· 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.

· 기업소개 : - 주식회사 큐티티는 인공지능 기반의 구강 질환 탐색, 치아 탐색 등과 같은 구강과 관련된 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기술을 보유함. - 디지털 임플란트 가이드를 이용한 임플란트 기법을 위해 임플란트 가이드 제작 시스템 중에서도 CT 영상과 Scan 영상의 정합 시스템 개발을 의뢰함. · 산업문제 : - 치과용 임플란트 가이드 제작시 CT를 통한 DICOM 이미지와 구강스캐너 기반의 STL 이미지의 정합 기술 필요 - 다른 포맷의 3차원 이미지 정합 방법으로 3점 정합방법을 통한 기술이 존재 - 수작업을 통한 정합 방법인 3점 정합방법의 비효율적인 부분 존재

· 제시된 해결방안 : - 포맷이 다른 두 3차원 영상간의 feature 추출 방법 개발 - 기존의 3점 정합 방법의 단점을 보완한 기술 개발 - 주어진 데이터의 양적 문제 극복을 위한 방법 개발 · 활용계획 및 기대성과 : - Point cloud를 통한 CNN 기반의 자동정합 및 학습데이터의 양적 문제 해결 - DICOM file과 STL file 뿐만 아닌 다양한 포맷에 적용가능한 알고리즘으로 발전 가능

CT image Scan image 3D image matching Point cloud Kernel point feature convolutional neural network

· 기업소개 : 국립생태원 · 산업문제 : 침엽수 종자 산포 모델링. 원하는 지역의 환경요인과 침엽수 특성을 고려하여 종자의 산포를 예측하는 프로그램 개발

· 제시된 해결방안 : 관심지역의 기상데이터 통계처리, 침엽수 종자 특성을 반영한 종자의 종속도 계산. 바람의 상수모델과 로그모델링 및 지형의 경사도 계산을 적용한 나무 종자 확산 시뮬레이션 알고리즘 · 활용계획 및 기대성과 : 멸종위기종인 침엽수의 자연발생적 복원을 위한 식재 위치 선정의 근거자료로 사용될 수 있음

침엽수 종자 산포, 종속도, 로그 윈드 프로파일, 기상데이터

· 기업소개: 브랜드와 프리랜서 디자이너를 매칭해주는 플랫폼 서비스를 운영하는 스타트업 기업 · 산업문제: 브랜드의 레퍼런스 이미지와 디자이너의 포트폴리오 이미지를 비교하여 적절한 디자이너를 매칭하고 있음. 하지만 이미지를 판단하는 기준이 판단하는 사람마다 일관적이지 않고 주관적인 판단으로 하는 것이 대부분이어서 이미지 유사도를 정량화하는 방법을 찾고 이미지 유사도 측정 모델을 개발하고자 함

· 제시된 해결방안: 기존에서 회사에서 적용하던 학습 기반의 딥러닝 CNN 기반 유사도 측정 모델 검증. 이미지 유사도 측정 관련 논문 및 문헌 등 선행 조사 연구 결과 도출. 픽셀 단위의 색상 기반 유사도 측정 방법: C(Cyan), M(Magenta), Y(Yellow), K(Black 또는 Key), CMYK로 변환하여 확률 분포 거리 측정 방법인 Wasserstein 거리를 활용하여 두 이미지의 색상 유사도를 측정하는 방법 구현. 사전 학습된 CNN 필터를 활용한 이미지의 구조적인 특징 비교 방법: 이미지에서 국소적인 특징들을 추출하여 비교하기 위해서 VGG19와 같은 사전 학습된 CNN 필터를 적용하여 feature 레이어 비교를 통한 이미지 유사도를 측정하는 방법 도출. 의뢰 기업의 보유한 데이터 적용 테스트: 적정 threshold 및 feature 레이어의 유사도 측정 모델 · 활용계획 및 기대성과: 그래픽 디자인 업무 분야에 대한 색상과 구조적 유사성의 정량화하여 브랜드(기업)과 디자이너 매칭 과정의 효율성을 높임. 간소해진 워크플로우로 이전보다 효율적이고 신속하게 디자인 업무 처리로 전반적인 디자인 산업의 생산성 향상을 기대할 수 있음

이미지 유사도, CMYK, 분포 거리, Wasserstein distance, CNN

· 기업소개: 건물 에너지 데이터 분석 및 절감 관련 컬설팅을 하는 기업 · 산업문제: 의뢰 기업은 “전기부문 표준품셈 데이터”를 이용해서 전기 공사의 적정한 예상 가격을 산출하는 서비스를 만들고자 하였음. 하지만 데이터가 모든 전기 공사 정보를 담고 있지 않아서 새로운 공사에 대한 공사량을 판단할 기준이 없었고 정보도 데이터베이스화 되어있지 않았음. 이에 체계적으로 표준품셈 데이터베이스를 구축하고 새로운 전기 공사에 대한 직종과 공사량을 산출하는 방법을 의뢰함

· 제시된 해결방안: 새로운 공종명에 대한 정보를 관련 표준품셈 데이터와 함께 거대언어모델 기반 서비스 프롬프트에 입력해서 예측하는 RAG 기술을 제안. 또한 예측에 필요한 통합 인공지능 모델을 개발해서 전달함. 검색엔진을 이용해 공종명 쿼리와 유사한 표준품셈을 찾기 위해 표준품셈 데이터를 구조화된 JSON으로 변환하는 방법 제시. 표준품셈에 있는 모든 공종명에 대해 직종과 공사량을 산출할 수 있도록 필요한 수치를 파라미터화하여 통합 인공지능 모델 개발을 개발. 범용성을 고려해 모델 수식은 계단함수와 조각 선형함수로 구성 · 활용계획 및 기대성과: 표준품셈 자료의 체계적인 데이터베이스화 및 검증 가능. 향후 수정 및 추가되는 표준품셈 정보에 대해 빠른 피드백 반영 가능. 공사비 단가 관리 목적의 데이터베이스 구축 및 관리시스템 전산화를 통해 자료 관리 업무의 효율성 증대. 거대 AI 기반의 공량 예측 및 공사비 단가 산출을 통해 공사비 단가의 적정성 확보 가능

공사량, 직종, 공종명, RAG

· 기업소개 : 부산시 감염병관리지원단 (단장: 김창훈) · 산업문제 해결 목표: - 국내 연령 분포와 결핵 발생 현황 데이터를 반영한 국내 결핵확산모델 수립 - 모델을 활용한 결핵관리정책 효과의 정량화 방법 고안 및 결과의 시각화 - 모델을 활용한 미래 결핵확산 예측

· 제시된 해결방안 : - 결핵의 복잡한 역학적 요인을 고려한 수학적 모델 수립 및 국내 데이터를 이용한 모수 추정 - 수립된 모델을 통해 과거 시행되었던 결핵관리정책의 효과의 정량화 및 분석 - 미래 결핵 발생 예측을 통해 향후결핵관리계획의 목표 달성을 위한 관리 수준의 적절성 평가 · 활용계획 및 기대성과 : - 국내 결핵 전파 이해: 한국의 결핵 발생 데이터에 기반하여 국내 실정에 맞는 수리모델 구축을 통해 국내 결핵의 전파 양상을 이해 - 결핵 관리정책의 효과 평가: 관리정책의 효과를 정량적으로 평가함으로써, 효과 적인 결핵 관리 방법을 식별하고 효율적인 자원 배분과 정책 수립에 도움 - 미래 결핵발생 예측과 대응 전략 개발: 결핵의 잠재적인 미래 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 장기적인 공중 보건 계획과 대응 전략을 수립하 는 데 중요한 기초 자료를 제공

결핵, 감염병 모델, 수리모델링

· 기업소개: 의뢰 기업은 시스템 응용 소프트웨어 개발 및 공급업에 종사하는 기업으로, 시스템 응용 소프트웨어 개발 및 공급업, 소프트웨어 자문 개발 공급, 컴퓨터 설비 자문 및 개발 공급, 연구 및 개발업(자연과학연구)을 수행하고 있음 · 산업문제: 기업에서 기존에 수행하고 있는 건축 도면 이미지 분석 프로젝트에서 수학적 데이터 분석을 활용한 건축 도면 내 정보 추출 방법의 검증 및 개선하고자 문제를 연구소에 의뢰함. 건축 도면 데이터에 대한 이해와 건축 도면 내 객체 5종 (욕조, 변기, 싱크대, 세면대, 가스레인지)의 탐지를 위해 사용하던 기존 모델의 검증 및 수학적 데이터 분석을 통한 정보 추출 방법의 개선을 목표로 함

· 제시된 해결방안: 의뢰기업에서 사용 중인 모델의 장단점 파악 및 개선 방향 도출. 건축 도면 데이터의 특징을 파악하여 이미지 품질 저하를 최소화하면서 학습 속도는 향상하기 위한 도면 이미지 축소의 최적 수치를 실험적으로 확인. 연구소가 제시한 모델 YOLO v5가 기존 모델 Faster R-CNN에 비해 71% 짧은 학습 시간, 25% 짧은 추론 시간, 20배 빠른 FPS, 0.08 높은 mAP@60의 성능을 나타냄 · 활용계획 및 기대성과: 2D 기반 건축 도면 추론 웹 서비스에서 추론 오류 감소, 건축 도면 내 광학 문자 인식 모델 개발, 2D 도면에서 객체를 포함한 다양한 건축물 정보 인지 기술을 통해 3D 도면 생성에 활용

건축 도면 이미지, 객체 인식, 객체 탐지,

· 기업소개 : 우리나라 공공보건의료계를 선도하는 병원으로서 취약계층 건강증진에 기여하고 지역거점공공병원으로서 의료사각지대에 놓인 의료취약계층의 건강증진을 위해 노력하고 있다. · 산업문제 : 수학적 모델링은 감염병 백신의 임상시험 설계 단계에서 임상시험의 효율성, 비용 효과성, 예측력, 데이터 분석 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 한다. 감염병 백신은 감염병의 전파율, 유병기간에 따라서 백신의 최적 임상시험 샘플 사이즈가 다르게 계산되며 백신의 효과도 다르게 나타난다. 수학적 모델을 사용하여 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 임상시험을 효과적으로 계획하고 진행하는데 과학적 근거를 제시하고자 한다.

· 제시된 해결방안 : 코로나19형과 인플루엔자형의 감염재생산수와 감염기간, 잠복기간의 변화 등에 따른 백신 임상시험 모델링 시뮬레이션을 개발하였다. 시뮬레이션에서는 변수값의 변화를 통해서 다양한 시나리오를 설정 할 수 있으며 이에 대한 결과를 시각화할 수 있었으며, 백신의 임상시험 결과의 신뢰성을 보장할 수 있는 최적 임상시험 샘플 사이즈를 계산할 수 있었다. 시뮬레이션 결과 신규 감염자수가 최대인 시점에서 임상시험을 시작할 경우 최적화된 임상시험 샘플 사이즈는 적어지지만 바이러스에 노출된 환자가 많고 감염자수가 많기 때문에 백신 효과는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 개발된 시뮬레이션을 매트랩 GUI를 통해 소프트웨어로 개발함으로써 사용하는 사람의 편의성을 증대시켰다. · 활용계획 및 기대성과 : 감염병 시뮬레이션을 통해 임상시험 시기에 따른 결과를 제공함으로써 임상시험 설계에 따른 예측을 가능하게 하였으며, 이를 소프트웨어로 구현함으로써 보다 다양한 시나리오에 대한 결과를 쉽게 얻을 수 있게 하였다. 다양한 감염병에 모델 추가를 통해 소프트웨어를 확장 발전 시킬 수 있다.

· 기업소개 : (주)씨랩은 수중 탐사 및 환경 모니터링 분야에서 로봇을 활용하여 해양 자원의 효율적인 개발과 해양 환경 보호 기술 개발 기업이다. · 산업문제 : 물고기 로봇을 개발하는 공정의 일환으로 현장 물고기 자동인지는 필수적으로 요구됨. 이는 개체의 행동상 결정을 위한 수리적 분석에 기초 자료가 되고, 물고기 -로봇-인간 간의 교신체제 확립이나 로봇 행동 제어에 대한 기반정보가 됨. 실제 산업화와 관계있는 여건에서 다개체에 대한 식별 기술이 요구됨. 이러한 측면에서 물고기 다개체 추적 기술을 개발하고자 함 식별이 요구됨. 본 과제에서는 이를 위한 기본 단계로 다개체 조건에서 각 개체를 자동 인지하고자 함.

· 제시된 해결방안 : 이미지 분석기술과 칼만필터 알고리즘을 사용하여 물고기 궤적 추적 기술을 개발하고자 함 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 개체간의 사회성 연구가 대두됨을 고려할 때 본 연구는 각 개체간의 동태적 관계를 규명하는데 핵심적인 자료를 제공할 수 있음. 2. 앞으로 실제 조건(예, 어항의 경우 수초가 있는 배경)에서 효과적으로 인지 할 수 있는 심화된 프로그램 개발로 발전할 필요가 있음. 3. 장기간 관찰에서 개체들이 매우 근접할 때, 부분적 오동정이 있음. 에러 발생시 개선책 및 해결책에 대한 가이드라인 제공 등의 개발이 기대됨

물고기 궤적 추적, 칼만필터

· 기업소개: 에이엠스퀘어는 제조, 통신, 바이오 등 다양한 산업 분야의 AI 서비스 모델을 개발하는 회사로, 특히 데이터 분석과 수학적 기술의 적용 및 기술 혁신을 통해 현업에서의 실질적인 문제 해결, 가치 창출을 추구함 · 산업문제: 압연공정에서 연속적으로 생성되는 대량의 데이터를 모두 기계학습에 사용하기에는 문제가 있고, 현장의 기술자가 요구하는 대로 데이터 전체를 저장하는 과정에도 한계가 있다. 이를 해결하는 방법으로 에이엠스퀘어(주)는 압연공정에서 생성된 데이터로부터 코어셋을 선택하고 데이터 저장은 코어셋으로 한정하는 방법을 제안하였다. 코어셋은 큰 규모의 원본 데이터를 효율적으로 잘 표현할 수 있는 작은 크기의 부분집합으로, 동일한 기계학습 방법을 적용하였을 때 코어셋만으로 원본 데이터와 비슷한 결과를 얻을 수 있기 때문에 현장의 기술자가 데이터를 삭제하는데 부담을 가지지 않을 수 있다.

· 제시된 해결방안: - 코어셋 선정에 관한 최근 연구 분석 - 이를 바탕으로 적당한 코어셋 선정 알고리즘을 선택한 후 현실 환경에 맞게 효율적으로 구현 - 구현된 알고리즘을 이용해 압연공정에서 생성된 데이터로부터 코어셋을 추출한 후 비교 분석 · 활용계획 및 기대성과: - 제조 공정에서 수집되는 데이터를 일부(코어셋)만 저장하면서도 분석 시 성능을 유지하게 하여 데이터 저장 비용 절감 - 분산된 데이터 수집 효율성 증대 - 구현 성능 향상을 통한 서비스 개발 가속화

1. coreset 2. large-scale data 3. logistic regression 4. Bayesian inference 5. importance sampling 6. sensitivity score