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이 연구는 인공지능을 활용한 수학 학습 챗봇을 만든 것으로, 학생이 개념에 대해 질문을 하면 그에 대해 설명을 해주는 형식이다. 이런 챗봇을 만들기 위해 현재 인공지능이 사용되고 있는 사례들에 대해 조사를 해보며, ‘챗봇’과 ‘챗봇 작동 원리 및 플랫폼’을 분석하여 카카오 i 오픈 빌더를 활용하여 챗봇을 개발하였다. ▪ 주제어: 챗봇, 수학, 카카오톡, 개념도, 알고리즘
대부분의 양자 컴퓨팅 논문에서‘더 나은 다항 시간 시간복잡도를 가진다’라는 이유로 양자 컴퓨팅이 더 효율적이라고 주장한다. 하지만 양자 컴퓨터 기술이 충분히 발전하지 않았을 경우 수학적으로 유도된 시간복잡도와 실제 측정 결과는 많은 차이가 있다. 따라서 우리는 본 탐구를 통해 시간복잡도에 근거해 양자 컴퓨터가 더 문제 해결에 적합할 것이라고 평가되는 몇몇 문제들을 직접 시뮬레이션 해보고, 그 결과를 수학적으로 모델링되어 있던 개형과 비교해 봄으로써 양자 우위의 전제가 어느 정도 들어맞는지 확인해보는 한편, 현재 양자 컴퓨팅 기술의 동향과 한계를 알아보고자 한다. ▪ 주제어: 양자 우위, 양자 이점, qiskit, 계산 복잡도 이론, P-NP 문제
본 연구는 COVID-19시대에 방역을 위해 사용되고 있는 기존의 자가진단 방식에서 문제점을 찾아 이를 개선할 새로운 방역시스템의 필요성을 인식하여 진행되었다. 현재 교육부에서 시행하고 있는 건강상태 자가진단의 경우 학생 본인이 직접 증상의 여부를 체크하게 되어 있어 대부분의 학생들이 본인의 상태와 관계없이 증상이 없다고 설문에 응답하는 경우가 많고, 이마저도 잊고 설문에 응답하지 않는 경우가 많아 제대로된 자가진단이 이뤄지지 않는 상황이다. 본 연구는 이러한 문제들에 대응하여 보다 더 효율적인 자가진단 시스템 구축을 위해 NFC를 탐재한 체온인식기와, Python, Flask, Android Studio를 이용한 이와 연동되어 정보를 저장하고 사용자에게 보여줄 수 있는 웹페이지 및 애플리케이션을 개발하였다. 기존의 자가진단 방식과는 다르게 사용자가 직접 본인의 체온을 측정하고 NFC를 통해 사용자의 신원을 파악할 수 있어 자가진단의 신뢰성을 높일 수 있었다. 또한, 측정한 체온 결과를 조회할 수 있도록 만든 웹과 앱을 통해서 학교나 회사에서의 관리자가 쉽게 정보를 열람할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 시스템이 상용화 될 경우 기존의 자가진단 시스템보다 효율적인 자가진단을 가능하게 하여 보다 더 효과적인 받역기 가능할 것이라고 예측된다. ▪ 주제어: 자가진단, 방역, NFC
본 연구는 시험, 유서와 같은 여러 분야에서 본인이 직접 작성한 내용인지 검증이 필요할 때 필체를 판별할 수 있는 프로그램을 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 16명을 대상으로 필체 자료를 조사하여 이미지를 얻고 grayscale로 변환, gaussian blurr 처리, adaptive thresholding의 전처리 과정을 한다. 전처리 과정을 거친 이미지를 OpenCV의 findcontour 함수를 이용하여 한 글짜씩 분리한다. 각 문자를 Scipy를 이용하여 BezierCurve로 변환한 뒤 BezierCurve의 특징점들 사이의 벡터값 차이 데이터를 이용하여 머신러닝을 통해 분석해보고 BezierCurve로 변환하지 않은 사진의 머신러닝 결과와 비교해본다. 이 연구를 통해서 단순 필적의 주인을 찾아주는 효과뿐만 아니라 필적학이나 범죄 연구 등에 필적에서 드러나는 특성을 활용할 수 있을 것으로 예상된다. ▪ 주제어: 글씨체, OpenCV, BezierCurve, 머신러닝
우리는 로봇의 새로운 구동 방식에 대해 관심을 가지고 관련 자료를 찾아보던 중, ‘정사면체 형태로 다리가 배치된 로봇을 만들면 어떨까’라는 생각이 들어 정사면체 형태로 배치된 다리를 통한 보행방법에 대해 연구를 하게 되었다. 정사면체 형태의 로봇은 모든 방향으로 대칭성을 가져 모든 방향으로 이동이 가능하며, 다른 보행로봇들과는 달리 균형 유지에 신경을 덜 써도 된다는 점에서 의미가 있다. 다양한 형태의 로봇을 시도한 결과 중앙에 뒤집어진 정사면체 형태의 로봇이 위치한 정사면체 로봇을 설계할 수 있었다. 하드보드지와 플라스틱 플레이트를 활용해 로봇의 겉면을 제작했다. 이후 로봇이 한 방향으로 뒤집어지면서 이동하는 형태의 동작을 구현할 수 있었고, 동작을 다른 방향에서도 똑같이 제작하면 연속적 보행이 가능했다. 이후 보행하는 모습을 위에서 찍고 실험 및 측정을 통해 로봇의 평균 이동속도를 비롯한 보행방법의 특징을 구체적으로 분석할 수 있었다. ▪ 주제어: 정사면체 로봇, 보행방법, 모든 방향 이동, 대칭성
예로부터 음악 창작 활동은 정서와 인성 발달 그리고 자기 표현력에 좋은 영향을 주는 것으로 알려졌다. 하지만 작곡 활동이 우리 삶에 녹아들기에는 작곡 자체가 진입 장벽이 너무 크다는 점이 마이너스로 작용한다. 그리하여 본 연구의 목적은 음악을 쉽게 작곡하기 위한 인공지능 프로그램을 완성시켜 배포가 가능한 단계에 이르는 것이다. 본 연구에서 구상한 인공지능 작곡 프로그램은 기본적으로 외부의 음성을 받아 그것을 토대로 인공지능이 풍성한 음악을 만들 수 있도록 이끌어주는 형태이다. 이를 위해서는 가장 먼저 음성(아날로그 신호)를 컴퓨터가 받아들일 수 있는 디지털 신호로 바꾸는 작업이 필요한데, 이 과정에서 고속 푸리에 변환(FFT)를 채택하여 신호의 형태를 변환하는 작업을 거쳤다. 마지막으로 GUI(Graphical User Interface)의 디자인을 위해 Phthon의 플러그인 PyQt5를 활용하여 편의성을 높였다. ▪ 주제어: FFT(고속 푸리에 변환), PyQt5, 음성 분석, 그래프 동적 변환, 파이썬
양자 컴퓨터의 종류에 따라 큐비트의 형태가 다르기 때문에 양자 회로의 설계에 따라 Transpired Circuit에서 사용되는 게이트 수가 다소 차이날 수 있다. 이 연구에서는 양자 회로에 대해 알아보았고, ‘ㅡ’자형 양자 컴퓨터와 ‘T’자형 양자 컴퓨터에서 CNOT 게이트의 위치를 연결도를 기준으로 바꾸어 양자 회로를 최적화시키는 양자 회로 최적화 알고리즘을 고안해냈다. 고안해낸 알고리즘은 실험을 진행한 대부분의 양자 회로의 Transpired Circuit에서 최소 7%, 평균 11.27%, 최대 75%의 CNOT 게이트 감소율을 보였다. ▪ 주제어: 양자 정보학, 양자 회로, 최적화, 큐비트
본 연구에서는 우리 사회의 내용을 담고 있는 인터넷 기사를 통해 코로나 확진자 추세를 분석할 수 있는 머신러닝 모델을 제작하였다. 인터넷 기사 Big-Data를 기반으로 Text-mining을 통해 Text-Data를 키워드 추출 알고리즘을 활용하여 정형데이터로 전처리하였다. 그 후 특정 시계열 데이터의 한 구간(날짜 등)의 인터넷 기사 데이터를 통해 그 구간 직후의 데이터 변화를 추정하기 위해 시계열 데이터 추세를 유지, 상승, 하강, 급등, 급락 5가지로 분류하여 라벨링하였다. 그리고 여러 분류 모델을 통해 인터넷 기사 키워드 데이터로 시계열 그래프의 추세를 예측하였고, 가장 최적의 모델과 이에 대한 파라미터를 연구하였다. 이런 모델을 통해 코로나 확진자 수와 사회적 이슈 간의 연관성을 분석할 수 있으며 머신러닝 모델을 개량하여 이후 코로나 확진자 수 데이터 이외의 다양한 시계열 데이터 역시 예측할 수 있을 것으로 보인다. ▪ 주제어: 데이터, 시계열 데이터, Text-Mining, Big-Data, RNN, Naïve Bayes Classification
다양한 층의 이용자들은 호흡기 케어 어플리케이션을 이용하여 대기오염 물질 농도에 따른 행동요령을 제시받을 수 있다. 우선 미세먼지, 오존, TVOC의 대기오염 물질의 농도를 사용자의 휴대용 측정기에서 수집한다. 이를 구역에 따라 웹데이터베이스에 저장하여 사용자의 위치 및 특정 지정 위치에 따른 구역의 농도 값을 휴대기기로 전송해 준다. 해당 값과 대기오염 물질관련 질병 유무 등의 기준 등에 따른 분류군을 설정한 후 실내외 환경에 맞게 적절한 행동요령을 제시한다. 추가적으로 휴대용으로 사용이 가능하도록 케이스의 크기를 축소시킴으로써 사용자의 편의성을 증가시켰으며 측정기 유무에 무관하게 현재 위치에서의 농도를 제공하여 사용자의 폭을 넓히는 것이 가능하였다. 또한 이용자 접근성의 증대를 위해 지방자치단체의 협의를 통해 이루어질 수 있는 서비스를 고안하였다. ▪ 주제어: 대기오염, 호흡기 건강, 맞춤형 서비스, 헬스케어 어플리케이션
초록없음 ▪ 주제어: Content-based Filtering, 행렬 인수분해, 인공지능, 스타일, 텍스트
본 연구의 목적은 인공지능 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 기존 도서관에서의 시스템을 개선하기 위한 것이다. 해당 시스템의 범주는 도서 대출, 도서 반납, 도서 재정렬의 유형으로 구성된 도서 지원 시스템은 다음과 같다. 첫째, 찾고자 하는 책의 정보를 입력하고 책장의 위치를 안내한다. 둘째, 사용자가 카메라로 촬영한 책장 이미지에서 청구기호를 추출한다. 셋째, 추출된 청구기호를 기반으로 원하는 책의 위치를 찾아 모바일 화면에 표시해준다. 본 연구를 통해 도서관에서 책을 대여하거나 정리하는 상황에서 번거로움을 줄이는 효과를 기대할 수 있으며, 청구기호를 기반으로 하는 도서관에 범용적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다. ▪ 주제어: CNN, 인공지능, 컴퓨터 비전, 도서 관리 시스템, 도서 대여/반납
본 연구는 학교 학생들이 조금 더 편리한 학교생활을 할 수 있도록 하는 학교 생활 도우미의 제작을 목표로 하였다. 본 연구에서는 RASA의 NLU와 Core 시스템을 활용한 자연어 처리를 통해 학교생활에 편리함을 제공하고 학생들과 상담할 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션에서 지원되는 대화형 봇 애플리케이션은 페이스북 내에서 메신저를 통해 실제로 대화를 주고받으며 학생과 일상적인 학교생활에 대한 대화를 나눌 수 있고, 또한 학생의 심리 상태를 판단하여 그에 따른 반응을 해 줄 수 있다. 최종적으로 학교에 페이스북 페이지를 공유하여 학생들이 실제로 사용할 수 있도록 하는 것을 목표하고 있다. ▪ 주제어: Chatbot, NLU, Rasa, Facebook