16. [SSAFY] 싸피 7기 30, 31, 32주 차 일기

이 글은 다음 기수 사람들에게 도움이 되었으면 하여 남기는 글입니다.
전공자 관점에서 서술되었으며 보안서약을 작성하였으므로,
자세한 내용은 알려드릴 수 없는 점 상기하시길 바랍니다.
문제 상황이 발생할 시 삭제할 예정입니다.
제가 보고 겪은 일만 기록합니다.

 

 

30주 차

7.25.~29.

우리 팀은 스마트 액자를 구현하기로 했다.

기존에 상용된 제품과 차별성을 두기 위해 인공지능을 넣어 색다른 효과를 보이고 싶었는데,

마땅한 게 없었다.

그렇게 어떤 기능을 구현할지 자세하게 정하지도 않고 인공지능 프로젝트를 한 내가 인공지능 부분을 맡게 되었다.

역할분담과 기획이 어느 정도 정해지고 매일 데일리 스크럼을 진행을 했는데,

내가 예전 KSA에서 진행했던 프로젝트 경험을 되살려 CycleGAN을 이용한 명화 변환 이미지를 하자고 제안했다.

다들 수긍하는 분위기였다.

이번 주 내내 인공지능 개발 환경 세팅만 한 거 같다.

SSAFY 7월 출석 근황

SSAFY를 하면서 처음이자 마지막인 지각 & 임의 결석.
저 날 여러모로 인생에 풍파를 겪게 되었다.

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31주 차

8.1.~5.

본격적으로 명화 변화 기능을 구현했다.

신경망을 짤 시간까진 없어서 깃허브에 돌아다니는 Open Source를 끌어다 썼다.

처음 계획할 땐 이미 사용해 본 CycleGAN을 사용하기로 하였는데,

실시간으로 명화를 변경하여 사용자에게 보여주는데 너무 오랜 시간이 걸려 좀 더 가벼운 인공지능 신경망을 찾았다.

그렇게 해서 찾은 인공지능 신경망은 Multi Style Transfer다.

Multi-Style-Transfer란, 두 영상(content image & style image)이 주어졌을 때 그 이미지의 주된 형태는 content image와 유사하게 유지하면서 스타일만 우리가 원하는 style image와 유사하게 바꾸는 것이다.

명화 바꾸는 기능을 구현한 뒤 백엔드에서 명화 변환을 요구하는 데이터를 받았을 때,

어떻게 처리할지 고민이었다.

그 외에 사진에 관한 Controller, DAO, DTO, Serivce, Mapper(SQL Query) 등을 작성하였다.

 

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32주 차

8.8.~12.

항상 로컬에서는 잘 되는데,

배포만 하면 난리다.

배포는 AWS, 젠킨스, 도커를 사용했으며 Nginx를 사용하여 백엔드와 프런트를 묶었다.

배포를 내가 하고 싶었는데 인공지능 명화 스타일 변경이 생각보다 이펙트가 약해 다른 방안을 찾느라 다른 역할을 맡지 못하였다(너무 아쉬운 부분).

지속적인 회의를 통해 명화 스타일 변경과 핸드 트래킹을 접목시키기로 했다.

그렇게 명화 스타일 변경 기능을 마저 완성하고 핸드 트래킹 관련 라이브러리를 설치한다고 한주가 갔다.