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| 공모전 포스터 |
2018년 12월 7일 금요일, 정보과학관 302호에서 ‘2018학년도 융합아이디어 공모전' 발표심사가 진행되었습니다. ‘융합아이디어 공모전’은 빅데이터 기반 IT·BT 융합 인재 양성 사업단에서 전체 융합전공 이수자를 대상으로 진행하는 공모전 프로그램이며, 기술 융합 / 융합 제품 / *융합전공과 관련된 융합 아이디어, 총 세가지의 큰 주제로 실시 되었습니다. 기술 융합 아이디어는 신제품, 성능 향상, 성능 개선의 세부 주제로, 융합 제품 아이디어는 새로운 기능 추가, 다양한 기능의 결합 등과 같은 세부주제가 선정되었습니다. 올해는 12팀이 신청하여 전공지식을 기반으로 다른 전공에 대한 개방적 사고력을 향상시킬 수 있었으며, 창의적인 융합아이디어에 대한 발표를 들을 수 있는 시간이었습니다.
*융합전공(빅데이터융합, 빅데이터컴퓨팅융합, 스마트소재제품융합,양자나노융합)
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| 2018학년도 융합아이디어 공모전에 참가한 학우들 |
이번 공모전은 10월25일 부터 11월 23일까지 약 한달동안 아이디어를 설명할 수 있는 PPT 발표자료와 관련데모/시연동영상을 1차로 제출하여 1차 심사를 한 후, 12월 7일, 10분 내외의 발표와 5분 가량의 질의응답으로 발표심사가 진행되었습니다. 심사는 컴퓨터학부 이정진 교수님과 의생명시스템학부의 김미연 교수님께서 진행해주셨으며, 참석한 학우분들은 두시간 가량의 시간동안 참가팀의 다양한 융합아이디어 발표를 들으며 생각의 폭을 넓힐 수 있는 뜻깊은 시간이었습니다.
참석하지 못한 학우분들을 위해, ‘2018학년도 융합아이디어 공모전’의 수상팀들의 발표를 소개함으로써 어떤 아이디어가 좋은 평가를 받았는지 알아보겠습니다.
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| 대상 [컴퓨터비전과 딥러닝 알고리즘 기반 욕창환자 자세판단 시스템] 작품 발표를 진행하고 있는 윤효식 학우 |
대상 - 작품명 [컴퓨터비전과 딥러닝 알고리즘 기반 욕창환자 자세판단 시스템] 팀원[윤효식, 이서윤, 최유진, 이동선, 박상준]
‘컴퓨터비전과 딥러닝 알고리즘 기반 욕창환자 자세판단 시스템'은 욕창을 예방할 수 있게 도와주는 작품입니다.
욕창이란 한 자세로 계속 앉아있거나, 누워있을때 신체의 특정부위에 지속적으로 압력이 가해져 그 부위의 혈액순환 장애가 일어나 피하조직이 손상되는 질병입니다. 욕창은 일정 시간간격으로 자세를 바꿔주는 간단한 방법으로 예방이 가능하지만, 고령화사회로 늘어나는 요양시설과 환자에 비해 적은 간호인으로 인해 요양병원 사고의 큰 비중을 차지하고 있습니다.
이 팀은 Pytorch 라이브러리와 딥러닝 CNN 기술을 이용하여, 누워있는 환자의 몸에서 18개의 특징점을 추출하고, 양손과 양쪽 어깨의 좌표차이로 자세를 판단하여 환자들의 자세를 쉽게 관리할 수 있는 아이디어를 제시하였습니다. 이 작품은 적은 간호인으로도 많은 환자의 정보를 관리할 수 있다는 점과, 이미지 처리를 기반으로 하여, 압력센서를 기반으로 욕창을 예방하는 다른 방안들보다 훨씬 경제적이고 효과적이라는 점이 특징입니다. 실제로 요양원 측과의 인터뷰를 통해 아이디어를 구체화하여 신뢰도 가는 발표를 하였습니다.
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| 우수상 [페이스인사이드] 작품 발표를 하는 이진아 학우 |
우수상 - 작품명 [페이스인사이드] 팀원[김재영, 최동인, 이진아]
‘페이스인사이드’는 안면인식장애인을 위한 기술로써, 스마트폰 카메라를 통해 앞에 있는 상대방이 누구인지 알아보는데 도움을 주는 작품입니다.
선천적 또는 뇌손상으로 인한 후천적 요인으로 발생하는 안면인식장애는 사람의 얼굴을 인식하지 못하여, 머리스타일이나 목소리, 걸음걸이 등을 통해 사람을 인식해야만 하는 장애입니다. 아직까지 확실한 치료법이 존재하지 않으며, 최근에는 영화나 드라마를 통해 대중들의 관심과 인식이 높아져 있습니다.
이 팀은 정확한 안면인식 아이디어 구현을 위해, 구체적인 알고리즘을 예시로 들며 발표를 하였습니다. 먼저, ‘Google Tensorflow Object Detection API’를 사용하여 이미지 속 물체가 사람인지 판단한 후, *HOG 알고리즘을 통해 Gradient화 합니다. 그 후 사람의 얼굴에서 주로 나타나는 패턴인 ‘HOG Face Pattern’들과 비교하여 얼굴 부분을 찾아내는 것이 핵심 동작 과정입니다. 또한 페이스 랜드마크 알고리즘을 사용하여 얼굴에서 68개의 랜드마크를 찾아 활용함으로써 움직이는 영상 속에서 더 정확한 결과를 가져올 수 있게 설계하였습니다. 이외에도 이미지를 분류하는 소프트 벡터 머신 알고리즘, CNN 알고리즘 등을 사용하여 높은 정확도의 결과를 얻어 낼 수 있는 아이디어를 발표하여 안면인식장애를 가진 사람들에게 도움이 될 수 있는 기술을 제시하였습니다.
*HOG알고리즘 : 이미지의 어두운 부분에서 밝은 부분으로 나아가는 방향을 화살표로 표시할 수 있게 하는 알고리즘. 이 과정을 ‘Gradient화’ 라고 한다.
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| 우수상 [Patient Engagement 향상을 위한 Motivation Assistant] 작품 발표를 하는 최형석 학우 |
우수상 - 작품명 [Patient Engagement 향상을 위한 Motivation Assistant] 팀원[김가영, 최형석, 유형열, 황태관, 김기현]
‘*Patient Engagement 향상을 위한 Motivation Assistant’ 작품은 스마트스피커를 통해 개인에게 맞춰진 의료복지 서비스를 제공하는 작품입니다.
세계적으로 5대 만성질환을 앓는 사람들이 계속해서 늘어가고 있고, 본인의 만성질환을 잘 관리하다가도 한 순간에 급격히 건강이 나빠지는 환자들도 늘어가고 있습니다. 요인을 분석해보면 조금만 주의하면 대부분 쉽게 예방 또는 회피 할 수 있었다는 통계자료를 바탕으로 아이디어를 착안하였습니다. 이 아이디어의 시나리오는 환자의 질환정보와 의료진의 진단내용과 주의사항을 DB에 저장 후, 그날의 날씨 또는 미세먼지농도와 같은 환경적인 요인에 따라 환자에게 주의사항을 알려줍니다. 주의사항들을 듣고 환자는 본인의 만성질환에 치명적일 수 있는 사소한 것들에 신경쓸 수 있게되어 Patient Engagement가 향상되고, 이는 곧 환자의 건강 증진에 기여할 것이라고 예시로 들며 아이디어를 발표하였습니다. 또한 스마트스피커의 특성상 스마트홈과도 밀접하게 연동이 가능하여 사용자에게 맞춤형으로 의료복지 서비스를 제공하는 능동적인 스피커로서의 활용방안도 제시하였습니다.
*Patient Engagement : 환자 스스로 자신의 건강을 관리하고, 증진시키려고 하는 의지
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| 2018학년도 융합아이디어 공모전 수상작 |
구체적인 구현방법을 예로들어 빠른 시일내로 구현이 가능한 아이디어의 팀과, 당장 구현해내기는 힘들지만 아이디어가 신선한 팀, 서로 다른 학문과 기술의 작은 융합으로 큰 가치를 창출해내는 팀 등 여러 유형의 아이디어를 구상하고 뽐내며 융합형 인재로 한발 성장할 수 있는 공모전이었습니다. 자신의 아이디어를 자신있게 뽐낸 참가팀들에게 박수를 보내며, 내년에도 컴퓨터학부생들의 많은 관심 부탁드립니다.
기사 취재 및 작성 : 이상현 미디어팀장(aszxvcb@gmail.com)
사진 촬영 : 송지원 국장(s26788761@naver.com)
편집 : 이상현 미디어팀장(aszxvcb@gmail.com)
최동인 편집팀장(cdi1996@naver.com)
송지원 국장(s26788761@naver.com)
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