- 디지털 취약 계층의 AI 리터러시 능력을 향상시키기 위한 교육형 퀴즈 웹 서비스
- 실제 이미지 vs AI 이미지 퀴즈를 통해 AI 리터러시 향상을 도모
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📦src
┣ 📂api
┃ ┣ 📜imageApi.ts //문제 호출 api
┃ ┗ 📜scoreApi.ts //순위 호출 api
┣ 📂assets
┃ ┣ 📜ai_logo.png
┃ ┗ 📜react.svg
┣ 📂components
┃ ┣ 📜Button.tsx
┃ ┣ 📜FontToggle.tsx
┃ ┣ 📜GrayCard.tsx
┃ ┣ 📜ProgressBar.tsx
┃ ┗ 📜WhiteCard.tsx
┣ 📂pages
┃ ┣ 📜MainPage.tsx //시작 페이지
┃ ┣ 📜ResultPage.tsx //결과 페이지
┃ ┗ 📜TestPage.tsx //테스트 페이지
┣ 📂store
┃ ┗ 📜useFontStore.ts //글자 크기 변경 기능을 위한 store
┣ 📜App.css
┣ 📜App.tsx
┣ 📜index.css
┗ 📜main.tsx ┣ 📂db_folder // 판별 문제용 이미지 및 설명 데이터
┃ ┣ 📂fake // AI 생성(Synthetic) 이미지
┃ ┣ 📂real // 실제(Natural) 이미지
┃ ┗ 📂text // AI 생성 판단 이유 텍스트
┣ 📂unet_autoencoder // AI 생성 이미지 판별 및 설명 모듈
┃ ┣ 📂models // 학습된 모델 가중치(.pth)
┃ ┃ ┗ model20.pth
┃ ┣ ae_core.py // 재구성 오차 계산 및 heatmap/overlay 시각화
┃ ┣ ae_explain.py // 재구성 오차를 근거로 한 자연어 설명 생성
┃ ┣ config.py // 경로 및 학습/추론 하이퍼파라미터 설정
┃ ┣ datasets_ae.py // Autoencoder 학습·추론용 데이터셋 정의
┃ ┣ laion.py // LAION 기반 Autoencoder 학습 데이터셋 생성 스크립트
┃ ┣ score_folder.py // 재구성 오차(mean, p95) 통계 점수 계산 로직
┃ ┣ test.py // Autoencoder 추론 테스트 스크립트
┃ ┣ train.py // U-Net Autoencoder 학습 스크립트
┃ ┗ unet.py // U-Net 기반 Autoencoder 모델 정의
┣ app.py // 이미지 생성·판별·설명 및 점수 관리 백엔드 서버
┣ render.yaml // Render 배포 환경 설정 파일
┣ requirements.txt // 백엔드 실행을 위한 Python 의존성 목록
┣ runtime.txt // Render Python 런타임 버전 명시
┗ scores.db // 사용자 점수 저장 데이터베이스npm install 후 npm run dev 혹은 배포 링크를 통해 확인 가능
서버가 켜지는 데에 시간이 조금 걸려 첫 실행은 2분 이상 걸릴 수도 있는 점 양해 부탁드립니다.