회의 결과

경화: 대여 가능 장소 리스트업해서 투표 올리기, 대방역 룸(클로즈) 형태인지 문의하기 대여비: 공금 사용 | | 스터디 내용 | 주차별 주제 진행 | | 스터디 방법 | 각자 공부한 내용을 개인 블로그에 업로드 후, 노션에 링크 공유 블로그 공유는 토요일 0시까지, 부족한 부분은 추후 수정하고 수정된 부분 알려주기 서로의 블로그 리뷰하고 질문하기(모임 때 집중적으로, 추후 언제든, 아무에게나 질문 가능) 질문자가 답변 내용을 이해하지 못했다면 다같이 토의해보기 | | 차주 스터디 주제 | - LiDAR 센서의 원리, 데이터 구조(Point Cloud)

• 어떤 분야에서 어떻게 사용되고 있는가?
• SLAM? | | 프로젝트 | 프로젝트 주제는 차주에 각자 하고 싶은 거 정해오기 같은 주제를 각자 진행하고 서로 비교하기 | | 센서 보유 | 경화: 라이다 (데이터시트, 유저 메뉴얼 공유 — 옵시스, 아우스터, 벨로다인, 루미나, 아이탑스, 에이바) 소희: 웹캠 (Logitech HD Pro Webcam C920) |

LiDAR, AI, 자율주행 등에 대해 얼마나 알고 있는가? 관련 프로젝트 경험이 있는가? | AI 모델 사용 경험은 없지만, LiDAR 및 센서를 활용하여 AI 모델을 적용하는 것에 관심있음 기존에 만들어진 ROS 패키지? 드라이브를 사용해본 경험이 있음. | yolo 모델 사용해본적 있습니다. LiDAR 는 다뤄본적이 없습니다. | ▶️ LiDAR 에 대해서는 좌표계 변환이나, 수학적인 부분에 대해서만 학습. ▶️ AI 및 자율주행 등에서도 알고있는 내용이 많이 없음. | 🔹 Computer Vision 관련 딥러닝 모델 사용 경험 O 🔹 LiDAR는 아니지만 Depth Camera, 또는 3D 복원을 통한 Point Cloud 다뤄본 경험 O 🔹 PointNet, DGCNN 포인트 클라우드 관련 딥러닝 모델 경험 O 🔹 SLAM은 아니지만 SfM을 통한 VPS (Visual Localization) 경험 O | 컴퓨터 비전을 허깅페이스에서 모델을 골라서 관련 웹사이트 서비스를 제작하는 프로젝트까지 해보기는 했으나 라이다와 자율주행관련 지식은 전무함 | AI 모델 사용 경험 X LIDAR 사용 경험 X 관련 프로젝트 경험 X | | 경험한 사용 환경

운영체제(OS): Windows / Mac / Linux 개발 환경: ROS / Python / C++ / MATLAB 등 라이브러리: Open3D / PCL / Numpy / OpenCV / Ceres / Eigen / PyTorch / TensorFlow 등 | ✅ OS: Windows, Linux(Ubuntu) ✅ 개발 환경: Python, ROS2,ROS1,C++ ✅ 사용 가능 도구: Open3D, PyTorch, YOLO, PointRCNN(여기 적힌건 하나도 모름. 사용해보고 싶음) | - windows, mac, linux

• c/c++/python | ▶️ 운영체제(OS): Windows 및 Mac ▶️  개발 환경: java, c++, kotlin, javascript 등.. (얕은 지식 - python, c 등..) ▶️  사용 가능 도구: 이번 스터디에서 사용될 툴에 대해서는 정말 무지합니다.. 처음 들어보는 툴이네요 전부.. | 🔹OS: Windows, Ubuntu 🔹개발환경: Python, ROS 1, Mathlab, C / C++은 오래돼서 많이 까먹었습니다.. 🔹라이브러리: 거의 다 O 🔹빌드: 구글링+삽질

🔹컴퓨터 새로 맞출 예정 | 운영체제(OS): Windows / Mac / Linux 개발 환경: ROS / Python / C++ / MATLAB 등 사용 가능 도구: Open3D / PCL / PyTorch / TensorFlow 등 | OS : Mac 사용 가능 도구: 개발 환경은 자바나 스프링부트 노드가 전부입니다

이번 프로젝트의 환경은 다 처음 입니다 | | 스터디를 통해 얻고 싶은 것

어떤 기술을 배우고 싶은가? (예: LiDAR 데이터 전처리, AI 모델 적용, 자율주행 환경 구축 등)

실습을 통해 익히고 싶은 것이 있는가? (예: 특정 라이브러리 활용, 모델 훈련, 데이터 시각화 등) | ✅ AI를 활용해 새 혹은 소형 비행체 탐지 모델을 학습하고 실험하기 ✅ LiDAR 데이터를 활용하여 새나 드론의 움직임을 인지할 수 있는 방법 연구하기 ✅ 탐지 후 AI가 수행할 액션(알림, 소리 발생, 물리적 제어 등) 정의하고 시뮬레이션하기 | LiDAR 데이터를 다뤄보고 싶습니다. 데이터 수집, 프로세싱, 3D 시각화 | ▶️  LiDAR의 데이터 전처리 과정, 자율주행 시스템 전반의 이해

▶️  AI를 학습시키는 방법, 데이터 전처리 방법 | 🔹라이다 데이터 취득 및 가공 (데이터셋 X) 🔹카메라 + 라이다 센서 퓨전 🔹객체 탐지/인식 후 결과 노드 통신 후 간단한 행동 | 자율주행 환경 구축과 모델 훈련이 가장 끌리는 주제 같습니다. | ✅ LiDAR 데이터를 받아와서 3D로 시각화하거나, 초보자가 만들 수 있는 간단한 토이 프로젝트 만들기 ✅ 파이썬 등 AI모델에 필요한 언어 배워보기, 사용 환경 구축해보기 | | 구체적인 목표 설정

스터디가 끝난 후 나는 무엇을 할 수 있어야 하는가? 개인 프로젝트나 연구에 적용할 계획이 있는가? | ✅ 연구 및 실험 내용을 블로그나 개인 공간에 정리하여 공유하기 | 추후에 LiDAR 데이터와 로봇을 활영한 토이 프로젝트를 해보고싶습니다. | ▶️  라이다를 통한 데이터 수집 및 전처리 방법, AI의 활용법, 자율주행의 기본 원리

▶️  개인 블로그에 학습한 내용 정리 | 🔹 이것저것 흩어져 있는 관련 지식을 잘 다듬고 정리하기 🔹 센서퓨전에 대한 이해도 높이기 🔹 라이다 제조사별 특징 알아가기 | 스터디가 끝난 후 나는 무엇을 할 수 있어야 하는가? 개인 프로젝트나 연구에 적용할 계획이 있는가? 대학원을 생각중인데, 차량 포렌식 연구소도 지원해볼 생각이라 이번 프로젝트가 도움이 되지 않을까 싶습니다. | ✅ 새롭게 알게 된 내용과 기술을 블로그나 개인 공간에 정리하기 ✅ LiDAR 데이터를 받아와서 간단한 토이 프로젝트 만들기 | | 활용 계획

배운 내용을 어디에 적용할 것인가? (예: 연구 프로젝트, 논문 작성, 취업, 창업, 해커톤 참가 등) | ✅ 최종적으로 정리된 자료와 연구 결과를 블로그 및 발표 자료로 정리하여 공개 ✅ 필요 시 실제 테스트를 위한 환경 구축 및 실험 진행 | 관련 산업으로 이직시 유용하지 않을까 생각합니다. | 아직 분야를 찾지 못하여, 이번 스터디를 통해서 제가 어떤 분야에서 일을 하고 싶은지 그 방향성을 잡아가는 시간이 되었으면 좋겠습니다. | 🔹이론 및 실습 내용을 개인 블로그에 정리해서 올리기 🔹깃허브 레포 올리기 🔹이직 준비 | 연구 프로젝트와 대학원 입시용 | | | 모임 일정

고정/유동, 장소, 지속 참여 가능한 요일/시간 | 주말 (토,일) 모든 시간 가능 주중에는 7시~10시 가능합니다. 오프라인 온라인 모두 동일합니다. | 주말 오전 및 오후 가능 | 원래 리더님께서 작성하셨던 토요일 14시 희망합니다. 희망 장소 : 여성가족플라자, 신촌, 홍대 부근 | 🔹 조만간 퇴사 예정이라 웬만하면 다 가능할 것 같습니다. 3월 내내 쉴 예정이고 중간에 잠시 여행갈지도 모르지만… 온라인 참석이라도 하겠습니다. 🔹 장소는 여성가족플라자, 관악청년청, 강남 부근, 홍대 부근, 잠실 부근 모두 괜찮습니다. | | 토요일 2시 괜찮습니다. 희망 장소 : 강남 부근 (2호선 라인이면 다 괜찮습니다) 22일은 3시 반 이전 까지 다 가능할거같습니다 혹시 참석 못하는 상황이 있어도 온라인으로라도 참석하겠습니다 | | 스터디 진행 방식

각자 발표 / 같은 내용을 공부, 리뷰 등에 대해 논의해봤으면 합니다. | 1. 각자 공부한 내용을 개인공간(블로그)에 업로드(모임전까지) 2. 업로드한 링크를 팀 노션에 업로드 3. 모임시간에 각자 공부한 내용을 5-10분정도 안내 4. 질문 및 토의 5. 각자의 공간에 질문 받은 내용과 답변한 내용 및 추가 공부사항에 대해 개인공간에 업로드 6. 업로드 내용 노션에 개시 7. 반복 | 각자 공부한것들을 공유하는 식으로 진행하면 좋을꺼같습니다. 마치 학교 발표나 과제처럼 되지 않고, 조금은 가볍게 즐기면서 했으면 합니다. | 각자 공부한 내용을 한 주씩 맡아서 나누는 형식으로 진행하면 스터디에 더 열심히 참여할 수 있을 것 같습니다. 발표가 익숙하지 않아서 각자가 공부한 내용을 나누고 피드백 받는 형식으로 진행한다면 발표하는 실력도 향상될 것 같습니다. | 🔹 이전에 스터디 할 때 발표하는 사람만 공부하게 되다 보니 어려운 내용을 이해하지 못하고 그냥 넘어가게 되어서 아쉽다고 느꼈습니다. 🔹 강의나 교재, 주제를 정해서 같이 공부하고 나눠서 발표하고 리뷰, 피드백 주면 좋겠습니다. | | 이 분야는 전혀 모르는 분야라서, 교재를 정하거나 프로젝트 하나를 정해서 따라해보면 좋을거같다고 생각합니다

| | 이론, 실습, 스터디 주제는 어떻게? | | | 실습이 위주가 되었으면 하는 바램이 있습니다~ 직접 만져보고 싶어요 ^^ | 🔹 딥러닝 모델의 경우 논문 리뷰를 세세하게 하기 보다는 사용하기에 앞서 어떤 목적을 가진 모델인지, 사용하려는 이유는 무엇인지, 장단점은 무엇인지 정도만 알아가도 괜찮다고 생각합니다. 🔹 센서에 대한 이해, 알고리즘 및 딥러닝 모델 이론과 간단한 실습 병행 | | | | 팀원들에게 원하는 거, 하고 싶은 말 | 🔹모두 스터디를 하면서 원하시는 최소 목표 1가지를 이뤘으면 좋겠습니다. 🔹참석 못하실 땐 미리 알려주세요. 🔹스터디를 하면서 궁금한게 생기면 단톡이든 갠톡이든 함께 고민하고 싶습니다. 편하게 연락주세요. 🔹라이다를 다룰 땐 보통 회사들은 리눅스(우분투)를 많이 사용합니다. 🔹윈도우에서 WSL로 하지 말아주세요. 포트 및 네트워크 할당을 할 때 컴퓨터를 부수고 싶어질 겁니다. 🔹윈도우 환경에서 프로젝트를 하실 땐 직접 파싱하셔야 해요. | 주중에는 시간을 많이 할애하지 못하지만 최대한 노력해서 스터디 잘 마무리 했으면 좋겠습니다. | 안녕하세요, 이번 우먼 잇츠 3기에서 같이 공부하게 되어서 반갑습니다. 저는 아직 학생이어서.. 사용해본 툴이 많이 없기도 하고 스터디 자체에도 많이 익숙하지 않습니다. 발표하는 것과 피드백을 주고 받는 공부방법이 정말 도움이 된다는 것은 알고있지만.. 조금 많이 부끄러워서… 항상 피해왔던 것 같습니다. 서로가 공부한 내용을 나누는 시간이 있다면 제가 엉뚱한 질문을 하고, 부족한 부분을 보여주어도.. 같이 으쌰으쌰 해서 스터디 끝까지 완주했으면 좋겠습니다. 잘부탁드립니다 😇 | 🔹 내용 자체가 어렵기도 하고 서로 배경도 다르고 전공이 아닌 이상 접해보지 않은 것들이 많을 거라고 예상됩니다. 차근차근 기본부터 쌓아갑시다. 🔹 특히 환경세팅이 가장 힘든 부분이라고 생각합니다. 이 부분은 도움을 줄 수 있으니 편하게 물어봐주세요. 🔹 보통 자율주행 분야는 Ubuntu 20.04 / 22.04, ROS2를 권장합니다. 듀얼부팅으로 설치하는 것이 가장 좋지만 어렵다면 최소한 윈도우에서 VM이나 WSL2을 사용하거나 Google Colab, GCP 환경(90일동안 $300 크레딧 제공)도 고려해봐야할 것 같습니다. 🔹 간단한 실습이라도 꼭 해봤으면 합니다. 🔹 대답이나 리액션(이모지 반응)을 잘해줬으면 좋겠습니다. 대답이 없으면 카톡이나 스터디 내용이 잘 전달됐는지, 이해했는지 파악이 어렵습니다. 소통이나 질문을 많이 했으면 좋겠습니다. | | 안녕하세요. 이 분야는 처음이라 입문 중에서도 입문이지만 열심히 따라가보려고 노력하겠습니다 | | 참고 자료 | | | | https://github.com/TIERS/lidar-as-a-camera

https://github.com/beedotkiran/Lidar_For_AD_references

https://github.com/szenergy/awesome-lidar

https://github.com/nahye03/Camera_3DLiDAR_Object_Detection

https://github.com/jinhoyoho/Velodyne_3D_LiDAR

https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars | | |

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