FISAToon

프로젝트 기간: 2025.03.11 - 2025.03.13

웹툰 댓글 감성 분석 및 인기 예측 플랫폼

• 기술스택: FastAPI, MongoDB, Selenium, HTML/CSS/JS
• 인원 및 역할: 3명 (본인 – 프론트+백엔드+크롤링 전반 담당, AI - 팀원1(감성 분석 모델), AI 팀원2(인기 예측 모델 및 시각화) )
• GitHub: FISAToon

📌 프로젝트 개요
• 네이버 웹툰 댓글 데이터를 기반으로 감성 분석을 수행하고, 이를 통해 인기 추세를 예측하는 데이터 분석 프로젝트입니다.

🎯 주제 선정 이유 및 목표
• 댓글의 감성 변화가 평점에 미치는 영향 탐색
• 정성적 데이터를 정량화해 웹툰 성공 요인 분석

🚀 주요 기능
• Hugging Face 기반 감성 분석 (긍/부정 분류)
• 인기 예측 모델 (랜덤 포레스트, 회귀, LSTM)
• 장르/요일별 별점 비교 시각화
• 예측 정확도 비교 (실제 vs. 모델)

💻 개발 역할 및 기여
• Selenium 기반 크롤러 자동화 및 디버깅
• FastAPI 서버 및 MongoDB 스키마 설계
• 웹 대시보드 UI 구성 및 시각화 차트 구현
• 전체 파이프라인 설계 및 데이터 연동 구현

✅ 성과 및 회고
• 단기간 집중 개발로 다양한 AI/ML 적용 경험
• 크롤링/백엔드/시각화를 모두 통합한 End-to-End 설계
• 데이터 기반 인기 추이 분석 사례 확보