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소프트웨어학과 202020783 조우성

아이템 선정 동기

기존에 아두이노에 ai를 탑재하는 on-device를 몇 번 해봤다.

당시 프로젝트를 하면서 여기저기 정보를 검색해 봤지만, 아직 아두이노 on-device의 정보가 많지는 않아서 가시밭길을 걸어가며 많은 시행착오를 했었다.

유튜브 기준으로는 제대로 설명하는 관련 영상이 한국에서는 많이 없음을 느꼈고 인터넷 정보에서도 몇몇 아쉬움을 느꼈다.

이번 과제를 통해서 다음으로 아두이노에 on-device ai를 시도하는 사람에게 조금이라도 더욱 쉬운 가이드 라인을 주고 싶어 이러한 주제를 선택하게 되었다.

개발 환경 및 도구

• window 11
• Arduino IDE, Google Colab
• C++, Python
• arduino nano ble 33

개발하면서 발생했던 문제점

먼저 개발하면서 가장 힘들었던 부분은 아두이노에 모델을 호환시키는 과정이었다.

아두이노는 mermory, power 등 다양한 resource 부분에서 상당한 한계를 가지고 있고, 그에 맞게 모델을 경량화하고 최적화 해야 한다.

이 과정에서 아두이노 코드 부분과 모델 경량화 부분에서 수많은 오류가 발생하였고 당시 부족한 정보로 인하여 오류를 하나하나 해결하는데 상당한 시간들을 보냈다.

감상, 느낀점

특정 연구에 관련된 방대한 커뮤니티가 생겨나는 시작점에 나 또한 있다고 느꼈다.

On-device는 아직 많은 발전이 요하는 부분이고 이 관련에서 수많은 edge-device에 관련된 커뮤니티에서 아직 정보가 부족하다고 느꼈다.

이번에 선택한 나의 프로젝트가 그러한 방대한 커뮤니티가 생겨나는 시작점에 기여할 수 있었다는 부분에서 감회가 새로웠다.

커뮤니티 발전은 전문성이 높은 사람들만 만들어 가는 것이 아닌, 그저 누구나 새로운 지식, 정보 등을 그 다음 사람이 더욱 편하게 이해 했으면 좋겠다는 마음으로 하나씩 쌓아 가는 것이라고 생각된다.

참고자료

https://mobed.yonsei.ac.kr/index.php?mid=Homepage https://github.com/spaziochirale/Chirale_TensorFlowLite