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실시간 온라인 강의에서 학생의 참여 상태를 확인하고, 수업 중 피드백과 수업 후 복습을 연결하는 AI 기반 학습 플랫폼입니다.
저는 녹화·전사·영상 병합 백엔드와 실시간 미디어 배포 인프라를 설계하고 구축했습니다.
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| 개발 기간 | 2026.07.06 ~ 2026.08.14 |
|---|---|
| 프로젝트 형태 | SSAFY 15기 공통 (1차) 프로젝트 / 5인 팀 |
| 담당 영역 | Backend, Infrastructure, Real-time Media |
| 담당 기술 | Java 21, Spring Boot, MySQL, Redis, LiveKit, Coturn, FFmpeg, Docker Compose, Nginx, Jenkins |
온라인 수업에서는 강사가 여러 학생의 반응을 동시에 살피기 어렵습니다. 학생도 설명을 놓치거나 이해하기 어려운 부분이 생겼을 때 바로 질문하지 못하고, 수업이 끝난 뒤에는 어느 구간을 다시 봐야 할지 찾기 어렵습니다.
ZANI는 수업 중 학생의 참여 신호와 짧은 확인 응답을 모아 강사에게 설명을 보완할 시점을 안내합니다. 수업이 끝나면 강의 영상·전체 발화 스크립트와 함께 학생별 복습 추천, 강사용 수업 리포트를 제공합니다. 수업 중 나타난 학습 반응이 수업 후 복습으로 이어지도록 구성했습니다.
집중도 분석은 학생에게 확인이 필요한 순간을 찾는 보조 신호로 사용합니다. 얼굴이나 시선만으로 이해도를 확정하지 않고, 학생이 직접 남기는 ‘헷갈림’·‘놓침’ 등의 응답을 함께 활용합니다.
강의 입장 → 실시간 참여·피드백 → 녹화·전사·영상 생성 → 복습·리포트
학생은 수업 중 ‘헷갈림’·‘놓침’을 응답하고, 강사는 집단 반응에 따른 코칭 팁을 받습니다. 수업 후에는 강의 영상과 전체 전사, 학생·강사용 리포트로 이어집니다.
서비스 화면 보기 · 강의, 실시간 피드백, 복습 리포트
강사는 강의실을 만들고 초대 코드를 전달합니다. 학생은 코드로 입장한 뒤 카메라와 마이크를 확인하고, 실시간 영상·음성과 화면 공유를 통해 수업에 참여합니다.
수업에 들어가기 전 카메라와 마이크 상태를 확인합니다.
강사의 화면 공유와 참가자 영상이 함께 표시되는 실제 강의 시연 화면입니다.
학생 브라우저에서 참여 신호를 분석하고, 집중 저하나 카메라 상태 변화로 확인이 필요한 시점에 짧은 프롬프트를 표시합니다. 학생은 현재 내용을 이해했는지, 헷갈리는지, 놓쳤는지 응답할 수 있습니다. 분석을 위한 원본 카메라 영상과 얼굴 특징은 서버로 전송하지 않습니다.