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    학술행사 취재기 게시판 내용
    제목 2019 스마트 지진대응 아이디어 대상 수상기
    작성자 박기선, 박준영
    작성일 2019-09-25 오후 3:24:31




    경주와 포항을 비롯해 규모 5가 넘는 지진이 빈번하게 발생하고 있다. 특히 아직도 복구 작업이 진행 중인 2017년 포항 지진을 본다면 우리나라도 지진의 안전지대가 아니라는 생각이 든다. 이런 연유로 평소 우리나라 방재 시스템에 관심을 가지던 중 2019 스마트 지진대응 공모전을 참가하게 되었다.

    예고 없이 찾아오는 지진에는 즉각적이고 적절한 대비가 필요하다. 지난 7월 25일 국립재난안전연구원 지진방재연구센터에서 개최한 ‘스마트 지진대응 아이디어 공모전’에 참가해 강의에서 배운 건설 지식을 현장에 적용하는 실질적인 기회가 되어 주었다. 자연환경과 재해로부터 안전을 책임지는 토목공학과 학생으로서 매우 뿌듯한 대회였다. 또한, 역학을 기초로 지진동을 감지하는 아두이노 기반 센서를 제작하는 대회였기에 단순히 역학 문제만을 다루는 과정보다 그 의미가 남달랐다.

    대회의 주제는 지진동을 정확히 감지해내고, 지진동이 감지될 경우 창의적으로 지진에 대응하는 아이디어를 제시하는 것이다. 우리는 IoT를 활용해 지진에 대응할 수 있는 다양한 아이디어를 제시하기 위해 컴퓨터 공학을 전공하는 함지훈(중앙대학교 컴퓨터공학과)과 토목을 전공하는 박기선, 박준영, 오상우으로 총 중앙대학교 재학생 4명이 한 팀을 이뤄 공모전을 준비하였다.


     


    대회는 오전동안 각 팀에서 준비해온 아이디어를 발표하고, 오후엔 지진동 시험이 진행되었다. 오전 10시부터 이뤄진 발표 시간은 우리가 제시한 지진 구분 알고리즘과 지진에 대응할 방안을 소개하고 직접 시연했다.


    오후 3시부터 시작된 지진동 시험은 거대한 진동대 위에 미리 제작한 센서를 부착한 뒤 입력 파형을 정확히 구분해내는 미션이었다. 입력 파형으로는 지진파를 비롯한 정현파와 랜덤파 등이 있고, 지진파와 기타 파형을 구분하여 각기 빨간색과 노란색 LED를 출력하는 방식으로 올바른 계측 여부를 테스트했다.







    지진이 발생하면 구조물 손상뿐만 아니라 인명피해도 함께 수반된다. 우리나라의 경우 몇 차례의 지진에도 불구하고 실상 대부분이 큰 규모의 지진을 경험해본 적이 없기에 지진이 발생하면 얼마나 위험한 상황인지 실감하지 못한다. 일본의 경우 경보시스템이 체계적으로 갖춰져 있고, 대학교와 직장에서 해마다 지진대피 훈련을 시행하지만, 실제 재난 앞에서는 별반 다르지 않다. 대회를 준비하면서 여러 편의 지진 관련 영상을 보면서 일본 시민들이 흔들리는 간판을 인지하지 못하고 뛰어다니며, 지진에 대해 아무런 대처를 하지 못하는 모습을 보았다. 해마다 대피 훈련을 하는 일본에서조차 실정이 이러한데 우리나라에서 정말 큰 지진이 발생하면 그 피해가 얼마나 될지 염려된다.


    공모전을 준비하면서 기존의 방재체계에서 우리가 보완할 수 있는 점을 생각해보았다. 현재 지진가속도계측기(지진을 파악하는 기계)의 경우 높은 가격으로 인해 한정된 장소에만 설치되고 있다. 재난 문자도 지진 발생 여부, 진앙, 규모를 제외하고는 아무런 정보도 전달해주지 못하고 있으며, 재난 경보 사각지대가 존재하여 아직 극복해야 할 과제가 현저히 많이 남아있다. 그러므로 다양한 대응책을 제공할 수 있는 보급형 지진 대응 플랫폼이 절실하다는 생각이 든다.







    우리는 ‘다감각 매체와 스마트 센서를 통한 지진 통보 시스템’을 생각해 보았다. 센서가 지진을 감지하면 즉시 알림이 작동하고, 미리 연결된 다수의 IoT 기기들로 신속하게 지진 발생 정보를 전달하는 센서를 제작했다. 대피 시 LED 조명으로 지진을 인식할 수도 있게 AI 스피커, 스마트TV, Bluetooth 등 이용 가능한 모든 IoT기기를 활용해 지진 발생 여부와 대응 방안을 신속하게 통보받을 수 있도록 설계했다.





     




     


    지진대응 플랫폼을 구성하는 동시에 스마트 센서에 사용될 소프트웨어를 제작하였다. 아두이노가 정확하고 효과적으로 지진동을 감지하도록 아래의 ‘지진분석 순서도’에 따라 알고리즘을 구현해 보았다.






    Sensing part :
    인터럽트(interrupt: 컴퓨터 작동 중에 예기치 않은 문제가 발생한 경우라도 업무 처리가 계속될 수 있도록 하는 컴퓨터 운영체계의 한 기능) 기능을 갖춘 센서가 특정한 조건에 따라 계측을 시작하는 단계이다. 인터럽트 기능이란 프로그램이 실행되고 있을 때 외부의 어떤 변화에 의해 그 프로그램의 실행이 정지되고, 변화에 대응하는 다른 프로그램이 먼저 실행되는 일이다. 즉 평소엔 가속도를 감지하지 않고 전력을 비축하는 대기상태로 있던 센서가, 미리 설정한 임계값(threshold)을 넘어서는 가속도가 발생할 때 지정시간만큼 가속도 데이터를 읽고 저장한다.
    우리 팀은 대회를 위해 x, y축 가속도만을 관측하였고, 각 축별로 1초에 100개의 데이터(100Hz)를 저장하는 방식을 채택했다. 또한 측정의 정확도를 높이기 위해 초기값 3초를 무시하고, 이후 12초간 데이터 수집을 하여 총 15초의 시간이 걸리도록 하였다.

    Processing part :
    저장한 가속도를 분석하여 정현파&랜덤파 및 발파와 원인 미상의 진동수를 걸러내는 단계이다. 이 단계를 수행하기 위해 시계열 분석과 주파수 분석을 하였다. 시계열 분석이란 3축가속도센서로 받아들인 초기 데이터, 즉 가속도-시간 데이터를 통한 분석을 말하며, 주파수 분석이란 퓨리에 변환을 통하여 주파수기반으로 변환된 데이터를 통한 분석이다.

    Notification part :
    Processing part를 거쳐 지진파만 남은 상태에서 지반가속도에 따라 지진의 세기를 구분한다. 수정 메르칼리 진도계급(Modified Mercalli intensity scale, 약자로 MM 또는 MMI: 지진으로 생긴 흔들림의 크기를 측정하는 진도 계급 중 하나임)의 최대지반가속도 기준에 따라 흔들림 단계를 3단계로 나누었고, 단계에 따라 각기 다른 방식으로 가이드라인을 제시하였다.


     





     


    위는 우리 조가 채택한 구체적인 지진동 분석 방식이다. 가속도센서를 통해 저장한 데이터로 가속도-시간 그래프를 얻을 수 있는데, 이를 시계열분석하면 랜덤파와 정현파를 구별해낼 수 있다.





     


    그래프를 살펴보면 지진파는 랜덤파, 정현파와 달리 점차적으로 감소하는 추세를 보인다. 우리는 이러한 특성을 이용하고자 표준편차 개념을 사용했다. 일시적으로 증가하는 추세를 보이는 초기 3초간의 데이터는 무시한 뒤 그 뒤로 12초간 데이터를 읽어 들였고, 이를 4등분 하여 각각의 표준편차를 구했다.

    랜덤파와 정현파는 모든 부분의 표준편차가 비슷하기 때문에 4개의 {표준편차(min)/표준편차(max)}×100% 의 값이 대부분 90%이상을 나타냈고, 시간에 따라 감소하던 지진파는 구간별 표준편차의 차이가 크기 때문에 60%내외의 작은 값을 가졌다. 때문에 이들의 평균인 75%를 기준으로 삼아 지진파와 정현파 및 랜덤파를 구분할 수 있었다.


     



     


    대회에서 요구한건 아니지만 우리는 추가적으로 예상치 못한 구조물의 진동이나 터널 발파와 같은 고주파 진동도 구별하려 했다. 지진의 경우 주파수 분석을 해보면 1~10Hz사이에 대부분의 진동이 분포하는 반면 발파는 50Hz이상의 고주파 진동을 가지기 때문에 이를 활용해 구분해보았다.
    하지만 구조물의 예상치 못한 진동이 지진파와 비슷한 {표준편차(min)/표준편차(max)}×100% 값을 갖는다면 지진으로 판단할 수도 있어 알고리즘에 추가하지는 못하였다.
    앞으로 이 문제는 부착될 구조물의 고유진동수를 미리 입력하여 구별하거나, 감쇠특성을 통하여 구별해내는 방식으로 보완할 예정이다.

    마지막으로 『건축물의 구조기준 등에 관한 규칙』을 참고하여 최대지반가속도에 따라 흔들림 단계를 산정하였다.






    지진 발생을 신속히 인지시키고 지진 발생 직후 분명한 상황판단에 도움을 주고자 위와 같이 흔들림 단계, 즉 지진의 경중에 따라 각기 다른 대처방안을 생각해 보았다. 모든 안내는 AI스피커, 스마트TV, 스마트폰을 통해 전달된다.

    1단계에서는 몸을 숨기고 머리를 보호하도록 안내한다. 2단계에서는 1단계와 비슷한 방식으로 대처요령을 전달하고 진동이 멈출 경우 가까운 옥외 대피소로 안내한다. 3단계에서는 1, 2 단계에서와 달리 최대 음량으로 경고음을 송출하며, 스마트 TV와 스마트폰에서 건물 붕괴의 위험성을 알리고 대처요령을 전달한다.



     


    지진을 계측하면서 가장 중요하고 기본적인 데이터는 지반가속도이다. 지반가속도를 잘못 해석하면, 시시때때로 울리는 화재경보기처럼 오작동이 발생할 수 있다. 이런 상황이 반복되다 보면 실제 위험한 상황인데도 무시하고 일과를 수행할 가능성이 높기 때문에 가속도 센서의 정확도는 매우 중요하다. 그러므로 우리는 가속도 센서를 선정하기 위해 오랜 시간 고민을 했다. Sparkfun사의 ADXL345, ADXL362 등 여러 센서가 후보에 올랐는데, 결국은 Adafruit사의 LIS3DH 라는 3축 가속도 센서를 최종 선택하였다. 선택한 이유는 오픈소스에 참고할만한 코드가 가장 많았고, 타임 컨트롤 기능이 내장되어 있어 다른 센서들보다 더욱 정확한 시간 측정이 가능했기 때문이다. 또한 12bit의 고해상도이며, 초저전력이기에 간단히 배터리를 장착함으로써 2년 이상 별다른 교체 없이 유지할 수 있다는 점도 한몫했다.



     


    대회는 아두이노 기종에 제한을 두지 않았다. 그래서 처음에는 일반 아두이노와 달리 와이파이 기능이 내장된 ‘ARDUINO YUN’이란 제품을 선택했다. ARDUINO YUN는 LINUX컴퓨터가 내장된 제품으로 와이파이뿐만 아니라 USB까지 직접적으로 연결할 수 있는 높은 사양이며, 파이선 스크립트도 작성할 수 있어 강력한 상호통신이 가능한 제품이다.

    하지만 센서를 통해 가속도를 읽어 들여 sram에 저장하면 용량이 2.5KB밖에 되지 않아 우리는 사용할 수 없었다. 물론 아두이노의 플래시메모리를 이용하는 것이 가격 면에서 유리하지만 복잡한 방법을 거쳐야만 하고, 메모리를 다루는 일은 시간도 많이 소요되는 일이라 대회 준비 기간 해결하기 어려웠다. 결국 우리는 sram이 96KB인 데다 32bit micro controller를 가진 ARDUINO DUE를 메인 마이크로프로세서로 채택하였다.





    ARDUINO DUE 하나만으로 데이터를 저장하고, 분석한 뒤 경보를 울리려는 계획은 결과적으로 이루지 못했다. 가속도를 계측한 뒤 푸리에변환을 통한 주파수분석까지는 가능했지만, 통지 시스템 구현 시 문제가 발생했다. 대부분의 IoT 모듈 장치의 아두이노 코드는 가장 기본적인 ARDUINO UNO에만 적용되는 것들이기에 8bit 기반의 UNO에 적합한 코드를 32bit 기반의 DUE에 맞도록 수정하는 건 모든 라이브러리 파일을 변경해야 함을 의미한다. 이 작업은 결코 쉬운 일이 아니다. 결국 우리는 U-art 통신을 사용해 시리얼을 주고받도록 DUE와 UNO를 모두 사용하게 했다.



    UART란 비동기통신 즉 통신하는 양쪽 기기의 속도를 동일하게 맞춰준다면 가장 복잡하지 않고, 간편하게 통신할 수 있는 방식이다. 또한, 1:1 통신만을 하므로 특별히 Mater와 Slave를 지정하는 addressing 작업이 필요하지 않다. 다시 말해 RX와 TX를 교차로 연결하는 방식인 UART를 통해 모든 문제를 해결할 수 있다.





     


    ARDUINO UNO에는 MP3 모듈과 WIFI 모듈이 부착된다. WIFI 모듈을 통해 장소마다 정해진 대피소의 위치 그리고 상황에 맞는 대처요령을 저장하고 보내주도록 하였다. 블루투스 모듈을 사용하여 블루투스 스피커와 연결한 뒤 곧바로 음성을 송출하는 방식이 목표였는데 상황이 여의치 않아 MP3 모듈을 이용하였다. 최종적으로 우리는 흔들림 단계별로 상황에 맞는 대피요령을 MP3 모듈에 저장하였고, 저장된 모듈에 블루투스 송신기를 꽂고, 이를 다시 블루투스 스피커와 연결하여 외부에 음성을 송출하는 방식으로 제작하였다.






    최종적인 점검을 위해서 박종웅 지도교수님의 도움으로 타 학교에서 지진을 발생시킬 수 있는 진동대를 대여했다. 아무리 flow chart를 잘 만들어도 실제 대회에서는 어떤 결과를 보일지 전혀 예측할 수 없기에 예비 실험은 필수적이다.
     




     


    진동대를 설치한 뒤 곧바로 실제 지진이 발생했음을 가정하고, 준비한 모든 통지요소들을 적용시켜 보았다.



     


    지진방재연구센터에서 사전에 제공해준 가속도 데이터를 실제 진동대에 입력해 보았다. 가속도 센서를 통해 읽어 들인 데이터는 아무래도 소형 진동대 이다보니 본연의 주파수를 그대로 전달하지 못하였다. 실제로 정현파 데이터 또한 여러 주파수가 혼합된 데이터를 나타냈고, 지진파 역시 정확히 테스트해볼 수 없었다. 공모전 당일까지 불안한 마음으로 기다리는 수밖에 없었다.






     


    재난안내문자가 실제 지진이 발생하였을 때 사람들은 서로 다른 공간에서 서로 다른 상황에 놓여있다. 앞으로 효과적인 재난대응이 이루어지려면 개인에게 맞춤화가 되어야 하고, 단순한 재난발생이 왔다는 문자가 아니라 사용자가 위치한 지점에서의 적절한 행동강령을 안내해주는 시스템이 더 요구된다. 또한 시각이나 청각 등 다양한 매체를 활용하여 경보의 효율성도 높여야만 한다. 즉 아두이노를 이용해 각종 모듈을 상호 연결하여 하나의 거대한 재난 방재 시스템을 실현할 수 있는 다감각적 경보 시스템이 필요하다.





     


    우리가 생각한 알림의 첫 번째 방식은 블루투스 모듈을 활용한 AI 스피커의 청각 알림이다. 센서가 위험을 계측하였을 때 아두이노는 실내나 근처에 있는 AI 스피커로 자동 연결되어 상황에 맞추어 경보 메시지를 송출한다. 사용자가 위치한 실내에서의 대처 방안과 진동이 멈추었을 때 가까운 옥외 대피소로의 이동을 안내하는 등의 메시지를 청각적 매체를 통해 전달한다.

    두 번째 방식은 WIFI 모듈을 활용한 e-mail의 시각 알림이다. 모두가 AI 스피커를 가지고 있지는 않지만 모든 사람은 스마트폰을 몸에 지니고 있다. 따라서 재난이 발생하였을 때 e-mail을 통해 즉각적으로 대처 방안을 안내한다면 모두가 자신의 개인 스마트폰을 통해 신속히 상황을 인지하고 대처할 수 있다. e-mail 알림은 향후 발전계획과 연계된다.

    마지막은 센서 자체에 내장된 LED, LCD에서의 알림이다. 평상시에는 초록색 불과 함께 잠들어있는 센서는 지진이 발생하였을 때 각 단계에 맞추어 LED, LCD를 통해 위험 신호를 송출한다. 이를 통해 센서 주변에서 즉각적으로 상황을 판단할 수 있게 된다.



     


     


    다음은 아두이노와 각종 모듈로 구현한 재난 대응 3단계이다.

    1. 저전력으로 대기하는 센서에 기준 threshold값을 넘는 값이 발생하면 계측을 시작해 가속도 데이터를 읽어 들인다.
    2. flow chart에 따라 진동을 분류한다.
    3. 지진으로 판정될 경우 상기에 서술했던 여러 시각(E-mail, LED, LCD). 청각(AI스피커) 자료를 통해 재난을 알린다.

    위와 같은 3단계를 규정함으로서 재난에 효과적으로 대응해 즉각적으로 알림을 주고 대응할 수 있는 체계를 구체화 할 수 있었다.



     


    이번 공모전을 진행하며 실제로 구현하지는 못했지만 향후 연구를 통해 발전 시켜 나갈 방법을 고민해 보았다. 앞으로 더 연구해야하는 첫 번째 과제는 지도와의 연동이다. 앞서 도입한 무선통신을 통해 구글 지도나 카카오맵 등 지도에 모든 센서가 담겨, 지진 발생 여부, 진도계급 등을 표시 제작하는 방법이다. 또한 GPS를 통하여 사용자의 위치를 파악해 행동강령과 더불어 가까운 대피소를 실시간 길 찾기가 가능하도록 구현하는 것이다. 또한 다른 센서와의 통신으로 실시간으로 재난 상황을 파악하고, 이를 바탕으로 더 최적의 경로도 탐색한다면 더 좋은 경보시스템이 될 것이다.

    두 번째 과제는 인공신경망을 사용해 더 높은 계측 모델을 연구하는 방식이다. 기존의 방식은 센서에서 획득한 데이터를 정해진 알고리즘에 넣어 판별까지이었는데, 방대한 데이터를 인공신경망에 넣어 학습시킨다면 더 높은 정확도와 다음에 올 여진을 예측해낼 수 있을 거라 기대된다. 데이터가 축적될수록 모델의 정확도는 더 높아질 것이다.

    마지막으로 BIM과 연동 시켜 위험을 더 직관적으로 파악해내고자 한다. BIM을 도입하게 되면 실제 구조물의 동적/정적 모니터링이 가능해지고, 지진 외의 각종 재난에 대해서도 주요 설비 제어를 효과적으로 관리해낼 수 있다. 즉 관리자가 한눈에 모든 재난 상황을 파악할 수 있게 되는 것이다.

    공모전은 끝났지만 지금도 우리는 계속해서 연구를 진행하고 있다. 현재 기술을 응용해 지진뿐만 아니라 전반적인 구조물에서의 안전을 진단할 수 있는 알고리즘을 개발 하고 있다. 큰 재난, 재해에 대해 모두 대응할 수 있는 ‘범용 센서 관제 시스템’을 만드는 게 우리들의 최종 목표이다. 공모전에서 부족했던 하드웨어의 크기를 대폭 줄이고, 제작비용도 센서 1기당 원가 50$가 넘지 않도록 초저가로 구성하는 것을 생각하고 있다. 노이즈가 거의 없는 정밀한 센서를 적용, 앞으로는 비콘(beacon)기반 상호 통신으로 센서들이 하나의 거대한 망을 이루어 스마트 안전 시티를 구현하는 것이 궁극적인 향후 수행목표이다.




    돌이켜보면 정말 많은 시행착오를 거쳤던 것 같다. 기말고사가 끝난 후 곧바로 시작해, 한 달이 넘는 기간을 공모전 준비를 했다. 준비 동안 다 완성되었다고 생각한 센서가 다른 모듈과 전압이 맞지 않아 다시 제작해야 했고, 아두이노 간 통신 역시도 쉽게 이루어지지 않아 수없이 코드를 뜯어고치기를 반복했다. 대회 일주일 전부터는 학교에서 7일 꼬박 보냈으며, 대회 전날 도착한 숙소에서도 밤을 새워가며 코드를 보완했다. 정말 모든 것이 쉽지 않았다. 우여곡절 끝내 노력에 대한 보상이라도 받은 듯 공모전 대상을 받았지만 우리들의 연구는 아직도 진행 중이다. 이번 공모전을 계기로 4차 산업혁명 시대를 지내야 하는 토목공학도로서 역학적 지식뿐 아니라 센서와 프로그래밍 지식도 겸비한 다학제적 인재로 성장해 나가고 싶다.



    2019년에 들어와서 평소에 기회가 많지 않았던 공모전 기회가 꽤 많이 들어왔다. 학교 내부에서 하는 공모전부터 외부에서 하는 스마트 지진 대응 아이디어 공모전, LH 국토개발기술 대전 까지 여러 공모전을 신청하게 되었다. 아직 결과는 나오지 않았지만, 현재까지 학교 내부에서 하는 CDIC, 외부에서 하는 스마트 지진 대응 아이디어 공모전은 본선 진출 확정이 되었고, 각각 어떤 성과를 가져올지 예측할 순 없지만, 틈틈이 팀원들과 만나서 머리 굴리고 격려도 하며, 함께 밤을 새웠다. 이번 공모전을 통해 실무에서 쓰일 수 있는 다양한 창의적인 아이디어를 많이 제시해 보았고, 현실적 여건으로 무너지기도 하며, 많은 생각을 할 수 있었다. 평소 잘 하지 않던 C언어를 이용한 코딩도 밤새도록 공부하며 아두이노를 이용한 센서도 밤새도록 해봤다.

    공모전이 아니었으면 이렇게 할 기회가 없었는데, 공모전을 준비하면서 정말 다양한 것을 해보았다. 지인들은 공모전 준비 기간에 전공 공부를 하고, 토익을 하라고 권유했지만 나는 이번 공모전에 참가한 게 나의 성장에 있어 큰 도움이 되었다. 나 자신이 많이 성장한 것 같은 느낌이 든다. 사실 나는 이것저것 다양하게 하는 스타일인데, 이번 공모전을 한 번 해보고 나니 이러한 기회가 있을 때마다 나는 다 도전해보고 싶은 마음이 한 층 더 커졌다.


    공모전 직전까지 팀원 모두 4시간 이상 제대로 자본 기억이 없다. 계속해서 IoT 연결상 꼬리를 물고 문제가 발생했고, 발표 전날 산 센서의 스위치를 통하면 센서와 LED를 제외하고 모든 모듈이 작동하지 않았다. 완전 총체적 난국이었다. 발표 직전은 블루투스 송신기가 제대로 작동하지 않아 단상에 서 있는 와중에도 혹시나 작동하지 않으면 어떨까 엄청나게 걱정하였다.

    바뀐 공지를 제대로 읽지 않아 실제 정확도 테스트 직전에 코드도 수정했다. 심장이 요동칠 만큼 그 어느 때보다 불안하고 초조했던 경험이었다. 마음속으로 ‘진인사대천명’을 외치며 좋은 결과를 기대했다. 대회에서 다른 팀이 제안한 지진 대처 아이디어를 보면서도 아직 부족함이 많다는 것을 느꼈다. 순간순간 보완할 수 있는 아이디어도 떠올랐다.

    공모전을 통해 관련 분야를 더 깊게 공부할 수 있었고, 앞으로 토목공학 분야에 4차 산업 기술을 접목할 수 있게 더 큰 노력을 해야겠다고 생각했다.

    어려움에 힘들어했을 때마다 조언을 아끼지 않은 중앙대학교 박종웅 교수님과 하드웨어와 소프트웨어 제작에 있어 너무나도 미숙했던 학부생 우리에게 물심양면 도움을 준 대학원 종빈이 형, 정현이 형, Rakeh 그리고 취재기 작성할 때 많이 도와준 혜림이, 마지막으로 너무나 완벽했던 우리 팀원(박기선, 오상우, 함지훈, 박준영)들에게 다시 한 번 고마움을 전한다.


    이번 공모전이 처음이었기에 걱정되는 부분들이 많았다. 기말고사가 끝난 직후에 또 다른 일정과 병행해야 했기에 다른 팀원들에게 오히려 손해를 끼치지 않을까 걱정되기도 하였고, 컴퓨터 공학과가 아닌 타과 학생들과 진행하는 팀 프로젝트도 처음이기에 더욱 걱정스러웠다. 하지만 팀원들이 친절하게 가르쳐주며 서로 믿고 의지하고, 도와주는 덕분에 빠르게 안정을 되찾을 수 있었다. 원활한 소통 속에 우리가 원하는 프로그램을 개발 할 수 있었다. 한 달 동안 함께 고생하고 밤을 새웠던 팀원들에게 정말 감사하고, 다음에 기회가 된다면 다시 팀원들과 함께 공모전에 참가해보고 싶다.
     


     

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