🎓 MEP (Metaverse Education Platform)

📖 프로젝트 개요

MEP(Metaverse Education Platform)는 메타버스 환경에서 개인화된 교육 경험을 제공하는 통합 플랫폼입니다.

🎯 핵심 특징

🎮 3D 가상 환경: Unity 기반 몰입형 학습 공간
🤖 AI 기반 개인화: SAKT (Self-Attentive Knowledge Tracing) 모델을 활용한 학습자 숙련도 추적
📊 실시간 학습 분석: 개인별 학습 진도 및 성취도 분석
🔄 적응형 콘텐츠: 학습자 수준에 맞는 맞춤형 문제 제공
👥 협업 학습: Photon 기반 실시간 멀티플레이어 환경
📱 크로스 플랫폼: WebGL 기반 브라우저 접근성

🛠️ 기술 스택

분야	기술
Frontend	Unity 2022.3 LTS, C#, WebGL, Photon PUN2
Backend	Spring Boot 3.5.0, Java 17, Spring Security, JPA
AI/ML	Python Flask, PyTorch, SAKT Algorithm
Database	MySQL 8.0, Flyway Migration
Infrastructure	Docker, Nginx, Let's Encrypt SSL
CI/CD	GitHub Actions, AWS ECS, Terraform

📦 서비스 구성

서비스	포트	역할	기술 스택
nginx	80, 443	리버스 프록시, SSL 터미네이션	Nginx, Let's Encrypt
backend	8080	RESTful API, 비즈니스 로직	Spring Boot, MySQL
sakt	5001	AI 숙련도 예측	Flask, PyTorch
db	3306	데이터 저장소	MySQL 8.0

🔄 데이터 플로우

사용자 인증: JWT 기반 토큰 인증
학습 진행: 실시간 진도 추적 및 저장
퀴즈 응답: 정답/오답 분석 및 기록
AI 분석: SAKT 모델을 통한 숙련도 예측
개인화: 분석 결과 기반 맞춤 콘텐츠 제공

🗄️ 데이터베이스 스키마

📊 주요 엔티티 관계

erDiagram
    USER ||--o{ USER_PROFILE : has
    USER ||--o{ USER_AUTH : has
    USER ||--o{ USER_REFRESH_TOKEN : has
    USER ||--o{ USER_UNIT_PROGRESS : tracks
    USER ||--o{ USER_SKILL_PROFICIENCY : has
    USER ||--o{ QUIZ_RESPONSE : answers
    USER ||--o{ PROBLEM_RESPONSE : solves
    
    SUBJECT ||--o{ UNIT : contains
    UNIT ||--o{ SUB_UNIT_GROUP : contains
    SUB_UNIT_GROUP ||--o{ SUB_UNIT : contains
    SUB_UNIT ||--o{ LECTURE : has
    SUB_UNIT ||--o{ QUIZ : has
    
    QUIZ ||--o{ QUIZ_OPTION : has
    QUIZ ||--|| EXPLANATION : has
    QUIZ_OPTION ||--o{ QUIZ_RESPONSE : selected
    
    USER {
        bigint user_no PK
        varchar user_id UK
        datetime created_at
        datetime updated_at
    }
    
    USER_PROFILE {
        bigint user_no PK,FK
        varchar email
        varchar name
        varchar nickname
        date birth_date
        char gender
    }
    
    SUBJECT {
        int subject_id PK
        varchar name
    }
    
    QUIZ {
        int quiz_id PK
        int sub_unit_id FK
        text content
    }
    
    USER_SKILL_PROFICIENCY {
        bigint proficiency_id PK
        bigint user_no FK
        int sub_unit_group_id FK
        decimal proficiency_percentage
        datetime updated_at
    }

🔑 핵심 테이블

테이블	역할	주요 컬럼
`user`	사용자 기본 정보	user_no, user_id, created_at
`user_profile`	사용자 프로필	name, nickname, birth_date, gender
`quiz`	퀴즈 문제	quiz_id, sub_unit_id, content
`quiz_response`	퀴즈 응답 기록	user_no, quiz_id, is_correct, answered_at
`user_skill_proficiency`	AI 기반 숙련도	user_no, proficiency_percentage
`user_unit_progress`	학습 진도	user_no, progress_percentage

🚀 API 문서

📡 Backend API (Spring Boot)

Base URL: https://${DOMAIN_NAME}/api
Swagger UI: https://${DOMAIN_NAME}/swagger-ui.html

🔐 인증 API

POST /api/auth/register     # 사용자 회원가입
POST /api/auth/login        # 사용자 로그인
POST /api/auth/refresh      # 토큰 갱신
POST /api/auth/logout       # 로그아웃

👤 사용자 API

GET    /api/user/profile    # 사용자 프로필 조회
PUT    /api/user/profile    # 사용자 프로필 수정
GET    /api/user/progress   # 학습 진도 조회

📚 학습 콘텐츠 API

GET    /api/quiz/{subUnitId}     # 소단원별 퀴즈 조회
POST   /api/quiz/response        # 퀴즈 응답 제출
GET    /api/progress/{userId}    # 사용자 진도 조회
PUT    /api/progress/update      # 진도 업데이트

🎯 개인화 API

GET    /api/proficiency/{userId}      # 숙련도 조회
POST   /api/custom-problem/generate   # 맞춤형 문제 생성

🤖 SAKT AI API (Flask)

Base URL: http://localhost:5001

🧠 머신러닝 API

POST /sakt/train              # SAKT 모델 학습
POST /sakt/predict            # 숙련도 예측

예측 요청 예시:

{
  "problemHistory": [
    {
      "problemId": "math_001",
      "isCorrect": true
    },
    {
      "problemId": "math_002", 
      "isCorrect": false
    }
  ]
}

예측 응답 예시:

{
  "newProficiencyPercentage": 75.32
}

⚙️ 개발 환경 설정

📋 사전 요구사항

Docker 20.10+
Docker Compose 2.0+
Git 2.30+
Unity 2022.3 LTS (프론트엔드 개발 시)
Java 17 (백엔드 개발 시)
Python 3.8+ (AI 모델 개발 시)

🚀 빠른 시작

저장소 클론

git clone https://github.com/psp0/Metaverse_Edu_Platform.git
cd Metaverse_Edu_Platform

환경 변수 설정

cp .env.example .env

.env 파일에서 다음 항목들을 설정하세요:

# 환경 설정 (local: HTTP, development-https: HTTPS, production: HTTPS)
ENVIRONMENT=local
DOMAIN_NAME=localhost               # 실제 도메인명으로 변경

# MySQL Database Configuration
MYSQL_DATABASE=mepdb
MYSQL_USER=mepuser
MYSQL_PASSWORD=your_password_here
MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_root_password_here

# Spring Boot Database Configuration
SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://db:3306/mepdb?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Seoul&characterEncoding=UTF-8&connectionCollation=utf8mb4_unicode_ci
SPRING_DATASOURCE_USERNAME=mepuser
SPRING_DATASOURCE_PASSWORD=your_password_here

# JWT Configuration
JWT_SECRET=your_jwt_secret_key_here  # openssl rand -base64 32로 생성
JWT_ACCESS_TOKEN_VALIDITY_SECONDS=3600
JWT_REFRESH_TOKEN_VALIDITY_SECONDS=604800

# Backend Server Configuration for Frontend
BACK_SERVER_URL=http://localhost:8080
BACK_SERVER_PORT=8080

# SAKT Server Configuration
FLASK_ENV=production
SAKT_SERVER_URL=http://localhost:5001

# AI Problem Generation Server
AI_PROBLEM_SERVER_URL=http://localhost:5002

SSL 인증서 설정 (환경별 가이드)

프로젝트는 3가지 환경을 지원하며, 각각 다른 SSL 설정이 필요합니다:

환경	SSL 설정	용도
`local`	SSL 없음 (HTTP만)	로컬 개발
`development-https`	자체 서명 인증서 자동 생성	HTTPS 테스트
`production`	Let's Encrypt 실제 인증서	실제 서비스

🔧 로컬 개발 (기본):

# .env 파일 설정
ENVIRONMENT=local
DOMAIN_NAME=localhost

# HTTP로만 접속: http://localhost

🧪 HTTPS 개발 테스트:

# .env 파일 설정
ENVIRONMENT=development-https
DOMAIN_NAME=localhost

# 컨테이너 시작 시 자체 서명 인증서 자동 생성됨
# 브라우저에서 보안 경고 무시하고 진행
# 접속: https://localhost (인증서 경고 표시됨)

🚀 프로덕션 배포:

# .env 파일 설정
ENVIRONMENT=production
DOMAIN_NAME=yourdomain.com

# 사전에 Let's Encrypt 인증서가 호스트에 설치되어야 함
# docker-compose.yml에서 /etc/letsencrypt가 마운트됨
# 
# 필요한 인증서 파일:
# - /etc/letsencrypt/live/yourdomain.com/fullchain.pem
# - /etc/letsencrypt/live/yourdomain.com/privkey.pem  
# - /etc/letsencrypt/live/yourdomain.com/chain.pem

💡 참고: development-https 모드에서는 nginx 컨테이너가 시작할 때 /nginx/start-nginx.sh 스크립트가 자동으로 자체 서명 인증서를 생성합니다.

Photon 설정 (Unity 프론트엔드)

# Photon 설정 파일 복사
cp frontend/Assets/Photon/PhotonUnityNetworking/Resources/PhotonServerSettings.asset.template \
   frontend/Assets/Photon/PhotonUnityNetworking/Resources/PhotonServerSettings.asset

# PhotonServerSettings.asset 파일에서 YOUR_PHOTON_APP_ID_HERE를 
# 실제 Photon App ID로 교체 (https://dashboard.photonengine.com에서 발급)

애플리케이션 실행

# 전체 스택 실행
docker-compose up --build -d

# 로그 확인
docker-compose logs -f

접속 확인
- Backend API: http://localhost:8080/api/health
- Swagger UI: http://localhost:8080/swagger-ui.html
- SAKT AI Service: http://localhost:5001/sakt/predict
- Frontend: Unity WebGL 빌드 후 브라우저에서 접근

🛠️ 개발 모드 실행

Backend 개발

cd backend
./gradlew bootRun

AI 서비스 개발

cd sakt
pip install -r requirements.txt
python sakt_server.py

Frontend 개발

Unity Hub에서 프로젝트 열기
frontend/ 폴더를 Unity에서 열기
WebGL 플랫폼으로 빌드
빌드 결과물을 웹 서버에서 실행
빌드 결과물을 웹 서버에서 실행

🔧 서비스별 포트

서비스	포트	접속 URL
Nginx	80, 443	`http://localhost`
Backend	8080	`http://localhost:8080`
SAKT AI	5001	`http://localhost:5001`
MySQL	3306	내부 네트워크만 접근

📚 주요 디렉토리 구조

Metaverse_Edu_Platform/
├── backend/                 # Spring Boot 백엔드
│   ├── src/main/java/      # Java 소스 코드
│   ├── build.gradle        # Gradle 빌드 설정
│   └── Dockerfile          # 백엔드 컨테이너 설정
├── frontend/               # Unity 프론트엔드
│   ├── Assets/Script/      # C# 스크립트
│   └── Build/WebGL/        # WebGL 빌드 결과물
├── sakt/                   # SAKT AI 서비스
│   ├── sakt_server.py      # Flask 서버
│   ├── requirements.txt    # Python 의존성
│   └── models/            # 학습된 AI 모델
├── flyway/sql/            # 데이터베이스 마이그레이션
├── nginx/                 # 리버스 프록시 설정
└── docker-compose.yml     # 서비스 오케스트레이션

🚀 배포 및 CI/CD

🔄 자동화된 파이프라인

이 프로젝트는 GitHub Actions를 통한 완전 자동화된 CI/CD 파이프라인을 제공합니다.

✨ 주요 기능

✅ PR별 독립 테스트 환경: Pull Request 생성 시 자동으로 독립적인 테스트 환경 배포
✅ 자동 정리: 테스트 환경은 30분 후 또는 PR 종료 시 자동 삭제
✅ 프로덕션 자동 배포: main 브랜치 병합 시 프로덕션 환경 자동 배포
✅ 실시간 알림: 각 단계별 진행상황을 PR 댓글로 실시간 알림

🏷️ 리소스 네이밍 규칙

프로덕션: mep-* (예: mep-cluster, mep-backend-service)
테스트 환경: mep-pr-{번호}-* (예: mep-pr-123-cluster)
도메인: pr-{번호}-{원본도메인} (예: pr-123-api.yourdomain.com)

🔐 필수 환경 변수 (GitHub Secrets)

Unity 빌드

UNITY_LICENSE: Unity 라이선스
UNITY_EMAIL: Unity 계정 이메일
UNITY_PASSWORD: Unity 계정 비밀번호

AWS 인프라

AWS_ACCESS_KEY_ID: AWS 액세스 키
AWS_SECRET_ACCESS_KEY: AWS 시크릿 키
AWS_REGION: AWS 리전 (예: ap-northeast-2)

도메인 및 보안

FRONTEND_DOMAIN_NAME: 프론트엔드 도메인
BACKEND_DOMAIN_NAME: 백엔드 도메인
ACM_CERTIFICATE_ARN: SSL 인증서 ARN
JWT_SECRET: JWT 시크릿 키

데이터베이스

DB_ADMIN_USERNAME: DB 관리자 사용자명
DB_ADMIN_PASSWORD: DB 관리자 비밀번호

🤖 SAKT AI 모델

📊 Self-Attentive Knowledge Tracing

MEP의 핵심 AI 엔진인 SAKT (Self-Attentive Knowledge Tracing) 모델은 학습자의 과거 학습 이력을 분석하여 현재 숙련도를 예측합니다.

🧠 모델 특징

Transformer 기반: Multi-head Attention 메커니즘 활용
시퀀스 학습: 문제 풀이 순서와 정답 여부를 종합 분석
실시간 예측: 새로운 문제 풀이 후 즉시 숙련도 업데이트
개인화: 개별 학습자의 학습 패턴 반영

📈 성능 지표

AUC: 모델 정확도 측정
Loss: 예측 오차 최소화
실시간 처리: 평균 응답 시간 < 200ms

🔗 관련 링크

📖 프로젝트 위키: 상세 문서
🚀 릴리즈 노트: 버전별 변경사항
📊 프로젝트 보드: 개발 진행상황

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

👥 팀

Frontend: Unity 3D 개발
Backend: Spring Boot API 개발, SAKT 모델 개발
DevOps: 인프라 및 배포 자동화

🎓 MEP - 미래의 교육을 메타버스에서 경험하세요! 🚀

Made with ❤️ by MEP Team

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 170 Commits
.github/workflows		.github/workflows
ai_problem_server		ai_problem_server
backend		backend
db/provision		db/provision
flyway/sql		flyway/sql
nginx		nginx
sakt		sakt
terraform		terraform
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
docker-compose.yml		docker-compose.yml

Folders and files

Latest commit

History

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🔐 인증 API

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📚 학습 콘텐츠 API

🎯 개인화 API

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🧠 머신러닝 API

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AI 서비스 개발

Frontend 개발

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AWS 인프라

도메인 및 보안

데이터베이스

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📈 성능 지표

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