AI 통합 기능 실습 프로젝트

컴퓨터 비전 · LLM · OCR 등 다양한 AI 기능을 직접 구현하고, 이를 하나의 애플리케이션으로 통합한 학습 프로젝트입니다. 각 기능을 독립 모듈로 구현한 뒤, AI 인터랙티브 코치(홈트레이닝) 앱과 모바일 챗봇 앱으로 통합했습니다.

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주요 기능

🏃 컴퓨터 비전

• 자세 추정 / 자세 모니터링 — MediaPipe Pose Landmarker · YOLOv8-pose 기반 실시간 자세 분석 및 교정 알림 (posture_monitor.py, posture_logic.py, test_pose_estimation.py)
• 이미지 분류 — 동물·음식·식물 카테고리 분류 + 정확도 자동 평가 (image_classifier.py, test_classifier_accuracy.py)
• 객체 탐지 — YOLOv8 기반 객체 탐지 (object_detector.py)
• 얼굴 인식 — facenet-pytorch 기반 얼굴 비교/인식 (test_face_recognition.py)

💬 LLM

• 챗봇 — 대화형 AI 어시스턴트 (chat_app.py, llm_main.py)
• 이메일 자동 작성/재작성 — Gemini 기반 이메일 톤 변환 (llm_email_main.py, llm_email_rewriter.py)
• 로컬 LLM 연동 — Ollama 기반 온디바이스 추론 실험 (ollama_test.py)
• Gemini API 래퍼 — 공통 LLM 호출 모듈 (gemini_ai.py)

🔤 OCR

• 이미지 텍스트 추출 + 번역 — EasyOCR 기반 한글/영문 인식 (test_ocr.py)

📱 애플리케이션

• AI 인터랙티브 코치 — 자세·얼굴·OCR을 통합한 Gradio 웹 앱 (app.py, static/, templates/)
• 모바일 챗봇 — KivyMD 기반 앱, GitHub Actions로 Android APK 자동 빌드 (main.py, .github/workflows/android.yml)

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기술 스택

분야	사용 기술
언어	Python
컴퓨터 비전	PyTorch, OpenCV, MediaPipe, Ultralytics(YOLOv8), facenet-pytorch
LLM	Google Gemini, Ollama, Transformers
OCR	EasyOCR
앱 / UI	Gradio, FastAPI, KivyMD
빌드	GitHub Actions (Buildozer / Android)

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실행 방법

1. 환경 설정

# 패키지 설치
pip install -r requirements.txt

# 환경 변수 설정 (.env)
echo "GEMINI_API_KEY=your_api_key_here" > .env

2. 모델 가중치 (최초 1회)

용량이 큰 모델 가중치는 저장소에 포함되지 않습니다. 아래는 실행 시 자동 다운로드되거나 별도 준비가 필요합니다.

• yolov8n-pose.pt — Ultralytics 실행 시 자동 다운로드
• pose_landmarker_lite.task — MediaPipe 모델 페이지에서 다운로드

3. 실행

# 통합 AI 코치 (웹)
python app.py

# 모바일 챗봇 (데스크톱 테스트)
python main.py

# 개별 기능 테스트
python test_pose_estimation.py
python test_ocr.py
python test_classifier_accuracy.py   # test_images/ 데이터셋으로 분류 정확도 평가

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디렉토리 구조

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├── app.py                    # 통합 AI 코치 (Gradio)
├── main.py                   # 모바일 챗봇 (KivyMD)
├── posture_monitor.py        # 실시간 자세 모니터링
├── image_classifier.py       # 이미지 분류
├── object_detector.py        # 객체 탐지 (YOLO)
├── gemini_ai.py              # Gemini API 래퍼
├── llm_*.py                  # LLM 기능 (챗봇 / 이메일)
├── test_*.py                 # 기능별 테스트
├── static/, templates/       # 웹 UI
├── test_images/              # 분류 정확도 평가용 데이터셋
└── .github/workflows/        # Android APK 빌드

다양한 AI 분야를 폭넓게 실습하며 익힌 개인 프로젝트입니다.