- 프로젝트 주제 : AI X FASHION X K-POP STAR 총 3가지 키워드의 집합. 패션업계에서 유명한 케이팝 스타를 선정한 뒤 AI 이미지처리 기능을 활용해 '해당인물이 착용한 의류에 관한 정보'와 '비슷한 의류의 판매처'를 찾아주는 서비스. 첫번째 버전은 케이팝 스타중 가장 패션계에서 영향력이 있다고 평가되는 '블랙핑크'로 선정함.
- 타겟층 : 패션 트렌드에 민감한 20/30 대 여성, 블랙핑크 국내외 팬들.
- 문제 정의 : 케이팝스타가 착용한 패션은 대중으로부터의 워너비 현상을 만들어내는 주요한 요소이나 현재까지 그들과 비슷하게 옷을 입기위해서는 사람이 일일이 검색을 해야함.
- 가설 설정 방법 : 시대의 패션 아이콘으로 평가되는 '블랙핑크'의 패션을 AI를 활용해 의류 카테고리를 분류하고 비슷한 의류를 추천함. 더 나아가 판매 링크까지 연결하는 서비스를 제공하여 타겟층이 블랙핑크가 착용한 의류와 비슷한 의류를 구매할 수 있도록 함. 또한, 워너비 현상을 이용해 본인의 패션 스타일과 일치하는 블랙핑크 멤버를 출력함으로 사이트 이용 흥미도를 높임.
- 기대효과 : 타겟층의 트래픽을 유도해서 광고 수익을 창출함. 더 나아가 패션관련 케이팝스타마다 존재하는 웹서비스로서의 역할을 하게 됨.
- 패션스캐너_발표자료.pdf (2021.06.12. 발표)
- 아래 이미지는 서비스의 일부를 보여줍니다.
- 더 많은 내용을 확인하고 싶으시다면 패션스캐너_스토리보드ver1.3.pdf를 클릭하여 확인해주세요.
- 필요한 데이터셋
- DeepFashion 데이터
- 아마존(US) 크롤링 데이터
-
기술 스택 및 라이브러리
분류 Tools 목적 Server Ngnix 웹 서버 Server Gunicorn WSGI Server Django 웹 애플리케이션(프레임워크) Server PostgreSQL DB Server Pytorch 머신러닝 모델 구동 Server Docker 서버 배포 및 운영 제어 Client React 웹페이지 제작
- 필수 구현
- 1순위 : 메인페이지 (우선구현 페이지: 1, 2, 3, 5, 6, 8 / 추가구현 : 4, 7)
- 2순위 : 'LOOKBOOK' 페이지
- 3순위 : '나는 어떤 멤버 ?' 페이지
- 선택 구현
- 1순위 : KOR/ENG 기능 구현
(상세 개발일정은 구글 시트 참고)
- 1주차 : 기획안 확정, 웹사이트 프로토 타입 완성, 인공지능 환경 셋업, 백엔드 API 실습
- 2주차 : 각 파트 필수구현 1,2순위 개발 시작
- 3주차 : 각 파트 필수구현 3순위 개발 시작
- 4주차 : 필수 구현 기능 점검 및 API 연결
- 5주차 : 각 파트 선택구현 개발 시작
| 이름 | 담당 업무 |
|---|---|
| 이보람 | 백엔드 |
| 김수연 | 프론트엔드 |
| 박정환 | 프론트엔드 |
| 이찬미 | 인공지능 |
| 차시현 | 기획, 인공지능 |
// client 폴더 위치에서
// 프론트 [운영 모드] 도커 이미지 빌드
docker build -t [이미지 이름] -f Dockerfile_prod .
// client 폴더 위치에서
// 프론트 [운영 모드] 컨테이너 실행
docker run --rm -d --name [컨테이너 이름] -v '/etc/letsencrypt:/etc/letsencrypt' -v '/var/lib/letsencrypt:/var/lib/letsencrypt' -p 80:80 -p 443:443 [이미지 이름]// server 폴더 위치에서 아래 두 개의 명령어 중 원하는 모드로 명령 실행
// 서버 [개발 모드] 도커 이미지 빌드
docker-compose build
// 서버 [운영 모드] 도커 이미지 빌드
docker-compose -f docker-compose.prod.yml build
// server 폴더 위치에서 아래 두 개의 명령어 중 원하는 모드로 명령 실행
// 서버 [개발 모드] 컨테이너 실행
docker-compose up
// 서버 [운영 모드] 컨테이너 실행
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up