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Fibonacci 수열 {Fn}은 F0=0, F1=1, Fn>=2=Fn-1+Fn-2로 정의되는 수열이다. 임의의 소수 p에 대하여 p│Fp-(p/5)임은 잘 알려져 있다. 그렇다면 p²│ Fp-(p/5)를 만족하는 소수 p는 존재할까? 이러한 성질을 만족하는 소수를 Wall-Sun-Sun 소수라고 부른다. 본 연구에서는 Wall-Sun-Sun 소수의 존재성을 통계적 모델을 통하여 조사한다. 본 연구에서 제시한 두 모델은 각각 Wall-Sun-Sun 소수의 무한성과 유한성을 제시하였다. 두 모델에서 제시한 결과의 차이점을 분석 하고, 타당한 모델의 조건 및 개선점에 대해 논의하였다. 또, 초기 자연수 n에 대하여 Pisano 주 기와 관련한 규칙성을 조사하여 일반화한 추측을 제시하였다. 주제어: Fibonacci 수열, Fibonacci-Wieferich 소수, Wall-Sun-Sun 소수, Pisano 주기
본 연구는 한국의 지형과 사계절을 고려하여 태양광 추적기의 제작 및 에너지 효율성을 분석하고자 하였다. 첫 단계로 산속 골짜기에 위치한 우리학교 옥상에에 설치된 태양전지판의 구조와 및 태양 빛의 조도와 관련된 지형적 환경을 파악하기 위해서 드론촬영을 실시하였다. 둘째로 솔라트레커의 작동과정, 각 모듈별 구조, 가상 출력에너지(power) 등 솔라트레커 제작 준비 단계인 공학적 모델링 (matlab) 수행하였다. 연구내용의 핵심과제인 솔라트레커 제작에서는 태양광 발전의 효율성을 극대 화하기 위해 태양빛을 감지하는 CDs 조도센서를 부착하고 태양의 위치에 따라 패널의 각도를 조정 하는 2축 방향이동이 가능한 서보모터를 도입한 솔라트래커를 제작하였다. 더나아가 태양전지의 출 력 전력을 측정 할수 있도록 아두이노 기반의 전류-전압센서(INA219)를 이용해 발생전기에너지를 측량할 수 있도록 하였다. 일반적으로 전형적인 고정형 태양전지판의 출력에 비하여 태양광을 추적 이동하는 솔라트레커의 전기에너지는 우수하다. 하지만 솔라트레커는 태양전지판을 움직이는데 큰 소비에너지가 필요할것이므로 Ina219 센서를 추가 도입하여 솔라트레커의 운행을 위한 소비(공급)전 력을 구하여 고정형 태양전지판에 비하여 에너지 효율이 얼마나 더 우수한지를 연구진행하고 있다. 주제어: 솔라트래커, 솔라트레커 모델링, 태양전지판, 한국 산악지형, 전기에너지 효율
본 연구는 아스피린과 같은 살리실산 유도체의 형광에 대한 카페인의 소광 현상을 이용해 카페인의 농도를 금 나노입자를 활용하여 시각화하는 것을 목적으로 한다. 이를 수행하기 위해 용액의 pH를 조절하고 환원제로 NaOH, Sodium Citrate를 사용하는 등의 환경 조건과 금 나노 입자를 비롯한 여 러 발색 분자의 종류에 변화를 주며 UV-VIS 분광광도계와 형광분광계를 이용한 분석을 수행하였다. 가장 발색률이 높은 발색단과 환경 조건을 도출하여, 형광 광도와 화학종의 농도를 시각화할 수 있 는 화학센서로써의 가능성을 확인하였다. 주제어: ASA-AuNP, 퓨린, 잔틴유도체, 화학종농도 변화의 시각화
본 연구는 시각장애인의 안전 강화를 위해 드론과 인공지능 기반 객체 인식 기술을 활용한 위험 감지 시스템을 개발하였다. PixHawk 4 기반의 드론에 Raspberry Pi와 카메라를 장착하여 시각장 애인의 주변 환경을 실시간으로 모니터링하고, YOLO 모델을 통해 사람 이외의 물체를 감지하였 다. 감지된 물체는 HC-06 블루투스 모듈을 통해 Arduino로 신호가 전송되며, 부저를 통해 경고음 을 발생시켜 시각장애인에게 접근 위험을 알린다. 본 시스템은 물체와 시각장애인 간의 거리와 접근 속도를 기반으로 경고음의 주파수와 지속 시간을 조정하여 실제 위험 상황에서만 효과적인 경고가 이루어지도록 설계되었다. 이 시스템이 시각장애인에게 실질적인 안전성을 제공하고, 드론 을 활용한 새로운 보조 기술에 기여되기를 기대한다. 주제어: 드론 보조 기술, YOLO 모델, 블루투스 경고 시스템, 시각장애인 위험 감지
자율주행청소차는 투명한 물체 인식의 어려움으로 상용화에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 자율 주행청소차의 도로 청소 작업 효율성과 실용성을 높이기 위해, 투명한 물체를 인식할 수 있는 머신 러닝 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 약 1500장의 투명 물체 영상을 라벨링하고, 다양한 데이터 증강 기법을 적용하여 5000장의 학습 데이터를 구축하였다. 결과적으로, 모델의 인 식률은 90%를 넘었으나, 과적합 문제로 인한 오인식 현상이 발생하였다. 이를 해결하기 위해 고속 도로에서 발견되는 물체를 추가 클래스로 분류하여 라벨링하는 방법을 도입하였다. 더 나아가 데이 터 증강 기법 중 회전, 이동, 밝기 조정 등의 방법이 모델 성능에 미치는 영향을 분석하는 것을 추 가 탐구 주제로 설정하였다. 또한 과적합 문제를 해결하기 위해 도로 위에서 볼 수 있는 물체들에 대한 클래스를 만들어 따로 라벨링과 학습을 통해 인식하게 만들었다. 결과적으로, 본 연구는 자율 주행청소차의 도로 청소 작업을 위한 투명 물체 인식을 개선하고, 제한된 데이터 환경에서의 효과 적인 머신러닝 모델 개발 방법을 제시한다. 주제어: 자율주행청소차, 투명물체인식, YOLO모델, 다중클래스분류, 데이터증강
비타민 B12는 인체에서 합성되지 않아 외부 섭취가 필수적이며, 이에 따라 효율적인 비타민 B12 생산 방법 개발이 요구된다. 본 연구에서 P. freudenreichii의 비타민 B12 생산성을 자외선(UV) 조사를 통해 증대할 가능성을 탐구하였다. 배양한 균주에 UV A를 1, 2, 5, 10, 30분간 조사 후 비타민 B12 생산량을 비교 분석했다. 비타민 B12 정제 후 UV-vis 분광광도계를 통해 측정한 결과, UV 조 사에 따른 비타민 B12의 생산량 증대 효과는 관찰되지 않았고, 유의미한 흡광도 값 또한 나타나지 않았다. 이러한 결과로부터 본 연구는 비타민 B12 과발현에 대한 UV 조사 효과가 일부 제한적일 수 있음을 시사하며, 향후 연구에서는 실험 환경 최적화 및 조건 변화 등이 필요할 것이다. 주제어 : 엘리시터, 자외선, 과발현, vitamin B12, Propionibacterium freudenreichii
현재 단백질의 3차원적 구조를 예측하는 실험을 실행할 때에는 시간과 자원이 많이 든다는 단점이 있다. 따라서 본 연구는 Transformer 모델과 Attention mechanism을 추가한 Autoencoder 모델로 각각 단백질의 3차원 구조와 HIV-1 역전사효소의 결합 부위를 예측하는 AI 모델을 구현하였다. Uniprot과 Alphafold 데이터로 모델을 구성해 대략적인 단백질 구조 예측에 성공하였고, Autoencoder 모델을 통해 HIV-1 결합 부위를 예측해 높은 정확도를 얻었다. 실험 결과 Transformer와 Attention 기반 모델이 단백질 구조와 결합 부위 예측에 사용할 수 있음을 확인했다. 주제어: Attention Mechanism, Autoencoder, Transformer model, 단백질 간 상호작용 예측, HIV-1 역전사효소 결합부위 예측
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