· 기업소개: (주)세이프틱스는 협동 로봇 안전 평가 솔루션을 보유하고 있으며, 협동 로봇 사용자 또는 로봇 설치 업체가 쉽게 안전 평가를 받을 수 있도록 서비스를 제공한다. · 산업문제: 협동 로봇의 안전한 운용을 위해서는 로봇의 움직임을 정확히 파악하고 분석하는 것이 중요하다. 특히 로봇의 경로 상에서 충돌 위험이 있는 구간을 식별하고, 그 구간의 속도를 조절하거나 경로를 수정하여 안전성을 확보해야 한다. 이를 위해서는 로봇이 실제로 움직이는 경로를 생성하는데 사용된 경유 위치(via point)와 이동 방식에 대한 정보가 필수적이다. 하지만 로봇의 운동 데이터만 있고 원래의 경로 설정 정보를 알 수 없는 경우가 있어, 이러한 정보를 역으로 추정하는 알고리즘의 개발이 필요하다.

· 제시된 해결방안: - 로봇 운동의 시계열 데이터를 이용하여 경유 위치 등 로봇 경로 프로그램에 필요한 매개변수를 역추정하는 알고리즘 개발 - 6차원 관절 공간과 3차원 TCP 위치 공간에서의 로봇 운동 데이터를 분석하여 각 구간과 이동 방식 판별 - 구간 사이의 경유 위치를 안정적으로 추정할 수 있는 알고리즘 개발 - 이식성을 위해 NumPy만을 사용하여 구현하고, 패키지 및 명령줄 인터페이스 형식으로 제공 · 활용계획 및 기대성과: 충돌시 위험을 줄이기 위해 무조건 속도를 낮추는 것이 아니라, 위험 구간을 식별하여 해당 구간만 선별적으로 속도를 제어하도록 제안이 가능하다. 불필요한 감속을 피하고 생산성을 유지하면서도 안전성을 확보할 수 있어, 협동 로봇의 안전 평가와 분석을 위한 중요한 도구가 될 것으로 기대된다.

협동 로봇, 시계열 데이터, 로봇공학

· 기업소개: ㈜ 플라톰은 영재수학 교육 분야에서 풍부한 경험을 보유한 에듀테크 스타트업으로, 축적된 교육 노하우를 디지털 환경에 접목하여 개인별 맞춤형 교육 서비스를 개발하고 있다. 현재 다수의 교육 자료와 문제 데이터베이스를 보유하고 있으며, 기존 학생들의 모의고사 결과 데이터도 확보하고 있다. · 산업문제: 디지털 영재수학 플랫폼에 탑재할 학습 데이터 분석을 통한 학생 진단 및 개인별 맞춤형 문제 추천 서비스의 알고리즘 구현

· 제시된 해결방안: - 학생이 틀릴 가능성이 높은 미풀이 문제를 추천하는 알고리즘 개발 - 미풀이 문제에 대한 학생의 오답 가능성을 예측하는 알고리즘 개발 - 주요 의의: - 학생의 문제 풀이 패턴만으로도 높은 정확도의 오답 예측이 가능함을 입증 - 그래프 신경망에 기반한 LightGCN 모델이 교육 분야 추천 시스템에도 효과적으로 적용될 수 있음을 확인 - 실제 서비스에 적용 가능한 수준의 알고리즘 개발 · 활용계획 및 기대성과: 향후 웹 기반 서비스가 시작되면 문제 풀이 시간, 풀이 과정, 오답 노트 등 더욱 다양한 학습 데이터를 수집할 수 있을 것으로 예상된다. 이러한 데이터를 활용하여 알고리즘을 고도화하면, 단순한 문제 추천을 넘어 학생별 맞춤형 학습 경로 제시, 취약점 분석, 학습 전략 추천 등으로 서비스를 확장할 수 있을 것으로 기대된다.

추천 시스템, 그래프 합성곱 신경망

· 기업소개 : 부산시 감염병관리지원단 (단장: 김창훈) · 산업문제 : 고소득 국가 중 한국은 여전히 높은 결핵 발생과 사망 수준을 보이며, 특히 사회경제적 위치가 불리한 이들에서 결핵 발생과 치료 중단, 사망 등 위험이 더욱 높다. 따라서 사회경제적 요인을 고려한 결핵 관리의 새로운 접근 논의를 위해, 결핵 환자 소득 보호 정책 설계에 따른 정책 도입의 효과 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 데이터 분석을 통해 소득 집단별 결핵 발생과 치료 결과의 불평등을 파악하고, 수리모형 시뮬레이션 및 시나리오 분석을 통한 향후 소득 보호 정책 도입의 효과를 추정한다.

· 제시된 해결방안 : 결핵 확진 및 회복 데이터를 분석한 결과, 성별, 연령별, 소득 구간별로 치료 성과에 유의한 차이가 존재한다는 점이 통계적으로 확인되었다. 특히 고령층과 의료급여 수급권자의 치료 성공률이 상대적으로 낮아, 이들 계층을 대상으로 한 추가적인 보건 정책의 필요성을 보여준다. 또한, 소득 보호 정책에 대한 예산 투입 비용 대비 효과(예상 결핵 치료 인구의 증가분)를 산출하고 더 나아가 의료수급권자 한정 소득정책과 하위 50% 소득층 대상 포괄적 소득 지원 정책의 투자비용 대비 효과를 비교하였다. 두 정책의 비용 효율적 우위는 치료의 성공 효율에 따라 달라짐을 확인하였다. 분석 결과는 현재와 같은 정책적 접근은 결핵 발생과 치료 실패 가능성이 가장 낮은 집단에 유리함을 보여 준다. 이는 한국의 보편적 접근에 기반한 결핵 대응 정책의 한계를 보여주는 결과로, 현재와 같은 보편적 접근을 취하되 각 집단의 필요를 충족할 수 있는 ‘비례적 보편주의(proportionate universalism)’ 접근에 대한 검토가 필요하다. 효과적인 결핵 관리 방법을 식별을 통해 보다 효율적인 자원 배분과 정책 수립이 가능해지며, 이러한 연구 결과는 사회적 보호 정책 수립에 필요한 근거를 제공하여 실효성 있는 정책 개발을 지원한다. · 활용계획 및 기대성과 : 결핵 환자에 대한 단순한 의료비 지원을 넘어선 새로운 정책으로서 소득 보호 정책의 효용성을 평가하여 보편적 건강 보장 및 사회 전반의 건강 불평등 완화에 기여할 수 있다. 소득 수준별 발생과 치료 성공에 영향을 줄 수 있는 결핵관리정책의 성과 추정을 통해 사회적 보호 정책 수립의 근거를 마련함과 더불어 공중 보건 분야의 근거중심 정책결정을 위한 도구로써 수리모델의 활용도를 제고할 것으로 기대된다. 소득보장 뿐 아니라 더욱 포괄적인 사회정책의 효과 시나리오 분석을 통해 기존 결핵 관리 정책 효과를 보완할 수 있는 정책을 제안하기 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 한다.

결핵, 소득보호정책, 수리모형, 시나리오 분석, 경제성 분석

· 기업소개 - 의뢰 기업은 AI 기반 전력시설물 자동 인식, 추적, 촬영, 진단 솔루션을 개발하는 기업으로 한국전력공사와 협력하여 중요시설물의 자동진단 핵심기술을 보유하고 있음 · 산업문제 - 사업다각화를 위해 공사장에 적체되어 있는 시멘트, 모레, 목재 등 다양한 자재의 체적을 측정하는 솔루션을 개발하고자 함 - 이미지 데이터를 활용한 체적 측정 관련 기술을 조사하여 정확도를 향상하고 속도 개선을 위해서 연구소에 문제를 의뢰함

· 제시된 해결방안 - 불규칙적으로 쌓인 재고의 체적을 정밀하고 효율적으로 계산할 수 있는 AI 솔루션을 개발하여 기업에 전달함 - 일반 기기로 촬영한 이미지를 수집하고 Sfm 기법을 활용하여 포인트 클라우드를 생성 - 이후 AI 모델을 적용해 노이즈를 제거 한 후, Poisson reconstruction 알고리즘을 이용해 밀폐된 3D 표면을 생성. 밀폐된 입체를 여러 사면체로 분할하여 체적을 측정 · 활용계획 및 기대성과 - 본 체적 측정 솔루션은 이미지 데이터를 활용하여 산업 현장에 적용함으로써 재고 자산의 효율적인 관리가 가능할 것으로 예상됨 - 건설 및 물류 산업 외에 다양한 산업 현장의 이미지를 이용하여 신뢰성 있는 모델로 발전할 것으로 기대됨 - SfM 모델 및 메시 생성 과정을 NeRF (Neural Radiance Fields)와 같은 딥러닝 모델로 대체하여 더욱 정확한 체적 측정으로 발전할 가능성이 있음

· 기업소개 - 의뢰 기업은 홍보 대행을 전문으로 하는 마케팅 회사로 지표를 , P-ESG 기반으로 기업 및 브랜드를 평가하는 솔루션을 개발하여 운영하고 있음 · 산업문제 - 솔루션은 브랜드 관련 기사에 ESG , 키워드를 매칭하고 해당 키워드와 관련된 통계값을 활용해 기업 평가 지표 P-ESG를 산출함 ？ 그러나 ESG 지표 간 상관성을 분석하여 지표들 사이의 연관성을 명확히 파악 하고 키워드 , ESG 매칭의 정확도를 높이는 것이 필요함 ？ 또한 지표를 , P-ESG 개선하기 위해 어떤 작업을 어떤 채널에서 효율적으로 수행해야 할지에 대한 최적화 전략 수립이 필요해 연구소에 문제를 의뢰함

· 제시된 해결방안 - 의뢰기업에서 개발한 지표를 고도화 하기 위해서 아래와 같은 결과를 도출하여 전달함 - ESG 유사도 측정 알고리즘 개발 - GPT API와 한국어 Sentence Transformer를 fine tuning 하여 기사마다 상위 5개의 ESG 지표를 추출하는 알고리즘을 개발. 학습된 모델을 활용하여 ESG 지표별 상관성 분석 - 브랜드별 주요 채널 탐색 - 시뮬레이션 데이터 생성과 CatBoost 및 SHAP 값을 활용하여 ESG 지표에 영향을 미치는 주요 채널과 변수를 분석 - ESG 상승 최적화 전략 - ESG 목표 점수를 효율적으로 달성하기 위한 최적의 변수 조합을 찾기 위해 시뮬레이션 데이터로 예측 모델을 학습하고 휴리스틱 방법을 활용해 최적의 마케팅 전략 제공 · 활용계획 및 기대성과 - ESG ESG 유사도 측정 알고리즘 개선으로 브랜드와 관련된 요인에 대한 이해 수준을 높여 기업 , 또는 브랜드 맞춤 홍보는 마케팅 전략 수립 - 주요한 채널에 대한 식별로 마케팅 , PR 및 채널에 대한 전략적 의사결정 가능 - 최소한의 비용으로 원하는 ESG 개선 달성하여 경쟁사와 차별화 - ESG 상승효과를 저해할 수 있는 잠재적인 부정적 효과를 사전 예방 및 연관된 개선 사항을 강조하여 포괄적인 ESG 공시 제공

· 기업소개 : - 에이리스 회사에서 기존에는 엑스레이는 듀얼 에너지 기반 물질 분별을 수행하고 있었으며, 듀얼에너지 엑스레이에서는 원자번호가 비슷한 물질 사이에 구분이 어려워 멀티에너지 기반 물질분별을 수행하고자 함. · 산업문제 : - 멀티에너지 엑스레이는 64개, 혹은 128개 에너지(20keV~160keV) 대역에 대해 2개 이상의 에너지에서 얻은 고차원 데이터를 바탕으로 물질 분별을 수행해야 하며 이를 위해 고차원 데이터에서 특징을 추출하는 분석기법 개발이 필요함. - 현재, 데이터의 다차원(물질의 원자번호, 물질의 두께, 엑스레이 에너지 조합에 따라 무수한 데이터가 생성)에 따른 데이터 해석 및 이해하는데 어려움이 발생. - 다차원 데이터에서 물질분별을 위한 저차원으로 차원축소하는 기법과 동시에 교정팬텀을 이용한 미지의 물질의 원자번호 추정 알고리즘 개발이 필요함.

· 제시된 해결방안 : 1. 엑스레이 이미지를 통한 물질 분별 알고리즘을 MATLAB으로 구현하고 GUI 프로그램을 개발하여, 명암값, 생성 데이터 개수, 채널번호 선택, 가중치값 설정 및 분류 정확도 제시 기능 제공. 2. 4개의 고체 물질군과 9개의 비고체 물질군의 엑스레이 이미지에서 노이즈 제거 및 군집화를 통해 물질 영역을 분리 추출함. 3. SVM과 랜덤 포레스트 모델을 사용하여 유사한 원자번호를 가진 물질들을 분류하였고 예측 확률 계산함. 4. 각 예측 모델에 가중치를 적용하여 최종 예측을 수행하였고 4-fold 교차 검증 정확도를 반영함. 5. 채널개수가 증가할수록 분류 정확도가 높아지는 경향을 보였으나, 차이가 크지 않음을 확인. 6. 원자번호가 비슷하더라도 상태(액체와 고체)가 다른 물질 간에는 분류 정확도가 높게 나타나는 특징을 보임. · 활용계획 및 기대성과 : 1. 멀티에너지 엑스레이 이미지를 활용해 유사한 원자번호 물질을 구분할 수 있어, 보안, 의료, 산업 검사 등에서 정확하고 신뢰성 있는 검사 방법으로 활용될 수 있음. 2. 채널수와 분류 정확도의 관계를 분석하여 필요한 채널을 선택하여 데이터를 효율적으로 처리하고 비용 절감에 기여할 수 있음. 3. SVM과 랜덤 포레스트 모델에 가중치 기반 예측 방식을 적용하여 성능을 향상시켰으며, 이후 다양한 모델을 조합하여 예측 성능을 최적화하는 후속 연구로 발전할 수 있음.

엑스레이 멀티에너지, 물질분별 알고리즘

· 기업소개 : 한의학 이론 및 기술 한의의료행위 등에 대한 전문적 체계적 연구개발을 수행하고 그, 성과를 확산함으로써 관련 산업의 육성 및 국민보건 향상에 이바지한다 · 산업문제 : 한약재는 천연물 유래 의약품으로 품질검사의 첫 번째 단계인 관능검사가 매우 중요하나 한약재 관능검사 전문인력 부족으로 인해 그 지속성이 위협 받고 있다 해당 . AI 전문 인력이 줄고 있어 이를 기법으로 대체하려는 필요성이 있는 상황이다.

· 제시된 해결방안 : 당귀의 색분포를 특징 벡터로 정의하고 PCA 2 기법으로 그 특징 벡터를 차원으로 축소하여 2차원 공간에 산점도로 살펴본 결과 한국과 일본 당귀가 비슷한 영역에 배치되고 중국 , 당귀는 다른 두 국가와 구별되는 다른 영역에 배치되는 모습을 보았다. 이미지 자체를 인식할 수 있는 resnet34 모형을 이용하여 동일 국가의 두 당귀 사진은 가깝게 다른 , 국가의 두 당귀 사진은 멀게 위치하도록 하는 샴 네트워크 로 (Siamese Network) 학습한 결과 한국이 중국 및 일본 당귀와 구분이 되는 위치에서 무리를 이루고 있음을 확인 하였다 · 활용계획 및 기대성과 : AI 이미지 인식 기술을 이용해 한약재의 진위를 판정하는 기술이 개발되면 제약회사 및 식품회사 등 천연물 업계의 원료 품질관리 또한 한약재 품질검사기관 등에서의 관능검사를 수행할 수 있는 전문인력 부족의 문제를 해결할 수 있을 것이다

· 기업소개 : 단일 건물 병원으로 국내 최대 규모의 병원으로 세계 수준의 의료진과 최첨단 의료장비를 갖춘 가톨릭중앙의료원의 대표병원이다. 고객 개별 특성과 차이에 맞게 앞서서 첨단 의술을 접목시켜 중증질환 치료와 난치병 정복에 도전하고 있다. · 산업문제 : 상미분방정식을 활용하여 생리학 기반 약리학 모델에 결합할 수 있는 혈류 순환계 모델을 개발하고 문헌조사를 통해 연령별 모수를 계산하여 연령별로 각 기관의 압력, 혈류량, 그리고 혈류 부피를 계산한다.

· 제시된 해결방안 : 소아의 경우 심장과 혈관의 탄성도가 성인에 비해 낮아 혈류의 흐름이 상대적으로 빠르며, 이는 약물의 분포와 대사에 영향을 미친다. 또한, 연령이 증가함에 따라 심장의 용적과 혈류 저항이 변화하기 때문에 이를 모델에 반영하였다. 5세, 10세, 15세, 그리고 성인 총 4개의 연령군에 대한 혈류순환계 모델링 결과를 매틀랩 코드 형태로 제공하였다. · 활용계획 및 기대성과 : 연령에 따른 각 기관별 혈류량을 산출함으로써 연령별 생리학적 모델에 적용할 수 있다. 이를 통해 소아 환자에게 적합한 약물 용량을 결정하고, 약물 투약의 안전성과 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 또한, 연령별로 세분화된 생리학적 정보를 활용하여 약물의 유효성과 안전성을 개선할 수 있다. 이를 통해 소아 환자의 치료 결과를 향상시키고, 부작용을 최소화할 수 있다.

·- 현재, 국립문화재연구원에서는 선사시대 ○○○ 암각화 유적의 상태를 모니터링 하고 있음 - ○○○ 암각화 유적은 외부 환경에 노출되어 침수 등으로 인한 풍화가 가속화 되고 있어 풍화암의 탈락에 의한 훼손이 우려되는 상황 - 이에 따라 암각화를 포함한 주변 암면을 모니터링하기 위하여 동일위치에서 1일 1회 가로방향으로 카메라를 회전시키며 1/4 겹쳐 찍기로 12매의 고화질 사진을 촬영하여 전·후 사진 비교를 통한 탈락부위 검출을 실시 중 - (애로사항)현재 촬영된 영상을 육안으로 비교하여 탈락 부위를 찾는 과정이 부정확하고 비효율적이기 때문에 검출 프로그램을 통한 자동화 필요 - 외부에 노출된 환경으로 인하여 일조, 강수, 그림자 깊이 등으로 인하여 단순 픽셀 비교를 통한 검출의 정확성이 떨어져 이를 보완할 수 있는 기술 필요

1. 미세변화 탐지 알고리즘을 MATLAB으로 구현하고 GUI 프로그램으로 개발하여, 특징점 추출 및 매칭의 임계값 설정, 미세변화 영역 크기 조절, 변화 영역 표시 및 개수 저장 기능을 제공. 2. 1년 4계절 중 일주일간의 이미지 변화를 탐지하여 히스토그램으로 저장했으며, 이미지 손실, 큰 변화 영역, 색상 변화 등을 확인. 3. 짧은 기간의 미세변화 탐지는 성공적이었으나, 긴 기간이나 급격한 환경 변화로 인한 이미지 정렬 문제로 인해 매칭에 실패하는 경우도 있었다. 4. 7일간 12개 파트의 이미지 처리에 약 15분이 소요되었으며, 특징점 매칭 과정이 가장 많은 계산 시간을 요구함. 5. 계산 효율성 향상을 위해 K-D 트리나 FLANN 같은 데이터 구조 사용,

암각화, 암석탈락, 자동모니터링, 이미지특징 추출

· 기업소개 : 충남대학교 병원은 1972년 중부권 최초의 교육병원으로 출발하여 변화하는 의료 환경에 적응하기 위하여 비약적인 발전을 거듭하였다. 우수한 의료진과 첨단 의료 장비를 갖추고 정성으로 환자 진료에 힘쓰며 변화와 개혁을 추구해오고 있다. 사람 중심, 생명 존중의 정신으로 최고의 진료, 교육, 연구, 공공보건의료라는 국립대학교병원의 역할을 다하기 위하여 바이오헬스케어와 관련된 기관, 기업, 대학 및 연구소와의 업부협약으로 연구 협력 관계를 구축하여 의료산업화를 중점적으로 추진해나가고 있다. · 산업문제 : 딥러닝을 이용한 호흡음 분석연구는 주로 조용한 환경에서 녹음되고 수집된 데이터를 이용하여 이루어지고 있다. 하지만, 이는 모든 환자군을 대표하기 어려우며, 중환자실과 같은 다양한 배경 소음이 존재하는 환경에서는 검증된 바가 없다. 코로나19와 같은 격리가 필요로 하는 상황에서는 직접적인 청진이 어려울 수 있으므로 청진기를 통해 환자의 호흡음을 녹음하고 즉각적으로 분석할 수 있는 시스템이 도움이 될 것이다.

· 제시된 해결방안 : 노이즈 제거 모델로 Savitzky-Golay filter, band-pass filtering, Spectral Gating Noise Reduction Algorithm을 사용하였다. 최종적으로 band-pass filter를 사용한 결과가 가장 좋았으며 noise를 감쇠하지 않고 분류를 진행하는 것보다 평균 4%정도 정확도가 상승하였다. 그러나 실제로 band-pass filter를 사용한 청진음을 들어보았을 때 여전히 잡음은 남아 있어서 효과적으로 음을 제하는 방법을 지속적으로 연구할 필요성이 있다. · 활용계획 및 기대성과 : 본 산업문제해결 과정에서 도출된 예측결과는 연구논문으로 투고할 예정이며, 예측모델의 저작권(소프트웨어)를 확보하여 향후 질환예측 플랫폼 구축에 필요한 예측모듈을 제작하고 임상과 치료 현장에서 도움을 줄 수 있는 진단지원시스템 구축에 활용할 것으로 기대되어진다.