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본 연구에서는 손 마비 환자가 물건을 쉽게 잡을 수 있도록 돕는 착용형 로봇손을 개발하였다. 기 존의 리튬 이온 전지를 사용하는 경우 환자의 움직임에 불편함을 줄 수 있어, 유연성을 제공하는 플렉서블 이차전지를 적용하기 위해 플랙서블 이차전지 제작 및 성능테스트를 진행하였고, 이를 통 해 로봇손은 구부러지는 신체 부위에 부착할 수 있는 장점을 갖추었다. 근전도 센서를 이용해 모터 를 제어하는 방식으로 설계하여 손가락의 움직임을 조정하였다. 최종적으로 제작된 손 로봇은 플렉 서블 이차전지가 응용되었기 때문에 신체적 움직임에 의한 내구성, 공간 활용적 측면과 에너지 저 장의 측면에서 매우 우수하다. 이 연구를 통해 제작된 의료용 착용형 로봇손의 형태가 더 다듬어진 다면, 손을 자유롭게 움직이지 못하는 손 마비 환자들에게 편리함을 제공할 수 있다. 주제어: 착용형 로봇손, 플렉서블 이차전지, 근전도 센서, 재활, 웨어러블 기기
소행성의 광도곡선은 소행성의 3D 형상을 비롯한 각종 주요 물리량을 내포하고 있어 소행성 연구에 필수적인 데이터이다. 하지만 기존 소행성 3D 형상 모델링 연구들은 10년 이상의 관측 데이터 혹은 적응 광학 기술을 필요로 하고, asteroid@home과 같은 분산 컴퓨팅 환경을 요구한다. 본 연구는 광 도곡선 역산법을 Kolmogorov-Arnold Network (KAN)으로 모델링하여 분석하고 3D 형상을 추출하 는 딥 러닝 파이프라인을 제안한다. Kanpiler를 통해 Convex Profile Inversion (CPI) 수식을 모델 링한 후 DAMIT 데이터셋에 대한 추가 학습을 통해 광도곡선 역산 과정을 모델링하였으며, KAN의 해석 가능성을 활용하여 각 변수의 기여도를 시각화하였다. 이후 sparse한 지상 관측 자료에 대해서 도 높은 정확도를 나타냄을 확인하기 위해 (126) Velleda, (130) Elektra에 대한 지상 관측을 수행하 여 얻은 sparse 광도곡선에 대해 검증 과정을 거쳤다. 주제어: 소행성, 광도곡선 역산법, 3D 형상, KAN
본 탐구는 대형견의 신체 구조와 보행 특성을 분석하여 사용자 친화적인 보조기구를 개발하는 것 이다. 기존 보조기구가 중소형견을 중심으로 제작되어 대형견의 특성을 반영하지 못한 점을 개선하 고자 하였다. 강아지의 보행 패턴과 관절 가동 범위를 분석하여 보다 더 자연스러운 움직임을 지원 하는 보조기구를 설계하고, 제작하였다. 또한 추후에 행동 모니터링 및 조절이 가능한 스마트 어플 리케이션을 개발해 보호자가 실시간으로 개의 행동을 관리할 수 있도록, 센서 기반 운동 감지 시스 템으로 반려견의 활동량을 측정하고 피드백 시스템을 구축할 예정이다. 이 탐구를 통해 대형견 보 호자의 안전하고 편리한 반려견 관리에 도움을 줄 수 있을 것이다. 주제어: 스마트, 대형견, 편의성, 분석, 보조기구
본 연구는 환자의 기침 소리 데이터만으로 양성판정을 내리는 딥러닝 프로그램의 물리적 기준을 파악하기 위해 진행되었다. 이미 여러 국가에서 딥러닝(DL)을 활용하여 기침 소리로 코로나19를 판 정하는 연구가 이루어졌고, 일부 연구에서는 민감도 95%와 AUROC 90%를 달성하는 성과를 보였다. 그러나 딥러닝 모델이 기침 소리를 분석하는 과정과 실제 기침의 발달 과정 간의 상관관계는 명확 히 밝혀지지 않았다. 이에 따라 본 연구는 호흡기 구조를 모사한 기침 모형을 제작하여, 기존 딥러 닝 프로그램과 결합함으로써 기침의 발달 과정과 딥러닝 분석 간의 관계를 규명하고자 한다. 연구 방법으로는 기침 소리 데이터를 수집하고, 이를 스펙트로그램으로 변환한 후 CNN 기반의 딥러닝 프로그램을 학습시킨다. 이후, 제작된 호흡기 모형을 활용하여 지정한 변수와 관련된 다양한 기침 소리를 생성하고, 이 데이터를 바탕으로 딥러닝 프로그램의 분석 결과와 호흡기 질환으로 인한 호 흡기의 물리적 변화의 상관관계를 밝히는 시뮬레이션 실험을 진행할 계획이다. 이를 통해 딥러닝 모델의 해석 가능성을 제고하는 데 기여할 것이다. 주제어: 기침, 호흡기 모형, CNN, 스펙트로그램, 시뮬레이션
다양한 기능과 형태로 생명활동하는 세균 중 중 일부는 극한 환경에서도 생존 가능하다. 본 연구 는 이렇게 극한 환경에서 생존하는 호산성, 호열성, 호염성 세균이 포함한 단백질과, 그 외의 비분 류 단백질의 특성을 파악하여 분류하고 활용하는 것을 목적으로 한다. 학습 데이터 수집을 위해 NCBI, PDB 등 사이트와 nglView, Pymol 등 라이브러리를 탐색하고 최종적으로 PyMol을 사용해 117개 단백질의 3차원 구조를 6방면에서 2차원 이미지 데이터를 수집하도록 하였다. 이를 사용해 ResNet 기반으로 딥러닝을 진행했다. 62.5%의 테스트 정확도를 보이는, 단백질 분류에 참고가능한 수준의 모델을 개발했다. 그리고 딥러닝을 이용해 예측한 단백질의 특성을 임의의 단백질의 산염기 변성, 열변성 정도, 또는 효소 활성화 정도를 Uv-Vis를 통해 측정하여 검증하였다. 주제어: 극한 미생물, 단백질, PDB, ResNet, Uv-Vis
본 연구는 빌딩풍을 활용한 풍력발전 기술을 제시한다. 고층 건물 증가로 빌딩풍 문제가 대두되는 가운데, 이를 에너지원으로 전환하는 기술은 도시의 지속가능성 향상에 기여할 수 있다. 본 연구에 서 빌딩풍의 특성을 분석하고, 이에 대응하는 짐벌 구조의 반응형 풍력발전기를 설계했다. 이 발전 기는 풍향 센서와 서보모터로 실시간 블레이드 방향 조정이 가능하다. 3D 프린팅으로 프로토타입을 제작하고, 풍동 실험과 시뮬레이션으로 성능을 평가했다. 결과적으로, 제안된 발전기는 기존 대비 20~30% 향상된 발전 효율을 보였으며, 빌딩풍 상쇄 효과도 확인되었다. 본 연구는 도시 환경에서의 신재생 에너지 생산에 새로운 가능성을 제시하며, 향후 최적화 연구를 통해 도시의 에너지 자립도 향상과 탄소 배출 저감에 기여할 것으로 기대된다. 주제어: 벤츄리효과, 베르누이 법칙, 전자기유도, 짐벌, 풍력 발전
본 탐구는 매화 추출물의 항산화 성능을 기존에 쓰이고 있는 항산화 물질과의 비교로써 판단하 고, 이를 이용하여 중금속 확인 키트를 만드는 것을 목적으로 한다. DPPH assay를 통해 레몬, 양 파와 비교하여 매화의 항산화능을 확인 및 검증하였다. 중금속 흡착 가능 여부를 확인하기 위한 Pb 를 대상으로 한 중금속 흡착 실험에서는 흡착이 거의 일어나지 않은 모습을 확인할 수 있었다. 주제어: 매화, 항산화 능력, DPPH assay, 중금속, 납
본 연구는 자율주행차량의 경로 계획에서 안전성과 승차감을 동시에 최적화하는 방법을 제안한다. Bezier 곡선 및 Rational Bezier 곡선을 활용하여 장애물 회피와 부드러운 주행을 고려한 경로를 생성하며, ISO 2631-1 표준에 따라 경로 곡률을 기반으로 승차감을 정량화하였다. 또한, 사용자가 경로 길이와 곡률에 부여하는 가중치에 따라 맞춤형 경로가 가능하도록 설계하여 다양한 주행 상황 에 대응할 수 있다. 본 연구는 자율주행 차량의 편안하고 안전한 주행을 위한 새로운 경로 계획 방안 을 제시한다. 주제어: 자율주행시스템, 경로 계획, 승차감 최적화, Rational Bezier 곡선, 장애물 회피
본 연구는 폰툰 구조물의 흔들림 문제를 개선하기 위해 서스펜션의 구조와 원리를 적용하는 방안 을 탐구하였다. 기존 방식의 폰툰 모형과 서스펜션 구조를 도입한 폰툰 구조물 모형을 3D 모델링하 여 출력한 후, 파도 생성 장치를 제작하여 파도를 일정하게 형성하였다. 파도 생성 장치를 이용하여 폰툰 모형의 흔들림을 실험하였고 모형의 수직 방향 움직임을 일정 시간 단위로 분석한 결과, 서스 펜션 구조를 적용한 모형이 기존 방식에 비해 흔들림이 크게 감소함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 폰툰 구조물의 안정성을 높이고 거주성을 개선하며, 다양한 환경에서의 적용 가능성을 제시 함으로써 미래의 해상도시 설계에 중요한 기여를 할 수 있음을 시사한다. 주제어: 서스펜션, 폰툰
이 연구는 세계 인구 증가와 농경지 감소로 인해 예상되는 식량 수요 증가와 이에 따른 물과 전기 공급 문제를 해결하기 위해 미생물 연료전지를 활용한 해수 담수화 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 미생물 연료전지는 미생물의 물질대사 과정에서 발생하는 전자를 이용해 전기를 생산하는 생 물 전기화학 시스템으로, 본 연구에서는 이를 통해 전기와 담수를 동시에 생산하는 시스템을 제안 한다. 연구는 미생물 연료전지의 구조와 작동 원리를 이해하고, 다양한 포도당 농도와 이온 교환막 종류에 따른 전기 생산 및 해수 담수화 능력을 평가하였다. 또한, 실험을 통해 미생물 연료전지의 발전 성능과 담수화 효과를 확인하고, 이를 사막 농장에 적용할 수 있는 방안을 탐구하였다. 연구 결과, 미생물 연료전지가 사막 지역의 농업 생산성 향상에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 지속 가능한 물과 전기 공급 방안으로서의 가능성을 보여주었다. 주제어: 미생물 연료전지, 해수 담수화, 사막, 농업, 지속 가능
본 연구는 등고선과 지질학적 데이터를 활용하여 지질도 및 지질단면도를 자동으로 생성하고 더 나아가 3D 구조를 출력하는 프로그램 개발을 목표로 하였다. 현재 지질도 작성은 전문적인 지질 학자들이 오랜 시간과 노력을 들여 수작업으로 이루어지며, 산악 지형이 많은 우리나라에서는 모 든 지형에 대해 구체적인 지질단면도를 작성하는 것이 어려운 상황이다. 따라서 연구 과정에서 유전알고리즘을 사용하여 지층 경계선을 추정하였고 순차적으로 등고선 기반 지형 단면도와 지질 단면도를 생성해내는 알고리즘을 개발하였다. 그 결과 사람이 그린 지질 단면도와 약 1.5%의 오 차율로 높은 정확도를 보였으며 기존 작업 대비 약 80배의 시간 절감 효과를 보였다. 이는 광물 및 자원 탐사, 자연재해 예방, 과거 환경 예측, 토목 공학적 정보 수집 등 다양한 분야에서 유용 한 지질학적, 산업적, 교육적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 주제어: 지질학, 지질평면도, 지질단면도, 자동화, 3D 모델링
본 연구에서는 알고리즘 문제 제공 서비스인 Baekjoon Online Judge에서의 사용자의 실시간 문제 제출 데이터를 사용하여 인공지능 학습을 통해 사용자에게 적정 난이도의 문제를 추천하는 문제를 다룬다. 이 문제를 해결함으로써, 알고리즘 학습을 원하는 사용자들의 학습 효율을 향상하고, 또한 인공지능을 활용해 적정 문제 각 후보에 대한 확률을 계산해 사용자에게 학습에 맞는 문제를 제공 할 수 있도록 한다. 주제어: 알고리즘 학습, 인공지능, 문제 추천 시스템