1주차 : 정재명, 정택현, 조경환, 조기현, 조송주, 조수정, 조인택, 조정래, 김병인, 김석호, 김승언, 김신우
2주차 : 이은정, 권지웅, 박재현, 허경영, 현기엽, 김근수, 심영민, 이지원, 조경환, 정택현, 양어진
3주차 : 신병기, 조인택, 문성주, 서명렬, 유시형, 정재명, 김석호, 김영렬, 백종근, 임수현, 강민석, 이태경
4주차 :
- cocoaPods
MessageKit
- Program Flow
- MessageKit으로 UI 구성
- 메세지 작성 후 보내기 할 때, Server에 해당 message에 대한 유해성 검사
- 검사 후 넘어온 data를 message로 전송
- 서버 Flask, Django, Spring중 Flask로 서버 선택
- Flask 개발 환경 설정을 했다.
- 메세지를 받을 때 NLP라이브러리로 욕설부분만 " * "로 변환한다.
- 변환한 메세지를 Front로 json형식으로 보낸다.
pip3 install -r requirements.txt
flask run -h 0.0.0.0 -p 80
목적 : 음란성 이미지를 검열하여 건전한 채팅문화 조성
기능: 사용자가 채팅창에 사진을 보냈을 때 유해성 검사 후 유해할 시 blur 처리하여 업로드, 유해하지 않다면 바로 업로드
✅ 고양이 사진(음란성 사진 대신 고양이사진)을 채팅창에 보냈을 때 blur 처리
✅ 고양이 사진이 아닌 채팅창에 보냈을 때는 원본사진 보여주기
-
git clone https://github.com/boostcamp-2020/relay_21.git
-
cd relay_21/BE
-
pip3 install -r requirements.txt
- 이 때, 오류가 나는 line 모두 지우기 (지워도 실행 됩니다!)
-
vim relay_21/FE/Sources/Extensions/Networkhelper.swift
- private let baseUrl =
http://49.50.166.93/hello
➡http://0.0.0.0/hello
로 바꿔주기
- private let baseUrl =
-
cd relay_21/BE
-
flask run -h 0.0.0.0 -p 80
-
Xcode Run
UIBlurEffect
(iOS에서 블러처리하는 API) : https://developer.apple.com/documentation/uikit/uiblureffect- Core ML & Vision on iOS (iOS 머신러닝)
SqueezeNet
- 설명 블로그 : http://throughkim.kr/2017/09/06/ios-coreml/
- Core ML Models Download : https://developer.apple.com/machine-learning/models/
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사용자가 업로드할 사진을 선택
-
선택한 사진에 대한 유해성 판단 (고양이인지 판단)
- 고양이라고 판단되면 블러처리 (A기능의 경우 욕설 판단을 서버에서 했으나 B기능은 iOS 머신러닝 모델을 통해 프론트에서 함)
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사진을 채팅창에 보여줌
2주차와 동일
신병기 조인택 문성주 서명렬 유시형 정재명 김석호 김영렬 백종근 임수현 강민석 이태경