저는 머신러닝 딥러닝 분야에서 자주 소개하는 제로베이스의 전임강사를 수행하고 있습니다. 그리고 또 AI 로봇 분야에서 강의활동을 하고 있는 곳이 있는데요. 이 과정을 한 번 제 블로그에서도 소개한 적이 있습니다.
AI와 로봇을 함께 배울 수 있는 꽤 괜찮은 수업을 핑크랩이 시작합니다.
저는 예전부터 제로베이스에서 데이터 사이언스 관련 과정을 수업하고 있습니다. 그리고 예전에 AI 로봇이라는 주제로 다수의 수업들을 했었습니다. 이번에는 무려 6개월의 기간을 자랑하는 긴~
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위 과정은 제가 강의에 관여하기 시작한 것은 이번이 처음입니다. 그 전에는 다른 강사님이 진행하셨다고 알고 있구요. 저는 여러 활동을 하기 때문에 혼자 이 강의를 진행하지는 못하고 제가 아는 여러 강사님들께 부탁을 하고 있습니다. 아무튼, 이 수업을 듣는 학생들은 22년 10월 초 경에 시작해서 현재 4개월차 즉 절반 정도의 시간이 흘렀습니다. 이 친구들은 수업 중간 중간에 프로젝트를 수행하고 그것을 발표하는 시간을 가지는데요. 앞으로 쭈~욱 소개해 드릴 예정입니다. 참고로 이 친구들의 IoT부분은 박혜상 강사님께서, QT 부분과 DB 부분은 noma 강사님께서, ROS 부분은 제가 직접 강의를 했고, 상황에 따라 다르지만 총 3명의 조교가 활동을 했지만, 모든 일은 수강생들이 직접 열심히 고민하고 구현한 것입니다.
오늘 소개해 드릴 팀의 주제는 스마트하게 주차장을 관리해보고자는 주제를 가진 팀입니다. 이 팀은 아두이노나 ESP32를 배운지 대략 한 달, 덩달아 ROS를 배운지도 대략 한달 정도되었습니다.
이 친구들이 생각한 그림은 차량이 주차장에 입차할때 바로 어디다 주차하라는 지령을 만들고, 해당 차가 거기에 주차했는지를 확인하는 과정을 가지도록 해서 주차의 효율을 높이겠다는 것입니다. 실현가능성, 지령대로 운전자들이 따라 줄 것인가 등등 현실적인 관점이 아니라, 관련 분야를 배운지 겨우 7~8주 된 친구들이 스스로 이런 아이디어를 내고 구현하기 위해 고민했다는 것에 중점을 주면 좋을 것 같습니다.
일단 이 팀의 예상 시나리오는 차량이 진입할 때 번호 인식하고, 주차장소 계산하는 것이구요.
그리고 난 후 주차 가능 위치등을 안내하구요.
그 후 주차가 되면 해당 정보를 업데이트 하는 거죠.
시나리오도 잘 짜여진것 같습니다.^^
이제 배운걸 적용하는 단계이네요. 이 단계에서는 지원 예산의 문제로, 학생들은 대부분 기초적인 아두이노 센서들과 스티로폼, 풀, 칼, 등등을 사용했지만~ 그래도 저는 대단하다고 생각을 합니다.^^
QT로 GUI도 구성하고, DB도 구성하고, 또 대단하다고 생각했던것이 이런 시스템에서는 데이터를 통신하는 아키텍쳐를 고민해야하는데 ROS를 활용할 생각을 했다는 거죠^^
저렇게 키오스크의 GUI도 잘 고민했구요^^
또 주차장 개별 칸에서 사용하는 센서를 상상해서 IoT를 접목한 것도 좋다고 생각합니다.
저렇게 DB에서도 잘 되구요^^
자동차를 만들 수는 없어서 손으로 구현하지만 말이죠^^.
아래 영상은 이 팀의 발표 영상입니다.
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