다빈치 SW 공모전

'언택트 시대에 유용한 앱 혹은 서비스를 주제로한 SW 공모전으로
2020-2학기 비공학 전공 재학생 2인 이상이면 참가 가능합니다.

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캡스톤 디자인 경진대회

캡스톤 디자인 교과목 수행 결과물 또는 졸업 작품 심사
2019년 2학기, 2020년 1학기 중 한 학기 이상 캡스톤 디자인 교과목을
수강한 학생만 참가 가능합니다.

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PE연구활동 발표대회

PE연구/개발 활동을 수행하면서 얻어진 다양한 형태의 결과물
(논문형태의 결과보고서, 논문, 발명품, 작품, 콘텐츠 등)을 심사

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SW·AI 창업아이디어경진대회

SW 관련 전공 학부생 여러분!
반짝이는 SW창업 아이디어로 여러분의 미래를 바꾸십시오!

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SW·AI융합우수성과 발표회

SW융합전공 / 복수 전공 학생 여러분!
SW융합전공 / 복수전공을 이수하는 과정에서 얻어진 성과를 뽐내 주세요.

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다빈치 주니어 SW 작품대회

창의적인 아이디어와 소프트웨어를 활용한
멋진 SW 작품을 만들어 보세요!

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다빈치오픈소스 SW·AI 딥러닝 해커톤

4차 산업혁명을 견인하는 심층학습을 주제로한 SW·AI 딥러닝 해커톤으로
소프트웨어대학 재학생으로 구성된 2인 이하 팀으로 참가 가능합니다.

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코딩경진대회

소프트웨어 중심 대학으로서 중앙대학교의 소프트웨어 관련
교육 프로그램 성과를 공유합니다.

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캡스톤 디자인 경진대회

  • 야 너두 필터 쓸 수 있어

    팀장
    양수영 (소프트웨어학부 | 4학년)
    팀원
    박시현 (소프트웨어학부 | 4학년)
    이상은 (소프트웨어학부 | 3학년)
좋아요 110
답변 수 67

작품영상

작품(아이디어)명 : Filter Change
  • 작품 소개

  •  필터 체인지 사진 보정 효과의 특징 추출을 통한 사진 변환 및 필터 추천 서비스로서 원하는 사진의 필터를 사용자의 사진에 적용하며 다양한 필터가 적용된 사진을 추천 받을 수 있는 사진 편집 앱, 웹 사이트이다.

     최근엔 남녀노소 가리지 않고 SNS를 즐겨하는 사람들이 늘어나고 있다. 다양한 사진 보정 어플리케이션을 사용해서 인물과 풍경을 담는다. SNS에 댓글을 달아 사진 보정 방법이나 필터 사용법을 묻고, 사진 필터 적용 방법을 공유하기도 한다.

    사례.png



     하지만 SNS에서 포스팅 된 사진들의 필터 사용법을 직접 적용하기 위해서는 노출, 대비, 톤 등 여러 생소한 기능들을 일일이 적용해야 한다. 이러한 기능 조작 조차도 유료 어플리케이션 등에서만 조정이 가능하고 수많은 필터 중에 마음에 드는 필터를 위해 일일이 적용해봐야 하는 불편함이 존재한다. 이에 우리는 사진의 진입장벽을 낮추고, 원하는 색감의 사진을 편리하게 보정하는 사진 필터 추천 서비스를 개발하고자 했다. 


     서비스의 최종 목표는, 보정 법을 문의하고 직접 어플리케이션에 접속하여 명도, 채도, 색감, 질감 등을 조정해야 하는 번거로움을 없애는 것이다. 사용자가 원하는 사진의 특성을 추출하여 새로운 사진에 적용하며, 이때 색감을 통해 사진의 분위기를 재현해 낼 수 있는 서비스를 제공하는 것이 목표이다. 또한 추천 서비스를 통해 자신의 사진에 어울리는 보정 효과를 입힐 수 있다.

     주요 프로세스는 다음과 같다사용자는 자신이 찍은 보정하고자 하는 사진과, 원하는 필터와 색감이 입혀진 사진 두개를 입력한다. 결과로, 보정 변환된 사진이 나오게 되며, 이에 더불어 사용자는 자신만의 보정 효과를 첨가할 수 있고, 사용자의 해당 사진과 유사한 배경 및 사물을 담은 다른 사용자 사진의 보정 색감을 추천 받을 수 있다.

     사용자는 보정법을 문의하고, 보정 어플리케이션에 접속하여 직접 손으로 하나하나 조정해야 하는 불필요한 시간을 줄임과 동시에 추천 서비스를 받아, SNS에 자랑할 만한 자신만의 멋진 사진을 만들 수 있을 것이다. 현대인에게 여가 생활이 되어버린 SNS를 더욱 즐겁게 누릴 수 있는 순기능을 도래할 것이라 기대한다.

  • 세부내용

  • 사회적 & 기술적 배경

     오늘날 현대인들에게 SNS(Social Network Service)는 없어선 안 될 여가 생활 수단이 되었다. 스마트폰이 없는 사람은 주변에서 찾아볼 수 없을 정도이며, 모두들 쉬는 시간에 인스타그램(Instagram), 페이스북(Facebook)을 들여다보고 있는 모습이 빈번하게 발견된다. 또한 이러한 시대적 흐름에 발맞춰, 요즘에는 ‘인플루언서(Influencer)’라는 직업도 새로 생겨나기도 했다. 이러한 트렌드의 변화 속에서 주목해야 할 것이 있다. SNS가 현대인들의 소통의 창구가 된 지금, 그 소통의 방법은 ‘사진’이다. 사람들은 사진을 올리고, 그 사진에 댓글을 달고 ‘좋아요’를 누르면서 재미를 느끼고 서로 소통을 한다. 사실 사진에 대한 사람들의 관심은 오래전부터, 스마트폰이 발전하기 시작한 그때부터 이어져왔다.

     이러한 관심 덕분에 수많은 카메라 어플리케이션이 생겨났고, SNS의 발전이 극히 치솟은 때부터는 많은 사람들이 사진을 더 멋지게 꾸미기 위해 보정법을 개발하기 시작했다. 따라서 요즘 현대인들의 관심사는 ‘사진’, 그 중에서도 ‘보정법’에 있다고 말을 해도 과언이 아니다. 하지만 현재 제공되는 서비스들은 모두 사용자가 직접 보정 효과를 지정하여 삽입하거나, 이미 만들어진 필터 만을 적용할 수 있다. 따라서 이 한계를 보완하기 위해 우리는 스타일링 된 사진의 특징 효과를 추출하여, 효과를 입히고자 하는 사용자의 사진에 자동으로 입히는 필터 변환 서비스를 구현했다.



    상세 구현 내용

     웹 구현은 파이썬(Python) 기반의 장고(Django) 프레임워크를 사용했고, 개발 언어로는 Html, Css, Javascript, Jquery를 사용했다. 또한 내부 구현은 이미지 프로세싱을 위한 Opencv와 객체 검출 및 키워드 검색을 위한 Tensorflow 프레임워크를 사용하였다. 다음과 같은 프로세스를 각자 역할을 맡아 개발을 진행했으며, 서비스의 흐름 진행도이다. 구성원 간의 역할 분담은 각각 웹 프론트 및 백앤드에 대한 디자인과 개발을 진행 (박시현) , 이미지 내 객체 검출과 웹 백앤드 위주 개발 (양수영) ,이미지 필터 보정 알고리즘을 구현을 담당(이상은) 하여 진행하였다.

    메인 웹 서비스
     

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     사용자의 사용성을 높이기 위해 모바일에서도 이용 가능한 반응형 웹으로 개발하였다. 메인 페이지는 사용자 본인의 사진을 첨부하는 항목 최대 3개, 원하는 필터의 사진을 첨부하는 항목 1개로 이루어져 있다. 이미지 변환 버튼을 누르면 사용자 사진에 원하는 필터가 적용되어 보이고, 이 과정에서 추가 보정을 하거나 사진을 다운로드할 수 있다. 추가적으로, 필터 사진을 추천받아 이를 바로 스타일 이미지로 적용시킬 수도 있는데, 이 과정에서는 사용자 사진의 배경과 객체가 담긴 사진들로 추천받게 한다. 또한, 검색 기능도 구현해, 사용자가 원하는 객체를 직접 입력해 검색할 수 있게 했다. 사진이 아닌 파일들은 첨부할 수 없게 제한하고, 추천 이미지의 원본을 확인할 수 있게 하고, 페이지 로딩 등과 같은 예외 처리 또한 구현완료했다.


    이미지 스타일링 

     이미지 변환은 RGB공간의 채널 값으로 표현되는 색의 평균과 표준 편차를 이용해 이미지의 전반적인 색감을 새로운 유저 이미지에 적용하는 색감 변환으로 구현하였다. 또한, 필터 색감 이외에 이미지 질감과 같은 효과는 사용자가 직접 이미지 노이즈, 선명도, 채도, 명도, 대조를 원하는 만큼 추가 조절하여 결과를 얻을 수 있도록 추가 구현하였다.

     

    스타일링.png
    이미지 스타일링 시퀀스 다이어그램(Sequence Diagram)

     

    이미지스타일링1.png



    스타일 이미지 추천

     필터 추천 기능은 객체 인식 딥러닝 기술(Object Detection)을 활용하여, 자체적으로 구축된 디텍션 모델을 통해 이미지 내의 배경과 사물을 인식하여 키워드를 추출할 수 있도록 구현하였다. 전세계 사진 공유 플랫폼인 픽사베이(Pixabay) API를 이용하여 추출 키워드를 검색하고 그 결과를 유저에게 추천하도록 했다. 그 결과, 유저는 마땅한 필터 이미지가 없을 때, 자신이 입력한 이미지와 비슷한 배경과 객체가 담긴 사진의 필터를 추천 받아 이용할 수 있다.

     

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    스타일 이미지 추천 시퀀스 다이어그램(Sequence Diagram)

     

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  • 기대 효과

  •  SNS 사용이 급격하게 증가함에 따라 사진 보정에 대해 사람들의 관심은 크게 늘었다. 보정법을 문의해도 따라하기엔 어려움을 겪는 사용자들에게 도움이 되고, 사용자들의 편의를 증진시키고자 필터 변환 서비스를 기획하게 되었다. 사용자들이 맘에 드는 사진에 대해 굳이 어떤 필터를 썼는지, 어떤 보정법을 활용했는지 다 알지 않아도 간단하게 스타일을 변환할 수 있는 서비스는 실용성 있고 사용성 높은 서비스라고 생각하며, 아직까지 현존하지 않는 필터 변환 서비스는 SNS 유저들을 비롯하여 사진에 관심이 많은 모든 이들에게 유용하고 가치 있는 서비스가 될 것이다.
  • 결과물
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