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컴퓨터공학과 졸업프로젝트 주제 제안서 (교수용) |
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교수 성명 |
이규철 (1) |
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프로젝트명 |
Spark 기반 국내 공공 빅 데이터 검색 시스템 개발 |
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목표 |
분산병렬 프레임워크인 Apache Spark를 기반으로 교통, 의료, 기상 등 분야의 공공 빅 데이터 시각화 기능 및 검색을 위한 사용자 인터페이스 개발 |
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주요결과물 |
- 국내 공공 빅 데이터 시각화 기능 - 국내 공공 빅 데이터 검색 사용자 인터페이스 |
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주요내용 |
- Apache Spark 개발환경 구축 - 활용 가능한 국내 공공 데이터 확보 - Spark를 사용한 공공 빅 데이터 시각화 기능 개발 - REST API 등을 사용하여 공공 빅 데이터 검색을 위한 사용자 서비스 & 인터페이스 기능 개발 |
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필요기술 |
Linux 기본 사용법 Java 혹은 Scala 사용법 |
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기업 멘토 |
성명: |
소속/직책: / |
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☎ 010- |
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학생들이 참고할 기타사항 |
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컴퓨터공학과 졸업프로젝트 주제 제안서 (교수용) |
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교수 성명 |
이규철 (2) |
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프로젝트명 |
딥러닝 기반의 경로 예측 모델 개발 |
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목표 |
GPS 데이터를 통하여 보행자 및 운송수단의 경로를 예측하는 딥러닝 기반의 모델 개발 |
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주요결과물 |
보행자 및 각 운송수단(택시, 버스)에 적합한 RNN기반 경로 예측 모델 보행자 및 운송수단의 단위예측시간에 따른 모델 성능 제시 |
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주요내용 |
활용가능한 보행자 및 운송수단의 경로 오픈 데이터셋 분석 RNN 기반의 보행자 및 각 운송수단에 적합한 경로 예측 딥러닝 모델 개발 |
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필요기술 |
Ubuntu 운영체제에서 프로젝트 진행 Python을 이용한 어플리케이션 개발 Tensorflow를 사용한 학습모델 개발 |
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기업 멘토 |
성명: |
소속/직책: / |
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☎ 010- |
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학생들이 참고할 기타사항 |
Linux, Python, TensorFlow 경험이 부족하여도 본 프로젝트와 관련된 다양한 학습 자료를 제공할 예정 프로젝트를 진행하는 동안 학과 또는 연구실이 보유한 GPU 서버의 계정을 발급하여 사용할 예정 |
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컴퓨터공학과 졸업프로젝트 주제 제안서 (교수용) |
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교수 성명 |
이 규 철 (3) |
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프로젝트명 |
최신 GAN 모델 동향 분석 및 비교 연구 |
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목표 |
Text- to- Image Tranlation 분야 생성 모델 동향을 분석하고, 실제 SOTA(State- of- the- art) 모델을 재생산하여 비교, 분석 경험을 할 수 있도록 함 |
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주요결과물 |
- 최신 Text- to- Image Translation 동향 분석 - GAN 모델 재생산 코드(baseline model, SOTA model * 2) |
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주요내용 |
- 기본적인 딥러닝 생성 모델에 대한 이해를 높이고, 최신 기술 동향을 파악하여 경험을 축적할 수 있도록 함 - 기존에 공개된 Text- to- Image Translation 관련 논문, 코드를 답습하여 모델을 재생산 - 재생산한 모델을 비교, 분석하여 딥러닝 모델에 대한 이해도를 높임(최소 2개 이상의 SOTA 모델 비교) - 졸업 프로젝트 진행 예정은 다음과 같음(총 9개월) - 최신 GAN 기술 동향 분석(1개월) - 학습데이터 및 모델 평가 방법 조사(1개월) - 베이스라인 모델 재생산(2개월) - SOTA 모델 재생산(4개월, 최소 2개 모델 이상) - 각 모델 특성 비교, 분석(1개월) |
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필요기술 |
모델 재생산을 위한 환경은 아래와 같음 - pytorch 프레임워크 - linux(ubuntu) 환경 - python 3 각 모델의 정확한 비교, 분석을 위해 동일한 환경에서 재생산하여야 함 |
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기업 멘토 |
성명: |
소속/직책: / |
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☎ 010- |
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학생들이 참고할 기타사항 |
- 딥러닝 경험을 위한 프로젝트이기 때문에 어떠한 형태의 오픈소스 프로젝트를 활용해도 무관하나, 결과물(최소 3개의 모델)간의 정확한 비교를 위하여 동일한 환경에서의 재생산이 이루어져야 함 - 오픈소스 프로젝트를 활용함에 있어서 각 오픈소스에서 규정한 라이센스에 어긋나지 않도록 함 |
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