/2019-cap1-2019_4

Flex Ads to implement advertising system in offline market

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

Flex Ads

2019년 국민대학교 소프트웨어학부 캡스톤 디자인 프로젝트
https://kookmin-sw.github.io/2019-cap1-2019_4

1. 프로젝트 소개

 FlexAds는 쿠팡, 아마존닷컴과 같은 온라인 마켓에서 우리가 구매하거나 클릭한 상품들을 기반으로한 상품 추천을 오프라인 마켓으로 확장시켜, 회원제 오프라인 마켓에서의 광고 추천 시스템을 구현하는 프로젝트입니다. 클라우드 및 서버리스 환경에서 마켓을 이용하는 회원들의 얼굴을 인식하여 회원 정보를 반환하고, 추천 시스템을 통해 적합한 광고를 송출합니다.

  FlexAds is a project to implement advertising system. On online markets like Coupang and Amazon.com, they recommend the product which customers are more likely to buy, by using the records about what they have purchased or clicked on. Extending the available range from online to offline, we apply the recommendation system on offline markets.


프로젝트 시나리오


2. 소개 영상

사진을 클릭하면 Youtube로 넘어갑니다.
flexads

3. 팀 소개

이경용 교수님

캡스톤 디자인 프로젝트 지도교수님
프로젝트 검수

leeky@kookmin.ac.kr

민지수
Project Leader
AWS RDS와 DynamoDB 데이터 처리 및 관리
추천 시스템 구조 설계 및 알고리즘 구현 관리
Serverless 기반의 광고 송출 시스템 구현(얼굴 인식 결과와 추천 시스템 연동)


jsmin0415@gmail.com

유지원
사용자와 상품 관련 추천 서비스(알고리즘) 개발 및 연구 - 상품 담당
AWS RDS와 DynamoDB 데이터 처리 및 관리
Feature Generator



jiwon72674@gmail.com

윤지영
사용자와 상품 관련 추천 서비스(알고리즘) 개발 및 연구 - 사용자 담당
회의록 및 문서 작성 




wldud8463@kookmin.ac.kr

이성재
얼굴 인식을 위한 시스템 설계
Rekonition을 이용한 얼굴 학습 및 Jetson과의 연동 시스템 구축
Lambda Function을 이용한 S3-Rekognition-EC2의 연결



odobenuseKR@gmail.com

황수진
TX1 / TX2 설정 및 관리
얼굴 인식 서비스 개발 
AWS S3 저장소 데이터 관리

blue8957@gmail.com

4. 사용법

  • 기타 기록과 문서는 wiki를 사용합니다.