🏁URP를 시작하기 전
URP를 신청하던 당시에는 제가 흥미를 가지고 있던 분야인 Computer vision에 대해서 해당 분야의 지식의 폭을 넓히고 싶다는 생각을 가지고 있었습니다. 구체적으로는 Computer Vision과 로봇을 접목해서 상황에 대한 판단을 하는 시스템에 많은 관심을 가지고 있었고, 이를 위해서는 해당 연구실에서 배울 부분이 많다고 생각했습니다. 비록 1학년이라는 부족한 점이 많은 조건임에도 불구하고 교수님은 제가 URP 프로그램에 참여하는 것에 대해서 진심으로 상담해주셨습니다. 교수님과 상담을 진행하고 RCV 연구실의 URP 프로그램에 대해서 좀 더 자세히 알아보니 배울 점이 많다고 느꼈고 한 번 저의 부족한 점을 깨우치고자 URP 프로그램을 시작하게 되었습니다.
⭐️URP 1주차
5명의 선배들과 함께 URP 프로그램을 시작하게 되었습니다. 첫번째 주차에는 딥러닝에 관한 기초 이론과 실습을 진행했습니다. 제가 제일 부족한 점도 많았지만 그래도 최대한 따라갈려고 다양한 노력을 했고, 세미나를 통해 배운 내용들을 바탕으로 다양한 인터넷 조사와 코드 작성을 통해 부족한 부분들을 채워나갈 수 있었습니다. 특히 코드 작성을 하는 과정에서 이해가 잘 안되는 부분이 몇몇 있었는데 옆자리에 앉은 재윤 선배랑 예은 선배가 잘 챙겨 주어서 잘 따라갈 수 있었던것 같습니다. 해당 주차에 대한 발표를 준비하고 발표를 하면서 많은 부분들에 대해 피드백을 받았습니다. 그때는 왜 그런지 이해하지 못했지만 시간이 지나고 확인해보니 멘토님들이 지적한 부분에 대한 발표 준비가 부족했고, 이 부분에 대해서 많은 조언을 해주신 성준 멘토님과 재연 멘토님께 감사했습니다.
📦 URP 2주차
두번째 주차부터는 object detection에 관한 내용을 배웠습니다. 1 stage와 2 stage의 객체 감지 방식이 있다는 것을 알 수 있었고, 평소에 그냥 가져다 쓰던 YOLO의 기반이 되는 객체 감지 방식들에 대해서 알 수 있어서 기존 지식들을 보충하는데 큰 도움이 되는 것 같아서 매우 재밌었습니다. 특히 SSD라는 객체 감지 방식을 연구실의 GPU를 사용해서 원복하는 과정을 진행하면서 연구실에 들어오면 이런 장비들을 활용해서 다양한 연구를 할 수 있구나 라는 것을 느꼈습니다. 해당 주차를 진행하면서 용어에 대한 개념이 헷갈려서 선배들과 토의를 하면서 많은 것들을 배웠습니다.
🛣️ URP 3 ~ 6주차
3주차부터는 본격적인 연구를 시작했다고 느껴졌습니다. SSD를 원복한 코드를 기반으로 Kaist PD 원복과 이를 개선하는 방안을 생각해보는 시간을 가졌습니다. 다른 선배들은 모델 구조에 대한 부분을 개선하는 것을 보고 저다운 새로운 방안을 찾아보고 싶어서 초반에 다양한 실험들을 진행했습니다. 이 부분에 대해서 인택 멘토님과 성준 멘토님, 다른 멘토님들도 제가 제시한 여러 방법론에 대해서 부족한 부분들과 활용할 수 있는 부분들에 대한 아이디어들을 알려주셔서 도전해볼만한 실험들을 효율적으로 실험해볼 수 있었습니다. 결과적으로 전처리에 대한 다양한 도전들을 해보았고, 이를 통해 모델을 개선하는데는 한계가 있다는 것을 깨닫고 성준님의 조언을 기반으로 모델의 fusion 방식을 알아보기로 했습니다. 그 결과 half-way fusion과 late fusion을 통해 유의미한 성능 향상에 도달했습니다. 이후 저는 모델을 가장 잘 활용하고 성능이 가장 뛰어난 late fusion을 개선하고 싶다고 생각했고, 이를 위해 여러 실험을 해본 결과 model 구조를 건들이기보다는 feature map을 살리는 방향으로 실험들을 진행하게 되었습니다. 이 과정에서 찬미 선배와 비슷한 방법론을 가지고 가게 되면서 많은 의견 공유를 한 점이 도움이 되었습니다. 여름 휴가를 가게 되어서 선배들보다 늦게 발표하게 되어 더 많은 기회가 주어진만큼 더 많은 실험들을 해보고 싶다고 생각했고, 마지막 발표날까지 약 실험 25개 정도를 진행하는 도전의 결실을 최종 발표에 담아냈습니다. Kaist PD 성능 개선 최종 발표까지 중간 중간 주간 세미나에서 재연님과 성준님의 발표 자료 구성에 대한 조언, 인택님의 실험에 대한 피드백, URP 동기 선배님들과의 방법론에 관한 조언들이 많은 도움이 되어서 성공적인 결과 발표를 했다고 느꼈습니다.
🤖 URP 7주차
7주차에는 젯슨 나노를 활용한 ROS 2 실습을 진행했습니다. 개발용 보드에서 yolo world와 ros의 노드 시스템을 응용하는 과정에서 이를 가지고 다양한 것들을 만들어 볼 수 있을 것 같다는 생각을 했습니다. 새로운 프로젝트를 고민하는 과정에서 재찬님이 마지막까지 남아서 다양한 조언들을 해주신 내용들을 기반으로 프로젝트 구성에 대한 방향성을 잡고 이에 대한 기술을 알아보는 좋은 시간을 가졌습니다.
📷 URP 8주차
카메라 캘리브레이션에 대해 여러 내용을 배웠던 주차로 이론을 중심으로 공부했던 주차였습니다. 지금까지 공부해왔던 주차중에서 학과 정규 과정에서 배운 내용이 기초가 되는 내용이었기 때문에 1학년 한학기의 과정을 배운 저에게는 행렬에 대한 개념이 어렵게 느껴졌습니다. 행렬을 이해하는데 여러가지 인터넷 자료들을 찾아보고 부족한 부분에 대해서 인택 멘토님과 재연 조교님이 많이 도와주셔서 마지막 주차의 이론까지 이해해서 발표할 수 있었던 것 같습니다.
🛬 URP를 마무리하면서
지금까지 인공지능을 활용한 여러 활동들은 접해보았지만 Computer Vision에 대한 구체적인 이론을 URP 과정과 같이 공부해본적은 없었기에 저한테는 매우 의미있는 시간이라고 생각했습니다. 특히 4주간 진행된 챌린지 주간은 다양한 논문들을 읽고 여러 논문들에 나온 방법론들을 조사하면서 논문들에서 제시되는 문제 상황을 파악하고 이를 해결하는 아이디어를 제가 만든 모델에 어떻게 접목할 수 있을지 고민하는 시간이 매우 유익했다는 생각이 들었습니다. 또한 8주간 매주 세미나를 진행하면서 처음 몇주동안은 발표에 대한 지적을 많이 받았지만 마지막 주차에는 발표에 대한 멘토님들의 평가가 나쁘지 않았다 라고 하는 것을 듣고 발표 실력이 많이 성장했다는 것을 느낄 수 있었습니다. 다른 URP 동기 선배님들 보다 부족한 부분이 물론 많다고 생각이 되지만 부족한 부분을 최대한 채워나가기 위해 열심히 노력했고, 더 많은 자료들을 찾아보면서 알찬 방학을 보냈다고 생각이 되었습니다. 마지막으로 담당 멘토님인 성준 멘토님과 인택 멘토님, 그리고 챌린지 기간에 아이디어를 도움을 주신 태주 멘토님, 총괄 조교를 담당해주신 재연 멘토님, 같이 URP 프로그램을 진행한 동기 선배님(찬미 누나, 예은 누나, 선주 형, 정우 형, 재윤 형)과 함께 할 수 있어서 좋았습니다.
🚨 URP를 하고 싶은 분들에게
RCV 연구실의 URP 과정은 연구실을 미리 체험해볼 수 있는 과정을 압축해서 진행하는 프로그램이라고 느꼈습니다. 그래서 8주동안 이론 공부와 연구 체험을 모두 마쳐서 발표를 진행해야 되기 때문에 일정 자체가 빠듯하다고 느껴졌습니다. 하지만 그만큼 규칙적인 연구실 생활을 하면서 배울 점이 많다고 느꼈고, 모르는 부분을 질문하면 멘토님들이 바로 답해주셔서 공부하는데 어려운 점은 크게 없다고 느껴졌습니다. 단순히 Computer vision에 대해서 알아보고 싶다는 마음가짐보다는 Computer Vision이 사전에 어떤 것인지 알고 있는 상태에서 공부를 하기 위한 마음가짐으로 해당 프로그램에 참여하면 좋을 것 같다고 느꼈습니다. 8주동안 온전히 연구실에서 생활할 수 있을 열정을 가지고 있고, 인공지능에 대해 접해보신 단순한 지식이라도 있으신 분에게 URP 프로그램을 추천합니다.
