[강의노트] KDT_day43_260306(금)
최종 프로젝트 발표회 - 우수상 수상
프로젝트 day27_260306_개발 일지
KDT 과정의 마지막 일정은 최종 프로젝트 발표회였다.
우리 팀이 발표한 주제는 반도체 공정 운송 장비 AI 예지보전 시스템이었다. 반도체 공정 내 물류 이송을 담당하는 AGV와 OHT 같은 운송 장비의 데이터를 바탕으로 이상 상태를 분류하고, 이를 현업에서 활용할 수 있는 대시보드 형태로 구현하는 것이 프로젝트의 핵심이었다. 발표 결과, 감사하게도 우수상을 받았다.
KDT 최종프로젝트 발표회 우수상이번 프로젝트를 진행하면서 가장 크게 느낀 점은, 데이터 분석 결과 자체보다 그것을 어떻게 현장에서 사용할 수 있는 형태로 연결하느냐가 더 중요하다는 사실이었다. 모델 성능 수치만 제시하는 것으로는 끝나지 않았다. 이상 상태를 보여주고, 알람을 띄우고, 필요한 조치를 기록하고, 사용자가 한 화면 안에서 흐름을 이해할 수 있도록 만드는 과정까지 포함되어야 비로소 하나의 시스템처럼 보였다.
내가 맡은 역할은 프론트엔드였다.
React와 Next.js를 기반으로 전체 화면을 구성했고, Tableau 차트를 서비스 안에 임베딩해 데이터 시각화 화면을 연결했다. 화면을 단순히 보기 좋게 만드는 것보다, 사용자가 어떤 순서로 정보를 확인하고 어떤 판단을 내릴지를 고려해 UI와 UX를 설계하려고 했다. 실시간 관제, 이상 및 알람 확인, 예측 및 진단 결과, 조치 이력 관리까지 하나의 흐름으로 이어지도록 구성하는 데 집중했다.
배포본에서도 이런 방향성을 확인할 수 있다. 통합 대시보드 홈 화면에서는 설비 예지보전, 경영, MES 영역을 나눠 보여주고 있고, 챗봇, 다크모드, 인수인계 메모, 알림 요소까지 함께 배치되어 있다. 단순히 한 장의 시각화 화면이 아니라, 실제 사용 맥락을 고려한 운영형 대시보드를 지향했다는 점에서 이번 프로젝트의 성격이 잘 드러난다고 생각한다.
배포본 링크는 아래에 남겨둔다.
https://ktca-front.vercel.app/
물론 아쉬운 점도 있었다.
예를 들어 MES 영역은 현재 보유한 데이터가 운송 설비 로그 중심이었기 때문에 데모 범위에서 제외되었다. 모든 기능을 완성형으로 구현하기보다, 실제로 확보한 데이터와 구현 가능한 범위를 기준으로 우선순위를 정해야 했다. 하지만 오히려 이런 한계 덕분에, 프로젝트에서 무엇을 보여주고 무엇은 과감히 덜어내야 하는지 더 많이 고민하게 되었다.
KDT를 처음 들을 때만 해도, 여러 기술을 각각 따로 배우는 느낌이 강했다.
파이썬으로 데이터를 다루고, 머신러닝 모델을 학습시키고, 시각화 도구를 익히는 일이 전부 따로 놀 수도 있었다. 그런데 최종 프로젝트를 하면서 그 조각들이 하나의 결과물 안에서 연결되기 시작했다. 데이터를 전처리하고, 모델을 만들고, 성능을 해석하고, 이를 다시 사용자가 볼 수 있는 서비스 화면으로 옮기는 과정 전체를 경험하면서 비로소 배운 내용이 입체적으로 정리되었다.
특히 이번 프로젝트는 단순한 수업 과제가 아니라, 팀원들과 함께 역할을 나누고 결과를 조율해가며 완성한 협업의 결과물이기도 했다. 각자 맡은 역할은 달랐지만, 발표 직전까지 화면 구성과 스토리 흐름, 핵심 메시지를 계속 다듬어 가며 하나의 방향으로 맞춰 갔다. 최종 발표회에서 우수상이라는 결과를 받은 것은 물론 기뻤지만, 그보다도 우리가 만든 결과물이 처음 기획했던 방향에 가깝게 완성되었다는 점이 더 뿌듯하게 남는다.
이번 KDT 과정을 통해 내가 얻은 것은 단순한 수료 경험이 아니었다.
데이터를 다루는 방법, 모델을 해석하는 시각, 그리고 그것을 실제 서비스 형태로 구현하는 감각까지 짧지만 밀도 있게 경험할 수 있었다. 완벽하지는 않았지만, 배운 것을 끝까지 결과물로 연결해 본 경험은 앞으로도 오래 남을 것 같다.
최종 발표가 끝났고, 프로젝트도 마무리되었다.
하지만 이번 경험은 여기서 끝나는 것이 아니라, 앞으로 내가 어떤 일을 할 때 어떤 방식으로 문제를 구조화하고 해결할지를 보여주는 출발점처럼 느껴진다. KDT의 마지막 날은 끝이면서도 동시에 다음 단계의 시작으로 남기를 바란다.
[본 글은 한국기술사업화진흥협회 대구지회에서 수강한 K-Digital Training 과정의 내용을 요약 정리한 개인 학습 노트이며, 빅데이터 분석 실무 프로젝트 내용을 담고 있습니다]