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이번 활동을 통해 나는 단순히 시스템을 만드는 기술적인 과정뿐만 아니라, 장애인분들이 실제로 어떤 어려움을 겪고 계신지에 대한 이해가 얼마나 중요한지를 깨달았다. 처음에는 ‘버스 탑승을 도와주는 기능이 있으면 편하겠지’라는 생각으로 시작했지만, 조사와 자료를 찾아보면서 단순한 불편함을 넘어서 기본적인 이동권조차 제대로 보장받지 못하는 현실을 알게 되었다. 버스에 휠체어를 들고 타기 힘들거나, 운전기사와 눈을 마주치고 의사 표현을 하는 것조차 어려운 경우도 많다는 사실은 나에게 꽤 충격이었다. 이런 문제를 조금이라도 해결하려면, 단순히 앱을 만든다고 되는 것이 아니라, 사용자의 입장에서 생각하는 태도가 가장 중요하다는 것을 배우게 되었다. 또한, 기술은 누군가에게 진짜 도움이 될 수 있어야 의미가 있다는 것을 느꼈다. 이번 시스템을 만들면서 장애인이 직접 탑승 의사를 전달하거나, 버스가 도착했을 때 알림을 받는 기능을 넣을 때마다 ‘정말 이 기능이 필요한가?’, ’이걸 사용하는 사람이 편하게 쓸 수 있을까?’라는 생각을 계속 하게 되었고, 이런 고민을 통해 기술을 더 따뜻하고 실용적으로 만드는 법도 배웠다.무엇보다 이번 활동은 나에게 다른 사람을 배려하는 기술의 중요성을 알려주었다. 앞으로 내가 어떤 진로를 선택하든, 단지 멋져 보이는 기술보다는 누군가의 불편함을 줄여주고 삶을 더 나아지게 하는 기술을 만들고 싶다는 생각이 들었다. 이 활동을 통해 한 단계 더 성장한 기분이 들었고, 사회를 바라보는 시야도 넓어진 것 같다.

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이번 진진업 활동을 통해 단순히 코딩 실력을 키우는 것을 넘어, 실생활에서 불편함을 겪는 사람들을 위한 실용적인 기술 개발의 중요성을 깨달을 수 있었다. 우리 주변에는 시각장애인이나 노약자처럼 대중교통 이용에 어려움을 겪는 교통 약자들이 많고, 그들의 불편함은 단순한 안내 방송이나 표지판으로는 해결되지 않는다는 점에서 이 문제를 기술적으로 어떻게 해결할 수 있을지에 대해 고민해보게 되었다. 그래서 내가 선택한 방식은 YOLOv11n 기반 객체 인식 모델과 라즈베리파이를 이용한 하드웨어 제어 시스템을 결합해, 실제로 사용자가 원하는 버스를 식별할 수 있는 스마트 알림 시스템을 구현하는 것이었다. 처음에는 YOLO 모델을 학습시키고 적용하는 과정에서 다양한 오류와 시행착오를 겪었고, 버스를 인식하는 조건을 3초 이상 지속 감지로 설정하는 로직도 단순한 아이디어 같지만 구현상 타이밍 조절과 정확도 문제로 고민이 많았다. 또한, 실제로 인식된 번호와 사용자가 입력한 버스 번호를 비교하는 방식에서 정확도와 딜레이 문제, 그리고 하드웨어 출력(TTS 음성과 LED 제어)의 타이밍 동기화 같은 실질적인 문제들이 발생했다. 이를 해결하기 위해 조건문을 세분화하고 디버깅을 반복하며 코드 흐름을 최적화했고, 그 과정에서 컴퓨터 비전, 하드웨어 제어, 알고리즘 로직이 하나의 시스템 안에서 어떻게 상호작용하는지 더 깊이 이해하게 되었다. 무엇보다도 인상 깊었던 점은, 내가 만든 시스템이 실제로 카메라를 통해 버스를 인식하고, 설정한 번호가 감지되었을 때 LED가 꺼지고 음성 안내가 나오는 장면을 보면서 단순한 기술 구현을 넘어 현실을 바꾸는 힘이 기술에 있다는 것을 체감하게 된 것이다. 이번 활동을 통해 단순히 이론을 배우는 것이 아니라, 직접 문제를 정의하고 해결해보는 과정에서 큰 성취감과 동기를 얻었다. 앞으로도 메카트로닉스 분야에서 이런 사회적 약자를 위한 기술을 더 많이 고민하고, 다양한 센서나 인공지능 기술을 활용하여 보다 향상된 시스템을 개발하는 기술자가 되고 싶다는 진로 의지를 더욱 확고히 다질 수 있었던 의미 있는 경험이었다.

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우선 프로그램 개발의 대상자인 교통약자가 겪을 어려움에 대하여 조사하며 이에 공감하며 해결 필요성을 크게 느꼈습니다.

이에 현재 교통약자분들이 버스번호 식별에 어려움을 느끼고 있다고 판단되어 이를 보조 프로그램으로 해결해보고자 했습니다.

프로그래밍 과정은 쉽지 않았습니다. 라즈베리 파이는 물론 YOLO라는 이미지 식별 프로그램은 처음 사용해보고 당연히 사용 방법도 몰랐기 때문입니다. 기본적인 사용 방법은 준서를 통해 익혔습니다. YOLO를 학습시키기 위해 이미지를 라벨링 해주어야 했는데 2학년 정보시간에 활용해보았던 ORANGE 3 라는 학습 환경에서는 자체적으로 그 기능이 있었지만 이번 학습과정에는 그 기능이 없었기에 라벨링 해주는 사이트를 찾고 사용 방법도 찾는과정이 힘들었습니다. 또한 이를 학습시키는 코드를 짜는 과정에서 ORANGE 3와는 다르게 더 구체적인 것을 설정해야하지만 그만큼 활용도가 더 넓다는 것을 느꼈습니다.

또한, 프로그래밍의 사회적 가치에 대해 깊이 공감하게 되었습니다. 그동안 학습했던 것이 실제로 사람들의 삶을 더 편리하고 안전하게 만들 수 있다는 것을 깨달았습니다. 특히, 저희 시스템이 시각 정보 인식이 어려운 분들에게 버스 탑승의 기회를 제공하고, 대중교통 이용에 대한 부담을 덜어줄 수 있다는 점에서 큰 보람을 느꼈습니다. 이 기술이 교통 약자 분들에게 더 많은 기회를 제공하고, 사회의 전반적인 접근성을 향상시키는 데 기여했다는 것은 앞으로 할 코딩 활동에 등대처럼 방향을 제시 해 줄 것이라 생각합니다.

결론적으로, 이번 교통약자를 위한 버스 탑승 보조 프로그램 개발은 저에게 프로그래밍, 문제해결 역량 강화뿐만 아니라, 사회적 책임감과 협업의 가치를 배우는 소중한 기회가 되었고 프로그래밍에 도움이 되는 다양한 도구들의 사용방법을 알게 되었습니다. 앞으로도 이 경험을 바탕으로 프로그래밍을 통해 우리 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 프로그래머로 성장하고 싶습니다.

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이번 프로젝트에서는 시각장애인과 노약자도 원하는 버스를 쉽게 인식할 수 있도록 돕는 스마트 보조 시스템을 개발하였다. 사용자가 탑승할 버스 번호를 입력하면, 시스템은 YOLOv11n 기반 객체 탐지 모델을 활용해 웹캠 영상에서 버스를 실시간으로 감지하는 프로그램이다.

구현 과정에서 인식 정확도를 높이기 위한 전처리 기법, 실시간성과 안정성 확보, 사용자 편의를 고려한 피드백 설계 등에 많은 고민이 필요했다. 특히 실제 환경에서도 작동 가능하도록 라즈베리파이와 하드웨어 구성까지 포함하여, 시각장애인이 청각을 통해 버스를 인식할 수 있게 하는 시스템을 구현하는 데 집중하였다.  이를 위해 TTS를 통해 음성으로 알림을 제공하는 방식을 하였는데 이 방식은 단순하면서도 직관적인 안내 수단이 될 수 있을 거 같다.

구현 과정에서 가장 어려웠던 점은 번호판 인식의 정확도를 높이는 것이었다. 버스의 움직임, 조명 변화, 번호판의 반사나 오염 등 다양한 외부 요인이 인식률에 큰 영향을 주었기 때문이다. 또한 YOLOv11n을 사용하면서도 실시간 처리를 유지해야 했기 때문에, 라즈베리파이의 제한된 연산 자원 내에서 모델을 최적화하는 데 많은 시행착오가 따랐다. 초기에는 감지 속도는 빠르지만 오탐지율이 높았고, 반대로 정밀도를 높이면 반응이 너무 느려져 실사용이 어려웠다. 이를 해결하기 위해 버스가 도착한 후 3초 이상 감지될 때만 번호판 인식을 수행하도록 로직을 조정했다.

이번 프로젝트를 통해 기술이 사회적 약자의 불편을 실질적으로 줄이는 수단이 될 수 있음을 체감할 수 있었다. 그리고 사회적 약자들이 불편을 느끼지 않도록 나도 협력해야겠다는 생각이 들었다.

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이번 프로젝트를 진행하며 기술의 사회적 역할과 책임감에 대해 깊이 고민해보는 계기를 가졌다. 처음에는 YOLO 모델로 실시간 객체를 탐지한다는 기술적 호기심이 가장 컸다. 하지만 프로젝트를 위해 자료를 조사하며, 시각장애인을 비롯한 교통약자들이 붐비는 정류장에서 다가오는 버스가 몇 번인지 몰라 애태우고, 결국 버스를 놓쳤을 때 느끼는 불안감과 상실감에 대해 알게 되었다. 그때부터 이 프로젝트는 단순한 기술 구현 과제가 아니라, 누군가의 필요에 응답하는 의미 있는 도전으로 다가왔고, 프로젝트의 목표 또한 명확해졌다. 그 후부터 코드 한 줄 한 줄의 의미가 다르게 느껴졌다. 버스 접근을 판별하는 로직은 단순한 오류 방지를 넘어, 섣부른 알림으로 사용자에게 헛된 희망을 주지 않기 위한 배려가 되었다. 이처럼 작성한 로직이 누군가의 일상을 더 안전하고 편리하게 만들 수 있다는 생각은 다시 코드를 들여다보게 하는 동기부여가 되었다. 특히, 시각 정보인 LED와 청각 정보인 TTS 음성 안내를 동시에 제공하는 기능을 구현하면서 사용자 중심적 사고의 중요성을 깨달았다. LED 소등은 주변이 시끄러워도 즉각적으로 상태 변화를 알 수 있는 빠르고 직관적인 신호가 되었고, 명확한 음성 안내는 사용자에게 최종적인 확신을 주는 역할을 했다. 어떻게 하면 사용자가 가장 명확하고 편안하게 정보를 인지할 수 있을지 고민하는 과정은, 기술이 사용자와 만나는 접점을 설계하는 것이 얼마나 중요한지 배우는 계기가 되었다. 결론적으로 이번 활동은 프로그래밍 지식을 넘어, 기술이 사회에 이로운 영향을 미칠 수 있음을 느끼게 해주었고, 나아가 사회적 약자를 배려하는 포용적인 기술이 세상을 발전시킨다는 생각을 갖게 하는, 의미 있는 시간이었다.

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이번 프로젝트를 통해 실제 사회 문제를 기술로 해결할 수 있다는 것이 얼마나 의미 있는 일인지 알게 되었다. 평소에는 당연하게 생각했던 버스 탑승 과정이 장애인이나 어르신들께는 어렵고 불편할 수 있다는 사실을 처음 깊이 생각하게 되었고, 이런 불편함을 줄이기 위해 어떤 기술을 적용할 수 있을지 고민하는 과정이 흥미로웠다.

특히, YOLO와 같은 딥러닝 모델을 직접 학습시키고, 라즈베리파이를 이용해서 카메라, LED, 음성 안내 기능을 연결하는 과정은 처음에는 낯설고 어려웠지만 팀원들과 문제를 하나씩 해결하면서 점점 자신감이 생겼다. 그중에 GPIO 제어가 제대로 되지 않거나, 음성 안내가 출력되지 않을 때는 많이 답답했지만, 그럴 때마다 다 같이 원인을 찾아 해결해 나가는 과정이 정말 뿌듯했다.

이번 프로젝트를 통해 실제 사회 문제를 기술로 해결할 수 있다는 것이 얼마나 의미 있는 일인지 알게 되었다. 평소에는 당연하게 생각했던 버스 탑승 과정이 시각장애인이나 어르신들께는 어렵고 불편할 수 있다는 사실을 처음 깊이 생각하게 되었고, 이런 불편함을 줄이기 위해 어떤 기술을 적용할 수 있을지 고민하는 과정이 흥미로웠다.

또한 이번 경험을 통해, 기계공학이나 인공지능 분야에서 일하는 사람들은 단순히 코드를 잘 짜는 것을 넘어서, 실제로 사람들의 삶을 어떻게 더 편리하고 안전하게 만들 수 있을지 고민해야 한다는 것을 배웠다. 기술이 사람을 위한 것이어야 한다는 말의 의미를 실감할 수 있었고, 나도 앞으로 더 많은 사람들에게 도움이 되는 기술을 만드는 사람이 되고 싶다는 목표를 갖게 되었다.