AI Inventors 개발 Story

안녕하세요 AI Inventors 입니다 :) 이번 포스팅에서는 "구글 애널리틱스" 등록을 소개드리겠습니다. 서비스 운영자/개발자라면, 내가 만든 서비스가 혹은 운영하고 있는 서비스가 User는 얼마나 들어오고, 페이지별로 조회수는 어떻게되고, 어떤 유형(나이대, 성별, 지역 등) 의 User가 많이 들어오는지 등등을 알고싶은 Needs가 있을거에요. 그러한 기능을 제공해주는게 "구글 애널리틱스" 입니다. 매우 간단하게, 구글 애널리틱스에 내 사이트를 등록하고, 정보를 확인해볼 수 있습니다. 1. 구글 애널리틱스 접속/계정생성 및 사이트 등록 구글 애널리틱스에 처음 접속하면, 위와 같은 사이트를 보시게 됩니다. 저희는 아직 애널리틱스 계정이 없으니까요! "무료로 계정 만들기" 를 클릭해봅니다. 앞 화면의..

안녕하세요 AI Inventors 입니다 :) 저번 포스팅에서 구글 서치콘솔에 검색결과를 등록하는 방법을 알아봤는데요 이번 포스팅에서는 "네이버 서치어드바이저" 에 등록하는 방법을 알아보겠습니다. 서비스를 키우려면 아무래도 명실상부 국내에서 가장 많이 쓰는 포털인 네이버에, 당연히 등록을 해줘야겠죠?? 네이버 서치어드바이저에 사이트 등록 네이버에 "네이버 서치어드바이저" 라고 검색하고 들어가시면, 위와 같은 창을 만나실 수 있습니다. 우선 로그인을 하고, 상단의 "웹마스터 도구" 메뉴에 들어가봅니다. 웹마스터 도구에 가면 사이트를 등록하거나, 현재 등록된 사이트 목록을 볼 수 있습니다. 우리는 처음 등록하는 거니까!! 상단의 사이트 적는 곳에 사이트의 URL을 적어줍니다. 저는 저번 구글때와 마찬가지로 ..

안녕하세요 AI Inventors 입니다 :) 이번 포스팅에서는, 네이버/구글과 같은 검색엔진에 관련 검색어(ex. 퍼스널컬러AI) 를 검색했을 때, 내 사이트가 보일 수 있도록 검색결과를 등록하는 방법을 알아보겠습니다. 구글은 "구글 서치콘솔" 이라는 곳에서 등록해줘야하며, 네이버는 "네이버 서치어드바이저" 라는 곳에서 각각 등록해줘야 합니다. 오늘은, 구글 서치콘솔에서 검색결과를 등록하는 방법을 알아보겠습니다. 1. 구글 서치콘솔에 내 사이트 정보 등록 우선, 구글에 "구글 서치콘솔" 이라고 입력하시고 사이트에 들어가보시면 이러한 창을 보실 수 있습니다. 내가 검색결과에 등록하고자 하는 사이트를 입력하라는건데요. 저는 우측 URL 접두어에 저희 ai-inventors 블로그인 "http://ai-in..

안녕하세요 AI Inventors 입니다 :) 오늘은 수익형 웹/앱에서 가장 중요한!! 광고 삽입 부분을 공유드리겠습니다. 개발한 서비스를 수익화 하는 방법에는 아주 다양한 수단이 있습니다. 특정 업체와 프로모션/콜라보 계약을 맺고 서비스를 판매하여 REST API형태로 서비스를 제공하는 경우도 있구요. 혹은, 구독 서비스를 넣을 수도 있고, 인앱 결제 시스템을 넣을 수도 있습니다. 하지만, 오늘은 제일 간단하고, 수익화 하기에도 쉬운 광고 삽입을 알려드리겠습니다. 우선, "광고 네트워크" 라는 것을 설명드려야 하는데요. 저희 서비스가 매우 널리널리 알려져서, 네이버나 혹은 특정 카페들 처럼 유명해지면, 저희 사이트에 광고를 실어달라는 제휴 요청이 들어오게 될텐데요. 이런 경우는 매우 유명한 카페들의 경..

안녕하세요 AI Inventors 입니다 :) 오늘은 상용 Web서버 구현을 위한 Nginx 웹서버 어플리케이션 연동 부분을 공유드리고자 합니다. 이전 포스팅에서 말씀드렸던 것처럼, 파이썬 라이브러리로 구현된 Flask Framework은 기본적인 웹서버 기능을 탑재하고 있지만, 동시 접속 세션 수 제한 등의 기능제한이 있어, 개발용 이외에는 사용이 다소 어렵습니다. 따라서, 상용 웹서버 어플리케이션인 Nginx와의 연동을 해주어서 상용 서버에 deploy해주셔야 합니다. Flask Framework과 Nginx 웹서버 어플리케이션은 uWSGI라는 인터페이스, 프레임워크를 통해 연동합니다. uWSGI란, FLASK와 같은 WSGI 표준 프레임워크와 연동하기 위한 규격이라고 보시면 될 것 같습니다. Ngi..

안녕하세요 AI Inventors 입니다 :) 오늘은 PersonalcolorAI 제작 과정 중 Flask 구현 및 Nginx 웹서버 연동 부분을 소개드리겠습니다. 저희 PersonalcolorAI는 Backend AI부분은 Python으로, Frontend는 HTML/CSS/Javascript로 작성했고, HTML 웹 페이지를 띄우기 위한 Framework으로 Flask를 사용했고, 상용 클라우드 서버에서 서비스를 Deploy하기 위해, 안정적인 웹서버 소프트웨어인 Nginx 웹서버와 연동하였습니다. (Nginx 연동 부분은 추후 포스팅에서 다루겠습니다.) Flask 기초 소개 Flask는 Micro 웹서버(WSGI Application) 구현을 위해 Python언어로 작성된 Framework입니다. ..

안녕하세요 AI Inventors 입니다 :) 오늘은 Personalcolor AI 모델을 만들기 위한 전 단계 중 AI Train Data 생성 부분을 공유드리고자 합니다. 오늘 공유드릴 주요 포인트를 세 가지로 구분하자면, 1. 이미지파일에서 Key Feature들 추출 후 Feature Dataframe 생성 2. File 입출력 오류 예외처리 3. Standardization 이 될 것 같습니다. 1. 이미지파일에서 Key Feature들 추출 후 Feature Dataframe 생성 우선, 저번 포스팅에서 크롤링을 통해 저장했던 이미지들을 불러오겠습니다. file_paths = os.listdir('/root/images') os.listdir이라는 함수를 통해, images내의 폴더들을 긁어옵..

안녕하세요 :) AI Inventors 입니다. 이번 퍼스널컬러AI 개발 3번째 포스팅에서는 퍼스널컬러 분석의 기본 시작점이 되는 얼굴인식과 얼굴 피부 추출 부분을 소개해보겠습니다. ※ 이 포스팅의 내용 역시 Python 기본 내용을 포함하고 있지 않으며, Python 기본 교육이 필요하신 분 께서는 유튜브 등을 참고하셔주시기 바랍니다. (추후, Python 기초 내용은 포스팅하도록 하겠습니다.) 퍼스널컬러 분석은, 개개인의 얼굴 고유의 피부색을 분석하고, 퍼스널컬러의 각 카테고리별 컬러와 얼마나 유사하게 잘 어울리는지를 분석하는 작업입니다. 따라서, 각 이미지 데이터에서 피부톤의 색상을 추출해내는 것이 필요합니다. 그래서 저희는 다음과 같이 1. 이미지 데이터에서 얼굴을 인식 2. 인식된 얼굴에서 피부..