말만해

말로 설명하며 배우는 AI 기반 CS 학습 플랫폼

💭 이런 불편함에서 시작했습니다

• CS 학습이 개념 이해에 머물러, 이를 논리적으로 설명하고 점검할 기회가 부족합니다.
• 내가 알고 있는 지식의 오개념을 피드백 받을 수 있는 환경이 충분하지 않습니다.
• 개념 간 연결 구조를 파악하기 어려워 전체적인 CS 지식 체계를 세우기 힘듭니다.
• 학습을 꾸준히 이어갈 동기화 루틴이 부족해, 일정 시점 이후 학습이 중단됩니다.

🛠️ 이 불편함을 이렇게 해결합니다

🎙️ 음성 답변으로 설명하기

• 말로 개념을 설명하며 생각을 정리합니다.
• Clova Speech로 음성을 STT 변환한 뒤, Gemini로 문맥에 맞게 답변을 후보정합니다.
• STT 단독 사용 시 발생하는 인식 오류를 줄여 설명의 의도가 최대한 정확히 반영되도록 설계되었습니다.

🔗 음성 입력부터 의미 보정까지, Presigned URL–STT–Gemini 파이프라인 설계

🔗 Canvas로 직접 실시간 녹음 파형 그래프 그리기

🤖 AI 채점으로 CS 실력 확인

• 루브릭 기반 평가를 통해 답변을 정량적으로 점수화합니다.
• 총점과 세부 점수를 통해 현재 CS 이해 수준을 확인할 수 있습니다.

🔗 CS 답변을 정량화하기 위한 루브릭 기반 AI 채점 설계

🧠 나의 답변으로 완성되는 지식 그래프

• 사용자 답변에서 핵심 키워드르 자동으로 추출합니다.
• 각 질문과 키워드는 사용자 설명에 따라 다르게 구성됩니다.
• 답변한 질문은 그래프의 노드가 됩니다.
• 문제를 풀수록 키워드 간 연결이 쌓이며, 나만의 CS 지식 구조가 시각화됩니다.

🔗 왜 그래프 라이브러리를 쓰지 않았을까: Canvas로 구현한 개인화 지식 그래프

🖼️ 명화 스트릭으로 학습 지속

• 문제를 하나씩 풀수록 셀이 채워지며 그림이 점진적으로 완성됩니다.
• 문제 풀이 결과가 시각적으로 누적되어, 자연스럽게 학습 지속을 유도합니다.

🔗 보로노이 알고리즘으로 구현한 학습 스트릭 시스템

🚀 로컬에서 실행하기

Node.js, pnpm, Docker가 설치되어 있어야 합니다.

# 1. 레포지토리 클론
git clone https://github.com/boostcampwm2025/web11-MMH.git
cd web11-MMH

# 2. 프로젝트 의존성 설치
pnpm install

# 3. .env.local 파일을 참고하여 apps/web, apps/api 에 .env 파일을 각각 생성

# 4. Docker Compose를 사용해 인프라 실행 (DB 등)
pnpm infra

# 5. 개발 서버 실행 (web + api)
pnpm dev

환경변수 관련해서 더 자세한 내용은 위키에서 확인해주세요!

🧩 기술 스택

🔗 인프라 구성 및 배포 아키텍처

Category	Stack
Common
Frontend
Backend
Infrastructure & AI

👥 팀원 소개

J050_김아연	J073_김지효	J192_이수정	J252_조아령	J272_최준호
해리	조엘	조이	알로	루이
INfP	INTj	ISTJ	isfj	ISfP