2023 ICROS 논문 발표. 무려 5팀. 핑크랩도 살짝 발을 담궜습니다.

23년 6월 21일에 강원도 삼척 쏠비치에서 제어로봇시스템 공학회의 ICROS 학회가 열렸습니다. 작은 회사를 운영하면서, 교육도 하면서, 개발도 하는건 알겠는데 갑자기 왠 학회요? 네. 이번에 참가했습니다. 학회 등록비는 제로베이스를 운영하는 데이원컴퍼니에서 고맙게도 지원했으며, 제가 제로베이스의 수업의 일환으로 진행되는 PBL 수업에 참가한 수강생들 4팀, 애드인에듀에서 제 수업을 들은 친구들 1팀, 이렇게 5팀이 논문을 발표하고, 교신저자로 제가 모두 참여했습니다.

저렇게 5팀의 발표를 하나의 세션에 모아서 진행했습니다. 우리끼리 하는거라 아무도 안올줄 알았는데ㅠㅠ. 꽤 많은 분들이 관심을 가져주셔서 청중도 있었습니다.^^.

근데 부트캠프에서 왜 논문을 발표한 건지

위 논문들은 처음에 이야기했지만, 제로베이스 4팀, 애드인에듀 1팀, 여하튼 다 제가 진행하는 부트캠프 형식의 수업과 관계가 있습니다. 저는 왜 이 친구들과 논문을 쓰게 된걸까요? 

당연한 이야기지만, 수강생들의 열정이 있었습니다.

먼저 프로젝트를 진행하는데, 이 친구들의 성과가 좋았습니다. 저는 평상시 지론이 연구, 개발, 뭐 그게 공부든 뭐든 하다가 학계에 보고하고(알려주고) 싶은게 있다면 작성하는 것을 논문이라고 생각합니다. 저 5팀에게는 그렇게 지나가듯 이야기를 했고, 저 친구들은 또 매우 쉽게 그러겠다고 대답하면서 진행되었습니다. 즉, 논문을 위한 작업을 한 것이 아니라, 그저 수업의 일환이긴 했지만, 자신들이 프로젝트를 선정하고, 자신들이 진행한 결과가, 옆에서 지켜보던 제가 보기에 좋아보여서 논문으로 진행하자고 추진했던 거죠.

아니 근데 부트캠프에서 왜 논문을 쓰셨나구요

제가 지금과 같은 활발한 활동, 개발에 가까우면서 수강생과 기업을 적극적으로 연결하는 활동을 시작하게 된 계기가 있었습니다.

제로베이스의 홈페이지에 있는 저의 인터뷰 글인데요. 그 글에서 제가 이야기한 적이 있는 사연이 있습니다.

저는 제 수업을 들은 친구들이 어디가서 무시당하게 하고 싶지 않았습니다. 그게 제가 프로젝트형 수업을 좋아하는 이유인데요. 아래는 그래서 저와 연관된 수강생들의 프로젝트 중 일부를 소개하고 있는 목록입니다.

https://www.pinklab.art/edu_project

수업내에서 진행된 프로젝트

이번에 여기서 더 나가서 논문을 쓴 이유가 또 있긴합니다. 대학원을 가야할까요. 부트캠프를 들을까요? 라는 질문을 참 많이 받습니다. 저는 그럴때마다 그 둘은 각각 조금 다른 부분이 있어서 대학원이어야 할 수 있는 부분이 있고, 그렇지 않고 집중형으로 수업을 들어도 되는 부분이 있다고 이야기를 자주 합니다. 그런데, 부트캠프를 들은 친구들 중에는 성과가 참 좋아서 괜찮을 것 같은데, 지원 자격을 설명하는 페이지에 대학원생만 찾는 기업들이 많아서 고민이었죠. 그래서 비록 국내 학술대회이긴 하지만, 그래도 포스터가 아니라 발표로 진행한 논문이라는 실적으로 어느 정도는 괜찮지 않냐는 신호를 보내고 싶었습니다.

논문소개 - 운전자 부주의 행동 예측

운전자 부주의 행동에 대한 데이터가 공개되어 있는데 그것을 가지고 예측을 진행한 팀입니다.

생각보다 데이터는 어렵습니다.^^

적절한 모델을 찾고, 여러 경우의 수를 가지고 진행한 팀입니다.

한글의 초,중,종성 구조를 반영한 OCR 모델 개발

가능한 경우의 수의 한글 글자를 모두 라벨링하는 것이 아니라, 초,중,종성의 위치를 가지고 자음, 모음만 라벨링을 하는 것이죠

이 아이디어가 [기존 연구가 있을 수 있지만] 좋다고 생각을 했습니다.

라벨링이 그래서 조금 특이해지죠

그래도 매우 높은 정확도를 보여줍니다.

위 정확도는 'ㅅ'의 경우 자음 'ㅅ'의 인식 정확도가 아니라, 'ㅅ'으로 시작하는 모든 글자에 대한 정확도입니다.

그래서 프린트된 글자를 카메라로 다시 인식한 것 기준으로 11,172 글자에 대해 97.2%의 정확도를 자랑합니다. 중요한건, 이 친구들이 그냥 구글 콜랩으로 학습을 했다는거죠^^

한국 지문자 수어 인식 자판 시스템 구현

수어 중 지문자 수어를 인식하는 모델을 개발한 팀입니다.

데이터도 직접~ 그리고 land mark를 인식한 후 각 포인트를 가지고 글자를 인식하도록 했습니다.

여기서 한 가지 중요한 것... 영상에서 인식해야하므로, 지문자와 지문자 사이의 중간 행동은 인식을 하면 안된다는 것이었는데요. 이 부분을 이 팀은 land mark의 속도가 일정 값 이하인 상황이라고 설정했습니다. 그래서 영상, 카메라를 통해서도 바로바로 잘 인식되도록 된 거죠.

그리고 이 팀은 성능 평가 지표로 정확도 뿐만 아니라, 완성된 글자의 완성도도 확인을 함께 했습니다.

마치며...

꽤 좋은 경험을 참가한 수강생들과 제가 가질 수 있었습니다. 다시 한 번 참가한 수강생들에게 고마움을 느끼고, 또 금전적 지원을 아끼지 않은 데이원컴퍼니에 또 고마움을 느낌니다.

좋은 경험을 삼척에서 해서 또 기분이 좋더라구요. 바닷가~ 학회장^^