Transcript 참여 가능 인원 - 서강대학교 컴퓨터공학과

연구실 인턴쉽 제도란 ?
• 배경 및 필요성
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컴퓨터공학과 고학년 학생들(3-4학년)의 프로젝트 수행 능력 향상
본교 대학원 연구실에서 수행하는 연구에 대한 이해 증가
학교 내에서 산업체 인턴쉽에 참여한 것과 유사한 환경 제공
취업 시 실적으로도 이용 가능
• 수행 방법
– 연구실 별(참여한 연구실)로 진행 가능한 프로젝트 리스트를 최대 2
개까지 공지 (홈페이지에 공지 예정)
– 학생들이 선호도에 따라 신청 (5월 11일까지) – 담당 교수 면담 가능
– 담당 교수님(연구실)께서 지도 가능 학생(팀) 선정
– 연구실 내에서 프로젝트 수행 (산업체와 연계 가능) – 중간고사 후
– 11월 말 경 전산제 시 참여 프로젝트에 대한 개발 경진대회 실시
• 수상자에 대하여 장학금 지급 및 전원 서울 어코드 마일리지 적립
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연구실 별 프로젝트 리스트
현재 총 12개 연구실 (총 21개 프로젝트) 참여
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무선인터넷 연구실
– 게임이론 기반의 스마트 그리드 최적 전력 수요 스
케쥴링 및 가격 최적화 기술
– 게임이론 기반의 효율적인 IoT 트래픽 처리를 위
한 Data Offloading기법 연구
음성언어 연구실
– 음성인식 클라이언트 애플리케이션 구현
멀티미디어 시스템 연구실
– 비디오 샷 체인지 디텍터 구현
데이터베이스 연구실
– 하둡(Hadoop)을 사용한 온라인 커뮤니티 사이트
에서의 실시간 클러스터 분석
– 시간/공간 정보 인덱스에 기반한 의미 검색 엔진
개발
분산 클라우드 연구실
– “Raspberry Pi” 를 이용한 홈 CCTV 소프트웨어 개
발
– Openstack 을 이용한 클라우드 구축 및 클라우드
자원 관리
소프트웨어 엔지니어링 연구실
– EXXO Brain Project
– 핀테크(Fintech) Project
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자연어처리 연구실
– 음성대화 인터페이스 개발
– 질의응답 시스템 개발
데이터마이닝 연구실
– 추천 시스템 개발
– 생물정보학을 이용한 데이터 마이닝
임베디드 컴퓨팅 연구실
– 데이터 마이닝에 활용되는 알고리즘을
FPGA(Field-Programmble Gate Array)를 활용한
Hardware Accelerator 구현
자동설계 연구실
– CW Rejection을 위한 항 재밍 필터 설계
– 지자기센서를 통합한 항법 필터 설계
시스템 모델링 및 최적화 연구실
– 계산적 지능 최적화 알고리즘을 응용한 NP-Hard
문제 해법 알고리즘 디자인 및 구현
데이터공학 & 모바일컴퓨팅 연구실
– SNS(Social Network Service)의 image big data를
clustering Algorithm을 통해 분석하는 모듈 구현
– Lifestyle & Health data를 clustering 기법을 이용
하여 분석하는 모듈 구현
– 비정규화 데이터를 수집하고 그것을 저장할
NoSQL Database 구축
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무선인터넷 연구실 (1/2)
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프로젝트 제목 : 게임이론 기반의 스마트 그리드 최적 전력 수요 스케쥴링 및 가격
최적화 기술
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참여 가능 인원 및 예상기간 : 2~3명, 2~3개월
프로젝트 개요
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본 연구는 전력 제공자의 입장과 전력 사용자의 양측의 환경을 고려한 최적의 가격 과 수요를 결정하
여 높은 전력 사용량 시간대의 전력을 낮은 전력 사용량 시간대로 변경을 유도하여 최고조 전력 사용
시간대의 전력 사용량을 감소시켜, 전력 제공자의 부담을 줄여, 전력 사용자의 지불 금액을 감소 시키
는 수요 최적화 연구이다.
Smart Energy Controller Modeling Team 과 Mechanism Design for Smart Grid Team 의 이
원화된 팀 구성을 통해 각 팀 모두 [구축/지원] → [개별 최적화] → [통합 최적화]의 3단계 구성으로
진행한다. 특히 본 연구팀의 연구를 통한 구축, 지원 및 최적화 기술의 상용화 수준 검증을 위해 먼저
실제 상황을 모델링하여 프로토타입을 구축 한다.
참여 학부생은 개별 최적화 부분에서의 관련 논문 연구에 집중 할 예정이다.
Figure 1. 스마트 그리드 최적화 모델
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무선인터넷 연구실 (2/2)
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프로젝트 제목 : 게임이론 기반의 효율적인 IoT 트래픽 처리를 위한 Data
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참여 가능 인원 및 예상기간 : 2~3명, 2~3개월
프로젝트 개요
Offloading기법 연구
• 본 연구는 게임이론 기반의 효율적인 IoT 트래픽 처리를 위한 Data Offloading기법 연구이다
– VCG 메카니즘 디자인 기반의 Data Offloading 유도를 위한 최적 할인 가격 결정
– Rubinstein Bargaining 기반의 Access Point Operator 협력 유도를 위한 Incentive 결정
Figure 2. IoT 통신환경과 게임이론 기반의 효율적 IoT트래픽 처리 기법
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음성언어 연구실
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프로젝트 제목: 음성인식 클라이언트 애플리케이션 구현
– Kaldi 기반의 음성인식 엔진과 연동되는 아이폰 음성인식 애플리케이션 구현
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참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 2~3개월
프로젝트 개요
연구 내용 : Kaldi 기반 음성인식 서버에 접속하여 음성 query를 전달하고 인식 결과를 사용자에게 보
여주는 애플리케이션 구현
내용1
현재 Kaldi 기반 음성인식 엔진은 DNN-GMM 기반으로 모델 학습이 되어 있고, 동일 조건 Top 1 문장
인식률 기준 Google 음성인식기 대비 3% 이내의 차이를 보이고 있다. 하지만 음성인식 엔진의 성능
평가는 batch형식으로만 진행 되며, 실사용자가 확인하기는 어려운 상황이다. 이에 실 사용자들 중 상
당 부분 보유 되고 있는 아이폰 기반으로 음성인식 엔진 성능을 테스트 할 수 있는 클라이언트 개발을
목표로 한다.
내용2(응용)
다른 애플리케이션들에서 쉽게 이용할 수 있도록 구현된 client 애플리케이션을 openAPI 형태로 제작
구현언어 및
환경
iOS 기반 프로그래밍 (iPhone에서 동작), xcode 환경
Figure 1.1. 음성인식
Server-Client 구조도
Figure 1.2. 안드로이드 기반
음성인식 클라이언트 예시
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멀티미디어 시스템 연구실 (1/2)
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Project 2 : 비디오 샷 체인지 디텍터 구현
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비디오 샷 검출은 Video Contents 분석시의 기본 스텝
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참여 가능 인원: 1~2명, 예상 기간: 2~3개월
•
프로젝트 개요
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Simple한 Shot Change Detection 엔진 개발
Shot Change Detection 결과 분석을 위한 분석 GUI 개발
내용1
내용2(응용)
샷은 영상 편집의 기본 단위가 된다. 이는 비디오의 내용 기반 질의시 탐색의 가장 기본적인 단위가 된다.
편집시 샷과 샷 사이를 연결할 때 Cut, Gradual Change등의 방법을 이용하는데 우리는 역으로 Cut, Gradual
Change가 나타나는 특성을 분석하여 영상에서 이러한 부분을 찾아 자동으로 샷을 구분하는 것을 목적으로 한다.
Video tagging system, copy detection
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멀티미디어 시스템 연구실 (2/2)
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데이터베이스 연구실 (1/2)
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제목: 하둡(Hadoop)을 사용한 온라인 커뮤니티 사이트에서의 실시간 클러스터 분석
– Hadoop 프레임워크를 사용한 온라인 커뮤니티 사이트에서의 관계망 분석
•
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참여 가능 인원: 1~2명, 예상기간: 2개월
프로젝트 개요
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Hadoop 클러스터를 구축하고 MongoDB, Mahout 등 데이터 관리&분석에 필요한 기술을 습득
구축한 Hadoop 클러스터 상에서 커뮤니티 데이터를 크롤링하여 데이터 확보(Python Beautiful Soup 라이브러리
사용)
확보한 데이터를 사용하여 온라인 커뮤니티 내 사용자간 관계망 분석
D3.js 등의 시각화 라이브러리를 사용하여 분석 내용 시각화
온라인 커뮤니티 내 관계망 분석
Hadoop 아키텍쳐
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데이터베이스 연구실 (2/2)
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제목: 시간/공간 정보 인덱스에 기반한 의미 검색 엔진 개발
–
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위치 태그 및 위치 관련 정보가 들어있는 텍스트 기반 자료를 분석하여 시공간 질의가 가능한 검색
기술 개발
참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 2개월
프로젝트 개요
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위치 태그(Geotag) 및 위치 관련정보 (Geotext)가 들어있는 텍스트 기반 자료 분석
Near Neighbor Query 및 Time Travel Query에 대한 대응 인덱싱 기술 개발
시공간 질의 검색 인터페이스 개발
시공간 질의 서비스
시스템 아키텍쳐
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분산연구실 (1/2)
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프로젝트1 제목: “Raspberry Pi” 를 이용한 홈 CCTV 소프트웨어 개발
•
•
– “Raspberry Pi” 를 이용하여 스마트 폰과 웹에서 홈 CCTV를 가능하게 하는 소프트웨
어 개발 및 성능 측정
참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 4개월
프로젝트 개요
내용1
“Raspberry Pi”를 이용하여 스마트 폰에서 원격으로 떨어진 공간을 실시간으로 모니터링 할 수 있는
서버를 구축하고, 스마트 폰과 웹을 통해 확인할 수 있는 어플리케이션 개발.
내용2(응용)
더 나아가 “Arduino”를 이용하여 “Raspberry Pi”에 연결된 카메라를 스마트 폰 또는 웹에서 제어 함
으로써 더 넓은 범위를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 기능 제공.
구현언어 및
환경
C언어를 이용하여 실시간으로 촬영 중인 영상을 전송하는 서버를 구축하고 Java 또는 Object-C를 이
용하여 스마트 폰에서 구동 가능한 어플리케이션 개발.
Figure 1.1. Raspberry Pi와 Camera
Figure 1.2. Arduino Leonardo
(www.arduino.cc)
Figure 1.3. 휴대폰을 통한
실시간 모니터링
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분산연구실 (2/2)
•
프로젝트2 제목: Openstack 을 이용한 클라우드 구축 및 클라우드 자원 관리
•
•
– IaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 오픈소스 프로젝트인 Openstack을 이용하여 클라우드
를 구축 후 이를 이용한 클라우드 자원 관리 연구
참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 4개월
프로젝트 개요
내용1
IaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 오픈소스 프로젝트인 Openstack을 이용하여 클라우드를 구축. 이를 이
용한 클라우드 자원 관리. 클라우드의 다양한 자원들을 효율적인 방법으로 관리하는 방법에 대한 연
구
내용2(응용)
자원 관리하는 방법에 대한 연구에서 더 나아가 자원 관리 방법을 최적화 시키거나 동적으로 관리할
수 있는 연구를 진행할 수 있음.
구현언어 및
환경
Linux 환경에서 Openstack을 설치하고, Openstack이 구현되어 있는 파이썬(Python)을 주로 사용하
여 필요한 부분을 프로그래밍 할 것.
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소프트웨어 엔지니어링 연구실 (1/4)
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프로젝트 제목: EXXO Brain Project
•
•
– 다양한 지식/기기 등을 조합하여 최적의 업무를 수행하는 방법을 찾아내는 Adaptive
Software를 개발
참여 가능 인원: 3~4명, 예상기간: 12개월
프로젝트 개요
Cost-Benefit 평가모델
Cost 평가 Metric 선정 및
평가 모델 개발
Benefit 평가 Metric 선정
및 평가 모델 개발
지식 협상
Cost-Benefit 평가 요소별
연관성 반영한 가중치 부여
모델 개발
모델 기반 지식 협업 시너지
최적화 알고리즘 개발
신뢰성 평가/검증 기술
자기 주도/강화 학습
지식 협업 재협상
지식/기기 상호간의 신뢰성
요구사항 및 평가 지표 정의
신뢰성 분석을 위한 신뢰성
평가 모델 연구
실시간 검증을 위한 신뢰성
지원 도구 개발
자율 협업 만족도 평가
모델
협업 시너지 성능
모니터링
자율 협업 패턴 학습
알고리즘
협업 참여중인
지식베이스/기기 변화
감지
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소프트웨어 엔지니어링 연구실 (2/4)
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소프트웨어 엔지니어링 연구실 (3/4)
•
프로젝트2 제목: 핀테크(Fintech) Project
–
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•
•
핀테크(Fintech) = 금융(Fincance) + 기술(Technology)
금융서비스와 관련된 기술을 총칭(모바일 결제, 송금, 자산관리 등)
Ex) Paypal, 알리바바, 카카오 페이, 삼성 페이
소액 송금, 비트코인, NFC 결제 분야 등에서 일부 핀테크 스타트업이 등장 중이나, 아
직 국내 시장에 미치는 영향은 낮은 상황
참여 가능 인원: 3~4명, 예상기간: 12개월
프로젝트 개요
–
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핀테크 기술 개발
인력 양성
스타트 업 지원
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소프트웨어 엔지니어링 연구실 (4/4)
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자연어처리 연구실 (1/2)
•
프로젝트1 제목: 음성대화 인터페이스 개발
– 목적지향 대화 모델 및 채팅 모델 개발
•
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참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 3개월
프로젝트 개요
스마트폰을 위한 음성대화 인터페이스 구현
내용 1
내용2
스마트폰의 기본 기능(전화 걸기, 문자 보내기, 음악 재생 등)을 서비스 할 수 있는 목적지향 대화 모델
개발
내용3
1문 1답 수준의 채팅 모델 개발
구현언어 및
환경
안드로이드 스마트폰, JAVA 개발환경
Natural Language Understanding
김연아한테 전화 걸어줘
Dialogue Manager
call(01099998888)
“김연아님께 전화거는 중입니다.”
Output Generation
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자연어처리 연구실 (2/2)
•
프로젝트2제목: 질의응답 시스템 개발
– 위키백과 데이터 정제 및 구조화
– 자연어 질의 분석 및 응답 생성 개발
•
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참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 3개월
프로젝트 개요
내용 1
위키백과 기반의 질의 응답 시스템 구현
내용2
위키백과 데이터로부터 지식 DB 구축
내용3
자연어 질의 분석, 정보검색, 문장 생성 기술을 이용한 QA 시스템 개발
구현언어 및
환경
JAVA 개발환경
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데이터마이닝 연구실 (1/2)
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프로젝트 제목: 추천 시스템 개발
참여 가능 인원: 2~3명
예상기간: 4개월
프로젝트 개요
– 추천 시스템은 다수의 아이템 중에서 사용자의 흥미에 맞는 아이템을
추천해주는 시스템을 의미 (대상: 뉴스나 지식, 음식점 같은 일반 정
보 및 영화, 음반, 서적, 의류 등)
– 사용자 평가, 제품 상세 설명, 고객 정보 등을 기반으로 한 추천 알고
리즘 및 응용 개발
– 기존 데이터(예: Netflix, MovieLens, Yahoo! Music) 또는 새롭게 수집
한 데이터(예: 대학 강의 평가, 맛집 평가 등)로 적용 및 평가
– 추천 시스템을 탑재한 웹사이트, 또는 응용 소프트웨어 구현
– 상황에 맞는 추천 (예: 날씨, 계절, 나이, 성별), 그룹 추천 (2인 이상)
등으로 확장 가능
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데이터마이닝 연구실 (2/2)
•
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프로젝트 제목: 생물정보학을 이용한 데이터 마이닝
참여 가능 인원: 2~3명
예상기간: 4개월
프로젝트 개요
– 병원에서 수집된 환자 데이터의 분석을 통해 유의미한 지식 발견
 각종 검사 (예: 혈액, 초음파, CT) 및 문진 데이터 등 사용
 이종 데이터간의 결합, 연관성 분석
 질병 진단 및 예측, 치료 효과 검증 등에 활용
 기계학습 알고리즘 개발 및 적용 (예: 딥러닝)
– 모바일 기기에서 수집되는 데이터의 추가 및 앱 개발로 확장 가능
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임베디드 컴퓨팅 연구실
•
프로젝트 제목: 데이터 마이닝에 활용되는 알고리즘을 FPGA(Field-Programmble Gate
Array)를 활용한 Hardware Accelerator 구현
– FPGA는 Reconfigurable Computing Engine으로 재구성이 가능한 Hardware
– Decision Tree Classification, K-means 등의 데이터 마이닝 알고리즘을 ISE Design Suite
등의 CAD Tool을 활용하여 FPGA에 매핑하여 구현
•
•
참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 2~3개월
프로젝트 개요
내용1
구현언어
및
환경
Figure 1. Basic architecture of FPGA
Decision Tree Classification 등의 데이터 마이닝 알고리
즘을 이해하고 FPGA의 구조와 특징을 이해한다. FPGA를
Progress를 이해하고 FPGA를 활용하기 위한 Tool과 필요
한 경우 VHDL 언어에 대해 공부한다. 최종적으로 알고리
즘을 구현하여 FPGA에 매핑하여 동작해본다.
활용 FPGA는 Xilinx의 Spartan 6 를 활용하여 ISE Design
Suite Tool을 활용한다.
언어는 C, VHDL 등을 활용한다.
Figure 2. Architecture for Decision Tree Classification
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자동설계 연구실(1/2)
• 프로젝트 제목: CW Rejection을 위한 항 재밍 필터 설계
• 참여 가능 인원: 1-2명 (디지털 회로 설계에 흥미 있는 학생)
• 프로젝트 개요 (예상기간: 2-3개월)
민간의 차량, 휴대용 기기뿐만 아니라 군 분야까지 GPS 위성 항법이 널리 사
용되고 있으나 CW (Continuous Wave)와 같은 간단한 Tone 재밍 만으로도
GPS 항법은 무용지물이 되고 만다. 이러한 재밍을 억제하는 방법 중 필터가
사용되는데 Adaptive Transversal Filter, Lattice Filter 등 다양한 구조와 알고
리즘을 C 언어로 구현하고 각 설계와의 장 단점 비교 및 복잡도 분석을 수행한
다. (설명을 원하는 학생은 담당교수(임종석)와 면담 바랍니다).
• 참고사항
Telace㈜라는 업체에서 여름 방학 중 인턴십을 수행할 학생에 한합니다.
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자동설계 연구실(2/2)
• 프로젝트 제목: 지자기센서를 통합한 항법 필터 설계
• 참여 가능 인원: 1-2명 (디지털 회로 설계에 흥미 있는 학생)
• 프로젝트 개요 (예상기간: 2-3개월)
휴대용 기기를 통하여 GPS에 의한 위성항법이 사용되고 있으나 GPS 항법이
어려운 실내, 지하 주차장과 같은 장소에서는 Accelerometer 및 Gyroscope와
같은 관성 센서를 통합한 결합 항법도 사용되고 있다. 특히 항법의 정확도를
향상시키기 위하여 외부 간섭에 영향을 받지 않고 짧은 시간 동안 정확도를 제
공하는 Gyroscope와 장시간이라도 절대 방위각을 제공하는 지자기 센서의 장
정을 통합할 필요가 있다. 보행자 항법을 위하여 Step 감지, Step 거리 추정,
지자기 센서의 간섭 추정, 방위각 계산을 Simulation을 통하여 검증하고 전체
항법 필터의 요소로서 추가 설계에 따른 장 단점을 비교한다. (설명을 원하는 학
생은 담당교수(임종석)와 면담 바랍니다).
• 참고사항
Telace㈜라는 업체에서 여름 방학 중 인턴십을 수행할 학생에 한합니다.
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시스템 모델링 및 최적화 연구실
• 프로젝트 제목: 계산적 지능 최적화 알고리즘을 응
용한 NP-Hard 문제 해법 알고리즘 디자인 및 구
현
• 참여 가능 인원: 1-2명
• 예상기간: 3개월
• 프로젝트 개요: 기존의 계산적 지능 최적화 알고리
즘들 중 선택하여 (예: 개미알고리즘) 그 알고리즘
을 적절히 변형/응용하여 선택한 NP-Hard 문제를
(예: 순회판매원, 중국우체부 문제 등) 풀기 위한
해법을 디자인하고, 푸는 과정을 Graphical Tool
을 사용하여 구현하여 본다.
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데이터공학 & 모바일컴퓨팅 연구실 (1/3)
•
프로젝트1 제목: SNS(Social Network Service)의 image big data를 clustering Algorithm을
통해 분석하는 모듈 구현.
–
•
•
대표적인 SNS인 Instagram과 Twitter에서 crawling하여 얻은 data를 clustering
참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 2~3개월
프로젝트 개요
내용1
Instagram과 같이 image data를 통해 소통하는 SNS에 저장된 image data를 image 자체의 특징
(RGB, GPS 등)을 이용하는 것이 아닌, upload된 image의 tag, 해당 image에 호감을 표시한 사용자
혹은 uploader의 follower/following 등을 이용하여 분석한다.
내용2(응용)
이렇게 얻어진 SNS image big data 분석 결과를 바탕으로 실생활 혹은 산업에 적용한 어플리케이션
혹은 웹서비스 개발.(ex. 상품 마케팅, 상점 및 장소 추천 등)
구현언어 및
환경
C/C++를 기본으로하며, Python, Objective C(or swift)를 추가로 이용하여 Linux상에서 Big data 분
석 모듈을 구현하고, 이를 이용한 iOS application을 개발한다.
Fig 1. SNS(Social Network Service)
Fig 2. 기본적인 Clustering 예시
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데이터공학 & 모바일컴퓨팅 연구실 (2/3)
•
프로젝트2 제목: Lifestyle & Health data를 clustering 기법을 이용하여 분석하는 모듈 구현
–
날씨, 지역에 따른 생활 패턴, 개인 질병 등과 같은 정보를 수집하여 clustering을 비롯한 data mining 기법을 이용하
여 분석
• 참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 2~3개월
•
프로젝트 개요
내용1
Apple Health app 혹은 Samsung S Health를 통해 얻은 개개인의 생활정보와 날씨, 음식, 질병 등의 데
이터를 분석하여 서로 상관관계를 얻는 것을 목표로 한다.
내용2 (응용)
이 과제를 통해서 얻어진 자료를 바탕으로 개개인에 맞는 맞춤형 건강 정보와 조언을 해주는 application
혹은 web service를 개발한다.
구현언어 및
환경
C/C++를 기본으로하여 분석 모듈은 Linux 서버에서 작업하고, Objective C(or swift) 혹은 JAVA를 이용
한 응용 iOS 또는 Android application을 제작한다.
Fig 1. Apple Health Kit
Fig 2. Samsung S Health
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데이터공학 & 모바일컴퓨팅 연구실 (3/3)
•
프로젝트3 제목: 비정규화 데이터를 수집하고 그것을 저장할 NoSQL Database 구축
–
Twitter, Instagram, or Facebook과 같은 SNS(Social Network Service)의 데이터를 기반으로 한 Database 구축
•
참여 가능 인원: 2~3명, 예상기간: 2~3개월
•
프로젝트 개요
실제 SNS 데이터(예: 페이스북, 인스타그램, 트위터)를 수집하고, MongoDB, Cassandra, CouchDB,
Hbase등의 NoSQL 데이터베이스 시스템중 알맞은 것을 선정하여 실제 비정형데이터를 위한 데이터베이
스를 구축.
내용1
내용2 (응용)
구축된 Database를 이용하여 데이터를 분석 하거나 효율적인 SNS application 혹은 web service를 개
발한다.
구현언어 및
환경
C언어에 대한 기초적인 지식과 Database에 대한 지식을 바탕으로 Linux server에서 작업한다. 자료 수
집을 위해 Python 혹은 Ruby를 이용한다.
Fig 2. MongoDB
Fig 1. 대표적인 SNS
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