탭 버튼을 선택하면 분야별로 볼 수 있습니다.
말라리아는 글로벌 보건 문제로서 조기 진단과 정확한 치료가 필수적이다. 현재까지 말라리아 진단은 주로 기생충의 혈액 도말을 현미경으로 관찰함으로써 이루어졌으나, 이 방법은 오류의 여지가 크고 진단 지연을 초래할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기술을 적용하여 전통적인 진단 방법과 비교 하여 딥러닝 모델이 기생충 감지에 있어서의 효율성과 정확도를 어떻게 개선하는지를 분석하였다. 이 과정에서 추가적으로 다양한 노이즈 조건을 적용하여 모델의 강인함을 평가하였다. 실험 결과, ResNet18과 ViT32 모델이 Gaussian과 Gamma 노이즈가 첨가된 데이터셋에서 우수한 성능을 보였다. 이는 복잡한 실제 환경에서의 말라리아 진단에서도 높은 효율성과 정확도를 달성할 수 있음을 시사한다. 주제어: 말라리아 검출, 딥러닝, 종 모양 노이즈
플라이휠 에너지 저장 시스템(FESS)은 해상 발전의 불균일한 에너지 출력을 안정화하는 경제적이고 친환경적인 방법을 제공한다. 본 연구는 해상 발전 시스템 의존도 증가에 따른 에너지 저장 수요의 확대에 대응하기 위해 FESS를 이용한 해저 환경에서의 에너지 저장 방식을 연구한다. 플라이휠 및관련 시스템을 설계하고, 자기부상 방식을 통해 에너지 손실을 최소화하는 자기 베어링을 적용한다. 전력 변환 모터와 교류 발전기를 포함한 회로 설계를 통해 플라이휠의 안정적인 회전 속도를 유지 하고, 구조적 안정성을 실험적으로 검증한다. 본 연구는 자기 부상형 플라이휠의 설계를 제시할 것이며 이는 해상 발전의 안정성을 높이고 환경 오염을 방지하며 고질적인 경제적, 설비적 문제를 해결할 것이다. 주제어: 플라이휠 에너지 저장 시스템 (FESS), 자기 부상형, 해상 발전, 안정적인 출력, 교류 발전기
본 연구에서는 시각장애인 사용자에게 객체인식을 통해 위험요소로 인식한 객체에 한해 객체 정보와 거리 정보를 전달해주는 시스템을 제작했다. 시각장애인은 보행할 때 흰 지팡이와 점자블록에 절대적으로 의존한다. 하지만 이것이 완전히 시각장애인을 보호해주진 못한다. 여러 통계 자료를 통해 알 수 있듯이 볼라드나 공중에 있는 물체, 사람 등으로 인해 다양한 사고가 발생한다. 이런 한계를 극복하기 위해 RGB 카메라와 LiDAR 센서의 정보를 결합했고, 시각장애인 보행에 위험요소로 작용할 것이라 판단한 객체의 Custom Dataset을 제작해 YOLOv5와 YOLOv8 기반 알고리즘을 학습시켜 성능을 비교했다. 이후 최종적으로 선정한 YOLOv8 기반 알고리즘으로 장치를 개발했다. 주제어: 시각장애인, YOLO, LiDAR, Custom Dataset
세종시의 교통 분담률은 승용차가 45.4%로 압도적으로 높은 비율을 차지한다. 본 연구에서는 낮은 수요로 인해 큰 효과가 나타나지 않는 BRT 전용차선을 활용하기 위해 BRT 전용차선을 승용차와 공유하는 방식을 통하여 교통체증을 완화시키는 것을 목표로 한다. 이를 위해 전용차선이 있는 고가도로 주변을 교통 시뮬레이션 프로그램인 Vissim을 통해 구현하며 그 과정에서 객체 추적 프로그 램을 이용하여 교통량을 수집하고 사용한다. 마지막으로 실행시켜 개선 효과가 나타나는지 확인한 다. 주제어: 교통체증, BRT(간선급행버스체계), 전용도로, 시뮬레이션
현재 시각장애인이 구매하고자 하는 식품에 대한 정보를 얻을 수 있는 방법으로는 점자를 읽거나, 카메라에 인식되는 글자를 읽어주는 어플리케이션을 사용하는 방법이 있다. 그러나 상품명까지 알수 있도록 점자가 표기된 제품은 거의 없으므로 어플리케이션을 이용하는 경우가 많다. 현재 시중에 출시되어있는 어플리케이션은 식품 정보란과 같이 많은 양의 글자가 압축된 경우, 원하는 정보가 나오기까지 불필요한 정보를 듣는 데에 불필요하게 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 이러한 단점은 시각장애인의 식품 구입을 어렵게 한다. 또한 알레르기성 성분과 같은 정보를 모른 채구입한다면 건강상의 문제가 생길 수도 있다. 본 연구의 목적은 OCR과 웹 크롤링, TTS와 STT 를 사용하여 시각장애인이 구매하고자 하는 식품에 대해 원하는 정보만을 빠르고 편리하게 얻을 수 있는 어플리케이션을 개발하는 것이다. 이를 통해 시각 장애인의 안전한 식품 구입을 돕는 다. 주제어: 시각장애인, 맞춤형 정보, 식품 정보, 문자 인식, 웹 크롤링
최근 자연어 인식 기술과 인공지능의 발달로 CNN 알고리즘을 활용한 손 글씨 인식 연구가 관심을 끌고 있다. 본 연구는 단답형 수학 문항 자동 채점 시스템 구축을 통해 수학 교육의 효과를 높이려고 한다. 이러한 목적 달성을 위해 단답형 수학 문항 자동 채점을 위한 숫자 인식 프로그램을 개발 하였고 높은 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 단답형 수학 문항 자동 채점 프로그램 개발을 위한 기초 연구이며 토대가 되는 연구라는 측면에서 만족할만한 결과를 이끌어 냈다. 채점과 답안 위치 탐색 등의 방면에서 프로그램의 지속적인 보완과 검증이 필요할 것이다. 주제어: CNN, 딥러닝, OCR, 숫자 인식, 자동 채점
디지털 기기의 확산으로 학교에서 디지털 파일을 제공하는 경우가 많아지고 있다. 학습 파일 자동 분류가 이루어진다면, 사용자는 직접 분류하는 번거로운 일을 피할 수 있다. 그러므로 본 연구는 학습과 관련된 파일을 자동 분류하는 프로그램을 개발하고자 하였다. OpenAI의 임베딩 모델과 Pinecone를 이용하여 벡터를 저장한 뒤 코사인 유사도를 통해 파일끼리의 유사도를 구하는 방법과 Random Forest 를 사용한 방법으로 프로그램을 구현하였다. 6개의 과목을 기준으로 개발한 자동 분류 프로그램을 실행한 결과, 코사인 유사도를 이용한 방법으로는 최대 68.3%의 정확도가 나타났고 Random Forest는 69.2%의 정확도가 나타났다. 주제어: 파일분류, 자동화, 유사도, 기계학습
본 연구는 감응식 신호등의 구현을 위한 효율적인 신호제어 시스템을 개발하고 그 효과를 분석하고자 한다. 교통체증 문제를 완화하고 운전자들의 이동 시간을 최적화하기 위해 현재 사용되고 있는 신호체계의 문제점을 도출한 후 이를 개선하고자 행위자 기반 모형을 이용한 개선된 감응식 신호체 계를 제안하였다. 기존 신호체계와 새로운 감응식 신호체계의 성능을 시뮬레이션을 통해 비교 후제안된 감응식 신호체계가 기존 체계에 비해 더 나은 교통 흐름과 운전 편의성을 제공할 수 있음을 실험적으로 도출하였다. 주제어: 교통체증, 행위자 기반 모형, 아두이노, ITS, 알고리즘
2025학년도부터 시행되는 고교학점제는 학생들에게 다양한 진로와 학습을 경험할 수 있도록 하는 제도이다. 이 제도에서 학생들은 자신이 원하는 다양한 과목들을 선택하여 수강하게 된다. 하지만 학생들별로 수강하는 과목이 달라지고 과목의 종류들 또한 방대해지게 되었다. 이에 시간표를 작성 하는데 고려해야 하는 변수들의 양이 많아지게 되었고, 고교학점제에 완벽하게 적용할 수 있는 시간표 작성 알고리즘을 만드는 것이 어려워지고 있다. 이에 본 연구는 고교학점제에서 발생할 수 있는 다양한 시간적/공간적 변수들을 고려하여 시간표를 작성할 수 있는 알고리즘을 개발하고자 한다. 주제어: 알고리즘, 시간표, 그래프 매칭, 유전 알고리즘, 고교학점제
과학 기술의 발달은 인류에게 인터넷이라는 편리한 도구를 선물해주었다. 다만 과도한 인터넷 사용은 정상적인 생활을 방해하고 있다. 최근에는 어린아이들 역시 인터넷에 빠져들고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 유아용 게임 로봇을 제작하여 인터넷 사용을 줄이는 첫걸음을 시작하려 한다. 유아가 가지고 놀 수 있는 이 로봇은 우리나라 전통 게임을 바탕으로 한 게임 기기 이다. 너무 복잡하지 않은 게임 규칙을 가지고 있고, 게임의 흐름이 직관적인 전통 게임을 선정했 다. 전통 게임에 대한 알고리즘을 다양한 컴퓨팅 언어를 활용하여 제작하여 유아가 스스로 놀 수있는 장치를 고안했다. 또, 유아가 다루기 쉬운 게임 로봇을 제작하여 유아의 소근육 발달을 돕고, 생각하는 힘을 길러주는 것이 이 연구의 목표이다. 주제어: 공학, 알고리즘, 고누(전통놀이), 필승 전략
본 연구는 아날로그 센서의 출력값을 물리량으로 복원하는 문제를 다루었다. 센서의 출력 신호 로부터 물리량을 복원하는 과정 상의 사용자 편의성 확대를 위해 일반적인 아날로그 센서에 사용할수 있는 베지에 곡선을 이용한 복원 함수를 제안했으며, 해당 방법을 이용할 시 적은 개수의 데이 터로도 다른 복원 방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 또한 사용자의 필요에 따라 측정 데이 터의 수를 늘려 더욱 정확한 복원 함수를 얻어낼 수 있었다. 이와 대조적으로 기계학습을 통한 센서 보정의 경우 학습시킨 센서들에 대해 베지에 곡선보다 강력한 보정 능력을 보여주었다. 필요에 따라 해당 방법들 중 하나를 선택해 활용함으로써 다양한 센서에 대한 측정값 보정이 가능할 것으로 기대된다. 주제어: 오차 보정, 데이터 분석, 아날로그 센서, 인공지능
2025년부터 실시될 고교학점제는 고등학생들에게 자신의 진로와 적성에 따른 과목 선택의 자유를 부여한다. 이 변화에 따라 학생들은 수많은 과목 중에서 자신의 관심과 필요에 맞는 과목을 선택해야 하며, 이러한 선택에 대한 도움이 필요하다. 본 연구는 전국 8개 영재학교의 학생들의 수강신청 데이터를 기반으로 지식 그래프 기반 KGAT(Knowledge Graph Attention Network)모델을 활용하여 학생들에게 개인화된 과목 추천 시스템을 제안한다. KGAT는 user-item 관계 외에도 다양한 요소, 예를 들면 같은 과목을 듣는 친구, 교사, 학생의 흥미 등을 지식 그래프 상의 노드로 추가하여 보다 정확하고 개인화된 추천을 제공할 수 있다. 선택 과목 추천 시스템과 사용자를 위한 UI 구현을 통해 고등학교 학생들이 자신의 진로와 적성에 부합하는 과목을 효과적으로 선택하는 데 도움을 줄것으로 기대된다. 주제어: 지식 그래프, 그래프 뉴럴 네트워크, KGAT, 선택과목, 추천 시스템