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페로브스카이트 전지는 최근 들어서 주목받고 있는 태양전지이다. 페로브스카이트 전지는 페로브스카이트 구조를 가진 물질을 광흡수층으로 하는 태양 전지로 매우 높은 효율을 가진다. 하지만 이러한 페로브스카이트 전지의 문제점은 기존 납 기반 페로브스카이트의 경우 독성 문제 및 환경 문제를 가지는 것이였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 비납 물질을 활용한 페로브스카이트 태양 전지 제작 및 기존 납 기반 태양 전지와 효율성 비교, 습도와 온도를 변화시키며 다양한 환경에서의 효율성을 측정하고 비교하며 비납 페로브스카이트 태양 전지에 대한 연구를 진행 하였다. 주제어: 비납 페로브스카이트, 태양 전지, 전자 전달층, 박막 코팅, 에너지 효율
본 연구는 인터넷과 미디어의 발전으로 확산되는 가짜뉴스 문제를 해결하기 위해, 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝 기술을 활용한 가짜뉴스 판별 모델 개발에 중점을 두고 있다. 특히, 한국어 기반의 감정 및 편향도 분석을 통해 뉴스 기사의 진위 여부를 판단하는 시스템을 구축하고자 한다. 이를 위해 다양한 데이터셋을 수집하고, Huggingface Hub의 monologg/distilkobert 모델을 사용하여 감정과 편향성을 학습시켰다. 또한, XGBoost 머신러닝 모델을 이용해 뉴스의 진실성을 평가하는 과정을 거쳤다. 본 연구는 가짜뉴스로 인한 사회적 피해를 줄이고, 신뢰할 수 있는 정보 제공을 목표로 하는 해결책을 제시하고자 한다. 주제어: 가짜뉴스, 머신러닝, 자연어처리, 웹크롤링
유클리드 스타이너 트리 문제(ESTP)는 주어진 고정 점을 포함하는 최소 길이의 트리를 찾는 문제로, 도로 및 네트워크 설계 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. ESTP는 NP-hard 문제로, 정확한 해를 구하기 어려워 휴리스틱 알고리즘이 활발히 연구되고 있다. 스타이너 트리 문제의 연구는 기존의 유클리드 평면뿐 아니라, 구면상에서도 중요한 연구 주제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존의 평면 ESTP에서 활용되는 Steiner-Insertion 알고리즘을 바탕으로 구면상에서의 ESTP를 해결할 수 있는 새로운 휴리스틱 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 통해 대규모 네트워크 설계, 인공위성 배치, 해저 통신 케이블 설치 등 다양한 분야에서의 문제해결에 기여할 수 있을 것이다. 주제어: 스타이너 트리, 휴리스틱 알고리즘, 그래프 이론
현대 사회에서 숏폼 및 릴스와 같은 짧은 영상 콘텐츠의 급증으로 인해 사용자들은 반복적으로 유사한 내용의 영상에 노출되고 있으며, 이로 인해 도파민 중독과 같은 심리적 문제가 대두되고 있다. 본 연구는 Whisper 음성 인식 모델과 BERT 기반 자연어 처리 모델을 활용하여 영상 콘텐츠의 유사도를 분석하고, 이를 통해 반복되는 유사 콘텐츠를 식별함으로써 도파민 중독을 예방하는 방안을 제시하고자 하였다. 연구 과정에서 Spleeter를 이용해 음성에서 배경 음악을 제거하고, 긴 영상에 대해서만 텍스트를 요약하여 처리 효율성을 높였다. 연구 결과, Whisper와 BERT를 사용한 분석이 중복된 콘텐츠를 효과적으로 감지할 수 있음을 확인하였으며, 이러한 기술이 도파민 중독 예방에 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 주제어: 도파민 중독, 영상 콘텐츠, 유사도 분석, Whisper, BERT
최근 전기차의 수요가 증가함에 따라 향후 5~10년 간의 리튬 이차 전지의 폐배터리의 양이 크게 증가할 것으로 예상된다. 이에 폐배터리를 재사용할지 배터리의 유가금속을 재활용할지 결정하기 위해 폐배터리의 상태를 진단하는 리튬 전주기 활용 기술이 필요하다. 리튬 전주기 활용은 리튬을 생산 또는 광물에서 추출하는 것부터 소재를 가공해 셀로써 사용하고, 사용 후 배터리를 재활용하거나 폐기하는 과정까지의 모든 단계를 의미한다. 현재 폐배터리 상태 진단 기술은 시간이 오래 걸리고, 비용이 비싸다는 등의 한계가 있다. 이에 본 연구는 노화된 리튬 전지와 신품 리튬 전지를 다양한 환경에 노출시켜가며 전압을 측정하여 리튬 전지의 노화 상태를 파악함으로써 리튬 전주기 활용을 위한 방안을 모색한다. 본 연구를 통해 보다 더 저렴하고 빠르게 배터리의 상태를 진단하여 효율적인 리튬 전주기 활용을 기대해본다. 주제어: 리튬 이차 전지, 전주기, 사용 후 배터리
본 연구는 LLM을 기반으로 한 로봇팔 제어 시스템을 설계하고 구현하여, 음성 명령을 통해 노약자, 장애인 및 입원 환자가 식사를 수행할 수 있도록 돕는 기술을 제시한다. Python을 이용한 음성 인식 알고리즘과 LLM을 통해 사용자의 명령을 실시간으로 분석하고 YOLO 모델을 생성해 다양한 음식을 인식하여 최종적으로 로봇팔의 목표 지점 이동 시스템을 구축했다.본 연구는 사회적 약자에게 실질적인 도움을 제공하며, 로봇팔의 자연어 처리 및 제어 능력의 가능성을 탐구한다. 향후 다양한 물리적 환경과 사용자 요구에 맞는 맞춤형 로봇팔 제어 시스템의 발전 가능성을 제시하며, 로봇 기술이 사람의 삶의 질 향상에 어떻게 기여할 수 있을지에 대한 중요한 통찰을 제공한다. 주제어: #LLM #로봇제어 #기계 #소통 #이미지분석
본 연구는 공기층을 가진 충격흡수재의 성능을 분석하고 개선하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 주변에서 쉽게 구할 수 있는 공기튜브를 사용하여 충격흡수재의 성능을 분석하였다. 실험은 아이조드 충격 시험법과 뉴턴의 요람을 통해 충격 흡수 및 에너지 전달 과정을 정량적으로 평가하였다. 실험 결과, 특정 크기와 형태의 공기 충격흡수재가 기존의 EVA와 비슷한 성능을 보였으며, 이로써 공기층을 가진 충격흡수재가 새로운 대안으로서 가능성이 있음을 시사하였다. 다양한 모양에 대해서 추가로 실험하는 연구가 필요해보인다. Keyword : 뉴턴의 요람, 에너지 보존, 아이조드 충격 시험법
본 연구는 열대 대수학의 기본 개념과 응용을 탐구하고, 이를 바탕으로 다양한 응용 분야에서의 활용 가능성을 분석한다. 열대 대수학은 덧셈과 곱셈 연산을 각각 최솟값과 덧셈으로 정의하여 최적화 이론, 그래프 이론, 신경망 등 여러 분야에서 유용한 수학적 틀을 제공한다. 본 연구에서는 열대 다항식과 열대 기하학의 개념을 이해하고 그 이론을 연구하며, 열대 대수학을 적용한 해시 알고리즘 및 열대 그래프 출력 프로그램 제작을 통해 그 응용 가능성을 제시한다. 또한, 향후 연구 방향으로 최단 경로 문제와 시각화 알고리즘 개선을 제안하여 실생활 속 열대 대수학의 응용과 문제의 해결에 관한 방향성을 제시하고자 한다. 주제어: 열대 대수학, 그래프, 단순화, 해시 알고리즘
본 연구는 ×격자점에서의 비간섭 기울기 패턴에 대한 세부 분석 및 결과를 제시한다. 비간섭 기울기 패턴이란 직선으로 모든 점을 사용하되 ×격자에서 선을 그을 때 생길 수 있는 모든 기울기 값을 사용하여 그리는 패턴이다. 본 논문에서는 다양한 이론을 이용해 비간섭 기울기 패턴이 존재하는지 분석하고, 그 결과를 해석한다. 첫째로, 비간섭 기울기 패턴의 정의와 바젤문제를 통해 1차적으로 가능한 순서쌍을 구했다. 둘째로, 정밀한 논리를 통해 가능한 기울기 수의 점화식을 세워 실제로 비간섭 기울기 패턴이 가능한 순서쌍을 구했다. 마지막으로, ×에서 비간섭 기울기 패턴이 가능한 것을 보이고 의 홀짝성에 따라 비간섭 기울기 패턴의 경로를 일반화했고 지나는 점에 숫자를 매겨 경로를 행렬로 표현하였다. keyword : 경우의 수, 브루트 포스, 일반화, 정수론, 해밀턴 경로
민코프스키 매장은 벡터에 대해서 특정한 곱셈법칙을 만족하는 집합을 정의하였을 때, 그 집합을 만들기 위한 연산을 행하는 함수를 말하며, 이를 활용하여 새로운 집합을 정의하였다. 벡터의 연산과 관련하여 새로운 집합을 정의하고, 이를 좌표평면에 점들로 나타내어 무한다각형의 꼭짓점을 확인한다. d값의 변화에 따른 집합의 꼭짓점의 규칙성을 확인하고, 이를 비교 분석하였다. 또한, 의 배수의 합 집합은 J를 정의하여, 무한다각형을 그리고 꼭짓점을 d값에 따라 비교 분석하고자 한다. 본 연구를 통해 민코프스키 매장의 수학적 의미를 탐구하고, 무한다각형의 꼭짓점의 형태와 규칙성에 대한 수학적 호기심을 해결하고자 하였다. 주제어: 민코프스키 매장, 무한다각형, 벡터의 집합
본 연구는 물리적 현상을 기술하는 미분방정식의 수치해를 구하는 방법으로서 고전적 수치해석 기법과 딥러닝을 활용한 접근법을 비교·분석하는 데 목적이 있다. 기존의 수치해석적 방법은 오일러 방법을 적용하여 미분방정식의 근사해를 구하는 데 사용하며, 딥러닝 기반 접근법은 인공신경망 및 물리기반 신경망을 활용하여 복잡한 미분방정식의 해를 학습한다. 특히 본 연구는 미분방정식의 역문제 해결에 초점을 맞추어 기울기 소실 문제를 최소화하고, 수치해와 실제 해 사이의 오차를 비교하여 분석한다. 이를 통해 미분방정식의 다양한 해법 중 물리적 특성을 반영한 딥러닝 모델이 기존 수치해석적 방법과 비교하여 가지는 이점을 규명하고, 복잡한 물리현상을 보다 정확하게 예측할 수 있는 효과적인 접근법을 제안하고자 한다. 주제어: 미분방정식, 수치해석, 딥러닝, PINN
한국은 전체 인구중 65세 이상인구가 차지하는 비율이 높아지는 초고령사회로 진입하고있다. 지방소멸위험정도를 측정하는 인구소멸 위험지수또한 0.7 정도로 매우 낮아지는 추세이다. 로지스틱 방정식을 이용한 위험지수변화 분석을 통해 인구 문제해결을 목표로 하는 연구가 진행중이다. 1980년대이후의 전국 인구소멸위험지수데이터를 통해 결정계수를 구해보고 더 정확한 값을 위해 일반회된 로지스틱방정식을 적용해보았다. 또한 지역별로 2000년대 이후의 데이터 값을 사용해 인구변화를 예측해보았다. 주제어: 출생률, 개체수, 로지스틱 방정식, 성장률, 환경 수용력