2022년 준비한 것들

계획한 거 잘 지켰는지 되돌아보고 23년 계획을 세우려고 한다!

달마다 하나씩 대략적으로 생각해두긴 하는데 계속 수정되는 것은 어쩔 수 없다,,

1월

1. 공대 행정실 근로
2. 토익스피킹
3. 정보처리기사 필기 공부 시작

1. 공대 행정실 근로

3학년 1학기 성적으로 뽑힌 근로를 방학 중에도 이어 했다. 행정실 근로는 심부름이나 잔업무를 제외하고는 전부 공부시간으로 사용할 수 있어서 좋았다. 그래서 신년 계획과 공부 계획도 정리할 시간이 있었다.

2. 토익스피킹

유튜브 보고 공부해봤는데, 공부는 재미있었으나 시험장에 가서 옆에 분들 뭐라고 말하는지 신경쓰여서 잘 못쳤다. 나는 자신있게 막 뱉는 성격이 아니라 연습이 더 필요할 것 같다.

3. 정보처리기사 필기 공부 시작

4학년부터 기사시험을 볼 수 있다하여 미리 시험일정 알아놨다가 접수했다. 시험은 3월 5일이라 명절 지내고 2월 한 달 공부를 목표로 했다.

2월

정보처리기사 필기 공부

방학 근로도 종료되어 놀러가는 날 이외에는 공부를 했다. 학과에서 데이터베이스를 배우지 않아서 데이터베이스 관련 개념을 익히는데 시간을 많이 썼다.

3월

개강 및 준비

정보처리기사 필기 시험을 치고 난 이후에는 조금 쉬면서 개강했기 때문에 과제를 종종 했다. 또 새로운 근로와 멘토링을 준비했다.
그리고 4월에 새로이 시작할 것들이 많아 5월 초에 있는 정보처리기사 실기 시험을 조금 준비했다.

4월

1. 중간고사
2. 사회리더멘토링
3. 한이음 프로젝트 시작

2. 사회리더멘토링

사회리더멘토링은 한국장학재단에서 하는 멘토링 사업이다. 나는 작년에 학과 선배가 참여했을 때 모신 멘토님이 좋다고 하여 같은 멘토님의 멘토링을 신청했다. 리더십 강연, 기업탐방, 개인 ppt 발표 및 피드백 등을 한다.

3. 한이음 프로젝트

작년에는 스마트팜을 했었는데, 과에서 하드웨어를 다루지 않다보니 아두이노를 이용해서 뭔가를 하기에 오래걸렸고 우리가 관심있는 분야로 응용하기 어려웠다.
그래서 이번에는 주제를 우리가 맞는 분야로 꼭 선택해서 재도전해보자 하여 교통사고 영상을 분류분석하여 과실을 알려주는 프로젝트를 시작했다.

5월

1. 졸업논문 발표 준비
2. 정보처리기사 실기시험
3. 한이음 프로젝트 기획

1. 졸업논문

교통표지판 이미지 분류 모델 비교를 주제로 하였는데, 머신러닝 모델을 적용만 하면 된다고 생각해 어렵지 않게 생각했으나 이미지 전처리하는 과정이 익숙치 않아 생각보다 어려움을 겪었다. 이미지 전처리 방법을 적용해 보는 데에 의의를 두었던 것 같다. 어떤 전처리 방법을 적용하면 좋을지 고민하며 다시 시도해보고 싶다. 또 대용량 데이터를 처리하는 데에도 고려해야할 점이 꽤 있었다.
그래도 발표할 기회가 많이 없었는데 발표 준비도 하고 논문도 써보는 경험을 할 수 있어 좋았다.

2. 정보처리기사 실기시험

주관식이라 어려운 개념 문제가 나오면 어떡하지 걱정했는데 개념 적는 문제는 쉽게 나왔다. 또 필기시험 때와 비슷하게 책에서는 나오지 않는 네트워크 보안 관련 신용어 문제가 나왔어서 다른 문제를 잘 맞춰야 했던 것 같다. 필기 때와 내용은 거의 비슷하지만 개념 풀이를 보고 어떤 용어인지 바로 말할 수 있도록 공부를 했다.

3. 한이음 프로젝트 기획

항상 프로젝트를 진행하는 것보다 기획하고 구체화할 방안을 조율하는 것이 시간이 오래 드는 것 같다. 실제 블랙박스 영상을 학습시킬지 만들어서 원하는 방식대로 학습시킬지 고민하다가 생각보다 우리가 원하는 사고 분류의 영상을 모으기가 힘들어서 도로 미니어처를 만들어서 직접 학습시키는 방안을 선택했다.

6월

졸업논문 제출 및 기말고사

졸업논문을 작성하고 난 이후에는 기말고사가 있었다. 전공시험으로 실험데이터분석 시험을 준비하면서 통계적 가설 검점을 R 코드로 작성하는 것을 공부했다.

기말고사를 치루고 종강 이후에는 방학 계획을 세우며 공모전 준비를 위해 영상처리 관련 책을 몇 권 읽었는데

이 책이 이미지 전처리 알고리즘을 자세하게 다루고 있어 좋았다. 졸업논문 작성 전 읽었으면 좋았을걸 하는 아쉬움이 남는다.

7월

1. 한이음 프로젝트 진행
2. 사회리더 멘토링 활동
3. 핸즈온 머신러닝

1. 한이음 프로젝트 진행

프로젝트를 시작하며 영상 데이터는 영상을 학습시키는 것이 아니라 프레임으로 받아와 이미지데이터로 처리해야 한다는 것을 알게 되었는데, 우리가 분류모델로 분류하고자 하는 내용이 이미지에 대한 특성이 있는 것이 아니라 컴퓨터가 받아들이기에 정말 비슷한(전부 비슷한 색과 위치에 대한 특징이 없는, 이미지에 대한 피처맵을 만들 수 없는) 이미지 였기에 분류모델을 어떻게 만들지에 대한 고민이 있었다. 그래서 이미지에 대한 시퀀스를 학습시키는 방안을 고려해보았으나, 관련 논문과 참고할 코드가 적고 그렇게 하면 사고 분류별로 학습시킬 영상 하나하나마다 엄청난 양의 이미지 데이터셋이 생성되는 문제점이 있었다.
이러한 문제점의 해결로 객체인식을 이용하기로 하였다. 객체인식을 통해 어떤 도로에서 일어난 사고인지 알 수 있도록 하여 메타정보에 대한 파일을 생성하고 그 메타정보를 학습시키는 방법이다. 객체인식으로 알 수 없는 정보는 웹에서 사용자와의 상호작용을 통해 받아올 수 있도록 하여 그 정보도 함께 이용하였다.
나는 이러한 학습시킬 방안 구상 및 딥러닝 모델을 맡았는데, 프로젝트를 통해 모델 만드는 것보다 모델에 넣는 데이터셋을 어떤 형식으로 생성하고 만든 데이터셋에 대해 전처리하고 어떤 기준으로 분류할 것인지 고민하는 데에 시간을 많이 소요했던 것 같다.

2. 사회리더 멘토링 활동

멘토님이 삼성증권 영남지사 본부장이셨기 때문에 견학할 기회가 있었다. 그래서 현재 임원분들에게 인성면접을 받을 수 있는 기회가 있었는데 나는 참여하지 않았지만 옆에서 보면서 저런 질문에 나는 어떻게 대답할지 고민해보고 다른 멘티들의 답변을 들으며 고민해볼 수 있는 시간이었다. 또 나는 아직 자소서나 면접에 대한 준비를 시작하지 않았는데, 다른 친구들이 거침없이 말하는 것을 보며 나도 빨리 준비를 해야겠다고 생각한 시간이었다.

3. 핸즈온 머신러닝

아동센터에서 교육근로를 하며 휴대폰을 사용할 수 없었기 때문에 쉬는 시간에는 짬짬히 책을 읽었는데, 이때 읽은 책이다.

머신러닝 개념부터 자연어처리, 비전 딥러닝 모델, 강화학습까지 다루어서 전체적인 개념을 이해하기에 좋았다. 완벽하게 이해한 것은 아니지만 각각의 이론을 공부하면 알 수 없는 전체적인 흐름을 이해하는 데에 도움이 되었다.

8월

1. 한이음 공모전 준비
2. 자소서 써보기

1. 한이음 공모전

방학 중이기도 하고 공모전 제출을 얼마 안남긴 상태라 부산에 거의 머물면서 빠르게 진행을 했던 것 같다.
사고 분류 모델을 계속 수정하는 작업이 필요했기 때문에 객체 인식으로 도로 유형을 분류할 수 있는 요소가 있는지, 차선 변경으로 사고 번호를 구분할 수 있는 특징이 있는지 확인하며 구분할 수 있는 다양한 요소를 추가하려고 하였다.
모델과 데이터셋을 계속 수정해보며 느낀 점은 데이터 분석에 대해 배웠지만 메타정보가 있는 데이터를 분석하는 일 외에는 해볼 기회가 많지 않았는데, 이번 프로젝트로 직접 데이터를 생산 수집하고, 라벨링 후 전처리하여 데이터셋을 만들 수 있는 시간이 뜻깊었다.
또 협업 툴을 이것저것 사용해보려고 했는데 아직 연습이 더 필요할 것 같다.

2. 자소서 써보기

KT 석사과정 연계 채용과 포스코 아카데미에 지원하며 자소서를 써보는 시간을 가졌다. 여태까지 자소서를 연습할 기회가 없었어서 많이 부족했다. 계속 연습해보고 조언도 많이 구해야겠다.

9월

1. 포스코 아카데미 사전학습
2. 빅데이터분석기사 필기
3. 한이음 공모전 2차 준비

1. 포스코 아카데미 사전학습

아카데미를 지원하는데 사전학습 수강여부가 중요하다고 하여 들었는데, 포스텍 교수님들이 너무 설명을 잘해주셔서 열심히 들었다.. 특히 나는 통계 개념이 약했는데 전반적인 개념을 이해하는 데에 도움이 되었다.

2. 빅데이터분석기사 필기시험 공부

정보처리기사에서는 데이터베이스를 완전 처음 공부하느라 시간이 좀 걸렸는데, 빅데이터분석기사는 그래도 학교 수업으로 들었던 내용이 주라 재미를 느끼고 빠르게 공부했다. 공모전과 명절이 끼어있고 다른 공부를 동시에 하느라 효율적으로 공부하려고 했던 것 같다.

3. 한이음 공모전 2차 준비

2차는 시연영상을 만들어서 제출해야 했었다.

부끄럽지만 링크 올려봅니다 👉🏻https://youtu.be/OrenrsUgLII

원래는 critical factor가 나온 이미지를 웹 상에 제시하려고 했으나 영상에서 가져온 이미지 중 어느 이미지를 출력할지에 대해서도 따로 기준을 마련해야 하고 사용자 입력으로 받아온 변수도 있어 사고 상황 그림으로 대체했다. 객체 인식한 이미지를 첨부했으면 더 멋있었을 것 같은데 아쉽다.

10월

포스코 ai big data 아카데미 개강 & 온라인 사전학습
그리고 입과(대면)!

빅데이터분석기사 시험이 10월 1일에 있고 아카데미 개강이 3일이었다. 사전학습으로 들어야 하는 패스트캠퍼스 강의량이 상당해서 바쁘게 들었다..

들어야 하는 범위만 해도 30시간이 넘는 분량이었는데 모르는 것은 필기하고 따로 찾아가며 공부하느라 생각보다 속도가 더뎠다. 그래도 강의가 매우 유익해서 아카데미 종료 후 다른 챕터도 다 들어야 겠다고 생각했다. 개념 뿐만 아니라 코드 작성 및 설명도 영상으로 친절하게 볼 수 있어서 좋았다.
특히 나는 파이토치에 익숙하지 않아서 파이토치로 모델 만드는 강의를 여러번 반복해서 들었다.ㅠㅠ

10월 17일에는 포항에서 대면수업을 시작하였다. AIoT 강의로 시작하면서 정보처리기사, 컴퓨터활용능력에서 달달히 외웠던 개념의 이해도를 높였다.

11월

빅데이터 프로젝트 (in 아카데미)

첫 프로젝트를 진행하고 발표가 있었다. 기업 데이터를 직접 접해보며 어떻게 전처리할지 구상하고 개선안을 도출해보며 한 데이터 안에서도 여러 아이디어가 나올 수 있다는 것을 알았고 구체화할 방안 또한 데이터 내에서 증거를 찾으려고 노력했다.

12월

1. AI 프로젝트 (in 아카데미)
   그리고 수료!
2. 연구원 인턴 지원

1. AI 프로젝트

우리 조는 자율주행, 자연어처리를 이용한 프로젝트를 진행하였다.
나는 YOLO 모델을 맡아서 객체인식할 요소들을 학습시켰다. 컴퓨터비전 수업과제에서 성능이 좋았던 YOLO모델을 이용해보니 예측 결과가 좋지 않았었는데, 학습시키려는 이미지에 신호등, 표지판이 있어 회전 각도와 색의 범위가 중요했다. 그래서 데이터 augmentation에 관한 파라미터를 조정하여 모델의 성능을 올렸다.

프로젝트를 하면서 시나리오나 알고리즘 하나를 구현하는 데에도 많은 고민과 토론이 필요함을 알게 되었고, 같은 기능을 구현하는 코드를 작성하는 데에도 어떻게 작성하면 좋을지 서로의 생각이 달라 어떤 것이 더 간결할지 고민하는 것도 재미있었다. 의견 주고받는 시간을 들여 의견을 취합하면 더 좋은 아이디어가 나오는 것 같다.

2. 연구원 인턴 지원

프로젝트를 진행하며 자소서도 쓰고 면접 준비도 했다. 지금 보니 완전 엉망이긴 하다! 그래도 교육과정 중 내가 노력했던 점을 어필하려고 노력했던 것 같다. 그래도 함께 공부했던 동료들과 같이 준비하고 생각도 공유하며 즐거웠던 경험이다.

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_2022년을 보내며

대학교 4학년이 되어 부담감을 안고 이것저것 시작해보았던 것 같다. 더 집중해볼 걸, 더 잘할 수 있었는데 하는 아쉬움도 있었지만 한 해 동안 시도해 본 경험들이 다음 기회에 더 발전한 결과물을 낼 수 있을 것이라고 생각하기 때문에 시간들이 아깝지는 않다!

새로운 해에는 더 공부해보고 싶은 것들도 다시 공부해보고 진로를 명확히 결정하기 위한 시간을 보내고 싶다. 사실 나는 데이터 분석, 머신러닝 안에서 세부적인 분야 등 확고한 분야를 정하지 못했는데 공부하다 보면 답을 찾을 수 있을 것이라고 생각한다! 오히려 이것저것 공부하다보면 더 다양한 역량을 가진 사람이 되지 않을까?

23년에도 다양한 기회를 접할 수 있는 해가 되었으면 좋겠다.

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