🌏 프로젝트 소개
환경과 지구를 위해 우리 함께해요. 들어와서 같이 참여해요!
배포링크: Misson-Eco
Mission Eco? give it a try!
- 미션에코는 지구를 위해 환경을 위해 어떤 방법으로 도울 수 있는지 알려드립니다.
- 글로만 알려주는 형식이 아닌 직접 경험할 수 있는 챌린지 형식으로 여러분들이 미션을 해나갈 수 있습니다.
- 챌린지에 대한 설명을 보며 해보고 싶은 챌린지를 찜할 수 있습니다.
- 또한 자신이 경험한 챌린지를 사람들과 공유를 하며 연대감을 쌓을 수 있습니다.
- 챌린지 경험을 공유할 때 올리는 인증 사진의 경우, teachable machine을 이용해 머신 러닝으로
스스로 적합한 사진인지 여부를 확인할 수 있습니다. - 챌린지를 하나씩 성공할 때마다 badge를 획득할 수 있기 때문에 badge를 모으는 재미 또한 느낄 수 있습니다.
main gif
되돌아보며...
잘한점
작업공유채널에서 각자 작업한 부분을 지속적으로 공유
9시, 5시 회의 진행시 각자의 의견을 적극적으로 전달
에러를 만났을 때 적극적으로 다 같이 해결하려는 부분
작업량이 늘어남에따라 소통이 더 활발
의욕이 넘침
문제에 직면했을 때 팀원들과 적극적으로 소통하여 문제해결시간을 단축하는 점
아쉬운점
컨디션 조절
많은 작업량으로 수면시간이 부족
기술적인 에러를 만났을 때 해결시간이 오래걸림
Try
우선순위를 정하고 남은 작업현황 리스트업 하기
깃허브 에러이슈카드 작성하기
놓치고 있는 부분 꼼꼼하게 확인하기
디스코드로 어려움과 작업완료된 상황 공유하기
회고
먼저, 첫 번째 프로젝트 때 보다 훨씬 성장했다고 말할 수 있다. 웹 레이아웃을 잡고 코드로 구현하는 것 조차 힘들었던 몇 주 전에 비해 전체적인 레이아웃을 잡고 처음 도전해보는 기능까지 구현을 모두 해내었다.
아쉬운 점도 있지만 나를 포함한 4명의 팀원 모두 첫 번째 프로젝트에선 실망스러운 부분을 남긴 채 마무리를 했던 상황이었기 때문에 이번 final 프로젝트에선 모두가 열정이 넘쳤고 프로젝트에 대한 애정 또한 높았다.
final 프로젝트에서 가장 어렵게 느껴졌던 부분은 구글티처블머신러닝을 사용해 모델을 학습시켜 모델을 만들고 리액트에서 해당 이미지를 인식시키기위해 어떠한 방법이 있을지 하는 고민이였다.
보통 tensor flow는 파이썬 기반이었기 때문에 자바스크립트를 사용하는 나에겐 어려운 부분이었고 많은 구글링을 통해 ml5js를 알게되었고 리액트에 적용하는 방법을 공식문서와 구글링으로 구현할 수 있게 되었다.
이번 프로젝트에서도 팀장 역할을 맡아 프로젝트를 주도적으로 진행하였고 first에서 부족했던 나의 부분을 채워가면서 팀원들과 함께 협업해 나갔다. 다행히 팀원 모두 의사소통과 협업하는 데 있어 한 번의 트러블도 없이 즐거운 분위기 속에서 마무리를 할 수 있었다. 커뮤니케이션이 정말 중요하다고 다시 한번 느끼는 시간이었다.
팀원 모두 하루도 빠짐없이 정해진 약속 시각과 규칙을 잘 지켜 멋진 프로젝트를 만들 수 있었고 팀원들과 적극적인 의사소통을 함으로써 협업에서의 중요한 부분을 배울 수 있었고, 4주라는 프로젝트 기간 동안 팀원들과의 서로의 부족한 점을 채워주는 시간을 갖게 되어서 좋았다.
final project를 발판삼아 더 나은 로직과 코드를 고민하고 꾸준히 공부해서
프론트엔드 주니어 개발자가 될 거다...! 된다!!
(TMI)프로젝트이후..
팀원들과 정말 잘 맞아서 여행도 다녀왔다! 한 달 동안 줌으로만 만나서 처음 봤을 때 못 알아보고 마스크도 쓰고 있고 해서 지나칠뻔했다 ㅎㅎㅎ
앞으로 스터디 집중하기 !!
