16주차는 2차 프로젝트가 5일동안 진행되는 한 주였다. 2차 프로젝트의 목표로는 산출물과 대시보드 위주로 진행한다. 우리 팀의 주제는 도로 위 장애물 실시간 인식 및 대응 시스템: AI 기반 자율주행 안전 강화 솔루션 설계이다. 우리 팀은 총 4명이고 대시보드 2명, 하드웨어 2명으로 역할을 분담하여 2차 프로젝트에 들어갔다.
2차 프로젝트는 기획서 완성과 대시보드 작성 위주로 진행되었다. 먼저 첫째날과 둘째날에는 기획서 위주로, 셋째날부터 마지막날까지 라즈베리파이와 아두이노를 활용해 자율주행을 시연해보았다.
기획서에서는 프로젝트 정의, 데이터 출처, 일정 계획, WBS, 요구사항 정의서, ERD 등을 팀원들과 상의하여 새롭게 작성하였다. 주제는 1차와 동일하게 자율주행 중 로드킬 안전 강화 및 자동 신고 서비스이다. 아래는 이번 프로젝트의 WBS이고, 우리는 역할을 먼저 나누고 이에 맞게 진행하기로 하여서 생각보다 프로젝트 진행률이 수월한 편인 것 같다.
프론트를 맡아주신 팀원 두 분이 대시보드를 Graphana를 사용해 예쁘게 화면 구상을 해주셨다. 객체의 상태를 크게 발견, 재발견, 시체 발견 3가지로 나누었고 필터링이 가능하다. 객체가 발견되면 지도(Kakao MAP 활용) 위에 해당 위치 핀포인트가 찍히고, 아래에서 상세하게 목록도 볼 수 있다. 그 옆에는 통계량도 띄워줌으로써 데이터도 보여주며 화면 구성을 풍성하게 보여준다.
그리고 나는 자율주행을 맡았는데 (전공자+아두이노 만져본 적 있음😅) 웹캠과 라즈베리파이를 연결하고, 라즈베리파이와 아두이노를 연결하여 통신하도록 하였다. 도로는 크게 한 바퀴 돌도록 구상하였고, 카메라로 ROI영역을 하단 40%만 보도록 한다. 도로가 검은색이고 흰색 차선을 검출하도록 마스크 필터링을 작성하였고 그에 따라 도로를 주행하도록 해보았다.
우리 팀의 2차 프로젝트를 학원 깃허브 레포에 저장하였으니 들어가면 자세하게 볼 수 있다.
👉 https://github.com/whynotsw-camp/wh07-2nd-AutocarZ 😊
우리 팀이 이미지 객체 인식을 위한 모델로 YOLO를 쓰려고 하였는데, 2차 프로젝트는 화면 구성, 대시보드 위주로 산출물이 나와야 한다고 하셔서 이에 맞는 대시보드를 구상하느라 YOLO 모델은 돌려보지 못하였다. 5일이라는 시간이 이를 다 하기엔 무리라고 판단하여 기한 내에 할 수 있는 것들을 하였다.
2차 프로젝트에서는 아쉬운 점이 많았던 것 같다. 팀원 간의 소통이 원활하지 않기도 했고, 내가 원하는 결과만 나오기가 어려웠고, 시간적 제한도 있었고 어려움이 많았지만 팀 프로젝트로써 필요한 과정이므로 프로젝트의 완성도를 높이는 데 밑거름이 될 것이라고 생각한다. 시간적 여유가 많지 않았기에 블로그 작성하는 데도 풍성하게 작성하지 못해 아쉬움이 있으며, 앞으로 진행하게 될 3차 프로젝트도 걱정이 된다.
