경기 데이터와 발화 기록을 함께 탐색하는 도구. 실제 선수 원문을 재배포하지 않고 구현 구조와 합성 입력 예제로 설명합니다.

합성 데이터 데모 열기 ↗ · 가상의 경기·발화만 사용하는 읽기 전용 데모입니다.

1. TL;DR

2. Project Overview

항목 내용
개발 범위 대시보드 전체 개발 — ZIP/CSV 적재·DB·분석 API·Next.js 화면 구현
기간 구현 이력 2026년 2월 · 저장소 커밋 기준
기술 맥락 Java 17/Spring Boot/JPA로 적재·조회·계산, MySQL driver, Next.js/React로 타임라인·차트
입력 이미 생성된 경기·발화/DA CSV 및 메타 파일
Revision 797fb0c02fd1bfacce339c2a25ab7b334d39a50d

3. Problem

발화와 게임 이벤트가 별도 파일에 있으면 특정 경기 장면에서 어떤 상호작용이 일어났는지 비교하기 어렵습니다. 시간 구간과 발화 패턴을 선택하면 관련 로그와 지표를 함께 보는 것이 이 구현의 제품 가설입니다.

구현한 대시보드는 실제 프로게이머와 코치의 인터뷰 과정에서 경기와 발화를 함께 탐색하는 도구로 사용됐습니다. 이 페이지는 인터뷰에서 사용한 대시보드의 개발 범위와 데이터 탐색 흐름을 설명합니다.

4. My Contribution

대시보드 전체를 개발했습니다. Spring Boot/JPA 기반 ZIP·CSV 적재와 DB 저장, 시간 구간·발화 패턴별 지표 API, Next.js 기반 타임라인·차트·로그 화면까지 연결했습니다.

실제 프로게이머와 코치가 인터뷰 과정에서 사용한 서비스라는 점에서, 데이터 처리 구현을 대상 사용자가 탐색할 수 있는 화면까지 전달한 경험입니다.

개발 범위: 대시보드 구현이며, 인터뷰 설계·ASR/DA 모델·원자료 수집은 포함하지 않습니다.

5. Approach / Architecture

flowchart LR
    I[경기 메타와 CSV ZIP] --> U[Spring upload API]
    U --> M[MatchService parsing / 적재 transaction]
    M --> DB[JPA / MySQL]
    DB --> N[시간 구간과 DA pattern 계산]
    N --> API[metrics / range analysis API]
    API --> UI[Next.js 타임라인 / network / radar / log]
    UI --> Q[시간과 pattern 선택]
    Q --> API

CSV 입력을 처리하는 서비스입니다. 원시 음성을 분류하는 학습 파이프라인은 현재 확인한 범위에 포함되지 않습니다.

6. Key Technical Decisions