[졸업 프로젝트]_4. 프로젝트 구현 결과와 의의 + 개인적 후기

한 학기 동안 모든 수업 중 가장 시간을 많이 쏟았고,

관련 논문과 구글링을 해가며 열심히 프로젝트에 참여했다.

 

처음에는 조원들에게 피해는 주지 말자고만 생각했는데,

프로젝트를 진행할 수록 욕심이 커져갔다.

이 부분도 내가 맡아서 진행해보고 싶고, 저 부분도 내가 맡아서 진행해보고 싶고..

 

그러나 내가 맡은 부분만 해결하는 데도 꽤나 많은 시간이 걸렸고,

나의 어떤 부분이 부족하고, 앞으로 어떤 공부를 해나가야 할지에 대해 감이 잡히기 시작했다.

그런 의미에서 이번 프로젝트는 나에게 상당히 의미가 크다.

 

결정적으로, 앞으로 백엔드 개발자가 되고 싶다는 구체적인 진로를 정하게 되었고,

그러기 위해서 어떤 준비를 해 나가야하는지 깊이있게 고민해 볼 수 있던 시간이었다.

 

프로젝트 완성 후 마지막 수업시간에 각 조별로 프로젝트를 발표했다.

(이제야 말하는 거지만 우리 조의 이름은 '내 강아지를 찾아조'이다. 귀엽><)

PPT에 시연 영상을 첨부해 발표하였는데, 다른 조원 분이 발표하는 동안 괜히 긴장이 되어서 

심장이 터질 뻔했다..ㅎㅎ

 

다행히 교수님께서 좋은 피드백을 해주셨고, 안도감과 뿌듯함 그리고 속 시원함(?)이 들었다 ㅎㅎ

다른 조들도 상당히 난이도 높은 프로젝트 결과물들을 보여주었고,

'이런 주제를 생각해내다니!' 라던가 '와..진짜 무슨 소린지 하나도 모르겠는데 대박이다' 등등..

마음속으로 연신 감탄했다..ㅎㅎ

 

쨌든, 이제 마지막으로 프로젝트의 최종 결과에 대해 정리해보려고 한다.

 

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 <시연 영상>

 - 우리가 프로젝트에서 보여주고자 했던 부분을 모두 담은 시연 영상이다.

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KakaoTalk_20210606_104929662.mp4

8.04MB

 

<적용 기법 및 기술>

 내가 진행한 부분은 앞에서 정리했으므로 다른 부분은 어떤 식으로 진행했는지 간략하게만 정리해보려고 한다.

(수고해준 조원들에게 너무 감사하다!)

 

1. 데이터 크롤링 : stanford Dog Dataset, 네이버/구글 이미지 크롤링, 각 품종당 400장 이상의 이미지 데이터 확보,

                       '동물보호관리시스템' 크롤링을 통해 실제 유기견들의 정보(사진, 공고번호, 구조 정보 등)수집 및 정리

 

2. 머신러닝 모델의 이미지 학습/이미지 인식 방법 개선 : CNN 모델 구성, 62개의 품종 분류 가능, 약 98%의 정확도 달성

 

3. 플랫폼 프론트/백 구현 : 홈/로그인/회원가입/유기견 등록/검색/게시물 화면 구현, 유기견 데이터베이스 구축 및 연계

 

 

<성과>

1. 머신러닝 모델의 성능을 분석하고 품종 분류 정확도를 개선하는 알고리즘을 구현하였다.

 

자체제작 모델의 정확도

2. 유기견의 품종을 판별하는 웹 플랫폼을 구현하였다. 

3. 웹 사용자에 따른 로그인 알고리즘을 구현하였다.

 

☞전체적으로 정리하자면, 이번 프로젝트는 '유기견의 품종 분류와 관리가 소홀히 이루어지고 있는 사회적 문제점을 인지하여, 유기견 보호 관리 시스템 개선을 위한 웹 플랫폼을 제작했다는 점'에서 의의를 가진다.

(+ 또한, 그동안 제대로 품종 분류가 되지 않은 유기견들의 품종을 구분해 줌으로써 믹스견에 대한 사람들의 인식 개선을 기대할 수 있다고 생각한다.)

 

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이로써 한 학기 동안 열심히 또 힘들게 준비했던 

나의 첫 번째 프로젝트이자 졸업 프로젝트를 마무리 했다.

 

첫 팀 프로젝트를 진행하면서 조원 한 사람 한 사람의 역할이 얼마나 소중한지 깨달았고,

함께 추구하는 것을 위해 결과물을 만들어내는 과정에서의 성취감을 느꼈다.

가장 걱정이 많은 수업이었지만

가장 많은 것을 배우고 느낀 수업이었다.

 

이번 프로젝트 경험을 발판 삼아 더욱 성장하는 나 자신이 되기를 희망한다!