1. 과제 소개

보는 것과 같이 사진을 업로드 하면 객체 인식 기술을 이용하여 상품 자동 인식 및 등록을 수행 하면 된다. 내가 맡은 역할은 백엔드 시스템을 구축하는 것이다. 흠.. 아마 쉽지 않을까? ㅎㅎ

2. 과제 분석

조금 더 자세히 분석해보자면 객체 인식 기술을 이용하여서 상품 정보들을 추출해낸 뒤

추출해낸 내용들을 서버로 전송해서 처리하면 된다.

3. 나의 계획

나는 J라 계획을 짜고 실행하는 편이다. 어떻게 하면 효율적으로 구현할 수 있을지 생각을 해보자

객체 인식 기술

해당 기술을 구현하기 위해 우리 연구실은 YOLOv8를 사용하기로 하였다.
워낙 유명한 모델이니 설명은 생략하겠다.

이 부분에서 고려해야 할 것이 있다. YOLOv8은 파이썬으로 구현되어야 하기 때문에, Flask 또는 Django 를 사용하는 것이 하나의 방법이 될 수 있다. 하지만 아래와 같은 문제점이 발생한다.

• Flask 서버가 사용자 요청 처리, 객체 인식 과정, 데이터베이스(DB) 저장, 그리고 API 응답까지 전부 담당한다면, 서버의 부담이 상당히 커질 수 있다.
• Django 서버를 사용하기에는 연계 기업이 Spring 프레임워크를 사용하여 사용자 시스템을 구축하고 있다는 점을 고려해야한다.

그래서 상점 시스템과 객체 인식 시스템을 직접 통합하기보다는, 객체 인식을 위한 서버에는 비교적 가벼운 프레임워크인 Flask를 선택하고, 상점의 기능을 담당할 서비스 서버는 별도의 Spring 프레임워크를 사용하는 것이 적절하다고 판단 했다.

예상 시스템 구상도

이런 느낌이지 않을까? 해당 내용을 세미나때 발표하고 교수님에게 피드백을 받아야겟다.