댓글 0   2020년 6월 23일


 

안녕하세요? 안랩샘 아카데미 10기 앱인벤터 과정, 주강사 임해옥입니다.

이번 과정은 실생활 깊숙이 들어온 인공지능(AI) 트렌드의 정의, 분류, 개념을 이해하고, 인공지능 프로젝트 예제를 반영한 실습 커리큘럼으로 운영하였습니다.

팀 프로젝트 주제 역시 “인공지능 머신러닝 활용 프로젝트”로, 총 8개 팀이 프로젝트에 참여했습니다.

프로젝트의 결과로 다음과 같은 산출물들을 얻었습니다.

  • 프로젝트 파일(aia,apk)
  • 앱 소개서 : 앱의 사용자, 사용 목적, 사용방법, UI&UX 등
  • 팀 활동의 기록

 

팀 활동의 기록을 보니 여러 차례 줌(zoom)과 SNS 등에서 활발하게 의견을 나누고 선택하고 수정하는 과정을 반복하면서 결과물을 만들어 낸 것이 생생하게 보였습니다. 결코 쉽지 않은 일이었을 텐데 서로 팀웍을 맞춰가며 잘 하셨습니다.

 

<팀 프로젝트 결과물>

 

 

인공지능 머신러닝 앱 제작 프로젝트를 진행할 때 고려해야 할 3가지 사항에 대해서 이번 팀 프로젝트를 예시로 정리해보겠습니다.

 

1. 굳이 머신러닝이 필요한가?

구현하고자 하는 앱의 기능이 굳이 머신러닝을 사용할 필요가 있는지 검토합니다. 어떤 규칙기반의 알고리즘으로 충분하다면 성능을 생각했을 때 머신러닝을 사용하지 않는 것이 효율적일 수 있습니다.

이번 프로젝트들은 사람의 얼굴, 개의 종, 손으로 그린 그림, 물체 인식, 감정 인식, 토마토의 착색 정도 등을 구분하는 기능이 핵심이었기 때문에 머신러닝 프로젝트로 적절했다고 할 수 있습니다.

 

2. 학습모델을 훈련할 데이터 셋을 적절히, 충분히 사용하였는가?

학습모델의 성능을 좋게 하려면 훈련 데이터가 중요합니다. (물론, 머신러닝 학습 사이트에서 모델을 훈련시키는 알고리즘 성능의 한계가 있을 수 있겠지만 여기서는 논외로 하겠습니다.) 다양하고 충분한 데이터 셋 만들기란 쉽지 않습니다. 최대 성능을 내는 훈련데이터의 질과 양의 수준을 정하기 위해 테스트를 반복하며 조절해야 합니다. 이 방법이 시간이 오래 걸리고 지루한 과정이었을 텐데요. 다행히 모든 팀에서 필요성을 느끼고 최선을 다해주셨습니다.

 

” PIC를 사용해서 A·I모델을 만들었는데, 많은 양의 레이블을 작성하는 데 어려움이 있었습니다. 계획했던 것에 비해 구현하기 어려운 한계들이 있어서, 좀 더 다양한 사물로 여러 가지 트레이닝을 해보지 못한 점이 아쉬웠으나 많은 공부가 된 시간이었습니다. “

 <B팀 과제 수행 소감 中>

 

3. 사용자 경험을 충분히 고려하였는가?

앱을 제작할 때는 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 UX를 제공하는지 체크하는 것이 중요합니다.

C팀의 “모나리자” 프로젝트는 사용자 모드와 관리자 모드를 나눠서 구현하였습니다. 앱이 눈썹 추천을 해주면서 샵 연결까지 하기 때문에 샵의 관리자를 하나의 고객군으로 잡고 예약 확인, 고객 관리에 필요한 기능까지 구현한 것은 좋은 예라고 할 수 있습니다.

E팀의 “나도 20대만큼 폰한다” 프로젝트도 실버층을 대상으로 한 만큼 음성인식, 폰트 크기 조절, 치매예방 게임 등 사용자 경험을 고려한 기능 구현에 신경 쓴 점이 앱의 완성도를 높여주었습니다.

 

 

<Zoom과 SNS를 통해 소통하는 모습>

 

 

마지막으로…

개인 프로젝트에 비해 팀 프로젝트는 어렵습니다. 여러 사람들과 함께 의견을 조율해가며 성과를 내야 하기 때문입니다. 하지만 여러 사람이 협업하기 때문에 프로젝트의 완성도는 분명히 올라갑니다. 환경상, 조건상 불만족스러운 부분이 많았겠지만 불평하기보다는 방법을 찾아 해결해보는 쪽을 선택하신 우리 선생님들의 열정과 노력에 존경의 박수를 보냅니다.