여러분은, 여러분의 부모님은 보이스피싱에서 완전히 안전하신가요? 코로나를 거치며 대포 통장 단속이 강화되자, 최근에는 직접 돈을 건네 받는 대면편취형 보이스피싱이 급증하여 그 피해금은 한 해 약 8000억에 달한다고 합니다. 그러나 SKT, 토스같은 기존 서비스는 피싱 전화 수신을 표시하거나 악성 앱을 탐지하는 데에 그칩니다. 그렇다면 만약, 사랑하는 부모님이 보이스피싱임을 깜빡하고 ATM 앞에 선다면, 더이상 구할 방법은 없을까요? 이전까지는 그랬지만 이제는 아닙니다.
포니터를 ATM에 탑재하기만 하면, 맥락 분석을 포함한 AI 기술을 활용하여 보이스피싱에 연루된 피해자를 자동 판별하여 출금을 막고 신고까지 또, 연계하는 대면편취형 보이스피싱 특화 예방 솔루션을 제공합니다.팀 전원이 보이스피싱 대응 유경험자로서, 직원이 상주하지 않아도 피싱 피해를 막고 피싱 데이터를 수집하는 저희 서비스가 보이스피싱 피해율을 줄이는 데에 긍정적인 영향을 미치리라 확신합니다.
우리 공대학생들이라면 공감할 만한 문제죠? 저희는 이화여자대학교 아산공학관 매점 특성상 쉬는 시간 같은 일정 시간대에 사람이 붐비어 결제를 하기 위한 줄을 과도하게 길게 선다는 문제점을 인식했습니다. 교내 매점 이용자 90명 대상 설문조사 결과 대부분의 매점 이용 학생들이 1~3개의 물건을 구매하고자 10분 이상 대기를 하는 비효율과 아예 구매를 하지 못하게 되는 불편함을 겪고 있습니다. 그렇기에 저희팀은 결제 시간 중 바코드 태깅 및 직원과의 커뮤니케이션으로 인한 시간을 삭제하고 객체 인식을 이용하여 결제 물건을 판단하며 앱을 통한 자동 결제를 이용하여 결제에 소요되는 시간을 줄이기 위해 실시간 객체인식을 통한 생협 자동결제 서비스 coop-go를 개발하고자 합니다.
사용자는 매점에서 구매할 물건을 골라, 카메라가 달린 Coop-go 계산대에 물건을 올려놓고 자체앱에서 생성한 QR을 사용자 확인을 통해 결제 및 포인트 적립을 하기 위해 태깅합니다. 이후 매점에서 퇴장한 후 결제는 10분 이내로 자동진행되며 사용자는 앱으로 결제 영수증을 받게 됩니다. 또한 문제 발생 시 결제 재검토 요청이 가능합니다. 이 서비스를 통해 결제 시간이 단축되어 줄 대기시간 감소로 학생들의 편의가 증가하며 구매 인원 수용 증가로 인한 매점의 매출 증대를 이룰 수 있다고 예상하고 있습니다. 지금까지 객체인식을 통한 생협 자동결제 서비스 coop go에 대해 발표한 그로쓰 2팀이었습니다.
저희는 4인 가구 기준으로 판매되는 식재료 용량 인한 어려움을 해결하고자 합니다. 크게 식재료 관리의 어려움과 나눔에 관한 어려움으로 보았습니다. 소분하거나 적절한 양만 구입하는 것이 어려워, 구입한 식재료가 음식물 쓰레기로 가는 비율이 높다는 점, 그리고 소비자들이 일반적으로 생각하는 유통기한과 실제로 사용 가능한 소비 기한이 다르다는 점 등이 있는데요.
이게 정말 문제냐 하시면, 최근 일어나고 있는 사회 현상을 이야기 해보도록 하겠습니다. 통계청에서 실시된 인구주택총조사에서의 1인 가구의 급속한 증가와 더불어 편의점 등에서 소분된 식재료를 판매하는 점 등을 확인하실 수 있습니다. 정부 및 기업 등에서는 이미 대처를 진행하고 있다는 사실인데요, 저희는 그 사이에서 개인이 할 수 있는 방안에 대해서 준비를 하고 있습니다. 사실 멀리 가지 않아도 저희 학우분들께서 겪는 어려움을 지난 학기에 실시한 설문조사를 통해 알 수 있었습니다.
관리에서 나타는 어려움은, 영수증을 OCR을 통해 자동 저장한 후, 식재료 사용까지의 흐름이 편리하도록 도움을 주는 것으로 해결하고, 나눔에 관한 어려움은 공유 거래 플랫폼을 형성하여 대용량의 식재료를 소분 거래할 수 있도록 합니다. 지금까지 이 과정을 REST API와 OCR 모델 서버를 구축하여 하나의 앱으로 출시하려고 합니다. 현재 서버 비용 최적화와 OCR 모델의 정확도 개선을 진행하고 있습니다.
저희는 이 서비스를 통해 1인 가구의 건강한 식생활 확대와 음식물 쓰레기 감소를 통한 생태계 환경 보호를 기대하고 있습니다.
이 자리에 저와 같이 근현대사 연구회 민맥 소속인 벗들이 있습니다. 어떤 분은 역사 답사도 다녀오셨을텐데요, 저희 동아리는 역사 답사지 앞에서 부원 한 명이 1분 동안 해설 브리핑을 하는 전통이 있습니다. 미리 답사지를 정하고 답사지 자료를 조사하고 1분 동안 브리핑할 대본을 작성하는 과정은 모든 부원에게 추억이 되었습니다. 다만, 정말 추억으로만 남았다는 것이 문제였죠.
열심히 브리핑 준비를 했어도 그 대본과 브리핑 음성은 우리 기억에만 남아 동아리의 활동 기록으로 남지 않았습니다. 그동안의 선배들이 어디로 답사를 다녀왔는지도 알 수 없게 되었죠. 2년 동안 활동하며 쌓은 기록이 날아가는 것에 저는 큰 아쉬움을 느꼈습니다. 그래서 제가 직접! 역사 답사 기록을 남길 수 있는 서비스를 개발하게 되었습니다.
유적지나 유물 앞에서 1분 브리핑을 하기 전에 15초만 영상을 찍어주세요. 다양한 각도일수록 좋습니다. 그 다음에, 1분 브리핑을 녹음하거나 대본을 텍스트로 입력하고 저장하면 됩니다. 그럼 저희 서비스가 영상물을 3D reconstruction 기술을 이용해 3차원 영상으로 만들어주고, 여러분은 언제든 나의 답사 기록을 유적이나 유물의 3차원 영상과 함께 볼 수 있습니다. 다른 답사자들과 공유할 수도 있죠!
비단, 저희 동아리 뿐만 아니라 역사 답사를 다녀오는 동호회, 혹은 역사교육과나 사학과 벗들에게도 아주 좋은 서비스가 될 것입니다. 조만간 앱 개발이 끝나면 저희 부원들에게 베타 테스트를 시켜보고 오겠습니다. 감사합니다!
저희는 칵테일을 선택하는 과정에서 겪는 어려움을 해결하기 위해 여러 기술들을 사용하여 칵테일 추천 챗봇 웹앱을 만들고 있습니다.
저희가 주목한 문제는 칵테일에 대한 낮은 인지도입니다 . 실제로, 20대 267명을 대상으로 설문조사를 진행한 결과, 87%가 칵테일을 고를 때 어려움을 겪었다고 응답하였습니다. 이를 해결하기 위해 저희는 Transformer 모델, K-Means Clustering, LSTM 모델, TF-IDF, 그리고 cosine similarity를 활용하고자 합니다. 사용자가 저희가 만든 챗봇에 접속하게 되면 챗봇과 상호작용하여 자신의 칵테일 취향을 입력합니다. 그 후 사용자를 분류하고, 협업 기반 필터링을 이용해서 가장 적절한 칵테일 그룹들로 연결됩니다. 마지막으로 사용자가 입력한 부가적인 정보를 바탕으로 그 그룹 내에서 가장 사용자에게 적절한 칵테일이 추천됩니다.
이 챗봇을 사용하면 바텐더의 추천을 받거나 검색 엔진을 사용하여 칵테일을 고르는 것보다, 훨씬 쉽게 자신의 취향에 맞는 칵테일을 추천받을 수 있습니다. 이를 통해 칵테일에 대한 인지도가 높아지면서 칵테일 문화를 즐기는 사람들이 증가하고, 국내 칵테일 시장이 활성화될 것으로 기대됩니다.
따라서, 자신의 상황과 기분, 원하는 맛에 따라 적절한 칵테일을 추천해주는 바텐더 챗봇 웹앱을 만들 것입니다. 이 서비스를 사용하면 사용자에게 알맞는 자신만의 칵테일을 즐길 수 있을것입니다.
저희는 UI 컴포넌트 분석을 통해 디자인 시스템을 자동으로 제작해 주는 서비스를 개발하고 있습니다.
디자인 시스템이란, 서비스 디자인에 적용된 스타일 규칙이나 가이드라인을 의미합니다. 서비스 전반에 걸쳐 공통으로 사용된 컬러, 타이포, UI 컴포넌트 등에 대해 정리한 문서로, 디자이너나 개발자들이 협업할 때 일관성 있는 결과물을 만들 수 있게 합니다. 따라서 디자인 시스템은 UXUI 디자이너와 개발자 사이의 의사소통을 위한 필수적인 문서입니다. 그러나 대부분의 서비스 디자인은 지속적으로 변경되기 때문에, 그럴 때마다 디자이너들이 이를 일일이 반영하는 일은 다소 번거롭게 느껴질 수 있습니다.
이러한 Painpoint에서 착안하여, 저희는 Object detection 기술을 활용한 디자인 시스템 제작 자동화 서비스를 개발하고 있습니다. 디자인된 화면을 업로드하면 UI 컴포넌트들을 인식하여 이를 문서화하고, 색상 변경과 같은 간단한 수정 작업 또한 가능하게 합니다.
저희 서비스를 사용하여 얻을 수 있는 기대 효과는, 디자이너들의 작업 효율성을 높일 수 있으며, 개발자와 디자이너 간의 원활한 소통을 지원하여 일관된 디자인 시스템을 유지할 수 있습니다. 더 나아가 브랜드 이미지를 강화하고 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있을 것입니다.
대학생들이라면 누구나 중고책 거래를 이용해본 적 있으셨을 겁니다. 학기가 끝나면 필요없어지는 책을, 그 다음학기에 수업을 듣는 후배, 혹은 동기들에게 저렴한 값에 파는 거죠. 하지만, 이 과정을 살짝 바꾸어 더 간편한 방식으로, 그리고 후배들을 위해 책을 "기증"할 수 있다면 어떨까요?
더는 사용하지 않는 책을 중고 책 거래하듯이 저희 플랫폼에 올리고, 거래가 완료되면 학교에 비치된 사물함에 넣기만 하면 끝. 필요한 사람은 책을 시중가보다 저렴하게 기부금을 내고 가져가면, 그 기부금은 교내 필요한 부처에 사용될 수 있습니다. 모든 거래 내역과 기부금 사용 출처는 블록체인을 통해 누구나 확인할 수 있습니다.
실제로 기부를 하지 않는 이유 중 가장 큰 이유 두 가지는 "당장 기부할 돈이 없어서", 그리고 "기부처에 대한 불신"이라고 합니다. 저희 프로젝트를 통해 멀게만 느껴졌던 기부에 대한 장벽을 낮추고, 투명하게 기부를 할 수 있다면 우리 사회의 선행을 증가시킬 수 있지 않을까요?
여러분~ 여름철에 물놀이 가시나요? 그럼 안전요원이 단 3시간 교육을 받고 인명구조를 하고 있다는 사실 알고계셨나요? 현재 안전요원은 자격증이 없어도 활동할 수 있기 때문에 익사에 대한 지식이 부족하고, 구조 골든타임을 놓치는 일도 일어나고 있습니다.
성수기 부산 해수욕장에 하루 110만명이 모입니다. 관광객이 엄청나기 때문에 안전요원의 배치를 위한 예산도 만만치 않습니다. 그러나 정작 안전요원들이 제대로된 인명 구조를 할 수 없기 때문에 예산도 낭비되고, 물놀이를 즐기는 사람도 마음 놓고 즐기지 못하는 상황입니다.
저희 어푸어푸는 성수기의 해수욕장에서부터 아이들의 여름철 수련회까지 안전한 물놀이가 이루어질 수 있도록 ‘드론을 통한 실시간 익사 상황 분석 및 알림 전송 프로그램’을 개발하고 있습니다.
기존에도 드론을 통해 수상 구조를 하려는 시도는 있었으나, 사람이 직접 분석하고 운행해야했기 때문에 큰 효율을 내지는 못했습니다. 저희는 3가지 기술을 사용하여 더욱 효율적으로 드론을 사용하고자 합니다.
첫번째 YOLO를 통해 물에 빠진 사람을 구분합니다. 두번째 깊이 추정을 통해 익사 위험자의위치 정보를 구합니다. 마지막으로 PID 제어를 통해 드론이 안정적인 비행을 하도록 하였습니다.
이 시스템을 이용하면 전문성 있는 최소한의 안전요원만으로도 안전을 확보하고, 낭비되는 예산을 줄일 수 있습니다. 고작 3시간 교육을 받은 비전문가의 눈보다 1년을 고민해서 만든 어푸어푸의 SeeSea를 믿고 물놀이를 즐겨주세요
저희 팀은 소규모 행사 인원 관리를 위한 스마트 티켓 플랫폼을 개발하고 있습니다.
티켓 플랫폼이라고 하면 여러분은 어떤 곳이 떠오르실까요? 멜론티켓 같은 티켓팅 플랫폼이나 페스타 같은 이벤트 관리 플랫폼을 많이들 떠올리실 겁니다. 이러한 기존의 티켓 플랫폼은 주로 기업 같은 대형 업체에서 주최하는 대규모 영리 행사에 초점이 맞춰져 왔습니다.
하지만 대학생 밴드부 동아리처럼 소규모 공연을 주최하는 경우는 어떨까요? 고작 30명 남짓한 참가자를 관리하기 위해 이러한 대형 플랫폼을 쓰는 것은 부적절한 일입니다. 결국 이러한 소규모 행사를 주최하거나 참여하는 개인은 구글폼을 제출하고, 확인하고 계좌로 입금을 하고, 확인하고, 참여 확정 문자를 보내고, 확인하는 이 모든 번거로운 과정을 해내야 했습니다.
그래서 저희는 기존의 대규모 영리 행사보다 대학생 밴드 동아리 공연, 친구들과 삼겹살 파티 같은 소규모 행사나 프라이빗한 약속에 적합하면서도 기존의 플랫폼보다 간단하고 빠른 티켓 플랫폼을 개발하고자 합니다.
이 플랫폼은 소규모 행사 주최자가 단 하나의 플랫폼에서 모든 걸 관리할 수 있게 합니다. 행사 공지 안내부터, 티켓 발행, 결제 및 환불, 참여자 관리까지 모든 것이 간단하고 빠릅니다. 또한 소규모 프라이빗 행사에 초점을 맞춘 플랫폼이라는 특색을 살려서 주최자와 참여자 간의 추억을 담은 커스텀 티켓 기능도 넣을 예정입니다.
저희는 이렇게 행사 주최자와 참여자 모두에게 잊지 못할 추억을 선물해주는 티켓 플랫폼을 개발하는 것이 목표입니다.
안녕하세요, 자취생을 위한 월세 계약 AI 매니저 [믿어방]을 소개하겠습니다. 여러분, 새내기 시절 처음으로 자취를 시작했던 순간을 떠올려봅시다. 꿈꿔왔던 첫 독립을 앞두고 설레어 했으나, 막상 자취방을 구하려니 막막하기만 합니다. 부동산 용어는 낯설고, 중개인과 집주인은 불친절하고, 심지어 전세 사기가 사회적 문제로 대두되는 상황에서 내가 계약을 잘하고 있는지 알기 어렵습니다. 저희는 이렇게 사회초년생들이 부동산 계약 과정 중 겪는 갈등과 피해를 예방하는데 실질적인 도움을 드리기 위해 서비스 [믿어방]을 기획했습니다. 믿어방은 안심하고 전월세 계약을 체결할 수 있도록 돕는 웹 서비스입니다. 단순히 임대차계약서를 사진으로 찍어 올리기만 하면 믿어방이 내 계약서 중 특약 사항을 분석해줍니다. 법적 효력이 없는 특약, 나에게 유리하거나 불리한 특약 등으로 카테고리화하여 이에 맞는 솔루션을 제공합니다. 또한 내가 계약하기로한 집의 등기부등본을 촬영해 업로드하면, 내 집의 등기 상태를 알기 쉽게 해설해주고, 내가 앞으로 어떤 추가 행동을 해야하는지 안내합니다. 이러한 기능을 위해 사진 속 텍스트를 추출하는 OCR 과 문장 유사도를 계산하는 NLP 기술을 도입하였고, 높은 정확도를 가진 모델을 개발하는 중에 있습니다. 저희 믿어방은 부동산 계약에 대한 심리적 진입 장벽을 완화하고, 부당한 임대차계약을 방지하며, 계약 당사자들 간의 원한만 계약 과정을 유도할 수 있습니다. 이상 10 팀 GSD의 믿어방이었습니다. 감사합니다.
많은 사람들이 여행을 즐깁니다. 그런데 여행을 다녀온 후 갤러리에 쌓인 사진을 정리하는 것은 매우 귀찮습니다.
특히 친구, 동료, 혹은 가족과 함께 단체로 여행을 가는 경우, 사진의 양은 더 많아지고, 서로 찍은 사진의 일부만 공유하고 싶은데, 하나하나 구별하기 어렵습니다.
저희는 이 문제를 해결하기 위해 딥러닝 얼굴 인식과 ChatGPT를 이용한 효율적인 그룹별 여행 관리 서비스인 after trip을 제안합니다.
Yolov5를 이용해 인물, 풍경, 음식 등 카테고리 분류를 진행하고, MTCNN과 Arcface를 이용한 얼굴 식별을 통해 여러 인물별로 별도의 카테고리 폴더를 만듭니다. 그렇게 분류된 폴더를 이용해 각 사용자는 원하는 사진만 손쉽게 다운로드 받을 수 있습니다.
폴더를 분류해놓아도 사진이 너무 많다면 찾으려는 사진이 있을 때 찾기 어렵습니다. 저희는 이 문제를 해결하기 위해 ChatGPT API를 이용합니다. 사용자는 간편하게 질문을 합니다.
"효주가 올린 사진 중에 바다와 인물이 같이 나온 사진 보여줘"
저희 서비스는 GPT3 API에게 필요한 정보와 질문을 전달하고 답변을 처리해 필요한 사진들을 리턴합니다. 이때 개인정보 보호를 위해 사용자의 사진은 넘기지 않습니다.
그래서 저희는 여행을 갔다온 후 사진 분류를 자동화하고 자연어로 사진을 검색하여 여행 후의 불편함을 해소할 수 있는 서비스를 만들고자 합니다. 다인원인 경우 사진 공유까지 한번에 가능해 더욱 편리합니다.
친구와 여행을 갔다 온 경우, 많은 시간을 들여 정리할 필요가 없습니다. 저희가 만든 서비스 after trip으로 간단하게 정리가 가능하기 때문입니다.
안녕하세요. 그로쓰 12팀의 홍진서입니다. 저희는 온라인 스터디를 위한 화상회의 플랫폼을 기획하고 개발 중입니다. 저희의 목표는 "사람들이 스터디에만 집중 가능한 환경"을 만드는 것입니다.
코로나19 이후로 온라인 스터디가 활발해져서 다들 한 번쯤은 경험하셨을 거라 생각됩니다. 한번 얘기해볼까요? 카톡으로 사진을 보내 인증하면, 방장은 누가 카톡을 보냈는지 일일이 체크합니다. 스터디 일정은 네이버 밴드로 공지하는데, 진행은 구글미트로 하기도 하고요.
이처럼 스터디에 여러 플랫폼을 이용하는 사람들은, 저희의 설문조사에 따르면 평균 3.22개의 서비스를 동시에 사용하며, 응답자의 48%가 불편함을 느꼈다 답했습니다. 이러한 문제 상황에서 출발한 스터디 플랫폼 프로젝트는, 화상회의/채팅/캘린더/공유문서/과제함의 기능을 모두 제공합니다. 하나의 웹사이트에서 스터디에 필요한 모든 기능을 사용할 수 있는 것입니다. 또한 출석체크, 벌금 계산의 자동화로 스터디장의 부담을 줄였습니다.
제공하는 기능이 많지만, 저희는 각 서비스의 성능 또한 놓치지 않았습니다. WebRTC를 사용한 화상회의는 별도의 프로그램 설치 없이 웹에서 사용 가능해 접근성이 높으며, 시그널링 과정 이후에는 P2P 통신으로 클라이언트들이 직접 통신하기 때문에 낮은 통신 딜레이가 보장됩니다.
독서, 면접, 알고리즘 스터디 등 온라인 스터디는 시간표가 불규칙한 대학생부터 여가시간이 적은 직장인에 이르기까지, 일상의 일부가 되었습니다. 따라서 포스트코로나 시대에도 꾸준한 수요가 예상되고, 스터디 관리의 정확성과 편의성을 보장한다는 점에서 가치 있는 프로젝트가 될 것이라 확신합니다. 감사합니다.
저희 팀의 키워드는 “중고”와 “라이브 커머스”입니다. 라이브 커머스란 네이버 쇼핑라이브와 같이 온라인에서 실시간으로 소통을 하며 물건을 판매하는 서비스를 말하는데, 이 시장이 2020년 대비 2023년에 무려 250배 성장한 규모인 10조원에 달할 전망이라고 합니다. 이에 따라 라이브 커머스를 이용한 중고 거래 또한 등장하고 있는 추세입니다. 하지만 중고거래의 특성상 전문적인 라이브 커머스 플랫폼을 사용하기에 어려움이 있어, 많은 중고 물품 판매자들이 현재, 인스타그램 라이브 방송을 통해 판매하고 있습니다.
라이브 방송을 통한 중고 거래는, 보통 판매자가 상품을 소개하고 가격을 제시한 뒤, 가장 먼저 댓글을 달거나 DM을 보내는 소비자에게 판매가 이루어집니다. 이러한 방식의 문제점은 소비자가, 일일이 상품 화면을 캡처하고 DM을 보내야 한다는 것과 판매자가 계속해서 가격을 구두로 고지하고, DM에 응대해야 하는 수고로움이 있다는 것입니다. 저희가 생각한 앱 '라이커'는 이러한 기존 방식의 불편함들을 해결하고자 합니다. 라이커는 판매자가 라이브 방송을 시작하면 ,하단에 상품 정보를 표시하여, 판매자가 계속해서 가격을 알려야 하는 불편함을 줄여줍니다. 소비자가, 라이브 방송 화면 하단의 구매하기 버튼을 누르면, 판매자와 소비자 모두에게 ,주문 확인서가 전송됩니다. 이 기능을 통해, 판매자와 소비자 사이의 DM을 주고받아야 하는 수고로움을 덜 수 있습니다. ‘라이커’를 통해 기존 방식의 불편함을 해결해, 더욱 활발한 라이브 중고거래 시장을 기대할 수 있습니다.
VOCO는 외국어에 능통하지 않은 컨텐츠 제작자, 본인이 말하는 느낌의 외국어 TTS가 필요한 사용자, 그리고 여러 팀원의 더빙을 하나에 넣어야 하는 팀 사용자의 요구를 충족하고자 합니다.
글로벌 시청자를 확보하려는 시도가 계속되고 있지만, 자막에 대한 거부감이 큰 것으로 알려진 영미권 시청자들을 공략하기엔 한계가 있어 해외 시장 진출에 어려움을 겪고 있습니다.
뿐만 아니라 팀원 여러명의 목소리를 컨텐츠에 담으려면, 팀 작업을 통해 텍스트를 완성하고, 각자 음성을 녹음하고, 녹음된 음성 파일을 취합하여 한 사람이 편집하는 비효율적인 작업 과정을 거쳐야합니다.
이에 저희는 Voice Conversion 기술을 이용하여, 외국어의 정확한 발음과 억양은 유지한 채 음성의 목소리를 사용자로 변환한 외국어 TTS를 제공합니다. 또한 팀 워크 스페이스도 제공하는데요, 본인뿐만 아니라 같은 팀원들의 목소리 TTS도 활용하여 더빙 음성을 생성할 수 있습니다.
짧게 이용 방법을 소개하면, 사용자는 목소리를 녹음한 후에 본인의 외국어 TTS를 사용할 수 있습니다. 팀 워크 스페이스를 생성하면 팀과 함께 텍스트를 작성할 수 있고, 이때 팀원 여러 명이 대화 혹은 릴레이 형식으로 말하는 더빙을 만들 수 있습니다. 방식은 텍스트를 여러 개의 블럭으로 나눠서 작성한 다음, 각 블럭을 누구의 목소리로 읽을지 선택하는 것입니다.
저희는 외국어 더빙 제작의 간편화, 이로 인해 스피킹 분야의 언어적 장벽이 허물어지기를 기대하고 있습니다.
여기 혹시 최근에 조부모님께 연락드린 분 있으신가요?
저는 오늘 점심에도 할머니께 전화를 드리고 왔는데요, 전화드릴 때 가장 많이 하는 말은 ‘식사는 하셨는지, 식사는 맛있었는지’ 등의 식사 여부를 여쭙는 말입니다. 제가 매번 전화드릴 때마다 이렇게 식사 여부를 여쭙는 이유는, 혼자 계시면서 끼니를 거르시거나 식사를 하셔도 국에 밥을 말아 김치 반찬 정도만 드시는 등 제대로 챙겨드시지 않는 모습에 건강이 걱정되었기 때문인데요 만약 전화로 직접 여쭙지 않고도 할머니께서 어떤 음식을 얼마나 드셨는지 알 수 있다면 바쁜 일상 속 조부모님의 끼니 걱정은 한시름 덜 수 있을 것입니다.
저희 조이룸은 바로 여기에 특화된 서비스를 제공합니다. 저희의 서비스 케어스푼은 시니어의 식습관 모니터링을 통해 시니어분들의 영양 섭취 상태를 관리할 수 있도록 도와드립니다. 저희는 스마트폰을 사용하기 어려워 하는 노인들을 위해 사진 한장으로도 식단 관리를 할 수 있도록 Object detection, Semantic segmentatioin을 통해 음식 분류와 영양 성분을 분석하여 노년층의 영양 섭취 불균형 문제를 해결하고자 합니다. 보호자로 등록된 사용자는 시니어 사용자의 매 끼니를 사진으로 볼 수 있으며, 음식 분류와 영양 성분에 대한 일별, 월별 통계 자료를 확인할 수 있습니다. 만일 식사를 하지 않았을 경우 시니어 사용자 뿐 아니라 보호자에게도 알림을 주는 등 전반적인 영양 모니터링을 제공합니다.
2019년 조사 결과에 따르면 우리나라는 이미 고령 사회에 들어섰으며, 기대수명도 82.7세로 늘어났다고 합니다. 또한 같은 해 통계청 자료에 따르면 한국인의 건강 수명은 평균 64.4세로 생애 마지막 18.3년은 건강 문제로 활동에 제약을 받게 된다고 합니다.
이 건강 수명을 늘리는 기본은 균형잡힌 영양분의 섭취와 규칙적인 식사입니다. 저희 케어스푼은 바로 이 두 가지를 제공하여 적당한 식단 관리를 통해 체중관리, 심혈관 질환 예방 등 노년층의 삶의 질을 향상시키고자 하며, 최종적으로는 전 세계의 건강 수명을 늘리는데 기여할 것입니다.
학생이 수업에 참여하지 않지만 점수를 위하여 출석체크만 하는 행위, 일명 “출튀”를 아시나요? 저희는 이러한 행위가 빈번하게 일어나고 있다는 사실에 주목하여 저희 졸업 프로젝트 주제를 확정했습니다. 출석부 호명은 시간의 비효율성이라는 문제를, 자동 출결 번호와 카드 태깅은 “출튀” 문제를 방지할 수 없다는 문제점을 가지고 있습니다. 그래서 저희 에구구 팀은 출석 체크를 더욱 정확하고 효율적으로 하는 앱을 제작했습니다. 주파수를 통하여 공간 안에 있다는 것을 탐지할 수 있는 사실을 아시나요? 스타벅스에서 사이렌 오더 앱을 키면 내가 어느 매장에 있는지 자동적으로 감지하는 것도 이 주파수를 이용한 것입니다. 저희는 이 사실을 이용하여 주파수를 발생시킨 그 순간, 그 공간에서만 주파수를 인식할 수 있게 하여 출석 체크를 정확하게 진행하도록 합니다. 이 앱은 일석이조의 효과를 가지는데요, 교수님들뿐만 아니라 학생분들에게도 이득이라는 사실! 교수님들은 소위 “출튀”를 방지할 수 있어서 좋고, 학생들은 공평한 출석 체크가 가능하여 형평성을 보장받을 수 있어 좋습니다. 이러한 주요 기능 외에도, 저희 앱에서는 과목별로 출석 체크 정보를 관리 및 조회할 수 있고, 커뮤니티를 통해서 해당 과목을 듣는 학생들과 소통할 수 있습니다. 가장 핫한 과목이 무엇이었는지 알려 주는 인공지능 기반 보고서도 제작해 드릴 예정입니다.
여러분, 혹시 10줄이 넘는 긴 문장을 외우실 때 어떻게 합니까? 그런 문장이 하나가 아니라 10개, 100개가 된다면 외우기 더 어려울 겁니다. 그런데 이런 문장을 매일 외우고 있는 사 람들이 있는데요. 바로 변리사 시험을 준비하고 있는 고시생입니다. 변리사 시험은 판례를 완벽하게 암기해서 문장으로 서술해야 합니다. 그래서 고시생들은 암 기 어플을 사용하기도 하는데요. 저희가 45명의 고시생을 대상으로 설문조사를 한 결과, 기존 암기 어플은
- 긴 판례를 직접 모두 입력해야 하고,
- 암기 방식에 따라 원하는 대로 편집하기 어렵다 는 문제가 있었습니다.
[해결 방법] 그래서 저희가 만든 판례 암기 어플에서는
- OCR 기술을 사용해 사용자가 사진에서 판례를 추출하도록 하고,
- 암기 노트에 키워드나 두문자를 지정할 수 있게 했습니다.
- 추가로 퀴즈를 통해 사용자가 암기 상태를 확인할 수 있고,
- 암기 효율을 높이기 위해 TTS 기술을 사용하여, 판례 듣기 기능도 제공합니다.
[서비스 의의/가치] 이를 통해,
- 저희 어플로 고시생이 자투리 시간을 알차게 사용할 수 있고,
- 또한, 변리사 수험생 뿐만 아니라, 판례 암기가 필요한 다른 수험생의 암기 부담감을 줄여 줄 수 있습니다.
안녕하세요. 18팀 우리는삼총사입니다. 저희는 범죄에 취약하다고 여겨지는 지하철, 대합실, PC방, 골목길 등의 시설들보다도 평균 4배 이상 범죄가 발생하는 곳인 편의점에 주목하였습니다. 최근에도 편의점 강력범죄는 끊임없이 발생하고 있고, 기사화 되고 있어 여러 기관과 대중으로부터 점진적인 관심을 이끌고 있기도 합니다. 우리는 편의점 근로자들을 대상으로, 그들이 폭행/흉기난동/살인 등의 강력 범죄 행위에 대해 취약하다는 안전 문제를 해결하고자, 딥러닝을 사용하여 편의점 CCTV를 분석하여 편의점 근로자에게 물리적 위협을 가하는 강력 범죄 행동을 실시간으로 감지하고 자동으로 경찰 기관에 문자 신고하는 서비스를 주력으로 하는 편의점 근로자 종합 안전 서비스인 편텍트를 만들고 있습니다. 편텍트의 사용자는 AI detecting으로 구동되는 자동 문자 신고 기능 및 버튼 몇 번으로 신고 시간을 단축한 수동 신고 기능을 이용할 수 있습니다.
편텍트는 혼자 근무할 때도 골든 타임 내에 빠르게 범죄 상황에 대처할 수 있는 든든한 안전망의 구축을 꿈꿉니다. 그래서 편텍트는 단순히 신고에 머무르지 않고 범죄 상황을 해결하고자 합니다. 그리하여 범죄 상황이 확인되면, 편의점 내부에 큰 소리로 경보음과 신고 접수 음성 알림이 송출되며, 편의점 외부에 도움을 요청하는 전광판 문구가 송출됩니다.
편텍트는 강력 범죄를 실시간으로 감지하여 자동으로 신고해 주고, 범죄 상황에서 빠르고 효율적인 대처 방식을 제공함으로써 편의점 근무자에게 안심할 수 있는 근무 환경을 제공하는 것은 물론, 편의점에서 일어나는 강력 범죄를 대폭 줄이고 지역 범죄 안전망을 구축하는 데에 크게 기여할 것입니다.
저희는 이미지가 찍힌 카메라의 위치와 구도를 예측하는 PoseNet 모델을 경량화하여 실내 자율 주행 로봇의 배터리 효율을 개선하는 연구 프로젝트를 진행하고 있습니다.
현재의 실내 자율 주행 로봇은 충전 시간이 작동 시간에 비해 길어 효율적으로 사용되지 못하고 있습니다. 라이다와 같은 부가 센서의 사용은 이러한 문제점의 원인 중 하나로 꼽힙니다. 따라서, 저희는 카메라만을 사용한 실내 자율 주행을 구현하고자 하였고, 이를 위해 카메라의 위치와 구도를 예측하는 posenet 모델을 적용하려 했습니다. 그런데 딥러닝 모델을 자율 주행에 적용할 경우 또 다른 문제가 발생합니다. 모델의 크기로 인해 가용 전력이 작은 하드웨어에서는 연산이 불가능하거나 낮은 성능을 보인다는 점, 모델의 사용으로 인한 또 다른 배터리 소모가 발생한다는 점입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 저희는 posenet 모델을 경량화 했습니다. 모델 경량화에는 크기가 큰 네트워크에서 학습된 지식을 크기가 작은 네트워크에 전달하는 Knowledge distillation 기법을 사용했습니다. 그렇게 저희가 경량화 한 Light-PoseNet으로 현재 기존의 모델과 성능은 비슷하게 유지하면서 Size는 25% 정도로 줄였습니다.
최종적으로, 저희의 연구는 Light-PoseNet을 사용하여 5W 전력의 모바일 환경인 Jetson Nano 로봇으로 실제 카메라만을 사용한 실내 자율 주행을 구현하는 것에 최종 목표를 두고 있습니다. 또한, 이를 통해 실내 자율 주행 로봇의 배터리 효율을 개선할 수 있을 것으로 보입니다.
안녕하세요 저희는 길고양이를 위한 블록체인 기반 기부 플랫폼을 만들고 있는 다섯시삼십분입니다.
혹시, ‘구내염에 걸린 호두의 치료를 도와주세요’ 같은 글을 보신 적 있으신가요? 다양한 sns에서 이와 같은 길고양이 개인 구조를 위한 모금이 진행되고 있습니다. 하지만 sns를 통한 개인 기부는 다음과 같은 문제점이 있습니다.
첫번째로, 모금을 위한 플랫폼이 존재하지 않아 모금글이 다양한 sns로 분산되고 사람들의 관심도 분산됩니다. 이로 인해 구조자들은 여러 사이트를 통해 모금 홍 보를 진행해야 하고 기부자들은 모금 이후의 상황을 트래킹하기 어렵습니다. 두번째로, 기부자가 구조자의 개인 계좌로 송금하는 형태로 기부가 이루어지므로 모금 내역이 투명하게 관리되기 어렵습니다. 실제로, 택배견 경태 아버지가 치료 후원금 6억을 횡령한 사건이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인 기반 길고양이 개인 구조 기부 플랫폼을 만들고자 합니다.
먼저, 하나의 플랫폼에서 길고양이 기부 모금글을 모아서 볼 수 있습니다. 이를 통해 기부자와 구조자 모두에게 기부 과정의 편의를 제공합니다. 기부금 트래킹 기능을 통해 기부자는 기부금이 어디에 쓰이는지 실시간으로 확인할 수 있고, 기 부 후기 게시판을 통해 고양이의 상태를 확인할 수 있습니다.다음으로, 기부의 투명성을 위해 블록체인을 사용합니다. 기부자들이 암호 화폐로 기부를 하면 그 암호 화폐를 환전하여 구조자에게 전달하는 방식이며, 그 과정에 대한 기록은 블록체인에 저장되어 투명하게 공개됩니다. 또한, 구조자에 대한 실명인증 및 계좌인증을 진행하므로 기부의 투명성이 보장됩니다.
현재 점점 확장되고 있는 전자책 시장에서, 사람들은 책의 분위기에 맞는 잔잔한 음악을 들으면서 독서를 하는 경우가 많습니다. 하지만 문제는 매번 책을 읽기 전 책의 분위기나 내용에 맞는 적합한 노래를 사용자가 직접 찾기에는 번거롭다는 것이며, 또한 하나의 책 안에서도 챕터에 따라 분위기가 달라지기 때문에 이 같은 변화에 대해 적응하기는 어렵다는 것입니다. 실제로 저희가 약 250명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 대부분의 사용자들이 '자동 추천되는 음악이 현재 책의 장면과 어울리지 않을 경우 직접 음악을 변경하는 것이 수고롭다'라는 의견이 많았습니다. 이러한 문제를 OCR 기술, NLP 모델, 그리고 음악분석 모델, AI를 활용하여 해결하고자 합니다. 그래서 저희는 해당 기술을 적용시킨 안드로이드 백그라운드 서비스를 제공합니다. 과정은 이렇습니다. 사용자의 화면을 실시간으로 읽어와 소설 텍스트를 인식하고, 텍스트의 감성을 분석한 후, 동일한 감성의 음악을 매치하여 재생합니다. 또한 사용자의 음악 취향과 원하는 재생 모드, 음악 효과를 사용하여 개인 취향에 따른 맞춤형 서비스가 최종 산출물입니다. 사용자는 독서를 하면서 번거로움 없이 편하게, 분위기에 맞는 배경음악을 제공받을 수 있을 것입니다. 예를 들어 슬픈 소설을 읽을 때는 슬픈 노래를 들으며 본인의 감정에 충만하고 책에 집중할 수 있는 경험을 느끼실 것입니다. 여러분도 경험해 보세요.
여러분! 모두 엘리베이터 스피치 준비하시느라 고생 많으셨습니다. 그런데 방금 이 문장, 이 스피치 자체를 영어로 해야 한다면 어떨까요? 저는 벌써부터 머리가 아프네요. 내가 혼자 영어 스피킹 실력을 키우려해도 혼잣말만 할 수 없는 노릇이고, 연습을 해보려해도 문법, 발음, 표현 이 모든 것이 제대로 된 것인지 알기 어렵습니다. 그렇다고 다른 사람에게 첨삭을 받자니 민망하기도 하고 돈을 지불하고 시간을 내는 과정이 부담스럽습니다.
하지만 어떤 상황이든, 어디서든, 내가 하고싶은 말을 영어로 해보고, 그에 대한 피드백을 받을 수 있다면 부담을 느낄 이유가 사라집니다. 저희는 그래서 AI 기반 영어 말하기 분석 앱인 ‘SpeaKing’을 개발합니다. 앱에서 녹음만 하면 이용자의 발화를 텍스트로 변환하여 사용자의 말하기를 분석하고 첨삭 결과를 보여줍니다. 발음, 문법, 발화속도, 반복되는 표현, 격식/비격식 표현 총 5가지에 대해 평가와 첨삭을 진행합니다. 발음과 문법은 ETRI와 openAI의 API를, 발화 속도는 Word Per Minute을 사용하여 검사하고, 어휘력이 한정되어 다양한 표현을 쓰지 못하는지 확인하며, 격식/비격식 표현을 포함하여 어색한 문장을 변환해줍니다.
SpeaKing을 사용하면 단순히 회화 연습을 하고 싶은 사람부터 영어 면접을 준비하는 사람까지 누구나 쉽고 간편하게 회화 실력을 점검하고 더 효과적으로 학습할 수 있습니다. 궁극적으로 누구나 평등하게 성장의 기회를 얻을 수 있을 것입니다.
오늘날 대중들이 다양한 스포츠를 즐기는 가운데, 저희가 집중한 스포츠는 "축구"입니다. 많은 축구 아마추어 팀들이 다양한 방법으로 경기를 즐기고 있지만 실제로 경기 기록을 남기기는 쉽지 않습니다. 드론 촬영 업체를 이용하여 기록을 남기는 아마추어 팀들이 있는 것을 통해 경기 기록에 대한 수요를 확인할 수 있는데요, 그러나 현재 드론 촬영의 경우 사람이 드론을 조종하여 촬영하는 방식이기 때문에 불편함이 있고, 그에 따라 비용도 발생합니다. 또한, 경기 영상이 있더라도 피드백을 '수치화'하기는 어렵습니다. 따라서 저희는 영상 처리 기술을 이용하여 드론이 공을 인식, 추적해 수동 조종이 필요 없도록 하고, 딥러닝 기술을 이용하여 사람과 공을 감지해 패스 수를 카운트하는 등 자동 경기 분석을 구현하고자 합니다. 저희는 "골투어스"라는 웹 서비스를 기획하고 있는데요. "골투어스"를 통해 드론으로 촬영된 경기 영상과 영상을 토대로 분석된 내용을 제공하고, 수동 기록 또한 남길 수 있습니다. 지난 경기를 다시 보고 경기에 대한 분석을 기록함으로써 더 나은 피드백과 성장이 가능합니다. 이와 더불어서 회원 간 경기 매치 서비스까지 지원하고자 합니다. 회원 간 경기 기록 확인이 가능하며 경기 매칭 서비스를 통해 축구 팀 간 활발한 커뮤니케이션을 기대하고 있습니다. 저희는 "골투어스"를 통해 아마추어 팀들이 보다 전문적인 스포츠를 즐기도록 도울 수 있습니다.
여러분, Lo-Fi 많이들 들으시죠? 재즈, 클래식 등의 음악들을 의도적으로 음질을 낮추고 잡음을 추가한 음악입니다. lofi음악에 대한 대중의 수요는 언제나 아주 높았고, 시중에는 이런 lofi음악에 대한 다양한 컨텐츠가 있습니다. 그렇지만 내가 좋아하는 노래를 lofi 스타일로 듣고 싶다면 어떤 서비스를 이용해야 할까요? 저희는 편곡 기술이 없는 일반인들도 자신이 좋아하는 음악을 lofi 장르로 즐길 수 있도록 음악 스타일 트랜스퍼 기술을 사용한 웹 로파이 플레이어를 고안하게 되었습니다. 사용자는 자신이 원하는 음악 파일을 웹 페이지에 업로드해서 타겟 장르로 스타일이 변경된 아웃풋 멜로디를 얻을 수 있습니다. 이렇게 변환되어 나온 멜로디에 대한 bpm 속도, 톤, 리버브 효과 등을 스스로 조절하여 최종적으로 자신만의 Lo-Fi 음악을 완성시킬 수 있습니다. 유튜브 플레이리스트와 차별화된 키치한 도트 그래픽과 내 취향의 멜로디로 만들어진 로파이 플레이어! 많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다!
최근 사람들의 문해력, 어휘력 부족 문제가 대두되고 있는 가운데, 설문조사를 통해 사람들이 글을 쓰는 데에 부담을 느끼고 있음을 확인하였습니다. 게다가, 사전 검색이나 맞춤법 검사기를 사용하는 것이 번거롭다고 답한 사람이 많았습니다. 이러한 불편함을 해결하고자 저희는 NLP 기술을 사용한 크롬 익스텐션인 '글도비'를 만들고 있습니다. 간단하게, 한국어판 Grammarly라고 생각하시면 됩니다.
글도비는 크롬 브라우저 내부에서 문장을 작성한 후, 드래그하여 동작 시킬 수 있습니다. 그렇기 때문에, 번거롭게 맞춤법 검사기를 돌려가며 복사/붙여넣기 할 필요가 없고, 새 탭을 열어 일일이 단어를 검색하지 않아도 됩니다. 게다가 문장에 적절한 단어가 생각나지 않을 때 문맥에 맞는 대체 어휘를 추천해 줍니다. 또한 글도비는 비격식체 문장을 격식체 문장으로 바꾸어 주어 자기소개서나 공식 문서를 작성할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 그 외에도 단어 뜻 검색, 맞춤법 검사, 중복 단어 및 긴 문장 알림 등, 글쓰기에 도움이 되는 기능들을 넣어 사용자가 쉽게 글을 쓰도록 돕습니다.
글도비를 통해, 한국어를 공부하는 외국인은 한국어 학습 효과를 기대할 수 있습니다. 그리고 한국인 이용자는 이 서비스를 통해 놓친 실수를 쉽게 잡아가며 간편하게 좋은 글을 쓸 수 있고, 작문 실력을 향상할 수 있습니다. 결과적으로 우리 글도비 서비스는 한국어 사용자의 의사소통을 원활하게 하는 데 도움이 될 것입니다.
안녕하세요, 26팀입니다. 여러분이 만약 지금 정말 만들고 싶은 앱이나 웹 서비스가 있다고 생각해 봅시다. 그러면 그걸 시작하기 위해서 가장 먼저 필요한 것이 무엇일까요? 아마도 뜻이 맞는 팀원들일 것입니다. 그런데 그런 팀원들을 어디서 구할 수 있을까요? 여러분의 친구들이 될 수도 있고, 소개를 받을 수도 있고, 인터넷에서 모집을 할 수도 있을 것입니다. 하지만 여러분도 잘 아시다시피, 적절한 기술스택과 관심사를 가진 사람들을 빠른 시간안에 찾아내기란 생각보다 쉽지 않습니다.
이런 문제로 인해 저희 팀은 개발자와 기획자들의 사이드 프로젝트에 적절한 팀원을 찾아주는 웹서비스를 기획했습니다. 단순 흥미나 프로젝트 이력을 위해 사이드 프로젝트를 기획하는 "개발자"에서부터 동아리를 넘어 학부시절 무언가를 시도해보고 싶은 "학생"까지 저희의 서비스를 이용할 수 있습니다. 프로젝트에 참여하고 싶은 사용자들은 회사 지원용 이력서나 동아리 이력을 작성한 파일만 첨부해두면, 프로젝트 기획자가 모집글을 올렸을 때 k-means clustering을 이용한 저희 기술을 통해 관련 있는 이력서가 매칭되어 빠르고 적절하게 팀원을 찾을 수 있습니다. 저희 서비스를 통해 많은 개발자와 기획자들이 자신의 프로젝트를 편리하게 시작하고 또 완성할 수 있을 것입니다.
안녕하세요, 공대생 여러분! 오늘 이렇게 공대강당에서 만나게 되어서 정말 반갑습니다
공대강당에서 남긴 추억이 참 많은데요 특히 그로쓰 팀 분들은 한 학기를 여기서 함께 보냈었죠 종강 기념으로 부리또도 먹었구요 그쵸?
이것도 인연인데 기념 사진이나 한 장 남길까요?
찰칵
네 감사합니다
그런데 우리가 이 공대강당에서 함께 만든 추억, 어떻게 남겨야 가장 좋을까요? 다음에 여기 왔을 때 떠올릴 수 있으면 좋겠는데... 방금 찍은 이 사진을 인쇄라도 해서 여기에 붙일까요? 아니면 사인펜 갖고 와서 여기 벽에다가 3월 10일 사랑하는 벗들과 라고 낙서라도 할까요? 그럴 수는 없죠. 특정 장소에서 만든 추억을 생생하게 기록하고 싶다면 시간이 흐른 뒤 이곳에 다시 왔을 때, 내 눈으로 보고 추억을 떠올릴 무언가가 필요하다면 저희의 앱 구석기를 사용해 바로 이 장소에 AR 가상 기념물을 남겨보세요 나의 추억이 있는 장소의 위치, 남길 사진과 동영상, 그리고 글을 등록하시면, AR 카메라를 켰을 때 바로 그 위치 여기에 AR 썸네일이 나타납니다
주변 구석구석에 기록을 남기는 앱 구석기는 구글 플레이스토어에서 곧 만나보실 수 있습니다!
저희는 역사 교육 환경의 문제점을 개선하기 위해 노력하고 있는 이김조 팀입니다. 현재 우리나라 초등학생들은 주로 교과서 기반의 수업을 통해 역사를 학습하고 있습니다. 그러나 이러한 학습 방식은 일부 학생들에게는 지루하게 느껴져서 결과적으로 비효율적인 학습 결과를 초래하고 있습니다. 따라서 저희는 AR 기술을 활용한 <사바타>라는 웹앱을 개발하고 있습니다. 이 어플리케이션은 상호작용 가능한 시각적/청각적 환경과 사용자 얼굴 기반으로 생성된 아바타를 제공함으로써 자신이 직접 이순신 장군과 같은 역사적 인물이 되어 여러 역사적 사건을 경험해볼 수 있도록 도와주며, 이를 통해 역사를 더욱 몰입해서 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다. <사바타>는 새로운 학습 경험을 제공합니다. 학생들은 사바타를 이용하여 보다 더욱 참여적이고 자기 주도적으로 역사를 학습할 수 있습니다. 저희는 사바타를 통해 역사 교육의 재미를 높이는 것뿐만 아니라, 다양한 학습 경험을 제공하여 학생들이 더욱 흥미롭게 배울 수 있도록 노력하고 있습니다.
재미있는 장면만 잘라 만든 유튜브 쇼츠, 인스타그램 릴스 같은 숏폼 콘텐츠는 최신 영상 트렌드로 자리 잡았습니다. 숏-폼 콘텐츠는 이름 그대로 길이가 매우 짧기 때문에 어떤 장면, 어떤 객체를 담을 것인지가 매우 중요합니다. 따라서 영상 크리에이터는 각 장면과 등장인물에 대한 시청자들의 세부적인 반응을 파악해야 하지만, 하지만 현재는 조회수, 좋아요 개수 등 영상 전반에 대한 반응 지표만 제공되고 있습니다. 더 세부적인 반응을 파악하려면 커뮤니티나 댓글을 일일이 확인해야 하는 번거로움을 감수해야 합니다.
이에 저희는 “시선 추적”과 “표정 분석 기술”을 활용한 “영상 리뷰” 플랫폼 씨튜브를 만들고 있습니다. 씨튜브는 휴대폰 전면 카메라를 통해 시청자의 시선과 표정 데이터를 수집합니다. 그리고 집중도와 감정 반응을 분석하여 “시청자들이 좋아할 만한” 숏폼 콘텐츠를 자동 생성해줍니다. 리뷰어들에게는 보상을 제공하여 리뷰 참여를 유도합니다.
씨튜브 서비스가 보급되면, 유튜버들은 더욱 정확하게 자신의 콘텐츠를 평가받을 수 있고, 더욱 쉽고 빠르게 숏폼 콘텐츠 제작이 가능해집니다. 또한 리뷰어들은, 평소와 같이 영상을 즐기면서 돈을 벌어갈 수 있게 됩니다.
안녕하세요 저희는 캡스톤디자인프로젝트 그로쓰 30팀 찐감자입니다. 지난 학기 진행한 설문조사를 통해 다수의 애견인들이 효율적인 실종 반려견 찾기 서비스의 필요성을 인지하고 있음을 파악할 수 있었습니다. 저희는 반려견 견주들이 겪고 있는 이러한 시간적, 금전적 측면의 비효율 문제의 해결을 위해 두가지 주요 기술을 채택한 '실종 반려견 찾기 서비스 POOM'을 만들고 있습니다. POOM에 사용되는 주요 기술 중 첫번째는 얼굴 이미지를 임베딩한 뒤 분류하여 이미지 간의 유사도가 높은 이미지들끼리 클러스터링하는 FaceNet 모델을 강아지에게 적용한 이미지 검색 기능입니다. 두 번째로, Sbert를 적용하여 일반적인 텍스트 검색과는 달리 보다 의미론적인 검색 기능을 제공하려고 합니다. POOM은 다양한 검색 기능과 게시글 매칭 알림 기능을 제공하여 견주들이 실종 반려견을 보다 빠르고 효율적으로 찾는 것을 돕게 될 것입니다. 저희는 이 서비스를 통해 실종 반려견이 주인의 품으로 다시 돌아가는 비율을 높여 사회적으로 긍정적인 영향을 주는 것 기대하고 있습니다.
‘디버깅’은 자영업자의 사업장 해충 문제 해결을 목표로 합니다. 현재 자영업자들은 획일화 된 방역 서비스에 많은 돈을 지불하지만, 실시간으로 벌어지는 해충 문제에 즉각적인 대응이 어렵다는 문제를 겪고 있습니다. 팀에서 자영업자 5명을 대상으로 진행한 심층 인터뷰에 따르면, 과반수가 현재 사용하는 방역 서비스에 대해서 (80%) 불만족 한다고 응답하였습니다.
저희는 Yolo v5를 이용한 해충 탐지 모델을 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 합니다. 먼저, 사용자는 맞춤형 방역 보고서를 제공받을 수 있습니다. 보고서에는 해충의 종류 및 발견 빈도, 이동 경로를 기록한 맵 이미지와 맞춤형 방역 체크리스트가 포함되어 있습니다. 사용자는 가이드라인을 따라 행동하는 것만으로 손쉽게 해충을 박멸할 수 있습니다. 또한, 해충에 관한 정보를 빠르고 간편하게 얻을 수 있는 서비스들을 제공합니다. 해충 이미지 검색 기능으로 무슨 벌레인지 파악하고, 해당 벌레의 정보를 얻을 수 있으며, 커뮤니티 기능으로 유사한 문제를 겪는 다른 사용자와 소통 할 수 있습니다.
이처럼 디버깅은 별도의 인건비 없이 해충 번식에 대한 즉각적 피드백 및 효율적인 대처를 가능하게 합니다. 비용적 부담은 줄이고, 방역의 효율성은 높여 영세 자영업자들의 위생 관리에 큰 힘이 되리라 확신합니다.
저희 프로젝트의 주제는 ‘Block Floating Point (BFP)를 활용한 레이 트레이싱(Ray Tracing) 알고리즘 성능의 최적화’입니다. 먼저, 레이 트레이싱은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 이미지를 합성, 즉 렌더링하기 위해 사용되는 대표적인 기법 중 하나입니다. 레이 트레이싱은 그림자나 조명 효과와 같은 요소들을 이미지에 사실적으로 표현할 수 있는 기법이지만, 그 과정에서 그만큼 많은 연산량과 메모리 사용량을 필요로 하기 때문에 이미지를 만들어내는 시간이 오래 걸립니다. 따라서 실시간이나 모바일 렌더링에는 제한적으로 사용되는 등, 보편적으로 사용되기에는 어려움이 있었습니다. 따라서 저희 조에서는 이러한 문제를 개선하기 위해서 레이 트레이싱 렌더링이 오래 걸리는 원인 중 하나인 ‘많은 Floating point (FP) 연산’에 주목하여, FP 연산을 대신하여 Block Floating Point (BFP) 연산을 적용하고자 합니다. Block Floating Point란, 데이터타입 중 하나인데요, 그 특성상 기존의 Floating Point 타입보다 메모리 효율성이 좋고 더 빠른 연산이 가능하지만 데이터를 표현하는 데 있어 정확성이 떨어질 수 있는 데이터 타입입니다. 따라서 저희 조에서는 정확도가 떨어지는 Block Floating Point 연산으로 기존의 Floating Point 연산을 대체하더라도 충분히 사실적인 이미지가 나옴을 증명하고, 이 증명을 바탕으로 레이 트레이싱 알고리즘을 최적화하고자 합니다. 이를 통해 보다 빠르고 효율적인 렌더링이 가능함으로써 레이 트레이싱의 보편화에 기여할 수 있으리라 기대합니다.
저희가 진행하고 있는 프로젝트는 “인공지능을 이용한 차량대 이륜차간 사고 과실 비율 분석 서비스”입니다. 최근 배달 오토바이 관련 교통사고 건수가 급증하고 있지만 보험사나 전문가를 통해서만 정확한 사고 과실 비율 산정이 가능합니다. 또한 비율 산정 과정에서 분쟁이 일어나게 되면 분쟁해결기구를 통해 분쟁이 해결되는데 이 과정에서 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 이에 저희조는 비 전문가들이 믿고 사용할 수 있는 사고 과실 비율 분석 서비스를 인공지능 R-CNN모델을 활용하여 만들고자 합니다. 사용자가 웹사이트에 접속하여 교통사고 영상을 업로드합니다. 사용자가 영상을 제출하면 우선 오브젝트 스토리지에 저장한 후, 파일 네임을 데이터베이스에 저장하고, 앞서 설명 드린 keras를 통해 학습된 R-CNN 모델이 해당 영상을 어떤 케이스라고 생각되는지 분류하게 됩니다. 그 후 결과는 사용자에게 다시 전송되어 사용자는 과실 비율 결과를 확인할 수 있습니다. 이 서비스는 분쟁 해결 절차를 단순화하고 이 과정에 들어가는 시간과 비용의 소모를 줄여 정확한 과실 비율 판단이 가능하지 않은 많은 비전문가들에게 도움을 줄 수 있을 것이라 기대됩니다.
다들 홈트레닝 해보신 경험이 있으신가요? 홈트레이닝을 할 때 대부분의 사람들은 유튜브의 영상을 참고하여 운동하곤 합니다. 하지만 이는 시작장애인분들에게는 어려운 부분이 아닐수가 없습니다. 그래서 저희는 ‘시각 장애인을 위한 요가 퍼스널 트레이닝 서비스’를 안드로이드 어플로 제공하고자 합니다. 영상처리와 음성인식만으로도 사용자가 운동할 수 있도록 도움을 주기 위한 목적으로 만들었습니다. 기존에 영상처리를 통한 운동 자세 교정 서비스는 존재하지만 저희 어플리케이션의 차별점은 시각장애인들을 위해 음성을 활용하여 자세의 모습을 설명하고, 자세 교정을 제공한다는 점입니다.
저희 서비스를 이용하며 보다 많은 사람들이 불편함 없이 운동 할 수 있게 되었으면 좋겠습니다!
여러분 혹시 chatGPT라고 들어보셨나요? 요새 가장 핫한 주제인만큼 당연히 들어보셨을거라고 생각합니다. 저희 팀의 프로젝트 우리두리는 바로 이 gpt 기술을 사용한 Al 기반 릴레이 동화 창작 서비스 입니다. 우리두리는 아이와 AI가 번갈아가며 함께 동화를 창작하는 서비스인데요. 이를 통해 아이들에게 창의적인 글쓰기와 독서 경험을 제공합니다. 그 과정에서 자신만의 가치관과 생각을 구축하게되어 창의력과 사고력을 발전시키고 독서 습관을 형성할 수 있습니다. 또한, 우리두리는 동화를 창작할 때 아이들이 직접 등장인물과 배경을 선택할 수 있어 아이들의 상상력을 키워줄 수 있습니다. 동화를 작성한 후 다른 아이들과 공유도 할 수 있습니다. 다른 친구들의 동화를 읽고 공유하며 소통과 협력의 기회 또한 제공합니다. 저희 서비스를 통해 아이들의 교육과 성장에 긍정적인 영향을 미치고자 합니다.
저희 팀이 해결하고자 하는 문제를 소개하기에 앞서, 퀴즈를 하나 드리겠습니다. 인구 감소, 고령화 사회, 코로나 19를 원인으로 발생하는 이 현상은 무엇일까요? 바로 저희가 해결하고자 하는 ‘지방도시 쇠퇴’ 현상입니다.
이 문제에 대해 국토연구원이 발간한 보고서에 따르면, 이 ‘지방도시 쇠퇴’ 현상을 위한 대표적인 전략은 관광을 통한 상권 활성화입니다. 하지만, 이 전략마저도 관광 컨텐츠 부족으로 인해 어려움을 겪고 있는 실정입니다.
저희의 솔루션은 사람들을 직접 지방 도시로 태워 나르는 운송 수단을 개발하는 것이 아닙니다. 사람들이 스스로 움직이도록 만드는 컨텐츠를 개발하는 것입니다. 그리고 이를 메타버스 기술을 통해 실현하고자 합니다.
사용자는 가상현실 속에서 도시를 배경으로 작품을 만들고, 내가 만든 작품을 볼 수 있다는 기대감과 함께 실제 지방 도시에서 AR 어플리케이션으로 인증샷을 남깁니다. 지방 도시와 사람 사이를 메타버스로 이어주는 서비스, Paint The City는 지방 도시 쇠퇴 문제를 메타버스 플랫폼으로 해결하는 또 하나의 전략이 될 것 입니다.
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