Algomate

2024-2학기 캡스톤 디자인으로 진행했던 알고리즘 개인 피드백 서비스, "Algomate"입니다.

프로젝트 소개

• 취업, 코딩 실력 성장을 위해 많은 학생들은 알고리즘 문제를 스스로 해결해보며 코딩테스트를 준비합니다.
  
• 하지만 기존 학습 방식에서는 오직 최적화된 풀이를 참고할 뿐, 나의 풀이방향으로 해결하는 방법으로 배우기 어렵다는 한계가 있습니다.
  

이 문제를 해결하기 위해 내가 제출한 코드와 유사하게 풀어나간 정답코드를 유사도분석을 통해 추천하는 서비스를 기획하였습니다.

⚙️ 서비스 아키텍처

🔎 핵심 기능 소개

1️⃣ 유사 코드 추천

• 사용자가 제출한 코드와 유사한 풀이 코드를 상위 5개까지 추천
• 추천된 코드를 통해 다양한 접근 방식을 학습하고 비교 가능

2️⃣ 코드 유사도 분석

• 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree, AST)를 활용하여 코드의 구조와 알고리즘 흐름 분석
• 단순한 문자열 비교를 넘어, 실제 풀이 방식의 유사성을 기준으로 유사도를 계산

3️⃣ 크롬 익스텐션 기반 인터페이스

• 간단한 클릭으로 "유사한 코드 추천" 기능 활용 가능
• 별도의 복잡한 설정 없이 직관적인 UI 제공

4️⃣ 실시간 크롤링

• 알고리즘 문제의 다양한 풀이 데이터를 실시간 크롤링
• 풍부한 풀이 사례 데이터베이스 구축으로 유사도 분석 정확성 향상

✔️ 데모 영상

4.1.mp4

✔️ 결론

• 많은 코딩 테스트 준비생들은 문제 풀이 과정을 통해 자신만의 알고리즘 접근법을 개발하고자 합니다.
• 하지만 기존 학습 도구들은 최적화된 정답만 제공하거나, 다양한 풀이 방식을 비교·분석할 기회를 충분히 제공하지 못합니다.
• Algomate는 유사 코드 추천 기능과 개인화된 학습 피드백을 통해, 학습자가 창의적인 문제 해결 능력을 키우고, 더 효율적으로 학습할 수 있도록 지원합니다. • 이 서비스를 통해 학습자는 단순히 정답을 찾는 것을 넘어, 성장 중심의 학습 환경을 경험할 수 있습니다.

💬 참여자

SungHo Jung
1 Person Development