홍민기

First aid app

개요

1학년때 디자인적 사고 시간에 텀프로젝트로 만든 안드로이드 애플리케이션

사용 프레임워크

Java API Framework

역할

퀴즈 데이터베이스, 실행부 구현/잠금화면 퀴즈 구현

의의

- 실용적으로 쓸 수 있는 것을 만들었다는 점,
- 프로그래밍에 대한 경험, 도전에 대한 동기부여

한계

- 데이터베이스에 대한 기초 부족-로컬 영역에 데이터 입력
- 프로그래밍 언어에 대한 이해 부족으로 인한 개발지연

탈모 측정기

개요

머신러닝 api인 Teachable Machine을 활용하여 탈모를 4단계로 판별하는 사이트

사용 프레임워크

Express.js

역할

머신러닝 학습, 샘플 사진 분류, 결과창, SNS팝업창 만들기, 머신러닝 관련 스크립트 작성

의의

- git으로 branch관리하는 방법 습득
- 웹개발 입문

한계

적은 샘플-심각한 수준의 오버피팅

스마트농업 AI 경진대회

개요

경희대학교 Hacker 동아리 부원들을 대상으로 모집하여 참여한 농업 AI 경진대회

사용 라이브러리

scikit-learn/pytorch

역할

토마토 농사법 강의, 머신러닝 모델 구축

의의

- 머신러닝 모델들에 대한 학습
- 농사법에 대한 정리 완료-실제 농사에서의 활용

결과

100여팀중 20등

CCK CompRanking

개요

Cubing Club Korea 기록 입력 및 조회 사이트

사용 라이브러리

Spring boot

역할

풀스택 개발자-기획, 뷰, api, 배포 전체 총괄

의의

- 처음으로 필요에 의한 개발을 진행
- 명세 작성을 진행하면서 관리를 용이하게 하는 개발을 진행
- 실제 대회에서 사용했을 때 좋은 평가, 성공적인 사용
- 지속적인 요구사항 분석, 진화하는 사이트

한계

- 팀원들이 대부분 초등학생, 중학생인 관계로 혼자 개발해야 하는 상황 발생

Auto decision agriculture project

개요

토마토, 딸기 빅데이터를 사용하여 각종 성장, 수확량 예측, 장비 결정 등을 해주는 서비스

사용 프레임워크

- 빅데이터 처리: Hadoop-Spark
- 웹사이트: Django

역할

농장 데이터 수집, 데이터 전처리, 정제

의의

- Hadoop 클러스터 구축, Spark 사용법 학습
- 스마트팜 구조, 각종 환경 요소들에 대한 학습
- 유의미한 예측, 결과를 얻기 가능

발전시킬 사항

- 실제 스마트팜 장비 없음-입력값의 정확도 감소
- 더 좋은 방법의 사용이 필요-머신러닝에 대한 지식 필요
- 단위에 대한 명세 부족-데이터 제공자와의 소통 필요

KHUropbox

개요

사진, 문서 등의 저장, 다운로드, 버전관리 등의 기능을 가진 클라우드 서비스

사용 프레임워크

- API: Spring boot - View: React.js

역할

API-댓글, 파일 시스템, 팀스페이스 등

의의

- 대규모 프로젝트 진행, 형상관리의 발전
- 파일 구조 파악, 각종 응답 설정 학습
- 명세 작성, 소통을 통한 협업

발전시킬 사항

- speech-to-text파트 오류때문에 구현 중단-구현 완료 희망
- AI summary또한 오류 때문에 구현 중단-구현 완료 희망
- 디렉토리 구조 구현하여야 함

Back-End/Front-End

MudkipLab Page

역사

2022.winter-페이지 템플릿 구축, 소개 작성

2024.spring-django 프레임워크 도입-QnA창 개설

Visions

2024년도

AIoT 개발자

- 스마트팜

- 커넥티드카

2023년도

현재까지 생각한 트랙은 Haptics, IoT시스템, 웹개발이 있다.

먼저, Haptics를 생각하게 된 이유는 나의 취미하고 밀접한 관계가 있다.
주로 하는 게임이 유로 트럭 시뮬레이터2, Hmmsim Metro이다. 각각 트럭운전 시뮬레이터, 지하철 운전 시뮬레이터이다.
이런 게임들을 더욱 실감나게 하기 위해서 모니터를 2개 놓고, 스피커도 양쪽으로 놓는 등의 작업을 거치고, 레이싱 휠도 구비했다.
이러한 방식은 CAVE model에 가까운 형태이다. 하지만 불만사항들이 많다.
먼저, 유로트럭 시뮬레이터2에서는 레이싱 휠에 포스 피드백이 적용되어 있다. 그래서 핸들에 전해지는 진동은 어느정도 느낄 수 있다.
속도에 따른 조정이 MDPS와 유사한 매커니즘이다.
그러나 트럭 운전, 지하철 운전은 손으로만 하는 것이 아니다. 모든 감각을 이용해서 하는 것이다.
브레이크를 잡을 때에나, 코너길을 갈 때나 관성에 대한 피드백이 전해지지 않는다. 이 점이 나에게 가장 큰 불만이다.
또한, 클러치 미트시에도 특유의 떨림이 없어 시동을 꺼먹거나, 레브매칭에 에러가 발생하는 경우도 많다.
이러한 점이 나에게 개선, 개량에 대한 의지를 주었다. 그래서 Haptics에 대해 관심을 가지게 되었다. 이를 활용하여 감각을 속여 실제처럼 만드는 것이 나의 목표이다.

다음으로, IoT시스템에 대한 관심이 있다. IoT는 Internet of Things의 약자이다.
인터넷을 활용하여 여러 가전기기에 연결하여 일괄적으로, 혹은 스케줄대로 일이 처리되게 하는 것이 주요 목표이다.
나는 여기에 더해서 가사일의 자동화가 되기를 원한다. 손으로 일처리를 하는 것이 번거롭기 때문이다.
생활에 있어서 시간을 절약하여 더욱 의미있는 활동을 한다면 전 지구적인 능률이 올라갈 것이라 생각하기 때문에 IoT에 대해 관심을 가지게 되었다.

마지막으로, 웹개발이 있다.
마지막에 초라해지는 것이 아니냐고 혹자는 물을 수 있다. 하지만 그렇게 생각하지 않는다.
개발 기법은 언제나 변화하고 있고, 더 효율적인 웹사이트를 만들 수도 있다.
지금 만들고 있는 웹 또한 옛날에 나온 것과 비교하면 정말 아름다운 디자인을 가졌다고 생각이 든다.
특히 오픈소스소프트웨어개발 시간에 배웠던 것이 인상깊고, 결과물이 바로 나와준다는 것에 큰 의미를 두어 웹개발 또한 좋은 트랙이라고 생각했다.
여기에서의 나의 목표는 얼마나 UX를 개선할 수 있는가가 될 것이다.

구력

볼링에 대한 지론

본인은 신체적인 능력은 손이 크다는 점을 제외하면 그다지 좋지 않다.
그렇기 때문에 가능한 머리를 사용해서, 생각을 하면서 볼링을 쳐야만 한다.
주로 사용하는 포인팅 방법은 라인 볼링을 하는 것이다. 전체적인 경로를 선으로 그린다는 의미이다.
이 포인팅의 장점은 레인 패턴에 따른 볼링공의 반응을 예측하기가 수월하다는 것이다.
레인 패턴, 상태에 따라 볼링공을 교체하거나, 아대의 각도를 조절하는 등의 볼링을 즐기는 편이다. 때에 따라 극단적으로 구속을 줄이기도 한다.
추후 에버리지가 210점을 넘는다면 그때에는 프로볼러 입단테스트에 도전할 계획이다. 1차 테스트 컷은 190이고, 2차는 200이다.
이를 위해 스페어처리 연습, 회전수의 증대 등의 과제가 남아있다고 생각한다.