이번 방학에 팜시스템 유니온에서 팀 프로젝트를 한다. 어쩌다 수습운영진이 된 나는 우리 수습운영진끼리 팀이 되어 하게 되었다.
주제
주제는 '행복한 대학생활'이다. 사실 너무 폭넓은 주제라 보이긴 하다. 그리고 지름길 이용하여 길찾기 같은 이미 많이들 했을 것이고 뻔하디 뻔한 세부주제들도 많기 때문에 주제를 잡는 것이 가장 어려웠던것 같다.
그러다 정하게 된 주제가 '캠퍼스 와이파이 품질 지도 자동 수집 시스템'이다.
우리의 주제
그래서 우리의 주제가 정확하게 뭐냐? 사실 그 부분이 가장 어려웠다. '와이파이 품질을 수집해서 무엇을 할건데?', '그게 왜 행복한 대학생활이냐' 라고 하는것에 대답을 할 줄 알아야 했다.
세부주제를 정하는 것에 대한 어려움
우린 처음에 학생을 대상으로 하였다. 행복한 대학생활이면 당연히 학생들을 위한 것이라 생각했고 그렇게 하자고 다들 말은 안했지만 분위기가 당연히 그쪽으로 넘어가는 느낌이였다.
그래서 우리는 이렇게 정하였다.
- 서비스 타깃은 학생
- 웹을 이용하고 지도를 통해 시각화
- 아두이노나 라즈베리파이 센서를 통해 와이파이 품질(rssi, 속도, 핑)을 측정
- 자주 확인할 강의실을 즐겨찾기 기능을 통해 추가 가능
그리고 문제를 '강의실 와이파이가 잘 안 되어서 불편을 겪는 학생들이 많음'
-> 문제 해결을 '학생들이 와이파이가 잘 되는 강의실을 확인 가능하게 하여 이동을 통해 문제 해결을 유도'
하지만 이것에 문제가 있었다. 근본적인 문제해결이 안되는 것이다. 학생들이 직접 이동하는 것이 근본적인 문제해결이 아니라는 것이다. 그렇게 피그마를 통해 발표 ppt까지 다 작성한 우리는 그것을 갈아엎고 주제를 조정하려 하였다.
다시 시작..
중간에 운영진 분들의 피드백을 받고 세부주제를 조금 수정하기로 하였다. 그래서 우리는 이렇게 수정을 했다.
- 타깃을 학생에서 학교 와이파이 관리자로 변경
- 웹을 이용하는 것이 아닌 와이파이 관리자에게 알람이나 메일 등으로 정보를 전송
- 와이파이 품질과 관련되어 문제 발생시 문제 원인 파악을 위해 머신러닝을 이용
- 라즈베리파이 센서를 이용하여 와이파이의 rssi, 속도, 핑을 이용
머신러닝
나는 머신러닝을 맡기로 하여서 머신러닝에 대해서만 자세히 적어보겠다.
우선 우리가 머신러닝을 이용할 방법은 다음과 같다.
- 와이파이가 문제가 생길시 원인이 다양하다(트래픽증가, 전파간섭 등)
- 이러한 원인들은 각각 고유한 와이파이 품질 요소 흐름이 있는데 그것을 머신러닝을 통해 분류를 하는 것이다.
- 그 과정에서 랜덤 포레스트라는 툴을 이용할 예정이다.
아래 사진이 랜덤 포레스트다.
사실 딥러닝이 아닌 머신러닝을 이용하는 것에도 이유가 있다.
- 데이터 양이 많지 않고 적을 가능성이 큼
- 시간이 많지 않음.(최종발표까지 2주정도밖에 없음)
사실 딥러닝을 공부하고 있고 딥러닝이 개인적으론 더 재밌어서 딥러닝을 하고 싶지만 머신러닝을 위 이유들로 선택하게 되었다.
결론
아직 구현은 시작하지 않았지만 어느정도 머리속으론 틀이 잡히긴 한다. 문제는 데이터.. 학습을 위해서라도 어느정도 양의 데이터가 필요한데 그게 가장 중요하긴 하다. 이제 기획은 마무리되었으니 구현에 머리를 많이 써야겠다..
