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Dynamic Programming은 부분 문제를 통하여 전체 문제의 답을 유도하는 기법이며, 다양한 최적화 방법이 존재한다. 그 중 Convex Hull Trick은 점화식이 일차함수들의 최솟/최댓값 형태일 때 적용할 수 있는 방법으로 일차함수 집합의 Lower Envelope를 유지한다. 이를 관리할 수 있는 자료구조로 Li-Chao Tree가 존재하며, 본 논문에서는 이 자료구조를 변형하여 이차함수들의 최솟/최댓값 형태인 점화식에서 Lower Envelope를 효율적으로 관리할 수 있는 자료구조를 제안한다. 정의역의 크기가 X이고 함수의 개수가 N, 쿼리의개수가 Q일 때 각 상황마다 다음과 같은 시간복잡도의 알고리즘을 제시한다. 쿼리들이 전부 업데이트 이후 제공되는 경우 O(NlogN +NlogX) 전처리로 쿼리당 O(logX)에, 업데이트와 쿼리가 섞여 입력되지만 쿼리를 마지막에 한번에 답해도 된다면√O((N +Q)log(N +Q)logX)에 계산할 수 있으며, 일반적인 상황에서 항상 업데이트당 amortized O(logN +logX), 쿼리당 O( NlogX)의 성능을 보인다. 마지막으로, 위의 알고리즘이 이차함수뿐만 아니라 모든 닮음인 볼록 함수로 확장 가능함을 설명한다.
본 연구의 목적은 화석연료 기반의 자동차의 등록대수와 화석연료의 사용량, 이산화탄소 배출량 등의 데이터를 머신러닝을 이용해서 분석하여 회귀 예측 모델을 개발하고, 그에 따른 지구 온난화의 가속화 정도를 예측하는 것이다. 연구를 진행하기 위하여 국내 자동차 등록대수와 화석연료 사용량 그리고 국내외의 이산화탄소 배출량에 관한 통계 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 기반으로 회귀 예측 모델을 개발하여 분석한 결과, 자동차 등록대수 증가에 따른 화석연료의 사용량과 이산화탄소 배출량 증가로 인한 환경 파괴에 대한 심각성을 파악할 수 있었다. 결론적으로, 자동차 등록대수의 증가는 화석연료의 고갈을 앞당기며 이산화탄소 배출을 늘려 지구온난화를 가속한다는 사실을 데이터 분석을 통해 파악할 수 있었으며 내연기관 자동차 증가는 큰 위험이 될 수 있음을 시사했다.
2020년은 코로나 19 바이러스로 팬데믹 상태에 빠졌다. 이때 국가적 차원에서의 정책이 큰 영향을 미쳤는데 이런 정책 연구에는 바이러스 시뮬레이션을 필요로 한다. 그런데 기존의 바이러스 시뮬레이션은 대부분 수학적 모델링에 의존하여 변수가 많은 실제 상황과 환경이 반영된 시뮬레이션 결과를 얻기 쉽지 않다. 이에 본 연구는 다양한 상황과 규모, 환경에서 적용 가능한 범용 시뮬레이터를 개발하였다. 바이러스의 특징, 사람들의 행동, 주변 환경과 대응 전략 등을 정의 할 수 있어 사람들의 집단적 행동과 같은 다양한 요소들을 반영할 수 있다. 사용자는 제공된 편집기를 사용해 시뮬레이션하는 환경을 제작할 수 있고, 시뮬레이션 결과를 그래프와 도표를 통해 확인할 수 있다.
▪ 주제어: 바이러스 시뮬레이션, 학교 시뮬레이션, 에이전트 기반 시뮬레이션
실험동물의 통증을 파악하는 것은 윤리적인 실험을 하는데 매우 중요하다. 그러나 그 측정방안이 아직 개발되지 않아 연구원들이 쥐의 표정, 행동, 체중 변화를 분석하는 방식으로 통증을 파악하고 있다. 이는 상당한 수고와 노력을 요할 뿐만 아니라, 판별 기준이 주관적이므로 정확도가 크게 떨어진다. 이에 본 연구팀은 현재 실험에 많이 사용되는 동물인 흰쥐를 이용해 기존에 제시된 기준과 많은 데이터를 기반으로 동물의 통증을 정밀하게 분석할 수 있는 프로그램의 개발을 진행하였다.신체 중 컴퓨터가 인식하는데 편리한 눈을 분석대상으로 선정하였고, 실험에서 사용하는 통증수치인 MGS(Mouse Grimace Scale)를 사용하였다. 눈을 타원으로 인식하고 타원의 장반경과 단반경의 비를 비교하여 고통을 판별하는 프로그램을 제작하였고 모폴로지 연산을 사용해 오차를 줄였다. 프로그램의 노동집약적인 과정을 줄이기 위해 실시간으로 영상을 분석할 수 있는 알고리즘을 개발, 기존의 프로그램과 융합해 실시간 통증분석을 가능하게 하였다.
분류 인공지능은 인간의 사고방식에서 ‘판단’의 역할을 하는데 있어 굉장히 중요한 요소이다. 이를 위해 어떤 기준을 주고 그 기준에 따라 분류하는 가장 기본적인 알고리즘에서부터 스스로 기준을 학습하는 알고리즘까지 다양한 방법들이 만들어져왔다. 특히 인공지능 연구가 활발해짐에 따라 더 많은 데이터가 주어짐에 따라 정확도가 높아지는 것은 물론 알고리즘 측면에서도 많은 변화가 있어왔다. 특히 머신 러닝은 1960년대부터 시작해 지금까지 꾸준히 사용되어온 개념으로 컴퓨터가 경험을 통한 학습이다. 그 영역은 어느 한 곳에 국한되지 않고 다양한 곳에 쓰이고 있으며, 음악과 같은 예술 분야에서도 활발히 사용되어지고 있다. 이런 분류 인공지능에 대표적으로 사용할 수 있는 알고리즘으로 svm 알고리즘이 있는데, 이는 머신러닝의 일종으로 학습을 통한 선형, 비선형 분류를 하는 방식이다. 파이썬 언어에서는 이런 인공지능을 쉽게 개발할 수 있게 Tenserflow와 같이 알고리즘을 도와주는 모듈이나 직접적으로 코딩에서 사용되는 서킷러닝과 같은 다양한 모듈들이 지원 되어있다. 본 연구에서는 이런 머신러닝 알고리즘들을 참고해 새로 알고리즘을 만들어보고자 한다.
▪ 주제어: svm, perceptron, python, 가중치, 선형/비선형 분류
본 연구의 목적은 수필의 일부분을 제시했을 때 작성자의 문체를 학습하여 수필의 나머지 부분을 생성하는 순환 신경망 모델을 설계하는 것이다. 이를 위해 구글(Google)의 기계학습 라이브러리인 텐서플로우(Tensorflow)를 사용하여 입력층, LSTM층, 출력층으로 이루어진 순환 신경망 모델을 생성하였다. 학습 데이터셋으로 셰익스피어의 희곡 일부분을 사용했으며, 학습 조건에 따른 결과의 정확도를 분석하기 위해 학습 횟수(Epoch)와 옵티마이저(Optimizer)를 바꾸어 가며 모델을 학습시켰다. 결론적으로 순환 신경망을 통해 글쓴이의 문체를 학습하고, 이를 바탕으로 수필을 창작할 수 있음을 확인했다.
▪ 주제어: RNN, 수필, NLP, 인공지능, ANN
코로나-19 사태에 확진자 수가 빠르게 급증하면서 읍암병실이 부족해져 치료를 받지 못하고 사망하신 분이 있었다. 읍암병실을 많이 만드는 것도 중요하지만 코로나-19 대구 확진자 폭발적인 증가로 인해 음압병실의 효율적인 관리의 중요성 또한 생겼다. 환자 수용 방법을 환자 데이터에 따라 우선순위 정하는 알고리즘을 유전 알고리즘(GA)을 통해서 제시한다.
▪ 주제어: 코로나19, 알고리즘, 사망률, 데이터
지하철 노선도는 비선형 자료구조인 그래프로 표현된다. 그런데 어떤 한 노선을 역 사이의 연결 관계가 아닌, 역의 포함 여부로 간단히 저장할 수도 있을 것이다. 몇 가지 조건이 필요하겠지만 만약 유효하다면 각각의 노선에 대한 정보를 간단히 저장하여 모아둔다면, 곧바로 노선도를 생성할 수 있다. 이런 식으로 노선을 유전자로 삼아 적절한 노선도 평가와 함께 유전 알고리즘을 실행하여 노선도를 개선할 것이다. 이 과정에서 환승과 기차의 움직임을 구현하는 방법도 보일 것이다.
▪ 주제어: 유전 알고리즘, 지하철, 노선도 평가
청각 정보란 인간의 5대 감각인 청각, 시각, 후각, 미각, 촉각 중 매질의 떨림으로 된 정보를 청각으로 인식하는 것을 말한다. 하지만 청각적 제약을 가진 사람들은 정보를 인식하는 데 어려움을 가진다.청각 정보들 중 긴급한 반응을 요구하는 동물 소리, 자동차 소리, 물 끓는 소리 등은 신체적 제약을 가진 사람들에게 불편함을 준다. 우리는 이 불편함에 주목해 급격한 반응을 요하는 청각적 자극을 촉각으로 바꿔 알려주는 보조기구를 제작하고자 하였다. 소리가 발생한 위치까지 알려주어 청각장애인이 위험한 상황에 처하지 않게 하고자 하였다. 소리가 발생했는지의 여부와, 위치가 어느 위치인지 알려주는 프로그램을 제작하기 위해 아두이노의 사운드 센서, 특이값 분해(SVD)를 이용하였다.
▪ 주제어 : 청각장애인, 청각, 아두이노, SVD, 소리
정지영상 데이터셋을 활용하여 표정을 인식, 분류하여 감정 상태를 추론하는 프로그램을 구현한 후,시계열 정보를 가진 동영상 데이터셋을 생성 및 수집, 훈련을 통해 감정 상태를 추론하는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다.
▪ 주제어: 딥러닝, MATLAB, 표정 인식, CNN
본 연구에서는 머신 러닝(기계 학습)을 이용하여 뇌파를 분석하여 피실험자의 감정 상태를 분석하여 분류하는 연구를 하였다. 머신 러닝이란 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘이다. 데이터셋을 머신 러닝 프로그램에 학습시켜 감정 상태를 분류할 수 있는 프로그램을 만든 후, 뇌파 측정 기기를 이용하여 측정한 뇌파 데이터를 프로그램에 입력하여 사용자의 감정 상태를 분류하는 프로그램을 개발한다.
▪ 주제어: 뇌파, 머신 러닝
화학 실험에서 용액을 사용할 때 부정하게 수치를 읽거나 측정하여 실험 데이터 및 결과에서 종종 오차가 발생한다. 이때 화학 실험에서도 아두이노를 이용한다면 보다 정확한 실험을 진행할 수 있을 것이며 그 결과 신뢰도가 높은 데이터 또는 결과를 얻을 수 있을 것이다.본 연구에서는 아두이노에 pH센서를 사용하여 pH 감지 기능, 뷰렛 잠금 조절 장치, 자동 계산프로그램들을 추가한 장치를 구성하고 아두이노를 이용한 산․염기 적정 실험 설계 장치를 개발하고자 하였다. 그리고 결과 분석을 위하여 반복적인 산․염기 적정 실험을 통하여 장점 및 단점까지도 함께 분석을 하였다.