1. 프로젝트 개요
- 내가 수강했던 국비교육 과정중 솔트룩스에서 진행했던
‘최신인공지능 기반의 SW전문가 양성과정’
이라는 과정이 있었는데, 이때 마무리를 겸한 팀 프로젝트로
‘챗봇을 활용한 랜드마크 위치 서비스’
를 제작했었다.
- 해당 프로젝트를 간략히 설명하자면 이런 느낌이다.
- 사용자가 랜드마크 이미지를 업로드한다
- 랜드마크 이미지를 학습한 모델이 해당 랜드마크가 어느 랜드마크인지 예측한다.
- 해당 랜드마크의 위치정보를 알려준다.
- 사용자의 추가 요청시, 인근의 관광지/식당 등의 정보를 추가적으로 제공한다.
- 자세한 정보는 교육 당시 발표자료 를 통해 확인 가능하다.
2. 프로젝트 리메이크 사유
2.1 프로젝트의 재 시연이 불가능함
- 프론트엔드 부분을 솔트룩스에서 제공했던 챗봇 api를 통해 구성했기 때문에, 해당 교육이 종료된 현재 시점에서는 시연이 불가능함.
- 추가로, 백엔드 구성이 flask로 되어있어 내가 해당 프로젝트를 유지보수 할수 없다는것이 아니꼬운것도 한몫 했음.
- 내 프로젝트인데 내가 뭔 코드인지 못알아본다?
자존심 상하는 일이 아니겠는가.
2.2 프로젝트 자체 완성도 문제
- AI-HUB에서 받아왔던 랜드마크 이미지에는 해당 이미지에서 랜드마크가 어느 부분을 차지하고 있는지 xy좌표가 기록된 json파일이 동봉되어 있었다.
- 이 좌표를 활용하여 이미지를 crop한 후 학습하면 훨씬 더 좋은 결과물이 나왔겠지만, 모델 제작을 담당하던 팀원이 해당 사실을 인지하지 못한 채 프로젝트가 완성되었다.
- 그 외에도, 이때 당시 EfficientNet을 활용하려 했으나 막히는 부분이 있어 결국 단순 CNN으로 이미지 인식 모델을 구성했었는데,
내 능력이 닿는다면 한번 원래의 목표였던 EfficientNet을 전이학습시킨 모델을 도출하고, 결과를 비교해보고 싶은 마음이 있다.
2.3 역할 분담의 문제.
- 이력서에 이미지 인식 프로젝트라고 적어놓고 실제 한 일이라고는 데이터 수집밖에 없는것처럼 역할을 적어놓자니, 굉장히 자존심에 스크래치가 나서 포트폴리오 작업을 진행할 수가 없었다.
- 나도 데이터 모델 학습시키고 그런거 할줄 안다는걸 보여주고 싶었다.
3. 프로젝트 개선 방안.
3-1. 프론트엔드 및 백엔드 재구성
- 프론트엔드의 경우, 기존의 챗봇api 부분을 들어내고, 웹 기반 서비스로 다시 만드는것을 목표로 한다.
- 백엔드의 경우, flask 에서 Django로 바꾸기로 했다.
- 내가 유지보수 할 수 있는 프로젝트로 다시 만드는게 목적.
3-2. 이미지 인식 모델 개선
- 이미지 crop 하여 학습 진행.
- 가능하다면 PaperWithCodes에서의 상위 랭크된 모델을 전이학습 시키는 방법을 시도.
