00. 소개

📌 “2020 DREAM_AI Drone Competition (이하 AI Drone Competition)”은 드론으로부터 취득된 데이터를 기반으로 컴퓨터 비전 및 관련 알고리즘을 이용하여 새로운 기회를 선점하는 것을 지향하고 있습니다. AI Drone Competition은 딥러닝을 위한 데이터 획득부터 전처리, 학습, 추론 등 관련 기술을 습득함으로써 딥러닝의 전체 프로세스를 이해할 뿐만 아니라 경진대회 참가자의 창의력 증진을 통한 문제 정의, 해결 능력을 겨룹니다.


01. AI Drone Competition 참가신청 안내

가. “2020 DREAM_AI Drone Competition” 참가신청서를 작성합니다.
     (누구나 참여 가능 하나 리눅스, Python 코딩과 인공지능 딥러닝 관련 기초지식이 있으면 유리합니다.)
나. 참가신청서 제출마감은 10월 22일(목) 24시 정각까지입니다.
    (※ 일정은 변동될 수 있습니다.)

02. 예선 참가팀 선정 및 사전교육

가. 사전교육 참가팀 통보: 2020년 10월 23일(금)에 홈페이지 공지 및 개별 안내
나. 사전교육(온라인): 10월 26일(월) ~ 11월 01일(일) 중에 온라인 동영상 시청
※ 최종 예선 참가팀 통보: 2020년 11월 02일(월)에 홈페이지 공지 및 개별 안내
다. 드론 날리기 실습 Hands-on(오프라인): 11월 03일(화) ~ 11월 06일(금)
(※ 팀별 스케줄링 예정)
(※ 상기 일정은 변동될 수 있습니다.)

03. 예선 진행

가. 예선 진행(오프라인): 2020년 11월 21일(토)
나. 자세한 예선 방식은 예선 참가팀 선정 후 공지 예정
(※ 오프라인으로 진행되며, 일정은 변동될 수 있습니다.)

04. 본선 진출팀 선정

가. 전문 심사위원의 심사를 거쳐 본선 진출팀 선정
나. 본선 진출팀 발표: 2020년 11월 21일(토) dreamai.kr 홈페이지 공지 및 개별 안내
    (※ 일정은 변동될 수 있습니다.)

05. 참가신청 시 주의사항

가. 참가팀 구성은 최소 1인부터 최대 4명까지 가능하며 팀당 1개의 아이디로 신청


06. 참가신청 및 기타 문의

∙ 광주과학기술원 인공지능연구소 담당자 e-mail info@giai.kr (e-mail only)

∙ 드론을 조종하여 카메라로 인식한 사물을 GUI의 정확한 위치에 찍도록 하는 미션입니다.

∙ 제공되는 시스템 환경 및 프로그램

가. Intel NUC AI kit PC 와 DJI Tello 드론을 사용합니다.
나. 설치되어 있는 소프트웨어는 Linux OS, 딥러닝 인퍼런스를 위한 인텔 OpenVINO toolkit. 모델학습을 위한 Keras 프레임웍, Coding 을 위한 Python과 Libraries and Jupyter notebook, 드론을 컨트롤하고 NUC와 Communication 및 Video streaming 하기 위한 PYQT based 의 GUI 가 설치되어 있습니다.

1. 꿈꾸는아이(AI) 드론은 어떻게 조종하나요?

- 대회에서 드론은 Hands-on에서 알려드린 Intel GUI로 조정합니다.
- 드론의 조정은 수동(GUI 화살표를 이용)과 자동(스크립트를 이용) 둘 다 가능합니다.
- 자동비행을 위해서는 Take-off하는 위치에서 추론하고자 하는 사물의 위치(거리) 정보가 필요하며, 정확한 내용은 행사 당일 알 수 있습니다.
- 참고로 드론의 조정은 10cm 단위까지 정확하지 않을 수 있습니다. 이유는 드론의 MCU마다 특성이 다르고, 배터리 성능, 바람 등 주변 환경의 영향에 따라서 달라질 수 있어서 튜닝을 해야 합니다.
(예를 들어 20cm 전진 명령을 주어도 15cm 내지 30cm를 움직일 수도 있습니다. 즉, 비행거리에 오차가 있기 때문에 현장에서 테스트가 필요합니다.)




2. 꿈꾸는아이(AI) 드론으로 할 수 있는 비행 기술이 있나요?

- 드론은 8가지 플립 기술을 구사할 수 있으며, 바운스 모드를 실행해 손에서 위아래로 날 수 있고, EZ샷 모드에서 자동으로 짧은 동영상을 촬영할 수 있습니다.



3. 꿈꾸는아이(AI) 드론은 실내에서 비행할 수 있나요?

- 네, 드론은 안전한 실내 비행이 가능합니다. 드론은 야외에서도 비행할 수 있지만, 바람이 불지 않는 환경에서만 비행하는 것을 권장합니다.



4. 꿈꾸는아이(AI) 드론은 방수인가요?

- 아니요.



5. 꿈꾸는아이(AI) 드론의 카메라는 어떤 기능이 있나요?

- 드론의 카메라는 사진과 동영상을 촬영할 수 있습니다. EZ 샷 모드에서는 3가지 특정한 패턴으로 비행하며 짧은 동영상을 촬영합니다.



6. 촬영한 사진과 동영상은 어디에 저장되나요? 어떻게 파일을 내보낼 수 있죠?

- 사진과 동영상은 Intel NUC PC에 저장됩니다. 필요에 따라 스마트폰에서 파일을 내보낼 수 있습니다. 드론과 NUC PC는 주최 측에서 지원됩니다.



7. 꿈꾸는아이(AI) 드론의 비행 범위는 어떻게 되나요?

- 최대 비행 범위는 약 100m입니다. 범위는 주변 환경에 따라 달라질 수도 있다는 점을 유의해주시기 바랍니다.



8. 꿈꾸는아이(AI) 드론의 배터리는 어떻게 충전하나요?

- 기체의 Micro USB 포트로 배터리 1개를 충전하거나 배터리 충전 허브를 사용해 3개의 배터리를 동시에 충전할 수 있습니다. 배터리 충전도 주최 측에서 지원합니다.



9. 프로펠러는 어떻게 교체하나요?

- 프로펠러를 교체하려면 동봉된 도구를 사용해 오래된 프로펠러를 분리하고 새로운 프로펠러를 장착합니다. 특정한 상황이 아니면 교체하지 않고 대회를 진행합니다.



10. 시계방향(CW)과 반시계방향(CCW) 프로펠러는 어떻게 구분하나요? 각 프로펠러를 특정한 위치에 장착해야하나요?

- 드론의 프로펠러와 모터 외부에는 표시가 되어있어 구별이 가능합니다. 드론의 구조적인 상황과 조정은 주최 측에서 관리합니다.



11. 사물을 인지해야 하는 과정이 이미지 classification인지, object detection인지, object recognition의 방법 중 어느 것으로 풀어야 되나요?

- 사용하려는 모델은 Classification 입니다. Object detection 은 상대적으로 쉬울수 있고, 형평성이 맞지 않아서 모두 Classification 만 사용하도록 합니다.
- Classification 에서 score 는 0.7로 되어 있고, 변경 가능합니다. (단 동일한 조건이어야 하기 때문에 경기에 사용하는 시스템에서만 수정하도록 합니다.)
- 참고로 Object detection 모델을 사용하려면, 추론하는 파일에 Object detection 모델을 넣어주고, GUI 파일도 변경해주면 가능합니다.



12. 꿈꾸는아이(AI) 드론을 프로그래밍하려면 어떤 프로그래밍 플랫폼을 사용하면 되나요?

- 이번 예선을 위해 NUC에 설치되어 있는 소프트웨어는 Linux OS, 딥러닝 인퍼런스를 위한 인텔 OpenVINO toolkit. 모델학습을 위한 Keras 프레임웍, Coding 을 위한 Python과 Libraries and Jupyter notebook, 드론을 컨트롤하고 NUC와 Communication 및 Video streaming 하기 위한 PYQT based 의 GUI 가 설치되어 있습니다.



13. 예선에서 사용될 사물의 이미지 크기는 어떻게 되나요?

- 이미지 크기는 A3입니다.



14. 드론이 측정하는 인식거리는 어떻게 되나요?

- 사물을 인식하는 것은 드론 카메라에 영상이 NUC 시스템에 스트리밍되어 NUC에서 각자가 학습한 모델로 추론을 합니다. 즉, 드론에서는 카메라에 들어오는 영상을 그대로 NUC에 전달됩니다. (카메라 해상도는 SD이며, MobileNet에서는 224x224 이미지를 이용합니다.)



15. 추가적인 데이터를 사용해도 되나요?

- 모델 학습을 위해 각 팀에서 다양한 학습 데이터를 구하셔서 학습하실 수 있습니다.
- 예선대회에서 사용될 이미지에 대해서는 추후에 공개될 예정이고, 그 이미지들에 대해서는 반드시 학습 데이터를 모아서 학습을 해야 합니다.
그리고 정확도를 높이기 위해서 기존의 클래스의 이미지들을 더 많이 포함해도 됩니다.




16. 예선대회의 절차가 어떻게 되나요?

- 경기는 AI 대학원 1층 (Hands-on과 동일한 장소)에서 진행될 예정입니다.
- 경기장에는 학습을 한 사물들 중 8개의 이미지가 설치될 예정입니다.
- 경기는 순차적으로 한 팀씩 진행합니다.
- 경기순서는 추첨을 통해 선발할 예정이며, 경기 시작 전 셋업을 완료합니다. (학습해온 파일들을 경진대회용 NUC PC에 복사를 합니다.)
- 출발지점에서 드론을 이륙하면 주행 시간이 카운트됩니다.
- 드론을 날려 사물의 이미지에 근접시켜 빠르고 정확하게 이미지를 인식하도록 합니다.
- 모든 이미지를 다 인식을 시키거나 사회자가 종료를 선언하면, 착륙지점에 착륙시킵니다.





17. 예선대회의 평가기준이 어떻게 되나요?

- 평가는 실제 환경에서만 합니다. 즉, NUC+Drone+OpenVINO를 이용한 지정된 8가지 사물을 현장에서 빠르고 정확하게 인식하는 것입니다.
- 사물을 정확하게 인식을 하면 점수가 매겨지게 됩니다. (동점일 경우에는 시간이 적게 걸린 팀이 승리하게 됩니다.)
- 인식은 사물일 가능성이 70~80% 이상일 때, 인식했다고 판단합니다. 프로그램에서 자동으로 인식 유무를 표기합니다.




(※ 세부적인 내용은 계속 변경될 수 있습니다.)