공지사항
[교육] 2023 동계 마이크로캡스톤디자인 경진대회 신청 안내 및 주제공지
작성자
김용호
작성일
2023-10-23 14:15
조회
812
전남대학교 Energy+AI 핵심인재양성 교육연구단에서는 마이크로캡스톤디자인 신청 및 경진대회 주제 관련하여 안내 사항 공지해드립니다.
1. 2023 동계 마이크로캡스톤디자인 경진대회 안내
- 목적 : Energy+AI 와 관련한 하나의 주제를 선택하여 팀을 이루어 문제 파악 및 목표 설정, 데이터 수집 및 전처리, 모델 적용, 결과분석의 과정을 통해 주어진 문제를 해결함으로써 참여 학생의 Energy+AI 융합 교육 실무 경험 향상을 위함
- 참여대상 : 전남대학교 Energy+AI 핵심인재양성 교육연구단 참여 학생
- 팀 구성 : 3인 1조 (Data Gathering 1인 + Data Labeling 1인+ Data Coding 1인) 구성 원칙
- 운영절차 : 주제공지(10.23.) ▶ 참가신청서 제출(~10.30.) ▶ 마이크로캡스톤디자인 진행(10.31.~11.21.) ▶ 결과보고서 제출(11.21.) ▶ 결과보고서 및 코드 자료 평가 진행(11.22.~11.24.) ▶ 경진대회 결과 안내(11.27.)
2. 2023 동계 마이크로캡스톤디자인 신청 안내
- 마이크로캡스톤디자인 신청서는 각 팀당 팀장 한 명만 로그인 후 작성하여 제출
- 홈페이지 상단 '마이크로캡스톤디자인 신청' 클릭 ▶ 팀 명 및 팀원 등 필요 내용 작성 후 제출
- 최종 선발 팀은 연구단 홈페이지 및 인스타그램을 통해 10월 30일 공지 예정
- 신청서 작성 기한은 2023.10.23.(월) ~ 2023.10.30.(월) 17:00 까지
3. 마이크로캡스톤디자인 주제 공지
가. 자연어 검색엔진 만들기
[키워드]
NLU, Embedding, Similarity, Search, Data processing
[개요]
자연어 검색엔진은 우리가 일상에서 사용하는 언어인 자연어를 이해하고 처리하는 기술을 바탕으로 웹에
서 정보를 검색할 수 있도록 도와주는 도구이다. 예를 들면, 구글 검색이 자연어 검색엔진의 대표적인 예이
다.
자연어 검색엔진은 우리가 검색어로 입력한 문장이나 단어를 이해하고, 관련된 웹페이지를 찾아주는 역할
을 한다.이를 위해 검색엔진은 수많은 웹페이지를 크롤링하여 색인화된 데이터베이스를 만들어 놓는다.
[문제]
주어진 문서에서 사용자의 질문에 대해 대답이 될 수 있는 문장을 발췌하여 출력하라.
예를 들면, 손흥민에 대한 wikipedia 문서가 주어지면, 그 문서에서 "손흥민의 소속 팀은?" 이라는 사용자
의 질문에 대해 대답이 될 수 있는 문장("현재 프리미어리그의 토트넘 홋스퍼와 대한민국 축구 국가대표팀
에서 활동하고 있으며 토트넘 홋스퍼와 대한민국 대표팀의 주장을 맡고 있다.")을 발췌하여 출력한다.
나. Out-of-Distribution for MNIST
[키워드]
Image, OOD, MNIST
[개요]
Out-of-Distribution (OOD) 문제란 기계 학습에서 중요한 문제이다. 이 문제는 모델이 이전에 본 적이 없
는 새로운 데이터에 직면했을 때 발생한다. 즉, 모델이 훈련된 데이터와 전혀 다른 데이터에 대해 예측을
하는 것이다.
MNIST 데이터셋은 손으로 쓴 숫자 이미지로 구성되어 있다. 많은 기계 학습 모델들은 이 데이터셋을 훈련
하는 데 사용된다. 예를 들어, MNIST 데이터셋을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 인식하는 모델을 훈련시킬
수 있다. 하지만 MNIST 데이터셋에는 숫자 0부터 9까지의 이미지만 있으므로, 모델을 훈련시킨 후 모델에 'A'나
'B'와 같은 알파벳 이미지를 넣으면 모델이 예측을 할 수 없다. 왜냐하면 모델은 훈련할 때 알파벳 이미지를
본 적이 없기 때문이다. 이러한 알파벳 이미지는 MNIST 데이터셋의 범위를 벗어나므로, Out-of-
Distribution 으로 간주된다.
[문제]
MNIST 데이터셋으로 학습된 모델이 대해, 모델의 입력으로 숫자(In-Distribution)가 들어오면 해당하는
숫자가 무엇인지 출력하고, 숫자가 아닌 다른 입력(Out-of-Distribution)이 들어오면 'OOD'를 출력하라.
모델을 직접 훈련시키지 않고 훈련된 모델을 사용하여도 상관 없다.
다. Out-of-Distribution for ImageNet1K
[키워드]
Image, OOD, ImageNet1K
[개요]
ImageNet은 2009년부터 시작된 대규모 컴퓨터 비전 연구 프로젝트로, 수백만 개의 이미지를 포함하는
대형 데이터셋을 제공한다. 이미지 분류, 객체 검출, 객체 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위해 사용된
다.
ImageNet1K는 ImageNet의 하위 데이터셋 중 하나로, 1,000개의 카테고리로 분류된 약 1백만 개의 이
미지를 포함하고 있다. 여러 종류의 개체, 동물, 식물, 사물 등 다양한 이미지들이 포함되어 있다. 각 이미
지에는 단일 객체가 포함되어 있을 수도 있고, 여러 객체가 있을 수도 있다.
ImageNet1K 데이터셋은 주로 컴퓨터 비전 연구 및 딥러닝 모델의 학습에 사용된다. 목표는 모델이 다양
한 카테고리의 이미지를 정확하게 분류하거나 객체를 검출하고 분할하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 하
는 것이다.
ImageNet1K는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 널리 사용되는 데이터셋 중 하나로, 딥러닝 모델의 성능을 평
가하거나 비교할 때 자주 사용된다. 이를 통해 모델의 일반화 능력과 성능을 확인할 수 있다.
[문제]
ImageNet1K 의 1,000개의 카테고리에 들어가는 이미지들(In-Distribution)에 대해 분류결과를 출력하
고, 들어가지 않는 이미지들(Out-of-Distribution)에 대해서는 'OOD'를 출력하라.
모델을 직접 훈련시키지 않고 훈련된 모델을 사용하여도 상관 없다.
라. F10.7 태양활동지표 예측
[키워드]
Time series, Multi-channels, Data processing
[개요]
F10.7은 태양에서 방출되는 라디오파의 강도를 측정하는 지표로, 태양에서는 X-선, 광선, 라디오파 등 다
양한 형태의 복사 에너지가 방출되는데, 그 중에서 라디오파는 지구의 대기와 상호작용하여 우리의 환경에
영향을 미친다.
F10.7 지표는 태양 활동 주기와 매우 관련이 깊다. 태양 활동이 강해지면 F10.7 값이 증가하며, 태양 활동
이 약해지면 F10.7 값이 감소한다. 이를 통해 태양 활동의 변동을 간접적으로 알아볼 수 있다.
태양활동 주기와 F10.7은 태양에서 발생하는 에너지 변동을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 이를 통해
태양 활동이 지구의 날씨나 기후에 어떤 영향을 미치는지, 또는 우주 비행에 어떤 위험 요소가 있는지 등을
연구할 수 있다.
[문제]
저궤도 인공위성은 운용기간(5년)동안 원자산소에 노출되어 침식이 일어난다. 위성궤도에서의 원자산소량
에 큰 영향을 미치는 요인중 하나가 태양의 활동이다. 또한 인공위성의 설계에서 실제 발사에 이르기까지
는 보통 2년정도의 시간이 필요하다.
적절한 인공지능 모델을 선택하고 자료를 가공하여 7년간의 태양의 활동을 예측하라.
예측성능의 확인을 위해 2016년 이전의 자료를 사용하여 2016년~2023년의 태양활동을 예측하고 실측
자료와 비교 해본다.
마. Energy+AI 관련 자율 주제(학생 주도 산학 챌린지 프로젝트)
[분석목표]
AI Hub (aihub.or.kr)와 같은 공공 데이터 기반 자율 주제 발굴
[예시]
1. 전력 설비 에너지 패턴 및 고장 분석 센서
2. 건물 균열 탐지 이미지
3. 운전자 및 탑승자 상태 및 이상행동 모니터링
4. 태아 심박동 모니터링 데이터 등
4. 마이크로캡스톤디자인 경진대회 수상 및 참여 특전
- 최우수상 및 장려상 수상 대상 팀 전원 상장 및 상금 지급
- 참가상 대상 팀 전원 상금 지급
- 최우수상 수상 팀에겐 '2023 Energy+AI 성과공유회' 발표 기회 제공
- 참여 학생 전원 마일리지 지급
※ 2023 하계 마이크로캡스톤디자인 경진대회에 참여하지 않은 학생분들은 2023학년도 이수기준 충족 조건 달성을 위해 꼭 참여하시길 바랍니다.
기타문의사항은 ☎ 062-530-5341 로 문의바랍니다.
1. 2023 동계 마이크로캡스톤디자인 경진대회 안내
- 목적 : Energy+AI 와 관련한 하나의 주제를 선택하여 팀을 이루어 문제 파악 및 목표 설정, 데이터 수집 및 전처리, 모델 적용, 결과분석의 과정을 통해 주어진 문제를 해결함으로써 참여 학생의 Energy+AI 융합 교육 실무 경험 향상을 위함
- 참여대상 : 전남대학교 Energy+AI 핵심인재양성 교육연구단 참여 학생
- 팀 구성 : 3인 1조 (Data Gathering 1인 + Data Labeling 1인+ Data Coding 1인) 구성 원칙
- 운영절차 : 주제공지(10.23.) ▶ 참가신청서 제출(~10.30.) ▶ 마이크로캡스톤디자인 진행(10.31.~11.21.) ▶ 결과보고서 제출(11.21.) ▶ 결과보고서 및 코드 자료 평가 진행(11.22.~11.24.) ▶ 경진대회 결과 안내(11.27.)
2. 2023 동계 마이크로캡스톤디자인 신청 안내
- 마이크로캡스톤디자인 신청서는 각 팀당 팀장 한 명만 로그인 후 작성하여 제출
- 홈페이지 상단 '마이크로캡스톤디자인 신청' 클릭 ▶ 팀 명 및 팀원 등 필요 내용 작성 후 제출
- 최종 선발 팀은 연구단 홈페이지 및 인스타그램을 통해 10월 30일 공지 예정
- 신청서 작성 기한은 2023.10.23.(월) ~ 2023.10.30.(월) 17:00 까지
3. 마이크로캡스톤디자인 주제 공지
가. 자연어 검색엔진 만들기
[키워드]
NLU, Embedding, Similarity, Search, Data processing
[개요]
자연어 검색엔진은 우리가 일상에서 사용하는 언어인 자연어를 이해하고 처리하는 기술을 바탕으로 웹에
서 정보를 검색할 수 있도록 도와주는 도구이다. 예를 들면, 구글 검색이 자연어 검색엔진의 대표적인 예이
다.
자연어 검색엔진은 우리가 검색어로 입력한 문장이나 단어를 이해하고, 관련된 웹페이지를 찾아주는 역할
을 한다.이를 위해 검색엔진은 수많은 웹페이지를 크롤링하여 색인화된 데이터베이스를 만들어 놓는다.
[문제]
주어진 문서에서 사용자의 질문에 대해 대답이 될 수 있는 문장을 발췌하여 출력하라.
예를 들면, 손흥민에 대한 wikipedia 문서가 주어지면, 그 문서에서 "손흥민의 소속 팀은?" 이라는 사용자
의 질문에 대해 대답이 될 수 있는 문장("현재 프리미어리그의 토트넘 홋스퍼와 대한민국 축구 국가대표팀
에서 활동하고 있으며 토트넘 홋스퍼와 대한민국 대표팀의 주장을 맡고 있다.")을 발췌하여 출력한다.
나. Out-of-Distribution for MNIST
[키워드]
Image, OOD, MNIST
[개요]
Out-of-Distribution (OOD) 문제란 기계 학습에서 중요한 문제이다. 이 문제는 모델이 이전에 본 적이 없
는 새로운 데이터에 직면했을 때 발생한다. 즉, 모델이 훈련된 데이터와 전혀 다른 데이터에 대해 예측을
하는 것이다.
MNIST 데이터셋은 손으로 쓴 숫자 이미지로 구성되어 있다. 많은 기계 학습 모델들은 이 데이터셋을 훈련
하는 데 사용된다. 예를 들어, MNIST 데이터셋을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 인식하는 모델을 훈련시킬
수 있다. 하지만 MNIST 데이터셋에는 숫자 0부터 9까지의 이미지만 있으므로, 모델을 훈련시킨 후 모델에 'A'나
'B'와 같은 알파벳 이미지를 넣으면 모델이 예측을 할 수 없다. 왜냐하면 모델은 훈련할 때 알파벳 이미지를
본 적이 없기 때문이다. 이러한 알파벳 이미지는 MNIST 데이터셋의 범위를 벗어나므로, Out-of-
Distribution 으로 간주된다.
[문제]
MNIST 데이터셋으로 학습된 모델이 대해, 모델의 입력으로 숫자(In-Distribution)가 들어오면 해당하는
숫자가 무엇인지 출력하고, 숫자가 아닌 다른 입력(Out-of-Distribution)이 들어오면 'OOD'를 출력하라.
모델을 직접 훈련시키지 않고 훈련된 모델을 사용하여도 상관 없다.
다. Out-of-Distribution for ImageNet1K
[키워드]
Image, OOD, ImageNet1K
[개요]
ImageNet은 2009년부터 시작된 대규모 컴퓨터 비전 연구 프로젝트로, 수백만 개의 이미지를 포함하는
대형 데이터셋을 제공한다. 이미지 분류, 객체 검출, 객체 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위해 사용된
다.
ImageNet1K는 ImageNet의 하위 데이터셋 중 하나로, 1,000개의 카테고리로 분류된 약 1백만 개의 이
미지를 포함하고 있다. 여러 종류의 개체, 동물, 식물, 사물 등 다양한 이미지들이 포함되어 있다. 각 이미
지에는 단일 객체가 포함되어 있을 수도 있고, 여러 객체가 있을 수도 있다.
ImageNet1K 데이터셋은 주로 컴퓨터 비전 연구 및 딥러닝 모델의 학습에 사용된다. 목표는 모델이 다양
한 카테고리의 이미지를 정확하게 분류하거나 객체를 검출하고 분할하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 하
는 것이다.
ImageNet1K는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 널리 사용되는 데이터셋 중 하나로, 딥러닝 모델의 성능을 평
가하거나 비교할 때 자주 사용된다. 이를 통해 모델의 일반화 능력과 성능을 확인할 수 있다.
[문제]
ImageNet1K 의 1,000개의 카테고리에 들어가는 이미지들(In-Distribution)에 대해 분류결과를 출력하
고, 들어가지 않는 이미지들(Out-of-Distribution)에 대해서는 'OOD'를 출력하라.
모델을 직접 훈련시키지 않고 훈련된 모델을 사용하여도 상관 없다.
라. F10.7 태양활동지표 예측
[키워드]
Time series, Multi-channels, Data processing
[개요]
F10.7은 태양에서 방출되는 라디오파의 강도를 측정하는 지표로, 태양에서는 X-선, 광선, 라디오파 등 다
양한 형태의 복사 에너지가 방출되는데, 그 중에서 라디오파는 지구의 대기와 상호작용하여 우리의 환경에
영향을 미친다.
F10.7 지표는 태양 활동 주기와 매우 관련이 깊다. 태양 활동이 강해지면 F10.7 값이 증가하며, 태양 활동
이 약해지면 F10.7 값이 감소한다. 이를 통해 태양 활동의 변동을 간접적으로 알아볼 수 있다.
태양활동 주기와 F10.7은 태양에서 발생하는 에너지 변동을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 이를 통해
태양 활동이 지구의 날씨나 기후에 어떤 영향을 미치는지, 또는 우주 비행에 어떤 위험 요소가 있는지 등을
연구할 수 있다.
[문제]
저궤도 인공위성은 운용기간(5년)동안 원자산소에 노출되어 침식이 일어난다. 위성궤도에서의 원자산소량
에 큰 영향을 미치는 요인중 하나가 태양의 활동이다. 또한 인공위성의 설계에서 실제 발사에 이르기까지
는 보통 2년정도의 시간이 필요하다.
적절한 인공지능 모델을 선택하고 자료를 가공하여 7년간의 태양의 활동을 예측하라.
예측성능의 확인을 위해 2016년 이전의 자료를 사용하여 2016년~2023년의 태양활동을 예측하고 실측
자료와 비교 해본다.
마. Energy+AI 관련 자율 주제(학생 주도 산학 챌린지 프로젝트)
[분석목표]
AI Hub (aihub.or.kr)와 같은 공공 데이터 기반 자율 주제 발굴
[예시]
1. 전력 설비 에너지 패턴 및 고장 분석 센서
2. 건물 균열 탐지 이미지
3. 운전자 및 탑승자 상태 및 이상행동 모니터링
4. 태아 심박동 모니터링 데이터 등
4. 마이크로캡스톤디자인 경진대회 수상 및 참여 특전
- 최우수상 및 장려상 수상 대상 팀 전원 상장 및 상금 지급
- 참가상 대상 팀 전원 상금 지급
- 최우수상 수상 팀에겐 '2023 Energy+AI 성과공유회' 발표 기회 제공
- 참여 학생 전원 마일리지 지급
※ 2023 하계 마이크로캡스톤디자인 경진대회에 참여하지 않은 학생분들은 2023학년도 이수기준 충족 조건 달성을 위해 꼭 참여하시길 바랍니다.
기타문의사항은 ☎ 062-530-5341 로 문의바랍니다.
전체 144
번호 | 제목 | 작성자 | 작성일 | 추천 | 조회 |
공지사항 |
[행사] 로봇 엑스포 2024(ROBOT EXPO BUSAN 2024) 참여학생 모집
오승현
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2024.05.17
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추천 0
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조회 89
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오승현 | 2024.05.17 | 0 | 89 |
공지사항 |
[모집종료][교육] 2024 하계 현장실습교육과정 에너지밸리기업개발원 추천 학생 모집
김용호
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2024.05.09
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추천 1
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조회 319
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김용호 | 2024.05.09 | 1 | 319 |
공지사항 |
[글로벌프로그램] 2024 미국 UNLV 학생 파견 프로그램 안내
김소정
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2024.05.02
|
추천 1
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조회 818
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김소정 | 2024.05.02 | 1 | 818 |
131 |
[교육 행사] 2023 AI 융복합 전문가 교육 세미나 안내(2023.11.22.(수) 16:00~18:00)
최미정
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2023.11.15
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조회 331
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최미정 | 2023.11.15 | 0 | 331 |
130 |
[교육 행사] 2023 AI-에너지, 바이오 소재 융복합 전문가 초청 세미나 안내(2023.11.21.(화))
최미정
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2023.11.14
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추천 0
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조회 382
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최미정 | 2023.11.14 | 0 | 382 |
129 |
[외부 행사] HD현대 그룹사 채용설명회 안내(2023.11.14.(화) 10:00~17:00)
최미정
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2023.11.13
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추천 0
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조회 337
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최미정 | 2023.11.13 | 0 | 337 |
128 |
2023학년도 Energy+AI 핵심인재양성교육연구단 필수이수 기준 및 미이수자 현황 안내
오승현
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2023.11.13
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추천 0
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조회 690
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오승현 | 2023.11.13 | 0 | 690 |
127 |
[교육 행사] 제 7차 기술 교류 세미나 안내(2023.11.13.(월))
최미정
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2023.11.06
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조회 444
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최미정 | 2023.11.06 | 0 | 444 |
126 |
2023 동계 현장실습교육과정 에너지밸리기업개발원 추천 학생 모집
김용호
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2023.11.06
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조회 625
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김용호 | 2023.11.06 | 0 | 625 |
125 |
[교육 행사] 제 5,6차 전문가 교육 세미나 안내(2023.11.10.(금))
최미정
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2023.11.06
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추천 0
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조회 426
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최미정 | 2023.11.06 | 0 | 426 |
124 |
[교육] 2023 동계 마이크로캡스톤디자인 경진대회 참가팀 명단 안내
김용호
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2023.10.30
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조회 722
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김용호 | 2023.10.30 | 0 | 722 |
123 |
[행사] 에너지 혁신기업과 함께하는 취업 캠프(에너지 분야)- 10/31.(화)
최미정
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2023.10.24
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추천 0
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조회 430
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최미정 | 2023.10.24 | 0 | 430 |
122 |
[캠프 행사]「에너지 제주, 취업 캠프」참여자 모집 안내 (~10/25)
최미정
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2023.10.24
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추천 0
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조회 420
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최미정 | 2023.10.24 | 0 | 420 |