Weather-Based Music Recommendation & Streaming

프로젝트 개요

음악 추천 서비스는 대부분 사용자의 청취 이력이나 장르 선호도에 의존합니다. 본 프로젝트는 여기에 '날씨'와 '위치'라는 환경 컨텍스트를 결합하여 완전히 새로운 음악 발견 경험을 제공합니다.

핵심 기능

날씨-음악 매핑 추천 엔진

날씨 상태와 기온, 습도, 시간대 등 다차원 환경 변수를 음악의 분위기와 어떻게 매핑할 것인지가 핵심 과제였습니다.

날씨 조건을 다차원 벡터로 변환하고, 음악 메타데이터(BPM, 에너지, 분위기 태그)와의 유사도를 계산하는 추천 알고리즘을 개발했습니다.

적응형 스트리밍 인프라

야외 이동 중 네트워크 환경이 수시로 변하며, 끊김 없는 품질을 유지해야 합니다.

HLS 기반 적응형 비트레이트 스트리밍과 프리페칭 전략으로 트랙 전환 시 지연을 제거했습니다.

프로젝트 성과

• 차별화된 경험: 환경 컨텍스트 기반 추천으로 기존 음악 서비스 대비 독보적인 사용자 경험 제공

• 높은 인게이지먼트: 날씨 변화 시 자동 플레이리스트 갱신으로 앱 재방문율 향상

• API 안정성: 기상청 API 장애 시 캐시 기반 폴백으로 서비스 연속성 보장

기술적 의의

하들소프트는 이기종 외부 API 실시간 연동, 컨텍스트 인식 추천 알고리즘 설계, 적응형 미디어 스트리밍 인프라 구축 등 데이터 기반 서비스와 미디어 기술의 융합 역량을 입증했습니다.