졸업작품 마무리

졸작을 끝낸지 1주일이 넘었는데, 여러가지 문제로 정신이없어

후기를 이제야 올린다.

      

지난 2달 동안 준비한 졸업작품 전시회를 무사히 마쳤다.
비록 수상은 하지 못해 아쉬움이 남지만, 그동안의 노력이 의미 없진 않았다.

이번 프로젝트는 AI 모델을 활용한 차량 과속 탐지 및 알림 제공 서비스였다.
주제는 퀄컴(QUALCOMM) 측에서 직접 정해줬다.

 

https://github.com/Qualcom-Capstone

Qualcom-Capstone

https://www.youtube.com/watch?v=FDzbjOeika8

 

내가 담당한 파트는 YOLO 기반 객체 탐지 및 과속 차량 측정이었다.
특히 Rubik Pi 보드에 대한 자료가 거의 없어,

초기 환경 세팅 과정에서 애를 좀 먹었지만 이후에는 비교적 수월하게 진행할 수 있었다.

맡은 주요 작업은 다음과 같다.

 

1. 환경 세팅

2. YOLO모델구동  

3. 객체 트래킹

4. 속도 측정

 

가장 어려웠던 건 역시 환경 세팅과, 프로젝트 중반 이후 발견된 병목현상이었다.
Rubik Pi 보드는 정보가 부족해 사소한 설정에도 많은 시간이 걸렸고,

모델이 돌아가긴 했지만 탐지 객체가 많아질수록 속도가 급격히 느려지는 문제가 있었다.

이 병목 현상은 두 가지 방법으로 어느 정도 해결했다.

 

1. 가벼운모델로교체

2. 싱글스레드구조->멀티스레드구조로리팩토링         

 

그 결과, 성능이 체감될 만큼 향상되긴 했지만, 완전히 드라마틱하진 않았다.
그래도 프로젝트를 마무리할 수 있었던 건 다행이었다.

 

이번 프로젝트는 기술적으로 아주 새롭거나 복잡한 것은 아니었지만,

AI 모델을 실제 임베디드 환경에 적용해볼 수 있는 좋은 기회였다.
특히, 멀티스레딩이나 모델 경량화 등 실전에서 마주치는 문제들을 직접 경험해볼 수 있어

의미 있었다고 생각한다.

 

엎친 데 덮친 격으로, 지원했던 현장실습 두 곳(로봇 회사,ARM Application 회사) 모두 서류 탈락이라는 소식도 들었다.
멘탈이 좀 흔들려서 기말고사 준비조차 제대로 하지 못했다.

 

그래도 방학 동안엔 그냥 무기력하게 보내기보단,
예전부터 관심 있었던 Firmware랑 FreeRTOS 관련 강의를 들어볼 생각이다.

 

이참에 실무적으로 꼭 필요한 기본기를 좀 더 쌓고,
마음도 다시 추스르는 시간이 됐으면 한다.