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미디 데이터에 있는 음들이 이미지의 픽셀로써의 역할을 한다는 직관적인 아이디어를 바탕으로, 이미지 분류 모델인 비전 트랜스포머로 음악 미디 데이터를 음악 장르별로 분류한다. 이러한 아이디 어가 위험할 수 있으나, 비전 트랜스포머에서 시도해보는데 의의를 갖는다. 연구 결과, 가장 높은 분류 정확도를 보인 모델의 훈련 셋에 대한 분류 정확도는 96.73%, 테스트 셋에 대한 분류 정확도는 82.61%이다. 어텐션을 위해 음악을 나누는 초 간격이 10초, 초기 음악 미디 데이터를 64차원으로 임 베딩, 학습률이 × , 드롭아웃 확률이 0.1, 모델 차원이 256, 배치 크기가 8일 때, 분류 정확도가 가장 높았다. 다른 악기들(드럼, 기타 등)이나 가사를 입력 데이터에 추가한다면 더 많은 특징을 학습하여 분류 모델의 성능이 좋아질 것이다. 다른 이미지 분류 모델에도 적용을 하여, 각 이미지 분류 모델별로의 미디 데이터 분류 성능을 비교할 필요가 있다. 주제어: 비전 트랜스포머, 미디 데이터, 음악 장르 분류
본 연구에서는 저궤도 군집 위성이 전파망원경을 통한 관측에 미치는 영향을 확인하기 위해서 WA-9316A 마이크로파 실험 장치를 사용해 전파의 회절과 간섭으로 생기는 전파의 세기 변화를 확인했다. 서로 다른 주파수의 전파에 의한 간섭을 확인하기 위해서 휴대전화를 놓았을 때, 2가지 종류의 통신사(SKT, LG)를 사용하고 있는 휴대전화에 전화를 연결했을 때, 모바일 핫스팟을 연결했을때, 무전기를 사용해서 통신했을 때의 전파의 세기를 측정했다. 실험 결과, 전파세기의 폭이 감소했 음을 알 수 있었다. 실제 전파망원경으로 관측하면 전파의 간섭이 더 확실하게 나타날 것으로 보이고, 후속 연구를 진행했을 때 저궤도 군집 위성에 의한 간섭을 자세히 알 수 있을 것으로 보인다. 주제어: 전파 간섭, 주파수, 저궤도 인공위성, 전파망원경
페로브스카이트 태양전지는 현재 상용화가 진행되고 있는 CIGS(22.6%), CdTe(22.1%)를 넘어섰지만, 아직 대면적 모듈 제작이나 안정성 확보 등에 대한 연구는 부족한 실정이다. 안정성 문제로는 높은 온도에서의 상 변화 및 열화, 습도에 취약하다는 것이다. 여기서 UV light에 의한 열화는 ETL을 구성하는 TiO 의 광 촉매 현상으로 인한 CH NH PbI 의 분해로 보고 되고 있기에 이를 해결하기 위해 TiO 를 대체할 수 있는 물질을 선정하여 새로운 전자수송층을 제작거나 T iO 와 페로브스카이트 사이에 UV light 침투를 저하시킬 수 있는 박막을 적용하는 박막과 같이 페로브스카이트 태양전지의 안정성을 향상시키기 위한 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 하이드로젤 내에서 탄산칼슘 결정 합성이 제어되는 여러 요인을 확인하고자 하였다. 따라서 일반 용액, 아가로즈 젤, 젤라틴 젤, 아가로즈와 젤라틴을 합성한 젤에서 각각 탄산칼슘을 합성하였고, 각 젤에 탄산 이온을 포함 시키거나 칼슘 이온을 포함 시켜 이온의 확산을 제어하였다. 또한, 아가로즈 젤에 시트레이트, 염화마그네슘의 유무기 첨가제를 포함 시킨 상태에서 탄산칼슘 결정을 생성하였고 생성된 결정들을 각각 IR spectrum과 SEM으로 분석하여 여러 요인에 따른 결정의 형태와 특징을 탐구하였다. 주제어: 탄산칼슘, 결정 성장, 이온의 확산 제어, 하이드로 젤
대부분의 자기장 센서는 Hall effect를 이용하여 자기장의 세기를 측정한다. 그러나, Hall effect를이용한 자기장 센서는 자기장이 약한 물체의 경우, 접촉이 일어날 수 있을 정도의 거리까지 자기장 센서를 물체에 가까이해야 측정이 가능하기 때문에 자기장 센서에 오염 및 수명 단축이 일어날 수있다. 또한, 미세한 자기장 변화를 측정하기 불리하다는 단점도 있다. 한편, 유도기전력 변화를 이용한 자기장 센서는 Hall effect를 이용한 자기장 센서가 가지는 단점들을 보완할 수 있기 때문에, 유도기전력 변화를 이용한 자기장 센서에 대해 연구하고 개발함으로써 여러 분야에서 문제 없이 자기 장의 세기를 측정할 수 있도록 했다.
기하 마방진이란 리 샬로스가 20001년에 마방진을 일반화한 것으로 가로줄, 세로줄, 대각선에 있는 기하학적 도형을 합치면 같은 모양이 되는 정사각 배열이다. 이 연구에서는 3X3 기하마방진의 기저의 모든 가능한 경우들을 찾기 위하여 파이썬 프로그래밍을 이용하였다. 이를 통해 기하마방진의 기저 집합을 찾아낼 수 있었으며 이를 확장하여 4x4 기하마방진, 나아가 3, 4차원에서의 기하마방진의 기저도 구할 수 있을 것으로 기대된다. 주제어:수, 폴리오미노, 기하, 마방진, 파이썬
전년도에 진행한 유산균의 살모넬라균에 대한 항균 효과를 검증하면서 정량적 분석의 필요성을 느꼈다. 따라서 이미지 프로세싱을 이용해 유산균, 선학초, 민들레 세 가지 천연 물질을 선정하고 디스크 확산법을 이용해서 배지에서 살모넬라균의 생장 영역의 넓이를 비교하고자 했다. BPW배지, RV배지 등의 미생물 생장 배지를 이용해서 식품 공전에 따라 살모넬라균을 배양하고, 실생활에서 접할 수 있는 식품에서 적절한 추출 방법을 이용하여 천연 항균 물질을 추출했다. 이를 디스크 확산법을 이용해 생장 양상을 관찰과 균 생장 영역 비교를 통해 항균 효과를 비교했다. 주제어: 살모넬라균, 항균 효과, 유산균, 식물 추출물, 천연 물질
대전동신과학고등학교 학생들의 타액을 통해 청소년의 타액 속 단백질 농도 범위를 결정하였다. 여학생이 남학생보다 단백질 함량이 1.38배 높았으며 청소년의 타액 단백질의 농도 범위를 0.103 ~ 0.308µg/µL로 설정할 수 있었다. 생물정보처리기술을 이용하여 타액 단백체의 정성 및 정량분석을 수행하였다. LFQ 방법을 이용하여 상위 90%의 타액 단백질 410종을 규명하고 정량분석을 진행하 였다. 타액 단백질의 구성과 기능을 이해하고자 Gene Ontology 분석을 수행, 면역 체계 관련 단백질 211종, 면역 반응 관련 단백질 177종을 확인하였다. 면역 글로불린 5종에 대하여 정량적 분석을 수행하고 개체별에 따른 변화를 관찰하였다. 본 연구를 통해 청소년의 타액을 단백체라는 관점에서 분석하고 면역 글로불린을 정량적으로 탐구할 수 있었다. 또한 청소년 타액 단백질의 정상 범위를 도출하는 연구를 수행하여 청소년 건강상태를 확인할 수 있는 타액 단백질에 대한 새로운 기준 및임상적 활용을 위한 가능성을 제시하였다. 주제어: 타액, 프로테오믹스, 면역 글로불린, 정량화, 생물정보처리기술
폐암으로 인한 사망률이 매우 높고, 이는 중요한 문제로 대두되고 있으므로 현재 폐암 치료에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 그러나, 우리 몸의 여러가지 복잡한 신호 전달 경로는 폐암세포만 특이적으로 타겟팅하는 표적 치료제의 개발을 어렵게 한다. 또한, 현재 폐암의 유전자 발현 프로파일 들은 모두 다른 서식으로 작성되어 있어서 효과적인 분석이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 폐암세포 분열 조절과 관련된 GEO 기반 표적 탐색을 위한 범용적인 소프트웨어를 개발했다. 우선, 유전자 발현 데이터를 정규화하는 Python 프로그램을 개발했다. 이후에 여러 Geo Dataset을 분석한 결과, 정규화 과정에 필요한 Gene Length가 없다는 점에서 착안하여 범용적인 소프트웨어를 구성하기 위해 Ensembl Gene Id, Gene Symbol을 매개로 Gene Length를 구해오는 함수를 만들었다. 최종적으로 본 연구에서는 사용자를 위한 GUI를 구현한 Cancer Data Analyzer를 개발했다. 이 소프트웨어는 Ensembl Gene ID, Gene Symbol로 유전자를 식별하는 다양한 종류의 데이터를 정규화할 수 있는 범용적인 소프트웨어이다. NCBI의 GEO 2R과는 차별적으로이 소프트웨어는 각각의 유전자에 대한 직접적인 통계치를 제시하고, csv 파일로 내보내는 기능을 갖추고 있다. 그러나, 현재까지 진행된 연구에서는 분석한 유전자 데이터에 가중치를 부여하여 대사 (metabolism)에 대한 정보를 제공하는 기능이 없다. 따라서, 추후에 대사(metabolism) 관련 표적 탐색 과정에서 신호 전달 경로에 있는 유전자의 가중치를 부여하는 기능에 대해서 추가적으로 탐색할 것이다. 주제어: GEO, 폐암, 신호전달경로, 표적 단백질
이 연구는 ‘NeRF’의 가능성, 활용 분야 및 한계점을 탐구하는 것을 목적으로 한다. NeRF는 다수의 2D 이미지 데이터를 통해 새로운 시점에서의 이미지를 생성하는 모델이다. 이론 조사를 통해 모델의 작동 원리와 방식을 학습하고, 소규모의 NeRF 모델을 구현하고 학습시키며 연구를 진행하였다. 또한, 제작한 다양한 데이터셋을 토대로 NeRF의 활용 가능 분야와 한계점을 파악하였고, 이를 Nvidia Labs의 Instant Neural Graphics Primitives(instant-ngp)를 이용하여 학습하였다. 이 과정을 통해 다양한 상황에서의 NeRF의 활용 가능성과 한계를 규명하였으며, 이를 발전시킬 수 있는 연구 방향을 제시하였다. 이 연구는 NeRF 모델의 적용 범위를 확장 하고 높은 성능을 추구하는데 도움이 될 것으로 기대된다. 주제어: 3D 렌더링, NeRF, 인공신경망, 3D reconstruction
최근 트렌드에 따라 개인의 신체색과 조화를 이루는 색상인 퍼스널 컬러에 대한 관심도가 증가하고 있다. 이러한 퍼스널 컬러를 찾기 위해서는 전문가가 필요하고 비용과 시간이 소모되기 때문에, 이러한 어려움을 해결하고자 퍼스널 컬러를 자동으로 진단하고 이를 기반으로 스타일을 추천하는 프로그램을 개발함을 목적으로 한다. 이를 위해, 데이터를 수집하고 전처리하며 모델을 생성하여 훈련하는 과정을 거쳤다. 전처리 과정에서 이미지를 모으고 OpenCV를 이용하여 얼굴 부분만 자르고 크기를 조절하였다. 전처리한 데이터를 활용하여 Keras 라이브러리로 CNN을 구성하여 모델을 학습 하여 보았다. 이후 여러 가지 방법으로 모델을 구성하고 학습을 하며 정확도를 비교하였다. 또, 유명한 여러 가지 모델의 아키텍쳐를 직접 구현해 보았다. 그 결과로 최종 모델을 구성하며 의미 있는 정확도를 얻었다. 주제어: 퍼스널 컬러, 딥러닝, CNN, 이미지
본 연구는 대전과학고등학교 학생들이 수행한 R&E 과제인 "Stoble Diffusiom을 활용한 문화유산 복원 기술 연구"에 대한 연구 보고서이다. 이 연구에서는 Stoble Diffusio이라는 text-to-image 딥러닝 모델을 활용하여 문화유산 복원 기술을 탐구하였다. 이를 위해 우리는 inpainting기술을 활용하여 이미지를 생성하였으며, 이 과정에서 마스킹 과정 등 다양한 문제를 해결하며 연구를 개선하였다. 또한 정확한 문화유산 복원을 위해 여러 기술을 활용하였고, 프롬프트 엔지니어링을 탐구하여 연구에 기여하였다. 추가적으로, 이미지 복원 기술의 향상을 위해 Controlnet을 연구에 도입하고자 하였다. 이러한 연구를 통해 우리는 문화유산 복원 기술에 대해 새로운 가능성을 제시하였다.