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[AGSC2019-1] 전시과제요약-자기주도프로젝트
  • 글쓴이 관리자
  • 작성일 2019-05-31 17:01:12
  • 조회수 163
첨부파일 AGSC2019-1 과제요약-자기주도프로젝트.pdf
구분연구
위치307
교과목자기주도프로젝트
담당교수이환용
멘토/소속정크리스틴/아주대학교
팀원맹소정 허수지 김현우
프로젝트 명Refugee Support System
프로젝트요약Pnan'은 난민들이 생존을 넘어 사명으로 나아갈 수 있도록 난민 인정 절차 지원, 숙소와 생활 지원, 교육과 자립 지원 사업을 하는 국제난민 지원단체이다. 현재, 'Pnan'은 Google 드라이브에서 개인정보, 방문기록, 인터뷰 내용, COI(본국정황정보조사) 등 난민 관련 자료를 관리하고 있다. ‘Pnan’ Staff들은 매 방문마다 난민 개별 폴더를 만들어 데이터를 업로드하고 관리한다.
그러나, 이 시스템은 방대한 데이터를 효율적으로 관리하는 정형화된 형식이 없어 자료 검색, 통계 산출, 데이터 누락 등의 문제점을 야기한다. 본 프로젝트는 이 문제를 해결하기 위한 Refugee Support System을 개발하고자 한다. 웹 사이트를 사용할 수 있는 권한이 있으면 언제 어디서나 데이터에 액세스할 수 있다. 또한, 'Pnan'의 사업 과정을 웹 사이트에 그대로 반영하여 데이터를 분류할 수 있도록 구성하였다. 이 프로그램을 통해 데이터를 빠르게 검색하고 체계적으로 관리하며 업무 효율을 극대화 시킨다.
구분연구
위치322
교과목자기주도프로젝트
담당교수이환용
멘토/소속이영민/바이오넷
팀원이영기
프로젝트 명바이오넷 안드로이드 애플리케이션
프로젝트요약Java와 완벽호환되고, 함수형 프로그래밍 등 다양한 문법을 지원하고, 간결한 문법으로 생산성과 가독성이 높은 언어 Kotlin을 사용해 바이오넷 안드로이드 애플리케이션의 로그인 및 사용자 관리 기능을 개발한다. 또한 해당 기능의 서버 부분도 Flask 프레임워크를 활용하여 Rest API방식으로 개발한다.
로그인은 기존 세션 및 쿠키 인증 방식이 가진 서버 자원 문제를 해결할 수 있는 토큰 인증 방식을 통해 구현하고, 토큰은 가볍고 서명을 통해 보안성을 가진 JWT(Json Web Token)을 사용한다.
안드로이드 애플리케이션 개발은 기존 MVC 패턴이 가지고 있는 View와 Controller간의 의존성을 극복하고, View Model을 사용하여 View가 가지고 있어야할 데이터의 생명주기를 쉽게 관리하고, 모듈화를 통해 테스트가 용이한 MVVM패턴을 통해 개발한다. 또한 Rest API방식을 사용하는 서버와 매우 쉽게 통신할 수 있는 Retrofit 라이브러리를 활용하여 서버와 통신한다.
사용자 관리 기능은 사용자 목록을 Endless Scroll 방식으로 보여주며, 사용자 목록을 사용자의 선택에 따라 List View, Card View로 보여질 수 있게 구현한다.
구분연구
위치331
교과목자기주도프로젝트
담당교수황원준
멘토/소속김동이/Sualab
팀원김형호
프로젝트 명Segmentation in Untrained Image with GAN
프로젝트요약신경망 네트워크를 가진 딥러닝이 나온 이후 인공지능의 성능은 비약적으로 향상되기 시작했지만, 유의미한 결과를 보여주는 인공지능을 학습시키기 위해서는 많은 분량의 데이터를 필요로 하며, 이런 학습 데이터를 만드는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 그리고 이렇게 학습된 인공지능은 학습 데이터에 해당하는 도메인에서는 뛰어난 성능을 보이나, 해당 도메인이 아닌 유사한 타 도메인을 적용시켜보면 제대로 동작하지 않는 경우가 많다. 이러한 인공지능의 한계점을 극복하기 위해 여러 도메인들에 대해 각각 학습을 시킬 수도 있으나 각 도메인별로 학습 데이터를 구성하는 것은 비용을 무척 많이 소모하며, 이런 작업이 불가한 도메인들이 존재하기도 한다.
본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 학습되지 않은 도메인에 GAN을 사용하여 변형을 가해 이미 특정 도메인으로 학습된 딥러닝 네트워크를 새롭게 학습시키지 않고도 적용시킬 수 있도록 해 보았다. 구체적으로는 이미 학습된 segmentation 네트워크에서 사람이 제대로 구분되지 않는 만화 영상에 대해 GAN을 이용한 변형으로 사람에 대한 segmentation의 성능이 큰 폭으로 좋아지는 것을 보이며 이에 대한 정성적 평가 뿐만 아니라 정량적 평가도 진행하여 확인하였다.
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