01 멘토 소개
김경훈
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Software Development Engineer
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Deep Network Analytics
장현우
•
Software Development Engineer
•
Deep Network Analytics
02 프로젝트 소개
SK텔레콤 Location AI팀 소개
저희 팀에서는…
통신망에서 발생하는 다양한 데이터를 기반으로 위치측위 모델을 생성하고 위치 값을 만들고 있습니다.
이렇게 생성된 위치 값을 기반으로 이동, 체류 분석을 통한 Context 분석을 진행하고 있습니다.
점들의 특징, 점과 점 사이의 특징을 찾아 의미있는 Value를 찾아내고 있습니다.
무슨 프로젝트를 수행할까요?
1차 목표
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SKT 데이터로 모델을 개발하고, 학생분들이 직접 현장에서 데이터를 수집하여 정답을 확인하는 과정 수행
→ 실내/실외 무선신호 패턴(Cellular, WIFI, Bluetooth, Context) 정보를 기반으로 실내/실외 위치 추정 모델 개발
실내/실외 정답지를 일부 제공받고, 부족한 부분은 직접 수집 진행 (기본적으로 수집 APP 제공)
- 무선신호 패턴을 이해하는 과정 수행
- 실내/실외 WIFI, Bluetooth 데이터의 패턴을 이해하는 과정 수행
- 데이터를 직접 수집하는 과정 수행 (APP 개발 능력을 갖춘 경우 기본 코드 제공)
- 정답지와 문제지를 구분하여 데이터의 전처리부터 학습 평가 모든 과정 진행
2차 목표
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지역 별, 건물 별 지하 여부에 따른 정답 데이터를 분석하여 실내/실외 분석 모델 개발
→ SKT 고객들의 통신 품질이 좋지 않는 위치를 찾아내기 위해서는 주어진 무선신호 데이터를 기반으로 위치를 추정하며, 해당 위치가 지하인지, 실내인지, 실외인지를 구분이 필요
1차 목표의 확장 버전이며, 실내/실외를 구분하는 로직이후 지하, 이동 중, 정지 상태 분석
- 무선신호 패턴의 특징 파악 확장 (지역 별, 위치 별) 차이점 발췌
- 지상, 지하, 이동 점 등의 패턴을 찾고 특징 파악
- 위 모든 결과물에 대한 공통된 모델링 제안 및 개발
업무 수행 규칙
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주도적으로 업무를 수행하며 결과물을 현업에 직접 발표하며 피드백을 주고받음 (최소 월 1회)
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주어진 업무에만 국한하지 않고 궁금한 사항은 바로 리포팅 하고 즉각적인 피드백 수용
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필요한 것에 대한 리포팅은 즉각적으로 요청 (단말, APP, 예산, 회식 등)
03 이런 Fellows를 찾습니다
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모델을 직접 개발하고 현장에서 검증을 수행하는데 적극적인 분
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주어진 틀에서만 고민하지 않고 다양한 관점에서 사고하는데 적극적인 분
•
현업에서 수행하는 업무를 직/간접적으로 수행하고 싶으신 분
•
진짜 제대로 얻어가고 싶은 업무를 수행하고 싶으신분
FAQ
Q) 1차 목표 설명에 나와 있는 ‘실내/실외 무선신호 패턴(Cellular, WIFI, Bluetooth, Context) 정보’에서의 Context란 어떤 것인지요?
A) 실내/실외 무선 신호 패턴에서의 Context는 ‘이동 및 정지 상황의 개략적인 추론’으로 생각하시면 됩니다.
Q) 연구 task(e.g. indoor detection, indoor-outdoor detection)별로 데이터셋의 구성 요소가 다양한 것으로 알고 있습니다.
펠로우에게 주어질 데이터셋(e.g. AP로부터 수신되는 신호 세기로 구성된 데이터셋)이 어떻게 구성되어 있는지 궁금합니다.
A) 현업에서 활용 중인 데이터 셋의 구성요소는 일부 정해져 있습니다.
다만, 저희가 항상 정답이 아니듯이 최적의 모델링의 정답을 찾아가는 과정에서 직접 feature를 추가하기도 빼기도 하며
여러가지 검증을 이어가는 과정도 이번 펠로우십 연구 과정의 필요 요소라고 생각됩니다.
데이터를 직접 수집하는 과정도 이를 찾아가는 과정이라고 생각해주시면 감사드리겠습니다.
Q) 데이터셋 파일 형식이 raw data로 이루어진 log 파일인지, 전처리가 되어 저장된 파일인지 궁금합니다.
A) 기본적인 Parsing부터 처리하는 과정은 비효율적이기에 제외하였습니다. 데이터의 스키마에 따라 활용할 수 있는 양식은 제공될 것입니다.
다만 저희가 제공하는 데이터 외에도 필요한 데이터가 APP으로 수집이 가능하다고 판단되면 직접 데이터를 수집할 수 있습니다.
혹은 데이터의 상호 결합을 통해서 새로운 데이터를 생성할 수도 있습니다.
Q) APP을 이용했을 경우, SKT로부터 제공받는 데이터셋과 같은 구성 요소를 수집하는 것인지 그 외 추가적으로 수집할 수 있는 요소가 있는지 궁금합니다.
A) 일반적으로 실내/실외의 위치를 추정하는 모델에서 활용하는 데이터의 종류는 대부분 유사합니다.
다만 지원자분들과 SKT는 그 이외의 feature를 만들어가는 과정을 함께 하고 있다고 생각하시면 이해가 빠르실 것 같으며,
APP을 이용하여 데이터를 직접 수집하고, APP데이터의 생성 조건/환경을 경험하는 이유도 이와 같습니다.
수집 데이터에 대한 종류는 Android Developer 사이트를 통해서 학습하는 것이 가장 빠르며,
여유가 되신다면 간단한 앱을 만들어보는 실습도 도움이 될 수 있습니다. (단, 필수적인 필요조건은 아닙니다.)