 위해 매우 주요하다는 것을 느낄 수 있었습니다.
React와 Typescript 역시 처음 활용하다보니 적응하는데 시간이 걸렸으나 팀원들이 잘 도와준 덕분에 빠르게 적응해서 작업을 진행할 수 있었습니다. 하지만 Typescript를 지원하지 않는 라이브러리를 활용하는 과정에서 해결하지 못하고 사용하지 못한 부분이 발생했는데 추가적인 학습을 통해 다음 프로젝트에서 보다 완성도 높은 결과물을 얻을 수 있도록 하겠습니다.