메이커 Maker

Smart Investigate Service(SIS) - 간담상조

지구빵집 2022. 9. 23. 07:20
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어드벤처 디자인 2 작품 제작 활동을 마치며

 

여러 센서들을 연결해보니 작동이 잘 안되는 문제점 들이 있었다. 하나의 보드에 연결해서 오류가 나는 건지 의문이 들었다.

2개의 보드를 연결하여 사용하면 문제가 해결되지만 코드가 복잡해지는 단점이 있었다. Main Device와 Sub Device를 무선으로 연결 시 많은 오차가 발생하여 시간 지연의 문제 점이 있어 유선으로 연결하는 방안을 채택하였다.

와이파이 연결을 통한 앱인벤터 데이터 출력은 조금 어려웠다. PIR 센서의 인식범위는 생각보다 너무 넓어 민감도와 Delay 부분을 조절하였지만 완벽히 해결되지 않았다.

초음파 센서 또는 라이다 센서에서 인식 거리에 대한 차이로 보정이 가능할 것 같다.

여러가지 센서들을 조건에 맞게 코딩하고 합쳐보니 loop문 때문에 무한 반복되는 문제점이 발생하여 Switch로 해결하였다.

People Counting과 관련된 기업에서 왜 카메라를 사용하는 알 것 같았다.

 

느낀점

 

이번 어드벤처 디자인2 활동을 하면서 팀원과 조율이 안되는 부분도 있고 작품 제작과정에서 오류가 나고 문제점이 계속 발견되어 약간의 좌절도 있었다. 하지만 관점을 바꾸어 좌절한 만큼, 살패한 만큼 내가 성장하는 것이라고 생각하니 모든 일이 즐거웠다. 프로젝트를 준비하고 팀워크로 서로서로 힘든 부분을 이겨내어 매우 뿌듯하였고 실무적인 측면에서 문제를 바라보는 힘이 생겼다. 

 

 

개발 배경

 

빅데이터란 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다. 

 

빅데이터의 정의와 등장 배경 

 

디지털 경제의 확산으로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)' 환경이 도래하고 있다. 빅데이터란 과거 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비하면 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다.PC와 인터넷, 모바일 기기 이용이 생활화되면서 사람들이 도처에 남긴 발자국(데이터)은 기하급수적으로 증가하고 있다(정용찬, 2012a). 쇼핑의 예를 들어 보자. 데이터의 관점에서 보면 과거에는 상점에서 물건을 살 때만 데이터가 기록되었다. 반면 인터넷쇼핑몰의 경우에는 구매를 하지 않더라도 방문자가 돌아다닌 기록이 자동적으로 데이터로 저장된다. 어떤 상품에 관심이 있는지, 얼마 동안 쇼핑몰에 머물렀는지를 알 수 있다. 쇼핑뿐 아니라 은행, 증권과 같은 금융거래, 교육과 학습, 여가활동, 자료검색과 이메일 등 하루 대부분의 시간을 PC와 인터넷에 할애한다.

 

사람과 기계, 기계와 기계가 서로 정보를 주고받는 사물지능통신(M2M, Machine to Machine)의 확산도 디지털 정보가 폭발적으로 증가하게 되는 이유다.사용자가 직접 제작하는 UCC를 비롯한 동영상 콘텐츠, 휴대전화와 SNS(Social Network Service)에서 생성되는 문자 등은 데이터의 증가 속도뿐 아니라, 형태와 질에서도 기존과 다른 양상을 보이고 있다. 특히 블로그나 SNS에서 유통되는 텍스트 정보는 내용을 통해 글을 쓴 사람의 성향뿐 아니라, 소통하는 상대방의 연결 관계까지도 분석이 가능하다. 게다가 사진이나 동영상 콘텐츠를 PC를 통해 이용하는 것은 이미 일반화되었고 방송 프로그램도 TV수상기를 통하지 않고 PC나 스마트폰으로 보는 세상이다.

 

트위터(twitter)에서만 하루 평균 1억 5500만 건이 생겨나고 유튜브(YouTube)의 하루 평균 동영상 재생건수는 40억 회에 이른다. 글로벌 데이터 규모는 2012년에 2.7제타바이트(zettabyte), 2015년에는 7.9제타바이트로 증가할 것으로 예측하고 있다(IDC, 2011). 1제타바이트는 1000엑사바이트(exabyte)이고, 1엑사바이트는 미 의회도서관 인쇄물의 10만 배에 해당하는 정보량이다(Lynman, P., & Varian, H., 2003).주요 도로와 공공건물은 물론 심지어 아파트 엘리베이터 안에까지 설치된 CCTV가 촬영하고 있는 영상 정보의 양도 상상을 초월할 정도로 엄청나다.

 

그야말로 로그(web-log) 분석, 위치기반 서비스(GPS) 결합을 통해 소비자가 원하는 서비스를 적기에 적절한 장소에서 제안할 수 있는 기술 기반을 갖추었다.이러한 고객분석은 빅데이터 시대를 맞이해 전환점을 맞고 있다. 분산처리방식과 같은 빅데이터 기술을 활용해서 과거와 비교가 안 될 정도의 대규모 고객정보를 빠른 시간 안에 분석하는 것이 가능하다. 트위터와 인터넷에 생성되는 기업 관련 검색어와 댓글을 분석해 자사의 제품과 서비스에 대한 고객 반응을 실시간으로 파악해 즉각적인 대일상생활의 행동 하나하나가 빠짐없이 데이터로 저장되고 있는 셈이다. 

 

민간 분야뿐 아니라 공공 분야도 데이터를 양산 중이다. 센서스(Census)를 비롯한 다양한 사회 조사, 국세자료, 의료보험, 연금 등의 분야에서 데이터가 생산되고 있다. 스마트워크의 본격화도 데이터 증가를 가속화할 전망이다. 

 

“이노트론”이라는 기업은 3D인식 카메라 기반으로 건물내 유동인구 수를 측정하여 백화점, 아울렛 매장, 가게 등등 솔루션을 제공하는 업체이다. 9조 간담상조는 해당기업을 모티브하여 인체 감지 센서를 이용하여 사람 수를 카운트하는 작품을 개발하게 되었습니다. 

 

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