ElderMate

Eldermate는 노인 맞춤형 챗봇 기반 데일리 리포팅 서비스이다. 이 프로젝트는 노인 사용자가 일상에서 접하는 금융 문자 메시지를 자동으로 분류하고, 추출된 데이터를 챗봇을 통해 전달하여 금융 사건을 쉽게 파악하고 도움을 받을 수 있는 애플리케이션을 개발하는 것을 목표로 한다.

필요성

핵심 기능

1. 문자 수신 및 정보 처리

• 시스템은 외부로부터 문자를 수신
• 분류 모듈을 통해 금융 문자를 분류
• 주요 정보 추출 모듈을 통해 데이터를 추출 및 DB저장

2. 데일리 리포트를 통한 대화 상호작용

• 저장된 금융 문자 정보를 바탕으로 데일리 리포트를 생성
• 리포트는 STT(음성 인식)TTS(음성 합성) 모듈을 통해 노인에게 전달
• 대화 중 이상 금융 거래가 발견될 경우, 해당 문자 정보를 특정하여 DB에 반영

기술 스택

• 백엔드:
  • 언어: Java
  • 프레임워크: Spring Boot, Spring Security, Spring Data JPA, Swagger
  • 라이브러리: RestTemplate
  • 서버: AWS EC2
• 인공지능:
  • 언어: Python
  • 프레임워크: FastAPI, Swagger
  • 라이브러리: KoBERT, GPT
  • 서버: AWS EC2
• 데이터베이스(DB): AWS RDS MySQL
• 툴: Git, Notion

시스템 아키텍처

ERD

• 설계 목적
  • 사용자: 노인 사용자 정보를 저장하기 위한 테이블
  • 문자: 노인 사용자의 문자를 저장하기 위한 테이블
  • 서브 테이블들: 문자 카테고리별로 주요 정보를 따로 저장하기 위해 서브 타입 테이블로 구성

구현 화면

수신 문자 처리 및 DB 저장	금융 상담 진행 과정	문제 발생 문자 확인
- 문자를 카테고리별 분류됨 - 필요한 데이터 추출 후 - DB에 가공된 데이터 저장	- 최초 사용자에게 하루의 금융 리포트(요약)을 제공 - 사용자의 질문에 따른 자세한 정보 전달 - 대화를 통해 문제가 있는 금융 문자를 파악 - STT/TTS 기능을 통해 음성으로도 대화 가능	- 위의 금융 상담에서 파악된 문자 확인 - 이유 및 문자의 정보를 확인 가능

참여인원

신호현	장우진	남인경	민준영
FE, AI	BE, AI	BE	FE