목록분류 전체보기 (20)
AI Inventors 개발 Story
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 Inventors입니다 :) 오늘은 IT 기기는 아니지만, 관절염,어깨통증, 허리통증 등등을 달고 사실 IT개발자분들께 필수품인!! 마사지건을 리뷰하려고 합니다. 기존에, Qoo10을 통해 피닉스 마사지건을 직구로 구매했었는데요 이 제품과의 비교를 통해 리뷰를 진행해보겠습니다!! 가격은 G9기준 3.5만원정도의 가격입니다. 알리, Qoo10 등등 확인하셔도 대부분 3~4만원 정도의 가격대 임을 확인하실 수 있습니다. 포장상태 배송을 받아보니, 셀러가 사진처럼 제품박스에 그대로 테이프를 두르고 운송장을 붙여서 보낸걸 알 수 있습니다. 좀 더 신경을 써서, 뽁뽁이를 넣어준다거나, 본품박스 이외에 겉박스를 하나 더 싸줬다면 좋았을텐데 가격이 저렴하니 용서하고 넘어가야 할 듯 합니다. 다행히, ..
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. 오늘은 IT기기 리뷰?? 라기보다 중고 하이패스 단말 구매기 & 중고 하이패스 단말기 등록 방법에 대해 알려드리려고 해요 제 차량은 약 7년정도 되어가는 하이패스가 장착되지 않은 저 옵션의 차량이랍니다 ㅠㅜ 그동안 무리없이 잘 타고다녔지만 최근 근무지가 바뀌면서 톨게이트를 지나다닐일이 자주 생기다보니 하이패스를 장착해야겠다는 생각이 들더라구요 마침 당근마켓을 서칭해보니 집 근처에 중고 하이패스 단말기를 저렴하게 판매하시는 분이 있어서 얼른 Get해왔답니다!!! 사실 생긴건 여타 하이패스 단말기와 비슷하게 생겼어요 다만 이 친구는 전원을 연결해서 사용하는 타입이 아닌 AAA건전지 3개를 넣어 구동하는 타입이랍니다. 제 차에는 이미 핸드폰 무선충전거치대, 네비..
안녕하세요 :) AI Inventors 입니다. 오늘은 평소 무거운 개발 Story 주제에서 잠깐 벗어나 아주 가벼운 포스팅으로 인사드려볼까 합니다. 얼마 전에 제주 여행을 갔다가 산 아이인데요!! 여행 첫째날 우연히 스타벅스에 들어갔다가 이 아이를 보고 케이스가 너무 예뻐서 눈이 반짝반짝!!! 하고 군침만 흘리다가 두번째 날 도저히 안되겠어서 바로 Get!! 해온 아이입니다!! 일단 케이스부터 보여드리자면요!!! 초콜릿 제품이 아니라 무슨 화장품 보관함이라고 해도 믿을정도로 너무너무너무!!!!!!!!!!! 예쁘더라구요!! 내용물은 총 12개! 한라봉맛 4개, 우도 땅콩맛 4개, 녹차맛 4개 구성입니다. (사실, 가격대비해서는 약간, 아주 약간, .... 스럽긴 하지만, 뭐 그게 중요한가요!!) 맛은 생..
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..
안녕하세요 :) AI Inventors 입니다. 이번 포스팅에서는 Personalcolor AI를 만들기 위해 어찌보면 가장 중요한 과정이었던 이미지 크롤링에 대해 공유해보고자 합니다. ※ PersonalcolorAI 서비스는 Backend는 Python으로, Frontend는 Bootstrap 기반의 HTML/CSS/JavaScript를 기반으로 작성하였으며, 금번 포스팅에서부터의 개발 Story는 기본적인 파이썬 내용을 알고 계시다는 가정하에 진행되는 내용이므로 파이썬 기초 내용에 대한 학습이 필요하시다면 타 유튜브 강의 등을 활용하시는 것을 권장드리겠습니다. (추후 포스팅을 통해 파이썬 기초 내용도 포스팅할 예정입니다.) 1. 크롤링(Crawling) 이란? 웹 상에는 수많은 데이터들이 떠다니고 있..
안녕하세요 :) AI Inventors 입니다. 이번 포스팅부터는 최근 SNS, 대학 커뮤니티를 중심으로 핫했던 서비스인 "퍼스널컬러AI" 서비스의 개발 과정을 포스팅해보고자 합니다. (http://personalcolorai.site) 세부 알고리즘을 모두 공개해드리기는 어렵겠지만, 최대한 공유드려보겠습니다. 1. 인공지능(AI, 머신러닝/딥러닝) 란 무엇일까?? 구글에 검색해보면 인공지능에 대한 수많은 정의가 등장하지만, 저희 AI Inventors에서, 개발자 관점에서의 AI란 아래와 같다고 생각합니다. "라벨링된 데이터 집합 속에서, 데이터들 간의 규칙성을 찾아, 새로운 데이터가 인입되었을 때, 이 데이터가 어떤 집합에 해당할 지 그 확률을 찾아주는 것" 기존의 Computer Science 관점..