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다양한 재난을 탐지하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 다만, 이러한 재난 탐지 연구 및 대응 기술은 전문적인 기술이 요구되며, 일반 국민이 활용하기에 어려움이 따른다. 따라서 정밀한 분석 기술을 요구하지 않고 국민들에게 직접 제공할 수 있는 재난 경보 시스템 서비스 개발을 하고자 하였음. SNS, 뉴스와 같은 다양한 데이터 수집 방식을 사용하여 재난의 정보들을 수집하고, 정보의 사실 확인 및 가공 과정을 거쳐 활용하기 위한 데이터베이스에 저장하였음. 이후 데이터베이스의 정보들을 사용하여 재난 경보 시스템을 실제로 만들어볼 계획임. 주제어: 빅데이터, 인공지능, 크롤링, 재난
이 연구는 GAN을 이용한 Super Resolution기술을 활용하여 고화질 재생 프로그램을 개발하는 연구이다. 이 재생프로그램을 활용하면 적은 데이터와 요금만으로도 고화질의 영상을 재생할 수 있으며, 고해상도 디스플레이에서도 기존의 저해상도 콘텐츠를 고해상화할 수 있다. 현재까지의 연구에서 인공신경망 및 기초 GAN에 대한 모델을 제작하였다. DCGAN과 CycleGAN을 이용하여 새로운 데이터를 생성하는 생성 모델을 구현하는 것을 목표로 하고 있으며, 모델의 문제점을 확인 및 보완하면서 더욱 실사에 가까운 고해상도 재생프로그램 제작에 대해 연구할 것이다. 주제어: GAN, SuperResolution, 인공신경망, 머신러닝
최근 GAN을 통해서 마스크를 제거한 이미지를 생성하거나 눈을 감았는지 떴는지를 판별하고 뚜렷하 지 않은 음질을 자연스러운 음질로 개선하는 AI 음성합성 기술 등 실생활에 도움이 되는 기술이 개발되 고 있다. GAN을 활용하여 인간의 동작을 따라 하는 인공지능, 바이러스에 대한 신약 개발과 같은 기술 이 발전되고 있다. 본 연구보고서에서는 파이썬과 머신러닝을 통해 GAN 구현을 위한 인공지능에 대한 지식을 기르고 배경지식을 바탕으로 구현한 GAN으로 어릴 때 실종된 아동의 현재 모습을 예측하여 그 당시에 실종된 아동을 보다 쉽게 찾고자 한다. 어릴 때의 인적 사항만으로는 찾기 힘든 실종 아동을 예측한 이미지로 찾는데 이바지하는 것이 목적이다. 주제어: 파이썬, 인공지능, 머신러닝, GAN, 실종 아동
우리나라의 대중교통수단 중 가장 높은 수송 분담률을 기록하고 있는 버스는 탑승객 및 정류장 대기 승객의 이해관계를 종합적으로 고려해 운영되어야 한다. 그러나 현행 버스 운영 방식은 내리거나 타는 사람이 한 명이라도 있을 시 정차하는 승하차 승객 중심의 시스템으로, 탑승객의 기회비용을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 탑승객과 승하차 승객의 기회비용을 모두 반영하고자 정류장에서의 미정차 통과 과정을 포함하는 운영 방식을 제시하였으며, 이 방식의 검증을 위해 버스 통과 기준을 임의로 설정하고, 공공데이터를 활용해 서울시 571번 노선에서의 버스의 움직임을 간략화한 C++ 시뮬레 이션 프로그램을 제작, 탑승객과 정류장 대기 승객의 지연 시간을 분석해 운영 방식의 적용 가능성을 살펴보고자 한다. 주제어: 운영 방식, 기회비용, 미정차 통과, 공공데이터
화성분석은 여러 조성음악에서 보편적으로 발견되는 기술적 요소를 이론화 및 방법론화하여 악곡을 이해 하는 방식이다. 이러한 화성분석의 여러 기법은 구조적·내용적 연구의 시작이며(송무경, 2012), 이를 통해 이루어진 조성 분석, 화음 명명 등 분석의 결과는 조성의 특징(Tonartencharakter)이나 분위기를 파악하는 등 음악 외적으로 다양한 활용의 여지를 가진다. 오늘날 많은 수의 음악이 생산되고 소비되는 환경에서 이러한 분석 의 기술이 가지는 중요도는 높아지고 있다. 이강성, 이돈웅(2007)이나 유승연(2015)의 경우에도 이 작업을 수행하고자 하였다. 분석 구간의 설정 방법과 같은 면에서 두 연구는 효과적인 방식을 제안하였으나 이들이 채택한 규칙기반 구현에는 여러 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기계학습을 적용하여 앞선 연구보다 유동적으로 기준을 설정하고, 이를 통해 화성분석의 정확도를 향상하고자 한다. 주제어: 화성분석, 기계학습, 코랄(Choral)
본 연구에서는 손 제스처 인식 기술을 활용한 인공지능 음악 플레이어를 개발하고자 한다. 학습 데이 터들은 캠으로 하나하나 촬영하였다. 학습된 인공지능 모델을 기반으로 출력을 확인하기 위한 장치로 스피커를 제작하기로 하여, 인공지능을 탑재하기 위해 라즈베리파이를 기반으로 스피커와 캠을 연결하 고 직접 제작한 음악 플레이어를 넣었다. 결론적으로 카메라로 손동작을 인식하여 특정한 손동작에 지정된 명령을 수행하는 인공지능 스피커를 제작하였다. 주제어: 제스처 인식, 스피커, 음악 플레이어, 머신러닝, 지도학습
국내에서 발생하는 범죄 중 교통범죄는 감소하고 있으나 강력범죄는 큰 변화 없이 더욱 지능화되고 있다. 따라서 이에 대비하기 위해 첨단과학역량을 확충하고 신종범죄 분석을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 범죄와 관련성이 있는 데이터를 수집하여 상관관계 분석을 통해 범죄율과 관계가 있는 요인을 찾아보고 머신러닝을 통해 관련성을 예측해 본다. 상관분석과 머신러닝을 통해 분석하여 범죄율과 관계 가 있는 요인을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 범죄에 영향을 미치는 항목을 크게 4가지 요인으로 구분하고, 이와 관련성 있는 공공데이터를 수집하여 전처리 및 상관분석 과정을 통해 전국 시군구별 범죄율과 각 요인의 상관관계를 도출하였다. 이를 통해 공시지가, 면적대비 치안센터 수, 면적대비 유흥주점 수는 범죄율에 비례하고 세대당 인구 수는 이에 음의 상관관계를 가진다는 것을 예측할 수 있다. 주제어: 공공데이터, 빅데이터, 상관분석, 머신러닝, 범죄
본 연구에서는 공공 데이터 포털에서 수집한 정보를 바탕으로 Prophet을 이용하여 데이터의 전체적인 경향 성, 예측값과 실제값의 오차 원인 등을 분석하였다. 그 후 교통사고 발생 위험지수를 정의하여 REST API 서비스를 제공하였다. 기존의 교통정보 앱들은 도시 간 이동 시 소요시간 등의 정보를 제공하지 않거나 색약 환자 나 외국인들은 이용하기 불편하다는 점들이 존재하였기 때문에 이 점을 개선하고자 하였다. 따라서 이 RESTAPI 서비스를 활용하여 figma, 리액트(React)로 실시간 교통정보 알리미 애플리케이션을 제작하였다. 실시간 교통정보 알리미 애플리케이션에는 Open Weather 서비스와 ITS 국가정보센터에서 제공되는 API가 이용되었다. 이러한 앱은 모든 사회의 구성원에게 적합한 교통정보를 제공할 것이며 더 안전한 교통환경을 조성할 것으로 기대된다. 주제어: 공공 데이터, Open API, 실시간, 교통 상황, 시계열 예측
기숙사는 학생들의 기본적인 생활을 하는 공간이기 때문에 기숙사 생활은 학업에 있어서 큰 영향을 미친다. 따라서 무작위로 호실을 배정하는 것은 학생들의 학업에 악영향을 끼칠 수 있다. 따라서 적절한 기준에 따라서 학생들의 개별 특성을 고려한 호실 배정을 해야 하지만 이를 직접 배정하는 것은 시간적으로 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 휴리스틱 알고리즘인 유전 알고리즘을 이용하여 학생들이 생각 하는 기숙사 호실 배정 기준을 고려한 최적 해 탐색 프로그램을 제작하고, 프로그램을 활용하여 기숙사 호실 배정의 최적 해를 탐색하고자 한다. 또한 이 프로그램의 시간적 효율을 높이기 위해 내부 인자들의 수치를 변화시키며 탐색 시간을 감소시켜 나가고자 한다. 주제어: 유전 알고리즘, 기숙사 호실 배정, 개별 특성
고교학점제가 시행됨에 따라 학생들은 수강신청을 바탕으로 자유롭게 과목 선택이 가능하다. 따라서 시험과목도 많고, 학생별로 시험 응시 과목이 다양하게 나타난다. 이에 시험 시간표를 구성하는데 있어 수작업을 최소화하고, 필수조건과 요구조건에 맞는 시험 시간표를 구성하고자 한다. 기본적인 시간표 배치는 전체 탐색을 이용하여 모든 학생들이 수강한 과목이 자신의 시간표에 들어가도록 배치를 진행한 다. 이 시간표의 비교는 피로도를 기준으로 하게 되는데 피로도는 학생들의 설문에 따른 각 과목과 과목 배치의 만족도를 기반으로 수학 모델링을 통해 수치화한다. 알고리즘은 계속하여 가능한 시간표를 탐색하며 각 학생들에 대한 피로도의 평균값과 표준편차의 곱이 낮아지는 시간표들을 계속하여 출력한 다. 이에 더 나아가 과목 그룹화를 통해 같은 날에 있어서는 안되는 과목들을 제한하고 시험 고사실의 수를 고려하는 등 추가적인 제한 요소들을 감안하였다. 탐색은 많은 경우의 수를 전체 탐색을 해야 하므로 탐색전에 과목들과 시험 시간들을 각각 피로도를 기준으로 정렬하여 배치하기 어려운 과목과 시간부터 탐색함으로써 탐색 시간을 단축하였다. 주제어: 시간표, 시험 시간표, 스케줄링
사진을 찍었을 때 사진 속 보이는 물체의 색상은 실제 우리 눈으로 보는 색과는 달라 가구, 옷 같은 물체들이 온라인 쇼핑물을 이용해 구입 후 실제로 보게 되면 인터넷에 올라와 있는 사진과 다른 경우가 생긴다. 이 문제는 본 팀이 만든 프로그램을 이용하여 플래시를 끈 상태로 찍은 사진과 플래시를 킨 상태로 찍은 두 사진만으로 선명한 사진과 실제 물체의 색상와 가장 비슷한 색상을 가지는 사진을 얻어 해결할 수 있을 것이다. 고전적인 플래시, 비플래시 사진의 합성이 아닌, Guided Filter를 이용하고, 노이즈 정도에 따라 파라미터를 자동으로 지정해주는 방식을 사용하여 기존의 방법보다 색 보정을 더 정확하게 한다. 주제어: 색 보정, 데이터 분석, 머신러닝, 플래시, Guided Filter
본 연구의 목적은 행동 경향이 자연적인 상황에서 일정 확률에 따라 발생 가능하다는 것을 보이 는 것이다. 시뮬레이터 상에 여러 포식자, 피식자, 주변 환경과 이들이 가져야 할 각 설정을 구현 하여 생명체의 정신이 어떠한 과정으로 발현되는지 알아본다. 이로써 자연 현상에서 나타나는 생명체의 행동 경향이 초자연적인 현상이 아니라 자연스러운 현상임을 보이고자 한다. 주제어: 소프트웨어 기반 인공생명, 시뮬레이션, 행동 경향