1월2주차: Ideation 및 와이어프레임 회의

1월 계획

• 데이터 구축 및 모델 개발
• 백엔드 스터디 : spring boot
• 앱 페이지 구성 & 개발

1/12일 회의

* 피드백을 바탕으로 주체를 구체화하고 기능별 구현 내용을 논의해보았습니다*

spring boot 스터디 진행방식 확정

: (강의) 김영한님의 스프링 입문 강의 + a / (책)스프링부트와 aws로 혼자 구현하는 웹서비스

딥러닝 모델 데이터셋 확정

: trashnet(6개) + 세부적으로 구분하고 싶은 쓰레기 추리기

쓰레기 배출량 예측 부분

: 한 이미지에 하나의 객체만 있는 이미지로 한 이미지에 나온 여러 객체를 인식할 수 있을까?

[참고링크 - 데이터 관련]
- trashnet: https://github.com/garythung/trashnet
  데이터 다운로드 https://drive.google.com/drive/folders/0B3P9oO5A3RvSUW9qTG11Ul83TEE
- 딥러닝 기반 재활용품 분류기 프로젝트 예시 https://meeta.io/feed/3736
- YOLO: https://www.visiongeek.io/2018/07/yolo-object-detection-opencv-python.html
- Faster R-CNN: https://www.learnopencv.com/faster-r-cnn-object-detection-with-pytorch/
- TensorFlow for Mobile&IoT 객체 감지: https://www.tensorflow.org/lite/models/object_detection/overview
- MobileNet SSD(pytorch, demo, pretrained models): https://github.com/qfgaohao/pytorch-ssd

qfgaohao/pytorch-ssd

1/15일 회의 

* 기간별 프로젝트의 진행 목표를 정하고 앱의 기능별 흐름을 확정한 뒤 와이어프레임을 완성하였습니다*

프로젝트 기능별 구성 (프로토 타입)

• 커뮤니티

  자유게시판 : crud + 이미지 등록 가능한 게시판

  제로웨이스트챌린지 게시판:  crud + 타 페이지의 이미지가 연동 가능하도록 해야함

• 재활용 분류 모델 (이미지 인식)

  페이지 개수 : 총 3페이지(+분류내역에 따른 분리수거 안내 페이지(10-15개 정도)

  • 앱 내에서 동작 순서

  버튼 누르면(1) → 카메라 어플 작동(이미지 인식) 후(1-1) →분류 내용 및 분리수거 방법 설명 페이지(2) → 확인 누르면 홈으로 이동 or (홈으로 가기/ 재시도(다른것도 분류해보기) (3)

• 마이페이지

  전체 페이지(like 배민) : 총 4-5페이지

  : 내 정보 / 나의 분리배출 통계/ 내가 모은 뱃지 /내가 찍은 사진/ 내 게시물 모아보기 

  • 뱃지 기준

    출석률 (한달 꾸준히 출석했다)

    웨이스트 챌린지 참여 횟수(1주일 / 1달 / 3달 등)

• 재활용 총량 시각화 (제로 웨이스트 챌린지)

  페이지 개수: 총 4-5 페이지

  총량 인식 버튼(1) → 카메라 연결(1-1) → 인식된쓰레기 양 확인(개수설정 가능)(2) → 인식된 쓰레기 양에 따른 메시지 출력(3) → 제로웨이스트 챌린지에 업로드 여부 확인

  와이어프레임

<Among Earth 앱 와이어프레임>

• 수집 데이터 확정 

trashnet: https://github.com/garythung/trashnet

garythung/trashnet

5가지 기본 재활용 데이터 + 우리가 그동안 재활용이 된다고 생각한 일반쓰레기 데이터 수집 후 학습(10가지)

데이터 수집 담당:

성연-우산/안경,선글라스/프링글스 통 / 유리
신형-과일포장재/보온보냉백/깨진병 /종이
도연-스케치북,스프링노트/돗자리 / 플라스틱 /카드보드
지아- 와인잔/ 아이스팩 / 철,고철(캔) /일반쓰레기

앞으로의 계획

~1/25(월) : 데이터 수집 / ~18일(월) : 프로토타입 디자인 완성 

~19일(화) : 모델에 대한 조사 완료 및 확정  / 1/19~ : Spring Boot(백엔드) 스터디 진행