이 글은 국제인공지능대전의 회고록입니다.
만약 저희팀의 프로젝트가 궁금하시다면 여기 링크 를 참고해주세요!

Hello, World!

안녕하세요. 필자는 대덕소프트웨어마이스터고등학교에서 재학중인 3학년 이재하 입니다.
제 소개를 간단히 하자면 인공지능 동아리 전 모딥의 부장으로 활동하였고 ML Research를 주로 공부하고 있습니다.
지난 4월 13일부터 15일까지 코엑스에서 국제인공지능대전에서 대마고 대표로 부스 운영을 하게 되었습니다. 이는 국제인공지능대전에서 부스를 운영한 경험에 대한 회고록입니다.

참여하게 된 계기

처음에는 자의로 시작하게 된 것은 아닙니다. 3월 첫째주 금요일쯤 대마고의 인공지능동아리 모딥에서 국제인공지능대전에 출전할수도 있다는 소식을 들었고, 둘째주 화요일에 확실하게 통보 받았습니다.

당장 취업준비로 인해 포트폴리오, 이력서 작성 및 면접 준비를 해야했던 저에게는 부담스러울 수 밖에 없었고 고민을 하게 되었습니다. 하지만 이러한 기회가 왔을 때 잡아야한다는 생각에 저는 참여를 결심하게 되었습니다.

팀 구성

소프트웨어마이스터고등학교는 2022년 기준 4개로 구성되어있습니다.
대덕, 광주, 대구, 부산 총 4개교로 되어있고, 학교마다 3개의 부스를 운영을 했습니다.
저희 학교는 인공지능 동아리 모딥에서 저 포함 3명의 학생들이 주를 이루어 팀을 구성하여 출전하였습니다.

CLASSBER

저희팀은 특정 Object를 따라가는 인공지능 카메라를 제작하였습니다.
이에 대한 자세한 설명은 2022 AI EXPO 운영작 CLASSBER 소개라는 글을 참고해주시면 감사하겠습니다.
CLASSBER의 비지니스 모델은 홈쇼핑, 가장 앞에 있는 사람을 따라가는 카메라로 사용하여 예능에서 활용할 수 있습니다. 또한 제스처 기능을 추가 탑재하여 혼자서 사용가능하게 만들어 개인방송 등에서도 활용될 수 있다고 생각합니다.

AI NFT

요즘 NFT가 엄청 핫하죠!? 그런점들을 잘파고 들은 하태라 학생이 개발한 AI NFT 프로젝트입니다.
NFT를 DCGAN이 학습하여 새로운 NFT를 만들어 비지니스 모델을 창줄 하였습니다.
하태라 학생은 엄청 어린 나이에도 불구하고 엄청난 천재성과 아이디어, 남들보다 3~4배 노력을 하는 겸손한 친구입니다.

Test Autonomous

Test Autonomous 프로젝트는 YOLOv4 모델을 사용하여 자율주행 영상을 시현하였는데요.
4차 산업혁명에서 초 집중하는 자율주행의 기초가 되는 인식에 집중한 모습입니다.
다른 팀이 사용하느라 GPU 환경이 부족했음에도 불구하고 잘 해내어준 문정우 학생이 정말 자랑스럽습니다.

부스 운영

프로젝트 설명

각자 부스 앞에서 관심이 보이시는 분들께 다가가 먼저 인사를 건네며 프로젝트 설명을 해드릴지에 대한 여부를 여쭈어보았습니다. 처음에는 들뜬 마음에 그냥 지나가시는 분들 붙잡고 이야기 했지만요.

Project CLASSBER는 홈쇼핑에서 아이디어를 얻었습니다.
홈쇼핑을 보다보면 특정 물체를 따라가고 Close Up, Close Down 하는 카메라 감독님들을 보실 수 있습니다.
이 간단한 작업에도 불구하고 엄청난 인력이 소모가 되는데요.
이것을 AI가 대체할 수 없을까라는 생각에서 시작된 프로젝트입니다.
특정한 Class를 Bottle로 두었고, Frame 내에 Bottle이 보이지 않으면 카메라가 아무것도 Detect하지 않고, 가만히 있는 것을 보실 수 있는데요.
여기서 Frame 내에 Bottle을 등장시키면 AI가 이 Bottle의 Location을 임베디드에 전달, 임베디드에서는 이 Bottle이 가운데에 오도록 각도를 제어합니다.
프론트엔드와도 연동을 진행했는데요. 임베디드와 프론트엔드가 서로 소켓으로 통신하여 줌인, 줌아웃을 통해 Close Up / Down을 구현하였고, 혹시모를 오류에 대비하여 먼저 우선순위를 두어 좌우를 제어하도록 개발했습니다!

이 말을 수요일 오전 10시부터 금요일 오전 11시까지 한번도 쉬지 않고 이야기 했습니다!
일요일인 지금까지 목소리가 집나가서 안돌아오네요 ㅋㅋ

피드백과 질문, 답변

엄청나게 많은 분들께서 질문을 남겨주시고, 피드백을 해주셨습니다.
그 중 가장 많던 질문과 답변은 아래와 같습니다.

Q : Model은 어떤것을 사용하셨나요 ?
A : M2Det Model을 사용했습니다. 실시간이기 때문에 1-Stage Detector에서 선택을 하였습니다.
    코엑스는 사람과 같은 Class가 많기 때문에 정확도를 포기할 수 없었습니다.
    그렇기에 어느정도 정확도가 갖추어진 M2Det Model을 사용했습니다.
    
Q : Dataset은 무엇을 사용하셨나요 ?
A : COCO Dataset을 사용했습니다. COCO Dataset은 Microsoft에서 제공하는 
    Dataset으로 60개의 Class와 15만장의 데이터로 이루어져 있습니다.
    
Q : Bottle만 사용할 수 있나요 ?
A : 아니요. 여기 if 문으로 되어있는 코드를 보시면 40번 42번 label만 따라가도록 되어있습니다. 수정 하시면 O
    if 40 in cls_list or 42 in cls_list:
            for i in cls_list:
                if i == 40 or i == 42:
                    im2show, img_location = self.draw_detection(image, boxes, scores, cls_inds)
                    return im2show, img_location
                else:
                    continue

CLASSBER 코드가 궁금하시다면 여기를 눌러주세요.

명함

대마고는 1학년때 입학 후 얼마 안돼 명함을 만들어줍니다.
저는 3월 초반까지 제 명함 반도 못쓸 줄 알았습니다.
하지만 부스 운영 1일차가 채 되기도 전에 명함을 다 사용하였고, 너무 큰 아쉬움이 남았습니다.

특히 엘리베이터 테스트를 요청하시는 분들이 엄청나게 많이 있으셨습니다.
위에 보셨듯이 저는 프로젝트 설명이 외워졌기 때문에 핵심만 요약해서 잘할 수 있었습니다.

다른 학교와의 교류

다른 학교 친구들과도 인사를하고 부스를 체험하는 등 뜻깊은 시간이 있었습니다.
같은 숙소를 사용했기 때문에 광주소프트웨어마이스터고등학교 친구들을 여럿 사귈 수 있었으며, 정말 재밌는 시간을 보냈습니다.

또한 2학년때부터 다른학교와 연합해서 인공지능 스터디를 만들어보자 생각했는데 이번에 다 연락처를 따오면서 정말 가능하겠구나 설레고 있습니다.

마지막

정말 내가 느끼고 경험한 것들을 위주로 쓰고 싶다는 생각으로 너무 두서없이 쓴 것 같지만 제 인생에서 선택을 잘한것 TOP 5에 들지 않을까 싶습니다. 좋은 경험을 하게 해주신분들과 같이 함께 해주신분들께 이렇게나마 다시 감사 인사 드립니다.

정말 행복한 경험이었습니다. 감사합니다.

6주라는 짧은 기간이지만 최선을 다해준 대마고 학생분들에게 정말 고맙습니다.
제 링크들이 궁금하시다면 여기를 통해 확인해주세요!
티타임은 언제나 환영이며, 대면 / 온라인 모두 좋습니다!

CLASSBER의 자세한 설명이 궁금하시면 여기를 눌러 확인해주세요.

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