팀 매칭의 새로운 기준을 제시하는 AI 기반 개발자 매칭 플랫폼

**Potential Radar(PR)**는 팀 매칭 플랫폼입니다. 프로젝트 리더에게는 필요한 기술 스택에 맞는 최적의 팀원을 추천하고, 개발자에게는 자신의 역량을 발휘할 수 있는 맞춤형 프로젝트를 연결합니다.

단순한 팀 프로젝트 매칭을 넘어, 성공적인 프로젝트 완수와 신뢰 기반의 개발자 생태계 조성을 목표로 합니다.

• 개인화된 추천: 사용자의 기술 스택, 프로젝트 경험, 동료 평가 데이터를 기반으로 최적의 팀원과 프로젝트를 양방향으로 추천
• 머신러닝 알고리즘: 과거 프로젝트 성공률과 팀워크 데이터를 학습하여 매칭 정확도 지속 개선

• Elasticsearch 기반: 실시간 검색과 복합 조건 필터링으로 원하는 조건의 프로젝트와 팀원을 빠르고 정확하게 발견
• 다중 검색 조건: 기술 스택, 경험 수준, 프로젝트 유형, 지역 등 다양한 조건으로 세밀한 검색 가능

• 프로젝트 이력 연동: 완료된 프로젝트가 자동으로 포트폴리오에 추가
• 평판 시스템: 팀원 간 상호 평가를 통한 신뢰도 점수 관리
• 성장 추적: 개발자의 기술 향상과 경험 누적을 시각적으로 표현

• OAuth2 통합: Google, Kakao 소셜 로그인 지원
• JWT 토큰: 안전한 인증/인가 시스템
• Redis 기반: 토큰 관리 및 세션 보안 강화

• Framework: Spring Boot 3.5.3
• Language: Java 17
• Security: Spring Security + OAuth2 + JWT
• Database: PostgreSQL (HikariCP 커넥션 풀)
• Search Engine: Elasticsearch 8.0
• Cache: Redis 7.0
• Cloud Storage: AWS S3

• Connection Pool: HikariCP (최적화된 데이터베이스 연결 관리)
• Email: Spring Mail (Gmail SMTP)
• WebSocket: 실시간 알림 시스템
• Validation: Spring Validation

• AI 추천 서비스: Python API 연동 (FastAPI)
• OAuth Providers: Google, Kakao
• File Storage: AWS S3 (프로필 이미지, 포트폴리오 파일)

User (사용자)
├── UserProfile (프로필)
├── UserTechStack (기술 스택)
├── UserEducation (학력)
├── UserExperience (경력)
└── UserProject (프로젝트 이력)

Project (프로젝트)
├── ProjectTechStack (필요 기술)
├── ProjectTechPart (모집 포지션)
├── ProjectMember (팀원)
├── ProjectApplication (지원)
└── ProjectComment (댓글)

Recommendation (추천)
├── RecommendationHistory (추천 이력)
└── MemberExplanation (추천 근거)

# Java 17
java --version

# PostgreSQL 14+
psql --version

# Redis 7.0+
redis-server --version

# Elasticsearch 8.0+
elasticsearch --version

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/PotentialRadar/PR-Back.git
cd PR-Back

2. 데이터베이스 설정

-- PostgreSQL 데이터베이스 생성
CREATE DATABASE pr;
CREATE USER postgres WITH PASSWORD '1234';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE pr TO postgres;

3. Redis 서버 시작

redis-server

4. Elasticsearch 서버 시작

# Elasticsearch 실행
elasticsearch

5. 애플리케이션 설정

# application.yml에서 환경별 설정 확인
# - 데이터베이스 연결 정보
# - Redis 연결 정보
# - Elasticsearch 연결 정보
# - OAuth2 클라이언트 정보
# - AWS S3 설정

6. 애플리케이션 실행

./gradlew bootRun

서버가 http://localhost:8080에서 실행됩니다.

• POST /api/users/signup - 회원가입
• POST /api/users/login - 로그인
• POST /api/auth/token - 토큰 갱신

• GET /api/users/me - 내 정보 조회
• PUT /api/users/profile - 프로필 수정
• POST /api/users/tech-stacks - 기술 스택 추가

• GET /api/projects - 프로젝트 목록 조회
• POST /api/projects - 프로젝트 생성
• POST /api/projects/{id}/apply - 프로젝트 지원

• GET /api/search/projects - 프로젝트 검색
• GET /api/search/users - 사용자 검색

• GET /api/recommendations/members - 팀원 추천
• GET /api/recommendations/projects - 프로젝트 추천

┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Frontend      │    │   Spring Boot    │    │   PostgreSQL    │
│   (React)       │◄──►│   Backend        │◄──►│   Database      │
└─────────────────┘    └──────────────────┘    └─────────────────┘
                                │
                                ▼
                    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
                    │   Elasticsearch  │    │     Redis       │
                    │   (검색/분석)     │    │   (캐시/세션)    │
                    └──────────────────┘    └─────────────────┘
                                │
                                ▼
                    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
                    │   Python API     │    │     AWS S3      │
                    │   (AI 추천)       │    │  (파일 저장)     │
                    └──────────────────┘    └─────────────────┘

spring:
  datasource:
    hikari:
      maximum-pool-size: 6
      minimum-idle: 2
      connection-timeout: 30000
      idle-timeout: 600000
      max-lifetime: 1800000

app:
  search:
    indices:
      default:
        number-of-replicas: 0
        number-of-shards: 1

spring:
  data:
    redis:
      host: localhost
      port: 6379
      timeout: 2000ms

1. 이 저장소를 포크합니다
2. 새 기능 브랜치를 생성합니다 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 변경사항을 커밋합니다 (git commit -m 'Add amazing feature')
4. 브랜치에 푸시합니다 (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Request를 생성합니다

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

Potential Radar Team - 개발자 생태계의 새로운 가능성을 탐지합니다.

팀원	역할	담당 기능	GitHub
이휘	Backend Developer	• 프로젝트 전체 라이프사이클 기능 구현 • S3 파일 업로드 기능 구현 • 댓글 및 좋아요 기능 구현
김지은	Search & Infrastructure	• Elasticsearch 검색 및 필터링 기능 • Redis 인기 검색어 캐싱 • SSE를 이용한 실시간 알림
박준	AI & Recommendation	• AI 기반 매칭 시스템 구현 • 하이브리드 추천 알고리즘 • Spring Boot - FastAPI 연동 • 실시간 피드백 학습 시스템
임희진	Authentication & User	• 회원가입 및 로그인 기능 구현 • JWT를 이용한 인증/인가 구현 • OAuth2 소셜 로그인 (Google, Kakao) • 유저 및 포트폴리오 관련 기능 구현

• 프로젝트 라이프사이클: 생성 → 지원 → 승인 → 마감 → 리뷰 전 과정
• 파일 관리: AWS S3 연동 및 파일 업로드/다운로드
• 소셜 기능: 댓글, 좋아요, 상호작용 시스템

• 고성능 검색: Elasticsearch 기반 실시간 검색 엔진
• 캐싱 시스템: Redis를 활용한 인기 검색어 및 성능 최적화
• 실시간 알림: Server-Sent Events(SSE) 기반 알림 시스템

• 지능형 매칭: 사용자 선호도 및 프로젝트 특성 기반 추천
• 하이브리드 알고리즘: 협업 필터링 + 콘텐츠 기반 필터링
• 마이크로서비스: Spring Boot와 FastAPI 간 효율적 연동
• 학습 시스템: 사용자 피드백 기반 실시간 모델 개선

• 인증/인가: JWT 토큰 기반 보안 시스템 + Redis 세션 관리
• 소셜 로그인: OAuth2 프로토콜 기반 Google, Kakao 연동
• 사용자 관리: 회원가입, 프로필 관리, 포트폴리오 시스템
• 이메일 인증: SMTP 기반 이메일 검증 시스템