자기주도연구

교과목수업-자기주도연구-01
  • 팀명: x
  • 팀원: 강기천
  • 프로젝트명: 분류 기반의 얼굴부위 예측모델에 관한 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  얼굴인식 및 얼굴의 부위(눈,코,입 등)를 검출하고 예측하는 기술은 컴퓨터비전, 머신러닝 분야에서 가장 도전적인 기술 중 하나이다. 인간의 인지능력에 버금가는 모델을 만들어 내기위해 매 년 수많은 연구가 진행되고 있다. 수많은 회귀(Regression) 기반의 얼굴부위 예측 모델이 존재하지만, 아직까지 압도적인 성능을 보여주는 모델이 존재하지 않는다. 이에, 본 연구에서는 해당 이슈를 새로운 방식으로 접근해서 해결해보고자 하였다. 분류(Classification) 기법을 이용하여 얼굴의 5개 부위를 예측하는 모델에 관한 방법을 제시한다.
교과목수업-자기주도연구-02
  • 팀명: 블록체인
  • 팀원: 강태학
  • 프로젝트명: 블록체인 기반의 인터넷 응용 적용 사례 분석
  • 연구과제
  • 과제요약: Blockchain은 2008년 Bitcoin의 개념과 함께 등장했다. Blockchain은 Bitcoin 개념의 핵심 기술로 Block Chain이 활용되고 있는 여러 분아에 대해 조사하였다. Block Chain이 활용된 분야는 기존의 가상 화폐분야와 개인 정보 보호 분야, 스마트 도시 보안 분야, Software Connector 분야 등이 있다. 이에 따라 각 분야에 대해 Block Chain이 사용된 형태를 분석하고 조사했다. 그 결과 Block Chain은 그 자체의 특성으로 보안성이 상당히 강하고  자체의 속성을 이용하면 Network Layer와 결합하거나 특정 프로토콜을 생성해낼 수 있다는 것을 파악하였다. 또한 Public, Private key의 특성을 이용하여 데이터베이스에 적용하면 데이터의 특성에 따라 보안성을 높이는데 활용할 수 있다는 것도 파악하였다. 
교과목수업-자기주도연구-03
  • 팀명 : ManyCure
  • 팀원 : 고주성
  • 프로젝트 명 : 드론 보안 기술 응용 및 분석
  • 연구과제
  • 과제요약 :  IoT 시장의 규모가 증가함에 따라 IoT 기기는 일상생활에 더 깊게 연관되어 사용자에게 편리한 서비스를 제공하고 있다. 하지만 사용자의 보안 인식 결여, IoT 기기 취약성 등의 문제로 많은 IoT기기는 취약한 환경에서 사용되고 있다. 이에, 취약한 IoT 환경에서 발생할 수 있는 위협들에 대해 분석하고 해당 위협들에 대응할 수 있는 방안을 마련한다. 취약한 IoT 환경을 구축하기 위해 Wi-Fi 기반 드론을 이용해 연구를 진행한다.
교과목수업-자기주도연구-04
  • 팀명: 소벤져스2 
  • 팀원: 김기우 
  • 프로젝트명: Voice Communication using VLC 
  • 연구과제 
  • 과제요약: 본 연구에서는 가시광통신방식을 이용하여 음성통신을 하는 것을 목표로 한다. 심해에서 다이버들의 의사소통이나 우주에서의 의사사통은 음성주파수가 도달할 수 없기 때문에 불가능하다. 음성을 송수신하는 방법으로는 RF방식 통신방식도 있지만 낮은 데이터 처리량에 대한 문제점과 물속에서는 RF주파수가 전송되지 않는 문제점과 같이 여러 문제점이 존재한다. 그렇기 때문에 높은 데이터 처리량과 직진성을 가진 가시광통신을 이용하여 음성통신을 구현한다. 본 연구에서는 가시광통신의 송신부, 수신부의 H/W 적인 부분을 직접 구현하고 이에 맞는 S/W를 개발한다. 음성통신에 필요한 데이터처리량이 최소 64Kbps이기 때문에 OOK, PWM, PPM, VPPM등 여러 가지 Modulation방식을 비교하여 최적의 데이터처리량을 가진 가시광통신S/W를 구현한다. 
교과목수업-자기주도연구-05
  • 이름: 김동규
  • 프로젝트명: VxWorks 펌웨어 정적분석을 위한 Symbol Table 기반 Base Address 탐색 Application 제안
  • 연구과제
  • 과제요약: 최근 자동차, 가전제품, 모바일 기기 등 다양한 산업 분야에서 사물인터넷 기술이 접목된 서비스가 증가하고 있다. 이에 따라 서비스 제공을 위해 사용자들의 민감 정보 확보가 필수적인 상황이다. 하지만 각종 임베디드 장비에서 사용자 정보가 유출되는 등 보안사고 또한 증가하고 있다. 이를 예방하기 위해서는 사전 임베디드 장비에 대한 철저한 취약점 분석이 이루어 져야 한다. 따라서 본 논문에서는 임베디드 장비에서 널리 사용되는 RTOS인 VxWokrs 기반 시스템에서 펌웨어 정적 분석 환경 구축을 위해 필수적인 Base Address를 Symbol Table을 기반으로 탐색해 주는 Application을 제안한다. 또한 임베디드 기기에서 발생 할 수 있는 취약점에 대해서 알아본다.
교과목수업-자기주도연구-06
  • 이름: 김동훈 
  • 프로젝트명: UWB를 통한 상황 적응적 위치측정
  • 연구과제
  • 과제 요약: 현재 사용되고 있는 드론의 위치측정은 야외에서는 gps를 통해 이루어지고, 실내에서는 WiFi, Zigbee, UWB 등의 위치측정 기술들을 사용한다. 그 중 multipath 간섭이 적은 UWB를 사용하여 드론이 위치 측정범위에 벗어났을 경우 또 다른 드론을 통해 위치 측정 범위를 유동적으로 늘리는 알고리즘을 구현하였다. UWB Anchor 4개를 설치하고, UWB Tag, Anchor를 각각 장착한 드론이 움직이고, 이를 통해 측정 범위는 증가한다.
교과목수업-자기주도연구-07
  • 이름: 김성래
  • 프로젝트명: Cognitive Radio기반 Mobius IoT Platform의 성능 개선
  • 연구과제
  • 과제요약: 최근 IoT(Internet of Things) 기술의 발달에 따라 IoT 기기의 수가 증가하고 있다. 그에 따라 주파수의 사용이 증가하고 있어 한정된 주파수에서 주파수 대역의 부족을 야기하고 있다. 이에 CR(Cognitie Radio)를 사용함으로써 IoT 기기의 효율적인 주파수 사용을 지원 한다. 그래서 본 과제에서는 Mobius IoT Platform에 CR을 적용하여 효율적인 주파수를 사용함으로써 위의 문제를 해결하고자 한다.   
교과목수업-자기주도연구-08
  • 이름: 김수훈
  • 프로젝트명: VoD환경에서 암호화 및 인증에 사용되는 TEE(Trusted Execution Environment)기술의 성능개선
  • 연구과제
  • 과제요약: 최근 IoT기술의 확산에 따라 기존 컴퓨터 환경에 국한 되어있던 정보보안 위협들이 가정을 비롯한 다양한 환경 또한 위협하고 있다. 특히 TV의 경우 최근 Smart TV가 개발되며 전통적인 TV에서는 찾아볼 수 없던 VoD등의 여러 서비스들을 제공하지만 이와 동시에 다양한 보안 위협들에 직면하였다. 이에 제조사에서는 TEE(Trusted Execution Environment)기술을 적용하여 보다 안전한 TV를 만들고자 하는 노력을 하고 있으며, 본 연구에서는 최근 각광받는 TEE기술을 알아보고 일부 성능의 개선을 목표로 한다.
교과목수업-자기주도연구-09
  • 이름: 김지수
  • 프로젝트명: Cyber-physical Systems의 네트워크 감시를 위한 데이터 생성 툴
  •  연구과제
  •  과제요약: 최근 진행되고 있는 4차 산업 혁명을 기반으로 이뤄지는 SCADA 시스템이 구축되면서 이를 기반으로 하는 국가 기간 시설에 대한 공격이 증가 하고 있다. 따라서, 이에 대한 해결책으로 머신러닝을 활용한 침입 탐지 보안 솔루션이 등장하고 있다. 하지만 이는 이상상태를 학습하여 감지하는 방식인데 이상상태를 감지할 데이터가 부재하다. 그러므로 이 데이터 생성 툴은 기존의 정상상태의 패킷 데이터를 입력 받아 이상상태의 패킷 데이터로 변조하여 침입 탐지 보안 솔루션에 제공할 데이터를 생성하여 보안 솔루션의 효과 증대를 기대한다.
교과목수업-자기주도연구-10
  • 이름: 김지우
  • 프로젝트명: 온톨로지 기반 수강 설계 및 진로 설계 지원 시스템
  • 개발시연/연구과제
  • 과제요약: 학생들은 지도교수, 교학팀 및 취업관련 부서와의 상담을 통해 스스로 진로 설계를 하고 있으나 상세한 정보가 부족한 경우가 많고 부정확하거나 불명확한 경우가 많아 진로 설계에 어려움을 겪는다. 또한 자신의 진로 개척을 위해 수강해야 할 과목군 및 비교과활동에 대한 지식이 부족하여 이로 인해 학생들이 취업 역량이 부족하게 되고, 결과적으로 낮은 취업률로 연결되게 된다. 따라서 본 연구에서는 온톨로지 기반 지식베이스를 통해 진로 목표를 위한 수강 설계를 가능하게 하고, 산업분야, 직무, 과목, 전공 등 다양한 관점에서의 진로 탐색을 지원하는 시스템을 구축하고자 한다. 
교과목수업-자기주도연구-11
  • 이름: 김채원
  • 프로젝트명: Train-to-Train communication을 위한 신뢰성이 있는 단말간 위치 정보 교환 기술
  • 연구과제
  • 과제 요약: 최근 도시철도에서는 무인 운전 시스템이 도입되는 추세이다. 기존 열차제어 시스템인 CBTC(Communication Based Train Control)의 문제점을 개선하고자 본 연구에서는 열차간 통신을 통한 열차제어시스템을 제안한다. 자율주행 기반 열차제어시스템에서 선행열차와 후행열차 간 통신연결의 알고리즘을 개발하여 열차간 운행거리를 최소화하고 시스템의 신뢰성을 평가하기 위한 시뮬레이션 프레임워크를 설계한다.
교과목수업-자기주도연구-12
  • 팀명 : Hadoop
  • 팀원 : 김태균
  • 프로젝트명 : 하둡 Data Skew에 관한 분석 및 Custom Partition을 활용한 개선 방안 
  • 연구과제
  • 과제요약: 빅 데이터 시대가 도래함으로서 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하는 방법이 많이 논의되어 왔으며, 그 중 Hadoop은 빅 데이터를 효율적으로 처리하는 대표적인 시스템이다. 하지만 Hadoop은 데이터를 처리하는데 있어 성능을 저하시키는 몇 가지 문제가 존재한다. 대표적으로 Reduce Task Scheduling, Data Skew등에 관한 문제가 있다. 이에, 본 연구에서는 Data Skew에 관하여 선행된 연구를 조사하고 이에 관한 몇가지 논의를 진행하고자 한다. 
교과목수업-자기주도연구-13
  • 이름: 김태호
  • 프로젝트명: Virtual class를 이용한 Unsupervised image learning
  • 연구과제(o)
  • 과제 요약: unlabeled image에 대한 unsupervised learning 모델을 제안한다. CNN을 이용하여 5000개의 train set을 학습시키고 이 모델을 바탕으로 10만개의 unlabeled data를 새롭게 학습시킨다. unlabeled data의 특징을 k-means clustering을 이용해 virtual class를 만들어 주고 이를 새롭게 학습한다. 현재 STL-10 dataset의 state of art에 근접하거나 높은 정확도를 만들어 내어 새로운 unsupiervised learning 모델을 제안하려한다.
교과목수업-자기주도연구-14
  • 이름 : 김현기
  • 프로젝트명 : 자율주행자동차 내부통신 취약점 탐지를 위한 퍼징 기술 연구
  • 연구과제
  • 과제요약 : 자동차의 ECU가 점점 증가하고 있으며, 이를 악용하여 자동차를 공격하는 사례들이 많이 생기고 있지만, ECU에 대한 실질적인 보안 테스트는 잘 진행되지 않고있다. 그래서 ECU들의 보안 취약점을 탐지하기 위해 효과적인 퍼징 기술을 연구 및 개발한다. 그 후 퍼징 기술을 ECU 단품이나 실제 차량에 적용하여 오작동 여부를 분석하고, 자율주행차의 안정성을 검증할 수 있는 시스템을 구축한다.
교과목수업-자기주도연구-15
  • 이름 : 남민엽
  • 프로젝트명 : Top-k Spatial Preference Queries를 활용한 감정평가 업무 자동화 시스템 구축
  • 연구과제
  • 과제 요약 : 동산이나 부동산의 소유권의 경제적 가치 또는 소유권 이외의 권리·임료 등의 경제적 가치를 통화단위로 표시하는 감정평가 업무는 현재 일체의 자동화 없이 감정평가사에 의해 수작업으로 진행되고 있다.  이 연구에서는 현재 비효율적으로 진행되고 있는 감정평가 업무를 개선하고 필요 이상의 시간이 소요 되는 것을 막고자 Top-k Spatial Preference queries를 활용한 감정평가 업무 자동화 시스템 구축을 진행하고 구축된 시스템에 대한 연구를 진행하고자 한다.
교과목수업-자기주도연구-16
  • 이름: 박선주
  • 프로젝트명: AR을 활용한 사물 정보 열람 시스템
  • 연구과제
  • 과제요약: 본 과제는 AR 기술을 활용하여 Hololens 상에서 사물을 인식하고 시선으로 사물을 선택하면 관련 정보가 표시되는 서비스를 구현한다. AR(Augmented Reality), 증강현실은 현실 배경에 3차원 가상 이미지를 겹쳐서 보여주는 기술로 4차 산업혁명의 신기술 중 하나로 주목받고 있다. 본 시스템에서는 여러 사물 중에서도 책을 대상으로 하여 제목, 가격, 책 소개 등과 같은 정보를 제공한다. Vuforia SDK를 이용하여 어떤 책을 선택했는지 인식하고 관련 정보는 클라우드 데이터베이스에 등록하여 REST Call을 보내면 받아오도록 구현한다.
교과목수업-자기주도연구-17
  • 이름 : 박성미
  • 프로젝트명 : 임베디드 브릿지 기반의 네트워크 모니터링 시스템
  • 연구과제
  • 과제 요약 :  NAT 장치나 스위치 등에 연결된 내부의 사설 네트워크는 네트워크 문제 발생 시 이를 해결하기 어렵다는 것과 사이버 공격에 대응하기 힘들다는 등의 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 내부 호스트들을 식별하고 패킷의 정보를 저장, 분석할 필요성이 요구되고 있다. 따라서 네트워크의 상태를 파악하고 위험한 패킷을 사전에 막을 수 있는 임베디드 브릿지 기반의 네트워크 모니터링 시스템을 고안하였다. 이 시스템에서는 특정 룰을 통해 패킷을 필터링하고, 데이터베이스에 분석 기록을 저장하는 등의 기능 또한 수행할 수 있다.
교과목수업-자기주도연구-18
  • 이름: 박현정
  • 프로젝트명: MQTT 기반 외부망에 연결된 단말 연계 홈 IoT 서비스 제어 구조
  • 연구과제
  • 과제요약:  Ipv4 주소 부족 문제의 대안으로 사용되는 NAT과 DHCP를 사용하여 발생하는 NAT travel 문제를 알아보고, 사설 네티워크에 연결된 홈 IoT 서비스를 외부망에서 제어하기 위한 구조를 연구
교과목수업-자기주도연구-19
  • 이름: 배홍열
  • 프로젝트명: Raspberry-Pi와 USRP를 사용한 DESYNC-TDMA 성능 분석
  • 연구과제
  • 과제요약: IoT(Internet of Things)의 시대가 시작됨에 따라 무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network)에서 효율적인 대역폭 사용을 위한 통신 기술이 요구된다. DESYNC-TDMA는 이런 환경에 적합한 동기화 방식의 개선된 TDMA protocol이다. 기존의 가상환경과 고성능 컴퓨팅 환경에서 이루어졌던 성능 분석과 달리 Raspberry-Pi와 USRP로 노드를 구성하고 GNU Radio기반의 CogWave로 PHY와 MAC계층을 구성하여 WSN과 유사한 환경에서 성능을 분석한다.
교과목수업-자기주도연구-20
  • 이름: 서재교
  • 프로젝트명: VoD 환경에서 전송되는 영상 보호 솔루션   
  • 연구과제
  • 과제요약: VoD 환경에서 비디오가 전송될 때, 비인가자가 영상을 탈취해갈 수 있는 위험이 있다. 이를 방지하기위해 전송할 비디오를 암호화해서 키가 없는 사용자가 영상을 얻었을 경우, 영상콘텐츠로서의 가치를 갖지 못하도록 만든다. 또한, 실시간으로 제공되는 영상이므로 인가된 사용자가 영상을 시청하는 것에 불편이 없도록 암ㆍ복호화에 너무 오랜 시간이 걸리지 않도록 했다.
교과목수업-자기주도연구-21
  • 이름: 송경아
  • 프로젝트명: Virtual Reality를 이용한 PTSD 치료 시스템
  • 연구과제
  • 과제요약: 현재 PTSD 노출 치료법의 문제점인 떨어지는 현실감과 객관적인 수치로 분석이 힘들다는 문제점을 해결하기 위한 시스템을 제안한다. 웹 페이지를 이용한 영상 공유 환경 구축함으로써 의사와 환자 간의 영상을 공유할 수 있도록 해주고, 환자의 생체신호를 받아옴으로써환자의 신체 상태를 객관화시켰다. 전문 의료진들과의 잦은 회의를 통해 교통사고로 인한 외상후 스트레스성 장애를 가지게 된 환자들을 실험 대상으로 하였고, 교통사고에는 크게 보행 중의 사고, 운전 중의 사고, 대중교통 이용 중에 일어난 사고가 있다고 판단하여 그에맞는 컨텐츠를 구성하였다. 본 시스템은 추후 객관성과 현실감을 필요로 하는 PTSD 노출 치료를 위한 연구를 위해서 활용할 수 있다.
교과목수업-자기주도연구-22
  • 이름: 양재원
  • 프로젝트명: 스마트폰 어플리케이션의 보안 위협 요소 분석
  • 연구과제
  • 과제요약: 현 시대에 대부분의 사람들이 사용하는 스마트폰 및 스마트폰의 어플리케이션의 보안 문제가 대두되고 있다. 검증되지 않는 어플리케이션의 무분별한 사용은 사용자의 개인정보 유출에 큰 문제가 될 수 있고 장기적으로는 국가적 손실을 유발할 수도 있다. 이에 따라서 현재의 스마트폰 어플리케이션의 각종 보안 위협요소를 분석하여서 어떠한 문제가 발생 할 수있는지 또한 개발자 입장에서 코드취약점을 어떠한 방법으로 보완 할 수 있는지에 대해서 다뤄보고자 한다.
교과목수업-자기주도연구-23
  • 팀명: axCCA
  • 팀원: 양준
  • 프로젝트명: 802.11ax에서 2.4GHz 대역 CCA 연구
  • 연구과제
  • 과제요약: 연구주제는 802.11ax에서 2.4GHz 대역 CCA 연구라는 것으로 정하였다. IEEE 802표준에서 다양한 분류로 나누어지지만 802.11ax의 경우 18년 IEEE 802.11ax 표준 작업을 완료하는 것을 목표로 삼고 있는 현재 진행형 표준이다. 17년 3월의 802.11ax회의에서도 이 표준을 적용했을 시 CCA에 대한 논의가 진행되었다. 기존의 CCA의 기준은 -82dbm으로 정해져 있었으나 다량의 AP유입과 멀티유저의 접근이 늘어나면서 기존 기준보다 높게 적용된다는 의견이 있다. 본 연구에서는 이에 대한 관점에서 접근하였다. 이 802.11ax 표준에서 CCA의 기준을 얼만큼 높이는지에 대한 연구 및 분석을 하는 것이 목표이다. 
교과목수업-자기주도연구-24
  • 이름: 윤채영
  • 프로젝트명 : 다중 표기 혼합 기법을 사용한 한국어 모델링의 성능 검증
  • 연구과제
  • 과제요약: 이 연구에서 단어 수준의 한국어 모델링 방식과 자모음 수준의 한국어 모델링 방식을 혼합한 다중표기 혼합기법의 과정을 살펴보고 성능을 평가해보본다. RNN의 Encoder들의 중간 과정을 살펴보고, 문장재건, 조사분류, 철자교정 모델링 평가 방법에서 균등 분포된 데이터를 사용하여 기존의 단어 수준의 모델링 방식과 형태소 수준의 모델링 방식을 각각 사용했을 때 보다 혼합하여 사용했을 때 얼마나 정확도가 올라가는지 비교하여 성능을 검증한다.
교과목수업-자기주도연구-25
  • 이름: 이강혁
  • 프로젝트명 : 테스트베드에서의 단일 홉 지연시간 모니터링 및 분석 시스템
  • 연구과제
  • 과제요약 : 실제 시스템에서의 결과를 도출해내기 위해 시뮬레이터를 사용한다. 하지만 이상적인 시뮬레이팅 환경과 달리 테스트베드의 실험에는 영향을 주는 변수가 많기 때문에 차이를 비교, 대조하기 위한 시간과 비용이 많이 든다. 기존의 시뮬레이터에서 사용하는 데이터 형식과 분석 방법, 출력 도구 들을 조사하고, 테스트베드의 데이터를 분석에 사용하는 데이터로 가공하는 방법에 대해 연구한다. 그리고 테스트베드와 연결하여 데이터를 추출하고 가공, 분석하여 결과를 그림과 그래프로 출력하는 시스템을 구현한다.
교과목수업-자기주도연구-26
  • 이름: 이승원
  • 프로젝트명 : 초음파 센서와 서보모터를 이용한 충돌회피 시스템
  • 연구과제
  • 과제 요약: 오늘날 드론은 사회 기반 시설과 재난지역 탐사 등에서 사용된다. 이러한 분야에서 사용되는 드론들은 사람의 조작 없이 움직이는 경우가 많이 있다. 이러한 환경에서 드론이 주어진 임무를 무사히 수행하기 위해서는 장애물에 충돌하지 않기 위한 회피 시스템이필요하다. 따라서 프로젝트에서는 초음파 센서와 서보 모터를 사용하여 전방 좌우의 장애물을 감지하여 회피하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 서보 모터가 -60 ˚ ~ 60 ˚ 로 왕복하면서 모터에 장착된 초음파 센서가 장애물을 감지하여 회피하는 시스템을 제안한다.
교과목수업-자기주도연구-27
  • 이름: 이여울
  • 프로젝트명 : A Study on Tensorflow Operation and Performance Improvement in Spark Environment
  • 연구과제
  • 과제요약: 분산 데이터 분석 시스템인 Spark위에서 TensorFlow가 어떻게 작동되는지 분석을 통해, 단일 머신 운용환경과 Spark 운용환경을 비교한다. 또 각각의 운용환경에서의 알고리즘의 성능 통해 Spark위에서 딥 러닝 알고리즘이 어느 정도의 성능 향상이 일어날 수 있는지 비교한다. 이를 바탕으로 더 나아가 Spark 환경에서 발생하는 문제점을 찾아 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하여 딥 러닝의 운용환경을 개선한다. 즉, TensorFlow와 Spark의 결합을 통해 분산 처리 환경을 제공하여 딥 러닝의 성능을 향상시킨다.
교과목수업-자기주도연구-28
  • 팀명: Aube
  • 팀원: 이종관
  • 프로젝트명: 위험도 판단과 주행 상황을 고려한 종방향 제어
  • 연구과제
  • 과제요약: 최근 자율주행자동차에 대한 연구로 모델 예측 제어기법(Model Predictive Control, Receding Horizon Control)과 그 외로 다양하게 이루어지고 있다. 하지만 최신 제어 기법은 복잡도가 높고 차량 모델을 정확하게 알 수 없으면 불확실성도 크다. 자율주행자동차 경진대회의 핵심은 lap time 최소화 및 장애물 회피이다. 따라서 고속 및 곡선 주행의 안정화가 필수적이며 장애물에 대한 위험도 판단으로 정지 및 감속이 필요하다. 따라서 PID 기법으로 속도를 제어하며 모델 예측 기법을 차용한 위험도 판단 알고리즘, Side slip을 최소화하기 위한 속도 profiling에 대해 제안하고자 한다.
교과목수업-자기주도연구-29
  • 이름: 이주명
  • 프로젝트명: 딥러닝 기반 물체 인식 기술 연구
  • 연구과제
  • 과제요약: 합성곱 신경망 구조는 ILSVRC 2012에서 그 성능이 입증된 이후로 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 분야에서 가장 널리 쓰인다. 본 과제에서는 일반적인 이미지 전체를 다루는 것이 아니라 음식 이미지를 분류한 Food-101 이미지셋을 인식하고자 한다. ILSVRC 데이터셋에 비해 상대적으로 숫자도 적고 분류 기준도 덜 확실하기 때문에 기존에 구현된 모델을 그대로 사용하는 것이 아니라, 일부 파라미터를 조절하고 모델의 구조도 약간씩 바꿔가면서 인식률을 비교해보고자 한다. 이렇게 음식 이미지를 인식할 수 있는 모델이 만들어지면 이후 식단 프로그램 등에 활용될 수 있을 것이다.
교과목수업-자기주도연구-30
  • 이름: 임지훈
  • 프로젝트명: Q-learning을 통한 학습적 MPR 선정이 이루어지는 OLSR 프로토콜 (OLSR-QMPR)
  • 연구과제
  • 과제요약: Q-learning이라는 머신 러닝을 OLSR 프로토콜에 적용시켜 이동성이 많은 네트워크 환경에서도 기존의 OLSR보다 학습을 통해 적응력 및 성능을 향상시킨 OLSR 프로토콜을 연구하였다. MPR 노드를 Q-learning을 통해 학습을 하여 선정을 하여 이동성이 많아 자주 네트워크 토폴리지가 변하는 상황에서도 적응적인 OLSR 프로토콜로 개선하는 연구를 진행하였다. 시뮬레이터로는 NS-3를 통해 연구를 하였으며 Delay, Throughput, PacketLoss등 결과를 추출하여 기존의 OLSR과의 성능평가를 진행하였다.
교과목수업-자기주도연구-31
  • 이름: 임찬우
  • 프로젝트명: 멀티코어 MCU 사용에 따른 기술적 효과 분석
  • 연구과제
  • 과제요약 : 복잡한 환경에서의 정확한 판단 능력과 많은 연산의 빠른 처리 능력이 요구됨에 따라 차량 내의ECU 사용이 확대되고 시스템의 복잡도와 원가 상승 문제가 급격하게 증가하고 있다. 따라서 현재 자동차 ECU 개발 분야에서 AUTOSAR 표준 아키텍처와 멀티코어 MCU 사용한 기술이 주목받고 있다. 이에 따라 차량 내의 멀티코어 MCU 적용 시, 사용 효과에 대한 합리적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 기술적 측면의 분석에 초점을 맞추어 사고 실험 수준으로 유형별 MCU AUTOSAR SW 아키텍처 모델을 분석하고 제시한다.
교과목수업-자기주도연구-32
  • 팀명: FSM
  • 팀원: 전진우
  • 프로젝트명: FSM : 플래시 메모리 기반 DBMS에 최적화된 정렬-합병 조인 알고리즘
  • 연구과제
  • 과제요약:  기존의 하드디스크 보다 낮은 전력 소모, 가벼운 무게, 랜덤 읽기 등의 우수한 점을 앞세워 플래시 메모리가 다양한 분야에서 쓰이고 있다. 하지만, 현재 DBMS의 Join Query 기술은 대다수가 하드디스크를 기반으로 사용되는 방식이다. 따라서 정렬-합병 조인 알고리즘에 대한 기존의 이론을 알아보고, 기존의 대표적인 조인 알고리즘 중 하나인 sort-merge join algorithm을 토대로 플래시 메모리에 적합하게 변형한 알고리즘을 제안하고자 한다.
교과목수업-자기주도연구-33
  • 이름: 정소영
  • 프로젝트명: 구조적 피처기반 임베디드 소프트웨어 아키텍처 설계 방법의 검증
  • 연구과제
  • 과제요약: 현재 임베디드 분야에서 소프트웨어 아키텍처 설계를 위해 많은 방법이 사용되고 있다. 그 중 자동차에 들어가는 임베디드 소프트웨어들을 표준화한 AUTOSAR Platform에 적용되는 대부분의 설계 방법들이 설계에 대한 근거가 부족하거나 추적성이 보장되지 않는 단점을 가진다. 구조적 피처기반 임베디드 소프트웨어 아키텍처 설계 방법론은 이 단점들을 보안하기 위해 고안되었다. 이 연구에서는 구조적 피처기반 임베디드 소프트웨어 아키텍처 설계 방법을 이용하여 설계 시 실제로 추적성이 보장되는지, 설계 근거가 타당한지를 검증한다.
교과목수업-자기주도연구-34
  • 이름: 정은선
  • 프로젝트명: Block chain 기술을 적용한 IoT 플랫폼 제안
  • 연구과제
  • 과제요약: 최근 IoT 기술의 발달과 더불어 보안에 관한 우려가 커지면서 IoT 플랫폼에 block chain 기술을 적용하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. Block chain의 모든 거래는 암호화 과정을 거치며, 분산시스템을 통해 수행되므로 위조나 해킹의 위험이 적기 때문에 IoT 플랫폼의 보안을 위해 활용되기에 적절하다. 이에 Block chain 기술을 적용한 다양한 분야의 IoT 플랫폼을 찾아보고, 해당 플랫폼들이 어떤 서비스를 제공하며 어떻게 작동하는지 조사해보았다. 또한 그 외의 IoT 플랫폼을 분석하여 block chain 기술이 적용된 새로운 IoT 플랫폼을 제안하고자 한다.
교과목수업-자기주도연구-35
  • 이름: 주현수
  • 프로젝트명: 하둡의 불균등 데이터 파티셔닝 문제 해결을 위한 BSP 스타일 처리 방법
  • 연구과제
  • 과제요약: Hadoop 에서는 병렬처리를 위한 기본적인 데이터 처리 방식으로 MapReduce 방식이 사용되고 있다. 그러나 현재의 map과 reduce 그리고 shuffle로 구성되는 구조는, 입력 데이터와 처리 task에 따라 일부 처리노드에 데이터가 몰리는 data skew 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균등 데이터 파티셔닝 문제 해결을 위해 BSP 스타일의 데이터 처리 방법을 제시한다. 
교과목수업-자기주도연구-36
  • 이름: 주효재
  • 프로젝트명: 멀티코어 MCU 사용에 따른 효과분석
  • 연구과제
  • 과제요약: 자동차에서 ECU 사용 확대로 인해 복잡성, 생상 원가가 상승함에 따라 ECU개발 분야에서 AUTOSAR 표준아키텍처와 멀티코어 MCU사용 기술이 파급되고 있다.  멀티코어를 사용할 수 있으므로 얻을 수 있는 장점은 성능 향상 및 여러개의 ECU를 통합함으로써 원가 절감의 이점이 있지만 MCU의 가격 상승, 기술적 난이도와 복잡성 증가 등의 위험요소도 공존한다.  AUTOSAR표준 아키텍처와 관련해서도 싱글코어 MCU를 사용할 때 보다 멀티코어 MCU를 사용할 때 선택할 수 있는 아키텍처의 유형이 더욱 많아지고 이 중에서 어떤 아키텍처를 사용하는지에 따라서 MCU의 사용효과도 달라지기 때문에 멀티코어 MCU를 사용하고자 하는 경우에는 발생할 효과에 대한 분석이 필요하다.  따라서 이 연구의 목표는 싱글 코어, 멀티코어 MCU를 사용하여 만든 AUTOSAR표준 아키텍처에 부합하는 ECU모델들을 생산성 품질과 관련된 기술적 측면에서 사고 실험 수준으로 분석해 어떤 MCU코어를 사용하는 것이 합리적인지를 판단하는 것이다.
교과목수업-자기주도연구-37
  • 이름: 최재원
  • 프로젝트명: Framerate 관점에서의 Head mounted AR 기기 에너지 소모 분석
  • 연구과제
  • 과제요약: 최근 Microsoft HoloLens, Google Lens, 그리고 pokemon go 등 증강현실 기술 및 응용에 대한 관심이 뜨겁다. 이러한 증강현실 응용을 위해 많은 경우 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는데, 그 중 대부분의 기기들은 대부분 끈이 연결되지 않은 (Untethered) HMD이다. 이러한 경우 기기들은 독립적인 컴퓨터로써, 낮은 컴퓨팅 능력과 배터리의 한계를 갖게 된다. 본 연구는 예비 연구로써, frame rate 이라는 feature에 집중하여 AR device의 배터리 소모에 대해 분석하고 이미지 맥락을 통해 반응형 Framerate 조절을 통한 배터리 효율성을 높이는 방법 및 결과에 대해 소개한다.
교과목수업-자기주도연구-38
  • 이름: 최홍범
  • 프로젝트명 : gps 비의존성 드론-드론간 통신 기반 상대 위치 측위 시스템에 대한 연구
  • 연구과제
  • 과제요약: 다수의 드론이 서로 충돌하지 않고 특정한 임무를 수행하거나, 한 공간 안의 임의의 여러 드론이 서로 충돌하지 않고 안전하게 비행할 수 있는 기술 기반을 구축하는 것에 대한 필요성이 대두되고 있다. 기존 해결 방안에서는 GPS 에 의존적이거나 추가적인 인프라가 필요하다는 문제에 대한 대안으로 드론 간 통신을 기반으로 상대 위치를 측정하는 알고리즘을 제시하였다.  UWB 통신을 이용하여 상호간 거리를 측정하고 운동 정보를 주고 받으며 간단한 방정식을 통해 다른 비행체의 상대 좌표를 구할 수 있다.
교과목수업-자기주도연구-39
  • 팀명: X
  • 팀원: 홍민석
  • 프로젝트명: KNN-based Emergency Detection Method using Wearable Sensor in PREDIX Platform
  • 연구과제
  • 과제요약: 낙상은 산업현장이나 노인에게 큰 위험요인으로 분류된다. Wearable Device에서 나오는 센서 데이터를 Predix Cloud내 Analytic을 활용하여 분석해 위급상황에 대응할 수 있는 시스템을 구축한다.
교과목수업-자기주도연구-40
  • 팀명: Topic Classifier
  • 팀원: 김호용
  • 프로젝트명: Topic Categorization of Short Texts
  • 연구과제
  • 과제요약: 최근 Social Network Service(SNS)가 발전하면서 ‘짧은 문장 토픽 카테고리 분류’에 관한 연구가 대두되고 있다. 하지만 소셜 데이터의 짧은 특성 때문에 데이터 희소 문제(data sparsity problem)가 발생한다. 이러한 문제는 기존 토픽 분류 모델들이 소셜 데이터를 분류하는 것을 어렵게 만든다. 이번 연구에서는 크로스 미디어 중 하나인 뉴스의 기사를 이용하여, 토픽 카테고리를 정하고 분류기가 이 토픽 모델을 학습하도록 한다. 학습 후에 이 분류기가 트위터 데이터를 분석한다. 이러한 모델을 만들기 위하여, 우리는 짧은 문장을 연속적 벡터로 표현하기 위하여 단어 임베딩 기술(Word Embedding)을 적용하고 기존 모델과의 성능을 비교한다.