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SLR

SLR(Sharing Lecture Review)은 수도권에 대학들이 집중됨에 따라 부산 지역에서 발생하는 위기감을 해결하기 위해 개발된 플랫폼입니다.
SLR은 부산 지역 대학생들이 타 대학의 강의 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 하며 부산 지역 혁신사업과 융합해 학생들의 학문적 교류 활성화를 목표로 합니다.

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📺 프로젝트 시연 영상

YouTube에서 보기

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History

• 2024년 AI SW 교내 창업동아리 (2024.04 - 2024.11) Ver 1.0 : 진행 과정
• 제9회 부산 ICT 융합 해커톤 대회 본선 (2024.07.04 - 2024.07.05) Ver 2.0 : 진행 과정
• 제11회 대한민국 SW 융합 해커톤 대회 본선 (2024.08.23 - 2024.08.25) Ver 3.0 : 진행 과정
• 2024 K-ICT WEEK in BUSAN 전시회 출품 (2024.09.10 - 2024.09.12)
• 2024 BDIA Dev-ton 기술상

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Skills

• Next.js (Page Router)
• JavaScript
• Zustand
• Axios
• Styled-Components
• Vercel

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System Architecture

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주요 이슈 사항 및 해결 방법

리뷰 욕설 탐지 필터링 서버와의 통신 지연 문제

• 문제:
  댓글을 메인 서버에 전송하기 전에 거치는 욕설 필터링 서버에서 평균 8초 이상의 통신 지연이 발생하여 사용자 경험이 저하되었습니다.
  통신이 실패하면 리뷰가 유실되거나 UI가 멈추는 문제도 발생했습니다.

• 해결 방법:

  • 클라이언트 측 1차 필터링 도입: 명백한 욕설을 감지하기 위해 클라이언트에 욕설 리스트를 구축하고, 작성된 댓글을 리스트와 비교해 1초 내에 즉시 차단했습니다.
  • 비동기 처리 및 로딩 스피너 사용: 서버와의 통신 지연 시에도 UI가 멈추지 않도록 비동기 처리와 로딩 스피너를 적용했습니다.
  • AI 서버 호출 최적화: 클라이언트의 리스트에 걸리지 않는 경우에만 AI 필터링 서버를 호출하도록 설계해 불필요한 서버 요청을 줄이고 성능을 개선했습니다.