[2021] / [3인 팀프로젝트] 제품 리뷰를 분석하여 소비자에게 다양한 정보를 제공하는 모바일 웹 개발

1. Introduction

백화점, 마트 등 다양한 장소에서 처음 보는 제품의 최저 가격, 장·단점, 사용 방법, 열량 정보, 다른 사람들의 평가 등 다양한 정보를 한 번에 알 수 있다면 얼마나 편리할까요?

 

본 프로젝트에서는 이러한 음식 제품의 정보를 모바일 웹에서 등록되어 있는 QR코드를 인식할 시 위와 같은 다양한 정보와 더불어 인공지능 자연어 처리(NLP) 기술 중 감성 분석(Sentiment Analysis) 기술을 사용하여 온라인 상에 등록되어 있는 제품의 리뷰를 분석하여 긍정적인 평가와 부정적인 평가의 비율을 수치화하여 제공하고, 대표적인 리뷰를 제공합니다.

 

2. Tech Stack

Front-end

• HTML
• CSS
• JAVASCRIPT

Back-end

• Python
• Node.js
• MySQL

 

3. My Part

Python - Crawling

• 식품의약품안전처에 등록되어 있는 제품의 리뷰 수집
• 다양한 제품의 리뷰 수집 (학습 데이터)

 

Python - Modeling

• BERT - 감성 분석을 위해 Single sentence classification으로 Fine Tuning 하여 학습
• 학습된 모델을 편리하게 사용하기 위해 Flask API를 배포해 URL를 통해 커뮤니케이션

 

MySQL

• 식품의약품안전처의 등록되어있는 제품들의 생산 날짜, 중복 데이터를 토대로 전처리 후 DB에 삽입
• DB에 삽입된 데이터를 토대로 실시간 제품의 최저 가격, 최고 가격, 이미지 주소, 쇼핑몰 주소를 DB에 업데이트
• DB에 등록된 제품명에 코드번호를 부여하고 코드번호를 토대로 QR 코드 생성
• API를 통해 저장된 제품명, 제품 리뷰 파일을 전송하여 도출된 리뷰의 긍·부정 수치, 리뷰 데이터를 DB에 업데이트

 

\(\rightarrow\) GitHub : https://github.com/KimGeunUk/2021-IRLab-Project

GitHub - KimGeunUk/2021-IRLab-Project: 2021 IRLab 소실험실

 

4. Work Flow

 

5. Result

기대 효과 및 결론

기대효과로 모바일 웹을 켜 QR코드를 찍는 단순한 행위 하나로 온라인에서 물품을 구매하기 위해 여러 사이트를 전전하며 제품정보를 확인하고 비교하는 번거로운 작업을 거치거나, 오프라인에서는 물품을 구매할 때 그 물품에 관한 열량 정보를 한눈에 파악하기 힘들고 그 물품에 대한 다른 사람들의 평가를 한눈에 확인할 수 없는 문제를 해결할 수 있게 된다. 이는 곧 소비자의 물품 구매 시간을 많이 단축할 수 있게 되고 물품 구매 여부에 영향을 주는 다양한 정보를 제공하여 소비자가 좀 더 양질의 물품을 구매할 수 있게 한다.

이와 더불어 금번 소실험실을 통해 산출한 결과물들을 "2021년 한국지식정보기술학회 추계학술대회"에서 학부생 논문 2편을 발표하는 소기의 성과를 얻었다.

 

Interface