aws rekognition 사용하기 위한 로컬 환경설정

이미지 업로드 시 해당 이미지가 부적절한 콘텐츠인지 자동으로 판별하는 기능은 다양한 서비스에서 제공하고 있다.

여기서는 AWS Rekognition을 이용해 로컬 환경에서 이를 구현하기 위한 환경 설정 방법을 소개한다.

 

1. 이미지 콘텐츠 판별 API 소개

부적절한 이미지를 자동으로 탐지해 주는 대표적인 이미지 분석 API는 다음과 같다:

 

✅ Google Cloud Vision API

• SafeSearch Detection 기능 제공
• 성인용 이미지, 폭력적 콘텐츠 여부 분석
• adult, violence, racy 등 카테고리로 위험 수준 평가

✅ Amazon Rekognition

• Moderation Labels 기능 제공
• 노출, 성인 콘텐츠 여부를 판단하는 이미지 분석 기능

✅ Microsoft Azure Content Moderator

• 이미지 내 성인 콘텐츠 탐지 기능 제공

✅ Nudity Detection APIs

• 대표적으로 Sightengine, PicPurify 등
• 성인 이미지 필터링에 특화된 API 서비스

 

이번에는 AWS Rekognition을 활용해 기능을 테스트하고, 로컬 개발 환경에서 이를 연동하는 과정을 다룬다.

 

2. 개발 환경

• 운영체제: macOS (맥북 기준)
• 프론트엔드: Vue 3
• 백엔드: Python3 (dJango 프레임워크 사용)

 

3. AWS Rekognition 사용을 위한 환경 설정

1) AWS 사용자 및 권한 설정

 

✅ 사용자 생성 및 액세스 키 발급

AWS 콘솔에서 IAM 사용자를 생성하고, 프로그래밍 방식 액세스 (CLI) 를 허용해 Access Key ID와 Secret Access Key를 발급받는다.

 

✅ 권한 부여

• AmazonRekognitionFullAccess
• AmazonS3ReadOnlyAccess (필요시)
  ※ 이미지가 로컬에서만 처리된다면 S3 접근 권한은 생략해도 된다.

 

2) AWS 인증 정보 등록 (Mac 기준)

mkdir -p ~/.aws

 

📁 경로 예시:

• 인증 파일: /Users/사용자이름/.aws/credentials
• 설정 파일: /Users/사용자이름/.aws/config

 

📄 credentials 파일 내용

[default]
aws_access_key_id = AKIAxxxxxxxxxxxxxx
aws_secret_access_key = xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

 

📄 config 파일 내용

[default]
region = ap-northeast-2

 

3) Python SDK (boto3) 설치

 

로컬 가상환경에 진입한 뒤 아래 명령어로 boto3을 설치한다.

pip install boto3

 

정상적으로 설치되면 AWS Rekognition을 사용할 준비가 완료된다.

 

마무리

이제 로컬 환경에서 AWS Rekognition API를 호출할 수 있는 기반이 갖춰졌다.

다음 글에서는 업로드된 이미지를 분석해 부적절한 콘텐츠 여부를 판별하는 파이썬 코드를 알아본다.

 

👉 관련 aws 개발자 가이드는 아래를 참고했다.

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/setup-awscli-sdk.html

2단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정 - Amazon Rekognition