<철저한 비교분석은 새로운 방향 제시의 key>
저는 산학협력 연구개발 프로그램에 참여하여 모델 간의 특성을 비교분석 후 진행하여 특허출원과 한국정보처리학회에서 우수눈문상을 받은 경험이 있습니다. 2014년 5월부터 9월까지 학부생을 대상으로 임베디드 관련 주제로 진행하는 프로젝트로서 저는 최신 IT 기기인 동작 인식센서의 립모션을 활용하여 수화번역을 주제로 프로젝트를 진행하였습니다.
프로젝트의 팀장으로서 개발 일정을 적극적으로 추진하였지만 립모션의 특성을 모르고 진행하다 보니 정체가 되었습니다. 이에 립모션 관련 논문이나 정보를 찾고자 하였지만, 미국의 스타트업 기업에서 출시된 1년이 채 되지 않았던 제품이라 정보를 얻기란 너무나도 어려운 일이었습니다. 하지만 포기하지 않고 자사 홈페이지의 Q/A 문의와 개발자에게 직접 영문의 메일을 보내어 립모션의 특성 정보와 300라인의 예제 소스를 받았습니다.
그리고 수화인식 프로그램을 구현한 또 다른 모델들의 특성을 비교분석 하였습니다. 기존의 동작 인식센서인 키넥트는 전체적인 손동작만 인식하므로 세부적인 동작에 대해선 인식률이 저조하였고 영상처리 기법은 정확도는 높으나 정지된 동작만 인식할 수 있어서 인식의 범위가 제한되었습니다. 이를 참고하여 이전 모델의 단점들을 보완하여 최대한 많은 동작을 인식하면서 인식률 또한 높이는 것으로 프로젝트의 방향을 잡았습니다.
이렇게 다시 원점으로 돌아가 립모션의 반구 형태의 인식반경에 맞춰 3차월 배열의 저장기법을 설계하고 인식 길이가 다른 축에 따라 동작 정보를 정규화하였습니다. 또한 Dijkstra 알고리즘 해결기법의 아이디어를 참고하여 방향성 알고리즘을 구현하였으며 립모션만의 특성인 손가락 인식 기능을 활용하여 인식률을 높였습니다.
이렇게 처음부터 수화번역 알고리즘을 설계하기보다 먼저 제품 간의 특성을 비교분석 후 그것에 맞게 알고리즘을 설계하였고 그 결과 100가지 수화 동작으로 95% 이상의 인식률을 선보이며 성공적으로 프로젝트를 마무리하였습니다.
<편견 없는 소통>
저는 사람들과 잘 어울리고, 소통할 수 있는 성격을 가지고 있습니다. 해외봉사 도중 시각장애인들에게 사물놀이를 가르친 적이 있었는데, 팀원들은 무섭다고 거부반응을 보였습니다. 당시 팀장이었던 저는 아무도 보살피지 않는 아이들을 위해 우리가 힘내서 도와주자며 팀원들을 다독여 이끌어 나갔습니다. 무사히 봉사를 마친 후 팀원들은 장애인들에 대한 거부감과 편견이 줄었다고 저에게 고마움을 전했고, 저도 뿌듯하고 보람찼습니다. 저의 편견 없는 소통능력은 추후 프로젝트의 팀원으로서 큰 역할을 할 것입니다.
글자수 1,293자2,233Byte