EcoCommute - 지능형 대중교통 내비게이션 어시스턴트

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 개발자 및 환경 인식 사용자
• 난이도: 중간 (AWS 서버리스 아키텍처 및 AI 활용 기술 필요)

핵심 요약

• 환경 친화적 대중교통 최적화 : 탄소 배출량, 이동 시간, 사용자 선호도 기반 스마트 경로 계획 (Smart Route Planning)
• 실시간 교통 정보 통합 : 지연, 혼잡도, 서비스 변경 정보 제공 (실시간 Transit Updates)
• AI 기반 개인화 추천 : 사용자 선호도 학습을 통한 개인 맞춤형 추천 (Personalized Recommendations)
• AWS 서버리스 아키텍처 : AWS Lambda, DynamoDB, API Gateway 활용

섹션별 세부 요약

1. 핵심 기능

• 탄소 배출량 기반 경로 최적화 (사용자 선호도, 이동 시간 고려)
• 지연, 혼잡도, 서비스 변경 정보의 실시간 제공
• 탄소 배출량 절감 기록 및 시각화 (예: 5kg CO₂ 이상 절감 시 _Eco Explorer_ 뱃지 제공)
• 게임화 요소 (포인트, 뱃지, 커뮤니티 챌린지)
• 사용자 선호도 학습을 통한 개인 맞춤 추천

1. 기술 스택

• 프론트엔드 : React, JavaScript, HTML/CSS
• 백엔드 : AWS Lambda, API Gateway, DynamoDB
• 인증 : Amazon Cognito
• 데이터 처리 : AWS Step Functions, EventBridge
• 분석 : Amazon QuickSight, Kinesis

1. Amazon Q Developer 활용

• 인프라 자동 생성 : 복잡한 Step Functions 워크플로우 최적화
• API 통합 : 여러 대중교통 API 간 데이터 처리 일관성 보장
• 알고리즘 개선 : 이동 시간, 탄소 배출량, 사용자 선호도 균형 잡힌 최적화
• 테스트 자동화 : 확장성 및 탄소 계산 정확성 검증
• 로고 생성 : "make it more realistic" 지시문 반복을 통해 5개 버전 생성

1. 환경 영향 최소화 전략

• 자원 최적화 : 서버리스 함수에서 계산 오버헤드 감소를 위한 패턴 제안
• 개발자 팁 : "minimal environmental impact" 목적 명시를 통해 AI 도구 활용 (예: Q Developer에 "환경 영향 최소화" 목적 명시)

결론

• 환경 친화적 개발 팁 : Amazon Q Developer에 "환경 영향 최소화" 목적 명시하여 자동 생성 코드의 탄소 배출량 절감 효과 극대화 (예: AWS Lambda 서버리스 함수 최적화)