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유전 알고리즘은 결과를 정확히 예측하기 어려울 때 잠재적인 해를 찾는 탐색법으로, 실제 DNA가 복제될 때 새로운 유전적 변이가 일어나는 것에 착안하였다. 바이러스 확산 모델에 유전 알고리즘을 적용하여 돌연변이에 따라 바이러스의 형질 수치가 변하는 모델을 제작, 최종적으로 바이러스의 전체적인 진화 방향, 인간 면역의 변화 방향을 구한다. 본 연구에서는 바이러스의 형질을 바이러스 감염, 바이러스 공격력 2개로 설정, 문자열 형태의 유전자를 이용하여 유전 알고리즘을 구현하였다. 또한 시간에 따른 SIRD 현황과 바이러스 종족별 감염자 수, 전파율 등을 그래프로 나타내어 필요한 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 주제어: 유전 알고리즘, 바이러스 형질, 돌연변이, 면역, 확산 시뮬레이션 모델
본 연구에서는 초기 진화 모델을 이용하여 말의 질량 변화모델을 구현하였다. 현재까지 말과에 속한 여러 종류의 말 화석이 발굴되었고, 특정 부위의 질량을 이용해 말의 질량을 추정하는 기법이 있어 질량 변화를 분석하기 용이하다. 이를 활용해 말과의 질량 평균을 시각화했다. 제작한 데이터를 기반으로 지수적 증가 모델, 한계 성장 모델, Lotka-Volterra 모델의 값이 실측치에 적합하도록 수리 모델을 피팅 하였다. 그 결과, 한계 성장 모델이 실측치와의 오차가 가장 적게 나타났으며, 이를 통해 한계 성장 모델이 적합한 모델임을 확인하였다. 이 모델을 통해 당시 환경의 변화를 재조명하고 더 정밀한 데이터를 추가한다면 정량적, 정성적으로 모두 설명이 가능한 수리 진화 모델을 구현할 수 있을 것으로 사료된다. 주제어: 미분방정식, 진화, 피팅, 말과, 수학적 모델
메타러닝은 인간이 기존의 경험을 기반으로 빠르게 학습하는 것에서 착안한 알고리즘이다. 메타러닝의 대표적인 알고리즘은 MAML이다. 이를 개선한 알고리즘인 (A)NIL과 BOIL이 있는데, 각각 MAML의 주된 성능 요인으로 Representation reuse와 Rapid learning라고 언급했다. 기존 연구는 MAML의 제한적인 변형만을 다루고 있으나 본 연구는 헤드와 바디의 업데이트에 있어 학습률 차등화, 업데이트 주기 변화와 같은 학습 수렴성에 영향을 미치는 요소들을 총괄적으로 연구한다. 이를 위해 세 가지 실험을 진행했다. 결론적으로 주된 MAML의 성능 요인이 representation임을 확인했다. 또한, Inner Loop와 Outer Loop에서 각각 Body와 Head 중 하나를 고정하고 업데이트하는 것이 더 좋음을 확인했다. 이를 통해, Body나 Head 중 하나를 고정함으로써 더 좋은 성능의 메타러닝 알고리즘을 제시했으며 학습 속도의 증대를 기대할 수 있다. 주제어: Meta-Learining, MAML, Body, Head, step-size
학교에서 수업하시는 선생님들께서 컴퓨터와 연결된 모니터로 수업하시고, 컴퓨터로 화면을 넘기기 위해 이동하시기를 반복하시는 것을 보았다. 제한적인 도구 때문에 컴퓨터를 사용하기 위해서는 공간적 제약이 따르게 된다고 생각되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝을 사용했다. 딥러닝을 사용하 여 마우스를 손으로 대체시키면 훨씬 편리하지 않을까 라는 생각이 들어 본 연구팀은 다음과 같은 과정을 걸쳤다. Open CV와 Mediapipe 같은 라이브러리와 PyAutoGUI 라는 모듈을 사용하여 마우스를 제어하고 특정 손동작을 인식시켜 마우스로 할 수 있는 기능을 손동작으로만도 손쉽게 가능하게 하였다. 주제어: mediapipe, 동작 인식, 인공지능
본 연구는 화재, 지진 등의 위급 상황 시에 건물에 있는 사람들이 최대한 많이 대피하도록 유도하고, 탈출 경로가 겹쳐 사람들이 밀집하는 것을 방지하도록 사람들의 대피 경로를 분산시키는 알고리즘을 개발, 아두이노와 딥러닝을 사용하여 사람들의 상대적인 위치 파악을 통해 효율적인 대피를 유도하는 프로그램을 개발하고자 한다. 이를 통해 사고 시에 발생하는 인명 피해를 최소화하고, 특정 구역에 사람이 밀집되어 2차 사고가 발생하는 것을 예방하고자 한다. 주제어: 이분 그래프, 이분 매칭, 블루투스
최근 코로나19 사태로 인해 사회적 소외 계층인 시청각 장애인들의 의사소통이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 시청각 장애인들의 기존 의사소통을 도와주던 통역사의 역할을 대신 할 수 있는, 수화를 실시간으로 인식하고, 의미를 예측할 수 있는 인공지능을 MediaPipe와 LSTM 모델을 사용하여 제작하였다. 주제어: 시청각장애인, 이미지 인식, 다중 분류, 수화, LSTM
양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터의 차이점 분석을 통해 양자컴퓨터에 대해 알아보았다. 또한 양자 컴퓨터의 원리 와 양자 비트와 양자 게이트에 대해 조사하여 정리하였다. 양자 알고리즘인 그로버 알고리즘, 쇼어 알고리즘, VQE 알고리즘, QAOA 알고리즘에 대해 조사하였으며, IBM Quantum Computing 사이트를 이용하여 덧셈 회로 등을 구현하였다. 또한, QAOA알고리즘을 이용하여 Max-Cut 문제를 양자 컴퓨팅을 이용하여 해결하였다. 주제어: 양자 컴퓨터, 양자 알고리즘, 큐비트
세포 내의 단백질 변이는 암을 일으킬 수 있다. 암세포의 변이 단백질은 실제로 발암에 관여하는지 여부에 따라서 driver mutation과 passenger mutation으로 구분된다. ESM은 컴퓨터가 단백질의 아미노산 서열을 분석할 수 있도록 임베딩하는 모델으로, 이를 이용하여 단백질의 변이 정보만으로 driver와 passenger mutation을 구별하는 방법을 제안한다. 본 연구의 탐구 과정은 전처리, 자연어처리, 학습, 검증 과정으로 구성되어 있다. 주제어: driver mutation, passenger mutation, 자연어 처리, 머신 러닝, 딥러닝
코로나 팬데믹으로 얼굴 인식 기술이 널리 쓰이고 있는데, 개인정보 보호를 위해 학습 뒤 얼굴 원본 데이터가 지워진 상태에서 비교 대상이 될 기존 방식의 얼굴 인식 모델 A, B를 구현하고, 오토인코더의 구조에 머신언러닝 기법을 사용하기 위해 기존 모델에서 추출한 특징 벡터로 만든 새로운 이미지를 모델에 학습시켜서 모델 C를 구현하였다. 세 모델의 성능을 비교하여 기존 모델과 머신언러닝 기법을 사용한 모델의 정확도가 유사하다는 사실을 제시하였으며, 이후 정확도를 높이기 위해 VAE 모델을 도입 하고, 다양한 데이터 셋과 시나리오에 머신언러닝 기법을 사용하여 머신언러닝 기법의 성능을 제시하고 평가할 계획이다. 주제어: 머신 언러닝, 얼굴 인식, 마스크, 오토인코더, Faces(AT&T)
인공 망막 장치는 망막에 도달하는 빛을 전기적 자극을 변환하고 시신경에 전달하여 광수용체가 손상되었 을 때 대신 인공 시각을 형성한다. 인공 망막 장치에 대한 연구가 지속적으로 이루어진 덕분에 이미 어느 정도 상용화가 되었으나 기술의 한계로 인해 저해상도 이미지만을 보여줄 수 있다. 기존에 인공 망막 장치의 성능 평가에 이용되던 방법은 인간에 의한 인지 실험이지만 이러한 방법은 시간과 비용의 제약을 받는다. 본 논문은 인간에 의한 인지 실험을 대체하기 위한 머신러닝 모델을 찾기 위해 이미지의 해상도를 낮추었을 때 모델의 정확도가 감소되는 정도를 비교하고, 기존의 CNN 모델 중 최적의 모델을 찾았다. COIL-100 데이터셋에서 이미지를 추출하고 4단계의 해상도와 3단계의 Grayscale Level에 따른 VGG19, ResNet152, DenseNet201의 정확도를 비교하였다. 가장 적합한 모델은 해상도 변화에 따른 정확도 감소가 가장 덜한 DenseNet201이었고, COIL-100 데이터셋의 이미지 생성 방법의 한계로 인해 Grayscale Level에 따른 영향은 객관적으로 드러나지 않았다. 주제어: 인공 망막 장치, 해상도, Grayscale Level, CNN, 정확도 감소
알람을 듣고도 일어나지 못하는 상황이 자주 발생한다. 이때 사용자의 수면 환경을 분석하고 이를 활용하여 적절한 시간에 알람을 울릴 수 있다면 더욱 효율적이고 효과적인 수면 시간을 확보할 수 있을 것이다. 본 연구 에서는 수면 뇌파를 분석하고 잠에서 깨어나기 적절한 뇌파 구간을 찾아 알람을 울려주는 맞춤형 알람 제작을 목표로 하였다. 추가적으로 효과적인 수면에 영향을 주는 요소인 소음과 빛을 고려하여 조도 센서, 사운드 센서를 활용하여 소리와 빛을 측정할 수 있게 하였다. 뇌파와 소리, 빛의 요소를 모두 고려하여 가장 잠에서 깨어나기 알맞은 시기에 알람을 울려주고 알람 소리의 크기도 조정되도록 사용자의 수면 환경 분석을 통한 맞춤 형 알람을 제작하였다. 주제어: 뇌파 분석, 수면 환경 분석, 맞춤형 알람
최근 다양한 항공 우주 산업이 진행되면서 그와 관련되어 많은 연구가 이루어 지고 있다. 하지만 아직 까지 아마추어 레벨의 소형 로켓에 대한 개발은 많이 이루어 지지 않고 있다. 이에 대하여 탐구하고자 하여 기상 관측용 소형 로켓에 대한 연구를 진행하게 되었다. 아마추어 로켓을 이용하여 고도 약 2km 까지의 기상을 관측하고 실제 데이터와 비교, 분석하는 것으로 소형 기상 관측 로켓의 활용 가능성에 대하여 연구해 보고자 하였 다. 일반적인 방법으로 관측하기 힘든 고도의 기상 상태를 아마추어 로켓을 이용하여 관측하는 것으로 소형 로켓을 이용한 기상 관측이 가능하다는 것을 입증하고 기상 관측에 대한 예시를 제시하여 관련 연구에 도움이 될 것이라고 생각한다. 주제어: 로켓, 기상관측, 촬영, 데이터 송수신, 탑재체