ICT융합캡스톤디자인

201-교과목수업-ICT융합캡스톤디자인
  • 팀명: Amazing Result
  • 팀원/멘토: 정다연, 배유진, 김미경
  • 지도교수: 김승운
  • 프로젝트명:  증강현실 기술을 응용한 아두이노 교육
  • 개발시연과제
  • 과제요약: 소프트웨어 교육정책이 활발하게 진행되고 있는 가운데, 아두이노 코딩 교육에 증강현실 기술을 응용하고자 한다. 초등학생을 대상으로 하는 이 프로그램은 실제 아두이노 기판과 소자가 없어도 인쇄된 이미지, 매직만을 이용해 아두이노 회로를 완성하고 프로그램 상에서 작동 시킬 수 있다. 이는 실제 아두이노 실험에 비해 더 편하고 안전하며 비용절감까지 가져온다. 현실과 가상물체간 상호작용을 할 수 있는 AR의 강점덕에 학생의 흥미도 끌어올릴 수 있다. 이를 통해 사교육시장의 과열 완화와, 학생들에게 더 많은 교육기회를 제공하고자 한다.

202-교과목수업-ICT융합캡스톤디자인
  • 팀명: Roommate
  • 팀원/멘토: 손원철, 한재현
  • 지도교수: 김승운
  • 프로젝트명:  유학생을 위한 챗봇을 이용한 룸메이트 매칭 서비스 
  • 개발시연과제
  • 과제요약: 기존의 유학생들은 룸메이트를 찾기 위해서는 커뮤니티 사이트에 접속해, 집주인들이 올린 단순한 방의 정보만을 가지고 오너에게 연락하고 집을 찾아가는 수동적이고, 일방향적인 모습을 취해왔다.또한 함께 살 룸메이트들의 성향 및 집안 내의 분위기, 규칙들을 제대로 알지 못했기 때문에 룸메들과 마찰이 생기는 경우가 많았고, 이는 생활에 큰 스트레스로 작용한다. 이를 해결하기 위해, 자신들이 원하는 집의 정보와 분위기를 구글 서베이를 통해 결과 값을 매칭해 양방향의 매칭이 가능하도록 하는 챗봇 서비스를 개발했다.
203-교과목수업-ICT융합캡스톤디자인
  • 팀명: 아이로봇
  • 팀원/멘토: 김우정, 박완규
  • 지도교수: 김승운
  • 프로젝트명:  집밥 쉐어링 플랫폼
  • 개발시연과제
  • 과제요약: 1인가구의 증가에 따라 반찬시장과 가정간편식 시장은 큰 성장을 하였다. 이러한 시장의 성장에도 불구하고 배송비와 대형 식품 회사의 독점 등 여러 요인으로 인하여 가격수준이 높게 형성되어 있다.  이에 본 프로젝트는 어느 누구나 반찬을 만들어 사고 파는 웹사이트를 제작하여 기존에 판매자가 기업으로 국한되었던 한계를 극복하고자 한다. 이를 통해 반찬 판매 서비스의 진입장벽을 낮춰 중 장년 층 주부들의 경제활동 참여를 유도하고 근처 소비자를 연결해 유통과정에 생기는 비용을 줄여 보다 저렴한 가격과 다양한 상품의 제공을 목표로 한다. 

204-교과목수업-ICT융합캡스톤디자인
  • 팀명: 아주Bb
  • 팀원/멘토: 최정용, 오복성 / ㈜ 리얼감 - 이형구
  • 지도교수: 김승운
  • 프로젝트명:  선결제 및 예약을 유도하는 시스템 
  • 개발시연과제
  • 과제요약: 본 프로젝트는 점포 메뉴판의 정보를 기반으로 선 결제/예약을 유도하는 어플리케이션 및 시스템으로, 오프라인 기반의 결제 시스템을 이용하고 있는 소비자와 사업자에게 차세대 결제 시스템을 제공하는 것을 목표로 한다. 4차 산업혁명이 도래하며 활성화된 모바일-태블릿 결제시스템과, 모바일 환경에 익숙해진 사용자 경험을 활용하여 결제 시스템에서 발생하는 1차원적인 결제/예약 문제를 해결할 뿐만 아니라, 더 나아가 산출된 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 환경을 조성할 수 있다.

205-교과목수업-ICT융합캡스톤디자인
  • 팀명: 풍덩
  • 팀원/멘토: 정환석, 이진욱, 김동욱, 강일훈 / 신원섭
  • 지도교수: 김승운
  • 프로젝트명:  BO:M (Beauty Opinion Mining 서비스)
  • 개발시연과제
  • 과제요약: 기업이 기존 고객을 유지하는 전략을 취할 때 중요한 부분이 불만고객을 관리하는 것이다. 최근 SNS가 발달함에 따라 불만고객의 구전 영향력은 커져가고 있는데, 기업이 이러한 SNS에 올라오는 것까지 일일이 관리하는 것은 비용적으로 쉬운 일이 아니다. 본 프로젝트에는 SNS(온라인 커뮤니티) 상에 리뷰 데이터를 바탕으로 기초화장품이 속한 제품군에 특화된 맞춤형 감정 사전을 구축하고, 이를 바탕으로 향후 올라오는 부정적인 리뷰에 대한 알림 시스템을 구축하고자 한다.