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본 논문은 테슬라 터빈의 구조적인 개선을 통해 효율을 향상시키는 연구를 다루고 있다. 테슬라 터빈은 고속 회전에 의해 동작하는데, 그 특이한 구조로 인해 내외부 원심력 차이로 인한 디스크의 파손 문제와 낮은 토크 출력의 문제를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 극복하고 테슬라 터빈의 효율 향상을 위해 디스크의 기하학적 모양 변화와 질량 분포 조절에 초점을 맞추었다. 연구 목적은 기존 테슬라 터빈과 비교하여 30% 이상의 효율 향상을 이루어낼 수 있는 디스크 형태를 개발하는 하는 것이다. 이를 위해 디스크의 기하학적인 모양과 질량 분포 등 세 가지 변수를 조절하여 다양한 실험을 수행한다. 이에 따라 디스크의 변형된 구조를 Autodesk Fusion 360을 사용하여 모델링 한다. CFD (Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션을 활용하여 다양한 디스크 모델의 유동을 분석한다. 디스크 회전 속도를 변수로 설정하고, 각 디스크 모델마다 압력 및 응력 벡터 등 을 분석하여 압력 하중을 받는 부분을 확인한다. 이 연구는 테슬라 터빈의 성능을 향상시키기 위해 기하학적 변화와 질량 분포 조절 등 디스크의 형태에 집중한 연구로, 실제 제작된 디스크 모델을 통한 실험 결과와 CFD 시뮬레이션 결과를 통해 테슬라 터빈의 성능 개선 가능성을 제시한다.
본 연구에서는 전기로 운행하는 UAV의 날개에 태양광 패널을 설치함으로서 UAV의 비행 성능을 개선하는 방법에 대해 알아본다. 이를 위하여 날개에 태양광 패널을 설치할 수 있도록 실제로 비행할 수 있는 UAV를 설계하고 글라이더 등을 개조하여 제작한다. 만든 UAV가 태양광 발전을 통해 얻는 전기의 양 등을 분석하고, UAV의 항속거리와 비행시간 등 비행 성능이 태양광 패널에 의해 얼마나 변화할 수 있는지를 실험을 통해 확인해본다. 그리고 이를 통하여 UAV에서의 태양광 발전의 실효성에 대해 알아본다. 주제어: UAV, 태양광 패널, 항속거리, 비행성능, 정찰
현대 사회에서 협동은 중요한 능력 중 하나로 거론된다. 그러나 협동이 어떠한 부분에서 무슨 방식으로 도움이 되는지에 대한 명확한 증명은 되어 있지 않다. 그렇기에, 잡기 게임에서의 협동성 평가 함수와 능률 평가 함수를 구성하고 능률 평가 함수를 적합도 함수로 가지는 유전 알고리즘과 협동성 평가 함수를 적합도 함수로 가지는 유전 알고리즘 각각을 게임을 수행하는 bot에게 적용시키는 실험을 진행 후 관찰하여 협동과 능률의 상관관계를 파악하는 연구를 진행해보았다. 이러한 연구는 특정 상황에서 협동과 개인 경쟁의 장단점을 비교하는데 도움이 되고, 최선의 전략을 찾는데 큰 도움이 될 것이다. 주제어: 유전 알고리즘, AI, 협동, 시뮬레이션
본 연구에서는, ARIMA, VAR 모델과 같은 시계열 데이터 분석 모델의 특징에 대해 알아보고, 이를 더 강화하기 위한 방법에 대해 연구했다. I/O 지표를 통해 연관성이 높은 산업들을 찾아보고, VAR 모델을 활용하여 주식 예측의 정확성을 높였다. ARIMA 모델은 변동성이 클수록, 경향성이 나타나지 않을수록 예측에 큰 힘을 발휘하지 못하는 것으로 나타났고, 삼성전자의 주가를 예측해 보았을 때에 잔차 검정을 통과하지 못하며 믿을 수 없는 예측 결과를 산출했다. I/O 지표를 활용하여 고른 연관성이 높은 사업들에 대하여 VAR 모델을 적용하였다. SK Hynix가 가장 정확성이 높고, Nippon Steel Corporation이 2번째, Nissan Motor Co., Ltd.이 3번째로 나타났다. 주제어: ARIMA, 시계열 예측, VAR, I/O 지표
이 연구에서는 트리의 정보가 주어지지 않은 노드 $N$개의 한 노드당 최대 3개의 간선을 가진 트리에서, 두 가지 질의인 두 노드 사이 거리, 한 노드에 대한 다른 한 노드의 서브트리의 크기를 최대 $4N$번 사용해 $N$개의 노드를 모두 지나면서 노드 사이를 이동할 때의 거리가 이전에 이동한 거리보다 작거나 같은 단조 감소 경로를 return하는 함수를 센트로이드를 활용하여 구현했다. 이 때 센트로이드를 한 노드에 대한 다른 한 노드의 서브트리의 크기 질의를 활용하여 구하고, 센트로이드에서의 서브 트리가 2개일 때, 3개일 때 순차적으로 문제를 해결했다. 서브 트리가 2개일 때는 크기가 큰 서브 트리부터 제일 깊은 노드 하나씩 방문하면서 문제를 해결했고, 3개일 때는 step 1에서 깊이가 깊은 순서로 같은 서브 트리로 이동하지 않으면서 순회하다 한 서브트리의 크기가 남은 노드의 수의 절반보다 클 경우 두 서브트리를 묶어 서브 트리가 2개일 때의 방식처럼 해결했다. 이 연구를 통해서 물류 및 배송 최적화, 도로 네트워크의 최적화, 로봇 경로 등등에 도움이 될 수 있을 것으로 예상되며, 향후 간선이 3개 초과, 혹은 간선의 제한이 없는 트리에서 단조 감소 경로를 제시하는 효율적인 함수를 구현할 예정이다.
현재 이루어지고 있는 평점 보정 시스템의 경우 여러 사용자가 특정 상품에 대한 평점을 주고 이를 기반으로 산술평균을 내서 상품에 대한 평점을 산출한다. 그러나 극단적인 값에 대한 영향을 크게 받으며 사용자의 개인적인 특성을 고려하지 않아 신뢰성이 떨어진다. 이를 고려하기 위해 각 사용자의 평점 분포를 고려하여 각 사용자의 평점 분포 데이터에서 데이터 전처리, 특정 점수 이하를 부여한 리뷰의 비율, 로그, 지수 함수를 이용하여 가중치를 정의한 새로운 함수를 기반으로 한 3가지 방법을 기반으로 보정하였다. 이와 같이 개인 평점을 보정한 후 보정 평점의 산술 평균 혹은 가중치를 반영한 방법을 통해 식당의 평점을 도출하였다. 그리고 평점을 보정한 후 극단적인 값을 추가할 때의 평점 변화를 분석하여 3가지 방법을 평가하였다. 주제어: 웹 크롤링, 평점 보정, 데이터 분석
다중 화자 음성 분리에 대한 연구는 지속적으로 활발하게 이루어지고 있으나, 현재까지의 모델들은 일반적인 음성에 대해서는 높은 성능을 보이지만 특정 음성에 대해서는 성능이 상대적으로 떨어지는 문제가 있다. 이러한 성능의 불균형은 모델 테스트 단계에서는 무시될 수 있으나, 실제 응용 분야에서는 큰 제약으로 작용할 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 현재 널리 사용되고 있는 다중 화자 음성 분리 모델의 취약한 음성 특성을 분석하고, 그러한 음성에 대한 분리 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 연구 결과를 통해, 모델의 음성별 성능 기복을 최소화하고 범용성을 높이는 것이 가능함을 보여준다. 주제어: Si-SNRI , Transformer , Speech Separation , Data Analysis
제곱수 순열 문제는 어떠한 자연수 N에 대하여, 이웃한 두 자연수의 합이 제곱수가 되는 순열의 존재여부를 판별하고, 존재한다면 이를 찾는 문제이다. 본 연구에서는 이 문제를 효과적으로 해결하는 방법을 찾고자 하였다. 제곱수 순열 문제는 단순히 자연수의 조합 문제를 넘어서 다양한 수학적 영역, 특히 그래프 이론과의 관련성을 갖는다. 해밀토니안 경로 문제로의 환원을 통해, 이 문제는 다양한 알고리즘 및 자료 구조의 연구에 활용될 수 있음을 확인하였다. 우선 선행 연구 조사를 통해 특수한 제곱수 순열의 쌍인 Ninja Pair를 정의한 뒤, 짧은 길이의 Ninja Pair에서 더욱 긴 길이의 Ninja Pair의 변환법이 존재한다는 것을 확인하였다. 이를 통하여 길이 99 이상의 Ninja Pair가 존재하며, 동일한 길이의 제곱수 순열도 생성할 수 있음을 증명하였다. 본 연구에서는 휴리스틱을 이용하여 Ninja pair들을 구하여, 이를 이용하여 제곱수 순열을 생성하였다. 또한 전처리한 Ninja pair들을 압축을 하여 문제의 해를 찾는 속도를 높였다. 주제어: 휴리스틱, 조합론, 해밀턴 경로, 그래프 이론
본 연구는 전략 게임인 흑과 백에 강화학습을 적용하여 모델링하는 방법을 탐구하였다. 흑과 백 게임은 두 명의 참가자 서로 경쟁하는 불완전정보 게임이기 때문에 기본적인 강화학습 모델을 적용하기 어렵다. 따라서 우리는 불완전정보 게임에 사용되는 알고리즘인 CFR 알고리즘과 다수의 Agent의 경쟁 환경에서 사용되는 MADDPG 알고리즘을 적용하여 비교하였다. 이를 통해 흑과 백 게임 전략의 강화학습 적용을 목표로 하였으며, 각 모델의 개선을 통해 전략적 의사결정을 하는 모델로 구축하였다. 하이퍼 파라미터 조정을 통해 각 모델의 최적화하고 최적화된 모델의 학습 결과를 비교하여 흑과 백 게임에 적합한 모델 여부를 분석하였다. 주제어: 흑과 백 게임, Multi-Agent Reinforcement Learning, MADDPG, CFR Algorithm
본 연구는 상승하는 생성형 AI의 수요에 부응하기 위해, 대표적인 생성형 인공지능 모델 VQ-VAE-2의 개선을 제안한다. 이미지 생성에서 좋은 성능을 보이는 VQ-VAE-2 모델을 음악 생성에 효과적으로 적용하기 위해 데이터셋을 변형하고 모델 구조의 변화를 시도했다. 데이터셋은 Free Music Archive(FMA)에 음악 구조 데이터를 포함하여 가공했고, 학습 과정에서는 VQ-VAE-2 모델에 음악 구조와 함께 학습하는 효과를 유도했다. 음악 구조 데이터를 포함하여 변형된 데이터셋에 맞추어 이를 수용하기 위한 ‘Transformed VQ-VAE-2’ 모델을 구상하였고, 훈련 결과 기존 VQ-VAE-2에 비해 큰 폭의 훈련 속도 상승이라는 결과를 도출했다. 주제어: 음악 생성, 생성형 인공지능, VQ-VAE-2, 모델 변형, 훈련 속도 개선
상층 대기의 기상요소 분석을 위하여 기상 기구를 제적하였다. 기상용소 관측을 위하여 온 습도센서, 기압 센서, GPS, 자이로, 자외선 센서를 탑재하여 대기의 기상요소를 측정하고자 한다. 현재는 기구의 운용을 위한 시스템과 각종 센서 프로그램을 통합하는 과정을 진행하고 있다. 탑재체 제작 과정에서 기존의 UNO 보드 기판의 핀 수 부족으로 새롭게 기판을 제작하여 사용하고 있다. 주제어: 기상 풍선, 자외선, 센서
Blazhko 현상을 보이는 RR Lyrae형 변광성 RW Dra에 대하여 CCD 측광관측을 수행하였다. 관측은 본교 0.6m 천체망원경과 4K CCD 카메라를 이용하여 34일간 수행하여 3,598장의 관측 영상을 얻었다. RW Dra의 관측 자료를 표준화하여 맥동 주기를 분석하여 맥동주기 0.4429일, Blazhko 주기 약 41.6일을 얻었다. 주제어: 변광성, RW Dra, Blazhko effect, 측광