미리보기

프로젝트 배경(경위):

• 초고령 사회에서 노인의 정신 건강 및 사회적 고립 문제가 심화됨.

• 기존 노인 대상 디지털 서비스의 이용 편의성이 낮아 접근성이 떨어짐.

프로젝트 목표:

• OpenPose 를 기반한 노인 체력 검정 구현

• GPT 모델 Fine-tuning을 통해 노인 언어 패턴을 반영한 자연스러운 대화 기능 구현

• Flask 기반 챗봇 API 개발 및 모바일/웹 애플리케이션 연동

• 노인 친화적인 UI/UX 설계 및 접근성 향상

• STT(음성 입력) 및 TTS(음성 출력) 기능 추가로 디지털 소외 계층 지원

담당 업무(상세):

프로젝트 기획 및 일정 관리:

• 요구사항 정의 및 MVP 범위 설정

• WBS 활용한 전체 일정 기획 및 스프린트 계획 수립

• Notion, Slack, Google Sheet 등 협업 툴을 활용하여 팀원 간 소통 및 일정 조율

기술 개발 및 인프라 설계:

• GPT 모델 Fine-tuning을 통한 노인 맞춤형 챗봇 개선

• Flask 기반 챗봇 API 개발 및 프론트엔드와의 연동

• STT(음성 입력) 및 TTS(음성 출력) 기능 추가

사용자 경험 개선:

• 노인의 디지털 서비스 이용 패턴 분석 후 직관적인 UI 설계

• 사용자 피드백을 반영하여 접근성과 편의성을 지속적으로 개선

리스크 및 변경 관리:

• GitHub 이슈 및 버전 관리를 통해 개발 변경 요청 사항 반영

• 프로젝트 진행 중 발생한 일정 지연 및 기술적 문제 해결

성과 모니터링 및 보고:

• Fine-tuning을 통해 챗봇 반응 속도 및 답변 정확도 개선

• STT 및 TTS 도입을 통한 디지털 서비스 접근성 향상

• 노인의 사회적 고립 해소 기여 및 심리적 안정감 제공

• 주간 진행 보고서 및 성능 분석 리포트 작성

활용 툴 & 산출물:

• GitHub: 형상관리, 이슈 관리

• Notion, Google Sheets: 일정 조율, 협업 관리

• MS Office, PPT: 주간 리포트, 성능 분석 차트, 발표 자료

성과:

• Fine-tuning 적용 후 챗봇의 응답 정확도 및 자연스러움 개선

• STT/TTS 기능 도입으로 노인 대상 서비스 접근성 강화

• 프로젝트 일정 내 MVP 런칭 및 초기 운영 안정화 확보

• 프로젝트 수행을 통해 AI 모델 성능 개선 및 사용자 경험 최적화 역량 향상

프로젝트 배경(경위):

• 카페·도서관 등에서 빈 좌석을 찾기 어려워 고객들이 불필요한 이동을 반복하는 문제 발생

• 운영자는 좌석 활용도를 정확히 파악하지 못해 공간 운영 최적화가 어려움

• YOLOv8 모델을 활용한 실시간 좌석 탐지 시스템 구축을 통한 문제 해결

프로젝트 목표:

• YOLOv8 모델 학습 및 최적화를 통한 실시간 좌석 점유율 탐지

• Flask 기반 좌석 탐지 API 구축 및 Node.js와 Vue.js 연동을 통한 시각화

• 좌석 이용률 및 선호도 분석을 제공하여 운영자 지원

• 데이터 라벨링 및 증강(Augmentation) 수행을 통한 모델 성능 개선

담당 업무(상세):

프로젝트 기획 및 일정 관리:

• 요구사항 정의 및 MVP 범위 설정

• 팀원 간 데이터 라벨링 및 작업 일관성 유지 방안 수립

• 프로젝트 일정 조율 및 병렬적 개발 프로세스 수행

기술 개발 및 인프라 설계:

• YOLOv8 모델 학습 및 하이퍼파라미터 최적화(Dropout 0.3, WD 0.01~0.0001)

• Flask 기반 모델 서빙 및 API 개발

• Node.js 및 Vue.js를 활용한 실시간 좌석 탐지 데이터 시각화

• Albumentations 라이브러리를 활용한 데이터 증강 적용

사용자 경험 개선:

• 운영자가 활용할 수 있는 좌석 이용률 분석 데이터 제공

• 특정 시간대 좌석 점유율 변화를 시각화하여 테이블 배치 최적화 지원

리스크 및 변경 관리:

• GitHub 이슈 및 버전 관리를 통해 개발 변경 요청 사항 반영

• 모델 학습과 백엔드 개발을 병렬적으로 진행하여 일정 효율적으로 관리

성과 모니터링 및 보고:

• YOLOv8 모델 최적화 후 Precision 91%, Recall 95%, mAP50 96.5% 성능 달성

• 실시간 좌석 탐지 시스템 구축 완료 및 데이터 기반 좌석 활용 분석 가능

• Flask–Node.js–Vue.js 연동을 통한 실시간 시각화 기능 구현

• 운영자가 시간대별 좌석 활용도를 파악하여, 테이블 배치 최적화를 지원할 수 있도록 데이터 분석 제공

활용 툴 & 산출물:

• GitHub: 형상관리, 이슈 관리

• Notion, Google Sheets: 일정 조율, 협업 관리

성과:

• YOLOv8 모델 최적화 후 실시간 탐지 성능 개선

• Flask-Node.js-Vue.js 연동을 통한 실시간 데이터 시각화 구현

• 프로젝트 일정 내 MVP 런칭 및 초기 운영 안정화 확보

• 프로젝트 수행을 통해 AI 모델 성능 개선 및 사용자 경험 최적화 역량 향상

프로젝트 배경(경위):

• 남해군은 관광 산업의 강점이 있지만, 관광 수익 극대화 전략이 부족함.

• 지역 내 의료 인프라 부족으로 인해 주민들의 의료 접근성이 낮고, 응급 상황 발생 시 신속한 대응이 어려움.

• 데이터 기반 분석을 활용하여 관광과 의료 문제를 해결하는 솔루션을 제안하는 것이 목표.

프로젝트 목표:

• 공공데이터(국민건강보험공단, 질병관리청) 및 KT TrIP 활용 가능성을 제안하여 관광 및 의료 데이터 분석 방안 마련

• UI/UX 설계를 통해 관광 및 의료 서비스 플랫폼의 사용자 흐름(User Flow) 기획

• 의료 서비스에서는 대면·비대면 진료 서비스, 의료 데이터 대시보드 기능을 핵심 요소로 구성

• 관광 트래픽 분석을 기반으로 연간 관광객 증가 예측 및 맞춤형 관광 서비스 기획 가능성을 제안

• 프로젝트의 핵심 내용을 효과적으로 요약한 원페이지 보고서 및 프레젠테이션 자료 제작

담당 업무(상세):

데이터 분석 및 서비스 기획:

• 국민건강보험공단 및 질병관리청 데이터를 활용하여 의료 취약 지역 분석 수행

• 데이터 기반으로 의료 인프라 격차를 분석하고, 정책적 해결 방안을 도출

• 관광 트래픽 분석을 통한 맞춤형 관광 서비스 기획 및 방문객 예측 모델 구축

UI/UX 설계 및 사용자 중심 서비스 개선:

• 남해군 관광·의료 서비스의 사용자 흐름(User Flow) 설계 및 프로토타이핑 수행

• 사용자의 디지털 접근성을 고려한 UI/UX 디자인을 통해 서비스 접근성 개선

비즈니스 모델 개발 및 정책 제안:

• 관광 및 의료 개선을 위한 데이터 기반 비즈니스 모델 수립

• 관광 산업 수익 극대화를 위한 정책적 대안 제시

• 의료 취약 지역 개선을 위한 사회적 비용 절감 방안 마련

성과 모니터링 및 보고:

• 관광 활성화 지수 4위 상승, 관광객 262만 명 추가 방문, 연간 3100억 원 관광 수익 증가 예상

• 의료 미충족율 18.7% → 4.7% 감소, 연간 349억 원 사회적 비용 절감 기대

• UI/UX 설계를 기반으로 한 데이터 기반 관광·의료 솔루션 제안 완료

활용 툴 & 산출물:

• Python: 데이터 분석 및 시각화

• Figma: UI/UX 설계 및 프로토타이핑

• Notion: 프로젝트 관리

성과:

• 관광 및 의료 데이터를 활용한 실질적인 정책 및 비즈니스 개선 솔루션 도출

• 데이터 기반 예측 및 분석을 통해 관광 수익 증가와 의료 접근성 향상 기대

• 프로젝트 일정 내 최종 보고서 및 제안서 작성 완료