코리아IT아카데미 프로젝트
Step N Stop (S.N.S)
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- 과정명
- AI camp
- 발표일
- 2025-11-30
- 담당강사
- 제임스 리
팀원 & 담당파트
- 이정환
- vscode 백엔드 구현, 이미지 데이터 수집 및 라벨링, YOLO 8 학습, AWS 서버로 배포
- 이유상
- 사고 유형별 API 데이터 수집, Flask 서버 구현, 이미지 데이터 수집 및 라벨링, 데이터 전처리 및 TFRecord 변환, Azure로 Mobilenet-SSD학습
- 위재성
- DB 구현 및 연결, 이미지 데이터 수집 및 라벨링, React 기반 프론트엔드 구현, 스테레오 비전 구현
컨셉
Step N Stop 은 경량 AI 기반 실시간 교통 안전 시스템입니다.
핵심 컨셉은 컴퓨터 비전과 공간 데이터 분석을 결합하여 교통 위험을 실시간으로 감지하고 평가하는 것입니다.
프로젝트의 목표: 운전자에게 실시간 위험 정보를 제공하여 교통 사고를 예방하고 안전 운전을 지원하는 것
기능
- 스테레오 비전 (깊이 추정): 듀얼 ESP32-CAM 사용
- 객체 탐지: MobileNet SSd v2 사용
- 위치 기반 위험 분석 (사고다발지역 교차 검증): PostgreSQL/PostGIS 사용
- 실시간 스트리밍: MJPEG 비디오 피드 제공
- 모바일 앱 연동: RESTful API 연동
- 자동 객체 탐지
특장점
- to 자동화: CloudFormation 기반으로 전체 인프라를 명령 하나로 15분 내 자동 배포 가능
- 확장 가능한 아키텍처: Docker Compose를 사용하여 일관된 환경 구성 및 컨테이너화로 수평 확장 가능
- 경량화: 경량 모델(MobileNet SSD v2)와 TFLite-Runtime을 사용한 경량화
- 보안: Let s Encryt를 통한 HTTPS 보안 통신
- 비용효율성: 저비용 하드웨어(ESP32-CAM)와 저비용 서버(AWS EC2 t3.medium) 사용
사용기술 및 개발환경
- 개발환경 :
1) 클라우드 환경: AWS EC2 (t3.medium)
2) 운영체제: ubuntu 22.04
3) 인프라 자동화: CloudFormation
4) 컨테이너 관리: Docker & Docker Compose (Flask, PostgreSQL, Nginx, 컨테이너 통합 관리)
- 개발도구 :
1) 리버스 프록시: Nginx
2) DNS 관리: Route 53
3) 보안: Let s Encryt (SSL 인증서 자동 발급)
4) 하드웨어: ESP32-CAM
- 개발언어 및 프레임워크 :
1) 백엔드: Flask v2.0
2) 객체 탐지 라이브러리: CV
3) AI 모델: MobileNet SSD v2
4) 데이터베이스: PostgreSQL 15 + PostGIS 3.3
5) 프론트엔드: React
- Step N Stop (S.N.S)
- 강남지점
- AI camp
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5년 인증 우수
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2022 강남캠퍼스
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2021 강남캠퍼스
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2022 신촌캠퍼스
훈련 이수자 평가
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2024 대전캠퍼스
훈련 이수자 평가
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대한민국 교육브랜드 대상
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4년 연속
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4년 연속
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