[Project] 크래커 프로젝트 전체 흐름

playdata 교육과정 중 진행한 프로젝트에

대한 전체적인 과정과 상세 설명.

(2018.10.22 - 2019. 05.21)

 

 

 

1. 전체적인 프로젝트 흐름

< 간략한 흐름도 >

- 이번에 진행하는 프로젝트의 전체적인 흐름도이다.

- 크게 보면 안드로이드와, 딥러닝모델(Tf serving), 장고서버와 elastic search를 연결한 프로젝트이다.

 

# 안드로이드

- 사진 촬영해서 서버로 request로 보낸다. 이때 gps를 사용하여 사용자의 위치정보까지 보낸다.

- 검색결과를 시각화해서 앱에 보여준다.

 

# 딥러닝 모델

- 사진속 간판의 텍스트를 인식하는 text detection과 text recognition 딥러닝 모델 구현

- 각각 모델을 영어로 우선 학습시킨뒤 Transfer Learning으로 한국어까지 학습 (데이터가 아직 부족)

- 두 모델을 연결하는 인코딩과 디코딩작업

- Tf server에 모델을 올려 놓는다.

 

# 장고 서버

- 기본 base가 되는 서버로써 현재 AWS에 올려둔 상태이다.

- 장고 서버에서 tf server, elastic server, android 모두 연결한다.

- 기본 프로젝트는 webserver이고 현재 tfserver라는 앱이 만들어져있다.

 

# 엘라스틱 서치

- 기본 레스토랑에 대한 정보를 담아둔 곳으로써 검색엔진의 역할을 한다.

- 딥러닝 모델을 통해 나온 결과를 사용해서 검색해서 response를 받는다.

- 엘라스틱서치도 AWS서버에 올라가있다.

 

# 자연어 처리

- 다양한 플랫폼의 리뷰를 활용하여 자연어 처리를 한다.

- 자연어 처리를 통해 다른 방식으로 시각화를 한다.