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김세이
꿈일기 : 5년 간의 기록
어느 날, 아침에 일어났는데 꿈이 선명하게 기억에 남은 적 있나요? 혹은, 꿈이 이상하리만치 마음에 깊이 남은 적이 있나요? 저 또한 그랬습니다. 잃어버리면 안 될 것만 같은 꿈, 다른 누군가가 공유해주는 메세지 같은 꿈... 이 '꿈일기 : 3년간의 기록' 프로젝트에 저의 5년간의 꿈일기 중 가장 흥미로운 꿈들만 골라 고스란히 담았습니다. 제가 직접 보고 느낀 꿈을 오디오북으로 생생히 즐겨보세요.
김경연
이게 나...? : 유명인을 닮은 내 얼굴 만들기 프로그램
스노우 사의 서비스인 AI프로필의 작동 시스템을 예측하여 구현한 프로그램입니다. 사용자가 input으로 소스 이미지와 모델 이미지를 입력하면, 모델 이미지를 기준으로 왜곡된 소스 이미지(output)가 자동으로 출력됩니다. 또한 슬라이더를 통해 사용자가 직접 왜곡 정도를 조정할 수 있습니다. mediapipe를 사용하여 input 두 얼굴의 특징점을 받아온 뒤, 특징점 데이터에 Simple Linear Regression과 Radial Basis Function을 적용하여 map을 얻었습니다. 그 map으로 이미지를 remap하여 이미지를 변형하였습니다.
황이조
건강한 치료의 동반자 - 쳇인지
한국 마약 범죄율은 급증하고 있으며, 특히 10대 마약사범이 크게 증가하였습니다. 하지만, 치료 시스템이 부족한 상황에서 처벌 중심의 접근 방식은 한계가 있습니다. 이에 따라, 마약 치료에 대한 인식과 접근성을 높이고 일상에서도 쉽게 예방할 수 있도록 도와주기 위해 '쳇인지' 서비스를 제안합니다.
Gesto
Gesto: 제스처 기반 프레젠테이션 툴
비접촉식 인터페이스의 수요가 증가하고 있지만 웹과 앱 환경에서는 일반 카메라의 한계, 라이브러리와 모듈의 부재로 제스처 기술이 크게 활성화 되어있지 않다. 제스처 기반 애플리케이션을 개발하여 가능성과 한계성을 알아보고, 제스처 인터페이스를 웹기반에서 쉽게 사용할 수 있도록 모듈화하여 개발하는 것을 목표로 하였다. 일반 카메라와 손으로만 조작할 수 있는 제한된 환경에서 터치스크린과 비슷한 방식의 제스처 인터페이스를 구현하였고, 인식률 개선 및 이벤트변환을 통해 실제로 원거리에서 제어 가능한 프레젠테이션 툴 Gesto를 개발하였다.
아하!
아주대 동아리 정보를 알아보는, 아하!
아주대학교 동아리들에 대한 정보를 한 눈에 파악할 수 있는 웹 어플리케이션 서비스입니다. 전체 동아리에 대한 다양한 정보들을 모아 한 눈에 확인할 수 있도록 하여 편의성을 제공합니다. 학생들의 정보 리서치에 대한 번거로움을 최소화하고,효율적인 정보 제공 및 동아리 접근성과 참여도 증진에 기여하기를 바랍니다.
용삼
농인의 자립적인 대학생활을 위한 [MR 수어번역기 '수파고']
약 70%의 농인이 수어를 사용하지만, 비장애인의 수어 이해력은 매우 낮습니다. 2019년 기준 청각장애인은 약 37만 명이며, 청각장애인의 대학 진학률은 72.6%입니다. 대학에서는 수어통역, 전문속기통역 등 다양한 제도를 제공하지만, 여전히 농인 대학생들의 자립적 대학생활에는 한계가 있습니다. 저희 팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 MR 기기(Meta Quest 3)를 이용한 실시간 수어 통역 프로그램 ‘수어번역기 수파고’를 개발했습니다. 이 프로그램은 비장애인이 수어를 인지하고 이해할 수 있도록 도와주며, 음성을 수어 애니메이션으로 변환해 비장애인이 수어를 수행할 수 있도록 지원합니다.
아주GO
학교까지 편하게 가자! 아주GO
아주GO는 아주대학교 셔틀버스 어플 부재로 인한 불편함을 해소하고자, 학생들의 편리하고 효율적인 셔틀버스 이용을 위한 서비스입니다. 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 실시간 셔틀버스 위치 추적, 승하차 위치 정보 제공, 간편한 예매 시스템, 채팅봇 등의 기능을 제공합니다. 또한, 탑승 횟수에 따른 스탬프 적립 및 무료 쿠폰 지급 기능을 통해 개인 차량 사용을 줄여 환경 보호에 기여할 수 있습니다. 이러한 기능들을 통해 아주GO는 학생들의 셔틀버스 이용을 더욱 편리하게 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.
송정은
고급 렌더링 기술을 활용한 사실적인 피부 구현
피부의 복잡한 시각적 특징을 구현하기 위해 피부의 물리적 특성을 분석하고, 이를 반영하여 사실적인 피부 렌더링을 목표로 한 프로젝트입니다. 핵심 기술은 SSSSS(Separable Screen Space Subsurface Scattering)이고, 여기서 Subsurface Scattering은 피부 표면 아래의 빛 투과와 산란을 나타내는 현상을 의미합니다. 피부층마다 다른 반사율을 위하여 Gaussian Blur을 적용한 Diffuse에 Specular를 추가하고, 파장마다 빛의 방출 강도가 다른 피부를 구현하기 위해 SoG(Sum of Gaussian)을 적용하였습니다. 이러한 과정을 효율적으로 연산하기 위해 Screen Space에서 Separable하게 개발하였습니다.
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