🦋 벌레를 잡아줘, 잡버그

개발 기간 : 2024.09.27 ~ 2024.11.13

벌레가 무서운데, 잡아줄 사람 어디 없나요?
잡버그(JOBBUG)는 위치 기반으로 벌레 퇴치자를 구할 수 있는 벌레 퇴치 커뮤니티 웹서비스입니다.

👩🏻‍💼 백엔드 팀 소개

오세연	채홍무
@oosedus	@Hong-Mu
서울과학기술대학교	서울과학기술대학교

서비스 개발 동기

😫 ” 벌레 너무 무서운데, 잡아줄 사람 어디 없나 ”

📝 서비스 소개

핵심 기능

1️⃣ 벌레 퇴치 요청

• 퇴치 장소, 희망 시간, 벌레 종류, 보상을 입력합니다.
  

• 벌레 사진을 등록하면 AI가 벌레 위치를 감지해 이모지로 가려줍니다.
  

2️⃣ 위치 기반 벌레 퇴치 요청 조회

• 설정한 주소를 기반으로 근처 벌레 퇴치 요청들을 조회합니다.
  

• 특정 요청을 상세 조회시 혐오감을 일으키는 벌레는 이모지로 가려져서 나타납니다. (사진 클릭 시 이모지 제거된 사진이 보여집니다.)
  

3️⃣ 벌레 퇴치 수락 및 채팅 기능

• 벌레 퇴치를 제안하면 채팅방에서 일정 조율 후 예약폼을 보내 벌레 퇴치 요청을 확정합니다.
  

4️⃣ 평가하기

• 벌레 퇴치 완료 후 평가합니다.

🤖 벌레 감지 AI 모델 학습

RoboFlow 플랫폼 활용

• 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 모델 학습에 특화된 플랫폼으로, 데이터셋 준비, 모델 훈련 및 배포를 쉽게 할 수 있는 환경을 제공합니다.

Model : Roboflow 3.0 Object Detection (Fast)

• 성능과 속도 간의 균형을 맞춘 경량화 된 객체 탐지 모델로, 실시간 성능이 요구되는 환경에서 적합합니다.
• 본 서비스는 벌레 객체를 빠르게 탐지해야 하는 서비스의 특성을 고려하여 Fast Object Detection 모델을 선택했습니다.

Dataset

• Classes : 지네, 바퀴벌레, 그리마, 애벌레, 나방파리, 노린재, 집나방, 거미 (총 8종)
• 총 데이터 : 3,472장
  • 학습 데이터(Train Set): 3,039장 (88%)
  • 검증 데이터(Valid Set): 286장 (8%)
  • 테스트 데이터(Test Set): 147장 (4%)

성능

• 성능 지표

  • mAP 50 (Mean Average Precision) : 다양한 임계값에서의 평균 정확도를 의미

  • Precision (정밀도) : 벌레로 예측한 객체 중 실제 벌레인 경우의 비율

  • Recall (재현율) : 실제 객체 중에서 모델이 올바르게 탐지한 비율

    

💻 Stack

Language & Framework

Database & ORM

Build Tool

Cloud & Hosting

Containerization & CI/CD

Network & Security

🏛️ System Architecture

📊 ERD

🗒️ API 명세서

https://large-gram-079.notion.site/API-c4c6888055904f04b25a9c8ed9d75e87

📏 Convention

🔀 Branch Rule

• Github Projects를 이용하여 Issue를 관리합니다.
• 각자의 feature branch에서 작업한 후, main branch로 merge합니다.
• {commit명}/{이슈 번호} 순으로 작명합니다.
• ex) feat/#3

💬 Commit Convention

commit 명	commit 규칙
feat	새로운 기능 추가 / 일부 코드 추가 / 일부 코드 수정 (리팩토링과 구분) / 디자인 요소 수정
fix	버그 수정
refactor	코드 리팩토링
style	코드 의미에 영향을 주지 않는 변경사항 (코드 포맷팅, 오타 수정, 변수명 변경, 에셋 추가)
chore	빌드 부분 혹은 패키지 매니저 수정 사항 / 파일 이름 변경 및 위치 변경 / 파일 삭제
docs	문서 추가 및 수정
rename	패키지 혹은 폴더명, 클래스명 수정 (단독으로 시행하였을 시)
remove	패키지 혹은 폴더, 클래스를 삭제하였을 때 (단독으로 시행하였을 시)

• 이슈 번호를 붙여서 commit
• ex) #4 [feat] : 로그인 기능 구현

Issue

• Issue Title : ConventionType: 작업할 내용
• 모든 작업은 Issue를 만든 후, 해당 이슈 번호에 대한 branch를 통해 수행
• 수행할 작업에 대한 설명과 할 일을 작성

Pull Request

• Pull Request Title : [ContentionType/#이슈번호] 작업한 내용
• 수행한 작업에 대한 설명을 작성하고 관련 스크린샷을 첨부
• Reviewer, Assigner, Label, Project, Milestone, 관련 이슈를 태그
• 작업 중 참고한 자료 혹은 reviewer에게 전할 내용이 있다면 하단에 작성