모임 이미지 학습용 전처리 유틸(웹)

1. 프로젝트 소개

1) 시작 동기

현재 인공지능 분야의 가장 중요한 과제 중 하나는 대량의 데이터, 특히 이미지 데이터를 얼마나 효율적으로 처리하고 학습시킬 수 있는가입니다.

AI 개발자나 연구자들은 종종 다양한 출처에서 이미지를 수집하지만, 각 이미지의 크기, 포맷, 해상도 등 다양한 변수를 고려하여 데이터를 전처리해야 합니다.

그러나 현재 시장에는 이러한 이미지 전처리를 간편하게 자동화할 수 있는 도구가 부족합니다.

이 문제를 해결함으로써 AI 개발자들이 데이터 준비 과정에서 소모하는 시간을 절약하고, 보다 발전된 모델 개발에 집중할 수 있게 하고자 합니다.

2) 만들고자 하는 서비스

우리가 개발하고자 하는 서비스는 AI 학습에 최적화된 이미지 변환 웹사이트입니다.

이 서비스의 핵심은 사용자가 업로드하는 이미지를 자동으로 분석하고, AI 모델의 학습에 가장 적합한 형태로 변환하는 것입니다.

주요 기능으로는 이미지 크기 조정, 포맷 변환, 배경 제거, 노이즈 감소 등이 있으며,

장기적으로는 사용자가 특정 AI 모델에 맞춤화된 이미지 데이터를 준비할 수 있도록 지원하고자 합니다.

마케팅 측면에서는, 주로 기술 포럼과 AI 관련 컨퍼런스 및 온라인 커뮤니티를 통해 서비스를 알릴 계획입니다.

3) 마일스톤

6개월 이내 완성을 목표로 아래와 같은 마일스톤을 설정하고, MVP 기능을 구현하고자 합니다.

- 1개월차:프로젝트 기획 완료 및 기술 스택 선정

- 2개월차:기본 UI/UX 디자인 및 핵심 기능 아키텍처 설계

- 3개월차:이미지 크기 조정 및 포맷 변환 기능 개발

- 4개월차: 배경 제거 및 노이즈 감소 기능 개발

- 5개월차:사용자 피드백을 기반으로 기능 개선 및 유지 보수

- 6개월차:베타 테스트 및 정식 서비스 출시 준비

4) 타겟 사용자층

이 서비스의 주된 타겟은 AI 연구자와 개발자들입니다.

주로 20대 중반에서 40대 초반의 직장인 혹은 대학원생들로, 인공지능 및 머신러닝에 대한 이해가 있으며, 기술 혁신과 효율성에 관심이 많은 사람들이 주 사용자층이 될 것입니다.

이들은 대개 최신 기술 사용에 익숙하며, 디지털 환경에서 데이터를 다루는 데 있어 적극적인 태도를 보입니다.

2. 회의 진행 및 모임방식

1) 1주를 기준으로 회의나 모임의 빈도

일주일에 1번씩 2시간 가량 오프라인 회의를 진행하고, 필요에 따라 추가적인 온라인 회의를 가질 예정입니다.

프로젝트 초반 3개월 동안은 집중적인 참여가 요구되며, 이후에는 상황에 따라 조정할 계획입니다.

2) 온/오프라인으로 진행 시, 구체적인 진행방식

오프라인 회의는 주로 서울 지역에서 진행될 예정입니다.

온라인 회의는 디스코드(Discord)와 줌(Zoom)을 활용하여 진행하며, 주간 진행 상황 공유 및 간단한 디스커션을 위해 구글 미트(Google Meet)를 대안으로 사용할 계획입니다.

3. 저의 경험 및 역할

1) 현재까지 경험

저는 인공지능 분야에서 5년 이상의 경험을 가지고 있으며, 특히 이미지 처리 및 분석과 관련된 프로젝트를 다수 진행해왔습니다.

이전 회사에서는 이미지 데이터 전처리 파이프라인 구축과 관련된 업무를 주로 담당했습니다.

2) 이 프로젝트에서의 역할

이 프로젝트에서 저는 주로 기술 리드를 맡아 개발 방향성을 제시하고 핵심 기능 구현에 참여할 예정입니다.

또한, 팀원들과의 기술적 의견 교환 및 문제 해결을 도와 원활한 프로젝트 진행을 이끌 계획입니다.