내 머릿속

일전에 AWS EC2 서버를 무료로 하나 만들어보는 실습을 진행하였다. (https://choice37.tistory.com/90) 이후 간단하게나마 내가 만든 웹 프로그램을 띄우는 서버를 완성해보고자 하였는데, 최근에 웹캠을 이용한 간단한 프로젝트들을 진행했기 때문에 웹사이트에서 웹캠의 정보를 띄워보는 간단한 사이트를 만들기로 하였다. 기존에 apache와 tomcat으로 구성된 서버를 만들어 보았는데 tomcat은 spring과 같은 자바 프레임워크를 동작시키기에 적합한것 같았다. 나는 주로 파이썬을 이용하였기 때문에 파이썬으로 이루어진 간단한 웹 프레임워크인 flask를 이용하는 것이 좋다고 생각했고, 따라서 필요없어진 tomcat을 제거하고 apache-flask로 구성된 웹 서버로 만들어주었다...

컴퓨터 2022. 4. 3. 22:16

코로나 시대를 맞이한 이후 화상 회의나 화상 수업 또는 화상 면접과 같이 비대면으로 만남이 이루어지는 일이 잦아지고 있다. 외출하지도 않고 컴퓨터 앞에서 잠깐 마주하기 위해서 외모를 꾸미는 것을 귀찮아하는 사람들이 생각보다 많을 것이라고 생각한다. 이러한 고충을 해결하기 위해서 인공지능 기술을 활용하여 웹캠에 비춰진 나의 모습에 자동으로 화장을 해주는 프로그램을 만들어보았다. 메이크업 딥러닝 모델 중에서 'BeautyGAN: Instance-level Facial Makeup Transfer with Deep Generative Adversarial Network' 논문에서 제시한 BeautyGAN 모델을 사용하였다. 아래 그림을 보면 해당 모델이 어떤 구조를 갖고 어떤 방식으로 학습했는지 대략적으로 알..

인공지능 2022. 3. 3. 22:34

저번에 만든 웹사이트로 무엇을 만들지 고민하다가 딥페이크를 해주는 사이트를 사이트를 만들면 재밌겠다고 생각했다. 웹캠을 이용하기 위해서 영상처리 기술들 중 '마스크 사용여부 판별하기', '성별, 나이 판별하기', '자세 교정하기', '화장시키기' 등 여러가지 아이디어가 떠올랐지만 기술적으로 너무 쉽지 않은 인공지능 기술을 사용하고 싶었고 딥페이크가 적절하다고 생각했다. 또한 실시간 딥페이크이기 때문에 더 어려운 프로젝트가 될 것으로 생각했다. 우선 실시간 딥페이크 모델을 검색한 결과 몇가지 프로그램과 코드를 찾았지만 코드로 이루어진것 중에서 avatarify 라는 모델(https://github.com/alievk/avatarify-python)을 선택하였다. 이 모델은 이미지와 동영상을 주면 이미지가 ..

인공지능 2022. 2. 26. 10:42

기업에서 개발한 프로그램을 서비스하기 위해서는 서버가 필요하고 서버가 수많은 클라이언트의 요청을 처리하기 위해서는 체계적으로 서버가 구성되어야 할 것이다. 이번에 공부하면서 얻게된 지식들을 요약해 본다면 다음과 같다. 우선 서버는 web server와 was(web application server)로 나뉘는데 web server는 클라이언트의 요청중에서 정적인 정보를 바로 처리해주는 역할을 하고 was는 동적인 정보를 처리해주는 역할을 한다고 볼 수 있다. 구조적으로 web server가 reverse proxy 역할을 하게되는데, 이 말은 모든 클라이언트 요청은 web server가 받게되고 필요에 따라서 뒤에 존재하는 수많은 was에 로드밸런싱 역할을 하게 된다는 의미이다. 이는 클라이언트의 요청에..

컴퓨터 2022. 2. 11. 00:06

웹캠을 구매한 기념으로 '손가락으로 볼륨을 껐다 켰다하는 프로그램'을 만들어 보았다. 영상을 처리하기 위한 opencv와 영상 영상 분석을 도와주는 mediapipe 라이브러리를 사용하였다. mediapipe는 구글에서 비전인식과 관련된 다양한 머신러닝 모델을 쉽게 사용할수 있도록 제공하는 AI 프레임워크이다. 자세한 자료는 https://google.github.io/mediapipe/ 에서 확인할 수 있다. mediapipe로 할 수 있는 작업들 환경 구성하면서 꽤나 고생을 했다.. 결과적으로 보니 mediapipe나 웹캠 연결하는 작업이 굉장히 간단한 작업이지만 혹시나 나와 같은 에러로 고생할 사람을 위해 정리해보았다. 1. mediapipe는 파이썬 버전에 영향을 많이 받기 때문에 설치할때 주의해..

인공지능 2022. 2. 4. 21:10

내가 재밌게 본 영화와 비슷한 영화를 찾기 위한 영화 추천 프로그램을 만들어 보았다. https://www.kaggle.com/rounakbanik/the-movies-dataset 여기서 제공하는 데이터셋을 사용했다. 이 데이터셋은 45000개의 영화에 대해서 270000명의 사람들이 총 2600만개의 평가를 내린 데이터셋이다. 그중 45000개의 영화 정보가 담긴 movies_metadata.csv 파일과 2600만개의 평가 정보가 담긴 ratings.csv 파일 사용 => ratings.csv파일은 데이터가 너무 커서 RAM 부족으로 프로그램이 꺼지는 현상 발생(12GB를 무료로 제공하는 colab에서도 마찬가지) 따라서 ratings의 축소판인 ratings_small.csv 파일로 대체! 영화간..

컴퓨터 2022. 2. 1. 12:49

dlib이란 '이미지 처리 및 기계 학습, 얼굴인식 등을 할 수 있는 c++ 로 개발된 고성능의 라이브러리'라고 한다. 이미지 처리를 도와주는 opencv와 함께 사용하는 것이 좋다! https://www.youtube.com/watch?v=tpWVyJqehG4 유튜브 빵형님의 영상을 보고 따라하며 실습해보았다.먼저 환경설정을 하면서 마주한 에러를 살펴보자. 1. 콘다 환경에서 pip install로 opencv-phthon이 설치가 안될때conda prompt에서 설치하면 되는데 그 방법보다는 아래 사진에서 보이는 Use Conda Package Manager을 해제하면 된다. 저게 체크되어 있으면 install 안되는 패키지들이 생김 2. dlib은 pip install dlib으로 설치하면 에러가 ..

인공지능 2022. 1. 26. 00:00

카카오 공채는 1차 코딩 테스트 -> 2차 코딩 테스트 -> 1차 인터뷰 -> 2차 인터뷰 순으로 진행된다.결과는 2차 인터뷰에서 탈락! 카카오 공채가 대략 9월부터 시작됬으니 3개월 동안 노력이 끝나고 다시 처음부터 시작한다는 사실이 제일 안타까웠고, 다음 카카오 공채가 시작되려면 아직 많이 남았다는 사실이 두번째로 안타까웠다. 탈락 원인을 분석해보고 어떤 준비를 할지 계획을 세우기 위해 먼저 그동안의 과정을 정리하고 기록하는것부터 시작하기로 하였다. 9월 우연히 카카오 공채 소식을 접했고, 너무 좋은 기업이기 때문에 지원 안 할 이유가 없었다. 경험이라도 쌓자는 가벼운 마음으로 지원하였다. 당시 나의 스펙은 석사 과정의 결과물인 논문 두편(https://choice37.tistory.com/82)과 ..

컴퓨터 2021. 12. 3. 17:48