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강의실에서 사람에 의해 칠판이 가려지는 효과를 최소화하기 위해 칠판의 시야를 최대로 확보할수 있는 자리 탐색 방법을 만들었다. 이는 직선의 방정식을 이용하여 각 좌석에서 앞 사람에 의한 칠판 가려짐 비율을 모두 계산한 것이다. 또한 2차원에 대해 이를 프로그램으로 구현하여 바둑판식 자리 배치와 일반적인 자리 배치에 대한 결과를 검증해보았다. 최종적으로 이를 3차원 공간으로 확장하여 사람의 신장을 입력받았을 때 시야를 최대로 확보할 수 있는 좌석 탐색 알고리즘을 제작했다.
택시 기하학은 방향과 방향으로 거리를 측정한다고 해석할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 택시 기하학에 거리를 측정할 수 있는 각도를 추가한 새로운 기하학을 정의하고, 이 기하학의 거리 함수, 이차곡선의 개형 등을 연구하였다. 또한 거리를 측정할 수 있는 각도를 추가한 택시 기하학을 K-NN 알고리즘에 구현하고 H-R도에 적용하여 이 기하학이 여러 분야에 활용될 수 있음을 입증하 였다. 마지막으로, 거리를 측정할 수 있는 각도를 추가한 택시 기하학의 특성을 분석하고 이 특성을 이용하여 이 기하학을 3차원으로 확장하였다. 그 후, 3차원으로 확장된 거리를 측정할 수 있는 각도를 추가한 택시 기하학의 거리 함수 식을 도출하였다. 주제어: 택시 기하학, 각도, 거리 함수, 이차곡선, K-NN
최근 국제적으로 튀르키예 지진 사고, 이태원 압사 사고 등의 대형 인명사고가 다수 발생하였다. 이처럼 대피가 중요한 인명사고에 대처할 수 있는 방법 중 수학적 해법을 제안하고자 탐구를 진행했다. 탐구 방법으로는 꼭짓점 까지의 거리의 합을 최소로 하는 점인 페르마 포인트 개념에 가중치를 도입해 이를 해결하고자 한다. 따라서 기하적 해법과 함수적 해법, 그리고 경사하강법 등을 통한 최적화를 연구하였으며 마지막으로 최적화를 실제 건물의 도면에 적용해 기존 대비 개선 효과를 보였다. 본 결과는 도형의 꼭짓점을 잇는 최소 길이의 트리인 스타이너 트리 개념과 연계하여 발전할수 있을 것으로 예상된다. 주제어: 페르마 포인트, 가중치, 최소화, 경사하강법, 스타이너트리
우리 주변에서 실종 사고는 자주 발생하고 있다. 실종자 탐색에서 CCTV 영상은 중요한 자료이 다. 그러나 아직까지 영상데이터를 확인하는 과정에서 인공지능 기반의 탐색보다는 인간에 의한 수동적인 탐색이 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 YOLO, DeepSORT, CNN, deepface 등 영상 처리 기술과 랜덤 워크 개념을 적용한 실시간 실종자 복합 탐지 시스템 개발을 목적으로 한다. 헤어스타일 인식 인공지능을 제작하여 대조군을 감소시키고, deepface를 이용한 얼굴 유사도와 랜덤워크 시뮬레이션을 통해 얻어낸 거리에 따른 가중치를 적용하여 인식된 사람과 실종자의 일치율을 계산하였다. 또한 해당 결과들을 바탕으로 자동으로 데이터베이스를 업데이트시켜 을 실종자 탐색을 도울 수 있도록 하였다. 주제어: 영상처리, 실종자 탐지 시스템, 시뮬레이션 개발, 인공지능
최근 인공 우주물체의 발사가 증가하며, 이에 따른 우주물체의 낙하 위험도가 높아지고 있다. 이를 방지하기 위해 우주물체의 낙하지점을 예상하는 AI를 제작하고, 경보 시스템을 개발하여 이로 인한 피해를 예방하기 위해 연구를 진행하였다. AI의 학습에 사용할 우주물체로 스타링크 데이터 셋을 확보하였고 Colab을 통해 스타링크가 낙하하기 시작할 때의 고도와 대기의 영향을 받기 시작 하는 고도인 250km, 80km일 때의 위치를 독립변수로, 0km일 때 위치를 종속변수로 하여 낙하지점을 예측하는 AI를 제작하였다. 인공지능 성능 검증 시 실제 데이터와 약간의 오차가 존재하였으나, 이는 데이터 셋의 부족 때문이라 생각되며, 추후 연구에서 이를 늘려 예측의 정확도를 높이고자 한다. 이후 피해 영향 요인을 통해 구한 Warning Score를 바탕으로 낙하 예상 지점 근처의 사람들에게 경보 문자를 보내는 시스템을 개발하였다. 주제어: 우주물체, 통계 분석, 낙하 예측 인공지능, 낙하 경보 시스템
세포 투과 펩타이드는 이름과 같이 세포막 투과성을 가져 최근 약물의 세포 내 전달체 개발에 있어 중요한 기술로 부각되고 있다. 이는 다양한 크기와 서열을 가진 분자의 전달체로서 역할하기 때문에 항암제, 유전자 치료제, 단백질 및 펩타이드 같은 분자들을 전달할 수 있다. 또한, 세포 투과 펩타이드는 세포 내에서 특정 단백질의 활성화를 조절하거나 특정 위치에 대한 표지 역할을 할 수있고, 세포 외부에서도 비슷한 기능이 사용으로 생물학적 활성 분자의 세포 내 효과적 활성 유지및 세포 내 분자 운반 기능을 갖는다. 본 연구에서는 이러한 기작을 분자동역학 시뮬레이션을 통해 규명하고 프롤린 아미노산의 투과성 향상을 연구함으로써 분자동역학와 생물물리를 이해하고 전산 물리 및 전산시늉에서의 적용을 통해 시뮬레이션하고자 한다. 주제어: 분자동역학, CPP, VMD, CHARMM-GUI, NAMD
같은 원소로 이루어졌지만, 결합 구조는 다른 탄소 동소체의 특징은 동소체 간의 견고성의 차이를 가져온다. 본 연구는 이 점을 완전 이분그래프와 연결 지어 디자인한 탄소 동소체 모델의 결합 구조에 따른 견고성을 확인한다. 3D 모델링, 프린팅의 과정을 통해 만들어 낸 탄소 동소체 모델들의 견고성 파악을 위해 낙하 실험, 동일한 압력을 가하는 실험을 5번씩 시행한다. 실험 전에 만들었던 임의의 두 탄소 동소체 모델을 정점은 동일하게 설정하되 완전 이분그래프 형태의 결합 모양이 아니게 되도록 새롭게 모델링해 실험 결과 견고성이 상대적으로 뛰어난 정육면체 모양의 모델과 이전과 동일한 견고성 실험을 진행한 후 견고성 순위를 매겼다. 이후 실험 결과를 해석한 결과 견고 성과 완전 이분그래프의 관계가 있다고 판별했다. 주제어: 탄소 동소체, 분자 결합구조, 완전 이분그래프, 3D 모델링, 견고성 실험(5개 이내)
토양 산성화는 산업발전 이후로 꾸준히 진행되어온 문제이다. 토양은 본래 자연적인 완충능을 가진다. 하지만 공장, 자동차 등에서 나오는 질소산화물이 빗물에 녹아 토양의 완충능을 넘는 산이 다량 으로 내리는 것이 문제이다. 기존에 산성화가 진행된 토양은 탄산칼슘을 뿌려 pH를 높여 왔다. 하지만 탄산칼슘을 통해 pH를 높이는 것은 토양의 과도한 염기화 우려가 있고 산성화 예방에는 효과 적이지 못했다. 따라서 완충용액을 이용해서 산성화가 진행되기 전에 토양의 완충능을 강화하면 기존 탄산칼슘보다 더 효과적으로 산성화를 예방할 수 있을 것이라 생각하여 탄산칼슘과 산성화 예방 성능을 비교하는 실험을 계획하였다. 그 후, 산성화된 토양을 완충용액을 이용하여 다시 중성 상태에 가깝게 만들 수 있음을 확인하는 실험을 진행하였고, 그 결과 완충용액을 넣어주었을 때가 증류 수를 넣어주었을 때보다 중화시키는 것에 더 효율적임을 확인하였다. 그리고 자연환경에 추가로 공급하는 물질(완충용액, 탄산칼슘)의 양에 따라 토양의 pH가 어떠한 영향을 받는지 알아보기 위한 실험을 진행하였고, 그 결과 완충용액을 사용하여 토양 산성화를 예방하였을 때가 탄산칼슘을 통해 예방하였을 때보다 토양의 pH 변화가 적다는 사실을 알아내었다. 또한, 위 연구내용이 실제 비에도 적용되는지 검증하기 위해 실험을 진행하였지만, 실제 비가 산성비가 아니었기 때문에 확인할 수없었다. 탄산칼슘과 완충용액의 산성화 예방 성능을 비교하기 위해 진행한 실험의 결과, 완충용액을 사용하여 토양 산성화를 예방하였을 때가 탄산칼슘을 통해 예방하였을 때보다 토양의 pH 변화가 적다는 사실을 알아내었다. 탄산칼슘은 이미 산성화가 진행된 토양의 복원에, 완충용액은 토양 산성화 방지 및 산성토양 복원에 효과적임을 알 수 있다. 주제어: 완충용액, 토양, 산성화
본 연구는 줄지렁이의 셀룰로오스 분해 장내 미생물을 탐색하여 지렁이의 바이오 연료 생산 적용 가능성을 확인하는 것을 목적으로 한다. 현재 화석 연료 사용 증가로 인한 지구 온난화와 기후변화가 심각하여 신재생 에너지 개발과 이용이 요구됨과 동시에 관련 분야가 활발히 연구되고 있는 상황이다. 그 중에서도 생물의 특성을 이용한 바이오 연료의 효율 증진이 우선시 해야 할 과제로 손꼽힌다. 바이오 연료 사용의 효율성을 증진하기 위해 다양한 토양에서 지렁이가 먹이를 섭취하면서 장내에 키운 세균을 살펴보고 이를 직접 배지를 제작하여 살펴보았다. 분석 결과 부엽토에서 자란 지렁이와 케일을 섭취한 지렁이에서 셀룰로오스 분해능을 확인할 수 있었으며, 먹이와 흙의 종류를 다르게 하여 세균을 추출하면 고효율의 분해법을 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 주제어: 셀룰로오스, 장내미생물, 줄지렁이, 바이오 연료
팔의 절단 또는 결손으로 인해 정상적인 활동을 하지 못하는 사람들에게 의수의 능력은 곧 일상생 활을 할 수 있는 능력과 직결된다. 이 때문에 의수의 효율성을 높이려는 연구가 지속적으로 시도되어 왔고, 최근에는 큰 효율성을 낼 수 있는 특성을 가진 형상기억합금을 의수 제작에 사용되는 구동기와 관절 등에 사용하려는 연구가 진행되었다. 하지만 이들을 직접 의수에 적용하였을 때 생기는 운동의 분석 또는 가장 효율적으로 작용되는 작동 구조 등에 대한 연구는 거의 찾아보기 힘들 다. 이러한 점에서, 우리 팀은 시뮬레이션을 통해 형상기억합금이 인공 팔에서 작동하는 가장 적합한 구조를 찾고, 이를 통해 적합한 형상기억합금의 조건에 대해 제안해보고자 한다. 주제어: 형상기억합금, 인공팔, 시뮬레이션
현대 사회에서 사람들의 약물 복용량은 점점 증가하고 있다. 이로 인해 약물의 오남용, 중복복용으로 인한 부작용 사례 역시 증가하고 있다. 이에 우리는 YOLO v8을 이용해서 약을 촬영하면 자동으로 약의 종류를 분류하고, 해당 약제의 효능, 복용법, 부작용 등 정보를 안내하는 프로그램을 개발 하고자 한다. 연구에 사용되는 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘은 실시간 이미지 인식 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있는 알고리즘으로, 경구약제를 빠른 속도로 정확하게 감지함으로서 이전에 비해 편리하게 경구약제를 검색할 수 있다. 또한 DUR을 통해 감지한 경구약제의 정보를 얻을수 있어 중복복용, 오용, 용량초과 등으로 인한 사고와 상해를 감소시킬 수 있을 것이다. 또한 이를웹 페이지로 개발해 접근성을 높이고 사용에 있어 편리함을 향상시켰다. 주제어: 경구 약제, 이미지 분류, Yolov8, OpenCV, Flask
본 연구에서는 주거 공간에서 발생하는 화재를 빠르게 감별하고 대처하기 위해 상황과 비 화재 상황에 안맞는 이미지를 수집한 후 CNN을 이용하여 화재 감별 모델을 제작하였다. 테스트 결과, 학습한 모델은 300장의 이미지에 대해서 98%의 정확도를 보이며 테스트 이미지 100장 대해 90%의 정확도를 보였다. 이 모델을 적용하기 위해 젯슨나노 보드를 활요한 하드웨어를 설계 및 제작하는 방법에 관해 탐구하였다. 실제 현장에 적용하기 위한 정확도 향상과 모터 구동에 있어 향후 연구를 통해 보완한다면 초기 화재진압에 이바지할 것으로 기대된다. 주제어: CNN, 화재판별, 실내 화재, 화재진압로봇