인공지능 대학원 준비 후기(2)

안녕하세요.

 

이어서 인공지능 대학원 준비 후기(2)를 포스팅 하려 합니다.

 

1편에서 말씀드렸던 내용처럼

 

많은 것들 중에서도 단연 수학(선형대수, 확률통계) 

 

공부와 코딩 공부가 많은 비중을 차지했습니다. 

 

물론 사전에 참석 및 진행했던 많은 활동들

(학부연구생, 해커톤 참여, SK BlockChain 프로그램 참여, AI 콜로퀴엄, 멘토링, 공모전, 학점관리...)도 있었지만,

 

특수한 인공지능 대학원에 진학하기 위해서는 저만의 돌파구를 찾아야만 했습니다.

 

 

우선 제가 지원했던 인공지능 대학원을 준비하기 위해서는

 

기존에 했던 내용들과는 달리,

 

추가적 준비가 필요했습니다.

 

즉, 연구계획서와 이를 작성하기 위한 충분한 AI 관련 지식과 수학 능력이었습니다.

 

 

그래서 저는 제가 관심있는 분야인 자동차, 축구와 AI를 연결지어 보았고 

 

답을 찾을 수 있었습니다.

 

특히 자율 주행 분야에 관심이 있어서

 

동료 한명과 함께 기본 ADAS 구현을 해보았습니다.

 

기존에 나와있던 Udacity 학습자료, Youtube등의 다양한 자료를 참조하였고

 

특히 오픈 소스를 무작정 분석하기 시작했습니다.

 

영상처리에 대한 기본 지식을 쌓으면서 오픈소스 분석을 병행하다 보니 약간은 감이 잡히는 듯 했지만...

 

여전히 부족하다고 저는 느꼈습니다.....

 

 

 

정말로 기본적인 ADAS 기능이었지만 Custom 인식 모델 구축과 각종 다양한 영상처리등을

 

C++, Python 언어로 구현해 보았습니다.

 

1. 차선 인식 및 이에대한 시각화

2. 주변 차량 인식

3. 좌측&우측&전방 차량의 근접시 경고 송출

4. 주행 차선 중앙 유지의 기능을 처음으로 직접 구현해 보았습니다.

 

 

Result Image

 

그렇게 대단한 프로젝트는 아니었지만 약간은 영상처리와 Computer Vision관련 기술에 대한

 

코딩적 능력과 감각을 얻을 수 있었습니다!

 

 

 

 

그리고 이 시점이 아마도 제가 앞서 포스팅 했던

 

candyz.tistory.com/4 

Match Analyzer(based on OD & Opencv)

프로젝트를 함께 시작했던 때였던 것 같습니다^^

 

약간은 무모했지만, 저는 일단 코딩을 기반으로 직관적 이해를 얻으려 노력했고 이를 통해 개인적으로

 

많은 발전과 결과를 얻을 수 있었습니다.

 

이렇게 프로젝트를 스스로 진행해보고 추가적으로 선형대수와 확률통계 심화 공부와 더불어

 

자료구조에 대한 이해도를 높이기 위해서 자료구조 기본서를 8번 통독을 진행하기도 했습니다.

 

정말로 열과 성의를 다해서 제가 할 수있는 방법들은 다 해보려고 노력했습니다.

 

 

저는 계속해서 최선을 다해 달려보았고 

 

드디어 10월이 되어서 연구계획서를 작성하여

총 3군데의 인공지능 대학원(한양대,연세대,고려대)을

지원하게 되었습니다.

 

#연구계획서 작성법 포스팅입니다. 참고해 보시면 더 좋을 것 같아요!#

URL : candyz.tistory.com/14

핵심 연구계획서(자기소개, 지원동기) 작성법

 

 

정말로 운이 좋게도 

 

한양대 : 합격

 

고려대 : 합격

 

연세대 : 1차 합격(면접 불참)

 

좋은 성적을 거둘 수 있었습니다!

 

 

이렇게 최선을 다해서 제 목표를 이루고 나니

 

약간의 허탈감은 있었지만, 그래도 정말로 뿌듯했습니다^^

 

많은 역경(?) 과 고난이 있었지만 이를 잘 해결해 내서 정말로 기쁘고 

 

앞으로도 더욱 겸손한 자세로 공부를 진행해 보려 합니다!

 

 

 

이후에 연구계획서 및 논문 공부에 대한 포스팅도 올릴 예정입니다.

 

오늘도 감사드리며 질문은 언제든지 주셔도 됩니다.

 

감사합니다^^