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Robocode는 교육용으로 제작된 경쟁형 시뮬레이션 게임으로, 사용자가 Java 언어를 이용하여 다양한 전략을 구현하고 서로 경쟁할 수 있다. 본 연구는 Robocode에서 일대다 전투, 즉 개인 로봇으로 팀을 상대하는 전략을 연구하는 것을 목표로 잡았다. 먼저 일대다 전투에 최적화된 개인전 및 팀전 전략을 개발하였다. 개인전 조준 전략과 회피 전략, 팀전 회피 전략과 팀킬 방지 전략을 각각 최적화하여 결합하였고, 샘플 로봇과의 전투를 통해 그 성능을 확인하였다. 일대다 전투 시뮬레이션 결과, 최적의 팀전 전략을 52:48의 점수 차로 이기는 개인전 전략을 발견하였 고, 최초 에너지와 화력에서의 압도적인 차이를 감안하면 큰 의미가 있는 결과라고 결론내렸다. 주제어: Robocode, 시뮬레이션, 전략, 일대다 전투
드론이란 조종사가 탑승하지 않고, 지상에서 무선으로 조종해 날아가는 비행체를 의미한다. 이러 한 드론은 수색, 정찰, 수송, 촬영 같은 분야에서 인간이 가기 힘든 곳에 대신 접근할 수 있고, 높은 곳에서 촬영할 수 있으므로 넓은 시야를 가질 수 있다. 하지만 상하좌우뿐만 아니라 위아래 로도 움직여서 고도도 함께 고려해야 하고, 드론의 방향에 따라 이동 방향도 달라지기 때문에, 기계를 다루는데 미숙한 사람들은 복잡한 드론 조종기를 사용해 자유롭게 조종하기 어렵다는 단점이 있다. 더 자유롭게 움직일 수 있는 몸짓을 활용해 드론을 조종한다면 비교적 쉽게 드론을 조종하게 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 딥러닝 모델을 활용해 제스처를 인식하여 드론을 조종 할 수 있게 함으로써 사용자에게 직관적으로 드론을 조종할 수 있는 편의를 제공하고자 한다. 주제어: 드론, 제스처, MediaPipe, Tello, ML
본 연구에서는 어떠한 수열에 확률적으로 다양한 수열의 조합을 더하는 시행을 여러 번 반복하였 을 때의 수열을 이루는 수들의 곱의 기댓값을 구하는 문제를 제시하였고, 이를 해결하기 위해 분할 정복을 이용한 거듭제곱 기법과 비트마스킹을 이용하여 해당 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 고안하였다. 이후 연구에서는 이 문제에 대한 계산 알고리즘의 시간복잡도를 줄일 다른 방법 을 고민해보고, 개선해나가고자 한다. 주제어: 기댓값, 알고리즘, 분할 정복
이미지와 영상 기술이 발달되면서 더욱 화질과 성능이 뛰어난 영상물을 접할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 시각 매체들은 그 성능이 좋아질수록 매우 큰 데이터 용량을 소모하며 데이터 생성과정이 복잡해진다는 단점이 존재한다. 특히 비디오가 그 대표적 예시로 매끄럽게 보이는 높은 프레임 레이트와 고화질의 영상의 경우 용량이 커 보관과 처리가 용이하지 않다. 이 연구에서는 이러한 문제점을 해결하는 방법으로 활발하게 연구되는 AI 분야 중 하나인 이미지/비디오 인페인팅 방법을 사용한다. 이미지/비디오 인페인팅 기술을 활용해 비디오의 성능을 유지한 채 효과적으 로 압축하는 알고리즘을 생성하는 것이 본 연구의 목표이다. 주제어: 이미지 인페인팅, 비디오 인페인팅, 영상 보간
초해상화란 저화질의 이미지를 고화질의 이미지로 변환하는 과정이다. 본 연구에서는 ESPCN을 이용하여 연구를 진행하였다. 초해상화 심층 신경망에서 각 노드를 거칠 때 가중치를 결정하는 활성화 함수와 데이터 셋을 나누는 기준인 batch size, 실제값과 예측값의 차이를 수치화하는 손실 함수에 따라 같은 입력 데이터를 받더라도 다른 품질의 이미지가 출력될 수 있다. 따라서 위 변인들을 조작하여 같은 입력 이미지에 대한 출력 이미지의 품질을 비교하여 초해상화에 가장 적합한 활성화 함수를 찾는 것이 이 연구의 목적이다. 초해상화를 위한 Dataset은 자동차 이미지 를 사용하였으며 이는 한 분야에 특히 최적화된 인공지능의 변수 설정을 찾아내기 위함이다. 전처리 과정에서 이미지를 정사각형으로 자른 뒤 저화질화 하였다. 저화질화된 이미지는 모델의 입력 이미지에 사용되었고, 원본 이미지는 이후 출력 이미지와 비교하여 평가하는데 사용되었다. 학습 결과 ReLu 함수, batch size = 8, LogCosh를 사용하는 것이 가장 좋은 효율을 보였다. 주제어: 초해상화, 활성화 함수, 손실 함수, batch size, psnr
최근 자율 주행 자동차는 다양한 분야에서 발전 중이다. 이에 따라, 자율 주행의 안전성이 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라를 탑재한 자율 주행 자동차의 동적 장애물 회피 알고리즘은 고안하기 위해 AWS DeepRacer를 사용했다. 정적인 장애물에 대해, 딥레이서에 단일 카메라를 장착한 모델보다 스테레오 카메라를 장착한 모델에서의 장애물 회피 알고리즘이 더 높은 성능을 보인다는 것을 확인했다. 학습 수렴도가 높지 않은 점을 보완하고자 훈련 시간을 늘려서 훈련해 시도해 보았고, 이때 성능이 뛰어나 지는 것을 확인하였다. 정적 장애물 뿐만 아니 라 이동하는 물체를 회피하는 보상함수를 새로이 제안하였다. 주제어: 자율 주행, 강화학습, 딥레이서, 장애물 회피
음원 분리 기술은 오디오 데이터 처리량이 많아짐에 따라 필요성이 대두되고 있는 기술 중 하나 이다. 본 연구에서는 주어진 음원을 입력 데이터로 하여 오토인코더 모델에 입력해 보컬, 드럼, 베이스 등 각 특성을 지니고 있는 잠재 벡터들을 추출한다. 이렇게 생성된 잠재 벡터들에 t-SNE 를 적용하여 이들 중 유사한 성질을 지닌 벡터들끼리 군집을 만들어 시각화하고, 그 정도를 수치 화하기 위해 실루엣 계수를 사용해 모델의 대략적인 성능을 평가한다. 또한, 기존의 대다수의 음원 분리 연구들이 음원을 2차원 데이터로 전처리한 뒤 모델에 입력하는 방식을 택했기에, 본 연구에서는 시퀀스 데이터 형식 그대로 모델에 집어넣어 전처리 방식에 변화를 주었기에 다양한 활용방안을 기대해 볼 수 있다. 주제어: 음원 분리, 오토인코더, t-SNE, 잠재 벡터
그래프에서 채색수를 구하는 문제, 이른바 그래프 채색 문제는 NP-complete 문제로서, 오랜 기간동안 전산 이론의 주요한 화제를 차지해온 문제중 하나이다. 이를 완벽히 다항시간 내에 해결 하는 알고리즘은 밝혀져 있지 않지만, 특수한 그래프에서는 다항시간 내에 해결이 가능하다. 본 연구에서는 그래프의 최장 단순 경로 및 그래프 내에 존재하는 클리크의 크기와 관련된 지표가 일정한 경우 다항시간에 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 고안하였다. 추가적으로, 이에 대한 의사코드 및 가능한 경우 C++을 통해 구현한 코드를 통해 실제로 알고리즘이 잘 작동한다는 사실을 판단 및 조건을 만족하는 그래프에서의 채색수를 쉽게 구할 수 있도록 하였다. 주제어: Graph coloring, Chromatic number, 최장 단순 경로, 클리크
본 연구에서는 Cactus graph에서 간선의 가중치가 변할 때, 임의의 두 정점 사이 최단 거리 쿼리를 온라인으로 처리하는 두 가지 알고리즘을 제시한다. 정점의 개수가 N일 때, Heavy-Light Decomposition을 이용한 첫 번째 알고리즘은 매 쿼리를 O (lo g2N ) 시간 복잡도로 처리하며, Link/Cut Tree를 이용한 두 번째 알고리즘은 매 쿼리를 amortized O (lo g2N ) 시간 복잡도로 처리한다. 두 알고리즘 모두 공간 복잡도는 O(N)이다. 두 알고리즘을 제시하고 시간 복잡도를 분석한 뒤, 두 번째 알고리즘의 실제 실행 시간을 분석하였다. 주제어: Cactus graph, Shortest path, Link/Cut Tree, Heavy-Light Decomposition, Online Query, Segment tree
lower envelope는 2차원 평면에서 x에 대한 y의 함수를 가지는 집합 S에 대해 각 x 좌표에서 최소의 y 좌표 값을 가지는 모든 점의 집합을 의미한다. 이를 관리하는 것은 동적 계획법을 최적화하는 등의 다양한 문제에 응용될 수 있는 중요한 연구 과제이다. 본 연구에서는 n 개의 서로 다른 이차함수 f1, f2,…, fn 에 대한 구간 [l 1, r1), [l2, r2), …, [l n, rn)에 대하여 모든 구간은 Laminar Set Family를 이룬다는 사실을 이용하고, 이차함수 lower envelope에 이차함수가 추가되는 경우의 수를 분석하여 이차함수 lower envelope에 이차함수 를 추가하는 문제를 Splay Tree, Link-Cut Tree 자료구조를 통해 해결하는 방법을 제시한다. 주제어: 동적 계획법 최적화, lower envelope, 이차함수, Splay Tree, Link-Cut Tree
현재, 시각장애인이 특정 지점까지 이동할 때 장애물을 피해서 갈 수 있는 단기 또는 장기 경로 를 찾는 연구는 많이 진행되었지만, 지하철의 스크린 도어의 경계 부분이나 화장실 문 손잡이의 위치 등을 정확하게 찾는 것에 집중한 연구는 많이 진행되지 않았다. 대부분의 공간이 문으로 구분된 현재 상황에서 시각장애인이 이동의 편의성을 가지려면 문손잡이를 쉽게 인식할 수 있어야 한다. 그렇지 않을 시 문손잡이의 위치를 알고 잡아 문을 여는 동작을 실행하는 것이 어려워 정면에 문이 있다는 것을 알아도 문을 쉽게 열지 못할 수 있다. 이 연구를 통해 문손잡이를 인식하 고, 문손잡이의 위치를 알리는 음성 안내 시스템을 개발한다면 이러한 불편함을 해소할 수 있을 것이다. 주제어: 시각장애인, 문손잡이, 객체 검출, 객체 위치 식별, 음성 안내 시스템
동작 인식 기술은 스포츠에서 사용자의 동작을 분석하여 자세 교정 및 자동판독에 사용하기 위해 느리더라도 정확한 동작 인식이 요구되거나, 공항 등의 공공장소에 설치된 CCTV에서 수상한 움직임을 감지하여 범죄를 예방하기 위해 빠른 판단이 우선시 여겨지는 등, 넓은 범위에서 사용되 며 상황에 맞는 적절한 동작 인식이 요구된다. 우리는 영상에서 사람의 특징점을 추출하는 알고 리즘을 적용해 제작한 데이터 세트와 Canny 연산을 통해 이진화된 영상 데이터 세트를 이용하여 LSTM 모델을 학습시키고, 각 모델의 성능을 비교하여 상황에 맞는 알고리즘을 선택할 수 있도 록 할 것이다. 주제어: 스켈레톤, 동작 인식, YOLO, LSTM