Gemini API 개발자 대회 참여 앱 소개 - AI Fashion Style Analyzer
Google이 주최한 Gemini API를 활용한 웹서비스 개발 대회에 참가하면서 AI Fashion Style Analyzer라는 웹 서비스를 제작했습니다. 이 프로젝트는 대회의 목표에 맞춰 간단한 웹서비스를 제작하고 제출하는 것을 목적으로 하며, 무엇보다도 Google의 최신 기술을 직접 활용해보는 기회를 가졌다는 점에 큰 의의를 두고 진행했습니다.
추가적으로 Google에서 제공하는 플랫폼(Google Firebase 등)을 이용하여 프론트엔드와 백엔드를 구성했습니다. 이 서비스는 단순한 프롬프트를 기반으로 구현이 구현하였습니다.
서비스 소개
- 서비스명: AI Fashion Style Analyzer
- 시스템 URL: AI Fashion Style Analyzer 웹사이트
- 주요 기능: 사용자가 사진을 업로드하면 생성형 AI인 Gemini가 해당 의상을 분석하고 패션 스타일을 평가합니다. 분석 결과는 0에서 100점 사이로 제공되며, 점수 판정의 근거와 함께 더 나은 스타일을 위한 조언과 팁도 제공합니다.
이 서비스를 통해 사용자는 자신의 스타일에 대해 객관적인 평가를 받고, 패션에 대한 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 서비스는 간단하지만 사용자에게 충분히 재미있고 유용한 경험을 제공하도록 설계되었습니다.
시스템 구성 및 활용 도구
- Project IDX: Google에서 제공하는 온라인 IDE 도구로, Gemini API를 활용한 코드 작성 지원 등 여러 기능을 제공합니다.
- 소스 저장소: 모든 소스 코드는 GitHub에서 관리됩니다.
- Gemini API: Google의 강력한 AI 모델로 이미지를 인식하고 분석해 패션 스타일 평가에 사용되었습니다.
- Firebase Frontend: 웹 서비스의 프론트엔드를 구성하고 사용자 인터페이스를 제공합니다.
- Firebase Cloud Functions: 서버리스 백엔드로, Gemini API 호출 기능을 담당합니다.
- reCAPTCHA: Firebase Cloud Functions 호출 시 보안을 강화하기 위해 사용하였으며, 키 파일 인증으로 사용자 편의성 또한 개선했습니다.
실행 과정
이번 프로젝트의 대략적인 개발 과정은 다음과 같습니다:
- Gemini 키 발급 및 Firebase 가입: Gemini API 키를 발급받고 Firebase에 가입하여 기본적인 프로젝트 환경을 설정했습니다.
- Google AI Studio 프롬프트 테스트: Google AI Studio에서 프롬프트 기능을 테스트하고 결과값을 JSON 형식으로 출력되도록 검증했습니다.
- Project IDX 설치 및 프로젝트 생성: Project IDX를 설치하고 새로운 프로젝트를 생성했으며, 선택적으로 GitHub와 연동했습니다.
- 개발 및 테스트: 백엔드와 프론트엔드를 순차적으로 개발하고 로컬 환경에서 테스트를 진행했습니다.
- Firebase 배포: 백엔드와 프론트엔드를 Firebase로 배포했습니다.
- reCAPTCHA 인증 적용: 백엔드 호출 시 보안을 강화하기 위해 reCAPTCHA 인증을 추가했습니다.
참고자료
실행 화면
개발 과정을 보여주는 몇 가지 장면을 GIF로 정리한 파일입니다.
결론
이번 Gemini API 개발자 대회 참여는 최신 Google 기술을 직접 체험하고 활용해볼 수 있는 좋은 기회였습니다. AI Fashion Style Analyzer는 간단한 기능을 제공하는 서비스이지만, Gemini API의 이미지 인식 및 분석 능력을 최대한 활용해 사용자에게 의미 있는 경험을 제공하고자 했습니다. 앞으로도 더 많은 AI 기술을 다양한 형태로 적용해 나가며, 서비스의 확장 가능성을 실험해보고자 합니다.
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