K-POP AI 얼굴상 테스트

문제와 목표

K-POP 얼굴상 테스트를 단순 AI 데모가 아니라 이미지 업로드, AI 예측, 결과 공유, 다국어 SEO, 광고 수익화, PWA/Android 앱 출시까지 이어지는 소비자용 서비스로 구축하는 것이 목표였다.

내가 맡은 범위와 구현

Python/Selenium 데이터 수집과 Teachable Machine 모델 학습을 진행하고 TensorFlow.js 분석, 결과 이미지 생성, SNS 공유 UX, Jekyll/GitHub Pages 다국어 웹, PWA, React Native WebView Android 앱, GA4/GSC/AdSense 운영 흐름을 연결했다.

기술 구조

Python, Selenium, Teachable Machine, TensorFlow.js, Jekyll/GitHub Pages, PWA, React Native WebView, GA4/GSC/AdSense.

K-POP AI 얼굴상 테스트 모바일 결과 흐름 전체 화면 — **얼굴상 분석부터 결과 공유까지 이어지는 사용자 흐름**
사진 업로드, AI 분석, 결과 키워드, 공유 이미지, 댓글·투표·랭킹으로 이어지는 모바일 결과 페이지입니다. 웹/PWA와 Android WebView를 함께 운영하면서 GA4/GSC/AdSense 기반의 서비스 운영 흐름까지 연결했습니다.
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