K-SW Square Fall 2022 프로젝트 시작 (Rabbit App) - 1주차

2022년 9월 1일 ~ 2022년 12월 22일까지 

미국 인디애나주 웨스트라피엣 퍼듀대학교에서

Visiting Scholar 신분으로 'K-SW Square Fall 2022 프로그램'에 참여하게 되었다.

 

미국에서의 일상은 https://blog.naver.com/hyun_record

로현, 청춘의 기록 : 네이버 블로그

네이버 블로그에서 기록중이므로

이곳에는 프로젝트 관련 내용을 기록하고자 한다.

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K-SW Square Fall 2022 프로젝트 시작 - 1주차

K-SW Square Building in Purdue University

프로젝트에 참여하게 된 계기

이곳에서는 AI, Data Analysis, IoT, Robotics, Network와 연관된 IT 프로젝트를 진행하며 논문을 작성한다.

프론트엔드 개발자를 꿈꾸는 나에게는 선택지가 많지 않았고,

아예 관련이 없는 분야의 프로젝트에 참여해야 될 가능성도 있었다.

산업공학과와 소프트웨어를 전공하여 다양한 분야를 경험해본 적이 있기에

흥미로운 주제의 프로젝트라면 어떠한 분야라도 상관이 없었다. (사실 Web, App이길 바랬지만..)

 

과녁인식 AI, 환경관련 Robotics, 음성/사물인식 AI, 드론, 네트워크 등의 다양한 프로잭트가 있었지만

다행히도 마음맞는 친구들끼리 모였고 어플리케이션을 개발하는 프로젝트에 참여하게 되었다.

이전에는 주제가 사전에 정해져있고 그 중에 선택하여 프로젝트를 진행하였던 걸로 알고 있었지만

이번 기수에서는 자유롭게 주제를 선정할 수 있었다.

 

팀 빌딩 및 주제 선정

Project Poster

다양한 대학교의 친구들과 팀을 이루게 되었고

1주일동안 어떠한 주제로 프로젝트를 진행할지 신중히 고민했다.

- K-SW Square Building Access Recognition Using Face Recognition Ai

- Recognition of wild animals that cause crop damage using object recognition Ai

- Drowsiness prevention app that detects and warns of sleepiness through a self-camera 

- Navigation app that guides you to avoid dangerous areas

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등의 10개가 넘는 주제를 보면서 가장 의미있는 프로젝트가 무엇일지 고민했고

그 중 팀원 5명 만장일치로 'Navigation app that guides you to avoid dangerous areas' 주제를 선정하였다.

미국은 굉장히 안전해보이는 곳이어도 골목 한 번 잘못들어가면 위험한 곳이 나온다.

미국에 잠깐 있었는데도 이를 몸소 느꼈고, 늘 어디를 갈 때면 교수님과 조교님의 허락을 받아야 될 정도였다.

 

실제로 숙소 근처 Lafayette의 한 공원에 다녀온 적이 있었는데 참 평화롭고 안전하다고 생각했다. 하지만 알고보니 굉장히 위험한 동네였다. (Purdue 학생한테 사진을 보여준 적이 있는데 위험한 동네라고 조심해야 된다며 절대 가지말라고 해서 알았다)

문제의 그 동네..

이를 잘 모르는 사람들 특히 우리와 같은 여행객이나 외지인이 길거리 범죄에 노출될 확률이 한국에 비해 굉장히 높다고 생각했다.

이것이 우리가 해당 주제를 선정한 이유이다.

 

팀 이름 및 어플리케이션 소개

어플리케이션의 이름은 'Rabbit'

Rabbit이라고 정한 이유는 위험한 지역을 토끼처럼 껑충껑충 피해 다닌다는 의미이다.

나중에 서비스를 위해 디자인 할 때도 도움이 될 것 같다

팀 이름은 'Chasing Fox'로 정해졌다. 짝짝짝~

Chasing Fox는 Rabbit을 쫓는다는(개발한다는) 의미이다.

 

우리가 개발하고자 하는 어플리케이션은 다음과 같다.

"Hopping the dangerous area Navigation Algorithm & Service that guides you to avoid dangerous areas"

즉, 미국 각 지역의 범죄 데이터를 분석하여 사용자의 프로필에 맞게 위험한 지역을 피해 목적지까지 안내해주는 네비게이션 어플이다.

예를들어 21살 여성이면 상대적으로 성범죄가 적은 지역으로 안내를 해주는 방식이다.

 

아직 어느 데이터를 어디서 수집하고, 어떻게 전처리 및 분석을 할 지는 계속 얘기하고 있다.

백엔드 및 프론트엔드 스택도 계속해서 얘기하고 있고 아마 2-3주차에 정해질 것 같다.

 

이제 진짜 시작이다.

팀원들이 전부 열정이 넘쳐서 나까지 열정 가득이다!

앞으로 약 3개월간 잘 헤쳐나가보자!