플러스프로젝트 배경
기존의 단순 화면 위치 매핑 방식을 탈피하여, UI의 형태, 목적, 그리고 오브젝트 간의 그룹 및 포함 관계를 구조화하여 반응형 인터페이스를 생성하는 것을 목표로 하였습니다. - UI 자동 생성: 입력된 UI 이미지를 분석하여 자동으로 UI 폼 및 코드를 생성 - 딥러닝 기반 학습: TensorFlow를 활용하여 UI의 형태 및 목적을 학습 - 구조화된 인터페이스: 단순 위치 좌표가 아닌 오브젝트
프로젝트 성과
이미지로부터 요소의 계층구조 생성
UI 이미지로부터이미지의 구성요소를 분리하고 이 요소들의 계층 트리를 생성까지는 성공하였음.
핵심 기능
화면 레이어 분할
웹페이지 등 복잡한 UI 인터페이스 이미지를 OpenCV를 활용하여 대형 분할 영역 단위로 분할 및 가공
진행 단계
1-3주차: 요구사항 정의 및 기초 설계
2017.05.
프로젝트의 목표와 요구사항을 명확히 정의하고 개발 환경을 구축합니다.
UI 데이터셋을 수집하고 정제하여 학습의 토대를 마련합니다.
OpenCV 기반의 화면 처리기를 설계하여 UI 이미지 분석을 준비합니다.
UI 데이터셋을 수집하고 정제하여 학습의 토대를 마련합니다.
OpenCV 기반의 화면 처리기를 설계하여 UI 이미지 분석을 준비합니다.
프로젝트 상세
AI를 이용한 자동화 프로그래밍 가능성 타진의뢰를 인터페이스 객체들의 그룹 메타데이터를 딥러닝으로 학습, 화면 인터페이스들간의 계층그룹 정보 생성하고 이를 자동화 할 수 있는 기반기술을 개발 1. 프로젝트 개요 본 문서는 Python 기반 기술(OpenCV 및 TensorFlow)을 활용하여 UI 이미지를 분석하고 반응형 인터페이스 및 UI 폼을 자동으로 생성하는 UI 자동생성 프로젝트의 포트폴리오
