온디바이스 감성 분석 Android 앱
쇼핑몰 리뷰 감성 분류 모델을 ONNX로 변환해 Unity Sentis로 Android에서 서빙. 모델 선정 기준은 용량, 정확도, 처리 속도 순
2026
Unity SentisONNXNLPAndroid
Summary요약
2026
문제
쇼핑몰 리뷰의 감성을 서버 없이 단말에서 분류하는 파이프라인이 목표였습니다. 온디바이스에서는 정확도보다 용량과 처리 속도가 먼저 제약이 되므로, 모델 선정 기준을 용량, 정확도, 처리 속도 순으로 두어야 했습니다.
역할
HuggingFace 직접 탐색 결과 8,985건을 부적합으로 판단하고 웹 검색과 AI 서포트로 KcELECTRA-small과 KoMiniLM 2종을 선발했습니다. 각 모델을 freeze와 full fine-tune 두 방식으로 학습해 체크포인트 4조합을 비교하고, 최종 모델을 ONNX로 변환한 뒤 Unity 6.3 LTS와 Unity Sentis 환경을 구축해 Android APK로 서빙했습니다.
성과
Android 실기기에서 리뷰 텍스트 입력부터 감성 분류까지 동작하는 앱으로 구동했습니다(시연 영상). 산출 모델은 ONNX 64MB입니다.
Key Numbers
ONNX 64MB
모델 포맷
Unity Sentis · Android
실행 환경
신호정 / seenjeonga@gmail.com
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