AIVLE SCHOOL 빅프로젝트 2주차 후기

2주차에서는 1주차에 받은 피드백을 바탕으로

주제 접근 방식 자체를 달리하여

주제를 선정해볼 수 있도록 팀원들과 의논했다.

2주차에는 산출물이 굉장히 많았다.

조별 과제 정의서, 요구사항 정의서,

아키텍처 정의서, 서비스 플로우,

ERD, UI/UX 설계서 총 7종의 산출물을 내야했다.

그래서 최소한 주제를 어느정도 확정이 돼야 했다.

 

주제를 선정할 때에 기능을 먼저 생각하지 않고,

실제 기업이나 정부의 입장에서

어떠한 해결하고 싶은 문제가 있는지, 

어떤 니즈가 있는지 부터 파악을 하려했다.

그리고 이로 인해 파악한 문제나 니즈들을

해결하기 위한 AI를 활용한 기능을 생각을 했고,

 

이렇게 주제를 선정하여 최종적으로

피드백을 받기 전에

2개의 주제를 선정하였다.

하나는 아열대 작물 재배지 추천 시스템으로,

기후 변화로 인해 전국 지자체들이 아열대 작물 재배에

나서고 있고, 영천시에서 이 아열대 작물에 대한

연구를 실패한 사례가 있었다.

이에 대해 아열대 작물별로 해당 지역에 얼마나 적합한지를

예측하고, 재배하면 좋을만한 작물을 추천해주는 주제였다.

 

다음으로는 활주로의 이물질을 탐지하는 주제였다.

활주로의 FOD(이물질)과 관련된 사고가 많은데,

현재는 사람이 확인하는 구조여서

이를 이미지 탐지 모델을 이용하여 AI가 탐지해주는

주제를 생각해보았다.

 

이번 피드백에서는 두 주제 모두 좋은 접근 방식이라는 평을 받았다.

특히 활주로 이물질의 주제에서는 

활주로 뿐만 아니라 비슷한 컨셉(e.g. 유지보수나 안전)을 하는

기능들을 더 확대하면 좋을 것 같다는 평을 해주셨다.

 

두 주제 모두 확장 가능성이 있다는 평을 받았다.

이 피드백을 듣고 활주로의 이물질을 탐지하는 주제로 정하고,

이 주제에 대해서 기능을 확장시키는 방향으로 진행하였다.

계속 주제만 다룰 순 없어서 

Figma 툴을 이용해 UI 디자인을 같이 진행하도록 하였다.

산출물은 목요일 피드백을 듣고 작성할 수 있을 것 같아서

먼저 UI 디자인만 시작했다.

 

구체화한 초안으로는 작업자의 위험 탐지,

활주로 노면 손상, 외부 시설물 이상 감지 기능을 추가했다.

 

이렇게 기능을 추가해서 목요일에 피드백을 받았는데,

일단 탐지 모델이 많고, 흐름이 조금 불명확 하다는 평을 들었다.

그리고 조금 더 다양한 AI 기능을 추가하면 좋을 거 같고,

실제 공항에서 어떤 일을 하는지, 그 일에 대해 어떻게 도와줄 수 있는지를

생각해보라는 평을 들었다.

 

이 피드백을 듣고 조금 더 기능을 수정하도록 하였다.

그래도 어느정도 틀은 갖춰진거 같아서 우선 현재까지 정의된 기능들을

바탕으로 산출물들을 작성해서 제출했다.

 

프로젝트 초기 단계에서 

주제 선정이 중요하니 만큼 

주제 선정과 기능 구체화하는 것이 어려웠다..