Memo with tags

MemoWithTags는 기존의 폴더 기반 메모 관리 방식을 탈피하여, 태그 기반의 유연한 메모 관리와 AI 추천 기능을 제공하는 혁신적인 메모 앱입니다. 이를 통해 사용자의 메모 활용도를 높이고 더욱 편리한 기록 경험을 제공합니다.

기존의 폴더 구조가 아닌 태그 방식을 활용하여, 메모를 더욱 자유롭게 분류하고 검색할 수 있습니다.

AI가 메모의 핵심 내용을 분석하여 적절한 태그를 자동 추천합니다. 이를 통해 불필요한 태그 남발을 줄이고 효율적인 관리가 가능합니다.

이전에 작성했던 메모와 유사한 내용을 자동으로 찾아 추천합니다. 사용자는 기존 메모를 참고하면서 더욱 빠르고 일관된 메모 작성이 가능합니다.

전통적인 메모 앱과 차별화된 채팅형 인터페이스를 적용하여, 사용자가 메모를 자연스럽게 이어서 작성하고 쉽게 관리할 수 있도록 설계했습니다.

태그 기반 검색 및 AI 추천 검색 기능을 활용하여, 원하는 메모를 더욱 빠르고 정확하게 찾을 수 있습니다.

류수영(PM)	최진모
AI 기능 / Memo & Tag 관련 기능 / 메인 화면	Auth 관련 기능 / 아키텍쳐

김용범	김인호	이종호
AI 개발	User 개발	Memo & Tag 개발

한수정

팀원들이 모여 빠르게 기획을 마무리하고, 즉시 개발에 착수할 수 있었습니다.

단기간 내에 실제 서비스로 제공할 수 있을 만큼 안정적이고 완성도 높은 앱을 개발하였습니다. 특히, iOS 최진모 님이 방학 동안 막대한 시간을 투자하여 훌륭한 결과물을 만들어낼 수 있었습니다.

디자이너 한수정 님은 Android 사용자인데도 불구하고 iOS 팀원들과 원활하게 소통하며 성공적으로 디자인을 구현하였습니다.

백엔드 김용범 님이 서비스 개발뿐만 아니라 AI 연구에도 힘써, 앱의 기능과 완성도를 더욱 높이는 데 기여하였습니다.

백엔드 김인호 님은 소셜 로그인 기능 구현 과정에서 수많은 장애물과 어려움을 극복하며 결국 성공해냈습니다.

백엔드이자 막내 이종호 님은 다양한 업무를 맡아 차질 없이 모두 해결하며 안정적인 개발을 이끌었습니다.

우리 팀에는 프리라이더가 단 한 명도 없습니다. 모든 팀원이 각자의 역할을 충실히 수행하며 프로젝트를 완성했습니다.

프론트엔드 팀원도 백엔드에 적극적으로 피드백을 주었고, 백엔드 팀원도 프론트엔드에 의견을 전달하며 각자의 역할을 넘어서 책임감 있게 협업하였습니다.

높은 확장성과 유지보수성을 위해 엄격한 Clean Architecture + MVVM 구조를 적용하였습니다.

AI 성능을 극대화하기 위해 다국어 이해도가 높은 Alibaba의 gte-multilingual-base 모델을 적용하였습니다.

모델을 ONNX 형식으로 변환 후 Swift에 통합하였으며, Tokenizer 및 Pooler는 Swift로 직접 구현하였습니다. Swift의 accelerate 라이브러리를 활용하여 CPU 가속을 적용하여 효율성을 높였습니다.

📌 HuggingFace 모델 링크