· 기업소개 : 서울교통공사- 서울시 산하 공기업으로 서울 지하철 1~8호선을 운영하는 지하철 운영 전문기관으로, 기계처는 승객의 안전과 편의 제공을 위한 지하철 내 필수 기계설비인 환기, 냉방, 배수, 소방, 위생, 승강, 자동제어 설비 등을 유지 관리하는 부서 · 산업문제 : 1. 승객의 안전을 위해 각 역사에 설치하고 운영되고 있는 공조기 설비의 이상 상태 및 주요 부품 상태 모니터링 알고리즘 개발 및 고도화 2. 고장 및 부품 상태의 특징을 추출할 수 있는 데이터 특성 파악 3. 24시간 동안 실시간으로 수집되는 센싱 데이터를 작동 시점 단위로 분할하는 방법 개발 4. 7천 여 대의 다양한 규격의 공조기에 개발한 알고리즘을 효율적으로 적용하는 방법 및 데이터 분석 결과 해석 방법

· 제시된 해결방안 : 1. 시계열 동기화 기법 등 데이터 전처리 방법을 개발하여 공조기 모터의 전류 데이터를 작동 시점 단위로 분할 2. 전류 데이터와 진동 데이터의 비교 분석으로 장비의 특성과 고장 유형에 맞는 데이터 분석 방법 제시 3. 전류 데이터를 활용하여 공조기 V벨트 탈락 감지 모델과 주요 부품(V벨트, 베어링)의 교체 시기를 예측하여 알려주는 상태 모니터링 알고리즘 개발 4. 주요 부품 상태 모니터링 알고리즘을 개별 공조기에 통합 적용 가능한 방법론 개발 5. 추가로 교체시기가 없는 주요 부품에 대해서 교체 시점을 찾는 비지도 클러스터링 기법 적용 결과 공유 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 공동 개발한 통합 모델을 다양한 지하철 역사에 테스트 진행하여 공조기 V벨트(7대), 베어링(5대)에 95%이상 정확도로 부품 이상 상태 감지 2. 다른 역사 및 규격의 공조기에 적용하여 테스트를 진행할 예정 3. 서울교통공사 기계처는 연구소와 공동 개발한 모델을 서버에 탑재하여 공조기 가동 데이터를 분석하여 이상 여부를 판단하고 알려주는 시스템을 구축할 예정 4. 주요 부품에 대한 수명 예측이나 교체 시기를 적시에 알려주어 공조기 가동률 증대 기대 5. 고장 예지 경보에 의해 보수 준비가 가능하게 하여 조치 시간(Mean Time to repair)감소 효과를 기대 6. 지하철 환기 설비의 안정적인 운용으로 쾌적한 공기질을 유지하여 고객 만족도 향상을 기대

이상탐지, 시계열분석

· 기업소개 : ㈜디에이피- 2017년에 설립된 경기도 의왕시 소재의 인공지능 솔루션 전문기업 · 산업문제 : ㈜디에이피는 지하철 역사 내 공기질 악화와 그에 따른 지하철 이용객의 불편을 개선하기위해 미세먼지 측정기를 역사 내에 설치하여 관측되는 미세먼지 농도 데이터를 분석하고 공조설비와 미세먼지 저감장치를 자동으로 제어하는 인공지능 모델을 만들고 있음

· 제시된 해결방안 : 1.미세먼지 농도예측을 위해 전통적인 시계열데이터 분석방법인 ARIMA모델을 이용하는 것과 시계열데이터를 이차원 이미지데이터로 변환하여 합성곱신경망(CNN)을 이용하는 두 가지 예측방법을 제시 2. 저감장치의 효과를 알아보기 위해 외부대기 미세먼지 농도와의 비교분석을 통해 저감장치의 실제 효과를 통계적으로 수치화하는 방법을 제시함 · 활용계획 및 기대성과 : 향후 과제로 미세먼지 측정기 내부의 데이터를 직접 이용해 미세먼지 농도 수치의 정확도를 높이는 방법과 측정기에서 관측된 미세먼지 농도 데이터와 외부대기 미세먼지 농도 데이터를 동시에 이용하는 새로운 기계학습 방법을 도입하는 것을 제시

시계열분석, CNN

· 기업소개 : ㈜스마트소셜- 2012년에 설립된 회사로 빅데이터를 활용하여 사회 문제를 해결하는데 앞장서고 있음 · 산업문제 : 1. 국가직무능력표준(NCS)을 이용한 직무 추천이라는 문제 해결을 요청 2. 주관적인 경험에 의존한 추천이 아닌 국가직무능력표준을 활용해 객관화된 솔루션을 제공하는 것을 목표로 함

· 제시된 해결방안 :1. NCS 데이터를 수집하고 정제하는 방법 및 통계 기반의 전통적인 머신러닝은 물론 딥러닝을 적용해 웹어플리케이션 환경에 적합한 매칭 알고리즘을 제시함 2. ㈜스마트소셜에서 운영하고 있는 시스템에 바로 탑재할 수 있도록 매칭 알고리즘을 직접 구현한 후 미들웨어 웹서버 형태의 솔루션을 제공함 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 향후 과제로 새로운 머신러닝 도입과 함께 알고리즘 구현에 필요한 엔지니어링 기술 연구를 제시함 2. NCS 데이터와 연계된 데이터들을 찾아 활용하는 방안도 제시함

자연어처리, 크롤링

· 기업소개 : 부산도시가스(SK E&S)-2019년 현재 부산광역시 전 지역 약 143만 세대의 도시가스를 공급하고 있으며, 고객만족 경영에 중점을 두어 2003년부터 2018년까지 16년 연속 고객만족도 조사 도시가스 부문 1위 수상 · 산업문제 : 1. 매월 가스 사용량을 검침/청구를 시행하는 가운데 계량기 고장 또는 고객 미검침에 따른 청구오류 등 현재 운영 중인 검침 기반 방법에 대한 고객 불만이 지속적으로 발생 2. 과거 데이터 분석을 통해 검침 오류 및 이상 세대를 판별하고 미래의 사용량을 예측하여 미검침 세대에 대한 신뢰도 높은 추정 값을 얻는 문제를 해결하기 위해 연구소에 의뢰함

· 제시된 해결방안 : 1. 예측 알고리즘 개발을 위한 데이터 전처리 과정에서 사용값 표준편차가 크거나 결측 값이 존재하는 세대를 제외하고 확률분포의 거리를 계산하여 평균과 유사한 확률 분포를 가진 세대를 추출하여 분석을 진행하였음 2. 세대마다 개별 모델을 만들어 예측하는 것은 거의 불가능하고 또한 1개의 모델로 전체 세대의 12개월을 모두 예측하는 것은 신뢰도가 낮을 것으로 예상되어, 시간과 온도를 고려한 월별 모델을 개발하여 미래 사용량을 예측함 3. 사용량이 급격히 증가하는 세대, 2년동안 사용량이 동일하거나 ±10% 범위 내인 세대, 평균 사용량과 사용량 거리가 먼 세대, 전반적으로 높은 사용량을 유지하는 세대 등 규칙기반 알고리즘 적용을 통한 이상 데이터 분류 모델 개발 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 기존 전년 동월 방법 같은 통합적인 사용량 예측 방법이 아닌 각 세대의 과거 데이터 패턴분석을 통해 신뢰도 높은 사용량 예측 알고리즘을 개발하여 고객들의 불만이 감소할 것으로 기대 2. 1D CNN 딥러닝을 활용한 신규 추정검침값 선정 Logic 개발. 기존 전년동월 방법 대비 28% 정확도 향상 및 LSTM 등 타 시계열 딥러닝 모델 대비 빠른 처리 속도를 얻음 3. 이상세대를 분류하는 규칙기반 알고리즘은 기업 관계자가 쉽게 parameter를 조절할 수 있어 상황에 맞는 분류 작업이 가능함 4. 데이터 전처리 과정에서 발견된 이상 데이터의 일부는 실제 이상여부 확인 후 개선 예정 5. 개발된 1D CNN Deep Learning 모델 / 규칙기반 알고리즘은 추후 업무 시스템 반영 예정

수학적모델링, 딥러닝

· 기업소개 : ㈜디파인- 시스템 소프트웨어 개발 및 공급하는 기업으로 생활폐기물 최적수거 시스템, 유해조수 퇴치 시스템, 딥러닝 기반 스마트 주차 시스템 등을 개발 및 공급 · 산업문제 : 1. ㈜디파인이 시범 서비스 중인 딥러닝 기반 스마트 주차 시스템은 입·출차 시간, 차량 번호, 실시간 주차면 사용여부, 총 주차 이용대수 등에 대한 서비스 제공 2. 수집하고 있는 CCTV 영상은 태양광 정도나 입·출차 시 차량 각도에 따라 차량 번호판 인식률이 떨어지는 문제가 있음 3. 스마트 주차 시스템의 서비스 향상 및 기업 경쟁력을 위해 CCTV 영상에서 차량 번호판의 위치를 찾는 높은 정확도의 알고리즘이 필요 4. 더불어 차량 번호를 추출하여 주차장에서 차량 입·출차 시간과 차량 번호 등을 정확히 인식할 수 있도록 하는 시스템이 요구됨

· 제시된 해결방안 : 1. 차량 번호판 위치를 찾기 위해서 tensorflow object detection API 모델을 비교 분석 2. 차량 이미지에서 OCR 알고리즘을 사용하여 텍스트를 추출해 보았으나 그 성능이 높다고 볼 수 없었기 때문에 차량 번호를 추출해 낼 수 있는 새로운 알고리즘 필요 3. 차량 이미지에서 object detection을 이용하여 번호판 부분만 추출하게 되면 이미지 화질이 떨어지는 문제점이 발생할 수밖에 없으므로 이미지 화질 개선을 위해 적용 가능한 super-resolution 알고리즘 필요 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 차량 번호판 위치를 찾기 위해서 tensorflow object detection API 모델 중 속도와 정확도가 높은 모델을 선정하여 학습시킴 2. 테스트 영상에 대해서 모델별 속도 및 정확도 비교 분석하여 적용이 가능한 모델 선정 3. 차량 번호를 추출해 낼 수 있는 알고리즘 중 이미지와 텍스트 분석에 타당한 알고리즘 제시 4. 차량 번호판 이미지 화질 개선을 위한 super-resolution 알고리즘을 제시 5. 시스템 고도화를 위해서 적용해 볼 수 있는 object detection 알고리즘과 super-resolution 알고리즘 제안 6. 단일 이미지 기반의 번호판 분석이 아닌 연속 이미지를 기반으로 분석하여 오류 제거

딥러닝, 초해상화

· 기업소개 : 엔서치 랩(Ensearch LAB)- 다양한 계측기(수위 및 수질 등), 태양광 인버터 등 다양한 장치에서 생산？수집된 데이터를 직접 또는 가공하여 제공하는 서비스를 운영 · 산업문제 : 태양광의 발전 효율을 높이기 위해 설치 현장에 맞는 조건(.위도, 경도, 발전시간 등)을 고려하여 태양광 모듈 설치 고도각과 방위각을 제시할 수 있는 수학적 모델 개발 의뢰

· 제시된 해결방안 : 1. 위도와 경도 및 날짜와 시간을 입력하면 태양의 위치를 계산하여 최적의 태양광 모듈의 방위각과 경사각을 결과로 주는 알고리즘을 개발 2. 지역별로 고정된 설치 각도를 사용한 경우와 태양의 위치에 따라 가변식으로 설치했을 경우의 발전 효율을 비교하여 제시 · 활용계획 및 기대성과 : 1. R&D 또는 실증을 통해 초기 추정 데이터와 실제 발전되는 데이터를 비교 분석하여 오차 범위를 줄이는 모델링을 진행할 예정 2. 고도 및 방위각 계산 알고리즘을 프로그램(계산기)으로 구현하여, 당사의 모니터링 서비스를 이용하는 고객에게 프리미엄 서비스로 제공할 예정

수학적모델링, 계산기하

· 기업소개 : ㈜디엔- 안과용 진단 의료기기 및 소프트웨어를 개발하는 기업으로 현재는 사시 자동진단 프로그램 개발을 목표로 연구를 진행 · 산업문제 : 1. 사시판정을 받은 환자 수가 점차적으로 증가하는 추세임. 특히 소아의 약 2%에서 사시가 발견됨 2. 사시를 진단하는 사시 전문의는 전체 안과 전문의 중 5~10% 수준에 머무르고 있음 3. 전문의의 도움없이 자동으로 사시를 판단하는 알고리즘 개발을 요청

· 제시된 해결방안 :1. 관련논문을 참고하여 그대로 알고리즘을 구현했을 때 사시와 정상을 구분하기가 어려움 2. 시선 추적장비로부터 추출한 2차원 시선 데이터를 전처리한 다음 피어슨 상관계수를 기준으로 정상과 사시를 분류 3. 좌안/우안 시선 포인트들로부터 다양한 통계량을 얻어 정상과 사시분류를 진행 4. 다양한 방법으로 얻어낸 피쳐들을 이용하여 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하고 이를 통해 정상과 사시 분류 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 실제적인 사시 진단방법을 제시함으로서 사시 진단 소프트웨어 개발에 직접적인 도움이 됨 2. 충분한 데이터를 수집한 뒤 다층 퍼셉트론이나 합성곱 신경망과 같은 딥러닝 방법을 적용한다면 지금보다 좋은 성능의 모델을 얻을 것으로 예상 3. 제공한 알고리즘을 현재 기업에서 제작중인 소프트웨어에 향후 탑재하여, 안과 및 소아과 의사가 실제로 사용할 클라이언트 애플리케이션에 활용할 예정

딥러닝, 이미지분류

· 기업소개 : ㈜인텔리코드- 전산 시스템의 로그 데이터를 이용하여 이상 징후를 탐지하는 시스템 솔루션 공급기업 · 산업문제 : 기계 학습 모델에서 기계가 찾아낸 패턴을 인간이 이해, 해석 가능하도록 하는 방법론 연구

· 제시된 해결방안 : 1. 회귀 분석과 결정 트리 학습법 등 특정 방법들은 모델의 특성상 학습 과정이나 학습 결과 자체가 어느 정도 해석 가능성을 가지고 있음 2. 위 모델이 가지고 있는 해석 가능성에 대한 설명과 적용 예제를 제시 3. 딥러닝과 같은 인공신경망의 경우 모델 구조상 모델 자체만으로는 해석 가능성을 확보하기 힘듦 4. 모델과 상관없이 적용 가능한(model-agnostic) 방법 중 순열 중요도(permutation feature importance)와 LIME(local interpretable model-agnostic explanations) 등 몇 가지 방법에 대한 설명과 적용 예제를 제시 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 실무에서 사용할 수 있도록 시각화와 UX 구현 후 활용 예정 2. 계속해서 발표되고 있는 관련 최신 논문 분석 및 구현 공동 연구 예정

이상탐지, XAI

· 기업소개 : 1972년, 중부권 최초의 교육병원으로 출발하여 ‘경쟁력 있는 병원’, ‘환자 중심의 병원’, ‘특성화된 병원’을 목표로 경영 합리화 추진, 차별화된 진료서비스 구축, 교육·연구의 활성화를 추진중인 국립대학교병원임 · 산업문제 : 기계학습 기반 체외충격파 요로결석 쇄석술 성공 예측모델 개발

· 제시된 해결방안 : 소변검사, 혈액검사, 요로결석 특성, 기계학습 · 활용계획 및 기대성과 : 요로결석 쇄석술 성공 예측을 통한 진단지원 시스템 개발

요로결석, 기계학습, 쇄석술 성공예측

· 기업소개 : 데이터 복구 전문 업체 · 산업문제 : NAND Flash의 데이터 복구 기술 개발

· 제시된 해결방안 : Dump 파일의 시각화, 데이터 복구과정의 수학문제화 · 활용계획 및 기대성과 : NAND Flash 기반 USB 데이터 복구 원천기술 확보, 복구를 위한 데이터의 해외 유출 방지

NAND FLASH, 데이터 복구, 선형대수