C8_Hermes / Hermes
🧑🏻💻 Hermes Team
 정승균 (iOS Developer) |
 임주민 (iOS Developer) |
 김나연 (BackEnd Developer) |
 최유진 (AI Developer) |
 숭실대학교 유나경 (UX/UI Designer) |
🌱 프로젝트 배경/목표
- 전동휠체어 배터리가 없어져서 멈추면 혼자 있을때 아예 움직일 수가 없기 때문에 119나 경찰을 부르는 경우가 있어, 미리 가까운 급속충전기 위치를 안내해주는 것이 목표입니다.
- 지하철을 이용하러 갈 때, 휠체어로 이동할 수 있는 길이 한정적이여서 지하철 내에 있는 휠체어 리프트의 위치를 안내해서 이용에 도움을 주는 것이 목표입니다.
- 지하철 내에 휠체어 사용자들이 이용할 수 있는 화장실의 위치를 안내해 이용에 도움을 주는 것이 목표입니다.
- 휠체어를 이용하다보면 고르지 않은 길과 타일에 바퀴가 잘 빠져서 혼자서 빠져나가기 힘들거나, 휠체어가 걸려 뒤로 넘어가서 위험한 일이 생기고는 합니다. 보도는 모든 사람이 이용하는 공공재로서 누구나 차별 받지 않고 이용할 수 있어야 한다는 점을 감안할 때, 해당 부분에서 도로의 타일이 튀어나와있거나 바퀴가 빠질 정도의 홈이 있는 등의 유형(type)을 선택 및 자세한 내용 작성과 사진 촬영 그리고 어디인지 위치 등록을 해서 불편을 해소해 주는 것이 목표입니다.
동작 방식
[ train.py ]
- intents.json 내의 데이터 기반으로 학습
- 단어 토큰화
- 모델 생성
- 모델 컴파일
- 모델 저장
[ app.py ]
- 채팅 입력 시 호출
- 사용자 쿼리를 기반으로 해당 응답 반환
- 사용자에게 제공할 응답 예측
- POST, form-data로 클라이언트와 송수신
[ intents.json ]
- 서울 기준 지역별 휠체어 대여 관련 정보
- 서울 장애인 콜택시 예약 안내
- 도로파손 신고 전화번호
- 저상버스 예약 안내
- 그 외 기본 인사, 오류, 챗봇 소개 등
[ restapi.py ]
- mysql DB 연결
- Rest-API Json 형식 POST
- 클라이언트로부터 민원 Data(유형, 위치, 상세위치, 설명) 저장
개발/배포 환경
Python 3.10, 라이브러리
- TensorFlow
- Flask
- nltk
활용/참고 정보
- AI Chat bot https://github.com/mainadennis/An-AI-Chatbot-in-Python-and-Flask/tree/6cb96505fc1da684277ef77569d5f2f2e622fcc7
- Python Flask Rest API https://medium.com/@feedbotstar/python-flask-%EB%A1%9C-%EA%B0%84%EB%8B%A8%ED%95%9C-rest-api-%EC%9E%91%EC%84%B1%ED%95%98%EA%B8%B0-60a29a9ebd8c
테스트 환경
Set up
1. VsCode : Python -m venv .venv
2. cmd : pip install --upgrade tensorflow
3. cmd : pip install -U nltk
4. cmd : pip install -U Flask
5. cmd : pip install flask-ngrok
실행 순서
챗봇 모델 생성 및 서버
- 챗봇 모델 생성 및 학습 : backend\Chatbot\train.py
- 챗봇 서버 구동 :backend\Chatbot\app.py
등록 민원 저장 서버
- backend\Reportview_bot\restapi.py