TravellerAI: AI 기반 스마트 코파일럿으로 여행을 최적화하는 앱

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

앱 개발

대상자

• 대상자: 루트 여행 애호가, 여행 블로거, 장거리 드라이브 계획자
• 난이도: 중급~고급 (API 통합, AI, 분산 저장 기술 이해 필요)

핵심 요약

• AI 기반 실시간 추천: Google Maps API와 Tavus AI를 활용한 경로 맞춤형 추천 및 동적 식사/연료 예측
• 유저 친화적 UI: React + Vite와 TailwindCSS로 구축된 매끄러운 인터페이스 및 IPFS 기반 분산 저장
• 차별화 기능: AI 생성 영상 요약, 공유 여행 동기화, 기상 조건 기반 경로 제안

섹션별 세부 요약

1. **TravellerAI란?**

• 기능: 경로 기반 레스토랑/호텔 추천, 연료 정거장 예측, 구글 지도 스타일 상세 정보 제공
• 사용자 입력: 출발지/목적지, 차량 정보, 선호 식사 시간
• 목표: 여행 스트레스 감소 및 최적의 중간 정거장 제안

2. **기술 스택 및 도구**

• 핵심 API: Google Maps API, RevenueCat (구독 모델), Lingo (다국어 지원)
• 프레임워크: React + Vite (빠른 UI 렌더링), TailwindCSS (응답형 디자인)
• 분산 저장: Nodely/IPFS (트립 계획 분산 저장)
• AI 기능: Tavus (AI 영상 요약)

3. **TravellerAI의 차별화 요소**

• 경로 맞춤 추천: 구글 랭킹 기반 정렬, 실시간 예측 활용
• 인터랙티브 UI: 지도 마커 클릭 시 상세 정보, 드롭다운/접기 메뉴 지원
• 분산 저장: IPFS를 통한 데이터 공유 및 저장
• AI 기반 영상 요약: Tavus로 생성된 여행 요약 영상 제공

4. **향후 개발 계획**

• 친구와의 공유 여행 동기화
• 음성 입력 지원
• 기상 조건 기반 우회 경로 제안
• 사용자 프로필 기반 재경로 최적화
• 링크 기반 저장 여행 공유 기능

결론

• 실무 팁: Google Maps API와 IPFS 통합을 통해 실시간 데이터 활용 및 분산 저장의 장점을 결합한 앱 개발 사례로, React + Vite 기반의 고성능 UI 구현이 핵심
• 최적화 방법: 사용자 선호도와 실시간 예측 데이터를 기반으로 AI 모델을 훈련하여 동적 추천 시스템 구축
• 요약: "TravellerAI는 AI와 분산 기술을 결합한 차세대 여행 앱으로, 스마트한 여행 경험을 제공한다."