IT집중교육

117-교과목수업-IT집중교육
  • 팀명: 5늘뭐먹지?
  • 팀원/멘토: 박신혁 이현호 이정필 / Quram 이상란
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명:  냉장고 속 재료인식을 통한 레시피 추천서비스
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  이 프로젝트는 냉장고 속 식 재료를 인식하여 레시피를 추천해주는 서비스 어플리케이션이다. 냉장고속 식재료를 파악하기 위한 이미지 인식에는 CNN(Convolution Neural Network)를 사용하였다. CNN은 Pyhton Tensorflow library 를 기반으로 구성하였다. Object Detection을 위한 학습과정에서는 pretrained모델 중 Faster-RCNN을 사용하였다. 추천시스템은 자체적인 알고리즘으로 구현하였다. 인식된 재료를 바탕으로 각 요리에 들어가는 재료가 많은 요리 순으로 추천하였다.
118-교과목수업-IT집중교육
  • 팀명: 88한 8조
  • 팀원/멘토: 김영국, 박찬영, 백승원 / SK T브레인 차문수 연구원
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명:  ResNet을 이용한 손그림기반 캐릭터 검색 웹서비스 ( 너의 그림은 )
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  최근에는 직접적인 대상의 이름만 검색에 활용되는 것이 아니라 대상의 내용이나 키워드, 태그 등으로도 검색이 가능하다. 대표적으로, 노래의 경우 가사나 멜로디를 검색에 활용할 수 있다. 이미지 검색의 경우에도 이미지의 이름이 아니라 이미지파일 자체만으로도 검색이 가능한데, 여전히 이미지파일이 필요하다는 점에서 한계가 존재한다. 이 문제점을 주목하여 사용자의 기억 속에만 존재하는 이미지를 검색하기 위해 웹상에 사용자가 직접 그림을 그려 이미지 검색이 가능하도록 웹서비스를 구현하였고 사용자의 손그림에 적합하도록 검색주제를 캐릭터로 정하였다.
119-교과목수업-IT집중교육
  • 팀명: DoAjou
  • 팀원/멘토: 김치헌, 박승현, 최순원 / SKT Tbrain 연구소 차문수
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명:  아주대학교 학생들을 위한 질의응답용 챗봇 : DoAjou
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  기존의 검색형 모델 기반 챗봇에서는 정보 제공을 위하여 챗봇이 질문의 유형들을 던져주는 방식으로 이루어져있다. 하지만 사용자의 입장에서 필요한 정보를 얻기 위하여 일일이 모든 질문에 답을 하여야 한다는 번거로움이 있다. 이 부분을 개선함과 동시에 학과에 대한 정보를 얻기 위하여 학과 홈페이지에 직접 들어가 검색을 하여야 한다는 불편함을 해소하고자 하였다. DoAjou는 사용자가 정보 제공 범위 내의 궁금증 해결을 위한 질문을 입력하면 해당 답변을 출력하는 알고리즘을 제공한다
120-교과목수업-IT집중교육
  • 팀명: Recycle helper
  • 팀원/멘토: 박혜진, 전동훈, 이기용 / 강민성 
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명:  텐서 플로우 RCNN 모델을 활용한 재활용품의 구성요소 패턴인식 시스템 구축
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  패턴 인식은 인간의 학습능력과 추론능력을 인공적으로 모델링하여 외부 대상을 지각하는 심층 학습 기술이다. 기존 시스템에서는 보통 이미지내의 물체들을 각각 인식하는데 초점을 맞췄지만, 본 프로젝트의 시스템은 하나의 물체에 대하여 어떤 구성요소로 이루어져 있는지를 인식하는 것을 목표로 한다. 본 시스템의 주요 목표는 1) 테이크 아웃 커피잔을 플라스틱과 종이로 구분하여 인식, 2) 스프링 노트를 플라스틱과 종이로 구분하여 인식하는 것이다. 이를 위해 Pre-trained된 faster RCNN 모델을 활용하여 여러가지 모양의 플라스틱 및 종이를 Detection box로 인식하였다.
121-교과목수업-IT집중교육
  • 팀명: 내가 원하는 옷 찾아조
  • 팀원/멘토: 신정호, 이진영, 서성원 / 임종화 연구원
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명:  너도 연예인처럼 보이고 싶니?
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  최근 딥러닝 기술이 발전하면서 이미지 학습을 통한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지에서 핵심 특징들을 추출하여 서로 다른 이미지간의 유사도를 비교할 수 있게 되었고, 이를 바탕으로 실제 이미지와 유사한 이미지를 생성할 수도 있음이 밝혀졌다. 이 논문에서는 위와 같은 점을 적극 활용하여 사람들의 일상생활 관심사인 패션에 적용하였고, Tensorflow object detection API를 활용한 상품 탐지(Object Detection)-2개의 VGG모델을 활용한 특징 2가지(스타일,패턴) 추출 및 color histogram을 활용한 색상 추출 – 코사인 유사도를 활용한 상품간의 유사성 비교를 일련의 흐름으로 진행하여 사용자가 입력 이미지로 넣은 제품과 가장 유사한 제품을 희망가격 범위 내에서 추천해주는 방안을 제시하고자 한다 
122-교과목수업-IT집중교육
  • 팀명: 여포
  • 팀원/멘토: 민태홍, 김기훈, 김대현 
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명:  인물 사진에 대한 자동 해시태그 생성 및 제목 완성
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  최근 SNS의 발달과 자신사진에 해시태그를 달아 자신을 표현하는 방식이 늘어나는 추세이다. 또한 딥 러닝 기술과 머신 러닝 기술의 발달로 인하여 데이터베이스를 기반으로 예측의 기술이 발달 되어 왔다. 따라서 사용자가 선택한 사진을 토대로 자동적으로 해시태그와 사진의 제목을 달아주는 시스템을 만들었다. 해쉬태그의 종류는 다음과 같이 5가지가 있다. 1) 성별 2) 나이 대  3) 감정 4) 얼굴 상 5) 첫인상  이렇게 총 다섯가지가 있다. 이러한 해쉬태그를 추출하기 위해 VGG Net과 Microsoft Face API를 이용하였다. 이렇게 나온 해쉬태그를 기반으로  제목 데이터베이스를 통해 KNN(K-Nearest Neighber)방식으로 제목을 달아주는 시스템이다.
123-교과목수업-IT집중교육
  • 팀명: 종설동 시인
  • 팀원/멘토: 박종인 박준규 우주호
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명:  Char-RNN을 이용한 스타일에 따른 한국어 시 작성
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  본 연구에서 예술 방면에서 인공지능을 활용한 창작에 관심을 두었고 시를 작성하는 인공지능을 설계하는 방법을 고안해보았다. 시는 앞뒤 문맥이 긴밀하게 연관되어 있기 때문에 일반적인 방식으로는 생성해 내기 쉽지 않지만, Recurrent Neural Network 기법을 사용하면 문맥의 흐름에 따라 학습하고 그 학습된 내용을 바탕으로 새로운 시를 생성해 낼 수 있다. 문화 예술에 관심이 없는 현대인들은 시를 쓰는데 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위해 스타일 별로 3가지로 나누어 제시단어를 제시하면 인공지능이 시를 만들어준다.
124-교과목수업-IT집중교육
  • 팀명: FaceFaker
  • 팀원/멘토: 김현정 / 이재연(ZOYI Corporation)
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명:  pix2pix모델을 이용한 얼굴 보정 사진 복원
  • 개발시연과제
  • 과제요약:  Convolutional Neural Network는 분류, 물체 감지 등 컴퓨터 비젼의 다양한 분야에서 큰 성능 개선을 보여주고 있다. 하지만 사진의 변형/생성에는 공간적으로 자연스럽지 못한 경향이 있다. 이는 Mean Squared Error 등의 전체 평균만을 고려하는 손실 함수로는 자연스러움의 보정이나 변형이 적용될 영역을 충분히 제어하지 못하기 때문이다. 이에 Conditional Adversarial Network를 사용한 Pix2pix 모델을 이용하여 인위적 왜곡 및 보정된 얼굴 사진을 복원하는 연구를 진행하였다.