- VARKI 모델을 기반으로 사용자의 학습 스타일과 성향을 분석하여 최적의 멘토를 매칭하는 맞춤형 멘토링 플랫폼
- 기존의 **VARK 모델을 차용하여 발전시킨 ‘VARKI 모델’**을 적용해, 단순 학습 스타일뿐만 아니라 성향까지 분석하여 최적의 멘토·멘티를 추천
- 멘토링 활동에 대한 평가 시스템(솜사탕 게이지 & 당도 시스템) 도입으로 지속적인 멘토멘티 자격 관리
- 팀빌딩부터 기획, 디자인, 개발까지 서비스 전반에 걸쳐 참여
- React.js + Vite: 빠른 개발 속도와 최적화된 빌드 환경 구축
- TypeScript: 안정적인 코드 작성 및 유지보수성 향상
- Styled-components: 컴포넌트 기반 스타일링 적용
- Swagger API 연동: 백엔드와의 데이터 통신 구현
- GitHub: 코드 관리 및 협업
- Figma: UI/UX 디자인 총괄
- 초기 팀빌딩 및 서비스 기획 주도
- VARKI 모델 도입 및 알고리즘 기획 참여
- 사용자의 학습 스타일과 성향을 분석하여 가장 적합한 멘토·멘티 매칭
- 간단한 질문을 통해 학습 스타일 및 성향 파악
- V, A, R, K, I 요소별 가중치를 반영한 알고리즘을 활용해 신뢰도 높은 추천 시스템 구축
- 브랜드 아이덴티티 구축 및 디자인 기획
- 서비스 캐치프라이즈 선정 및 로고 디자인 제작
- 굿즈(키링, 스티커) 디자인 및 발주
- ‘솜사탕 게이지’ & ‘당도’ 평가 시스템 개발
- 멘토링 활동 횟수 및 평가 점수에 따라 솜사탕 아바타의 크기와 모양 변화
- ‘당도’라는 시각적 차트를 통해 멘토·멘티의 신뢰도 및 성과를 한눈에 확인
- 당근마켓의 ‘온도 평가’처럼 체크박스를 활용하여 사용자의 강점 및 보완점 피드백 제공
- 평가 데이터가 반영된 당도 게이지를 활용해 지속적인 신뢰도 관리
- 웹 페이지 React.js 기반 개발
- Swagger API 연동을 통해 백엔드와의 데이터 통신 구현
- 팀빌딩부터 서비스 기획, 디자인, 개발까지 전 과정 참여하며 프로젝트 운영 경험 축적
- VARKI 모델을 활용한 사용자 맞춤형 추천 시스템 기획 및 개발
- 멘토링 평가 시스템 설계를 통해 장기적인 사용자 신뢰도 및 서비스 지속성 확보
- React.js 개발 및 UI/UX 디자인