도서관 프렌즈: 멘토링 랩 (Mentoring Lab) | Notion

🔗 서비스 링크

GitHub: https://github.com/jihun-moon/Edu-Bridge-Library
UI/UX Design: 프로젝트 제안서 내 '도서관 프렌즈' 앱 디자인 참고
공모전 출품: 2025 도서관 데이터 활용 공모전 (국립중앙도서관) — 출품(미수상). 데이터 분석→프로그램 기획→멘토링 연계까지 E2E 설계 경험

1. 프로젝트 개요 (Summary)

프로젝트 이름: 도서관 프렌즈: 멘토링 랩 (Mentoring Lab)
프로젝트 목표: 초등학생의 도서관 이용률 저하 문제를 데이터 분석과 AI를 통해 진단하고, 맞춤형 독서·체험 프로그램과 대학생 멘토링을 연계한 상생 교육 생태계를 제안
개발 인원/기간: 4명 (문지훈, 이규원, 엄태용, 이민성) / 2025.07.19 ~ 2025.08.25
나의 역할:
- AI 분석 파이프라인 구축: Python(Pandas, LangChain)으로 대출 데이터 정제 및 인기 도서 주제 자동 분류 에이전트 개발. 분석 결과를 프로그램 기획과 멘토-멘티 매칭의 근거 데이터로 활용
- '도서관 프렌즈' 앱 UI/UX 설계: Figma로 맞춤 프로그램 신청, 인근 도서관 찾기, 마감 임박 알림, 인센티브(인맥왕 스티커) 등 핵심 화면 프로토타입 설계

아래 다이어그램은 데이터 분석 → 프로그램 기획 → 멘토링 연계까지의 전체 흐름을 한눈에 요약합니다.

데이터 분석 → 프로그램 기획 → 멘토링 연계 파이프라인

데이터 분석 → 프로그램 기획 → 멘토링 연계 파이프라인

2. 기술 스택 (Tech Stack)

구분	기술	담당 역할	기술을 선택한 이유
데이터 분석 & AI	Python, Pandas, LangChain, TavilySearch, OpenAI API	AI 자동 분류 및 분석 파이프라인 구축	대출 데이터 정제 후 LLM+에이전트로 도서 주제 자동 분류, 선호 분야 정량화
데이터 시각화	Plotly, Matplotlib	선호 분야 분포 및 프로그램 효과 시각화	대상자와 이해관계자가 직관적으로 인사이트를 확인하도록 대화형·정적 그래프 제공
프로토타이핑 & 디자인	Figma	'도서관 프렌즈' 앱 핵심 화면 설계	분석 인사이트를 사용 경험으로 연결하고 팀 간 시각적 커뮤니케이션 표준화
협업	Discord	커뮤니케이션	실시간 팀 소통과 공지, 일정 안내 등 협업 채널로 사용
작업 환경	Google Colab	실험·리서치와 공동 작업	클라우드 기반으로 환경 설정 없이 바로 실행하고, 노트 공유·협업 및 GPU 활용 용이

3. 핵심 기능 및 제안 (Key Features & Proposals)

데이터 기반 맞춤형 프로그램 기획
- AI가 분류한 선호 분야(예: 역사, 과학, 문학)를 바탕으로 '한국사 퀴즈왕', '과학 실험 교실' 등 체험형 프로그램 기획으로 참여율 극대화
아래 그래프는 AI 분류 결과로 도출된 선호 분야 분포를 요약합니다.