탭 버튼을 선택하면 분야별로 볼 수 있습니다.
물을 따를 때, 주전자나 물병의 입구 부분에서 발생하는 압력차이로 공기방울이 생겨 물이 주변으로 튀는 현상을 관찰하였다. 이러한 현상을 최소화하여 액체가 튀지 않으면서 물을 빠르게 흘려보낼 수 있는 방법에 대해 탐구하고자 하였다. 이에 주전자를 구성하는 어떤 다양한 요인이 물이 흘러가는 모습에 어떠한 방식으로 영향을 미치는지 알아보고자 해당 연구를 계획하였다. 유체의 흐름을 시뮬레이션을 통해 구현하고, 3D 프린팅 기술을 활용하여 주전자의 모양을 다양하게 출력하여 효율적인 액체의 흐름에 영향을 주는 요인을 파악하고자 시도하였다. 주제어: 미분기하학, 유체역학, 곡률, 코안다효과, 찻주전자 효과
본 연구는 녹차 추출물을 첨가한 코팅제의 자외선 차단성, 항균성, 건조 시간 등을 분석하여 최적의 농도를 가지는 코팅제를 제작함으로써 우리나라 목조문화재의 열화 및 자외선과 진균에 의한 변색 방지에 관해 연구하였다. 목재의 열화 및 변색의 주원인이 되는 자외선을 차단하기 위해 녹차 추출물의 농도면 자외선 차단성을 조사하였으며, 진균 및 부 후 균 방지를4 위해 녹차 추출물의 항균성을 조사하여 건조 시간과 더불어 각각 최고의 효율을 내는 코팅제의 농도를 찾아내었다. 주제어: 녹차, 항균, 자외선 차단, 코팅제, 문화재 보존
고등학교의 수업은 학생이 이동하여 수업을 듣는 이동수업이다. 하지만 쉬는 시간은 10분으로 상당히 짧고 이 시간을 이동하는 데 사용한다는 문제점이 있다. 한 교실에서 다른 교실로 이동 경로 중 최단 경로를 선택하 여 이동한다면 학생들의 쉬는 시간을 확보하여 학생이 수업에 집중하는 데 많은 도움이 될 것이다. 본 연구의 목적은 인간의 이동 경로의 최적화를 위해 개미 이동 시뮬레이션을 제작하는 것이다. 제작한 개미 이동 시뮬레이션을 통해 제한된 공간에서 최단 경로를 찾을 수 있고 이를 활용하여 교내 최단 경로를 찾는다. 본 연구를 통해 기존 ACO의 제한된 사용범위를 개선할 수 있고 시뮬레이션을 실제 세계와 같은 연속적인 공간에서 활용할 수 있다. 이를 위해 실제 개미의 이동 방식을 관찰하여 개미 간의 상호작용에 의한 편향을 확인하고 이를 개미 이동 시뮬레이션에 적용했다. 제작한 프로그램을 통해 최단 경로에 가까운 경로를 얻었지만 최단경로와 일치하지 않았다. 추후 연구를 통해 개미 이동 함수에 대한 수정이 필요할 것으로 판단된다. 주제어: 개미 군집 최적화, 개미 이동 시뮬레이션, 최단경로 도출
물이 묻은 신발을 신고 계단을 내려가다 넘어질 뻔한 경험을 토대로 물에 젖으면 오히려 성능이 높아지는 미끄러짐 방지판의 필요성을 느꼈다. 다양한 상황에서 미끄러짐을 방지하는 표면을 찾기 위해 물질적, 구조적 실험 및 시뮬레이션을 진행했다. 유리판, 고무판에 화장실용, 타이어용 스프레이를 횟수를 달리 뿌려가며 표면의 거칠기와 결정 모양을 관찰했다. 화장실용 스프레이는 표면의 거칠기가 뿌리는 횟수에 크게 의존하는 반면, 타이어용 스프레이는 크게 의존하지 않았으며 화장실용 스프레이 는 원통형 결정, 타이어용 스프레이는 얇고 균일한 줄무늬로 표면을 거칠게 하여 마찰력을 증가시켜 미끄러짐을 방지함을 확인했다. 구멍 뚫린 고무판에 물을 뿌렸을 때 마찰력이 크게 나타남을 관찰하 고, 조건을 바꿔가며 진행한 실험에서 분사 각도가 작을수록, 높이가 높을수록 결정이 깨끗해지고 온도가 높아질수록 결정이 작아짐을 확인했다. 추가로 Cu, Au, Pt, Ag 평면 위에서 물 분자의 움직임을 ASE로 simulate하여 금속과 물 사이 마찰력과 금속의 반응성이 관련 있음을 발견했다. 주제어: 미끄럼 방지, 물질, 구조, 표면, 마찰력
본 연구는 수박의 타격음을 통해 수박의 숙도를 예측하는 데 목적이 있다. 이를 위해 숙도별로 미숙과(70%, 80%), 적숙과(90%, 100%), 과숙과(110%, 120%), 피수박으로 나뉜 일곱 종류의 수박을 3 set, 총 21개의 실험용 수박을 선정하여 숙도에 따른 타격음과 물리량을 측정하고 이를 분석한 결과 잔향시간과 과피의 두께, 과육의부피가 숙도와 유의미한 상관이 있음을 파악하였다. 숙도가 커짐에 따라 과피의 두께가 얇아지고, 과육의 부피가 커지는 물리적인 변화와 숙도가 커짐에 따라 진동 잔향 시간이 커지는 관찰 사실을 감쇠진동의 감쇠율을 이용하여 설명하고 이를 실험 및 시뮬레이션, 수박 타격 후 잔향시간과 숙도와의 상관관계 분석을 통해 검증하 였다. 그 결과 수박을 타격한 후 잔향시간을 수박 숙도 예측에 중요변인으로 선정하였다. 수박의 타격음을 통해 숙도를 예측하는 모델 개발을 위해 CNN과 RNN을 이용하여 학습시킨 결과 99%의 정확도를 보였으며, 수박 숙도 예측의 중요한 변수로 선정한 잔향시간을 이용하여 4-layer perceptron model로 학습을 진행한 결과 95.7%의 정확도를 나타내는 결과를 얻어 수박의 숙도를 예측하는데 잔향시간이 매우 중요한 요인임을 제시하였다. 주제어: 수박, 타격음, 숙도 판별, 머신러닝
신도시는 도심보다는 도시 외곽에 건설된다. 그런데 도시 외곽에는 공장들이 많다. 따라서 대기오염도가 높다. 따라서 공장이 신도시에 줄 영향을 예측해서 신도시를 건설해야 한다. 기존에 예측용으로 많이 사용하는 가우시안 확산모델의 경우 조건으로 두는 것이 너무 많고 실질적으로 고려할 수 있는 것이 적다. 따라서 가우시안 확산모델을 수정할 필요가 있다. 이를 위해 가우시안 확산모델이 조건으로 두는 상황과 비슷한 상황을 만들어서 초기 상태를 비슷하게 둔 뒤 새로운 변수를 실험 환경에 추가하는 방법으로 진행하여 각각의 상황에서 PM10 농도의 변화량을 측정한다. 이를 바탕으로 가우시안 확산모델의 정확성을 높이는 것이 이번 연구의 핵심이다. ▪ 주제어: 적정 번위, 미세먼지, 수학적 모델링, 신도시, 확산 방정식
본 연구는 삼각형에서 정의된 슈타이너 내접 타원과 마든의 정리를 사각형으로 확장 및 적용해보는 연구이다. 삼각형의 슈타이너 내접 타원이 최대 넓이인 내접 타원이라는 성질을 바탕으로 사각형의 최대 넓이인 내접 타원을 찾고, 그 내접 타원이 삼각형의 슈타이너 내접 타원과 유사한 성질을 가짐을 밝혔다. 우리는 이러한 내접 타원을 사각형의 슈타이너 내접 타원으로 정의하였다. 본 연구를 통하여 슈타이너 내접 타원이 존재하는 사각형의 조건, 슈타이너 내접 타원과 사각형 사이의 넓이비, 마든의 정리의 성립 유무 등을 밝혔다. 나아가 사각형의 슈타이너 내접 타원을 그리는 방법 또한 발견하였다. ▪ 주제어: 슈타이너 내접 타원, 평행사변형, 초점, 작도법, 마든의 정리
어린이집에서 아동학대를 당한 아이의 부모가 범죄여부를 확인하려 어린이집 CCTV를 보려 했지만 얼굴 노출 문제 때문에 실패한 사례가 있었다. 요즈음 중요해지고 있는 얼굴 노출에 관한 이슈와 관련해 빠른 알고리즘으로 알려진 Faster R-CNN을 이용해 이미지나 영상에서 얼굴을 실시간으로 검출해내어 모자이크 처리를 하는 프로그램을 만들었다. ▪ 주제어: Faster R-CNN, face detection, 모자이크, CCTV, 실시간
현재 세계 인구의 13.8%가 당뇨병을 앓고 있다. 이러한 환자들을 당뇨병에 의한 합병증을 막기위하여, 자가 혈당 기기를 사용하고 있다. 이러한 상황 속에서 당뇨병 환자들은 자가 혈당 측기의 측정값에 의존하지만, 실제로는 정확도와 정확성을 찾기 어렵다. 따라서 이번 연구는 자가 혈당 측정기의 측정값 편향의 이유를 알아보고, 편향의 개선 방향에 대해서 알아보며, 시료의 안전성이 높은 포도당 대조 용액을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. ▪ 주제어: 자가 혈당 측정기, 측정값 편향 요인, 개선 방안, 포도당 대조 용액
딥페이크라고 불리는 인간 이미지 합성 기술은 등장 이후 정치적, 사회적으로 악용되며 많은 우려가 제기됐다. 이에 따라 딥페이크가 사용된 사진을 구별할 수 있는 인간 이미지 합성 탐지 모델을 개발하고자 한다. sns에서 얼굴이 포함된 영상을 크롤링하고 first-order model로 딥페이크 데이터를 만들었다. 그러고 데이터를 MTCNN으로 얼굴 부분만 잘라 데이터셋을 만들었다. EfficientB4를 기본 네트워크로 사용하였고, triplet 함수를 손실함수로 사용하여 모델을 만들었다. ▪ 주제어: deepfake detection, deepfake, MTCNN, Artificial intelligence, autoencoder
인공지능 기술은 비약적인 성장을 거듭해 왔고, 이에 따라 여러 가지 인공지능 모델들이 개발되었 다. 특히 컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝을 이용한 객체탐지 모델들이 개발되고 있다. 이러한 객체 탐 지 모델들은 모두 작동하는 원리가 다르다. 또한 현재 객체탐지 모델에 관한 연구가 활발하게 진행되 고 있는 분야 중 하나가 안면 인식이다. 그러므로 본 연구에서는 OpenCV, Dlib, Yolo 라이브러리를 사용한 안면을 인식해 자동으로 모자이크 처리하는 인공지능 객체 탐지 모델을 만들고, 피실험자와의 거리 및 얼굴 각도에 따른 각 모델들의 인식 정도를 비교 분석하고자 한다. 이를 통해 안면 인식과 관련된 객체탐지 모델 개발 및 연구에서 어떤 라이브러리를 사용할 때 더 효과적인지 알아보고자 한 다. 실험 결과 각 모델마다 차이가 있고 장단점이 있다. 이는 인공지능 모델 개발에 사용된 모듈과 라 이브러리의 차이로 인해 발생하는 것으로 추측된다. OpenCV, Dlib, Yolo는 얼굴을 인식하는 방식이 각자 다르기 때문이다. 또한 컴퓨터와 코드의 최적화 정도에 따른 차이나 실행속도를 높이는 코드의 차이가 영향을 주었을 것이다 ▪ 주제어: 인공지능, 객체탐지, 안면 인식, OpenCV, 실시간
Python(파이썬) 및 티처블머신을 이용하여 시각화 및 시뮬레이션이 가능한 화학 실험 주제를 탐색하고, 화학 실험 시뮬레이션을 통해 일반적인 화학 실험에서 거쳐야 하는 여러 가지 절차들을 간소화하고, 실험 방법과 원리를 시각화하여 보이고, 이를 실제 실험과 실제 결과를 통해 개선점을 찾고자 한다. ▪ 주제어: 인공지능, 화학실험, 파이썬, 머신러닝, 티처블 머신