이번 프로젝트는 머신러닝을 활용하여 사진 속 사용자 얼굴의 관상을 봐주는 어플리케이션 서비스입니다. 이 어플리케이션은 내부에서 얼굴을 이목구비 별로 부분적으로 나눠 각 부위에 맞는 관상 정보를 제공합니다. 1. 기획 배경 프로젝트 주제를 "관상"으로 선정한 이유는 이전부터 동아시아권에만 해당하는 관상 문화가 매우 신선한 소재라고 생각하고 있었습니다. 또 인터넷과 SNS에서 관상과 관련하여 재밌는 포스팅 글과 사진들이 존재하는데 보다 보면 꽤 그럴듯한 내용들이 많았습니다. 물론 관상학은 비과학적이며 신뢰할 수 없는 학문이자 이론입니다. 하지만 데이터를 꾸준히 모아 관상 모델을 꾸준히 다듬는다면 사용자들이 재미있어 할 결과를 낼 수 있다고 생각하여 시작하게 되었습니다. 2. 학습 원리 학습방법을 논하기에 앞..

빅데이터를 기반으로 하여 사용자에게 영화를 추천하는 웹 서비스입니다. 빅데이터와 관련 있는 다양한 기술들을 사용하여 사용자에게 각기 다른 추천 정보를 제공할 수 있습니다. 사용된 기술을 백엔드 분야에서 Django를 프론트엔드 분야에서는 Vue.js 와 Vuetify를 사용했습니다. 저는 이 프로젝트에서 UI, UX, 전체 디자인에 관한 프론트엔드와 백엔드에서 사용자의 CRUD 개발을 진행하였습니다. 본 사이트의 핵심 주제는 '영화'이기 때문에 주제와 관련하여 옛날 영화 필름 이미지와 비슷하게 꾸몄습니다. 또 사이트를 대표하여 나타낼 색들을 검정색, 하얀색 그리고 빨강색으로 정하였습니다. 특히 윗 사진처럼 빨강색을 기능과 의미를 강조할 때 사용하였습니다. 영화 검색 메뉴에서 검색했을 때 나타나는 결과화면..

이 프로젝트는 사용자가 선택한 색을 영상 속에서 검출해내는 내용입니다. 사용 언어 및 환경 : C++, OpenCV 과정을 설명하자면, 원하는 색을 추출하기 위해 불러온 영상에서 드래그를 합니다. 해당 자리에 사각형 모양을 표시하고 사각형 범위안에 속한 픽셀들을 계산합니다. 계산할 때, 각 픽셀의 RGB값을 따로 더하여 각 채널의 평균값을 구합니다. 이후 각 채널의 오차 조절 바를 이용하여 포함되는 픽셀을 구해 흰색으로 표시합니다. 위 영상은 노란색을 띄는 오리에서 픽셀들을 추출한 후 오차를 늘린 결과입니다. 오차를 더 늘렸다면 오리의 바깥선은 물론, 반사되어 노란색을 띄는 호수도 하얗게 변했을 것입니다. 또 나무들에 흰색 점들이 두드러지게 나타난 것을 볼 수 있는데, 이는 우리 눈에는 보이지 않지만 노..

암행어사 프로젝트란, 2018 SW융합 해커톤 대회에서 진행했던 프로젝트명입니다. ↓해커톤 관련 링크↓ https://msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=mssw311&artId=1402797 우리 팀은 잦은 전염을 일으키는 '백점병'을 조기에 식별하여 양식장의 생산량 제고에 도움이 되는 방향으로 주제를 잡았습니다. 기획단계에서 관련 정보를 조사하던 중에 백점병에 걸린 양식어들의 외형에는 점무늬를 띈다는 사실을 입수하였습니다. 그리하여 이를 인식하기 위한 영상처리 기술과 해당 기술이 적용된 양식장이 필요하다는 결론이 나왔습니다. 기획 초기 단계에서 순수한 알고리즘으로 영상처리를 구현하기로 했으나 다양한 데이터가 들어왔을 때 높은 신뢰도를 보장할 수 ..