[KT AIVLE SCHOOL - 6기 기자단] 빅프로젝트 후기
1. 주제 선정 과정
처음엔 AI기반 스마트 제설 및 도로안전 관리 시스템을 생각했고 제설제 관리, 블랙아이스가 있는 도로를 고려한 최적화된 제설차 루트를 생성하는 것이 목적이었지만 ...
문제가 3가지가 있었다.
1. roboflow에 있는 블랙아이스 관련 데이터가 현저히 부족했고,
2. 제설차의 관련된 데이터가 없고
3. 제설제도 특정 무게가 아닌, 모래주머니 갯수로 나타나서
예측하고 추천하기에 어려움이 있었다.
그래서 3주차에 마지막날에 주제를 변경하고 주제를 다시 설정했고
그렇게 결정한 주제가 AI기반 전국 도로 열선 추천 시스템이다.
발표회때 봤는데 DX에선 이전 주제와 비슷한 주제로 진행한 조가 있어서 신기했다ㅎ
이전에 Prioritization matrix로 주제를 정하였을 때, 현실성을 높이기 위해 데이터를 모으며 주제를 선정하였고, 모은 데이터를 사용하기 위해 가장 비슷한 주제로 아이디어를 구체화 시키며 '블랙아이스' 쪽으로 다시 선정했다.
블랙아이스가 무엇인가?
도로살얼음이라고도 불리며 아스팔트 도로 표면에 코팅한 것처럼 얇은 얼음막이 생기는 현상을 말한다. 검은 아스팔트가 얇은 얼음에 투과되어 보여서 '블랙아이스'라는 이름이 붙었다.
최근에도 블랙아이스로 인해 130여 대가 연쇄 추돌하는 사고가 발생하는 등 여전히 큰 이슈로 남아 있다.
열선 도로가 무엇인가?
도로 포장면 아래 설치한 발열체에 전기를 통하게 해 도로의 온도가 섭씨 2~3도가 되도록 함으로써 쌓인 눈과 얼음을 녹이는 장치다.
하지만 100m 설치 시 약 1억원이 필요할 정도로 공사 비용이 막대하고 폭설량에 따라 유지비용 또한 만만치 않아 필요한 도로에만 설치하는 것이 필요하다.
정부 사업 수주처인 나라장터에서도 열선 도로 설치 사업을 구하는 정도만 1432건이었기에 더욱 열선 설치가 필요한 도로를 추천하는 시스템이 필요하다는 결론을 내렸다.
2. 진행 방식
팀원과 역할을 나누어 자유롭게 개발하고 주차별로 산출물을 제출하는 방식이었다.
산출물을 토대로 튜터와 코치님께 피드백을 받았다.
우리 조는 AI, 백앤드, 프론트로 나뉘었고 나는 그 중에서 데이터 전처리와 프론트엔드 역할을 진행하였다.
- URL
Ongil
ongil.vercel.app
- 시연영상
3. 협업 방식
Github의 organization 기능을 활용하였고 각자 branch를 나누어 Main Branch에 합치는 방식으로 진행했다.
각 백앤드, 프론트, AI를 먼저 나누어서 개발하고 이후에 연결시키는데 편리하였다.
4. 느낀점
적은 조원임에도 서로 배려하고 협력여서 좋은 결과물이 나온 것 같다.
프로젝트 경험을 쌓으며 한층 성장할 수 있었고, 도전의 중요성을 다시 한번 느꼈다.