[신발검색엔진] 02 개발 1주차 - 웹 구현

신발 이미지 검색 엔진의 핵심은 "이미지 유사도 측정 모델"이다. 하지만 우선 뭐라도 눈에 보여야 동기부여가 더 될 것 같아서 최소한의 기능만 있는 웹 서버와 클라이언트를 먼저 구현했다.

www.shoogle.ml

홈 화면

신발 검색에진의 구글이 되겠다는 의미로 Shoogle이라는 가명을 선택했다.

검색 결과 화면

학기 중에 만들어 두었던 무신사 크롤러를 변형해서 사진 외에 상품 정보들도 긁어오게 만들었다. 약 2만 5천장의 사진 url과 제목, 가격, 브랜드 정보를 기반으로 간단한 검색 엔진을 만들어 두었다. 사진을 클릭하면 무신사 해당 제품 페이지로 연결된다.

현재 UI를 개선하는 것보다는 모델 구현이 더 중요하기 때문에 필수적인 기능만 구현했고, 아직 개선해야될 부분이 많다.
특히 이미지 입력 UI는 당장 뜯어 고치고 싶지만 모델 구현을 위해서 뒤로 미룬다.

Server - Flask, AWS Lightsail

서버는 Flask로 구현했고, 배포는 AWS Lightsail을 사용하고 있다. AWS에서 서비스 체험 신청?을 해서 받은 300달러 크레딧이 있어서 4GB RAM의 나름 괜찮은 서버를 사용하고 있다. Lightsail이 EC2 보다 전반적으로 저렴하다는 평이 있어서 내가 EC2를 잘 이해하고 커스터마이즈 할 수 있는 능력이 되기 전에는 Lightsail을 사용하는게 나을 것 같다.

앞으로

지난 3일간(화~목) 간단히 돌아가는 웹을 구현했고, 앞으로 (금~화) 5일정도는 이미지 유사도 측정 모델을 공부해서 다음주 끝나기 전에 1차 배포 및 유저테스트를 할 수 있으면 좋겠다..