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마일스톤 #41

중은 정이(가) 일년 이상 전에 변경

### 목적 
 - 비즈니스 요구에 따라, 현 시점(T)과 과거 시점(T-N)의 정보를 활용하여 미래 시점(T+N)의 노면 상태를 예측하는 알고리즘 개발 필요 
 - 인프라 센서의 보드, 하우징 교체, 그리고 새로운 기능이 추가된 센서로부터 수집한 데이터를 활용하여 노면 인식 AI 모델 제작 필요 

 ### 목표 
 - 아래 4가지 파라미터를 입력으로, 노면 미끄럼도를 산출하는 알고리즘 구현 
   * 과거/현재의 노면 상태 
   * 현재/미래의 기온 
 - 미래의 기온을 예측하는 AI 모델 개발 
   * 최초 기상청 정보를 활용한 모델로부터, 현지에서 획득한 온/습도 등 다양한 데이터 활용 
   * 정확도 95% 또는 (출력 결과가 배열의 형태일 경우) 매칭률 90% 이상 
 - 현재의 노면 상태를 인식하는 AI 모델 개발 
   * 새로 개발된 센서 활용 
   * 각 클래스 별 최소 정확도 Recall/Precision 각 85% 이상 
   * 전체 평균 정확도 Accuracy 95% 이상 
 - EG-Way 시스템에 알고리즘 탑재 완료 

 ### 핵심 Task 
 - 노면 AI 모델 개발 (권현준, 8주) 
 - 미래 온도 예측 AI 모델 개발 (박상현, 4주) 
 - 휴리스틱 미끄럼도 산출부 개발 (박상현, 4주) 
 - EG-Way 시스템에 AI 모델 탑재 (송지호, 8주)

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