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✨ [FEAT] README Update #118

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Dec 11, 2025
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✨ [FEAT] README Update #118

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@@ -1 +1,313 @@
# Frontend
# 두피어나 <img alt="두피어나" src="https://github.com/user-attachments/assets/39d7deb7-d0cb-4523-a592-a383fc921dc3" width="100" alt="BULK" src="https://github.com/user-attachments/assets/f3572efa-c327-48b6-914c-87b8fe90d837" align="left" />
한번의 터치로 두피를 진단하다.
<br/><br/>

## **🪮 프로젝트 개요 및 소개**
**두피어나**는 빗으로 두피 상태를 쉽고 빠르게 진단하고, 맞춤형 두피 케어 솔루션을 제공하는 AI 기반의 두피 분석 서비스입니다. **매일 사용하는 빗**을 활용하여 별도의 복잡한 과정 없이 매일 두피 상태를 확인할 수 있도록 도와주는 서비스입니다.

<img width="1920" alt="두피어나" src="https://github.com/user-attachments/assets/febf238e-1cb0-4a50-9090-1f7e6a62a412"/>
</br>

---

## 💡 개발 배경 및 필요성
### 1) 프로젝트 개발 동기 및 목적
<img height="500" alt="프로젝트 개발 동기 및 목적" src="https://github.com/user-attachments/assets/a5fdec17-08d8-4502-902a-a4c4fb49e267" />

- **건강보험심사평가원**의 조사에 따르면 국내 탈모 환자의 수는 2018년 22만 4,840명에서 2022년 24만 7,915명으로 지속적인 증가 추세로, 현대인들은 두피 염증, 비듬, 지루성 두피염 등 다양한 **두피 문제를 호소**하고 있습니다.
- 그러나 정확한 진단을 위해 병원을 방문해야 하는 등 번거로움과 비용, 시간적 제약으로 인해 꾸준한 관리가 어려운 현실입니다.
- 이러한 문제점을 해결하기 위해 **매일 하는 평범한 빗질**에 **하드웨어**와 **AI**를 결합해집에서도 손쉽게 두피 상태를 진단기록하고 개인 맞춤형 관리 솔루션을 제공하는 를 개발하게 되었습니다.

### 2) 프로젝트 특·장점
- 별도의 장비나 병원 방문 없이 두피 상태를 간편하게 진단이 가능합니다.
- 인공지능 분석으로 가성비 높은 맞춤형 두피 관리 솔루션을 제공합니다.
- 올리브영 등 쇼핑몰과 연동하여 최적의 케어 샴푸 등을 추천해줍니다.
- 모바일 앱으로 실시간 진단 결과 확인 및 두피 이력 관리가 가능합니다.

---

## ⚙️ 주요 기능
### 1) 🪮 SmartBrush를 활용한 두피 진단
SmartBrush에 내장된 카메라와 센서로 두피 이미지를 촬영하고, AI가 **각질·유분·민감도·밀도·두께·탈모**를 종합적으로 분석하여 **양호, 경증, 중등도, 중증으로 진단**합니다.
이를 통해 사용자는 **가정에서도 자신의 두피 상태를 빠르고 간단하게 알 수 있습니다.**
<table>
<tr>
<td>
<img height="300" alt="Smartbrush" src="https://github.com/user-attachments/assets/7ee1de0e-c8ed-420a-a3e6-4af2d977d956" />
</td>
<td>
<img height="300" alt="결과페이지" src="https://github.com/user-attachments/assets/01096816-8daf-403e-85a6-de463fec3efa" />
</td>
</tr>
</table>

### 2) 🧴 두피 MBTI별 제품 추천
사용자의 두피 진단 결과를 한눈에 이해할 수 있도록 **두피 MBTI(트러블 폭풍형, 지성 민감형, 민감 건조형, 지성 비듬형, 건조 비듬형, 건조 트러블형, 깔끔 지성형, 밸런스형)로 유형을 분류**합니다. 분류된 MBTI 유형에 맞춰 샴푸, 린스, 트리트먼트/팩, 두피 토닉, 헤어 에센스를 **맞춤 추천**합니다.
<table>
<tr>
<td>
<img height="300" alt="추천제품" src="https://github.com/user-attachments/assets/2ece0a95-8bc5-496a-83ec-c0a098cd9e14" />
</td>
<td>
<img height="300" alt="추천제품상세페이지" src="https://github.com/user-attachments/assets/0a4ad2a9-af41-48e3-a372-3ebf3779fde9" />
</td>
</tr>
</table>

### 3) ✅ 두피 관련 질문과 진단을 통한 습관 챌린지
두피 관련 질문과 진단을 통해 사용자의 두피 상태와 생활 습관을 분석하고, 결과에 따라 **습관 챌린지**를 매일 다르게 추천합니다. 챌린지는 **LIFESTYLE**(수면·스트레스·활동 습관 개선), **SCALP**(세정·건조·스타일링 루틴), **NUTRITION**(영양 균형·섭취 가이드) 세 가지 카테고리로 구성되며, 하루에 각 2개씩 제공됩니다.
<table>
<tr>
<td>
<img height="300" alt="습관챌린지" src="https://github.com/user-attachments/assets/d378b2fe-542c-43e1-98d8-a61087cffe15"" />
</td>
<td>
<img height="300" alt="질문페이지" src="https://github.com/user-attachments/assets/238d7fab-b961-4152-9d46-b298988498d3" />
</td>
</tr>
</table>

### 4) 📜 두피 월별 레포트
사용자가 매일 SmartBrush로 진단한 누적 진단 데이터를 기반으로 월별 변화 추이를 시각화하여 보여줍니다. 사용자의 진단 데이터가 매일 저장되고 한 달 단위로 쌓이게 되면, **개인별 기준선이 형성**되어 **더 정확하고 신뢰도 높은 판단이 가능**해집니다.
<table>
<tr>
<td>
<img height="300" alt="월별레포트" src="https://github.com/user-attachments/assets/0d7dd15a-8a54-410e-88f8-02e0a059223c" />
</td>
</tr>
</table>

### 5) 🗓️ 진단 캘린더
두피 분석 캘린더를 통해 사용자는 **월별 두피 상태 변화를 한눈에 확인**할 수 있습니다. 또한 원하는 날짜를 클릭하면 해당일의 진단 결과를 상세히 확인할 수 있습니다.
<table>
<tr>
<td>
<img height="300" alt="달력" src="https://github.com/user-attachments/assets/64322bd7-07c5-4a87-a875-f685342f3c2e" />
</td>
<td>
<img height="300" alt="달력_진단후" src="https://github.com/user-attachments/assets/a5ccddd2-267c-470e-9bfb-93a89afd9f59" />
</td>
</tr>
</table>

---

## ✨ 기대효과 및 활용분야
- **일상 속 두피 진단** : 빗 하나로 언제 어디서나 간편하게 두피 상태 확인이 가능합니다.
- **전문 서비스 대체** : 고가 장비 없이 정밀 진단 가능, 비용·시간 부담 해소됩니다.
- **산업 연계 확장** : 뷰티샵·클리닉·의료기관과 협업 가능한 플랫폼 확장이 가능합니다.
- **기업 연동 강화** : 쇼핑몰과 연계해 제품 추천 및 구매까지 연결이 가능합니다.
- **개인화 관리 지원** : 데이터 기반 맞춤 케어와 두피 관리 가이드 제공이 가능합니다.

---

## 🛠️ 기술 스택
- 프론트엔드<br/>
[![My Skills](https://skillicons.dev/icons?i=typescript,tailwind)](https://skillicons.dev)

- 백엔드<br/>
[![My Skills](https://skillicons.dev/icons?i=java,spring,mysql)](https://skillicons.dev)

- AI<br/>
[![My Skills](https://skillicons.dev/icons?i=python,flask)](https://skillicons.dev)

- 하드웨어<br/>
[![My Skills](https://skillicons.dev/icons?i=arduino,cpp)](https://skillicons.dev)

- 배포 및 관리<br/>
[![My Skills](https://skillicons.dev/icons?i=aws,redis,s3)](https://skillicons.dev)

---

## 👥 팀원
| 김희원 | 남시윤 | 박효진 | 장다연 |
|:------:|:------:|:------:|:------:|
| <img width="120px" src="https://avatars.githubusercontent.com/heeone1" /> |<img width="120px" src="https://avatars.githubusercontent.com/nadomola" />| <img width="120px" src="https://avatars.githubusercontent.com/phjlia2430" /> | <center><img width="120px" src="https://avatars.githubusercontent.com/noeyadd" /> |
| <center> [@heeone1](https://github.com/heeone1) </center> | <center> [@nadomola](https://github.com/nadomola) </center> | <center> [@phjlia2430](https://github.com/phjlia2430) </center> | <center> [@noeyadd](https://github.com/noeyadd) </center> |



---
## 💡 시스템 구성도
### 🔹 아키텍처 구조
<img height="400" alt="아키텍처 구조" src="https://github.com/user-attachments/assets/6c26541a-9781-41a4-88ee-ba2b50ff4557" />

### 🔹 하드웨어 구조
<table>
<tr>
<td style="text-align:center; font-weight:bold;">
하드웨어 설계도
</td>
<td style="text-align:center; font-weight:bold;">
SmartBrush 내부
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<img height="400" alt="하드웨어설계도" src="https://github.com/user-attachments/assets/831afe5b-e3a9-4aea-b808-303af854e55e" />
</td>
<td>
<img height="400" alt="Smartbrush내부" src="https://github.com/user-attachments/assets/ef77a921-1543-48dc-abf9-4821b81a224c" />
</td>
</tr>
</table>

---

## 🎥 작품 소개 영상
[![시연 영상 보기](https://img.youtube.com/vi/UiVeHTItPyk/0.jpg)](https://youtu.be/cVYWDxybcYY?si=ZxseDR4PNyukEOeK)

---
## 🖥️ 핵심 소스코드
<details>
<summary><h3>UV 측정 및 이미지 자동 업로드</h3></summary>

```C++
Adafruit_VEML6070 uvSensor = Adafruit_VEML6070();
float uvEMA = 0.0f, meanUV = 0.0f, varUV = 0.0f;
uint16_t baseUV = 0;

void calibrateUV() {
setIT(IT_8T);
uint32_t sum = 0;
for (int i = 0; i < CALI_SAMPLES; ++i) {
sum += uvSensor.readUV();
delay(20);
}
baseUV = sum / CALI_SAMPLES;
uvEMA = baseUV;
meanUV = baseUV;
varUV = fmaxf(5.0f, (float)baseUV * 0.2f);
}

String getUVState(uint16_t uv) {
float sigma = sqrtf(fmaxf(1.0f, varUV));
float z = ((float)uv - (float)baseUV) / fmaxf(1.0f, sigma);
if (z <= 1.0f) return "건성";
else if (z <= 2.5f) return "보통";
else return "지성";
}

~~

void loop() {
uint16_t raw = uvSensor.readUV();
float sigma = sqrtf(fmaxf(1.0f, varUV));
float z = ((float)raw - (float)baseUV) / fmaxf(1.0f, sigma);
float deltaRise = (float)raw - uvEMA;

if (armed && (z >= Z_ON || deltaRise >= DELTA_ON)) {
uint16_t medianUV; float burstEMA;
burstMeasure(medianUV, burstEMA);
String state = getUVState(medianUV);
sendUVToServer(medianUV, state);
captureAndUploadImage();
armed = false;
lastTriggerMs = millis();
} else {
sampleAmbientSlow(raw);
}

delay(IDLE_POLL_MS);
}
```
</details>


<details> <summary><h3>두피 진단 AI 코드</h3></summary>

```python
from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from efficientnet_pytorch import EfficientNet
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import numpy as np

torch.serialization.add_safe_globals({'EfficientNet': EfficientNet})

app = Flask(__name__)

# Load all models
model_paths = {
"미세각질": "model1_full.pt",
"탈모": "model2_full.pt",
"모낭사이홍반": "model3_full.pt",
"모낭홍반농포": "model4_full.pt",
"비듬": "model5_full.pt",
"피지과다": "model6_full.pt",
"모발밀도": "model7_full.pt"
}

models = {}
for name, path in model_paths.items():
m = torch.load(path, map_location=torch.device('cpu'), weights_only=False)
m.eval()
models[name] = m

# Preprocessing
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize([600, 600]),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

@app.route("/ai", methods=["POST"])
def ai():
# image 필드로 여러 개 업로드
files = request.files.getlist('image')
if not files:
return jsonify({'error': 'No image provided'}), 400

# 질환별 확률 누적
sum_probs = {disease: None for disease in models.keys()}
valid_count = 0

with torch.inference_mode():
for f in files:
try:
image = Image.open(f.stream).convert('RGB')
except Exception:
# 잘못된 이미지는 평균에서 제외
continue

x = transform(image).unsqueeze(0) # [1, 3, H, W]

for disease, model in models.items():
logits = model(x) # [1, C]
prob = torch.softmax(logits[0], dim=0).cpu().numpy() # [C]

if sum_probs[disease] is None:
sum_probs[disease] = prob.copy()
else:
sum_probs[disease] += prob

valid_count += 1

if valid_count == 0:
return jsonify({'error': 'All images were invalid'}), 400

# 평균 확률 → 최종 결과
results = {}
for disease, s in sum_probs.items():
mean_prob = s / float(valid_count)
pred = int(np.argmax(mean_prob))
conf = float(mean_prob[pred])
results[disease] = {
"class_index": pred,
"confidence": round(conf, 3)
}

return jsonify({
"count": valid_count, # 평균에 사용된 유효 이미지 수
"results": results
})

if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", port=5000)
#app.run(host="0.0.0.0", port=8000)
```

</details>

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