🧑‍🤝‍🧑 회의록(2024-01-26)

[활동 기록]
활동 기간 : 2024-01-26 (금), 09:00 ~ 17:00
활동 장소 : 인천대학교 송도캠퍼스 이룸관
참여자 : [정동교], 고명훈, 김성웅(온라인), 김우찬
기록자 : [정동교]

1. 아이디어 회의 진행

회의 개요

이전까지 회의를 진행하면서 어느 정도 메인 아이디어는 추려 내긴 했지만, 아이디어가 반려될 가능성이 존재한다. 이에 대비하여 금일 회의는 Sub-Idea를 찾아내는 것을 목표로 한다. 이전에 진행했던 방식처럼, 특정한 주제를 정한 다음 그 주제에 대하여 자유롭게 의견을 제시하고 점점 구체화하는 방식으로 진행한다.

접근방법 1: 데이터 특성 접근법

이전에는 카메라(Vision)를 사용하는 아이디어를 중점적으로 생각했으므로, 새로운 방식으로 생각해 보기로 하였다. 이번에는 ‘음성 또는 소리‘을 이용한 분야를 고려하고자 하였다. 그러나, 생각보다 좋은 아이디어가 떠오르지 않아 다른 방식으로 진행하기로 하였다.

접근방법 2: 아무런 토픽이나 던져보기

이번에는 무작위 접근법을 사용하여 의식의 흐름대로 생각나는 단어, 또는 주제 등을 제시한 뒤 해당 토픽에서 확장해 나가는 방식으로 접근해 보기로 하였다.

• 개의 표현을 사람이 이해하게 바꾸는 것은 있는데, 개가 사람의 표현을 이해하게 바꾸는 것은 없을까?
  => 역발상의 귀재 고명훈이 제시한 아이디어인데, 특이하긴 하나 현실적으로 개발이 어렵고 효용이 부족할 것으로 예상됨.

• 미세먼지 문제 심각
  => 스마트 창문? 그러나, 환기와 관련한 스마트 창문은 너무 뻔함.
• Seamless한 Service를 제공할 수 있는 시스템?
  => 기존에 사람이 무언가를 할 때, 그 흐름에 방해가 생기거나 끊김이 생기는 것을 개선하는 것을 목표하고 생각해 보았으나, 유의미한 아이디어를 떠올리기는 쉽지 않았음.
• 하이패스의 개선 혹은 다른 도메인에 대한 적용? => 빠른 인증을 지원한다는 것은 큰 이점으로 생각되긴 하나, 유의미한 아이디어를 떠올리지 못함.
• 아날로그 to 디지털? => 기존에는 아날로그(수작업)으로 진행할 수밖에 없는 것들을 디지털화하는 것을 생각해 보았으나, 이미 대부분의 분야는 디지털 전환이 이루어진 것으로 생각됨.
• 응급, 의료 분야? => 다른 도메인보다 접근하기 어려우며, 현실적으로 전문 지식을 확보하여 개발 및 테스트를 진행하기 힘들 것으로 생각됨.
• 메주 모니터링 및 품질 관리
  => 메주, 김장 등을 진행하면 항아리 등에 보관을 하는 경우도 있는데 김치냉장고를 이용하지 않는 경우에도 현재 상태를 모니터링 하여 최적의 품질을 만들 수 있도록 도와주는 품질 관리 시스템. 독특하긴 하나, 실질적으로 개발이 어렵다. 전시회에서 메주를 꺼내 들 수도 없을 노릇!
• 와인 등과 같은 숙성주에 대한 딥러닝 분석 및 품질 관리
  => 이미 글로벌 기업들이 시도 중.
  심플랩스(Simple Labs), CES2023서 혁신상 받은 ‘코그니(COGNI) 와인 배럴 모니터링’ 기술 소개해

[정리] 다양한 접근법을 통해 새로운 아이디어를 도출하고자 하였으나,
자료를 찾아보지 않고 팀원들의 생각으로
아이디어를 뽑아내는 데는 한계가 있음을 깨달았음. 이에 따라 앞으로는
토의를 통해 아이디어를 찾아내기 보다는 자료나 데이터를 바탕으로
찾아내는 것에 중점을 두고자 한다.

접근방법 3: 머신러닝 분류에 기반한 접근

이번에는 머신러닝의 분류에 기반하여 대표적인 예시들을 살펴보면서 아이디어를 얻어보기로 하였다.

• 지도학습(Supervised Learning)

  • 회귀분석(예측)

  • 분류

스팸 메일 구분, 신용카드 부정적 사용 확인, 의료 사진 학습을 통한 질병 진단,
강수 확률, 주가 및 주택 가격 예측, 제품의 판매량 예측 등.

=> 데이터가 있다면 충분히 접근할만한 토픽들도 있지만, 결국 데이터가 존재하지 않아서 아무래도 접근하기 어려울 것으로 생각된다.

• 비지도학습(Un-supervised Learning)

  • 클러스터링(군집화를 통한 분류)
  • 차원 축소

고객 특성에 따른 그룹화, 비슷한 얼굴 분류, 추천 시스템, 이상치 탐지, 차원 축소를 활용한 생성형 모델 등.

=> 비지도학습은 데이터에 레이블이 없어도 접근이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 어쨌든 데이터는 필요하며, 일반적으로 지도학습보다 성능이 떨어진다는 단점이 존재한다. 이와 관련하여 새로운 아이디어를 떠올려 보고자 하였지만 생각보다 좋은 아이디어가 떠오르지 않아 우선 기록하고 넘어가기로 하였다.

추가로, 인공지능을 활용하고자 한다면 아이디어 만으로는 해결이 불가능하며, 반드시 그 분야에 대한 데이터가 필요하다는 것에 집중해야 한다는 생각이 들었다. 좋은 인공지능은 결국 데이터에 의해 만들어지기 때문이다. 다음 두 가지 접근 중 하나를 택해야 한다.

1. 기존에 있는 추론 모델을 사용하여 결과를 얻는다.(OpenCV, YOLO, 각종 오픈소스 추론 모델 등)
2. 이미 존재하는 데이터를 탐색하여 아이디어를 도출한다.

데이터는 AI-hub 등에 있는 것을 사용하는 것도 좋을 것이고, 이 외의 다양한 빅데이터 사이트들을 탐색하는 것도 도움이 될 것이다. 그게 아니라면 직접 데이터를 만들어도 될 것이며, 그것도 안된다면 해당 아이디어 또는 도메인 분야의 전공 교수님을 찾아가 데이터를 달라고 요청드리거나 공공기관, 사기업 등에 문의를 해보는 방법밖에는 없다.

접근방법 4: 도메인 접근법

이번에는 특정 분야에 대해서 아이디어를 찾아본다. 특히 기존까지 다루지 않았던 음악/미술 분야에 대해서 다뤄본다.

• 음악 분야에 대한 접근
  • 사용자가 악기를 연주하면, 해당 연주의 느낌에 맞는 화음으로 다른 악기를 같이 연주하는 AI
    => 있으면 좋을 것 같긴 하나, 현실적으로 개발이 쉽지는 않을 듯 하다.
  • AI를 활용한 악기 연주 티칭
• 미술 분야에 대한 접근
  • 캐리커처 혹은 초상화 로봇
    => 특정한 그림체를 학습한 생성형 AI를 이용하여 사용자의 사진을 바탕으로 캐리커처 혹은 초상화를 직접 종이에 그려주는 AI 로봇이다. 괜찮을것 같기는 한데, 이것이 주는 가치가 많지 않아 고민해 보아야 한다.
  • 사진을 통해서 위치 혹은 정보를 추정해 주는 AI
    => 삼성 Circle to Search와 큰 차이 없음.
  • 명함을 자동으로 생성해 주는 AI => NFT와 결합? 활용 가치가 많지는 않아 보인다.

이전 아이디어 피드백

이전에 핵심 아이디어로 고려하고 있던 Eye-Tracking 및 Gesture에 관해 피드백을 진행하였다.

• Eye-Tracking

현재 가지고 있는 데이터는 디스플레이를 바라볼 때에 사람의 동공 추적과 관련한 데이터이므로, 안경을 하나의 디스플레이로 고려하여 학습시킨다면 어느 정도 성능을 얻어낼 수 있을 것 같다. 다만 이 부분은 확실히 먼저 확인을 해 보아야 하는 부분이다. (거리를 주지 않고 동일한 결과를 얻어내도록 학습시킨다?)

그리고, 사람마다 양안 거리가 다른 것을 반드시 고려해 보아야 한다. 양안 거리를 고려하지 않으면 누군가는 동작하고 누군가는 동작하지 않을 수도 있기 때문이다.

• Gesture

Gesture 관련 아이디어는 쉽고 직관적으로 시연할 수 있다는 점에서 좋은 아이디어라고 생각했으나, 실제로 OpenCV에서 Hand-Tracking을 아주 간단하게 사용할 수 있도록 하는 기능을 제공하기 때문에 구현 난이도가 굉장히 낮은 것으로 보인다. 이에 따라 사람들이 누구나 쉽게 접근할 수 있는 아이디어라서 창의성이나 차별성 면에서 낮은 점수를 받을 수도 있을 것 같다.

또, 아무리 생각해봐도 어떤 아이디어에 붙이더라도 ‘굳이 이걸?’이라는 생각을 지울 수가 없다. 그래서 Gesture는 Entertainment적인 성격을 벗어나기 힘들어서 핵심 아이디어로는 사용하지 않는 것이 좋을 것 같다.

추가 아이디어 기록

특별한 접근 방법을 거치지 않고 제시된 새로운 아이디어들을 기록한다.

• 문화재 낙서 문제 해결
  => 최근 이슈가 되었던 문화재 및 각종 공공시설 낙서 문제를 해결해본다? 그런데 이건 기술적으로 해결하기 어려운 부분인 것으로 생각됨. CCTV 등을 활용하여 특정 행동을 하는 사람이 발견될 경우 경고를 하거나 신고를 하는 것 등의 기능은 너무 흔하고, 특색이 없으며, 실용성도 부족하다.

• 식재료 바탕으로 음식 추천
  => 비슷한 학부생 작품이 존재한다.

  2022 졸업작품, 전기전자통신공학부, 머신러닝과 다중 객체 인식을 통한 음식 레시피 추천 APP 한국기술교육대학교 KOREATECH

• 냄새로 무언가를 분류
  => 냄새로 무언가의 종류를 구별할 수 있다면 어떨까? 예를 들어, 커피의 냄새를 맡고 사용된 원두가 어디 원두인지를 구별할 수 있다면 어떨까? (데이터가 부족하더라도 비지도학습을 이용하면 어느 정도 성능이 나올 수 있을 것으로 생각함.) 다만, 실용성이 부족하여 통과되기는 어려운 것 같다.

  https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/1098/3/032080/pdf => Classification based on K-Nearest Neighbor and Logistic Regression method of coffee using Electronic Nose

  시각 지능 Coffee Classification => Vision 인식을 활용한 coffee classification 관련 게시글이다. 이 게시글 뿐만 아니라 다른 딥러닝 관련 좋은 글들도 있기 때문에 참고해봐도 좋을 것 같다.

• 자세 추정 추론 모델 openpose => 이전 작품들에서 많이 사용되었던 모델이기 때문에 사용하는 데 고민을 해보아야 함.

• OpenCV를 사용한 손 인식(Hand-Tracking)
  => OpenCV는 자체적으로 제작한 추론 모델을 사용해 Hand-Tracking 기능을 지원한다. 이를 통해 가상 악기 연주를 위한 작품을 만들 수 있지 않을까?
  (그러나 역시 마찬가지로 실용성이 부족할 것으로 생각함. 특히 이 분야는 ‘악기’를 다루는 분야이기 때문에 실용성이 있으려면 실시간성이 굉장히 높은 수준으로 확보되어야 하며, 뛰어난 성능이 나와야 할 것임.)

• 토양 상태 점검
  => 이미지 또는 어떠한 센서를 통해서 토양의 상태를 점검할 수 있다면 어떨까?

  • 토양 검정 화학성 분석값 오픈 API
  • 현장 측정으로 훈련된 머신러닝을 통해 파생된 글로벌 토양 수분 데이터
  • 장기적으로 일관된 인공 지능 및 원격 감지 기반 토양 수분 데이터 세트

2. 추가 논의

기록 관련 피드백

1. 게시글 작성할 때 제목1/제목2 사용하기 => 마크다운으로 옮길 때 보기 좋음.
2. 자료 조사를 할 때, 결과적으로 얻어낸 내용만 기록하지 말고 조사한 전체 과정을 기록할 것.
3. 자신의 발표에 대한 피드백을 받을 때, 해당 피드백은 본인이 기록하고 관리할 것. 특히 이번 캡스턴디자인에서는 기록이 매우 중요한 요소이기 때문에 전체 과정을 잘 담기 위해 노력해야 함.

블로그 관리

Github Pages(Blog)는 동기화 문제가 존재하여 여러 명이 관리하기 쉽지 않은 구조이다. 따라서 아이디어 회의 단계에서는 팀장이 전적으로 기록을 한다. 이후에 본격적인 개발 단계에 들어갈 때는 본인이 맡은 역할에 대해서 철저하게 모든 기록을 작성하고, 이를 취합하여 팀장이 Weekly Diary로 기재하는 방향으로 진행한다.

추후 일정

• 2024-01-29 (월) 10:00에 오프라인 회의 진행 (인천대학교 송도 캠퍼스 이룸관)
• 메인 아이디어가 반려될 경우 진행할 서브 아이디어 탐색 => Data-Driven