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본 연구의 목적은 청소년의 혐오표현 사용을 줄이기 위한 자율적인 규제 프로그램을 제작하여, 금지 또는 처벌이 아닌 교화의 방식을 시도하는 데 있다. 청소년들이 온라인상에서 무의식적으로 행하는 혐오표현을 자각시킴으로써 경각심을 일깨우고, 더 나아가 대항표현 제안을 통해 청소년의 올바른 언어문화 형성을 유도하고자 한다. 다양한 표현에 적용될 수 있는 한글 변형 규칙을 정리하고, 혐오표현의 기본형 및 변형 형태를 포함한 데이터베이스를 제작한다. 키보드 기록을 입력받은 후, 데이터베이스에 기반하여 혐오표현을 마이닝하고, 그에 따른 실제 의미 및 대항표현을 제안하는 프로그램을 개발한다. ▪ 주제어: 사이버 언어폭력 예방, 혐오단어분석, 자동 피드백, 알고리즘, 자연어 처리
본 연구에서는 COVID-19 방역을 위한 마스크 착용 여부와 개인 식별 기능을 포함한 출입 시스템을 개선하고자 하였다. StyleGAN을 이용해 특정 장소를 드나드는 사람의 얼굴 데이터 불균형을 해결하여 개인 식별의 성능을 높이고자 하였으나 생성한 데이터가 학습에 사용하기에 적절치 못하였다. 그에 따른 대안으로 RetinaFace와 전이 학습을 이용하여 Mask detection과 개인 식별을 수행하는 모델을 제작하였고, 이미지 분석 모델과 유사도 알고리즘의 조합에 따른 성능 비교를 통해 우수한 COVID-19 방역 시스템을 제안하였다. ▪ 주제어: StyleGAN, Object Detection, CNN, Computer Vision
이 연구에서는 Tree 구조의 네트워크에서 발생하는 여러 쿼리들을 기존에 주어진 방법보다 빠르게 처리하는 방법에 대해 다룬다. 이 연구에서 제시하는 세 쿼리를 실시간으로 처리하려면 기존의 방법을 사용할 때 정점의 개수 N에 대한 선형 시간이 걸린다. 이 연구에서는 처리 시간을 O(log N) 정도로 줄이고자 한다. ▪ 주제어: 트리, Heavy Light Decomposition, 온라인 쿼리, 연결성 판별
자동차의 제동거리는 타이어의 패턴, 탄성, 자동차 무게중심의 위치, 바퀴의 움직임 등 다양한 변수에 의해 달라진다. 위의 변수가 상호 영향을 미치는지는 알 수 없기에, 최적의 상태를 알아내기 위해서는 직접 실험해 봐야 한다. 그러나 다양한 변수를 미세하게 조절하며 최적의 상태를 찾기 위해서는 많은 실험이 필요하며, 이는 비용적, 시간적 측면에서 비효율적이다. 이에, 이미 ABS 로직을 시뮬레이션 모 델링을 이용해 개발하기 위한 연구가 진행된 바 있다. 따라서 본 연구에서는 타이어의 탄성, 자동차 무 게중심의 위치, 바퀴의 움직임 등을 변수로 하여, 시뮬레이션과 유전 알고리즘을 이용해 제동거리를 최 소화하는 상태를 찾고자 한다. ▪ 주제어: 컴퓨터 시뮬레이션, 유전 알고리즘, 제동거리
최근 사회적으로 스마트팜에 대한 관심이 증가하고 수확 자동화의 필요성이 증가하였다. 이에 따라, 농업용 로봇이 자동으로 과일들의 정보를 분석함으로써 수확 가능 여부를 판단하는 기술이 필요하고, 실제로 이와 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 과일(딸기)의 당도를 예측함으로써 딸기의 수확시기 및 품질을 판단하는데 도움이 되 도록 딸기 사진을 통해 딸기의 당도를 예측하는 CNN 기반 딥러닝 모델을 제안하고, YOLO를 이용한 object detection을 접목시켜 딸기 당도 예측 프로그램을 개발하고, 테스트 데이터로 성능을 검증하고 분석하였다. ▪ 주제어: CNN, 이미지 인식, YOLO, 과일, 당도 예측
작물 재배 과정의 자동화 기술은 많은 연구와 상용화가 되어있지만, 수확 과정에 대한 연구는 미흡하다. 이를 보완하기 위해 포도 수확 알고리즘에 대한 연구를 진행했다. 다양한 작물 중 특히 외부 충격에 취약하기 때문에 정교한 수확 알고리즘과 수확 기계가 요구되고, 포도를 효과적으로 수확할 수 있는 기술 개발이 완료된다면, 적절히 응용하여 타 작물도 쉽게 수확할 수 있다. 직접 포도 사진을 촬영한 뒤 data augmentation 과정을 거쳐 머신러닝 dataset을 구축한 뒤, Mask R-CNN 기반 머신러닝 모델로 학습시켰다. 이미지가 주어지면 포도와 포도꼭지의 위치를 인식하고, 절단지점을 설정한 뒤, 3차원 상의 좌표를 반환하는 알고리즘 개발을 목표로 연구를 진행했다. ▪ 주제어: 포도 수확 자동화, Mask R-CNN, Semantic segmentation
본 연구에서 우리는 개인이 사용하기에 가격이 부담스러운 비파괴식 당도 측정의 비용 문제를 개선하기 위해 이미지를 통해 얻을 수 있는 감귤의 시각적 특징으로 감귤의 당도를 예측하는 것이 가능한지에 대해 연구하였다. 감귤의 시각적 특징의 당도와의 연관성을 파악하기 위해 다양한 알고리즘을 시도해 본 결과 감귤 꼭지와 당도 사이의 연관관계가 가장 컸다., 임의 숲 모델로 중요한 특징들을 선별했고 다층 퍼셉트론과 컨볼루션 신경망을 결합한 앙상블 모델의 당도 예측 정확도가 가장 높았다. 결과적으로 기존 연구와 달리 비전문적인 촬영 도구를 이용하더라도 단시간 내에 당도를 준수한 정확도로 예측할 수 있는 모델을 제작하였다. ▪ 주제어: 인공신경망, 감귤, 시각적특징분석, 인식, 당도
인공지능이나, 요즘 새로 나오는 고사향 게임 등에서 GPU가 필요한 경우가 점점 늘어나고 있다. 그렇기에 클라우드 서비스는 이러한 시대적 흐름에 맞춰 GPU-intensive한 서비스를 제공해야한다. 그렇기에 하드웨어 가속 GPU 스케줄링을 클라우드 플랫폼에 적용시켜 더 효율적인 CPU, GPU 코어 및 메모리 분배와 서비스 제공을 할 수 있을 것이라 생각하여 그에 대한 것을 학습하고 개발을 하고자 한다. ▪ 주제어: 클라우드 컴퓨팅, 하드웨어 가속 GPU 스케줄링, 운영체제, 가상화
양자컴퓨터에서 양자고유상태의 계산은 매우 중요하다. 이는 graph state의 계산으로 이루어지는데, graph state의 계산은 다시 base statement의 계산이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 graph state의 용이한 계산을 위하여 python을 이용한 base statement 계산 알고리즘과 인접행렬 도출을 위한 알고리즘을 개발하였다.. ▪ 주제어: 브라-켓 연산, 벡터, 선형대수학, 큐빗, 그래프
본 연구의 목적은 딥페이크(Deepfake) 기술로 제작된 영상의 악용을 방지하기 위해 딥페이크 기술 탐지 프 로그램을 제작하는 데 있다. CNN 알고리즘의 원리와 구현을 통해 정지한 영상에서의 딥페이크 여부를 탐지 하는 소프트웨어를 구현한다. ▪ 주제어: 딥페이크, 인공지능, 경계 검출, CNN, OpenCV
무선 네트워크는 누구나 쉽게 접속할 수 있다는 특성상 다수의 보안 취약점을 가지고 있다. 누군가가 악의 적 목적으로 공격하게 된다면 이 특성은 장점이 아닌 단점으로 변화하게 된다. 그래서 이러한 위험성을 보여 주고 해결방안을 제시하기 위하여 무선 네트워크의 안전성을 진단하기 위한 무선 네트워크 모의 침투 환경을 구축하여 침투 테스트를 통해 무선 네트워크 침투 위험성을 분석한 후, RSA 암호화 기법을 적용한 보안 방안 을 제시한다. ▪ 주제어: 무선 네트워크, 모의 침투, 크랙, RSA 기법
피부의 표면에서 측정한 심전도 신호는 근전위와 전원장치 등 다양한 잡음이 함께 측정되며, 이에 적절한 주파수 대역을 추출하여 심전도 영상을 분석하기 위해서 주파수 필터를 사용한다. 대부분의 사전연구에서는 Chebyshev 필터의 가장 단순한 형태인 Butterworth 필터를 사용하지만, 필터의 매개 변수들을 조절하면 영상 의 해상도가 떨어지는 링잉(Ringing) 현상을 최소화하면서도 무의미한 주파대역을 감쇠할 수 있다. 본 연구에 서는 대역통과 Chebyshev 필터의 차수, 리플(Ripple) 크기, 차단 주파수에 따라 생성된 데이터셋을 기반으로 비정상심박 검출을 위한 비교학습 신경망을 학습시켜, 그 성능을 확인하였다. 차수의 경우 고주파와 저주파의 차수가 1차 혹은 3차로 짝지어질 때 연산량 대비 성능이 가장 좋았고, 리플의 경우 4 dB, 차단주파수의 경우 30 Hz일 때 좋은 검출율을 얻을 수 있었다. ▪ 주제어: Chebyshev Filter, Degree, Ripple Size, Cut-off Frequency, Electrocardiogram