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칼슘이온의 변화를 빛으로 시각화하는 Calcium imaging 기술은 Ca2+ 이온 관련 신호전달 기작 및 신경활동 연구에 큰 기여를 하고 있다. 이 기술을 더 광범위하게 적용하기 위해서는 생체투과성이 더욱 좋은 Calcium indicator가 필요하다. 대표적인 Calcium indicator로는 칼슘이온과 결합하면 469nm의 청색광을 발광하는 aequorin 단백질이 있지만, 469nm의 파장은 생체 투과성이 떨어진다. 이를 해결하기 위해 aequorin의 청색광에 흥분하여 보다 긴 파장의 빛을 방출하는 형광단백질을 결합시키면 aequorin의 발광 파장을 보다 길게 바꾸어주는 효과를 기대할 수 있다. 따라서 본 연구는 aequorin 단백질과 mBeRFP라는 형광단백질을 결합시켜, 그 사이의 에너지 전달 현상인 BRET(bioluminescent resonance energy transfer)를 분석하고, 이 복합체가 생체투과성이 향상된 장파장의 Calcium indicator로써 기능할 수 있는지 확인하고자 한다. 나아가 인공지능 모델을 활용해 이미징 과정에서 조직의 깊이에 의한 효과를 제거하고 칼슘 지시체의 발광 세기를 도출하는 시스템을 구축하여 비침습적 칼슘 이미징을 위한 toolbox를 확장하고자 하였다. 주제어: mBeRFP, Aequorin, 칼슘 이미징, BRET, 생체투과성
정적 환경에서 높은 반복정밀도를 가진 로봇은 공장에서 매우 높은 정확도로 작업을 수행하며, 보행로봇은 달리기나 곡예 등 고난도의 역동적 움직임을 구현할 수 있다. 이러한 높은 기술 발전 수분에도 불구하고 로봇은 일상생활 전반에서 사용되지 않는다. 이는 로봇의 비용이 높고 오작동이 잦으며, 로봇 제어에 제한된 환경을 가정한 키프레임 알고리즘이 이용되기 때문이다. 본 연구는 실생활에 적용가능한 로봇 개발을 목표로 액추에이터와 자세 제어를 연구했다. 본 연구를 통해 일상 생활과 같은 불확실한 환경에서 안정적으로 작동할 수 있는 보행 로봇의 개발을 기대할 수 있다. 주제어: Back_EMF / Gait Control / Robotics
소행성 연구는 초기 태양계 환경과 행성 방어전략을 연구하기 위해 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 관측을 통해 얻은 소행성의 측광 데이터를 통해 물리량을 얻은 후, 소행성들의 특성 분포를 파악할 것이다. 나아가 근 지구 소행성군의 특성을 분석하고, 현재 소행성 분류 체계에 대해 이해하며, 할 수 있다면 개선하는 방법에 대해서도 연구할 것이다. 이로써 소행성의 특성에 관해 더 깊이 이해하고 태양계 메커니즘을 설명할 것이다.
파고계를 직접 제작하여 원리를 정확하게 이해하며 그 과정에서 필요한 여러 물질의 특성에 대해 알아보고자 한다. 물에 잠긴 니크롬선의 저항 변화를 이용하여 수심을 측정할 수 있는 저항식 파고계 회로를 설계하여 제작하였다. 좀 더 안전한 회로를 고안하여 부품을 교체하여 추가 실험을하여 저항식 파고계를 완성하고자 한다. 현재까지 논의된 데이터 처리 방법은 파고계를 통해 얻은 데이터를 아두이노의 Serialplotter기능을 이용해서 그래프로 그리고 구체적인 값은 영상 촬영을 통해 분석한 Tracker의 데이터와 비교하는 것이다. 완성된 2차원 조파 수조는 다양한 해파 실험에 이용될 수 있을 것으로 생각된다. 해안에서 일어나는 다양한 해안 침식 작용에 대해 연구할 수 있는 좋은 실험도구로 활용될 수 있을 것으로 생각된다. 주제어: 파고계, Wave probe, Arduino
로봇 공학과 인공지능의 발전으로 다양한 분야에서 로봇을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 로봇이 물리적 작업을 수행하거나 게임을 하는 등 인간과의 상호작용이 늘어나고 있는 추세이다. 이에 따라 로봇을 이용한 게임 연구에 대한 관심도 커지고 있다. 본 연구는 6관절 로봇을 활용해 틱택토 게임을 구현하고, 게임 알고리즘을 통해 컴퓨터가 최적의 수를 선택하게 하는 동시에 로봇 팔을 사용하여 게임이 자동으로 진행되도록 하는 것을 목표로 한다. 틱택토는 간단한 규칙을 가지고 있지만, 전략적 사고와 예측 능력이 필요한 게임이다. 연구는 6관절 로봇의 작동 원리와 관절 각도를 설정하는 방법을 이해하는 것에서 시작되었으며, 이를 통해 틱택토 칸마다의 관절 각도를 실험적으로 찾아내었다. 이후 게임 알고리즘을 구현하고 6관절 로봇을 실제 게임에 적용해 최적의 수를 선택하는 과정을 연구하였다. 이 연구는 기존의 컴퓨터 계산에만 의존하던 기본적인 게임 이론을 넘어, 로봇 팔의 사용을 통해 현실 세계에서의 시각적 요소를 추가하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 주제어: tic-tac-toe, 게임이론, 로봇, 인간과 상호작용, 로봇 팔
본 논문은 색각 이상자가 서로 다른 영역을 구분하는 동시에 원본 이미지에서의 색간거리 관계가 유지되도록 이미지를 보정하는 동역학적 색보정기법을 제안한다. 보정 과정의 첫단계는 이미지를 각각 하나의 색으로 대표되는 영역들로 분할하는 것이다.다음으로 대표 색들을 동역학적 기법으로 재배치한다. 여기서 대표색들은변형된모스퍼텐셜로기술되는힘을받아운동한다. 이단계의 주요한 목표는 색각 이상자가 서로 다른 영역을 구분하는 것으로,이미지를 의도적으로 과보정한다. 마지막 단계에서는 원본 이미지와 과보정된 이미지 사이에서 최적의 선형 내삽을 찾는다. 내삽의 지향점은 색각 이상자와 정상인의 시각을 모두 고려한 최종 이미지를 생성 하는 것으로, 본연구에서는 내삽을 최적화 문제로 접근하고 담금질 기법을 적용하였다. 결과적으로, 제안한 색 보정 기법이 다양한 이미지에서 성공적으로 동작한다는 사실을 검증하였다. Keywords: color vision deficiency, color correction, image processing, visual computing
본 논문은 테슬라 터빈의 구조적인 개선을 통해 효율을 향상시키는 연구를 다루고 있다. 테슬라 터빈은 고속 회전에 의해 동작하는데, 그 특이한 구조로 인해 내외부 원심력 차이로 인한 디스크의 파손 문제와 낮은 토크 출력의 문제를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 극복하고 테슬라 터빈의 효율 향상을 위해 디스크의 기하학적 모양 변화와 질량 분포 조절에 초점을 맞추었다. 연구 목적은 기존 테슬라 터빈과 비교하여 30% 이상의 효율 향상을 이루어낼 수 있는 디스크 형태를 개발하는 하는 것이다. 이를 위해 디스크의 기하학적인 모양과 질량 분포 등 세 가지 변수를 조절하여 다양한 실험을 수행한다. 이에 따라 디스크의 변형된 구조를 Autodesk Fusion 360을 사용하여 모델링 한다. CFD (Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션을 활용하여 다양한 디스크 모델의 유동을 분석한다. 디스크 회전 속도를 변수로 설정하고, 각 디스크 모델마다 압력 및 응력 벡터 등 을 분석하여 압력 하중을 받는 부분을 확인한다. 이 연구는 테슬라 터빈의 성능을 향상시키기 위해 기하학적 변화와 질량 분포 조절 등 디스크의 형태에 집중한 연구로, 실제 제작된 디스크 모델을 통한 실험 결과와 CFD 시뮬레이션 결과를 통해 테슬라 터빈의 성능 개선 가능성을 제시한다.
본 연구에서는 전기로 운행하는 UAV의 날개에 태양광 패널을 설치함으로서 UAV의 비행 성능을 개선하는 방법에 대해 알아본다. 이를 위하여 날개에 태양광 패널을 설치할 수 있도록 실제로 비행할 수 있는 UAV를 설계하고 글라이더 등을 개조하여 제작한다. 만든 UAV가 태양광 발전을 통해 얻는 전기의 양 등을 분석하고, UAV의 항속거리와 비행시간 등 비행 성능이 태양광 패널에 의해 얼마나 변화할 수 있는지를 실험을 통해 확인해본다. 그리고 이를 통하여 UAV에서의 태양광 발전의 실효성에 대해 알아본다. 주제어: UAV, 태양광 패널, 항속거리, 비행성능, 정찰
현대 사회에서 협동은 중요한 능력 중 하나로 거론된다. 그러나 협동이 어떠한 부분에서 무슨 방식으로 도움이 되는지에 대한 명확한 증명은 되어 있지 않다. 그렇기에, 잡기 게임에서의 협동성 평가 함수와 능률 평가 함수를 구성하고 능률 평가 함수를 적합도 함수로 가지는 유전 알고리즘과 협동성 평가 함수를 적합도 함수로 가지는 유전 알고리즘 각각을 게임을 수행하는 bot에게 적용시키는 실험을 진행 후 관찰하여 협동과 능률의 상관관계를 파악하는 연구를 진행해보았다. 이러한 연구는 특정 상황에서 협동과 개인 경쟁의 장단점을 비교하는데 도움이 되고, 최선의 전략을 찾는데 큰 도움이 될 것이다. 주제어: 유전 알고리즘, AI, 협동, 시뮬레이션
본 연구에서는, ARIMA, VAR 모델과 같은 시계열 데이터 분석 모델의 특징에 대해 알아보고, 이를 더 강화하기 위한 방법에 대해 연구했다. I/O 지표를 통해 연관성이 높은 산업들을 찾아보고, VAR 모델을 활용하여 주식 예측의 정확성을 높였다. ARIMA 모델은 변동성이 클수록, 경향성이 나타나지 않을수록 예측에 큰 힘을 발휘하지 못하는 것으로 나타났고, 삼성전자의 주가를 예측해 보았을 때에 잔차 검정을 통과하지 못하며 믿을 수 없는 예측 결과를 산출했다. I/O 지표를 활용하여 고른 연관성이 높은 사업들에 대하여 VAR 모델을 적용하였다. SK Hynix가 가장 정확성이 높고, Nippon Steel Corporation이 2번째, Nissan Motor Co., Ltd.이 3번째로 나타났다. 주제어: ARIMA, 시계열 예측, VAR, I/O 지표
이 연구에서는 트리의 정보가 주어지지 않은 노드 $N$개의 한 노드당 최대 3개의 간선을 가진 트리에서, 두 가지 질의인 두 노드 사이 거리, 한 노드에 대한 다른 한 노드의 서브트리의 크기를 최대 $4N$번 사용해 $N$개의 노드를 모두 지나면서 노드 사이를 이동할 때의 거리가 이전에 이동한 거리보다 작거나 같은 단조 감소 경로를 return하는 함수를 센트로이드를 활용하여 구현했다. 이 때 센트로이드를 한 노드에 대한 다른 한 노드의 서브트리의 크기 질의를 활용하여 구하고, 센트로이드에서의 서브 트리가 2개일 때, 3개일 때 순차적으로 문제를 해결했다. 서브 트리가 2개일 때는 크기가 큰 서브 트리부터 제일 깊은 노드 하나씩 방문하면서 문제를 해결했고, 3개일 때는 step 1에서 깊이가 깊은 순서로 같은 서브 트리로 이동하지 않으면서 순회하다 한 서브트리의 크기가 남은 노드의 수의 절반보다 클 경우 두 서브트리를 묶어 서브 트리가 2개일 때의 방식처럼 해결했다. 이 연구를 통해서 물류 및 배송 최적화, 도로 네트워크의 최적화, 로봇 경로 등등에 도움이 될 수 있을 것으로 예상되며, 향후 간선이 3개 초과, 혹은 간선의 제한이 없는 트리에서 단조 감소 경로를 제시하는 효율적인 함수를 구현할 예정이다.
현재 이루어지고 있는 평점 보정 시스템의 경우 여러 사용자가 특정 상품에 대한 평점을 주고 이를 기반으로 산술평균을 내서 상품에 대한 평점을 산출한다. 그러나 극단적인 값에 대한 영향을 크게 받으며 사용자의 개인적인 특성을 고려하지 않아 신뢰성이 떨어진다. 이를 고려하기 위해 각 사용자의 평점 분포를 고려하여 각 사용자의 평점 분포 데이터에서 데이터 전처리, 특정 점수 이하를 부여한 리뷰의 비율, 로그, 지수 함수를 이용하여 가중치를 정의한 새로운 함수를 기반으로 한 3가지 방법을 기반으로 보정하였다. 이와 같이 개인 평점을 보정한 후 보정 평점의 산술 평균 혹은 가중치를 반영한 방법을 통해 식당의 평점을 도출하였다. 그리고 평점을 보정한 후 극단적인 값을 추가할 때의 평점 변화를 분석하여 3가지 방법을 평가하였다. 주제어: 웹 크롤링, 평점 보정, 데이터 분석