ISEF(International Science and Engineering Fair)는 세계에서 가장 큰 고등학생 대상 STEM 대회입니다. ISEF에서 수상하는 것은 대학 입시에서 IOI(국제 정보 올림피아드)만큼이나 큰 의미를 가질 수 있으며, 상격으로는 최고 수준입니다.
미국의 50개 주와 80개가 넘는 국가에서 400여 개의 지역 대회를 통해 본선 진출자를 선발하니, 그 규모를 짐작할 수 있습니다.
1. 문제 식별하기
- 실제 세계에서 중요하며 AI로 해결할 수 있는 문제를 찾으세요. KSEF 및 ISEF 프로젝트는 글로벌 도전 과제를 해결하는 데 높은 가치를 둡니다.
2. 연구 및 아이디어 도출
- 기존 솔루션과 관련 연구에 대한 철저한 조사가 필요합니다. 특히 ISEF의 과거 수상작은 공식 웹사이트에서 모두 조회할 수 있어, 아이디어를 얻고 접근법을 찾는 데 큰 도움이 됩니다.
- AI가 선택한 문제를 어떻게 혁신적으로 해결할 수 있을지 고민해보세요. 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 AI 응용 분야를 고려할 수 있습니다.
3. 프로젝트 계획하기
- KSEF 또는 ISEF 프로젝트를 통해 달성하고자 하는 목표를 명확하고 측정 가능하게 정의하세요.
- (선택 사항) AI 시스템의 전체적인 흐름(데이터 입력 → 모델 훈련 → 결과 출력)에 대한 초안을 작성하세요.
4. AI 모델 및 시스템 개발하기
AI 모델
- 프로젝트에 필요한 데이터셋을 수집하고 분석을 위해 전처리합니다. 데이터의 품질은 AI 프로젝트의 성패를 좌우합니다.
- 프로젝트 요구사항에 맞는 AI 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch)를 선택합니다.
- 준비된 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련시키고, 정확도와 성능을 높이기 위해 반복적으로 조정합니다.
Frontend / Backend / 하드웨어
- 사용자 인터페이스가 필요하다면 앱, 웹, 또는 데스크톱 형태의 Frontend를 개발합니다.
- 데이터를 처리하고 저장하는 시스템이 필요하다면 Backend를 개발합니다.
- 프로젝트에 따라 임베디드 프로그래밍, 3D 프린팅, 전자 회로 제작 등이 필요할 수 있습니다.
5. 솔루션 구현 및 테스트하기
- 대회 심사위원을 위한 발표 및 영상 제출을 위해, 개발한 모델을 시연할 수 있는 소프트웨어나 하드웨어 프로토타입을 완성합니다.
- 발명품이 의도한 대로 정확하게 작동하는지 철저히 테스트합니다. 엄격한 테스트 과정은 프로젝트의 신뢰도를 높이고 다른 참가자와의 차별점을 만듭니다.
6. 문서화 및 발표 준비하기
- 프로젝트 개발 과정의 모든 단계를 상세히 문서화합니다. KSEF 및 ISEF 심사위원들은 체계적이고 오류 없는 연구 노트를 높이 평가합니다.
- AI 프로젝트의 혁신성과 사회적 영향을 강조하는 흥미로운 발표를 준비하고, 자신감 있게 전달할 수 있도록 충분히 연습하세요.
7. 개선 및 차기 단계 계획하기
- 대회에 제출하기 전, 멘토나 동료로부터 피드백을 받고 이를 바탕으로 프로젝트를 개선하세요.
- 대회에서 얻은 경험을 바탕으로 프로젝트를 더욱 발전시켜 학술 저널에 투고하거나 다른 대회에 도전하는 등 다음 단계를 계획하세요.