[2주차] 아이디어 구체화

📆 2주차 완료한 일

• 자료 조사
• 구현할 기능 정리
• ML 모델 배포 도구 결정

2주차 일정

 

🔎 자료 조사

정기회의 시간에 아이디어를 더 구체화한 후에 프로토타입을 만들자는 의견이 나와서 각 스택 별로 자료조사를 해왔다.

• 백엔드 파트 자료조사 : 난독증 치료 방법
• ML 파트 자료조사 : 난독증 환자가 문장을 구성하는 방식

 

⭐️ 구현할 기능 정리

자료조사를 바탕으로 ML 파트 회의를 통해, 구현할 기능을 BERT 사용여부에 따라 정리해보았다.

BERT 사용

1. 퀴즈 자동 생성

• 명사/동사/조사 중 무엇에 빈칸을 뚫을지 선택할 수 있게
• 답이 여러 개 나오면 안됨, 비슷하게 생겨야 함, 품사가 같아야 함

‘길을 걷다가 동전을 주웠다’ → 동전, 도전, 공전, 동점
‘길을 걷다가 동전을 주웠다’ → 에/을/의/에게
‘길을 걷다가 동전을 주웠다’ → 먹었다/주웠다/구웠다/말았다

2. 챗봇으로 질의응답

• 데이터셋 : 사전 | 도서 (교과서에 수록된 소설 / 전래동화)
• 시청각 자료를 제공하여 이해를 도움

BERT 미사용

1. 단어 | 문장 | 문단 말하기 평가

• 말하기(읽고 말하기 / 듣고 말하기) 채점
• 한국어 발음 평가 API 또는 GCP Speech-to-Text 이용

2. 동화책 | 소설 ebook

• 글자 및 행 간격 조절할 수 있는 UI

 

🔧 ML 모델 배포 도구 결정

ML 모델 배포에 사용할 도구 후보

• FastAPI vs. Flask
• Tensorflow.js

➡︎ FastAPI를 이용해 ML 모델을 API로 제공하기로 했다. 필요에 따라 React에서 직접 통신하거나, Spring을 거쳐 통신하게 될 것 같다.

예상 아키텍처

 

📌 3주차일정

• 프로토타입 완성