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본 페이지에서는 오토피디아에서 현재 제공 중인 머신러닝(ML) API들의 목록과 입출력 형태를 확인할 수 있습니다.

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오토피디아에서는 다양한 차량 문제를 머신러닝 기술로 해결하기 위해 노력하고 있으며 현재 제공 중인 API에서 더 추가되었으면 하는 기능, 정보, 예측값이 있으시거나 본 페이지에는 명시되어 있지 않지만 추가로 더 필요한 API가 있으시다면 ml-api@autopediacar.com 으로 편하게 연락주시기 바랍니다.

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    \n
  • 모든 사진 분석 API를 호출하기 전에 /images EndPoint를 통해서 오토피디아의 S3 버킷에 추론용 이미지를 업로드(upload_url) 하고 다운로드(download_url) 할 수 있는 pre-signed URL을 발급 받아야 합니다. pre-signed URL은 1000초의 유효 기간을 가지므로 유효 기간이 지난 후에는 발급 받은 URL이 만료되며 업로드와 다운로드가 모두 불가능해집니다.
    • \n
  • 사용자의 클라이언트 단에서 upload_url 경로에 이미지 파일을 PUT 메소드를 통해 업로드 해야 합니다.
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  • 사용자의 클라이언트 단에서 이미지가 업로드 완료된 뒤에 사진 분석 API(예: /treads/r1/predict )에 download_url 파라미터를 전달하는 방식으로 추론 요청을 보낼 수 있습니다.
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  • 추론 서버는 제공된 download_url 을 통해 오토피디아의 S3 버킷으로부터 이미지를 다시 다운 받은 후 학습된 딥러닝 모델에서 추론하게 됩니다.
    • \n
  • 위와 같은 방식을 통해 API Gateway에 가해지는 네트워크 부하를 줄일 수 있으며 클라이언트 단에서는 업로드 중과 분석 중 상태를 직접 관리하게 되므로 대기 중인 사용자에게 각 상태 별로 안내 메시지를 표시하는 등의 응용이 가능합니다.
    • \n
\n","_postman_id":"c88341e8-98a3-4232-b79b-1d87cf3a38b1","auth":{"type":"apikey","apikey":{"basicConfig":[{"key":"key","value":"x-api-key"},{"key":"value","value":""}]},"isInherited":true,"source":{"_postman_id":"7e41271c-94b1-4672-9b7f-7a54891d5ff1","id":"7e41271c-94b1-4672-9b7f-7a54891d5ff1","name":"오토피디아 ML API v1.0","type":"collection"}}},{"name":"ErrorCode","item":[],"id":"ad379617-fcb3-4247-b2bf-42b989094624","description":"

Error Response Schema

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code 200이 아닌 모든 경우에는 아래와 같은 형태로 Error Response가 반환됩니다.

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{\n    \"success\": false,\n    \"code\": 400,\n    \"error\": {\n        \"message\": \"\",\n        \"status\": \"\"\n    }\n}\n\n
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Error Code List

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Error CodeStatusDescription
400SchemaMismatch요청한 query parameter, body request parameter의 데이터 형식이 맞지 않는 경우 발생
400InvalidParameter파라미터 값이 요구 사항을 만족하지 못하는 경우 발생
400ImageDownloadFailure제출한 이미지의 download_url 을 통해 이미지 다운로드가 실패한 경우 발생
400NonTreadImageDetected제출한 이미지 중 트레드가 아닌 이미지가 한 장 이상 포함될 경우 발생
403ForbiddenAPI KEY 값이 잘못 되었거나, Header 상에 없을 시에 발생
405MethodNotAllowed허용되지 않는 Method 요청 시에 발생
429Too Many RequestRate Limit을 초과한 호출인 경우 발생
500InternalServerError서버 에러
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","_postman_id":"ad379617-fcb3-4247-b2bf-42b989094624","auth":{"type":"apikey","apikey":{"basicConfig":[{"key":"key","value":"x-api-key"},{"key":"value","value":""}]},"isInherited":true,"source":{"_postman_id":"7e41271c-94b1-4672-9b7f-7a54891d5ff1","id":"7e41271c-94b1-4672-9b7f-7a54891d5ff1","name":"오토피디아 ML API v1.0","type":"collection"}}},{"name":"/images","id":"422c1597-e9dc-43f1-8e49-c55500ac4f30","request":{"method":"GET","header":[{"description":"

(Required) API Key token

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분석 API를 호출하기 전에 이미지를 업로드/다운로드 할 수 있는 URL을 발급하는 API

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Response Schema

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fieldtypedescription
successbooleanAPI 호출이 성공했을 시 true , 그 외에는 false 값
codeintegerHTTP 요청의 status_code와 같은 값을 가집니다.
data.images[]List of Imagenum_images 개수 만큼의 download_url , upload_url 이 발급됩니다.
data.images[].upload_urlstring1000초의 유효 기간을 갖는 AWS S3 버킷의 pre-signed URL로 PUT 메소드를 통해 파일을 업로드합니다.
data.images[].download_urlstringupload_url 을 통해 이미지 업로드를 완료한 이후, 분석 API를 호출할 때는 download_url 을 전달해야 합니다. 따라서 클라이언트 단에서 업로드 이후 분석 API 호출 시까지 상태로 저장해야 합니다.
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(Required) number of requesting URLs to upload image

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\"download_url\": 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},\n {\n \"upload_url\": \"https://drcha-ai-datalake.s3.amazonaws.com/raw/ml-api-payload-images-prod/5368f6a4-8e22-484e-bbe1-780b2e9d255d?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=ASIA4URNBZMT44NTW4P5%2F20220510%2Fap-northeast-2%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20220510T042730Z&X-Amz-Expires=1000&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Security-Token=IQoJb3JpZ2luX2VjEDQaDmFwLW5vcnRoZWFzdC0yIkgwRgIhANnSk7I%2B3qcRkKFytPEMP9GsPNiP8zeqWkjSBD9KGpz3AiEAm74CFD5ZMl3v6it9wC3oOzLXeq9xMno9PflJKrS49%2F0qqAII%2Fv%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2F%2FARABGgw4Njg3NTE2MjQ5OTkiDGpkHxQiGn05X2rgYCr8AaSt4P1lcHVUc%2FcaYEIvpIhMczfi2n3zpjvcmSmFojz9Cay5GH%2FN61xM6xOVCbCeZNzByxkGPdzkAM%2BQ43MAsvN3PdVtYsIDiv2SJvazQSdVAH5mfN6vGpMqXTUZBYYohiAUe7H3nwu2EGnesMKqsNCNDkyZMBmbWI3mIbgu3bNF3b2oZYFc00UrNyaIlvP3Bf5hfZWCMxS%2F%2B73vZ9ca%2FrH2yaMvyhy7yDkbDAxoYe%2Fet08H6OFrR%2FNNTtjM79fMTmoAUhIDu1U3nNfBpdX6H20EXbYf55MRrGhdGI8SUMrTg5EpRgZYIFFd42rei9RKlE%2Fch%2Fg4Kq3pvIA75TCy0%2BeTBjqZAYxDuUNd5T3dyetv9RvfyJo4jFP%2BRFM9y9ryhcmu9I67jkNhWyb87iuy3GU8%2BmQ0Vve%2F%2FyG6C1BGrJjrRqWvN1BRmlB9LejUmoQ4d4%2BuBQOCD1t0lNWoZ%2BdH2tdQeKeV1B2a0xODWuGdVXD6hqFQwa6sJPHmnIE9PAQmPSiCRvbwjrIKan46qu%2BLL7ITYasJ3wkjI5t6cqqItg%3D%3D&X-Amz-Signature=2573e1d57cd272ac5e1798091c652387ba2c75ab4354b8f5749819cf3fa410f0\",\n 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(Required) API Key token

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하나의 타이어를 서로 다른 각도에서 촬영한 복수 개의 트레드 이미지를 입력으로 받아 트레드의 잔여 깊이를 예측하는 API .

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동일한 타이어에 대해서 서로 다른 각도에서 촬영한 트레드 이미지를 최소 1장에서 최대 3장까지 제출하여 분석을 요청할 수 있으며, 일반적으로 제출하는 이미지 수가 많을수록 예측 정확도가 올라갑니다.

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현재 모델은 두 단계에 걸쳐서 예측을 합니다.

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  1. 제출된 이미지들이 모두 트레드 이미지에 해당하는지 확인
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    1. 현재 정책인 높은 정확도를 위해서 제출된 이미지 중에 트레드 이미지가 아니라고 판단되는 이미지가 한 장이라도 존재할 경우 400 NonTreadImageDetected 에러가 발생합니다.
      2. \n
    2. 일반적으로 트레드 면을 찍지 않고 타이어 측면(사이드월) 혹은 휠을 찍은 경우, 타이어가 아닌 다른 물체 혹은 풍경을 촬영하는 경우에 400 NonTreadImageDetected 에러가 발생됩니다. 해당 에러유형이 발생할 경우 사용자에게 가이드를 참조하여 재촬영을 요구하는 형태로 서비스 플로우를 설계할 수 있습니다.
      3. \n
    3. 위와 같은 정책이 사용자 경험을 해친다고 판단된다면 트레드 이미지가 최소 한 장이라도 존재할 때 2단계로 넘어가도록 정책 변경이 가능합니다.
      4. \n
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    2. \n
  2. 제출된 이미지가 모두 트레드 이미지인 경우 각 트레드 이미지에 대해서 잔여 깊이를 예측합니다. 이후 각 이미지 별 잔여 깊이를 취합하여 해당 타이어에 대한 최종적인 잔여 깊이 값( estimated_depth )을 계산합니다. 더불어서 잔여 깊이를 바탕으로 예상 잔여 교체 시기를 개월 수( estimated_lifetime )로 산정합니다.
    3. \n
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Request Body Schema

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fieldtyperequireddescription
images[]List of Imagerequired
images[].download_urlstringrequiredupload_url 을 통한 업로드 요청이 완료된 후에 추론 서버가 이미지를 다운 받을 수 있는 download_url
images[].upload_timenumberoptional클라이언트 측에서 이미지를 업로드하는데 소요된 시간 (단위: 초)를 Optional 파라미터로 제출할 수 있습니다. 해당 정보가 없더라도 분석 요청은 수행되며, 업로드 소요 시간을 모니터링하는 용도로 활용됩니다.
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Response Schema

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fieldtypedescription
successbooleanAPI 호출이 성공했을 시 true , 그 외에는 false 값
codeintegerHTTP 요청의 status_code와 같은 값을 가집니다.
data.estimated_lifetimeinteger타이어의 잔여 깊이를 바탕으로 계산한 예상 교체 시기까지 남은 개월 수 (단위: 월)
data.estimated_depthnumber여러 각도에서 찍은 트레드면 이미지로부터 종합적으로 예측된 타이어의 잔여 깊이 (단위: mm)
data.images[]List of Imagenum_images 개수 만큼의 download_url , upload_url , 이미지별 트레드 잔여 깊이를 예측한 결과가 포함됩니다.
data.images[].upload_urlstring1000초의 유효 기간을 갖는 AWS S3 버킷의 pre-signed URL로 PUT 메소드를 통해 파일을 업로드합니다.
data.images[].download_urlstringupload_url 을 통해 이미지 업로드를 완료한 이후, 분석 API를 호출할 때는 download_url 을 전달해야 합니다. 따라서 클라이언트 단에서 업로드 이후 분석 API 호출 시까지 상태로 저장해야 합니다.
data.images[].estimated_depthnumber해당 사진에서 예측된 타이어의 잔여 깊이 (단위: mm)
data.images[].is_treadboolean트레드 사진이라고 인식된 경우 true, 그렇지 않을 경우 false
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