DeepLearningStudy

2021 Skuniv DeepLearningStudy

목차

• A TEAM: S.O.M(Search Of Music) !수상작!
  안무 분석을 통한 음악 검색 앱
  • 제안배경 및 소비자 분석
  • 활용기술 및 시연
  • 수익모델 및 시장분석
  • 사회공헌 및 팀 역량
• B TEAM: Helper
  국내 사회적 약자를 대상으로한 기부 앱
  • 서비스 개요 및 상세
  • 시연 및 기대효과
  • 문제점 및 해결방안
  • 예선 후 계획
• C TEAM: AI 실내 살균 서비스
  • 프로젝트 개요
  • 프로젝트 수행결과
  • 프로젝트 수행방법
  • 기대효과 및 활용분야
  • 참고자료
• D TEAM: 딥러닝 졸음감지 서비스 !수상작!
  • 요구사항 분석
  • 아키텍처 설계
  • 기능 설계
  • 개발/구현
  • 참조

A Team: S.O.M(Search Of Music)

안무 분석을 통한 음악 검색 앱  

• 제안배경 및 소비자 분석
  • 제안배경 및 현황
    • K-POP이 세계적으로 유행 중이며, 중독적인 멜로디뿐만 아니라 안무적인 요소도 있음
  • 기존기술 및 서비스
    • 제목/가수를 통한 음악 검색 서비스
    • 음성을 통한 음악 검색 서비스
    • 가사를 통한 음악 검색 서비스
  • 소비자 분석
    • YouTube, TikTok 등의 SNS상에 급상승 중인 K-POP 안무에 관심이 있는 사람
    • 언어장벽 등의 이유로 곡 정보를 찾기 힘들어하는 해외 K-POP 팬
• 활용기술 및 시연
  • 핵심기술 및 구현
    • 영상입력
    • 입력영상 관절인식
    • 안무가 나오는 음악 검출
    • 데이터 베이스에서 음악정보 검색
    • 음악정보 출력
  • 모델 학습 과정
    • 입력
    • 바운딩 박스 및 관절 추출
    • 관절 연결 이미지 추출
    • CRNN 사용
• 수익모델 및 시장분석
  • 수익모델
    • 어플리케이션 판매
    • 엔터테인먼트와 홍보계약
    • 무료 프로그램 내 광고
  • 시장분석
    • BTS, 한국어 곡으로 빌보드 싱글 1위
    • 2020, 전 세계 K-POP 관련 67억 트윗 발생
    • 미국 TIME 선정 2021 주목할 K-POP 그룹 언급
    • 미국 K-POP 팬덤 92% 여성/만 13세
    • K-POP 첫 대면 통로는 음악 스트리밍
    • 2015년 약 27조 달러에서 2018년 44조 달러로 매년 한국 콘텐츠 수출액 증가
    • 한류 전체 시장이 12.3조 규모로 K-POP 시장규모는 이 중 7.2조를 차지
  • 중장기 전략
    • 2021 안무를 이용한 음악 검색 프로그램
    • 2022 중국어 서비스
    • 2023 안무를 배우는 기능
    • 2024 안무 인식 시 음악 재생 기능
    • 2025 서비자 안무 추가 기능
• 사회공헌 및 팀 역량
  • 사회공헌
    • 재활치료
    • 홈트레이닝
    • 사용자의 관절을 분석하여 관절 가동범위를 측정하고, 관절 가동범위 내의 가벼운 안무나 동작을 추천하여,
      재미와 운동효과가 높은 재활치료를 집에서도 할 수 있도록 서비스
  • 팀 역량
    • 시장분석
      10년이상 매년 콘서트를 다니며 시장흐름과 소비자의 니즈를 파악
    • 어플리케이션 개발
      안드로이드 스튜디오를 이용한 어플리케이션 개발 경험
    • AI 프로그래밍
      팀원 전원 Python을 이용한 AI 프로그래밍 가능
    • AI 개발 프로젝트 참여
      AI 개발 연구에 소속되어 활동한 경험

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제안배경 및 소비자 분석

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활용기술 및 시연

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수익모델 및 시장분석

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사회공헌 및 팀 역량

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B Team: Helper

국내 사회적 약자를 대상으로한 기부 앱  

• 서비스 개요 및 상세
  • 서비스 개요
    • 급하게 도움이 필요한 사회적 약자 계층 대상
    • 기부대상으로 선정되지 못한 사회적 약자 계층 대상
    • 1대 1로 간편하고 신속한 도움
  • 서비스 상세
    • 기부 대상자
      주변에서 쉽게 볼 수 있는 개개인 대상
    • 메신저 기능
      기부자와 기부대상 간의 1대1 커뮤니케이션 가능
    • 간단한 신청
      금전적/비금전적 도움을 게시판 형태를 통해 간단히 요청
    • 캠페인 참여
      유니세프/어린이재단 등 큰 규모의 기부캠페인도 참여 가능
• 시연 및 기대효과
  • 시연화면
    • 특정단체의 불특정 다수가 아닌 특정 개인을 후원
    • 메신저를 통한 기부 대상자의 즉각적인 피드백
  • 기대효과
    • 사회적 약자의 삶의 질 개선
    • 기부의 일상화
    • 기부의 본질 개선
• 문제점 및 해결방안
  • 문제점
    • 상황을 과장하거나 거짓으로 후원 유도
    • 후원받은 기부금을 원래 용도가 아닌 용도로 사용
  • 해결방안
    • 간단한 신청서 작성을 통해 사실확인 및 심사과정을 거침
    • 후원 종료 후 기부대상자의 후기와 기부자의 비공개 평과가정을 거침
• 예선 후 계획
  • 개발 심화 계획
    • Android Studio 앱 개발
    • Firebase Realtime Database를 활용한 메신저 구축
    • SQL Server를 활용한 회원정보 등의 유지관리
  • 홍보/마케팅 계획
    • SNS 활용
    • TV 프로그램 제보 및 출연

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서비스 개요 및 상세

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시연 및 기대효과

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문제점 및 해결방안

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예선 후 계획

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C Team: AI Indoor Sterilization Service

• 프로젝트 개요
  • 프로젝트 소개
    • 안전한 실내 환경을 위한 사용자 맞춤형 살균 서비스
    • 사용자 인식 및 사용자 생활 패턴 기반 살균 서비스
  • 개발배경 및 필요성
    • 방역에 대한 관심 증대
  • 작품 구성도
    • 전체 구성도
    • 기능처리 및 서비스 흐름도
  • 작품의 특징 및 장점
    • 사용자 활동패턴에 기반한 AI 자동 살균기
    • 앱을 통한 살균기 제어
• 프로젝트 수행결과
  • 주요기능
    • 살균 서비스
    • 온습도 측정
    • 실시간 카메라 영상 인식
    • 사용자 패턴기반 살균 알고리즘
    • 사용자 패턴기반 군집화 알고리즘
    • 라즈베리 파이 웹서버 연결
    • 라즈베리 파이 아두이노 연결
  • 프로젝트 개발환경
    • Ubuntu 16.04, 라즈비안
    • VS Code, PyCharm
    • Android Studio, MySQL
    • Python3, JAVA
    • 라즈베리파이4, 아두이노 UNO
    • 릴레이 모듈, 가습기 모듈
  • 장비
    • 라즈베리파이4
    • 아두이노 UNO
    • 릴레이 모듈
    • 가습기 모듈
  • 프로그램 작동 동영상
    • https://youtu.be/fu_6OlAMkt8
  • 결과물 상세 이미지
  • 달성성과
    • 한국 정보처리 학회지 논문게재, "AI와 친환경 소재 IOT를 활용한 사용자 활동기반 댁내 살균 서비스"
    • 2021 한이음 공모전 출품
• 프로젝트 수행방법
  • 업무분장
    • 서버/DB구축
    • SW/HW 개발
    • 인공지능 설계
  • 프로젝트 수행일정
    • 계획
    • 분석
    • 설계
    • 개발
    • 테스트
    • 종료
  • 문제점 및 해결방안
    • 업무분담으로 인한 상호간 프로젝트 이해도 차이
      주기적인 회의롤 통한 의사소통 과정을 거쳐 전체 개발 진행과정 공유
    • 객체 인식률 저하
      임베디드 시스템에 적합한 YOLOv4-tiny 모델 사용
    • 분무기능 개발의 어려움
      • 가습기 모듈을 이용하여 아두이노와 라즈베리 파이간 시리얼 통신을 통해 분무기능 구현
    • DB 보안 취약 문제
      • 해킹당한 기존 데이터베이스 삭제, root 권한 조정 후 비밀번호 재설정
• 기대효과 및 활용분야
  • 작품의 기대효과
    • Covid19와 관련한 실내 환경 이슈 대응
    • 살균의 자동화를 통한 삶의 질 향상
    • 개인화된 살균 서비스로 개인위생에 대한 인식 향상
    • 생활패턴 분석에 기반한 인공지능 자동화 살균으로, 살균의 효율성 증대와 비용절감
    • 객체인식으로 수집된 사용자 데이터를 기반으로 다양한 서비스 제공 등 응용 프로그램 발전 가능
  • 작품의 활용분야
    • 학교/직장/공공시설 등 다양한 실내 시설에 설치 및 활용
    • Covid19뿐만 아니라 기타 질병에 대한 예방 가능
    • 응용 프로그램을 공기청정기와 결합, 효과적인 살균 및 공기정화 효과 기대
• 참고자료
  • 참고 및 인용자료
    • Ankur A.Patel, "핸즈온 비지도 학습 (강재원, 권재철 옮김), 서울, 한비미디어, 2020
    • Scikit-learn, Available: http://scikit-learn.org.stable/

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프로젝트 개요

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프로젝트 수행결과

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프로젝트 수행방법

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기대효과 및 활용분야

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참고자료

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D Team: 딥러닝 졸음감지 서비스

• 요구사항 분석
  • 요구사항 정의서
    • 졸음 감지
    • 눈 깜빡임 감지
    • 통계 서비스
    • 투두리스트
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  • 서비스 흐름도(데이터 흐름도)
    • 사용자 영상 데이터 전송 및 서비스 요청
    • 사용자 영상 데이터 및 서비스 정보를 서버로 전송
    • 사용자 영상 데이터와 요청된 서비스 정보를 전송, 사용자 데이터 DB 저장
    • 사용자 데이터 및 서비스 데이터 서버로 전송
    • 요청된 서비스 데이터를 웹페이지/앱으로 전송
    • 요청된 서비스를 사용자에게 제공
• 기능 설계
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    • 깜빡임 횟수 부족 알림
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    • 감지 애플리케이션 개발
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    • 이슈관리

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요구사항 분석

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아키텍처 설계

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기능 설계

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개발/구현

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참조

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