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K-POP 음악 데이터를 활용해 최근 트렌드를 분석하고 시각화하며, Spotify API를 연동하여 사용자에게 아티스트 및 곡 정보를 제공하는 데이터 기반 웹 애플리케이션입니다.
단순한 음악 정보 제공을 넘어, 가사 감정 분석과 아티스트 비교 기능을 통해 음악 데이터를 다양한 관점에서 탐구할 수 있습니다.
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본 프로젝트에서 저는 백엔드 및 데이터 분석을 담당하여, 음악 데이터 처리부터 API 설계까지 전반적인 흐름을 구현했습니다.
🔧 주요 기여 및 역할
ॅ 백엔드 & 데이터 분석
- 데이터 분석
- Pandas, NumPy로 K-POP 음악 데이터 전처리 및 트렌드 벡터 산출
- Hugging Face 모델을 활용한 가사 감정 분석 구현
- Spotify API 연동
- Spotify API를 ****활용하여 곡/아티스트 정보 수집
- API 연동 부분에 어댑터 패턴을 도입하여, 다른 백엔드 팀원이 API 구현을 몰라도 쉽게 사용할 수 있도록 설계
- 수집한 데이터를 기반으로 아티스트 비교, 곡 분석 기능 제공
- Genius API 연동
- Genius API를 통해 곡의 가사 수집
- 수집한 가사 데이터를 기반으로 아티스트의 감정 분석
- 백엔드 서버 개발
- FastAPI 기반 REST API 서버 구축
- 분석 결과를 API 형태로 프론트엔드에 전달
ॅ 사용 기술 스택
- Backend: FastAPI
- Data Analysis: Pandas, NumPy, Hugging Face Transformers
- API 연동: Spotify Web API, Genius API
팀 구성 및 역할 분담
| 역할 |
이름 |
담당 내용 |
| 프론트엔드 |
윤도훈 |
전체 UI/UX, 검색 기능 구현, 데이터 시각화 결과 렌더링 및 디자인 |
| 백엔드 |
이건우 |
FastAPI 서버 구축 |
| 백엔드, 데이터 분석 |
박동현 |
Pandas 및 Hugging Face를 활용한 가사 감정 분석, 트렌드 벡터 산출, |
| Spotify API 연동, 데이터 제공 API 구현 |
|
|
| 디자인 |
안준환 |
웹 UI/UX 디자인 시안 제작 |
| IOT |
정태양 |
트렌드 무드등 / 플레이어 등 IoT 연동 |
🏆 San Jose State University AIcon 장려상
