소프트웨어중심세상

알림마당

HOME · 알림마당 · 자료실

자료실

[AGSC2018-2] 전시과제요약-자기주도연구
  • 글쓴이 관리자
  • 작성일 2018-11-23 17:51:08
  • 조회수 879
첨부파일 AGSC2018-2 자기주도연구.pdf

자기주도연구

 

301.

이름

강상연

지도교수

황원준

멘토

조현

과제유형

연구과제

과제명

딥러닝 기반 동영상 장면 분류 기법

과제요약

딥러닝 기술에 관한 연구가 사회 전반적으로 활용됨에 따라, 컴퓨터 비전분야 에서도 기존의 영상 분산을 보고 결과를 예측하던 Hand-crafted 특징 방식보다 딥러닝 기반의 CNN기술을 이용한 방법으로 연구의 방향이 변화하고 있다. 본 논문에서는 영상의 scene을 이해하고 분류하는 딥러닝 아키텍처를 제안한다. 분류하기 어려울 것이라 예상하는 카테고리 8가지를 선별하고 model학습을 위해 각 클래스 당 1,000 클립의 동영상 데이터를 직접 수집하여 딥러닝 네트워크 아키텍처를 검증한다. 검증 결과 89.83%에 달하는 성능을 보였다.

 

302.

이름

권민지

지도교수

최재영

과제유형

연구과제

과제명

기업 재무제표 데이터와 일별 시계열 데이터를 활용한 기계학습 알고리즘 연구

과제요약

본 연구에서는 상장기업의 1) 일별 주가 데이터와 2) 분기별 재무제표 데이터를 활용하여 기계학습과 딥 러닝 알고리즘을 적용해보고, 이 데이터들 사이에 유의미한 연관 관계가 있는지 알아보는 것을 목적으로 한다.

일반적으로 주가 데이터와 재무 데이터 중 하나만을 활용했던 기존의 연구와 달리 본 연구에서는 두 종류의 데이터를 모두 활용하며, 각 데이터에 대한 이해를 바탕으로 일별 주가 데이터가 재무 데이터에 선행하는지, 혹은 재무제표 데이터가 주가 데이터에 선행하는지 알아보기 위한 기준을 세우고 기계학습과 딥 러닝을 통해 그 결과를 관찰 및 분석한다.

 

303.

이름

김선혜

지도교수

이석원

과제유형

연구과제

과제명

강화학습기반 하이브리드 차량 에너지 관리 기술 개발 연구

과제요약

본 연구는 강화학습을 이용하여 실제 차량에 적용 가능한 동력 분배 전략을 개발하고 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 전략과 비교해 보는 것이다. 기존의 룰에 기반한 방법은 운전자의 운전 방식, 실시간으로 변하는 도로 상황 등 최적의 연비로 동력을 분배하기 어렵다. 이에 강화학습과 MATLAB기반의 소프트웨어인 ADVISOR을 이용하여 다양한 도로상황에서도 최적의 연비를 찾아갈 수 있게 하는 것이 본 연구의 목표이다.

 

304.

이름

김치헌

지도교수

한경식

과제유형

연구과제

과제명

SNS와 온라인 커뮤니티내에서 Mental illness 측정을 위한 모델 및 시각화 개발

과제요약

현대 사회에서 현대인의 정신은 과거보다 우울해지고 있다. 따라서 현대인들이 일상 생활에서 자주 사용하는 인터넷 데이터를 사용하여 정신적 척도를 측정한다. 나는 10 가지 정신 질환을 세 그룹으로 분류하여 측정하기 쉽게 데이터를 수집 할 것이다. 수집 할 데이터는 정신 질환을 판단하는 데 사용할 수있는 온라인 커뮤니티 및 SNS의 데이터에 의해 결정된다.

해당 데이터들은 각 커뮤니티(뽐뿌,디씨인사이드,빠삭)의 고민게시판과 실제 정신질환 환우들의 네이버카페 글을 수집하여 만들어졌다.

 

나는 이렇게 모인 데이터들을 정제하여 정신 질환을 측정 할 수있는 모델을 개발한다. 또한 정신 질환의 모든 특징을 가진 스트레스 측정 모델을 만들 것이다.

나는 실제 데이터를 예측하기 위해 개발 된 모델을 사용할 것이다. 정신병 판단 및 스트레스 측정이 수행된다. 추가 응용 프로그램 문제의 응용을위한 시각화 기술을 개발할 것이다. 시각화는 웹 사이트를 사용하여 구현된다. 웹 서버는 Amazon Web Service에서 실행된다.

 

305.

이름

박종인

지도교수

김도형

과제유형

연구과제

과제명

IoT환경에서의 ICN기반의 데이터 전달 기법

과제요약

ICN 네트워크 환경에서는 컨텐츠의 name을 통해 내용을 검색하기 때문에 내용의 정확한 위치를 모르고 있어도 해당 내용이있는 모든 노드를 통해 내용을 수신 할 수 있다. 이 기능은 기존 TCP / IP 아키텍처의 문제를 극복하기위한 솔루션 중 하나이다. 또한, ICN 네트워크는 확장 성과 유연성이 뛰어나므로 ICN을 지원하는 프로토콜 내에서 다양한 기능을 비교적 쉽게 추가 할 수 있다. 본 연구에서는 하나의 AP에 연결된 각 노드에 다량의 컨텐츠를 전송하기 위해 네트워크의 지연을 감지하고 네트워크 상태에 따라 많은 양의 컨텐츠를 전송할지 여부를 결정하는 새로운 라우팅 전략을 제안한다.

 

306.

이름

박종환

지도교수

노병희

과제유형

연구과제

과제명

SDN 환경에서 DDoS탐지 및 처리 방법 연구

과제요약

미래 인터넷 기술 중 하나로 SDN 네트워크가 인기를 끌고 있다. 그러나 SDN의 본격적인 도입에 앞서 SDN에 관한 보안문제들이 해결되어야 할 필요가 있다. 이번 연구에서는 SDN 도입에 문제가 되는 보안문제 중 하나인 DDoS 공격을 탐지하고 처리하는 방법을 연구한다. 현재까지 DDoS를 처리하기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으나 아직까지 몇몇 한계점을 보이고 있다. 따라서 본 연구는 sFlow 모니터링 기술을 적용해 DDoS를 탐지하고 처리하는 방법을 제시해 보고자 한다.

 

 

307.

이름

박준규

지도교수

손경아

과제유형

연구과제

과제명

Attention distribution을 이용한 text로부터 RNN요약 모델과 GAN이미지 생성모델에 대한 연구

과제요약

본 과제는 Nueral Network 딥러닝 기법을 이용해서 텍스트 데이터를 요약하고 요약 내용에 기반하여 이미지를 생성하는 모델을 연구하는 것을 목적으로 한다. 인터넷 기술의 발전에 따라 기하급수적으로 증가하는 데이터의 생성과 그 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 정보처리량의 한계가 있다는 문제점을 해결하기 위해, 장문의 텍스트를 가지고 정확한 요약을 해주고 이해를 돕기 위한 텍스트에 관련된 이미지를 생성해 주는 것을 해결책으로 제안한다.

텍스트 학습에는 장문을 학습하기 위해 문맥을 오래 유지시킬 수 있는 Long Short Term Memory 기반의 Recurrent Nueral Network 모델을 통해 학습을 하며, 자연어 처리는 Stanford CoreNLP를 사용하였고, 단어의 중요도를 판단하여 전체 텍스트의 중요한 부분에 집중하여 학습을 할 수 있는 Attention 기법을 사용하였다.

이미지 학습에는 위의 텍스트 학습에서 사용한 Attention 을 사용하여 문맥의 이해를 통한 Generative Adversarial Network 모델을 사용하여 학습하였다. GAN 방식은 생성모델과 판별모델의 경쟁구도로 이미지 생성을 학습하는 방식으로 매우 정확도가 높은 이미지를 생성한다.

위에서 제시한 이중모델을 통해, 장문의 데이터 보다 요약과 시각적 자료를 딥러닝을 통한 요약과 보조자료를 자동으로 제공할 수 있다는 점을 시사한다.

 

308.

이름

백승원

지도교수

한경식

과제유형

연구과제

과제명

스마트폰 사용 데이터를 활용한 사용자의 기분상태 파악 기계학습 모델 및 시각화 기술 개발

과제요약

미국 다트머스 대학에서 제공하는 학생들의 휴대폰 사용 데이터 및 센서 데이터를 활용하여 사용자의 스트레스 여부 및 정도를 예측하는 기계학습 모델을 개발하고, 그 결과의 추이를 시간별로 나누어 분석하여 어떤 시간대 및 데이터가 가장 사용자의 스트레스 여부 및 정도에 영향를 미치는지 분석한다. 나아가 딥러닝 기법을 활용하여 사용자의 스트레스로 표현되는 기분 상태를 예측하여 사용자에게 시각적인 지표를 제공한다.

309.

이름

서지수

지도교수

고정길, Eli Bozorgzadeh

멘토

Siavash Rezaei

과제유형

연구과제

과제명

FPGA-based Acceleration

과제요약

계속되는 Dennard scaling의 실패와 멀티 코어 시대의 끝이 다가오면서, 더 높은 성능에 대한 요구로 새로운 솔루션을 찾는 것이 중요해지고 있다. 모든 솔루션 중에서, FPGA 기반 가속을 사용하면 유연한 재구성 가능성과 높은 전력/비용 효율성을 제공한다는 큰 기대가 있다. Xilinx사는 SDAccel 프레임워크를 도입해 FPGA에서 다른 응용프로그램을 가속화하는 과정을 용이하게 했다. 본 연구에서는 SDAccel의 디자인 흐름을 이용하여 간단한 머신러닝 응용프로그램을 가속화했다. 그리고 CPU에서의 원래 응용프로그램과 FPGA에서의 성능을 비교했다.

 

310.

이름

소현영

지도교수

이석원

과제유형

연구과제

과제명

학생들의 역량 파악 및 진로 선택에 도움을 주는 챗봇 프로토타입 개발 및 강화학습을 이용한 챗봇 성능 개선 연구

과제요약

구글의 기계학습 및 딥러닝 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 챗봇 프로토타입을 개발하고 기존의 관련 연구에서 구축한 온톨로지 기반의 데이터 모델을 파이썬 라이브러리화하여 챗봇의 지식베이스로 활용한다. 기존 연구의 데이터 모델은 특정 강의를 들었을 때 얻을 수 있는 역량과 특정 직업 또는 기업에서 요구하는 직무 능력 등에 대한 데이터를 담고있어 역량 파악과 진로 선택을 위한 사용자 질문에 대한 챗봇의 응답에 활용될 수 있다. 그리고 사용자로부터 받는 피드백을 활용해 강화학습을 진행하여 챗봇을 학습시키고 이를 통해 챗봇의 성능 향상을 이루고자 한다.

311.

이름

우주호

지도교수

최영준

과제유형

연구과제

과제명

딥러닝을 활용한 네트워크 침해 탐지 연구

과제요약

본 논문에서는 기존의 보안 분야에서 네트워크 침입 탐지 방법으로 널리 사용되는 규칙 기반 침입 탐지 방법과 유해한 패킷 유입에 대한보다 정확한 예측 모델을 기반으로 한 새로운 공격 탐지 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 실제 공격 상황에서 네트워크 데이터를 사전 처리하고 기계 학습 알고리즘을 통해 해로운 패킷에 대한 예측 모델을 구현하여 각 시나리오의 성능을 측정했습니다. 연구에서는 Dense layer를 기반으로 한 keras API를 통해 모델을 구성했고 기존 연구 방법과 비교하여 성능 평가하고자 한다.

 

312.

이름

이주복

지도교수

고영배

과제유형

연구과제

과제명

재난 대응용 IoT 디바이스를 위한 저전력 엣지 컴퓨팅 연구

과제요약

기존의 엣지 컴퓨팅 연구들은 센서 디바이스로 부터 수신받은 데이터를 엣지 디바이스에서 어떻게 오프로딩을 해야 저전력을 달성할 수 있는지에 대하여 집중한다. 기존의 방법은 엣지 디바이스의 상위 계층에 대해서는 저전력을 달성할 수 있지만, 데이터를 생성하는 센서 디바이스의 저전력을 달성할 수는 없다. 이러한 문제점은 영상 처리와 같은 큰 데이터를 생성, 전송하면서 전력공급에 제한이 있는 재난 대응용 IoT의 센서 디바이스에 치명적이다. 따라서, 본 연구에서는 기존 엣지 컴퓨팅을 응용하여 엣지 디바이스에서 센서 디바이스가 생성하는 데이터의 중요도를 판별하고 이를 활용해서 센서 디바이스의 저전력을 달성하는 방법을 제안한다.

 

313.

이름

정승찬

지도교수

고정길

과제유형

연구과제

과제명

Material Recognition을 이용한 MR 환경 속 Realistic Interaction System

과제요약

실제 물체와 가상 물체가 공존하는 MR 공간에서 가상물체와 실제물체의 현실적인 물리현상 시뮬레이션을 위한 시스템을 개발하는 것이 이 연구의 목적이다. 기존의 현실적으로 가상물체를 그리는 것에 관한 연구들과 달리 이 연구는 물체들의 물리현상에 집중하고자 한다. 연구는 크게 두 부분으로 나뉜다. 첫번째로 MR 기기인 홀로렌즈를 통하여 실제 물체들을 인식하고, Material 정보를 얻을 수 있도록 물체의 표면 정보를 샘플링한다. 두 번째로 컴퓨터 비전과 머신 러닝을 통해 샘플링한 데이터로부터 물체가 어떤 재질인지 파악한다.

 

314.

이름

정진선

지도교수

오상윤

과제유형

연구과제

과제명

p2p 메세징 시스템에서의 효율적인 데이터 분산을 위한 계층적 메시지 전송

과제요약

본 연구에서는 기존의 p2p방식으로 피어들을 찾는 Publish- Subscriber 모델에서 각 Subscribersubscription 종속 관계에 따라 트리구조를 형성한 뒤 메시지를 송수신하는 방식에 대해 설명한다. 계층 구조를 이루고 있으므로 Publisher가 모든 Subscriber에게 메시지를 보내지 않아도 되어 Publisher의 부담이 줄고, Subscriber들 또한 부모 노드에서 n차 필터링 된 메시지를 수신하므로, Subscriber에서의 부담을 줄일 수 있다.

 

315.

이름

정형호

지도교수

황원준

과제유형

연구과제

과제명

Study on how to improve ResNet

과제요약

Image Recognition분야에서 딥러닝은 많은 시도와 발전이 있어왔고, 학습을 위한 다양한 모델들이 많이 나타났다. 처음에는 이전 Layer와 다음 Layer간에 하나의 Connection으로 연결되어 학습이 진행되었으나 나중에는 Layer들 사이에 여러 개의 Connection으로 연결되어 성능을 높인 모델들이 나타났다. 우리는 이러한 다수의 Connection들이 사람이 인위적으로 연결한 만큼 특정 도메인을 학습하는데 모든 연결이 동일하게 중요하다고 생각하지 않는다는 가정을 토대로 연결의 강도를 학습하는 모델을 만들었다.

 

316.

이름

최순원

지도교수

김도형

과제유형

연구과제

과제명

RSU 기반 지능형 차량 네트워크 기술

(RSU based Intelligent Vehicle Network Technology)

과제요약

본 연구는 기존의 자율주행 통신 방법과 다소 차이가 있다. 기존의 자율주행 방식은 자동차가 주체가 되어 RSU(Road Sign Unit)와 통신을 하여 서버로부터 필요한 정보들을 받아와 자율주행을 하였다. 하지만 본 연구에서 적용하는 개념은 반대라고 볼 수 있다. 서버가 주체가 되어 자동차들로부터 출발지, 목적지 등과 같은 정보를 수집한다. 그리고 서버가 직접 자동차들의 속도를 관리하며 자율주행을 하게 되는데 기차를 연상하면 쉽게 이해를 할 수 있을 것이다. 차량은 출발지에서부터 목적지까지 가는데 있어 수많은 RSU를 지나고 채널 스위칭을 하며 통신을 한다. 여기서 신뢰성 있는 통신을 해야 하며 차량이 RSU가 바뀌는 상황에서 다른 차량과 채널 충돌이 발생해서는 안된다. 본 연구에서는 채널 스위칭 과정에서 신뢰성 있는 통신에 대해 연구를 하며 검증을 위해 Veins 시뮬레이터를 사용한다.

317.

이름

최진오

지도교수

고정길

과제유형

연구과제

과제명

머신러닝과 beacon을 활용한 실내측위 정확도의 향상

과제요약

기존에 연구된 실내측위 방법은 사전 작업이 많이 필요하고 그 비용이 편리성을 압도하여 상용화가 쉽지 않았다. 이러한 한계점을 극복하고자 휴대단말이 읽는 센서 데이터의 패턴을 일정 시간 단위로 나누어, 사용자가 어떻게 이동했는지를 머신이 학습하여 추정할 수 있는가를 알아보려 한다. 절대 위치 정보는 충분히 좁은 공간에서 비콘을 이용하여 최대한 정확하게 측정하려고 한다. 이번 연구의 가장 큰 특징은 실제 가속도 값이나 각속도 값으로 어떠한 계산을 하여 변위를 구하는 것이 아니라, 데이터의 패턴을 통해 이를 추정하는 것이 가능한지 알아보는 것이다.

 

318.

이름

 

지도교수

 

과제유형

연구과제

과제명

 

과제요약

 

319.

이름

기석범

지도교수

김민구

과제유형

연구과제

과제명

머신러닝 기반 정기예금 신청 여부 예측 알고리즘 비교 연구

과제요약

수행해야 할 연구 주제는 '머신 러닝 기반 정기예금을 신청할지를 예측하는 것'입니다. 머신 러닝에 대한 이해를 높이기 위해 머신러닝 알고리즘에 대한 연구를 진행하였습니다. 타겟 논문은 '정기 예금 예측 알고리즘의 성능 비교', 타겟논문은 MLP, Adaboost, RandomForest3가지 알고리즘으로 연구를 진행하였습니다. 본 연구는 언급 한 알고리즘으로의 연구 진행과 또다른 이외의 방식으로 데이터를 전처리하며 모델을 만들고 다양한 알고리즘을 사용하여 고객의 정기 예금을 신청할지 여부를 예측합니다. 본 논문에서는 다양한 알고리즘의 성능을 비교하여 기존 논문과의 차이를 연구합니다.

 

320.

이름

김대현

지도교수

오상윤

과제유형

연구과제

과제명

Many core환경에서의 Distributed Parrellel Deep leanring 기존 플랫폼 최적화 방법 연구

과제요약

Supervised learning 기법 인 딥 러닝은 이제 많은 분야에서 매우 정확한 결과를 보이고 있다. 딥러닝의 정확성을 더욱 높이려면 딥러닝의 모델 크기를 늘리거나 많은 수의 입력 데이터를 학습에 사용해야 한다. 그러나 모델 크기가 커지거나 입력 데이터 수가 커지면 단일 노드로 학습 시간이 매우 길어진다는 단점이 있다. 이러한 문제를 풀기 위한 분산된 병렬 딥러닝에 대한 많은 연구가 존재한다. 분산 병렬 학습에서는 모델 병렬성과 데이터 병렬성의 두 가지 방법론이 존재하는데, 우리는 이 방법들을 사용하여 많은 CPU (Intel KNL) 환경에서 최적화 방법을 연구합니다.

321.

이름

김영국

지도교수

손경아

과제유형

연구과제

과제명

cycle consistency를 이용한 text2image 모델 개선

과제요약

cycle consistency를 이용하여 text2image 모델의 개선을 목표로 한다. attribute라는 특정한 벡터를 이용하기 위해 celeba 데이터를 대상으로 세가지 신경망모델 text2attribute, attribute2image, image2attribute를 만들고 attribute2image 모델과 image2attribute 모델에 cycle consistency를 적용하여 기존의 단순한 text2image 모델의 성능을 개선한다.

 

322.

이름

김영균

지도교수

이석원

과제유형

연구과제

과제명

강화학습기반 하이브리드 차량 에너지 관리 기술 개발 연구

과제요약

인류가 출현한 이래로 물리, 생명, 화학 등 수많은 학문 분야의 과학, 기술들이 발전되고 향상되었다. 그 중 자동차도 하나의 예시가 된다. 본 연구에서 다루는 하이브리드 차량은 내연 기관엔진과 전기엔진 두 가지를 동시에 장착한 형태로 기존 방식의 단점들을 극복하기위해 도입되었다. 본 연구에서는 강화학습의 다양한 이론을 학습해 하이브리드 자동차 엔진에 적절히 응용하는 것이 본 연구의 목표이다. 이를 위해 연구에 적절한 방법을 찾아 선행연구를 참고하고, 사용한 알고리즘 간 성능비교를 통해 해당 도메인에서 어떠한 알고리즘이 최대 효과를 보이는지 또한 관찰한다.

323.

이름

김하륜

지도교수

김민구

과제유형

연구과제

과제명

Word2Vec과 컨볼루션 신경망 기반 문서 주제 분류에 관한 연구

과제요약

네이버 인터넷 신문 기사를 48개 소주제 별로 수집하고, 신문 기사에 포함된 단어를 벡터표현으로 나타내어 데이터셋을 만들고, 이 데이터를 활용해 컨볼루션 신경망을 구축한다. 구축한 모델의 성능을 최적화하고, 기존에 연구되었던 컨볼루션 신경망 기반 문서 분류 모델과의 성능을 비교해보고, 원인을 분석, 최종 모델의 성능을 개선하는 것을 목표로 한다.

 

324.

이름

김희진

지도교수

손경아

과제유형

연구과제

과제명

Node2vec을 이용한 그래프기반의 단어 임베딩

과제요약

텍스트 데이터의 특성을 고려하여 그래프 구조를 만든다.  만들어진 그래프의 노드를 node2vec기법을 이용하여 임베딩한다. 이 과정을 통해 이루어진 단어 임베딩방법을 기존의 word2vec방식과 비교한다.

325.

이름

민태홍

지도교수

최영준

멘토

김도윤

과제유형

연구과제

과제명

화질 향상된 DiscoGAN

과제요약

최근 GAN의 발전이 많이 이루어지고 있다. 그중에서 CycleGAN, DISCOGAN, StarGAN등 두개의 서로 관련된 이미지를 생성하는 GAN이 발전을 이루고 있는데 그중에서 DiscoGAN은 간단한 encoder decoder를 사용하여 형태변환은 자유롭지만 화질이 떨어지는 문제점이 있다. 이를 Progressive GAN을 접목시켜 DiscoGAN의 화질이 떨어지는 문제점을 향상시키는 연구이다.

 

326.

이름

박주원

지도교수

김민구

과제유형

연구과제

과제명

Convolutional Neural Network Approach for Aircraft Sound Detection

과제요약

항공기 소음 피해 정도를 계산하기 위해 항공기 소음 단위인 WECPNL이나 Lden을 사용한다. 하지만 WECPNL 이나 Lden을 계산할 때 항공기만의 소음을 통해 계산되어야 하는데 현실은 항공기만의 소음을 분류하기 힘들어 그렇지 않은 경우가 많다. 항공기 소음만을 분류하기 위해 MFCC를 통한 특징 추출 및 Mel-Spectrogram을 통한 분석 등을 기반으로 CNN을 통해 항공기만의 소음을 분류하여 문제를 해결하고자 한다.

327.

이름

박현정

지도교수

고정길

과제유형

연구과제

과제명

차별화된 알림을 위한 향상된 스마트폰 운전모드 시스템 디자인

과제요약

스마트폰 운전모드를 활성화하면 스마트폰이 사용자의 운전 활동을 자동으로 감지하여 운전 중 스마트폰으로 오는 모든 알림을 차단하여 운전자가 운전을 하는 것에 방해를 받지 않게 할 수 있다. 하지만 현재의 운전 모드의 경우 사용자의 운전 활동을 감지하는 것의 정확도가 매우 낮다. 또한 들어오는 모든 알림에 관하여 알림을 차단하는 것은 중요한 연락을 기다리는 사용자들이 운전 모드를 사용하지 않는 큰 이유가 되기도 한다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 내장 센서만을 활용한 사용자의 운전 활동 감지 기능 향상과 운전자의 평소 연락 패턴을 통한 운전 모드 활성화시 차별화된 알림을 제공하는 시스템에 관한 연구를 하고자한다.

 

328.

이름

양재원

지도교수

최영준

과제유형

연구과제

과제명

딥러닝을 이용한 네트워크 침입 탐지

과제요약

산업제어시스템에서 CNN 등 딥러닝을 활용하여 침해 탐지 여부를 이미지화하여 판단하는 알고리즘을 구현하고 성능을 검증해 본다. 이를 위해 필요한 특징을 추출해 보고 딥러닝을 직접 구현해 본다.

329.

이름

양철주

지도교수

김민구

과제유형

연구과제

과제명

다층 퍼셉트론을 이용한 파킨슨병 조기 진단 정확도 향상 연구

과제요약

파킨슨병 조기 진단에 대하여 진단 정확도를 향상할 수 있는 방법을 제시한다. 환자에게서 흔히 드러나는 음성 장애로부터 파킨슨병을 진단하기 위해 특징 선택이나 차원 축소의 과정 없이 26개의 음성 특징만을 활용하며, 다층 퍼셉트론을 통해 파킨슨병 진단 정확도를 향상하는 방법을 연구했다. 그 결과로 다층 퍼셉트론의 히든 레이어 구성을 변경하여 테스트 집합에 대해 진단 정확도를 100%로 향상했다.

 

330.

이름

옥정우

지도교수

노병희

과제유형

연구과제

과제명

머신러닝을 이용한 댓글 분석

과제요약

인터넷에는 많은 종류의 댓글이 존재한다. 댓글에는 뉴스, 블로그, SNS 등의 여러 종류가 있는데, 특히 뉴스 기사의 댓글에는 여러 사람들의 의견이 표현된다. 뉴스 기사 댓글에는 기사에 찬성, 반대, 그 외의 다른 의견을 내는 사람들이 있다. 본 연구의 목적은 이러한 댓글들을 분석하여 기사에 대한 사람들의 성향을 분석하는 것이다.

331.

이름

유상혁

지도교수

정태선

과제유형

연구과제

과제명

로그 영역 indexing을 활용한 FAST FTL 탐색성능 개선

과제요약

플래시메모리는 최근 하드디스크를 대체할 수 있을 만큼의 가격 경쟁률을 갖추며 스마트폰, 카메라 등의 이동 기기에 널리 쓰이고 있다. 그러나 일반적으로 쓰이는 데이터베이스 시스템은 하드디스크의 특징에 적합하게 설계되어 있어, 하드디스크의 특징과는 차별된 플래시메모리에는 적합하지 않다. 따라서 기존의 데이터베이스 시스템은 크게 변경하지 않고 플래시메모리의 특징에 적합하게 만들기 위해 시스템 소프트웨어인 File Translation Layer(FTL)이 만들어졌고, 현재까지도 효율적인 데이터베이스 시스템 운영을 위해 많은 연구가 진행 중이다.

플래시메모리가 많이 쓰이는 이동형 기기의 경우, 저장 용량의 한계로 ‘FAST FTL’이라고 불리는 하이브리드 사상 기법을 사용하는데, FAST FTL의 성능과 속도에 관한 연구가 진행중이다.

FAST FTL는 데이터를 읽을 때, 해당 데이터가 최근에 변경된 적이 있는 지에 대해 조사하기 위해 로그 영역을 탐색하게 된다. 그러나 모든 데이터에 대해 이러한 탐색을 진행하게 될 경우, 해당 데이터가 최근에 변경된 적이 없더라도 로그 영역을 전부 탐색해야 하므로 비효율적이다. 따라서 데이터를 읽기 전 로그 영역을 우선 탐색하여 최근 변경된 적이 있는 데이터에 대한 위치 정보를 따로 indexing하여 로그 영역을 전부 탐색할 필요 없이 indexing된 정보를 활용하여 데이터 update 여부를 판단하는 방법을 제안한다.

 

332.

이름

이관호

멘토

장영인

지도교수

최영준

과제유형

연구과제

과제명

조도 센서로부터 전달받은 데이터를 활용하여 기상을 예측하는 머신러닝 알고리즘

과제요약

Long Island Solar Farm에 설치된 다수 조도 센서로부터 측정한 데이터를 활용하여 기상을 예측하는 알고리즘을 개발하려고 한다. 데이터는 시계열 데이터로 25개 센서로부터 90일간 측정하였다. 이를 이미지학습에 최적화된 Convolutional Neural Network에 시계열 데이터를 학습시켜 일정 시간 후를 예측하는 기계학습 알고리즘을 만들었다.

333.

이름

이원찬

지도교수

윤대균

과제유형

연구과제

과제명

기계학습을 활용한 얼굴 표정과 첫인상에 관한 연구

과제요약

사람과 사람이 만나 생기는 첫인상은 오래 지속되며 쉽게 바뀌지 않기 때문에 인간관계에서 매우 중요하다. 첫인상은 표정, 외모, 차림새, 목소리, 행동으로 판단되는데, 그중에서 표정은 영향력이 가장 큰 요인으로 작용한다. 보통 표정으로 좋은 첫인상을 얻으려면 미소를 지으라고 하지만, 미소의 종류가 다양하기 때문에 어떤 미소를 지어야 하는지 모른다. 본 연구에서는 얼굴 사진을 대표적인 첫인상 표현으로 분류하고, 분류된 항목에 해당하는 얼굴을 표정으로 분석한다. 그리고 표정에 따라 첫인상이 어떻게 분류될지 예측하고자 한다.

 

334.

이름

장동익

지도교수

이환용

과제유형

연구과제

과제명

자동차의 이동 정보를 이용하여 이전 영상으로부터 보이지 않는 부분의 영상 추출

과제요약

자동차의 이동 정보를 이용하여 이전에 촬영한 영상 및 이미지를 통해 현재위치에서 보이지 않는 부분을 찾고 나아가 운전자에게 보여주는 연구를 진행한다.

335.

이름

전동훈

지도교수

정태선

과제유형

연구과제

과제명

Flash Memory Data base에서 B-tree indexing을 활용한 join알고리즘 개선

과제요약

Flash memory의 가장 큰 장점 중 하나는 physical address의 위치가 read속도에 영향을 주지 않는 점이다. 본 연구는 flash memory에서 데이터 테이블의 keyr값들을 B-tree indexing하여 join에 필요한 데이터의 physical address를 파악한 후 join과정을 수행하여 join수행에 드는 cost을 줄이고자 한다.

 

336.

이름

조건희

멘토

Andrew Paverd, Yoshimichi Nakatsuka

지도교수

고정길, Gene Tsudik

과제유형

연구과제

과제명

Enhancing Privacy and Efficiency of DNS over TLS

과제요약

인터넷 상에서의 모든 활동은 DNS 쿼리로부터 시작된다. 때문에 DNS 쿼리가 도청당한다면, 사용자가 인터넷에서 하는 활동들이 노출된다. 따라서 이를 방지하기 위해 몇몇 DNS 서비스 제공자와 브라우저는 DNS over TLS 등의 DNS 암호화 기능을 제공한다.

암호화를 통해 제 3자의 도청은 방지할 수 있지만, DNS 서비스 제공자가 DNS 쿼리의 데이터를 열람, 저장하는 것은 막을 수 없다. 쿼리를 처리해주는 과정에서 복호화가 일어나고, 데이터를 볼 수 있기 때문이다.

이 연구의 목적은 DNS 서비스 제공자 측에서 Trusted Execution Environment에서 쿼리를 처리하도록 함으로써, DNS 쿼리 처리의 전 과정에서 데이터의 보안을 보장하기 위한 연구이다.

337.

이름

조대하

지도교수

이석원

과제유형

연구과제

과제명

강화학습 기반 질문응답 시스템 개발 연구

과제요약

카드에는 신용카드, 체크카드 등 수많은 카드가 존재하고, 각 카드사 별로 혜택은 다르기 때문에, 실제 고객들은 어떤 카드사에서 자신이 원하는 혜택에 맞는 카드를 만드는 것은 어렵다. 또한, 기존의 카드 챗봇은 포인트 적립, 할인, 마일리지 적립 같은 정말 단순키워드는 잘 이해하지만, 맥락을 읽지 못해 아주 조금만 복잡한 질문을 해도 대답하지 못한다. 본 연구는 강화학습 기반의 카드 챗봇을 통해 개인이 원하는 혜택을 대화를 통해 문맥적으로 파악하고 맞춤형 카드를 추천해주는 것을 목표로 한다.

 

338.

이름

홍준표

지도교수

황원준

멘토

김동이(코딩몬스터)

과제유형

연구과제

과제명

GANEdge Detector를 사용한 Webtoon 자동 채색 기법

과제요약

오늘날 Webtoon은 스낵 문화로 자리 잡고 있으며 그 소비는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 기존의 출판 만화를 컬러로 전환하려는 시장의 요구가 커지고 있다. 그럼에도 불구하고 출판 만화에 비해 웹툰은 컬러 채색을 위해 소비되는 비용이 큰 탓에, 진입 장벽이 높아 많은 작가들이 웹툰 시장으로의 진출에 좌절하는 것이 현 실정이다. 본 논문에서는 실제 채색 작업에서 사용할 수 있는 AIGAN 기반 네트워크를 활용함으로써 채색 공정의 비용 절감이 가능함을 제시한다. 이를 통해 고품질 출판 만화를 웹툰에 이식함에 장벽을 낮추고 작가들이 작업 시간을 줄임으로써 자신의 작품에 더 집중할 수 있는 환경 조성에 가능성을 보았다.

339.

이름

황의권

지도교수

고정길

과제유형

연구과제

과제명

지오폰 센서를 활용한 침상 부착용 부정맥 감지 저전력 시스템 설계

과제요약

지오폰 센서로 부정맥 환자의 심박수를 측정하는 선행 연구가 있다. 본 연구는 그것을 확장하여 진행한다.

이 연구의 목표는 기존에 연구된 시스템의 전력 소비를 줄이는 것이다. DVFS는 임베디드 시스템의 성능, 전력 및 에너지 효율성에 영향을 미친다. 또한 에너지 효율성을 높이기 위해 GPIO , 칩의 USB 포트와 같은 일부 포트를 비활성화한다. 각 부분의 전력 소비량을 정량화하고 최대 에너지 효율을 가진 저전력 심장박동 감지 시스템을 설계한다. 소프트웨어로 각 방법을 코딩하여 저전력 시스템을 위한 프레임워크를 개발하고자 한다.

 

340.

이름

 

지도교수

 

과제유형

연구과제

과제명

 

과제요약

 

 


목록





이전글 [AGSC2018-2] 전시과제요약-ICT융합캡스톤디자인
다음글 [AGSC2018-2] 전시과제요약-자기주도프로젝트