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아이펠 대전 1기

음성 이미지 인식 및 분류 MLOPs 퍼블리싱 프로젝트

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[프로젝트 개요]
저희 팀은 <AI 음식 이미지 인식 분류 연구 및 MLOPs 퍼블리싱> 프로젝트를 담당했습니다.
저희가 이 프로젝트를 진행한 이유는 크게 2가지입니다.
  1) 코로나 팬데믹에도 음식 소비 자체는 줄지 않았습니다. 외식에서 배달로 형태만 달라졌을 뿐, 오히려 늘고 있는 것을 확인할 수 있었습니다.
  2) 맛집을 인터넷에서 찾아볼 때 SNS에는 광고가 많고 포털 사이트에는 글이 너무 많죠. 그래서 저희는  음식 이미지를 인식함과 동시에 리뷰 생성, 커뮤니티가 만들어질 수 있도록 서비스를 기획했습니다.  이 서비스를 만들기 위한 첫 단계, 즉 음식 이미지를 분류하는 모델 만들기를 저희 프로젝트 목표로 삼았습니다.
[프로젝트 과정 & 결과물]
저희가 어떻게 음식 이미지를 분류해서 최종적으로 웹 사이트에 배포까지 했는지 간단하게 설명드리도록 하겠습니다. 음식 이미지를 분류하는 모델을 만들었는데 파이썬 파일이나 주피터 노트북으로 끝내는 것은 뭔가 아쉬움이 남았습니다.  그래서 저희는 소비자들이 바로 접근해서 편하게 사용할 수 있도록 웹 페이지에 배포하는 걸 목표로 했습니다.  
한 달~두 달 반 정도만에 새로운 언어, 새로운 프레임워크를 공부해서 직접 구현했다는 것에 대해 정말 의미 있는 시간이었습니다. 저희가 만든 홈페이지를 쭉 보시면 실험했던 시각 자료들을 곳곳에 담아놨습니다.
회원가입 및 로그인 DB를 쌓는 서버는 AWS를 사용을 했습니다. 배포까지도 AWS에서 시도해봤지만 아무래도 처음이다보니 조금 많이 힘든 부분이 있었습니다. 배포는 헤로쿠라는 서버를 사용했습니다. 헤로쿠는 CPU를 사용하기 때문에 추론이 조금 오래 걸려서, 아이펠톤에서 시연할 땐 로컬로 돌려야 합니다.간단한 테스트를 통해 살펴보자면 여기 만두 이미지가 있습니다. 제가 한번 만두 이미지를 제출해서 이 모델이 추론을 잘 했는지 보도록 하겠습니다. 100% 성능이 아니라서 잘못 예측할까 봐 긴장도 되는데, 결과적으로는 잘 진행됩니다. 예측 결과와 함께 간단한 해시태그도 출력 가능하고요. 주변 맛집 보기를 들어가 보면 지도로 검색 가능하게 만들어놓았습니다. 홈으로 되돌아가서 히스토리 버튼에 들어가면 내가 올렸던 정보를 다 확인할 수가 있습니다. 시간과 추론 결과를 모두 다 보여주고 있고 이미지와 함께 볼 수도 있습니다.
[프로젝트를 마무리하면서…]
팀원분들이 너무 고생했지만 운영해 주시는 아이펠 운영진 분들, 저희를 도와주셨던 퍼실 분들, 다른 아이펠 동료들에게 너무 감사하게 됐습니다.
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