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[프로그램 참가 동기] 딥러닝에 관심이 생기면서 자연스레 모델을 빠르게 학습 시킬 수 있는 GPU에 대한 관심도 생기게 되었습니다. 그러던 중 젯슨나노에 대한 프로그램이 열린다는 것을 보아 본 프로그램에 참가하게 되었습니다. [새롭게 알게 된 점, 느낀점] 젯슨나노가 GPU가 탑재된 하나의 리눅스 컴퓨터라는 것, 터미널 창을 통해 코드를 입력하고 원하는 작동을 실행시킬 수 있는 방법에 대해 알 수 있었습니다. 그러나 모터나 아날로그 센서를 제어하는 데에는 적합하지 않다는 점과 AI를 학습시킬 수 있을 정도로 GPU의 성능이 좋지는 않다는 점은 조금 아쉬웠습니다. [팀 프로젝트 소개] 팀 프로젝트의 주제는 응급 환자 식별 경보 장치입니다. 사용한 장치는 젯슨나노와 카메라, 부저, CLCD이며, 각 작동방식은 아래와 같습니다. 1. 카메라의 입력정보를 모니터에 실시간 스트리밍을 하며, 카메라에 사람이 쓰러진(누워있는) 상태가 식별되면 lying down 문구가 스트리밍창에 표시됩니다. 2. CLCD에 응급상황임을 알리는 문구와 사람이 쓰러져있는 위치가 출력됩니다. 3. 부저가 사이렌 역할을 위해 일정한 주기로 울리게 됩니다.[ [프로젝트에서 맡은 역할] 젯슨나노를 고정시킬 케이스를 모델링 및 출력하였습니다. CCTV의 역할을 수행하기 위해 케이스에 카메라, 안테나, CLCD, 부저를 장착할 적절한 공간을 확보하였습니다. 젯슨나노의 과열을 방지하기 위한 환풍구또한 마련하였으나, 3D프린터의 정전 이슈로 인해 환풍구를 디자인한 케이스는 실제로 사용하지는 못하였습니다.