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본 연구는 인공지능(AI)과 드론 기술을 융합하여 화재 발생 시 신속하고 효과적인 대응을 통해 인 명과 재산 피해를 최소화하는 방안을 제시한다. 화재 진압 및 응급 구조 활동에서 시간의 중요성에 주목하여, 드론을 활용한 사전 경로 확보 시스템을 설계하였다. 본 시스템은 컴퓨터 비전 기술 중 하나인 YOLOv5 모델을 적용하여 도로상의 차량과 장애물을 실시간으로 탐지하고, U-Net 기반의 이미지 분할(segmentation) 기술을 통해 도로 상황을 분석한다. 이러한 분석을 통해 소방차가 보다 신속하게 현장에 도착할 수 있도록 최적의 경로를 제공하며, 골든아워를 준수할 수 있게 한다. 실험 결과, 드론 기반의 도로 분석 시스템은 차량 및 장애물을 효과적으로 식별할 수 있었으며, 이는 화 재 발생 시 소방차의 진입로 확보에 유의미한 기여를 할 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 제 안된 시스템은 화재 및 응급 상황에서 신속한 대응을 가능케 함으로써 인명과 재산 피해의 감소에 기여할 것으로 기대된다. 주제어: 인공지능, 드론 기술, 화재 대응, 컴퓨터 비전, 경로 분석
본 연구는 최근 빈번해진 지진 피해를 최소화하기 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. 기존의 지진 대응과 달리, 본 연구는 지진파 자체를 굴절시켜 특정 위치에 도달하지 않도록 하는 방법을 탐구한 다. 이는 다른 과학자들이 시도하지 않은 방식으로, 지진파의 굴절을 통해 타겟지점에서 지진의 강 도를 줄이는 것을 목표로 한다. 궁극적으로는 지진파를 효과적으로 굴절시켜 강도를 완화하는 구조 물 제작을 목표로 하며, 이러한 구조물이 실제로 구현된다면 지진으로 인한 문화재 파손, 인명 및 재정적 피해를 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 주제어: 지진파, 상쇄 간섭, 굴절, 아두이노
이 연구는 인공지능과 기계 학습 기술을 활용하여 영어 랩 음악의 가사와 비트를 자동으로 생성하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 연구에서는 주로 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용하여 가사와 비트를 생성하였으며, 그 성능을 평가하였다. LSTM 모델은 순차적인 데이터 처리에 강점을 지니고 있어 랩 가사의 문맥을 유지하면서도 비교적 자연스러운 가사를 생성할 수 있었고, 창의적이고 독창적인 비트 패턴을 생성하는 데도 성공하였다. 그러나 복잡한 운율과 라임 패턴을 완벽하게 반영하지 못하는 등의 한계가 존재했다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 연구에서는 더 방대한 데이터셋을 활용하고, 모델의 구조를 개선하여 이와 같은 한계를 극복하고자 한다. 이 연구는 랩 음악 창작 과정에서 인공지능이 유의미한 도구로 활용될 가능성을 제시하였다. 주제어: 인공지능, 딥러닝, VQ VAE, LSTM
본 연구는 자전거 주행 시 도로 바닥의 굴곡을 실시간으로 감지하여 경고하는 시스템을 YOLOv8 활용하여 개발라는 것을 목표로 한다. 자전거 주행 중 도로의 상태는 안전에 직접적인 영향을 미치며, 특히 굴곡이나 장애물은 사고의 주요 원인이 될 수 있다. 이를 해결하기 위해 도로 바닥의 굴곡을 감지하는 자전거 주행 안전 시스템을 개발하는 데 있어 YOLOv8을 기반으로 안전성을 향상시킬 수 있는 경고 시스템을 구축하고자 한다. 우리는 직접 데이터를 수집하고 배경 이론에 대해 연구하며, YOLOv8의 적합성을 검토하고 우리의 모델에 도입하였다. 이를 도입한 모댈에서, 수집된 데이터에서 도로 바닥 굴곡을 비교적 높은 성능으로 탐지하고 굴곡의 위치를 출력하여 경고하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 자전거 주행 안전성을 향상시키고, 나아가 다양한 교통수단에 적용할 수 있는 도로 상태 감지 기술의 발전에 기여할 것으로 기대된다. 주제어 : Computer Vision, 이미지 인식, 도로 바닥 굴곡
본 연구는 3D Gaussian splatting 기술을 활용하여 메타버스 환경에서의 실감 나는 콘텐츠를 구현하는 것을 목표로 한다. 연구의 첫 단계로, Camera Calibration 및 Multi-view Geometry 이론을 심도 있게 학습하여, 다중 시점에서 촬영된 사진들을 바탕으로 카메라의 위치와 방향을 정확하게 추정하는 과정을 수행하였다. 이를 위해 COLMAP 소프트웨어를 사용하여 사진 간의 연관성을 분석하고, 카메라의 3D 위치 정보를 추출하였다. 이렇게 얻어진 데이터를 바탕으로, 3D Gaussian Splatting 모델을 적용하여 학교의 다양한 공간을 고해상도로 재구성하였다. 본 연구의 결과물은 메타버스 내에서 현실감 있는 학교 공간을 구현하는 데 기여하며, 향후 다양한 교육 및 가상현실 콘텐츠 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 주제어: 3D Gaussian Splatting, 메타버스 콘텐츠 제작, Camera Calibration, Multi-view Geometry, COLMAP
본 연구는 Computer Vision을 활용해 학교 급식의 영양정보를 자동으로 추출하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 급식실의 인력 부족으로 인해 학생이 섭취하는 영양소를 개별로 확인하는 것은 어렵고 영양 기준을 준수하는지 평가하는 것도 현실적으로 불가능하다. 이를 해결하기 위해 다양한 멀티모달 모델을 사용하여 급식 사진에서 음식을 인식하고, 해당 음식의 크기를 레퍼런스 물체와 비교해 추론한 뒤 영양 정보를 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 AIHub의 데이터셋과 Google의 Nutrition5K 데이터셋을 사용해 모델을 학습시키고, 모델 구조는 YOLOv10, Meta의 SAM2, 그리고 커스텀 멀티모달 모델을 사용하였다. 주제어: Computer Vision, Deep Learning, Object Detection, Image Segmentation, Regression
본 연구는 제한된 볼츠만 머신(RBM)의 학습 효율성을 향상시키기 위해 데이터 세트의 차원 변환 기법을 적용하였다. MNIST 데이터 세트를 다양한 차원 변경 방법 등을 이용해 차원을 축소한 후, 다시 차원을 확대하는 과정을 통해 데이터 세트의 특성을 유지하면서 정보를 압축, 확대하는 경우 를 찾아보았다. 변환된 데이터 세트를 활용하여 새로운 RBM 모델을 학습한 결과, 학습 속도와 오 차율 측면에서 긍정적인 성과를 얻을 수 있었다. 특히, 차원 축소가 과도하지 않은 경우, 원본 데이 터와 비교했을 때 성능 저하 없이 학습 시간의 효율성을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다. 본 연 구는 RBM과 같은 비지도 학습 모델의 효율성을 높이기 위한 새로운 접근법을 제시하며, 향후 다양 한 데이터 세트와 조건에서의 실험을 통해 일반화된 최적화 방법론을 개발할 필요성을 제기한다. 주제어: RBM, 데이터 세트, 차원축소
본 연구에서는 오염 물질 유출 사고에서의 오염 물질 유출 과정을 시뮬레이션하고, 이를 통하여 오염 물질의 효율적인 방제를 위한 기초 자료를 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대표적인 수중 오염 물질인 기름의 유출 경로에 대해 알아보았다. 기름 유출 사고 중 하나인 태안 지역의 기름유출 사고에 대해 시뮬레이션 해보기 위하여, 태안 지역의 지도를 3D 모델링 한 후 이 지역에서 기름이 순간적으로 유출되었을 경우의 수중 확산 경로에 관해 전산유체역학(CFD)을 이용하여 연구를 수행하였다. 바다에 방출되는 다양한 오염 물질들은 바다가 오염되는 것과 관련하여 큰 관심을 받고 있으며, 특히 최근 일본의 오염수 방류를 통하여 오염 물질의 확산 경로를 예측하여 이를 방제하는 시스템의 중요성이 더 커지고 있다. 본 연구를 진행함으로써 다양한 오염 물질의 배출경로를 예측하고, 오염 물질의 확산 양상을 나타내는 자료를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 주제어: 수중 오염. 전산 유체 역학 (CFD), 태안 기름 유출 사고, 3D 모델링. 확산
이 연구에서는 대기 중 미세한 얼음 결정, 다이아몬드 더스트에 의해 나타나는 subsun(영일) 현상이 발생하는 최적 조건에 관해 탐구하고 재현 가능한 모형을 제작하였다. 다이아몬드 더스트를 대체할 반사체로 평면거울, 페트리접시, OHP 필름 등을 활용하였고, 다이아몬드 더스트의 운동을 탐구하기 위한 대체제로 덮개유리를 사용하였다. 광원 역시 일반적으로 사용하는 손전등이나 레이저 포인터, 광원 발생기 등 여러 광원을 시도해 보았다. 손전등 빛이 반사체에 평행하게 입사하지 않아 원하는 결과를 얻기 어려웠고, 인위적으로 평행광을 구현하거나 평행광의 부재를 해결하는 부분에 난점이 있었다. 상하로 촘촘히 배치한 페트리접시에 레이저 포인터를 평행하게 여러 줄기 쏘았을 때 대략 하나의 점으로 모이는 것이 확인되었다. 주제어: subsun 현상, 다이아몬드 더스트, 빛의 반사, 광학 현상, 모형 제작
본 연구는 전류 자극이 애기장대(Arabidopsis thaliana)의 생장과 유전자 발현에 미치는 영향을 분석 하여 수경재배의 효율성을 높이는 방법을 탐구하고자 하였다. 전기영동 장치를 활용해 전류 자극을 적용한 결과, 생장 및 스트레스 반응과 관련된 유전자(NMIG1, GASA4, PIN1)의 발현이 유의미하게 상향 조절됨을 확인하였다. 이 연구는 전류 자극이 식물 생장에 미치는 영향을 유전자 수준에서 밝 힘으로써, 농업에서의 전기 자극 활용 가능성을 제시하며, 수경재배 기술을 포함한 친환경 농업 기 술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 다양한 전류 조건을 탐구하여 최적의 자극 환경을 도출하고, 다른 식물 종에 대한 적용 가능성도 검토할 계획이다. 주제어: 전류 자극, 수경재배, 애기장대, 종자 발아, 생장률
본 연구는 다양한 농도의 Curcumin이 간암 세포주 Hep3B의 생존율에 미치는 영향을 평가하고, Curcumin이 항암 치료에 활용될 가능성을 탐구하였다. 실험 결과, Curcumin 농도가 증가할수록 Hep3B 세포 생존율이 전반적으로 감소하는 경향이 나타났으나, 10μM에서 20μM의 저농도에서는 일시적인 생존율 증가 현상이 관찰되어, 이는 세포의 보호 반응 또는 적응 반응 가능성으로 해석되었다. 고농도에서는 Curcumin의 세포독성이 뚜렷하게 발현되며 강력한 항암 효과를 확인할 수 있었다. 면역관문 유전자 발현 분석에서는 PD-L1의 발현이 예상과 다르게 증가하고, B7-H4의 발현이 감소하는 경향이 나타나 Curcumin의 면역 조절 가능성을 시사하였다. 그러나 B7-H3의 발현에서는 명확한 변화가 없었고, 일부 결과는 선행 연구와 상충되어 추가적인 검증이 필요하다. 이상의 결과는 Curcumin이 항암제로서 잠재적인 효능을 가지지만, 단독 사용보다는 기존 항암제와의 병용 투여를 통해 시너지 효과를 극대화할 필요가 있음을 시사하며, 특히 B7-H4 억제 기작을 타겟으로 한 면역 항암 치료 가능성을 제안한다. 연구의 신뢰성을 높이기 위해 추가적인 반복 실험이 요구된다. 주제어: Curcumin, 간암 종, 면역관문 유전자, 항암제
산형화목 미나릿과에 속하는 당근(Daucus carota)은 풍부한 영양분 덕분에 한국을 비롯한 여러 나 라에서 재배되고 있는 전 세계적 작물이다. 당근 재배 시 점무늬낙엽병, 검은잎마름병 등 다양한 피 해가 발생할 수 있다. 클로렐라(Chlorella fusca)가 다양한 작물에 성장과 생육을 촉진시키고 식물 병원균에 의한 질병을 예방할 수 있음이 알려져 있음을 적용하여, 선행연구 사례가 적은 당근을 이 용해 당근에 클로렐라 처리를 통해 Alternata의 감염의 방제 효과를 확인하였다. 당근 모종을 구입 하여 포트에 옮겨 심은 후, 클로렐라의 처리 여부와 처리 농도를 달리하여 재배하였다. 실험군과 대 조군에 A. alternata의를 각각 접종하여 점무늬낙엽병의 발병률을 비교한 결과, C. fusca의 농도가 높을수록 A. alternata에 감염된 개체 수 및 잎의 수가 감소하는 경향과 시료당 평균 포자, 균사의 수가 감소하는 경향을 보였다. 또한 현미경을 통해 클로렐라를 살포한 당근에서 바이오필름이 형성 되었음을 확인하였고 A. alternata의 방제 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구는 당근과 클로렐라 및 병원균의 관계에 대한 기초연구 자료 및 클로렐라를 활용한 당근의 재배 농법 연구의 기초 자료 로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 주제어: 클로렐라, 당근, 점무늬낙엽병, 생물학적 방제