탭 버튼을 선택하면 분야별로 볼 수 있습니다.
강화학습은 현재 아타리 게임, 바둑, 스타크래프트를 비롯한 여러 분야에서 두각을 드러내고 있다. 하지만 이러한 강화학습을 통한 정책 도출은 많은 시행을 필요로 하므로 강화학습의 높은 효율이 요구되는 상황이다. 본 연구는 Unity PushBlock 환경에서 프레임 제한에 따른 학습효율과 학습 난이도(점수를 얻기 위한 조건의 난이도) 및 Epoch 값에 따른 학습효율을 비교하는 두가지 연구를 진행한다. 프레임 제한의 경우 하나의 에피소드에서 점수를 얻기 위한 평균 프레임 값이 가장 학습효율이 높으며 대체로 프레임 제한이 클수록 효율이 높다. 학습 난이도 및 Epoch 값에 따른 학습효율 연구의 경우, 난이도가 높을수록 높은 Epoch 값에서 좋은 효율이 나타난다. ▪ 주제어: Unity, Push Block, 강화학습, PPO 알고리즘, Epoch
본 연구에서는 셀룰러 노이즈(cellular noise), 즉 각각의 세포들이 나타낼 수 있는 개별성(individuality)을 탐구하고자 한다. 똑같은 유전자를 갖고 똑같은 환경에서 배양된 세포라 하더라도 유전자 발현의 양태는 달라질 수 있고 이는 순전히 확률적 요동(stochastic fluctuation)의 결과이다. 마치 동전을 던져 앞면이 나오는 횟수를 셀 때 정확히 50:50의 비율로 앞뒷면이 나오지 않아도 이상할 것이 없는 것처럼, 유전자를 공유하는 세포라 할지라도 단지 운에 의해 어떤 세포는 7개의 단백질 분자를 갖고 어떤 세포는 4개를 갖는 것 등과 같이 다양한 유전자 발현을 보이는 것 또한 이상할것이 없는 것이다. 이와 같은 상황에서는 세포 내의 mRNA나 단백질의 농도 자체가 시간에 따라 어떻게 변화해 가는지에 대한 운동방정식이 아니라 어떤 시각에 몇 개의 mRNA 분자와 몇 개의 단백질 분자가 존재할 확률이 시간에 따라 어떻게 변해갈지를 기술하는 운동방정식이 필요하다. 이를 위하여 세포가 골고루 잘 섞이는(well stirred) 화학 반응기(chemical reactor)라는 근사 하에 화학주방정식(chemical master equation)을 도입하였고, 이를 풀기 위하여 확률생성함수(Probability Generating Function)를 사용하였다. 이로부터 세포 내 유전자 발현의 잡음 크기를 정량적으로 유추하고, python으로 시각화하는 과정을 거쳤다. 본 연구는 정보, 생명과학, 화학, 공학을 접목한 융·복합 연구로, 노화에 대한 연구 뿐 아니라 줄기세포의 분화나 암세포의 발달 등 세포가 어떤 특정 상태로 변화하는 과정, 나아가 복잡한 생명현상을 이해하는 데도 기여하는 중요한 연구가 될 것이다. ▪ 주제어: cellular noise, cellular senescence, gene expression, probability
연합학습은 여러 분야에서 사용되며 중요해졌고, 이에 따라 연합학습의 안전성 문제 역시 함께 거론되고 있다. 본 연구에서는 연합학습에서의 개인정보보안을 실현하는 방법을 연구해보고, 원활한 학습을 방해하는 악의적 사용자를 검출하는 기법을 제시하여 연합학습에서의 개인정보보안을 검증해보고자 한다. ▪ 주제어: 연합학습, 경사하강법, 정보보안
본 연구에서는 최근 부상하는 연합학습의 개인정보 보안 능력을 검증하고, 허점을 찾아내어 새로운 공격 방법 및 방어 방법을 고안함으로써 AI 시대 속 문제로 대두되는 개인정보에 관한 문제를 해결하도록 한다. 연합학습은 개인의 스마트폰에서 데이터를 처리하고, 이를 중앙 서버로 모아 정보를 분산 처리한다. 해당 개인 자체의 데이터를 수집하며 개인 디바이스를 통해 각자 학습하지만, 매개 변수 기울기와 원본 정보의 불확실성을 정보를 재구성할 수 있는 가능성을 서술하며 연합학습에서 개인정보 보호의 위험성을 알아보고 이에 대한 대책을 논의한다. ▪ 주제어: 연합학습, 경사하강법, 개인정보, 보안
본 연구에서는 독거노인의 고독사 원인 중 일각을 의료기관으로의 열악한 접근성이라 판단하고, 독거노인에서 더욱 확대하여 대중교통 서비스의 공공성, 복지의 성향과 관련성이 큰 노인들의 의료기관 접근성을 시내버스의 측면에서 분석하였다. 공공데이터를 활용하여 전체 인구수 중에 60세 이상의 인구수의 비율이 가장 높은 상위 5개 행정구역을 주거구역으로, 의료기관 밀집도 상위 5개 행정구역을 의료구역으로 선정하였다. 주거구역과 의료구역에 속하는 정류소와 그를 지나는 노선을 분석하였다. 이후 정류장과 노선과 관련된 다양한 수치들을 정리하고 분석하여 현재 노인 인구가 이용하기에 대구 시내버스 시스템은 개선해야 할 부분이 존재한다는 결론을 내렸다. 이에 따라 항상 일정한 배차간격을 유지하는 지금의 시스템에서 벗어나 시간대에 따라 배차간격을 다르게 운영할 것을 제안한다. ▪ 주제어: 대중교통, 노인, 공공데이터
본 연구에서는 감염병의 확산 상황에서 공중보건에 미치는 백신의 효과를 경제학적 관점에서의 개인의 접종 동기와 관련지어 설명하고 예측해 보고자 하였다. 감염병 연구에 전통적으로 활용되어온 SIR 모형과 같은 구획모형을 써서 감염병의 전파 상황을 시늉내고, 여기서 나온 결과가 이익의 최적화를 추구하는 개인들의 행위에 확률적으로 영향을 미치고 그 영향을 다시 감염병 모형에 되먹임되는 방식으로 게임이론과 감염병 확산 모형의 통합을 하였다. 감염병 모형과 개인에게 인식되는 위험인자의 강도를 나타내는 맺음변수들을 변화시키면서 내쉬균형점의 변화를 추적하였다. 기존의 구획모형 이론이 개개인의 의사결정을 일정한 값을 갖는 매개변수로만 취급한 반면 본 연구에서는 상황에 따라 변하는 개인의 접종 동기를 반영함으로써 가짜뉴스나 비과학적 선동이 실제 집단면역의 성취에 미치는 악영향을 정량적으로 제시하고자 하였다. ▪ 주제어: 게임이론, SIR 모형, 내쉬균형(Nash equilibrium), 백신접종
본 연구의 목적은 청소년의 혐오표현 사용을 줄이기 위한 자율적인 규제 프로그램을 제작하여, 금지 또는 처벌이 아닌 교화의 방식을 시도하는 데 있다. 청소년들이 온라인상에서 무의식적으로 행하는 혐오표현을 자각시킴으로써 경각심을 일깨우고, 더 나아가 대항표현 제안을 통해 청소년의 올바른 언어문화 형성을 유도하고자 한다. 다양한 표현에 적용될 수 있는 한글 변형 규칙을 정리하고, 혐오표현의 기본형 및 변형 형태를 포함한 데이터베이스를 제작한다. 키보드 기록을 입력받은 후, 데이터베이스에 기반하여 혐오표현을 마이닝하고, 그에 따른 실제 의미 및 대항표현을 제안하는 프로그램을 개발한다. ▪ 주제어: 사이버 언어폭력 예방, 혐오단어분석, 자동 피드백, 알고리즘, 자연어 처리
본 연구에서는 COVID-19 방역을 위한 마스크 착용 여부와 개인 식별 기능을 포함한 출입 시스템을 개선하고자 하였다. StyleGAN을 이용해 특정 장소를 드나드는 사람의 얼굴 데이터 불균형을 해결하여 개인 식별의 성능을 높이고자 하였으나 생성한 데이터가 학습에 사용하기에 적절치 못하였다. 그에 따른 대안으로 RetinaFace와 전이 학습을 이용하여 Mask detection과 개인 식별을 수행하는 모델을 제작하였고, 이미지 분석 모델과 유사도 알고리즘의 조합에 따른 성능 비교를 통해 우수한 COVID-19 방역 시스템을 제안하였다. ▪ 주제어: StyleGAN, Object Detection, CNN, Computer Vision
이 연구에서는 Tree 구조의 네트워크에서 발생하는 여러 쿼리들을 기존에 주어진 방법보다 빠르게 처리하는 방법에 대해 다룬다. 이 연구에서 제시하는 세 쿼리를 실시간으로 처리하려면 기존의 방법을 사용할 때 정점의 개수 N에 대한 선형 시간이 걸린다. 이 연구에서는 처리 시간을 O(log N) 정도로 줄이고자 한다. ▪ 주제어: 트리, Heavy Light Decomposition, 온라인 쿼리, 연결성 판별
자동차의 제동거리는 타이어의 패턴, 탄성, 자동차 무게중심의 위치, 바퀴의 움직임 등 다양한 변수에 의해 달라진다. 위의 변수가 상호 영향을 미치는지는 알 수 없기에, 최적의 상태를 알아내기 위해서는 직접 실험해 봐야 한다. 그러나 다양한 변수를 미세하게 조절하며 최적의 상태를 찾기 위해서는 많은 실험이 필요하며, 이는 비용적, 시간적 측면에서 비효율적이다. 이에, 이미 ABS 로직을 시뮬레이션 모 델링을 이용해 개발하기 위한 연구가 진행된 바 있다. 따라서 본 연구에서는 타이어의 탄성, 자동차 무 게중심의 위치, 바퀴의 움직임 등을 변수로 하여, 시뮬레이션과 유전 알고리즘을 이용해 제동거리를 최 소화하는 상태를 찾고자 한다. ▪ 주제어: 컴퓨터 시뮬레이션, 유전 알고리즘, 제동거리
최근 사회적으로 스마트팜에 대한 관심이 증가하고 수확 자동화의 필요성이 증가하였다. 이에 따라, 농업용 로봇이 자동으로 과일들의 정보를 분석함으로써 수확 가능 여부를 판단하는 기술이 필요하고, 실제로 이와 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 과일(딸기)의 당도를 예측함으로써 딸기의 수확시기 및 품질을 판단하는데 도움이 되 도록 딸기 사진을 통해 딸기의 당도를 예측하는 CNN 기반 딥러닝 모델을 제안하고, YOLO를 이용한 object detection을 접목시켜 딸기 당도 예측 프로그램을 개발하고, 테스트 데이터로 성능을 검증하고 분석하였다. ▪ 주제어: CNN, 이미지 인식, YOLO, 과일, 당도 예측
작물 재배 과정의 자동화 기술은 많은 연구와 상용화가 되어있지만, 수확 과정에 대한 연구는 미흡하다. 이를 보완하기 위해 포도 수확 알고리즘에 대한 연구를 진행했다. 다양한 작물 중 특히 외부 충격에 취약하기 때문에 정교한 수확 알고리즘과 수확 기계가 요구되고, 포도를 효과적으로 수확할 수 있는 기술 개발이 완료된다면, 적절히 응용하여 타 작물도 쉽게 수확할 수 있다. 직접 포도 사진을 촬영한 뒤 data augmentation 과정을 거쳐 머신러닝 dataset을 구축한 뒤, Mask R-CNN 기반 머신러닝 모델로 학습시켰다. 이미지가 주어지면 포도와 포도꼭지의 위치를 인식하고, 절단지점을 설정한 뒤, 3차원 상의 좌표를 반환하는 알고리즘 개발을 목표로 연구를 진행했다. ▪ 주제어: 포도 수확 자동화, Mask R-CNN, Semantic segmentation