RIverVIEW 프로젝트 시작
이번 3-2학기에는 캡스톤디자인 과목을 들어서 프로젝트를 진행한다.
주제는 딥러닝을 사용한 자유주제이다.
2인 프로젝트이고, 학기 중 진행하다보니 어느 정도의 난이도와 퀄리티의 프로젝트를 선정해야 할지 고민이 많았다.
인공지능 수업을 듣긴 들었지만, 제대로 사용해보는건 이번이 처음이라 제대로 할 수 있을지도 모르겠고 아무튼 고민이 많았다.
결국 다수의 회의와, 번복 끝에 주제를 선정했다.
RIverVIEW-AI 기반 온라인 쇼핑몰 리뷰 데이터 분석 서비스
프로젝트 이름은 그냥 리버뷰에 살고 싶다는 뜻에서 review와 연관지어서 지었다.
기존에 쇼핑몰에서 제공하던 리뷰 요약 같은 서비스는 사실 단순 데이터 처리를 통한 요약이나 통계 자료이다. 보기에는 편하지만, 사실 요즘같이 합리적인 소비를 하는 사람들이 많아지는데 비해 이 자료들이 구매를 결정하는데 그리 큰 영향을 끼치고 있지는 않다고 생각했다.
그래서 리뷰 데이터를 분석하고, 직접 상품에 대해 판단을 대신 해주는 서비스를 개발하고자 했다.
그리고 웹이나 앱 보다는 쇼핑몰 사이트에서 즉각적으로 이용할 수 있도록 하고싶어서 크롬 확장 프로그램으로 개발을 해보려 한다. 크롬 확장 프로그램을 개발한다는게 뭔가 신기하고 새로운 느낌이라 재미있을 것 같다.
UI 프로토타입
Extension UI (크롬 확장 프로그램)
Web UI (리뷰 분석 완료 후 새로 띄우는 창)
동작은 이런식으로 할 예정이다.
- 사용자가 크롬 확장 프로그램의 리뷰 분석 버튼을 누른다,
- 분석이 가능한 페이지의 경우 페이지의 주소를 서버로 넘겨준다.
- 서버에서 쇼핑몰의 해당 상품 리뷰를 크롤링하여 분석한다.
- 분석이 완료되면 결과 창을 띄워 사용자에게 넘겨준다.
서비스 기능
(1) 리뷰 워드 클라우드 : 단어별 빈도수를 시각화 하여 리뷰 데이터 전체의 내용을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다.
(2) 키워드별 만족도 분석 : 상품 리뷰 데이터를 분석하여, 전체 리뷰의 핵심 키워드 몇가지를 빈도수 순서에 따라 추출한다. 추출한 키워드에 대한 전체적인 리뷰 감성을 종합하여 만족도 수치를 그래프와 같은 자료로 시각화한다. 예들 들어, 추출한 키워드 중 하나가 ‘배송’ 이라고 하면 ‘배송’ 키워드에 대한 만족도를 그래프로 나타낸다.
(3) Ai Product Score : (2)에서 얻은 키워드별 만족도를 기반으로, 상품에 대한 종합 점수를 산출하여 사용자에게 상품에 대해 조금 더 직관적으로 상품에 대한 평가를 알 수 있도록 도움을 준다.
개발 환경
여기서 내가 써본게 단 하나도 없다...
난 Spring을 집중적으로 파고 싶었지만,
딥러닝을 사용하기 위해서 파이썬 기반 웹 프레임워크인 django를 채택했다.
mongoDB와 같은 noSQL 데이터베이스도 처음 다루게 되었다.
안드로이드도 그렇고 spring이나 django도 그렇고 지금 너무 얉고 넓게 하고 있는 느낌이다.그래도 프로젝트를 진행한다는 것 자체가 의미있고, 분명 도움이 될 것이라고 믿고 있다.
당분간은 시험기간이라 개발이 힘들것 같고, 시험이 끝나는대로 11월부터 바로 개발에 들어갈 예정이다. 지옥같은 한달이 될 것으로 예상한다.
