A 저희는 만들라는 비행기는 안 만들고 머신러닝을 하고 있는 항공과 학생입니다.

팀장인 저는 머신러닝과 이미지 처리를 주로 담당하고 있으며，

김범식 학생은 시스템 최적화와 네트워크 시스템을 관리하는 시스템 영역을 담당하며，

김보경 학생은 해외 커뮤니티에서 CBS(클로즈드 베타서비스)를 진행하고 있습니다.

Q 프로젝트팀 이름인 ‘OMNISIA’는 무슨 뜻인가요?

옴니시아라고 이름을 지은 특별한 이유라도 있나요?

A OMNISIA는 영국의 보드게임에 등장하는 기계신(The Machine God)의 이름입니다.

게임 세계관에서 기계교라는 세력이 있는데 이들은

‘지식을 탐색하고 새로운 기술과 정보를 찾아 습득하는 것이 자신의 가치를 높인다.’

라는 명제를 최고의 가치로 여기면서 기계신 OMNISA를 숭배합니다.
저희 팀에서 진행하는 것이 기술적으로 머신러닝(Machine Learning)이기 때문에

‘The Machine God'이라는 이름이 어울려 짓게 되었습니다.

Q ‘오토페인터’를 간략히 소개해 주세요. 그리고 프로그램의 개발 동기는 무엇인가요?

A 오토페이터는 입력한 선화를 인공지능이 자동으로 채색하게하는 선화 자동채색 프로그램입니다.

오토페인터는 머신러닝，정확하게는 '심층 신경망 (Deep Neural Network) 기술을 사용합니다.

최근에는 인공지능 혹은 딥러닝으로 많이 알려져 있지요.

저희는 딥러닝 모델에 일러스트 데이터를 학습시켜 모델이 수학적으로 채색을 진행할 수 있도록 했습니다.
사실 좋아하는 만화를 컬러로 보고 싶다는 저의 장난스런 아이디어로 시작한 프로젝트였습니다.

2018년 11 월부터 학습에 사용할 데이터를 수집하고 2개월 후 초기 모델을 개발했습니다.

졸업과제로 모델을 개선하고，일반인들이 사용할 수 있는 수준의 프로그램을 개발했습니다.

이후 김보경 학생의 권유로 ‘도전! K-스타트업 2019’ 예선 프로그램인

‘학생 창업유망팀 U300’도 진행하게 되었습니다.

Q 프로그램의 인공지능 알고리즘 개발에서 어려웠던 점은 무엇입니까?

그리고 그것을 어떻게 해결했나요?

A 프로젝트 초반에 두 번의 큰 고비가 있었습니다.

첫 고비는 장비가 없다는 문제였습니다. 머신러닝은 좋은 HW

특히 고사양 그래픽카드가 없으면 진행하기 힘든 영역입니다.

작년 11월 프로젝트 시작과 동시에 큰 결심을 하고 모은 돈으로
400만 원가량의 그래픽카드를 포함하는 개인적인 장비를 구입했습니다.

당시에는 소속이나 지원받는 곳이 전혀 없어 모든 비용을 스스로 부담해야 하는 점이 힘들었습니다.

다음 고비는 지식의 부족함이었습니다.

학부과정에서 머신러닝을 배울 수 있는 기회가 없어 프로젝트 초반에 많은 어려음이 있었습니다.

저희는 우선 인터넷을 통해 국내외 커뮤니티를 불문하고 많은 질문을 했습니다.

그리고 인터넷으로 얻을 수 없는 고급정보나 특수한 문제의 경우

머신러닝 관련 콘퍼런스를 다니면서 전문가에게 질문을 구하며，

네트워크를 만들고 지식을 쌓았습니다.

학기가 시작되고 나서는 이성진 교수님께 기술적인 문제의 답을 얻어

많은 문제를 해결했습니다.

Q 옴니시아팀의 앞으로의 목표는 무엇입니까?

A 2020년 3월까지 세계적 소프트웨어 기업인 A사의 Plugin으로

저희 제품을 출시하는 것이 목표입니다.

서비스 출시까지 같은 팀으로 활동할 계획입니다.

졸업 후 저와 김범식 학생은 대학원에서 서비스 유지보수를 할 예정이고