[KPT] 22.05.18 ~ 22.05.25 (팀 프로젝트 : 사물인식 머신러닝 KPT)

구현한 프로젝트

- 프로젝트 : SNL 연예인 닮은꼴 찾기

 

각 팀원 별 프로젝트를 개발하며 느낀 점

: 김성호 : JQuery 대신 Javascript를 사용하여 Frontend를 작성한 것, Frontend와 Backend를 별도의 레포지토리로 분리하여 사용한 것, Flask Blueprint를 사용하여 API 모듈화를 진행한 것, 딥러닝 프레임워크를 Keras 대신 PyTorch를 사용한 것 등의 몰랐던 것들을 배워가면서 일주일간 프로젝트를 진행했습니다. 팀원들 모두 많은 오류들과 씨름하는 바람에 구현도는 최소 기능만을 구현했지만 의미 있는 시간이었다고 느꼈습니다.

: 김주훈 : 모델 학습 과정에서 생각보다 많은 시간이 소요되어 다양한 모델을 적용하지 못해 아쉬웠습니다. PyTorch 모델 저장 방법이 매우 다양하여 Save 하고 Load 하는 과정이 어려웠습니다. 프로젝트를 완성하고 팀원들과 닮은꼴 기능 테스트를 사용해 보면서 재미있었다고 생각했습니다.

: 최희원 : 처음부터 막막했던 프로젝트여서 진도도 느리고 결과도 다소 아쉽게 나왔지만 재미있는 프로젝트였습니다. 모든 팀원들이 최선을 다했기에 의미 있는 시간을 가지면서 프로젝트를 끝냈다고 생각합니다.

: 박진우 : 이번 프로젝트에서는 머신러닝 모델과 시도해보지 않았던 여러 가지 기능들을 활용하여 프로젝트를 진행하였기에 다소 어렵다고 느꼈습니다. 그래도 기능들에 대해 새롭게 공부하는 계기가 되었고, 팀원들 모두가 서로를 도와주며 최선을 다했기 때문에 나름 만족할만한 결과를 낼 수 있었다고 생각합니다.

 

1. Keep

- 오류를 발견했을 때 적극적으로 공유하고 팀원들과 함께 해결.
- Notion을 사용하여 전보다 구체적으로 기획부터 과정 및 완성까지 기록.
- Frontend의 html, css, js 파일을 각 기능에 맞게 분리함.
- 코드를 명확하게 알 수 있도록 Frontend와 Backend를 분리하여 사용함.
- Blueprint를 이용하여 각 개인이 API 코드를 작성함.
- Postman을 사용하여 Backend를 관리함.

 

2. Problem

: 문제 → 원인 :
- Github PR 실패 → Git-Github 사용에 대한 미숙함.
- 코드나 모델에 대한 구체적인 구성 단계가 부족 → 코드 및 모델에 대한 이해도 부족.
- 타임라인을 적극적으로 이용하지 못함 → 하루하루 계획하고 회고하는 과정이 부족.
- PyTorch 가상 환경 설치 및 구성에 시간을 많이 사용함 → 처음 접해봤던 Task였기 때문.
- 역할 분담이 불명확함 → 진행 속도에 있어 다소 더딤이 있었음.

 

3. Try

- Github PR 활용하기
- 타임라인 다 같이 쓰는 시간 가지기
- 가장 처음에 다 같이 Git Clone 및 가상 환경을 구축하고 시작하기
- 공통적으로 일어났던 오류 및 오류 해결 방법을 기록하기
- 더 많은 자료 수집을 위해 자료 준비 시간 가지기
- 나만 이해할 수 있는 것이 아닌 팀이 이해할 수 있도록 주석 많이 사용하기