OpenAI API와 사주 데이터를 결합한 AI 챗봇 14종을 설계하고,
약 570명의 사용자 대상으로 모델별 만족도를 비교 분석한 설문조사 서비스를 1인 풀스택으로 개발했습니다.
논문 연구 및 서비스 런칭을 목적으로 진행한 프로젝트입니다.

사용자의 사주 정보를 입력하면, 14가지 챗봇 모델이 각각의 방식으로 사주 분석 결과를 제공합니다.
약 570명 대상 모델별 만족도 비교 실험을 수행하여 최적 모델을 도출했습니다.

# Model_1

캐릭터(허유 or 호냥), 형태(선택형 or 대화형 or 리마인드형) 총 6가지 모델을 구현하였습니다.

허유 · 선택형

호냥 · 선택형

허유 · 대화형

호냥 · 대화형

허유 · 리마인드형

호냥 · 리마인드형

• 선택형 모델은 선택지를 제공하고, 사용자가 선택하면 사주 분석 결과를 제공합니다.
• 대화형 모델은 사용자의 질문에 따라 맞춤형 사주 분석 결과를 제공합니다.
• 리마인드형 모델은 대화 중간마다 호응할 수 있는 메세지를 제공하여, 사용자가 대화를 지루하게 느끼지 않도록 하였습니다.

# Model_2

캐릭터(허유 or 호냥), 태도(캐쥬얼 or 포멀), 전문성(비전문적 or 전문적) 총 8가지 모델을 대화형 모델로 구현하였습니다.

허유 · 캐쥬얼 · 비전문적

호냥 · 캐쥬얼 · 비전문적

허유 · 포멀 · 비전문적

호냥 · 포멀 · 비전문적

• 캐릭터는 허유와 호냥으로 각 캐릭터에 맞는 말투와 분위기를 제공합니다.
• 태도는 Casual과 Formal로 각 태도에 맞게 친근한 분위기와 격식있는 분위기를 제공합니다.
• 전문성은 전문적과 비전문적으로 나누어 전문적인 사주 용어와 이해하기 쉬운 용어를 제공합니다.

# 모바일 최적화

Vite React 기반으로 모바일 환경에 최적화된 반응형 UI를 구현하여 설문 참여 편의성을 확보했습니다.

# 대화 상태 영속화 및 세션 복원

로컬 스토리지를 활용한 세션 복원 구조를 설계하여, 이탈 후 재방문 시에도 설문을 이어서 진행할 수 있도록 구현했습니다.
전체 570명 중 약 200명이 설문을 완료했습니다 (완료율 약 35%).

# 설문 완료 시 보상 제공

설문 완료 시 사용자 사주 정보를 기반으로 react-pdf를 활용해 맞춤형 PDF 리포트를 자동 생성하여 보상으로 즉시 제공했습니다. 약 200건 생성.

이번 프로젝트는 1인 개발로 프론트엔드 · 백엔드 · 데이터베이스 · 인프라까지 전체 프로세스를 경험할 수 있었습니다.
여러 챗봇 모델을 비교·실험하는 과정에서 프롬프트 템플릿화와 가드레일(입력 검증/예외 케이스)을 통해 응답 품질의 편차를 줄이고,
결과를 안정적으로 재현하는 접근이 중요하다는 점을 배웠습니다.
또한 설문 진행 상태 영속화/세션 복원과 완료 보상(PDF 리포트)까지 사용자 흐름으로 연결해 이탈을 줄이는 설계를 할 수 있었습니다.