- 상담일정: 5월 11(월) ~ 5월 14일(목)
- 기간내 이메일로 문의
- 메일 제목은 [졸업과제2020] 로 시작할 것!
- 이메일: 권준호 교수 (jhkwon at pusan dot ac dot kr )
2. 과제진행 방식
- 각 주제별로 2-3명이 팀을 구성하여 진행
- 방학중에 졸업 과제 진행이 가능해야 함
- 결과물로서 국내 학회에 데모 논문 제출 필수
3. 졸업 과제 주제
A. 데이터 공정성(fairness) 가시화 도구 개발
(1) 배경 공정성을 위한 기초 개념 정리와 지표의 개발 및 검증: 인공지능 분석에서 공정성이 문제 되는 경우
- 공정성은 데이터가 특정 성별, 연령 및 인구집단 등에 집중되어 있어서 특정 계층의 자료에 대한 인식율 등이 저하되는 문제임.
예를 들어, 서양인 중심으로 개발된 인공지능은 동양인의 얼굴인식, 식품인식 등에서 현저한 성능저하로 귀결됨
(2) 목적: 맵리듀스/스파크 기반의 빅데이터 공정성 보정 기법 개발
- 대량의 데이터에 대한 공정성 보정을 효율적으로 처리하기 위한 맵리듀스(Hadoop)이나 스파크 기반의 배치 처리 기법 설계 및 구현
B. 비정형 이미지 데이터 품질 지표 평가 모델링 및 구현
- 목적: 이미지 데이터 품질 진단 기법을 분석하고 딥 CNN 기반의 이미지 품질 진단및 예측 기법을 구현함
- 수요기업: 데이터 관련 기업들
C. 시맨틱 궤적 빅 데이터 (semantic trajectory big data) 분석 알고리즘 및 가시화
- 목적: 과학관 방문객의 행동 파악을 위해서
- 주제:
+ 공통 방문 경로 추출
+ Hot spot 탐지
+ 방문객 분류
- 알고리즘 구현 및 웹 기반 가시화 구현
- 수요기업: 국내과학관, 맵 서비스 제공 업체(네이버, 카카오)
D. 외부 이동 궤적 데이터와 맵 매칭 알고리즘 구현
- 대상: Traccar 디바이스를 통하여 수집한 이동 경로 데이터가 존재
- 목적: 이동 경로 데이터를 실제 맵에 가시화 하는 경우 튀는 상황이 발생함
- HMM 기반 알고리즘 + 딥러닝 기반 알고리즘을 사용하여 고도화된 맵 매칭 서비스 구현
- 수요기업: 맵 서비스 제공 업체(네이버, 카카오)
E. 기능성 게임(Serious Game) 제작
- 재미가 있어야 함!
- 실 생활에 도움에 되는 시나리오
- 잘 만들어서 G-스타에 참가(?)하여 전시