프로젝트 선택→구현 내용→성과→결론 결
Python을 사용해 진행한 프로젝트는 센서 데이터를 실시간으로 수집하고 필터링해 이상값을 탐지하는 모니터링 스크립트를 구현한 것이었습니다. 데이터 수집부터 분석까지 한 파이프라인으로 처리하는 구조를 직접 설계한 경험입니다. 데이터 파이프라인으로 serial 라이브러리로 센서 데이터를 수신하고, pandas로 실시간 버퍼를 관리하며 슬라이딩 윈도우 통계로 이상값 기준을 자동 업데이트하도록 구현했습니다.
시각화·알림으로 matplotlib으로 실시간 데이터를 시각화하고, 이상값 탐지 시 로그를 파일로 저장해 사후 분석이 가능하도록 했습니다. 실시간 처리에서 버퍼 관리를 잘못하면 메모리 누수가 발생하기 때문에, 버퍼 크기와 갱신 주기를 신중하게 설계하는 것이 중요합니다.
C/C++와 달리 Python은 실시간 처리 속도에 제약이 있기 때문에, 연산 병목 구간을 확인하는 것이 핵심입니다. 실시간 파이프라인 설계와 이상값 탐지 구현이 이 프로젝트의 핵심이라는 결론을 갖고 있습니다.