1. 웹 서비스 소개

웹 서비스 주제에 대한 프로젝트명과 상세 설명(선정 배경 및 문제 정의)
- mirror room : 웹캠으로 사용자의 의상 실시간으로 입력받은 후 날씨를 기반으로 입고 있는 의상에 대한 조언 제공 서비스

2. 스토리보드 및 와이어프레임

필요한 데이터셋
- 엘리스에서 제공한 데이터셋 활용 https://www.notion.so/Dataset-c7450a345d2441949d7c3541da6eb2f1
기술 스택 및 라이브러리
- 웹 서비스 제작을 위해 필요한 tool을 정리합니다.
분류 Tools 목적

Server Flask 웹 서버 구동

Interface React 사용자 인터페이스

DB MongoDB 데이터베이스

필수 구현
- 1순위 : 이미지 업로드로 입력받은 사용자의 의상 분류
- 2순위 : 위치에 따른 날씨 정보 기반으로 해당 의상에 대한 조언 제공
- 3순위 : 카카오 로그인 API 적용
선택 구현
- 1순위 : ootd 캘린더 (당일 입력받은 유저 의상을 캘린더에 사진으로 저장)
- 2순위 : 재질에 따른 세탁방법 추천(정보제공)

** 공통 : 인공지능 모델 학습 완료 전까지는 학습 데이터 사진 및 고정된 라벨링을 통해 개발 진행**

2주차
- 프론트엔드
  1. 테스트 API 완성 전 : 전체 레이아웃, 로그인, 로그아웃 화면 구성(~18일)
  2. 테스트 API 완성 후 : 위치 정보 제공 동의, 메인 기능 페이지 개발 시작
- 백엔드
  1. 테스트 API 완성 전 : 프론트엔드 개발을 위한 백엔드 테스트 API 개발(~18일)
  2. 테스트 API 완성 후 : 카카오 로그인 및 메인 기능 페이지 관련 API 개발
- 인공지능 학습 및 개발, 모델 중간 검토(서비스 제공, 달력, 세탁정보 제공)
3주차
- 프론트엔드 : OOTD 캘린더 파트 구현
- 백엔드 : OOTD 캘린더 파트 구현
- 인공지능 학습 및 개발, 모델 중간 검토(서비스 제공, 달력, 세탁정보 제공) 후 메인 기능 모델 검증
4주차
- 프론트엔드 : 세탁 정보 제공 파트 구현
- 백엔드 : 세탁 정보 제공 파트 구현
- 인공지능 학습 및 개발, 모델 중간 검토(서비스 제공, 달력, 세탁정보 제공) 후 세탁 정보 관련 모델 검증
5주차
- VM 배포 및 배포상 오류 검토 및 수정
- 최종 발표 자료 준비 및 시연 검토