🔍 Cellification 🔎 (인공지능을 활용한 세포 계수 분석 서비스)

2022년 1학기 경기대학교 캡스톤 백엔드 개발 😎

주제 선정 및 개요

기업 솔이 제안한 인공지능을 활용한 세포 계수 분석 앱 혹은 애플리케이션을 제작해달라는 산합협력 주제를 캡스톤 팀 주제로 선정하여 개발을 진행하였습니다. 살아있는 세포와 죽어있는 세포가 이리저리 퍼져있는 사진을 업로드하면, Cellification이 살아있는 세포와 죽어있는 세포를 딥러닝 기반의 인공지능으로 구분하여 살아있는 세포와 죽어있는 세포의 계수와 비율을 결과로 알려줍니다.

기능 설명

• 로그인 / 회원가입 / 회원탈퇴
• 세포 원본 이미지 분석
• 이미지 분석 결과 화면
• 이미지 분석 결과 저장(내부 저장소, DB)
• 이미지 분석 결과

🖥 기술 스택

• Micro Service Architecture 구조를 활용하여 독립적으로 배포가능한 서비스로 나누어 각각의 서비스를 Restful API로 데이터를 주고받음
• Naver Cloud Platform 리눅스 서버에 각 서비스 배포
• Docker Mariadb로 데이터 관리
• Docker image, container
• Restful API 서버 구현 : Spring Framework, Flask 사용
• 로그인 보안 향상 : JWT 토큰 사용
• 이미지 객체 관리 : AWS S3 객체 스토리지

🔨 개발 도구

프론트 엔드

• Android

백엔드

• Spring Framework
• AWS S3 객체 스토리지
• Naver Cloud Platform Linux Server
• Docker

인공지능

• yolor
• torch

DB 명세

User

• id : 유저 고유값
• email : 이메일
• name : 이름
• userId : 아이디
• encryptedPwd : 암호화된 비밀번호

Cell

• id : 세포 고유값
• totalcell : 전체 세포
• livecell : 살아있는 세포
• deadcell : 죽은 세포
• viability : 전체 세포 중 살아있는 세포의 백분율
• url : 결과 이미지 저장 url
• userId : 세포 분석을 진행한 userId

팀원

팀원	역할	개발환경
조수빈(PM), 김태강	백엔드	Spring frameworks, AWS s3, Naver Cloud Platform, Flask
김민종, 박준후	안드로이드	안드로이드 애플리케이션 (Kotlin)
한동현	Object Detection	YoLo, torch

애플리케이션 구성

1. Welcome, 로그인/회원가입

2. 이미지 업로드, 분석결과

3. DB, 내부 저장소에서 결과 관리

개발 - 기능 및 문제해결

• (기능)회원가입, 로그인 인증 with JWT Token.md
• (기능, 문제해결)AWS S3, Docker container간 파일 주고받기.md
• (기능, 문제해결)Naver cloud Platform의 유료 Server 사용.md

스택 (무료 Ec2 서버가 아닌 Naver Cloud Platform 유료 서버를 사용하였다.)