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파비콘 — 가장 잘 맞는 팀원과 연결되는 순간

해커톤에 나가고 싶지만 함께할 팀원이 없어 망설이는 대학생을 위한 AI 기반 팀 매칭 플랫폼입니다.

목차

• 배경
• 주요 기능
• 기술 스택
• 프로젝트 구조
• 시작하기
• 인프라 / 배포
• 테스트 방법
• 팀

배경

해커톤 참가는 학생에게, 현직자에게 있어서 자신의 실력을 확인하고 다양한 목표를 이루기 위한 좋은 경험이나, 참가 목적에 따라 자신에게 맞는 팀원을 구하기 어려운 문제 때문에 포기하는 경우가 많습니다.

기존 구인 게시판(캠퍼스픽, 링커리어 등)은 다음과 같은 한계가 있습니다.

문제	설명
일방향 구조	글을 올리고 연락을 기다리는 것 외에 할 수 있는 일이 없음
낮은 노출	조회수는 있어도 실제 연락으로 이어지지 않음
신뢰 부족	텍스트 몇 줄로는 상대의 진정성과 역량을 판단할 수 없어 서로 연락을 꺼림
낮은 지속성	어렵게 연결되어도 성향이 맞지 않아 팀이 와해됨

해커톤에 나가고 싶지만 나와 맞는 사람을 찾기 어려운 문제, 이 부분에 집중하여 파비콘은 시작되었습니다.

주요 기능

• 해커톤 정보 탐색 — 진행 중인 해커톤 정보를 한곳에서 확인할 수 있습니다.
• 프로필 기반 매칭 — 보유 스킬, 업무 스타일, 참가 목적 등 정량적 지표에 따라 나에게 맞는 팀원을 선별하고, AI가 추천하는 이유를 설명해줍니다.
• 자기 소개서 기반 팀원 소개 — 알고리즘과 AI가 추천만 해주는 것이 아닌, 나 스스로가 상대방의 자기소개서를 읽고 판단할 수 있습니다.
• 커피챗 채팅 — 가벼운 어플리케이션 내 채팅으로 상대방에 대해 궁금한 점을 물어볼 수 있습니다.

기술 스택

Frontend

분류	기술	버전
언어	TypeScript	^5.7
프레임워크	React	^19.0
빌드 도구	Vite	^8.0
스타일링	Tailwind CSS	^4.0
상태/데이터	자체 useQuery / useMutation 훅 + React Context	—
포맷터	oxfmt	^0.2
패키지 매니저	pnpm	10.34.3
런타임	Node.js	22

데이터 페칭은 React Query 등 외부 라이브러리 없이 자체 훅으로 구현했습니다. 의존성을 최소화하고 캐싱, 재검증 로직을 프로젝트 요구사항에 맞게 직접 제어하기 위한 선택입니다.

Backend

분류	기술	버전
언어	Python	3.14
프레임워크	Django	^6.0.7
API 레이어	Django REST Framework	^3.18
API 문서	drf-spectacular (OpenAPI 3 스키마 자동 생성 + Swagger UI/ReDoc)	^0.30
WSGI 서버	Gunicorn (프로덕션), Django runserver (로컬 개발)	^26.2
DB 드라이버	PyMySQL (순수 Python 구현)	^1.2
패키지 매니저	uv	—

API 문서는 백엔드 실행 후 /api/docs/(Swagger UI), /api/redoc/(ReDoc), /api/schema/(OpenAPI 원본)에서 바로 확인할 수 있습니다.

Database

분류	내용
DBMS	MySQL 8.4 (Docker 이미지)
Charset	utf8mb4 / utf8mb4_unicode_ci (한글 및 이모지 지원)

프로젝트 구조

.
├── frontend/               # React + TypeScript (Vite)
│   ├── src/
│   │   ├── components/     # 공통 UI 컴포넌트
│   │   ├── hooks/          # 자체 useQuery / useMutation 구현
│   │   ├── pages/          # 라우팅 단위 페이지
│   │   ├── contexts/       # 전역 상태 (React Context)
│   │   └── lib/            # API 클라이언트, 유틸리티
│   ├── vite.config.ts      # dev 프록시 설정 (/api, /admin → backend:8000)
│   └── package.json
│
├── backend/                # Django
│   ├── apps/               # 도메인별 앱 (accounts, contests, matching, chat)
│   ├── config/             # settings, urls, wsgi/asgi
│   ├── pyproject.toml      # uv 기반 의존성 관리
│   └── Dockerfile
│
├── docker-compose.yml      # backend + db 구성
└── README.md

시작하기

요구 사항

• Docker / Docker Compose
• Node.js 22 이상
• pnpm 10.34.3

1. 저장소 클론

git clone <repository-url>
cd favicon

2. 백엔드 & 데이터베이스 실행

docker compose up -d

MySQL 컨테이너와 Django 개발 서버가 함께 기동됩니다.
DB 데이터는 named volume에 저장되어 컨테이너를 재생성해도 유지됩니다.

# 마이그레이션
docker compose exec backend uv run python manage.py migrate

# 관리자 계정 생성
docker compose exec backend uv run python manage.py createsuperuser

# 홈 화면에 보여줄 실제 해커톤 6개 심기 (마이그레이션이 아니라 커맨드라 migrate만으론 안 채워짐)
docker compose exec backend uv run python manage.py seed_real_hackathons

3. 프론트엔드 실행

cd frontend
pnpm install
pnpm dev

http://localhost:5173 에서 접속할 수 있으며, /api 와 /admin 요청은 Vite 프록시를 통해 backend:8000 으로 전달됩니다.

4. 코드 포맷팅

pnpm format          # oxfmt

인프라 / 배포

실제 배포를 위한 아키텍처를 Terraform으로 코드화해뒀습니다 (infra/terraform/).

CloudFront 대신 nginx가 TLS 종료 + 정적 파일 서빙 + 리버스 프록시를 전부 담당하고, VPC는 NAT Gateway를 포함한 퍼블릭/프라이빗 서브넷 2계층 구조입니다. WAS(Django + Gunicorn)와 RDS(MySQL 8.4)는 퍼블릭 IP 없이 프라이빗 서브넷에만 위치하며, 이미지는 S3(퍼블릭 읽기 전용)에 저장됩니다.

실제 AWS 비용 없이 검증하고 싶다면 로컬 AWS 에뮬레이터인 floci를 띄운 뒤 그대로 terraform apply할 수 있습니다 (infra/terraform/floci_override.tf가 AWS provider 엔드포인트를 localhost:4566으로 바꿔줍니다). 사용법과 설계 배경은 infra/terraform/README.md를 참고하세요.

팀

숭실대학교 SSU-WAY 프로젝트 참여 팀입니다.

LyleKim

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changmin0293

shim75

Claude AI

개발 과정 및 시행착오

개발 과정 및 시행착오는 아래의 링크에서 확인해주세요. docs/developrecord/