1. What I did
장고에 대한 기본기를 복습함과 더불어 다음 프로젝트를 위한 머신러닝 파트를 공부했다. 특정 작품들의 화풍을 담은 모델과 사용자가 선정한 이미지를 결합하여 카메라 어플들에서 제공하는 필터들 처럼 변화시키는 것이었는데, 상당히 재미있었다
2. What I learned
화풍 변경과 관련해 완전히 그 로직을 이해한 것은 아니지만, 컴퓨터가 이미지를 어떤식으로 해석하고 출력해주는지, open CV를 활용해서 어떤방식으로 이를 수정하고 결합시킬수 있는지 등등에 대해서 이해해 볼 수 있는 시간이었다. 심지어 비디오 형태의 미디어 파일들도 결국 이미지 출력의 연속이란 점을 고려할때 이 또한 이미지파일처럼 똑같은 방식으로 변경할 수 있음을 알 수 있었다. 이 외에도 facenet과 같은 라이브러리 등을 활용하여 안면 인식을 하는 방법 + 마스크 인식 모델을 통해 특정 이미지/비디오 내의 인물이 마스크를 썻는지 아닌지에 대한 판별도 진행해 보고 cv2.VideoCapture(0) (사용자 컴퓨터와 연결된 웹캠 불러오기)를 통해 실시간으로 비춰지는 대상의 마스크 유무를 확률표기(confidence)와 함께 출력해오는 것도 해볼 수 있었다. 처음에는 백엔드 개발자가 되는데 있어서 머신러닝이 지금당장 필요한 것인가에 대해 약간 의문도 있고 했었지만, 오늘날 우리가 살아가면서 사용하는 대부분의 서비스들이 이런 머신러닝기능을 활용한다는 점을 미뤄볼 때 굉장히 유용하기도 하면서 서비스의 질을 높이는데 필수 불가결한 부분임을 인지 해 볼 수 있는 과정이었던 것 같다.
3. What should I do next?
한편으로는 이번주 머신러닝 파트가 너무 재밌어서 오히려 주무기가 되어야할 장고를 너무 뒷전으로 둔 것 같아 아쉬운 점도 남았었다. 기본적인 장고의 백엔드 구성은 어느정도 이해했지만 아직 참고 자료나 구글링의 도움없이 능숙하게 해낼 수 있는 정도는 아니기에, 남은 기간동안 장고를 좀 더 가지고 놀면서 기본기를 늘리고 더 다양한 라이브러리를 공부해 봐야할 것 같다
