Actions
검토 #881
진행중
#868 고도화: 쇼케이스 사진 기반 케이크 슬롯 판정용 이미지 비교 Lambda 검토
검토 #881:
#868 고도화: 쇼케이스 사진 기반 케이크 슬롯 판정용 이미지 비교 Lambda 검토
시작일:
2026/07/05
완료일:
진척도:
0%
추정시간:
(합계: 0:00 시간)
설명
배경
-
#868의 다음 단계로, 사용자가 쇼케이스 사진을 촬영하면 케이크 비교를 통해 마스터 데이터를 기준으로 슬롯에 배치 판정을 할 수 있는 구조가 필요함. - 현재 보유 자산은 다음과 같음.
- 점주가 촬영한 쇼케이스 사진
- 제품 마스터 데이터
- 쇼케이스 가이드(제품 사진, 제품명)
- 제품 수가 100개 미만이기 때문에, 별도 이미지 비교 모델을 만들어도 관리 가능성이 있어 보임.
목적
- 쇼케이스 사진을 기준으로 케이크를 식별하고, 마스터 데이터 기준으로 슬롯에 어떤 제품이 들어가야 하는지 판정하는 구조를 검토한다.
- 새 Lambda 스택에서 이미지 비교 모델을 운영하는 방향까지 포함해 가능성을 본다.
주요 검토 항목
- 입력 데이터 정리
- 점주 촬영 쇼케이스 사진
- 제품 마스터 데이터
- 쇼케이스 가이드의 제품 사진/제품명
- 판정 목표 정의
- 쇼케이스 슬롯별로 어떤 제품이 진열되어 있는지 식별
- 가이드 기준과 비교해 맞는 위치/틀린 위치 판정
- 누락/오진열/빈 슬롯 여부 판정
- 모델/방식 검토
- 제품 수 100개 미만 기준으로 이미지 비교/분류 모델 가능성 검토
- 임베딩 유사도 비교, 분류 모델, 룰 기반 보조 등 방식 비교
- 텍스트 메타데이터(제품명)와 이미지 비교를 함께 활용할 수 있는지 검토
- Lambda 운영 검토
- 새로운 Lambda 스택으로 이미지 비교 모델을 운영하는 구조 검토
- 추론 시간, 패키징 크기, 배포 방식, 비용 고려
- 필요 시 비동기 처리 여부 검토
- 결과 제공 방식 검토
- 슬롯별 판정 결과
- 점수 또는 정합도
- 교체/수정 필요 위치 안내
검토 포인트
- 쇼케이스 사진 각도/조명/반사에 따라 제품 식별 정확도가 얼마나 나올지
- 슬롯 분할을 먼저 해야 하는지, 전체 사진에서 바로 인식 가능한지
- 마스터 데이터/가이드 이미지셋을 사전 데이터셋으로 정리해야 하는지
- Lambda 환경에서 실용적인 추론 성능이 나오는지
기대 효과
- 쇼케이스 케이크 진열 자동 판정 가능성 확보
- 마스터 데이터 기준 슬롯 관리 기반 마련
- 향후 점주용 셀프 점검 기능 확장 가능
시진 노이(가) 약 14시간 전에 변경
구현 진행 메모
- #868 기존 촬영/AI 분석 흐름은 수정하지 않고, 별도 showcase-image-compare-lambda 패키지와 ShowcaseImageCompareStack을 추가했습니다.
- 새 Lambda는 슬롯 crop/도어 사진+guideCells payload 비교, capture record 기반 비교, 결과 조회 command를 지원합니다.
- 기본 비교 방식은 Pillow 기반 hash/color histogram deterministic baseline이며, ONNX embedding provider 교체 지점을 분리했습니다.
- ProductCatalogStateTable 읽기, SHOWCASE_STORE_CAPTURE 조회, CAKE/OLD_CAKE/DES/OLD_DES/IC/OLD_IC 마스터 후보 로드, SHOWCASE_IMAGE_COMPARE_RESULT isolated 저장 옵션을 반영했습니다.
- 검증: pytest 10 passed, Python compileall 통과, npm run build 통과, cdk synth 통과.
Actions