2024. 11. 2. 01:06ㆍProject Log/학부 졸업프로젝트
학부 졸업 프로젝트
생명공학과 컴퓨터공학 분야를 복수전공 중이다.
지난 학기에는 생명공학 분야 졸업 요건으로 리뷰 논문을 작성했다. 컴퓨터 비전 수업을 듣던 중이라서, '줄기세포 배양 시 이미지 분류 알고리즘을 활용한 모니터링 방법'을 다루었다. 이미지 전처리와 피처 추출, 분류 문제에 대한 논문들을 읽고 세포 이미지 분석에 적용해 보는 것이 흥미로웠던 시간이었다.
컴퓨터공학 분야 졸업 요건으로 1년 동안 졸업 프로젝트를 진행해야 한다. 이번 학기부터 나를 포함한 3명이 한 팀으로 프로젝트를 진행하기로 했다. 모르는 것도 많고 부족한 점도 많겠지만, 프로젝트를 하는 동안 많이 성장할 수 있으면 좋겠다.
사실 개강한 지 두 달이나 지났는데, 한동안 블로그에 글을 올리지 않았다. 사소한 내용이라도 기록하고 싶어 만들었는데, 수업 듣고, 과제하고, 시험 보고, 멘토링 가고, 사람들 만나다 보니 시간이 금세 흘러갔다. 물론 짬짬이 놀기도 했다. 나와 같은 학생분들, 직장인분들도 바쁜 와중에 틈틈이 시간을 내어 글을 쓰시는 걸 보면서 본받아야겠다는 생각이 많이 든다.
기획에 대한 관점 변화
처음부터 완벽할수록 좋은 것이 기획인 줄 알았는데, 완벽한 기획은 없는 것 같다.
프로젝트 기간이 끝날 때까지 수정해 나가는 것이 좋은 기획 방식임을 느끼고 있다.
'노인 헬스케어' 분야를 큰 주제로 잡고 나서 여러 기능을 구상하고 관련 기술들을 조사해 왔다. OCR 모델로 복약 관리하기, 감정 분류 데이터셋 기반으로 음성 일기 분석하기, Pose Detection 모델로 운동 자세 피드백 제공하기 및 낙상 감지하기, 움직임 센서로 노인의 행동 모니터링하기 등이 있었다. 코드를 찾아서 PoseNet 모델을 직접 테스트해 보는 것이 재밌었고, OpenPose를 통한 낙상 감지 기법에 대한 논문도 흥미로웠다.
구현할 기술을 같이 조사하느라 시간을 많이 썼는데, 위의 기능들은 아래 기준에 부합하지 않아서 제거하게 되었다. 팀원들이 시간을 투자해 조사했던 정보를 쓸 수 없게 되는 것은 허탈하기도 하다. 하지만, 아무도 필요하지 않다고 느끼는 서비스를 1년간 만드는 것은 더 슬픈 일이다. 기획한 기능의 허점을 알려주고, 방향성을 지도해주신 지도 교수님들께 감사한 마음이다.
1. 타겟 유저의 특성을 고려했을 때, 사용자 친화적인 기능인가?
2. 융합할 도메인의 특수성 및 방대한 전문용어로 인해 구현에 어려움은 없는가?
3. 사용자가 복잡한 하드웨어를 대량 설치해야 하는 불편함이 있지는 않은가?
4. 극도로 사적인 정보를 침해하지 않는가?
5. 종합 세트 느낌이 아닌, 전체 서비스에서 하나의 명확한 주제가 보이는가?
현재 기획한 기능과 피드백
교수님께서 웨어러블 기기인 Fitbit 밴드를 제공해 주겠다고 하셨다. 데이터 분석과 인공지능 모델 활용에 초점을 둘 것이다. 그래서 Fitbit 데이터를 활용한 논문들을 읽어보고 있다. 노인의 건강을 돌본다는 목표를 이루기 위해서 대상자 본인만을 위한 서비스는 부족하다는 것도 배웠다. 의료기관, 케어 전문가, 가족에게 적합한 형태로 가공된 데이터를 공유하는 것도 중요한 부분이다.
- 수면 패턴 개선: Fitbit band를 통해 장기간 수면 데이터를 축적하여, 비정상적인 수면 패턴을 모니터링하고 수면 질환을 예측하는 모델을 구축한다. 분석 결과를 바탕으로 의학 LLM 모델을 통한 수면 습관 개선 방법을 추천한다. 조기 판단을 통해 질환을 예방하고 진료를 받을 수 있도록 도와준다.
- 균형 잡힌 식습관 형성: 생존에 직결되는 영양소 섭취와 장기적으로 만성 질환에 영향을 미칠 수 있는 식단을 관리한다.
- 건강 점수를 통한 성찰: Fitbit으로 측정한 걸음 수, 소모 칼로리 등 기타 데이터를 분석하여 건강 점수를 제공한다. 직관적이고 객관적인 수치를 통해 사용자가 평소 생활 습관에 대해 성찰할 수 있도록 한다.
- 건강 데이터 공유망 형성: 의료기관, 케어 전문가, 가족, 대상자 본인에게 측정된 데이터를 기반으로 맞춤형 정보를 제공한다.
어제 교수님과 면담하면서 웨어러블 기기에서 얻는 데이터뿐만 아니라, 사람의 대화를 통해 얻는 데이터도 함께 고려해 보라는 말씀을 들었다. AI 모델이 노인과 대화하도록 하여 비정형 데이터를 수집하고, 거기서 유의미한 정보들을 얻으라는 것이다. 노인의 말을 Voice to Text 변환, ChatGPT 또는 다른 인공지능 모델이 대화 내용 생성, 모델 답변을 Text to Voice 변환하는 형태이다.
다음 포스팅에서는 교수님께서 한 가지 방법론으로 제시하셨던 OpenAI Whisper API와 Flutter 연결, 'Developing apps with gpt-4 and chatgpt' 참고 문헌에 대해 정리할 것이다.
어떤 문제에 대해 잘못 알고 있거나 대충 알고는 전부를 파악하고 있다고 착각하는 경우가 많다. 더욱이 생각보다 많은 경우에 편견이나 선입견을 적용해 판단하고, 때로는 불안감과 두려움 때문에 성급한 결론을 내린다. 아무도 이 세상의 모든 정보와 지식을 알 수 없다. 인간의 인지 능력에는 분명히 한계가 있고, 이러한 점을 인정하는 겸손한 자세가 필요하다. 특히 우리가 자주 범하는 오류 중 하나는 상관관계에 있는 요소들을 인과관계로 묶어버려서 진짜 원인을 놓쳐버리는 것이다.
- '언바운드 (조용민) - 3장. 다양한 관점에서 집요하게 솔루션을 찾아라' 인용