상습침수지역에 대해서 공공 CCTV에 적용가능한 딥러닝 활용 침수 탐지 모델을 개발하여 침수 관련 데이터와 침수사고 발생시 실시간 정보 등을 종합적으로 보여주는 웹 서비스 개발

• 팀 구성 : AI 1, BackEnd 2, FrontEnd 1
• 기간 : 2022.09~2022.12

Team Notion Page

상습 침수지역 모니터링 및 모바일 웹을 통한 위험 정보 제공 서비스

Github

https://github.com/CSID-DGU/2022-2-SCS4031-9to6

기술 스택

인공지능 파트 담당

Python, Flask, Node.js, React, Tensorflow, Pytorch, Selenium, Mysql, Docker, EC2, S3, RDS, Celery, Redis, ffmpeg

주요 기능

• 도로 cctv 별 침수단계 확인
• 침수 발생시 위험 알림
• 침수 경보 발생기 오픈되는 지역 채팅방
• 침수 제보
• 침수 데이터 누적 및 분석 결과 제공

주요 경험

• 팀장을 맡아 프로젝트를 리드 및 특허 출원과정에서 학교, 변리사 측과의 커뮤니케이션 역할을 주도적으로 수행
• 인공지능 학습 데이터 수집 및 이미지 분류모델과 객체 탐지 모델을 개발하고 모델 학습
  • 학습데이터 검수, 전이학습, 가중치 튜닝을 통하여 객체 탐지 모델의 성능을 50% 이상 개선
  • Wandb를 도입하여 학습과정을 관리하고 시각화하며 개발하였습니다.
• 학습을 완료한 모델을 Flask를 이용해 비동기 API로 서빙하였습니다.
  • 모델 추론 시 리소스가 많이 들어 비동기 처리가 필요하므로 Celery를 도입하고 Redis를 메시지 브로커 큐로 활용하여 비동기 API를 구현할 수 있었습니다.

산출물

• 소프트웨어 등록(등록번호 C-2023-011779), 특허 출원 (출원번호 10-2023-0070846)

침수 탐지 인공지능 모델 구성도