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InningLog/InningLog_BE

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⚾ InningLog — 나만의 야구 직관 리포트

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팬의 직관 경험을 데이터로 기록하고 회고할 수 있는 최초의 야구 기록 플랫폼
좌석 후기, 감정 기반 일지, 개인화 통계 리포트를 통해
야구 팬들의 직관 문화를 데이터로 확장합니다.


🏆 수상 및 전시

  • 제2회 전국대학 소프트웨어 성과공유 포럼 출품작
  • 대상(국회의원상), 최우수상, 인기상 수상

🧭 프로젝트 개요

InningLog는 야구 팬의 “직관 경험”을 감정·좌석·통계 중심으로 기록하고
회고할 수 있는 팬 개인화 리포트 플랫폼입니다.

기존 서비스들이 경기 기록에만 초점을 맞췄다면,
InningLog는 팬의 감정과 맥락까지 기록하는 경험형 서비스로 설계되었습니다.

구분 내용
프로젝트명 InningLog
팀명 아르르르 (ArRRR)
참여 인원 BE 구혜승 · FE 김류지 · DA 장세민 · DS 임정은
출품 행사 제2회 전국대학 소프트웨어 성과공유 포럼
기간 2025.03 – 2025.10
슬로건 나만의 야구 직관 리포트 ⚾

🎯 Problem to Insight

Problem Insight
직관 경험이 ‘기억’으로 남지 않는다 감정과 맥락을 함께 남길 수 있는 기록 수단 필요
좌석 후기 정보가 파편화되어 있다 존/구역/열 기준 좌석 후기 구조화 필요
팬 경험 기반의 리포트가 없다 개인화된 통계 리포트로 팬 몰입도 강화

💡 Core Features

기능 설명
🎟️ 직관 일지 작성 경기 날짜·구장 선택, 감정 태그·사진·후기 기록
😆 감정 태그 기반 회고 직관 당시 감정을 태그로 남기고 통계 리포트에 반영
🏟️ 좌석 시야 후기 검색 존/구역/열 단위 검색 + 해시태그 기반 탐색
📊 개인화 리포트 나의 직관 승률, 팀 평균 승률 비교, 선호 선수 통계
🖼️ 썸네일 자동 생성 S3 업로드 시 Lambda 트리거로 자동 썸네일 생성
🔍 Amplitude 로그 분석 이벤트 기반 사용자 행동 추적 및 퍼널 개선

🧱 System Architecture

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  • REST 서버: Spring Boot 3, Java 17, MySQL, Docker, Nginx
  • 크롤링 서버: FastAPI, Python, Selenium, AWS Lambda 자동화
  • 프론트엔드: Flutter (모바일/웹 동시 대응)
  • 인프라: AWS EC2 · ECR · RDS · S3 · Lambda · CloudWatch

⚙️ Tech Stack

구분 기술
Front-end Flutter
Back-end Spring Boot 3, Java 17, MySQL, JPA
Crawling FastAPI, Python, Selenium
Infra / DevOps Docker, GitHub Actions, AWS ECR, EC2, RDS, S3, Lambda
Data / Analytics Amplitude, Notion, Excel
Design Figma

🧠 Technical Highlights

1️⃣ Presigned URL 기반 이미지 업로드

  • Flutter → S3 직접 업로드로 대용량 미디어 안정 전송
  • 백엔드 부하 최소화, CORS 및 파일명 충돌 해결
  • Lambda 트리거 기반 자동 썸네일 생성
    • 원본 대비 2MB → 120KB
    • 로딩 속도 1.7초 → 0.9초 개선

2️⃣ 크롤링 자동화 아키텍처

  • EC2 상시 운영 대신, Lambda → FastAPI → EC2 on/off 구조
  • 비용 90% 절감 및 안정성 확보
  • Selenium 기반 KBO 경기/선수 데이터 주기적 수집
  • Redis/SQS 기반 상태 공유 구조로 확장 예정

3️⃣ 데이터 기반 UX 개선

  • Amplitude 이벤트 로깅으로 유저 퍼널 분석
    • 회원가입 전환율 59.1%
    • 직관일지 작성 전환율 31.8%
    • 좌석 후기 작성 전환율 70%
  • 기능별 이탈 지점을 분석해 UX 개선 방향 도출

🧩 MVP 주요 성과

항목 결과
가입 완료율 59.1%
좌석 후기 작성 전환율 70%
직관일지 작성 완료율 31.8%
재사용 의향 4.25 / 5
주요 인사이트 좌석 탐색 → 가장 높은 유입, 핵심 트리거로 작용

🚀 향후 개선 방향

개선 영역 전략
성능 최적화 Redis 기반 캐싱 적용 → Presigned URL 재사용 구조
🔄 퍼널 개선 경기 결과 자동 크롤링 → 입력 절차 간소화
📈 분석 고도화 Amplitude 이벤트 + 로그 기반 행동 분석 체계 구축
🤝 파트너십 확장 구단/예매 플랫폼과 좌석 후기 데이터 연동
🌐 커뮤니티 확장 감정 기반 피드, 팬 간 데이터 연결 구조 설계

🧾 기대효과

  1. 직관 경험의 기록과 회고 지원
    → 감정·승률·좌석 정보를 데이터화해 팬 경험 강화

  2. 팬 몰입도 증대
    → 개인화된 리포트와 통계로 ‘나만의 야구 이야기’ 형성

  3. 좌석 선택 정보 비대칭 해소
    → 후기·시야 사진 기반의 예매 의사결정 지원

  4. 팬 중심 기록 문화의 확장
    → 선수 중심 기록에서 팬 경험 중심 문화로 전환


🧑‍💻 Contributors

Role Name GitHub / Link
🧠 PM / Data 장세민
💻 Backend / Infra 구혜승 @goohaeseung
🎨 Frontend 김류지
🧩 Design / UX 임정은

📄 License

이 프로젝트는 학습 및 포트폴리오 목적의 오픈 소스입니다.
모든 저작권은 Team 아르르르(ARRR) 에게 있습니다.


“팬들의 직관 경험을 데이터로 남기다 —
InningLog, 새로운 야구 문화의 시작. ⚾

About

⚾️이닝로그 백엔드 Rest 서버 레포지토리⚾️

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