캡스톤 디자인 마무리

이번 글을 마지막으로 학교에서 진행했던 캡스톤 디자인 프로젝트 관련 포스트를 마무리 짓도록 하겠다!

1. 백엔드..?

학부생 수준에서 AI를 조금 더 깊이 알아봤다고 할 정도의 얕은 지식과 더불어 백엔드 웹프레임워크에 대한 지식은 전무하다싶은 상황에서 처음으로 진행해본 프로젝트였다. BE 부분을 맡아서 해야한다는 사실이 내게는 트러블 그 자체였다. 다행히 FastAPI는 공식문서가 정리가 잘 되어있는 편이었고 파이썬 웹백엔드에 대한 강의를 따로 수강하면서 프로젝트를 진행했더니 어떻게든 완성한 것 같다.

2. AI 완성도

자료 양이 방대해서 그런지 예상했던 것보다 더 번역이 잘 됐다 ㅋㅋ 데이터셋에 이런 문구가 존재했구나..? 싶었던 단어와 어미가 바뀌는 걸 보고 신기했다. 내가 해도 이정돈데 정말 전문적으로 공부한 사람들이 각 잡고 만들면 어떤 결과가 나올지 궁금하긴 하다.

Ex) 그런건 여기 천지삐까리다! -> 그런건 여기에 많이 있다!

3. 결과물 스샷

로그인창

로그인 후 번역기 창

번역 및 검색 기록

방명록

4. 아쉬웠던 점

• STT 기술도 활용해서 한국어 발화 데이터를 통해 사투리를 음성으로 입력 받아서 번역하는 기능까지 해보고 싶었는데 그 부분은 음성 데이터에 대한 지식 부족과 컴퓨팅 자원 부족으로 시도해보지 못 했다. 언젠가 시간과 자원이 갖춰진다면 시도해보고 싶다.

• 유저의 검색 기록 기반으로 데이터를 정리해서 추가적으로 모델을 계속 학습하는 파이프라인을 구축해보고 싶었으나 유저가 승인한 정보를 학습했을 때 AI에 긍정적으로 영향을 미칠지 확신하지 못해서 일단은 보류했다. (그저 검색 기록만으로 데이터를 구축하는 건 어려운 일이 아니다. 정보를 어떻게 정제할지 가이드라인을 정하지 못한 것..)

• 백엔드의 완성도가 꽤 부족한 것 같다. Github의 V1 부분을 보면 코드가 좀 많이 더럽다. 신경 쓰지 못한 부분과 몰랐던 부분이 많아서 가독성이 엄청 떨어진다. (그래서 V2로 리팩토링을 한 번 진행해봤다. 고수분들이 보시기엔 그래도 매~우 많이 부족할 것..)

5. 결과!

(다른 사람들 이름도 있어서 한 번에 다 가렸다..)

교수님들이 좋게 봐주셔서 다행히 단과대 및 학부 경진대회에서 모두 입상할 수 있었다!