AI 얼굴 인식 기능과 클라우드 자원을 활용한 '자동 출석 확인' 서비스를 웹 환경에서 이용할 수 있도록 구현한 서비스입니다. 학교, 기관 등 어느 조직에서나 쉽게 도입 가능하며, 기존 출석 방식의 한계 극복을 통해 효율적인 자원 활용이 가능하도록 지원합니다.
- Node.js 및 npm 설치
- AWS 계정 및 설정된 AWS CLI
- Local 환경에 repository 를 Clone 합니다.
- 이후, project directory 로 이동합니다.
- 클라이언트에 필요한 의존성을 설치하기 위해 install_packages.sh 스크립트를 실행합니다:
./install_packages.sh
- AWS 자격 증명 및 데이터베이스 구성을 위한 환경 변수 설정. 프로젝트 루트에 다음 변수를 포함하여 .env 파일을 생성합니다:
AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key AWS_REGION=your_aws_region DB_HOST=your_db_host DB_USER=your_db_user DB_PASSWORD=your_db_password DB_PORT=your_db_port DB_NAME=your_db_name
애플리케이션을 실행하기 위해 다음 명령어를 사용하세요:
- 클라이언트:
client디렉토리로 이동하여npm start를 실행합니다. - 서버:
server디렉토리로 이동하여node server.js를 실행합니다.
/Web-Services
|-- /client # Client-side code
| |-- /public # Public assets
| |-- /src # Source files
| |-- package.json # Client dependencies
|-- /server # Server-side code
| |-- server.js # Server setup and endpoints
|-- .gitignore # Specifies intentionally untracked files to ignore
|-- install_packages.sh # Script to install client dependencies
|-- README.md # This file
| 분야 | 사용 기술 |
|---|---|
| FrontEnd | React, javascript |
| BackEnd | Node.js, Express |
| Database | MySQL |
| Face Recognition | AWS Rekognition |
| Cloud Services | Amazon EC2, Amazon RDS, Amason S3, Amazon Lambda |
| Tool | VSCODE, Notion, Slack |
| Design | Figma, CSS |
| 성명 | 역할 |
|---|---|
| 소부승 | BackEnd, Cloud Services, DevOps |
| 신승헌 | Face Recognition, Cloud Services |
| 이정현 | BackEnd, Database, Cloud Services |
| 지수인 | FrontEnd, Backend, Design |
.env파일의 자리 표시자 값을 실제 AWS 및 데이터베이스 구성 세부 정보로 교체하세요.- 애플리케이션을 실행하기 전에 모든 의존성이 올바르게 설치되었고 환경 변수가 설정되어 있는지 확인하세요.