Github 주소: https://github.com/orgs/25-2-Capstone-1/repositories
최근 건강 관리와 자기 계발에 대한 관심이 증가함에 따라 러닝은 많은 사람들이 일상적으로 즐기는 대표적인 운동 활동으로 자리 잡고 있습니다. 이에 따라 러닝을 취미로 시작하는 인구 또한 지속적으로 증가하고 있으며, 러닝은 특정 숙련자뿐만 아니라 초심자까지 폭넓은 계층에서 확산되고 있는 추세입니다.
그러나 러닝 인구의 증가와는 달리, 많은 러너들은 반복되는 러닝 경로로 인한 지루함을 느끼거나, 낯선 지역에서 적절한 러닝 루트를 설계하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 특히 서울과 같은 대도시 환경에서는 복잡한 도로 구조, 교통량, 지형적 기복 등 다양한 요소가 존재하여 단순한 거리 기준만으로는 만족스러운 러닝 경로를 구성하기 어렵습니다.
동일한 거리의 러닝이라 하더라도 경로에 포함된 언덕, 혼잡도, 주변 환경에 따라 체감 난이도와 러닝 만족도는 크게 달라질 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 러너들은 자신의 선호를 충분히 반영한 경로를 찾지 못한 채 제한적인 선택지 내에서 러닝을 반복하고 있는 실정입니다. 본 프로젝트는 이러한 문제 인식에서 출발하였습니다.
현재 다수의 러닝 애플리케이션은 사용자가 지도를 직접 확인하여 경로를 계획하거나, 다른 사용자들이 기록한 러닝 경로를 참고하는 방식을 중심으로 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 방식은 기본적인 경로 탐색에는 일정 부분 도움을 줄 수 있으나, 사용자의 러닝 목적이나 개인적인 선호를 충분히 반영하기에는 한계가 있습니다.
일부 러닝 앱에서는 경로 추천 기능을 제공하고 있으나, 온전한 러닝 코스를 제공하고 있지는 않습니다. 이로 인해 지형의 기복, 주변 환경의 분위기, 혼잡도 등 실제 러닝 경험에 큰 영향을 미치는 요소들은 충분히 고려되지 않는 경우가 많습니다.
기존 러닝 앱의 경로 선택 방식은 다음과 같은 구조적 한계를 가집니다.
결과적으로 기존 러닝 앱의 경로 추천 기능은 경로를 단순히 제시하는 수준에 머무르며, 사용자에게 지속적인 만족감을 제공하는 데에는 한계가 존재합니다.
프로젝트의 목표는 사용자의 러닝 선호도를 반영한 개인 맞춤형 러닝 경로를 자동으로 추천하는 애플리케이션을 구현하는 것입니다. 이를 위해 사용자가 선호하는 지형 특성, 주변 환경의 분위기 등을 입력하거나 러닝 이후의 피드백 형태로 수집하고, 해당 데이터를 기반으로 경로 추천 결과를 점진적으로 개선하는 접근 방식을 채택합니다.
해당 프로젝트는 러닝 경로를 단순히 제시하는 데 그치지 않고, 사용자의 경험과 반응을 지속적으로 반영함으로써 시간이 지날수록 개인화 수준이 향상되는 경로 추천을 지향합니다. 이를 통해 사용자는 반복적인 경로 선택 과정에서 벗어나, 보다 자신에게 적합한 러닝 경험을 제공 받을 수 있습니다.