AI융합대학에서 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP)의 SW중심대학 사업 지원을 받아 2022년도 산학협력 프로그램을 진행합니다. 산학협력 프로그램은 기업의 현장 문제를 중심으로 산업체, 교수, 대학원생 및 학부생이 협력하여 진행하는 산학협력 R&D 프로젝트를 진행합니다. 참여 업체에는 학교의 연구 인력과 소정의 연구비를 지원하오니 관심있으신 분들의 많은 참여 바랍니다.
1. 프로그램 개요
■ 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP) 및 고양시에서 지원하는 SW중심대학 사업의 프로그램
■ 기업의 현장 문제를 해결하기 위해 한국항공대학교와 소프트웨어 기업체가 협력
■ 소프트웨어 기술 개발이 중심이 되는 연구 개발 프로젝트 진행
2. 예상 프로젝트 규모
■ 모집 규묘
○ 총 15개의 소프트웨어 기업체 선발
- 경기도 고양시 관내 업체 5개
- 고양시 외 수도권 업체 10개
○ 업체당 1건, 총 15건의 연구 과제 진행
■ 예상 참여 인력
○ 학생 지도를 위한 프로젝트 담당 교수 15명
○ 연구 과제 행정 지원을 위한 대학원생 연구원 15명
○ 풀타임(업체에 출근하여 평일 8시간 근무) 학부생 20여명
○ 파트타임(수업 및 과제 형태로 참여) 학부생 100여명
■ 예상 지원 예산
○ 총 2억 7,500만원
- 학생 인건비 및 연구비로 활용
- 정부 지원금 2억 3,000만원
- 고양시 지자체 지원금 4,500만원
3. 프로젝트 별 예상 학교 지원 내용
■ 연구 인력 지원
○ 담당 교수 1명
○ 대학원생 1명
○ 풀타임 및 파트타임 학부생 8명
■ 예산 지원
○ 학생 인건비
- 풀타임 학부생 1인당 월 200만원 중 50%인 100만원
- 파트타임 학부생 1인당 학기 50만원 중 100%인 50만원
○ 기타 연구비
- 경기도 고양시 관내 업체: 900만원
- 고양시 외 수도권 업체: 500만원
※ 연구에 필요한 장비/재료 구입 및 대여, 특강 강사료, 회의비 등에 활용 가능
4. 프로젝트 별 기업체 요구 사항
■ 사업 시작 전
○ 업체 소개 자료 및 프로젝트 계획서 제출
○ 풀타임 학부생 참여 협약서
■ 사업 진행 중
○ 노동 시간 준수 및 관련 업무 외 잡무 지시 금지(교육부 규정)
○ 매월 최소 1회 참여 학생 대상 멘토링 제공(회당 15만원 자문료 지급)
○ 매월 멘토링 보고서 및 연구 일지 제출(행정 대학원생 담당)
■ 사업 종료 후
○ 연구 결과 활용을 위한 기술 사용료 지불(풀타임 학부생 고용시 예외)
○ 연말 산학협력 프로그램 워크샵 참여
5. 프로그램 진행 일정
일자 |
내용 |
|
시작일 |
종료일 |
|
1학기 |
||
2022.01.17 |
2022.01.21 |
2022년도 산학협력 프로그램 참여 희망 업체 신청 |
2022.10.24 |
2022.01.28 |
지원 연구 과제 선발 |
2022.02.01 |
2022.02.17 |
1학기 프로젝트 참여 희망 학부생 신청 및 선발 |
업체 별 상이 |
1학기 참여 풀타임 학부생 업체 면접 |
|
2022.03.02 |
2022.06.28 |
1학기 산학협력 프로그램 진행 |
2학기 |
||
2022.08.05 |
2022.08.19 |
2학기 프로젝트 참여 희망 학부생 신청 및 선발 |
업체 별 상이 |
2학기 참여 풀타임 학부생 업체 면접 |
|
2022.09.01 |
2022.12.26 |
2학기 산학협력 프로그램 진행 |
2022.11월말 - 12월초 |
2022년도 산학협력 프로그램 워크샵 |
6. 신청 방법
■ 기업 소개 자료(3페이지 이내, 양식 없음) 작성
■ 프로젝트 계획서(첨부파일 참조) 작성
■ 담당자 이메일(gateofsoul@kau.ac.kr)로 제출
7. 문의처
■ 담당자: 신민규(한국항공대학교 SW중심대학 사업단)
○ 전화번호: 02-300-0469
○ 이메일: gateofsoul@kau.ac.kr
2022년도 3월, AI융합대학에서 소속학과 및 SW중심대학 사업 참여 학과 학생들을 대상으로 2022년도 1학기 산학협력 프로그램을 실시한다. 산학협력 프로그램은 기업의 현장 문제를 중심으로 산업체, 교수, 대학원생 및 학부생이 협력하여 진행하는 산학협력 프로그램을 진행한다. 이번 프로그램에는 총 16개의 소프트웨어 업체, 그리고 100여명의 3-4학년 학부생들이 참여하여 총 16건의 연구 과제를 1학기(3월부터 6월까지 총 4개월)동안 진행할 예정이다. 이번 프로그램에 참여하는 업체 및 프로젝트는 아래 표와 같다.
기술 세션
프로젝트 명
담당 업체
담당 교수
자율 주행
AI에 기반한 자전거 경로 추천 및 관리 웹 플랫폼
- TrimmOne 및 Trimm 사이클링센터 SNS 플랫폼을 위한 주행 경로 시스템 개발
- 위 서비스를 위한 웹 플랫폼 개발
레이시오
문의현
드론 및 자율주행차 운행을 위한 3차원 라이다를 이용한 공간 지도 맵핑
- 무인 이동체 수요 증가에 따라 저가 GPS 및 카메라를 이용한 Localization 기술 개발
- 딥러닝 기반의 영상 검색 기술 및 Image retrieval 기술 개발
모빌테크
김선옥
딥러닝 기반 공간정보 객체 반/자동 추출 기술 개발 및 웹서비스 플랫폼 개발
- 표지판 학습 DB 구축 및 자동화 툴 개발
- GIS 엔진을 이용한 웹 서비스를 위한 지도 플랫폼 개발
지오앤
정재훈
POG_Shock (이륜차량 충돌 방지 시스템) 연동 앱 개발
- 이륜차 부착형 IoT 장치를 이용한 모바일 사고 예측 앱 개발
포그
정재훈
영상 인식
이미지 빅데이터와 AI기술을 활용한 통합 탈모 관리 플랫폼 자라나모 개발
- 빅데이터 처리 및 가공 기술 개발
- 탈모 상태 진단 AI 알고리즘 개발
데이타플로우
황수찬
이미지 처리기법을 이용한 균열조사 방법 연구와 활용툴 개발
- 건물 및 교각 등 각종 시설물 균열조사 AI 기술 개발
아이클롭스
온승엽
한우 상품 이미지 데이터를 활용한 육질등급 진단 AI 솔루션 도입
- 한우 부위 분류 및 육질 등급 진단 AI 기술 개발
- 서비스 앱 및 진단 시스템 개발
에이라이프
황수찬
열화상영상 AI 객체 검출 및 경고 시스템 개발
- 사람, 차량, 동물 등 3가지 이상의 객체 감지 기술 개발
- 80% 이상 정확도의 특이사항 인지 기술 개발
- 모델 학습을 위한 학습 데이터 구축 및 처리 기술 개발
유튜에스알
온승엽
메타버스
메타버스환경에서 기업제품 홍보 체험 프로젝트
- 1개의 메타버스 플랫폼을 선정하여 중소기업 제품 홍보를 위한 환경 개발
선일
박종서
메타버스 플랫폼 개발
- 빅데이터 수집, 정제, 분석, 예측 등을 위한 GUI 및 데이터 마이닝 기술 개발
소프트온넷
송동호
Pet IoT 데이터 기반의 메타버스 게임 개발
- 반려견 IoT 기기 연동 메타버스 게임 개발
제이엠스마트
박종서
빅데이터
빅데이터 기반 패션 트렌드 분석
- 검색량 및 쇼핑몰 등 데이터 수집 및 가공 기술 개발
- 영상 인식을 통한 레이블링 기술 개발
- AI를 통한 패션 트랜드 분석 기술 개발
브래키츠김철기
고프로 영상 데이터를 분석하는 관리 시스템 고도화
- 고프로 영상 데이터 가공 및 POI 데이터 입력 시스템 개발
어뮤즈트래블
김철기
딥러닝 기술을 활용한 소셜 평판 분석 서비스 개발
- BERT 및 LSTM 등을 이용한 소셜 평판 데이터 딥러닝 모델 개발
- 데이터 및 분석 결과 시각화 기술 개발
- 빅데이터 수집 서버 인프라 개발
- Kakao Klaytn 기반 NFT 인증 및 유통 서비스 개발
사운드그램
길현영
LCD패널 적용한 스마트금고의 패턴 NFT화 프로젝트
- LCD 패널을 위한 C언어 펌웨어 개발
- NFT 파일과 LCD 연동
선일금고
박종서
실시간 데이터를 활용한 화물 맞춤형 스마트 물류 플랫폼 개발
- 실시간 데이터를 활용한 화물 맞춤형 스마트 물류 플랫폼 아키텍쳐 설계
- 통합 가공 위치 데이터 기반 예상 소요시간 자동 푸시 알림 기능 개발
- 바이어 매칭 효율성을 높이기 위한 운송 기사 관리 서비스 개발
- 운송 업체 및 배송 기사 전용 앱 개발
씨에어허브
송보미
2021년 12월 24일 2021년 산학협력 프로그램 워크샵을 진행했다. 이번 워크샵은 2021년도 산학협력 프로그램 연구 과제 결과 발표와 차년도 프로그램 운영 자문 회의로 나누어 진행되으며, 2021년도 산학협력 프로그램에 참여한 10개의 소프트웨어 업체와 차년도 프로그램 참여를 희망하는 업체, 그리고 각 연구 과제에 참여했던 학생들이 참여했다. 코로나의 여파로 인해 비대면으로 진행되었지만, 80여명의 인원이 참가한 가운데 성대하게 진행되었다.
연구 과제 결과 발표는 10개의 과제를 자율주행, 감성 및 언어, 빅데이터 3가지 기술 분야로 나누어 동시에 진행되었다. 연구 과제에 참여한 학생들이 직접 발표를 진행했으며, 각 연구 과제의 담당 교수와 업체 담당 멘토들이 이를 평가했다. 각 기술 분야에서 우수 작품으로 선정되 과제의 참여 학생에게는 총장상을 수여했다.
이번 워크샵에서 우수 작품으로 선정된 연구 과제는 아래와 같다.
■ 자율주행 기술 분야
연구 과제 개요
제목
드론 및 자율주행차 운행을 위한 3차원 라이다를 이용한 공간 지도 맵핑
요약
Deep learning-based Image retrieval 기술을 이용한 Outdoor Visual Localization Framework 개발
책임 교수
김선옥
참여 기업 모빌테크
○ 연구 개발 필요성
- 보다 더 정확한 자율주행을 위해 GPS 수신 불량 지역에서도 차량의 현재 위치 추정
- 비교적 저가 장비인 카메라를 이용하여 차량의 위치를 추정하는 Localization 기술 연구 필요
○ 기대 효과
- 고가의 LiDAR가 아니라 비교적 저가인 카메라를 이용, 비용 절감 효과를 기대할 수 있음
- GPS가 작동하지 않는 장소에서도 보다 정확한 Localization 성능을 기대할 수 있음
○ 연구 개발 목표
- Deep learning 기반의 영상 검색(Image retrieval) 기술을 이용하여 GPS가 없는 지역에 대한 Localization 성능 향상
- Visual descriptor를 이용하는 기존 방식에 영상의 Semantic 정보를 결합하여 Image retrieval 정확도 향상
○ 연구 개발 결과
[그림 1] Query image(좌) 영상에 대한 Retrieval 결과 영상(우) 1
[그림 2] Query image(좌) 영상에 대한 Retrieval 결과 영상(우) 2
[그림 3] Query image(좌) 영상에 대한 Retrieval 결과 영상(우) 3
[그림 4] Query image(좌) 영상에 대한 Retrieval 결과 영상(우) 4
[그림 5] Query image(좌) 영상에 대한 Retrieval 결과 영상(우) 5
[표 1] Image retieval을 통해 구한 위치와 Query image GPS 데이터와의 거리 차이
○ 추후 계획
- Semantic feature를 추가한 모델을 수립하고 이에 대한 실험 진행
- 추가적인 Semantic feature fusion 기술 연구 및 Image retrieval architecture 개발
- Vision based deep learning localization pipeline 완성
■ 감성 및 언어 기술 분야
연구 과제 개요
제목
디지털 음반 시장을 고려한 블록체인 NFT 기반의 인증 시스템 및 소셜 데이터 기반의 감성 분석 학습 엔진 개발
요약
칩디스크 모바일 앨범의 소유자 증명에 대한 인프라 구축 및 DApp 프로토타입 개발
책임 교수
길현영
참여 기업 사운드그램
○ 연구 개발 필요성
- 당사가 개발한 칩디스크와 모바일 앱범의 컨텐츠 패키지로서의 제품 가치 확보 및 확산
- 자체적인 소유권 인증 프로세스를 확보하기 위해 블록체인 기반 NFT 기술 도입
- 당사가 소유하고 있는 CNN을 활용한 문장의 긍/부정 판별 모델의 불안정한 정확도와 정리 되지 않은 feature scaling 개선
- 문장의 긍/부정 판별 모델의 정확도 및 효율성 향상을 위해 최신 NLP 모델 적용 및 개발
○ 기대 효과
- 국내 최초로 모바일 콘텐츠 제품에 블록체인 NFT 기술을 활용하여 디지털 자산화 첫 사례
- Private 블록체인 기반 NFT 관련 기술 도입에 대한 가능성 검증
- 당사가 소유한 기존 문장 긍/부정 판별 모델의 정확도 및 안정성 향상 및 새로운 모델 개발을 통한 긍/부정 판별 전략 다양화
○ 연구 개발 목표
- 칩디스크 모바일 앨범의 소유자 증명에 대한 인프라 구축 및 DApp 프로토타입 개발
- 모바일 음반에 대한 소유 증명, 거래 증명 등이 가능한 NFT Blockchain Network 설계
- Hyperledger Fabric을 이용한 모바일 음반 NFT 프로토타입 개발
- CNN을 이용한 긍.부정 모델의 성능 평가 및 문제점 파악
- 문제점 해소를 통한 CNN모델 정확도 개선 및 안정성 확보
- BERT를 이용한 새로운 문장 긍·부정 모델 개발
○ 연구 개발 결과
- Private blockchain 기반 음원 NFT 인증 시스템 개발
- 데이터 클리닝 및 유/무관 판별 시스템 개발을 통한 감성 분석 학습 엔진 정확도 상승
- BERT 모델 학습을 통해 기존 CNN 모델보다 더 높은 96%의 정확도 달성
○ 추후 계획
- 편리한 UI 및 안정성있는 KAKAO Klaytn 기반 사운드그램 NFT 인증 Market 서비스 개발
- 유/무관 판별전략을 통해 전처리 된 새로운 데이터를 CNN모델과 BERT모델에 적용하여 정확도 비교
- BERT 모델 리펙토링 및 feature scaling
■ 빅데이터 기술 분야
연구 과제 개요
제목
GoPro 기반 관광지 촬영 영상 분석 및 분류 시스템
요약
당사가 축적한 GoPro 촬영 영상 및 GPS 데이터를 가공하여 여행지 탐방에 필요한 서비스 시스템 개발
책임 교수
김철기
참여 기업 어뮤즈트래블
○ 연구 개발 필요성
- 당사가 축적한 GoPro 촬영 영상이 정리되어 있지 않아 자동으로 분류/정리하는 기술 필요
- 신규 촬영 영상의 효율적인 자동 취합 및 GPX (GPS Exchange Format) 데이터 자동 추출 기술 필요
- 고객들이 관광지 정보를 직관적으로 받아들일 수 있도록 경로 정보를 실시간으로 시각화하여 제공
○ 기대 효과
- 자동 영상 업로드 및 데이터 추출을 통한 업무 효율성 증대
- 고객들에게 관광지의 경로를 직접 촬영한 영상과 함께 시각화된 GPS 데이터를 제공, 여행 상품의 신뢰도 증대
○ 연구 개발 목표
- GoPro 장치로 촬영한 영상을 업로드한 후, 해당 영상에서 GPS 데이터를 추출
- 영상의 GPS 데이터를 활용, 해당 위치의 주소를 검색
- 데이터 조회 시 주소 단위로 분류, 사용자가 원하는 데이터를 빠르게 조회
- 영상과 GPS 데이터를 직관적으로 확인할 수 있도록 시각화.
○ 연구 개발 결과
- GoPro 영상 데이터 자동 분류를 위한 데이터베이스 설계 및 구축
- GoPro 영상에서 GPS 데이터 추출을 위한 각종 라이브러리를 적용했으나, 사업 내용에 따른 업데이트 적용을 위해 직접 개발하기로 결정
- GoPro 영상 자동 업로드를 위한 프로토콜 및 알고리즘 설계
- GPS 데이터 시각화를 이용한 시스템 및 UI 조정
○ 추후 계획
- 데이터의 안정적 저장을 위해 현재 클라우드 서버에 배포되어 있는 시스템을 당사 내부 서버로 이전
- 영상 및 GPS 데이터의 싱크를 보다 더 정확하게 맞추기 위해 사용자가 직접 수정할 수 있는 기능 추가