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본 연구는 개화호르몬인 FT 단백질을 이용한 식물 개화 가능성을 탐구하고자 한다. 다양한 식물에 서 FT 단백질을 검출하여 존재 여부와 양을 확인한다. 다양한 조건에서 개화 조건에서 개화 호르몬 이 얼마나 형성하는지 정량적인 분석을 통해 다양한 조건과 형성되는 개화 호르몬의 양의 상관관계 를 통해 외부 요인이 개화에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있다. 이 연구는 첫째로 한 개체에서 시기에 따른 개화호르몬 농도를 조사하여 개화 조건에서 필요한 개 화 호르몬 농도의 양을 안다. 이후 다양한 환경조건인 빛의 파장, 온도, 암기조건에서 식물 LEP를 통해 스트레스를 정량화하고, 생성된 개화호르몬 농도를 통해 개화 시기를 비교할 것이다. ▪ 주제어: 개화, 개화 조건, 식물 스트레스, 개화 호르몬, 식물 LEP
현재 비닐 멀칭재는 그 편리성으로 농가에서 흔히 사용되지만, 재활용이 어렵고 생분해가 되지 않아 환경오염을 야기한다. 본 연구에서는 해파리에서 추출한 젤라틴과 바이오차를 혼합한 한천 필 름으로 생분해성 멀칭 필름를 제작해 보고 기능성을 확인해보려고 하였다. 제작된 생분해성 멀칭 필름과 현재 사용되고 있는 멀칭 비닐의 기능성을 비교하여 그 실용성을 검증한다면 농촌에서의 실 사용을 기대할 수 있을 것이고, 더 나아가 비닐 멀칭으로 인해 발생하는 폐기물의 양을 효과적으로 줄일 수 있을 것으로 기대된다. ▪ 주제어: 멀칭, 생분해성, 바이오차, 해파리
비료는 N,P,K 등 식물에 필수적인 영양분을 제공하고 효과적으로 식물을 기를 수 있다는 점에서 우리에게 매우 필요한 물질이지만, 환경에 많은 악영향을 미친다. 대표적으로 오랫동안 사용해온 퇴 비는 악취가 난다는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 개발된 화학 비료는 비료 속에 존재하는 질소형태의 물질들이 토양속에서 빠르게 질산화가 일어나게 되어 수소이온이 계속 생성되 고, 비료에는 황산 암모늄, 과인산석회, 황산 칼륨등이 주로 들어있는데 이 물질들 중 식물이 자라 는데 필수적인 N,P,K를 이용하고 토양 속에는 황산이 남기 때문에 흙이 산성으로 변한다는 문제점이 있다. 기존의 화학 비료가 토양 산성화를 가속시키는 요인이 된다는 점에 주목하여, 쯔비터 이온의 성질 을 이용해 인체 및 환경에 무해함과 동시에 효과적인 중화반응을 할 수 있는 비료를 만들기 위한 연구를 진행하려고 한다. 쯔비터 이온이 비료와 반응하는 정도, 중화반응을 하여 토양 산성화를 막 을 수 있는 역할을 하는지에 대한 정보를 얻는 것을 실험의 목적으로 한다. 또한 이 실험을 통해 얻은 결과를 통해 효과적인 비료를 만들 수 있는 방향에 대해 제시하고자 한다. ▪ 주제어: 쯔비터 이온, 토양 산성화, Ka, 산염기 반응, 비료
인덕터는 구조에 따라 인덕턴스 L[ H]가 결정된다. 솔레노이드 및 토로이 드가 대표적이다. 그 중 솔레노이드의 인덕턴스는 단위길이 당 도선의 감은 수에 비례한다고 하지만 원의 반지름 및 원통의 길이와 인덕턴스의 관계에 대해서는 설명이 없다. 따라서, 솔레노이드 및 토로이드의 다양한 구조에 따 른 인덕턴스의 관계에 대해 연구할 필요가 있다. ▪ 주제어: 솔레노이드, 인덕턴스, 시간상수, RL회로
본 연구에서는 정보 보안 기술의 중요성을 인식한 것을 계기로, 콜라츠 추측의 알고리즘을 이용하 여 암호화 체계를 제작하였다. 초기에는 간단한 고전적 암호화 방식에 결합하여 초기 형태의 암호 화 체계(이하 암호화 프로그램(1))를 만들었고, 이후 보안성 향상을 위해 고전적 암호화 대신 블록 암호화 방식을 결합하여 최종적인 암호화 체계(이하 암호화 프로그램(2))를 완성하였다. 또한, 본 연구의 실제 사회로의 확장 가능성을 알아보기 위해 프로그램(1)을 바탕으로 소켓 통신 프 로그램을 제작하였다. ▪ 주제어: 정보 보안, 암호화, 콜라츠 추측, 블록 암호화
회전교차로의 형태는 도시 내 차량정체 현상의 근본적인 원인이 되며, 차량정체는 자동차의 배기 가스 배출량을 증가시켜 환경에 악영향을 끼치게 된다. 본 연구에서는 수학적 모델링과 교통 시뮬 레이션 프로그램 VISSIM을 활용하여 사거리 회전교차로에서 각 도로의 유입 및 유출 교통량 비율 에 따른 최적 효율의 회전교차로 형태를 유도하였다. 이를 통해 최적 이심률을 갖는 타원형 회전교 차로를 제시하여 효율이 최대 22% 증가하였다. 그리고 제시한 회전교차로에서 회전교차로를 관통 하는 도로를 설치하였을 때 오히려 기존보다 교통량이 감소함을 Braess’Paradox를 통해 수학적으 로 증명 후 시뮬레이션으로 또한 증명해 보여 제시한 타원의 회전교차로가 가장 좋은 회전교차로의 형태임을 보였다. ▪ 주제어: Roundabout, Braess’Paradox, 교통량, 타원적분
본 연구에서는 종이접기의 수학을 이용한 3가지 구명뗏목의 구조를 제안한다. 종이접기의 수학을 이용하여 구명뗏목의 안정성과 접근 가능성을 높일 수 있는 구명뗏목의 구조에 관해 연구하였으며 종이접기 수학의 원리가 적용되어 상용화된 물건들에서 영감을 받아 3가지 구명뗏목의 바닥 면 구 조를 제시하였다. 실제로 해양 사고가 일어날 시에는 1분 1초가 매우 소중하기에 종이접기의 수학 을 이용하여 접근 가능성과 안정성을 높인 구명뗏목이 골든타임 내에 인명을 구조하는 것에 큰 역 할을 해 볼 수 있을 것이라 기대한다. 추후 연구에서 구명뗏목의 천막에 종이접기의 수학을 적용하 여 어떤 천막 구조가 짧은 시간 내에 큰 노력을 기울이지 않고도 쉽게 펼칠 수 있는 구조인지 탐구 할 계획이다. ▪ 주제어: 종이접기, 구명뗏목, 안전
본 연구는 고정된 태양광 패널의 태양광 발전의 효율을 극대화하기 위해 태양광 패널의 최적 설치 방향과 각도를 구한다. 이 각도를 구하기 위해서 먼저 태양광 패널을 원점으로 하여 특정 시간의 태양 빛 벡터와 태양광 패널의 법선 벡터를 내적하여 특정 단위 시간 동안 도달하는 에 너지를 구한다. 또한, 하루에 도달하는 에너지를 구하기 위해 연속적으로 적분을 하는 대신, 정 적분과 구분구적법의 관계를 활용하여 시간을 1분 단위로 나눠 이산적으로 계산하여 하루 동안 에 태양광 패널에 도달하는 에너지를 구할 수 있다. 더욱이 이 각도는 주변의 지리적 요건에 따 라 달라지기에 주변의 환경을 사진 촬영하여 삼차원 구면으로 사영한 후, 장애물에 의해 가려지 는 부분을 컴퓨터 프로그램을 통해 이를 고려하여 최적의 패널 각도를 더욱 정확하게 구할 수 있다. 본 연구를 통해 태양광 발전 효율 상승에 이바지할 것으로 기대된다. ▪ 주제어: 태양광 발전, 에너지 효율, 벡터의 내적, 정적분과 구분구적법, 사영
인공신경망(ANN)과 합성곱 신경망(CNN)을 활용하여 Ray Tracing 과정에서 발생하는 노이즈를 최소화하고, 고품질의 렌더링 이미지를 생성하는 방법을 탐구하였다. ANN은 학습을 통해 문제 해결 능력을 가지며, CNN은 이미지 처리에 뛰어난 성능을 보인다. 연구 과정에서 ReLU 활성화 함수를 사용하여 기울기 소실 문제를 해결하고, 몬테카를로 렌더링 기법을 적용하여 높은 품질의 이미지를 생성하였다. 이를 통해 제한된 샘플 수로도 물리적 정확성과 계산 효율성을 동시에 향상시킬 수 있는 가능성을 확인하였다. 이 연구는 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 주제어: 인공신경망, 렌더링, denoiser, CNN 알고리즘, Ray tracing
불법 번호판의 사용은 개인 신원의 추적을 어렵게 하여 다양한 범죄를 조장한다. 이는 법 집행 기관의 업무를 방해할 뿐만 아니라 시민들의 안전을 위협한다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반의 모델을 통해 불법 번호판을 구별할 수 있는 시스템을 제안한다. 구체적으로는, 컴퓨터 비전과 머신 러닝 기술을 활용하여 카메라를 통해 실시간으로 번호판의 형태와 글자 조작 여부를 판별하는 방법을 개발한다. 시스템은 차량의 번호판을 인식하여 번호판의 특징을 추출 후 이를 딥러닝 모델에 입력하여 불법 번호판 여부를 판단할 것이다. 본 연구는 데이터 수집, 모델 학습, 실험 과정을 통해 불법 번호판 감지 시스템의 효과를 검증할 것이다. 먼저, 다양한 유형의 번호판 이미지 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 딥러닝 모델을 학습시킨다. 이후, 학습된 모델을 실제 환경에서 테스트하여 불법 번호판 감지의 정확도와 효율성을 평가한다. 이러한 과정에서 다양한 변수와 상황을 고려하여 모델의 성능을 최적화하고, 실시간 감지 시스템의 신뢰성을 높인다. 이 연구는 도로 교통 안전 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.
상담 과정에서 내담자의 감정을 실시간으로 인식하고 분석할 수 있는 인공지능(AI) 기반 감정 인식 모델의 개발은 상담 효율성을 높이는 중요한 방안이 될 수 있다. 기존 상담은 상담자의 주관적 판단에 의존하여 감정 인식의 일관성이 부족한 문제가 있었고, 이는 상담 효과의 변동성을 초래하였다. 이를 해결하기 위해 AIHub의 감정 태깅 대화 데이터셋을 활용하여 음성 기반 감정 분류 모델을 구축하였으며, 데이터 전처리와 신경망 학습을 통해 네 가지 주요 감정(없음, 기쁨, 슬픔, 화남)을 분류할 수 있도록 설계하였다. 데이터 분석 결과, 제안된 모델은 다양한 상담 상황에서 내담자의 감정을 일관되게 분류하여 객관적인 감정 인식을 가능하게 하였다. 본 연구는 상담자가 내담자의 감정을 즉각적으로 파악하고 맞춤형 상담을 제공함으로써 상담의 신뢰성과 효율성 을 높이는 데 기여할 수 있을 것이다. 주제어: 감정 인식, 상담 효율성, 음성 데이터, 모델 학습, 인공지능
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 실시간 화상 서비스의 사용량이 급증함에 따라 개인정보 보안 문제가 많이 발생하고 있다. 특히 실시간 화상 서비스를 이용하는 과정에서 발생하는 해킹 사례는 개인정보 도용, 대화 내용 녹취 등의 사생활 침해로 이어질 수 있기에 이에 대한 대응 방안의 마련이 필요하다. 따라서 이러한 피해를 줄이기 위해 실시간 영상 서비스의 보안 취약점을 분석함으로써 이를 기반으로 해당 서비스의 보안을 강화하는 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 리눅스 환경에서 네트워크 스니핑 기법을 활용하여 네트워크 통신 과정에서 발생할 수 있는 취약점 분석을 진행하며, 전 세계적으로 많은 이용자를 보유한 화상 회의 서비스인 Zoom을 대상으로 연구를 진행한다. Rogue AP와 SSL Strip 기법을 이용해 실시간 화상 회의가 이루어지고 있는 기기의 네트워크 패킷을 수집하고, 이를 기반으로 하여 발견할 수 있는 보안 취약점을 분석한다. 또한 이와 같은 분석 과정을 Zoom 이외의 기타 실시간 화상 서비스에도 적용하여 발견될 수 있는 추가적인 취약점을 파악하여 이를 바탕으로 해당 취약점의 발생 원인 및 보안 강화 방안을 제안한다. 특히 SSL Strip 기법을 통해 기존에 암호화되어 전송되던 데이터 내용을 복호화할 수 있는 고유 키를 얻고, 이를 이용해 UDP 패킷의 내용을 복구함으로써 화상 회의의 영상 내용을 확인할 수 있다면 해당 서비스의 구조적 문제와 데이터 및 개인정보의 유출 가능성을 제기할 수 있다. 따라서, 본 연구를 통해 실시간 화상 서비스의 보안 취약점을 지적하고 대안 방안을 함께 제시함으로써 이러한 서비스를 이용할 때 발생할 수 있는 개인정보 유출 피해를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.