MJU Find

명지대학교 학생을 위한 AI 기반 분실물·습득물 통합 서비스

흩어진 분실물 정보를 한곳에 모으고,
자연어와 이미지를 활용해 잃어버린 물건을 더 쉽게 찾을 수 있도록 만든 서비스입니다.

서비스 이용하기

🏆 2026학년도 명지대학교 바이브코딩 실전활용 경진대회 장려상

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MJU Find는 명지대학교 학생이 개발·운영하는 서비스이며, 명지대학교의 공식 서비스가 아닙니다.

소개

학교에서 물건을 잃어버리면 분실물 정보가 학생회, 커뮤니티, SNS, 경비실 등 여러 곳에 흩어져 있어 이미 누군가 물건을 발견했더라도 찾기 어려운 경우가 있습니다.

MJU Find는 이러한 정보를 하나의 서비스에 모으고, 단순한 키워드 검색뿐 아니라 자연어 의미 검색, 이미지 유사도 검색, AI 기반 추천 매칭을 제공해 분실자와 습득자를 연결합니다.

분실물 · 습득물 등록
        ↓
AI 검색 · 추천 매칭
        ↓
관련 게시글 발견
        ↓
댓글 · 1:1 채팅 · 단체 문의
        ↓
물건 반환

주요 기능

기능	설명
🔎 자연어 AI 검색	키워드가 정확히 일치하지 않아도 의미적으로 유사한 게시글 검색
🖼️ 이미지 유사도 검색	사진을 기반으로 비슷한 물건이 포함된 게시글 검색
✨ AI 추천 매칭	게시글 등록 후 텍스트와 이미지를 고려해 관련 분실물·습득물 자동 추천
📝 게시글 관리	분실물·습득물 등록, 수정, 삭제 및 상세 정보 관리
💬 1:1 채팅	게시글 작성자와 실시간으로 대화하고 이미지 전송
💭 댓글·답글	게시글에서 추가 정보 공유 및 소통
🔔 알림	채팅, 댓글, 신고 처리, 키워드 관련 알림
🏢 단체 기능	학생회·동아리 등 단체 생성 및 단체 명의 게시글·댓글·문의
🛡️ 신고 및 관리	게시글, 댓글, 메시지, 사용자 신고와 관리자 처리
🌏 다국어 지원	한국어를 포함한 여러 언어의 UI 지원

AI 검색

MJU Find의 검색은 단순 문자열 일치가 아니라 게시글의 의미와 이미지 특징을 벡터로 변환한 뒤 유사도를 비교합니다.

자연어 검색

flowchart LR
    A["자연어 검색어"] --> B["Text Encoder"]
    B --> C["Text Embedding"]
    C --> D["pgvector"]
    D --> E["Vector Similarity Search"]
    E --> F["관련 게시글"]

예를 들어,

공학관에서 검은색 무선 이어폰을 잃어버렸어요

처럼 문장으로 검색해도 게시글의 표현이 정확히 같지 않더라도 의미가 비슷한 결과를 찾을 수 있습니다.

텍스트 임베딩에는 한국어 문장 표현에 적합한 Sentence Transformer 계열 모델을 사용합니다.

이미지 검색

flowchart LR
    A["검색 이미지"] --> B["Image Encoder"]
    B --> C["Image Embedding"]
    C --> D["pgvector"]
    D --> E["Vector Similarity Search"]
    E --> F["비슷한 물건"]

이미지의 색상이나 단순 픽셀을 비교하는 것이 아니라, 이미지 모델이 추출한 특징 벡터를 기반으로 유사한 물건을 검색합니다.

텍스트 + 이미지

검색에 자연어와 이미지를 함께 입력할 수도 있습니다.

자연어 ──→ Text Embedding ──┐
                            ├─→ 유사도 계산 → 검색 결과
이미지 ──→ Image Embedding ─┘

검색 조건에 따라 텍스트와 이미지의 유사도를 함께 고려해 결과를 정렬합니다.

서비스 화면

아래 이미지는 실제 서비스 화면으로 교체할 예정입니다.

메인 화면

AI 검색

게시글 및 추천

1:1 채팅

기술 스택

영역	기술
Frontend	Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS
Backend	Next.js App Router, Route Handlers
Authentication	Auth.js v5, Google OAuth
Database	PostgreSQL
ORM	Prisma
Vector Search	pgvector
AI	Text Embedding, Image Embedding
Storage	Supabase Storage
Realtime	Supabase Realtime
Deployment	Vercel
Testing	Vitest

시스템 구조

flowchart TD
    U["User"]

    U --> N["Next.js"]

    N --> AUTH["Auth.js"]
    N --> API["Application Logic"]
    N --> AI["AI Embedding"]
    N --> STORAGE["Supabase Storage"]
    N --> REALTIME["Supabase Realtime"]

    API --> PRISMA["Prisma"]
    PRISMA --> DB[("PostgreSQL")]

    DB --> VECTOR["pgvector"]

    AI --> TEXT["Text Embedding"]
    AI --> IMAGE["Image Embedding"]

    TEXT --> VECTOR
    IMAGE --> VECTOR

인증과 사용자 관리

서비스는 Google OAuth를 이용해 사용자를 인증합니다.

기본적으로 명지대학교 @mju.ac.kr 계정을 사용하는 구성원을 대상으로 하며, 서비스 운영상 필요한 경우 관리자가 승인한 외부 관계자도 이용할 수 있습니다.

외부 관계자는 일반 사용자 권한으로 서비스를 이용하며 별도의 관리자 권한은 부여되지 않습니다.

또한 다음과 같은 계정 관리 기능을 제공합니다.

• 계정 비활성화
• 회원탈퇴
• 탈퇴 후 개인정보 식별정보 제거
• 재가입 처리
• 제재 중 탈퇴한 사용자의 재가입 관리
• 개인정보 및 이용약관 동의 버전 관리

개인정보와 운영 안정성

경진대회 제출 이후 실제 서비스 운영을 고려해 운영·보안 구조를 지속적으로 보완했습니다.

• Production / Preview 환경 분리
• Production / Preview DB 분리
• Prisma Migration 기반 스키마 관리
• 개인정보 동의 버전 관리
• 회원탈퇴와 계정 비활성화 분리
• 탈퇴 사용자의 개인정보 보유기간 관리
• 보유기간 만료 데이터 자동 정리
• 채팅 이미지 비공개 Storage
• 서버 측 이미지 형식 검증
• 이미지 metadata 제거
• API Rate Limit
• 관리자 개인정보 접근 기록
• 신고 및 임시 숨김 처리
• 신고·제재·이의신청 기록 관리
• Production 배포 전 Preview 검증
• 자동화된 테스트 및 회귀 검증

현재 전체 테스트 기준:

1,842 tests passed

프로젝트 성과

🏆 2026학년도 명지대학교 바이브코딩 실전활용 경진대회 장려상

총 25개 참가 팀 중 본선 8개 팀에 진출했으며 최종 장려상을 수상했습니다.

경진대회가 끝난 뒤에도 프로젝트를 종료하지 않고 실제 사용자를 받을 수 있는 서비스로 발전시키고 있습니다.

단순한 기능 구현을 넘어 다음과 같은 실제 서비스 운영 과정을 경험하는 것을 목표로 하고 있습니다.

• 배포 및 데이터베이스 운영
• 장애 및 오류 대응
• 개인정보 관리
• 사용자 피드백 반영
• 서비스 정책 관리
• 실제 사용자 및 단체와의 협업

로컬 실행

1. 저장소 Clone

git clone https://github.com/oyueo-mm/mju-lost-found.git
cd mju-lost-found

2. 패키지 설치

npm install

3. 환경 변수 설정

cp .env.example .env

필요한 환경 변수는 .env.example을 참고하세요.

실제 서비스의 비밀키와 인증 정보는 저장소에 포함하지 않습니다.

4. 개발 서버 실행

npm run dev

테스트

npm test
npm run lint
npx tsc --noEmit

Production 배포 전 Preview 환경에서 주요 기능과 데이터베이스 Migration을 먼저 검증합니다.

배포

Production

https://mju-find.vercel.app

운영 방식

개발
 ↓
자동 테스트
 ↓
Preview 배포
 ↓
Preview DB 검증
 ↓
Production Migration
 ↓
Production 배포
 ↓
Production 검증

운영 정책

MJU Find는 다음 정책을 서비스 내에서 제공합니다.

• 개인정보처리방침
• 이용약관
• 서비스 운영정책

개인정보 관련 문의:

[email protected]

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MJU Find

AI-powered Lost & Found Platform for Myongji University

Made for better lost & found experience.