플러스프로젝트 배경
1. 문제점 – 대용량 이미지 검색의 어려움과 비효율적인 검색 시스템 기존 이미지 검색 시스템에서는 다음과 같은 문제점이 발생했습니다: ✅ 50,000장 이상의 대용량 이미지 데이터 처리 속도 저하 ✅ 검색 소요 시간이 평균 10초 이상으로 사용자 경험 저하 ✅ 기존 메타데이터 기반 검색의 한계로 정확한 이미지 검색 어려움 ✅ 자연어 기반 검색 시스템 부재로 직관적인 검색 불가능 ✅ 신규 데이터
프로젝트 성과
검색 속도 100배 이상 향상
- 기존 10초 이상 소요되던 검색을 0.1초 이내로 단축
- 50,000장 이상의 이미지 데이터를 효율적으로 처리
- 50,000장 이상의 이미지 데이터를 효율적으로 처리
자연어 및 이미지 기반 검색 구현
- 텍스트 쿼리로 관련 이미지 검색 가능
- 이미지 업로드를 통한 유사 이미지 검색 지원
- 이미지 업로드를 통한 유사 이미지 검색 지원
핵심 기능
CLIP 기반 이미지,텍스트 이해
- 자연어 표현으로 관련 이미지 검색 가능
- 키워드가 포함되지 않아도 의미적으로 관련 이미지 검색
- 이미지 내 객체, 상황, 분위기까지 고려한 검색
- 키워드가 포함되지 않아도 의미적으로 관련 이미지 검색
- 이미지 내 객체, 상황, 분위기까지 고려한 검색
진행 단계
기획 및 연구
2025.02.
- CLIP, FAISS, Elasticsearch 기술 검토 및 아키텍처 설계
- 데이터 분석 및 전처리 전략 수립
- 성능 지표 설정 및 평가 방법론 정의
- 데이터 분석 및 전처리 전략 수립
- 성능 지표 설정 및 평가 방법론 정의
프로젝트 상세
⏩️ 포트폴리오 소개 – CLIP·FAISS 기반 자연어 이미지 검색 및 Elasticsearch 검색 엔진 구축 서비스 카테고리: AI 검색, 이미지 처리, 검색 엔진 메인 타깃: 대용량 이미지 데이터를 관리하는 기업, 디지털 자산 관리 시스템 저희는 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) 모델과 FAISS(Facebook AI Similarity Se
