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ca******

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<이번 프로젝트의 목표
기존 모자이크 프로그램을 향상 시키는 프로젝트가 아닌, CSP의 API를 이용하여 이미지처리를 자동화 하는 프로그램 개발의 건입니다.

<기존 프로그램의 문제점
모자이크 tag 대상에 대한 캡쳐율이 70~80% 여서 다시 사람이 전수 검사를 진행해야 했습니다.
따라서 tag 대상에 대한 모델링이 지속적으로 업데이트가 되어야 한다는 점이 기존의 프로젝트에서 단점이었습니다.

클라우드 서비스 API 사용 시 알고리즘에 대한 업데이트 비용이 나가지 않고 실제 캡쳐율도 99% 이상이될 것이라고 예상하고 있습니다. 물론 API 사용 비용이 지속적으로 청구될 수 있다는 점이 부담되긴 합니다만, 현 모자이크 프로그램을 지속적으로 업데이트할 인력이 없기에 API 결정하였습니다.

cf. 캡쳐율이 99% 달성이 가능하다면 로컬 기반의 프로젝트로 전환하여 진행할 의사도 있습니다.

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보충설명
<프로세스
1. 사진 선택
2. GCP 이미지 전송 후 해당되는 label(tag., 사람얼굴, 차번호판 등) 에 대한 영역 좌표를 리턴 받음
(API를 이용하는 것은 [이미지 객체 인식] 부분만 진행하려고 합니다.)
3. 리턴받은 좌표값을 로컬 PC로 비식별화(Blur, 검은색 상관없으나 빠른 처리가 필요)
4. 저장

파이썬 기반으로 외주 제작된 프로그램의 퍼포먼스는 1000장 (1MB 기준) 60~90분 걸렸습니다.
물론 하드웨어 성능(CPU: 10세대 i5, GPU:1050ti )이 뛰어나지 않다는 점을 고려해야합니다.
하지만 모자이크 tag 대상에 대한 캡쳐율이 70~80% 여서 다시 사람이 전수 검사를 진행해야 했습니다.
따라서 tag 대상에 대한 모델링이 지속적으로 업데이트가 되어야 한다는 점이 기존의 프로젝트에서 단점이었습니다.

클라우드 서비스 API 사용 시 알고리즘에 대한 업데이트 비용이 나가지 않고 실제 캡쳐율도 99% 이상이될 것이라고 예상하고 있습니다. 물론 API 사용 비용이 지속적으로 청구될 수 있다는 점이 부담되긴 합니다만, 현 모자이크 프로그램을 지속적으로 업데이트할 인력이 없기에 API 결정하였습니다.