eojine/relay_21

Relay 21

서비스조사
기능 설계

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참여자

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 :

2주차

FrontEnd

• 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

BackEnd

1. 서버 Flask, Django, Spring중 Flask로 서버 선택
2. Flask 개발 환경 설정을 했다.
3. 메세지를 받을 때 NLP라이브러리로 욕설부분만 " * "로 변환한다.
4. 변환한 메세지를 Front로 json형식으로 보낸다.

pip3 install -r requirements.txt
flask run -h 0.0.0.0 -p 80

실행결과

3주차

데모영상링크👀

기능B 소개 및 요구사항

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

체크포인트

✅ 고양이 사진(음란성 사진 대신 고양이사진)을 채팅창에 보냈을 때 blur 처리

✅ 고양이 사진이 아닌 채팅창에 보냈을 때는 원본사진 보여주기

실행하기

1. git clone https://github.com/boostcamp-2020/relay_21.git

2. cd relay_21/BE

3. pip3 install -r requirements.txt

   • 이 때, 오류가 나는 line 모두 지우기 (지워도 실행 됩니다!)

4. vim relay_21/FE/Sources/Extensions/Networkhelper.swift

   • private let baseUrl = http://49.50.166.93/hello ➡ http://0.0.0.0/hello로 바꿔주기

5. cd relay_21/BE

6. flask run -h 0.0.0.0 -p 80

7. Xcode Run

API

1. UIBlurEffect (iOS에서 블러처리하는 API) : https://developer.apple.com/documentation/uikit/uiblureffect
2. 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/

FrontEnd

1. 사용자가 업로드할 사진을 선택

2. 선택한 사진에 대한 유해성 판단 (고양이인지 판단)

   • 고양이라고 판단되면 블러처리 (A기능의 경우 욕설 판단을 서버에서 했으나 B기능은 iOS 머신러닝 모델을 통해 프론트에서 함)

3. 사진을 채팅창에 보여줌

Backend

2주차와 동일

실행결과

참여자

신병기 조인택 문성주 서명렬 유시형 정재명 김석호 김영렬 백종근 임수현 강민석 이태경