1) 문제점
◎ 컨퍼런스 참가자가 많아(약 1,000명) 원하는 네트워킹 상대를 직접 찾기가 어려움
◎ 기존 매칭 방식은 수동 추천·키워드 검색 수준으로, 정확성과 효율성이 낮음
◎ 참가자마다 입력 방식이 달라 단순 키워드 매칭으로는 유의미한 연결 성사에 한계 존재
◎ 행사 당일 현장에서 신속한 네트워킹을 지원할 시스템 부재

2) 프로젝트 목표
◎ 의미 기반 AI 매칭 시스템 개발: 참가자 입력 정보(드림 리퍼럴, 핵심 고객군 등)를 S-BERT로 분석해 가장 적합한 상대를 자동 추천
◎ 실시간 매칭 제공: 1,000명 규모에서도 1초 이내 유사도 계산으로 즉시 결과 제공
◎ 참가자 편의성 강화: 직관적인 웹 UI를 통해 행사 당일 바로 매칭 결과 확인 및 연락 가능
◎ 관리자 지원 시스템 구축: 전체 매칭 현황 조회 및 참가자 관리 기능 제공

3) 주안점
◎ 정확도: 키워드 일치가 아닌 의미 유사도 분석 기반 매칭으로 추천 품질 향상
◎ 성능 최적화: 대규모 참가자 데이터 처리에도 빠른 추론 속도 유지
◎ 사용자 경험(UX): 간편 로그인, 직관적 매칭 리스트, 연락처 버튼 제공으로 현장 활용성 극대화
◎ 확장성: 초기 MVP는 SBERT 기반으로 구현, 추후 GPT 기반 추천 고도화 가능성 반영

1) 포트폴리오 소개
AI 기반 비즈니스 매칭 웹 플랫폼으로, 국제 컨퍼런스 참가자(약 1,000명)를 대상으로 네트워킹을 지원한 서비스입니다. 단순 키워드 매칭이 아닌 S-BERT 의미 유사도 분석 모델을 활용하여 참가자 간 드림 리퍼럴(원하는 소개 상대)과 핵심 고객군 정보를 기반으로 가장 적합한 네트워킹 상대를 자동 추천해 주는 AI 매칭 웹 서비스입니다.

2) 작업 범위
◎ 기획 및 설계 : 기능 정의, AI 매칭 로직 구성, 데이터 입력 흐름 설계
◎ 화면 디자인 및 개발 : 참가자용 웹, 관리자용 웹 화면 설계 및 구현
◎ AI 모델 적용 : SBERT 임베딩 기반 매칭 알고리즘 구현 및 성능 최적화
◎ 운영 환경 : 반응형 웹 (모바일/PC 지원), 행사 전 사전 데이터 입력 및 행사 당일 실시간 매칭 확인 기능

3) 주요 업무
[참가자 기능]
- 간편 로그인 (이름 + 임시 비밀번호)
- 프로필 입력 (이름, 챕터명, 연락처, 드림 리퍼럴, 핵심 거래처)
- AI 추천 결과 확인 (상위 5~10명 추천, 유사도 점수 제공)
- 현장 네트워킹을 위한 연락처 버튼 및 랜덤 매칭 기능

[관리자 기능]
- 전체 참가자(약 1,000명) 데이터 조회
- 매칭 결과 대시보드 (바둑판 배열식 조회)
- 참가자 검색 및 관리 기능

4) 주안점
◎ AI 정확도 확보: 단순 단어 일치가 아닌 의미 기반 매칭을 구현하여, 참가자가 다양한 방식으로 입력해도 유의미한 매칭이 가능하도록 설계
◎ 실시간 성능 최적화: 1,000명 규모에서도 1초 이내 유사도 계산이 가능하도록 SBERT 기반 벡터화 및 코사인 유사도 연산 최적화
◎ 사용자 경험 개선: 행사 당일 즉시 활용 가능한 UI/UX 제공, 참가자별 매칭 상대와 유사도 점수를 직관적으로 표시
◎ 확장성 고려: 초기 MVP에서는 SBERT 기반으로 구축했으나, 추후 GPT 기반 맞춤형 추천 모델로 고도화 가능성을 반영