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전환휘
대형 언어모델의 심리 추론 능력 경량화를 통한 자가 인지치료 시스템 구현 연구
본 연구는 인지행동치료(CBT)의 핵심 개념인 심리적 추론 능력을 대형 언어모델로부터 경량 언어모델로 전이하기 위한 Explanation-Guided Distillation 기법을 제안하였다. GPT-4o로부터 추출한 추론 과정을 Phi-2 등에 학습시켜 reasoning과 label을 동시에 생성하는 모델을 구현하였으며, 이를 모바일 앱에 적용 가능한 형태로 경량화하고 음성 기반 인터페이스와 연동하여 실시간 정서 응답 시스템으로 구현하였다.
신수민
AjouMajorMate: LangGraph를 활용한 학사정보 안내 챗봇 개발
아주대학교 자유전공학부 신입생 및 전과·복수전공을 희망하는 학생들을 위한 학사정보 안내 챗봇을 개발했습니다. LangGraph 기반의 Self-RAG 구조를 활용하여 사용자 질문에 따라 도메인을 분기하고, 관련 문서를 검색한 뒤 답변을 생성하는 방식으로 구성하였습니다. 기존 LangChain의 한계를 보완하고, 각 단계 실패 시에도 유연하게 대응할 수 있도록 설계하였습니다.
이휘수
파운데이션 모델 융합 기반의 소스 프리 도메인 적응을 위한 선택적 상호 정보 극대화
Source-free Domain Adaptation (SFDA)는 소스 데이터에 접근하지 않고, 오직 학습된 소스 모델과 Unlabled 타겟 데이터만을 이용하여 타겟 도메인에서도 모델이 높은 성능을 유지하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 Decomposed Mutual Information (DMI)을 정의하고, 이를 최대화하는 신뢰 기반의 선택적 정보 극대화 방법론을 제안한다. 또한 DMI에 기반하여 Multimodal Foundation Model을 타겟 모델과 효과적으로 융합하는 Framework를 제안한다. 실험적 결과 Office31, OfficeHome, DomainNet, VisDA 데이터셋에서 모두 state-of-the-art (SOTA)의 성능을 달성함으로써 해당 Framework의 우수성을 입증하였다.
졸업하고 싶습니다
모두를 위한 아주대학교 디지털 캠퍼스 지도 플랫폼 개발
본 프로젝트는 기존 아주대학교 지도의 문제점을 해결하고, 아주대학교 구성원 모두를 포괄하는 사용자 중심의 디지털 캠퍼스 지도입니다. 아주대학교 학생들이 캠퍼스를 더욱 효율적이고 편리하게 이용할 수 있도록 돕고, 모두를 위한 열린 캠퍼스 환경을 조성하는 데 기여하고자 합니다.
염수인
AMM(Automated Market Maker)기반 DEX(Decentralized Exchange)의 설계 및 활용
AMM은 수학적 알고리즘을 기반으로 자산 가격을 자동 조정하며, 블록체인 상의 스마트 컨트랙트를 통해 탈중앙화된 거래를 가능하게 하는 구조이다. 본 프로젝트는 이러한 AMM의 핵심 개념을 바탕으로, 기존 AMM의 단점을 보완한 Uniswap V3 기반 Concentrated Liquidity 모델을 구현하였다. 또한, 스마트 컨트랙트에서 발생하는 가스 비용을 절감하기 위해 Tick 단위 유동성 관리, Liquidity Net(imos 법), Bitmap 구조 등을 활용한 최적화를 수행하였다. 이러한 구조적 개선을 통해, AMM을 결제 시스템에 결합함으로써 실시간 최저가 결제와 자동 환전이 가능한 디지털 자산 기반 결제 인프라로의 확장 가능성을 제시한다.
준바디
준바디: AI 체형분석 및 맞춤형 운동 처방 솔루션
Vision Transformer & OpenPose 기반 AI 체형 분석 모델을 활용하여 전국 피트니스 센터와 개인 사용자에게 자동 체형 분석 및 맞춤형 운동 처방을 제공하는 SaaS 솔루션
민경재
PhotoCard Trading System
본 프로젝트는 아주대학교 내에서 포토카드 문화를 처음부터 기획하고, 이를 효율적으로 교환할 수 있는 트레이딩 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 먼저 아주대학교 학생들이 관심을 가질 수 있는 포토카드의 유형을 정의하고, 디자인 및 제작 방향을 기획할 것이다. 이후, 학생들이 포토카드를 쉽게 교환할 수 있도록 온라인 기반의 트레이딩 시스템을 개발하여, 새로운 수집 문화를 조성하는 데 기여할 예정이다.
최유현
운전자 생체신호·영상 분석 기반 졸음 및 위급상황 감지와 음성 대응 시스템 개발
운전자의 졸음 및 건강 이상을 감지하고 음성 기반 대응을 제공하는 임베디드 시스템입니다. Jetson Nano는 카메라로 졸음을, 라즈베리파이는 심박센서와 AI 모델로 피로 및 부정맥을 판단합니다. 판단 결과에 따라 대화·미니게임 또는 증상 입력 및 자동 문자 발신이 이뤄집니다.
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