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본 프로젝트는 베어링의 진동 데이터를 기반으로 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 베어링 상태를 실시간으로 진단하는 기술 개발을 목표로 한다.

본 프로젝트는 실시간 EMG 생체 신호를 기반으로 한 UAV 제어 시스템의 End-to-End 파이프라인 구축을 목표로 합니다.

반도체 공정 과정에서 수집된 센서 데이터를 이용해 생산품의 불량 여부를 예측하는 AI 기반 프로젝트입니다. 개발한 AI 모델을 활용해 공정 상태를 모니터링하고 불량품을 분류함으로써 생산 공정의 효율성을 높이고자 합니다.

본 프로젝트는 연료전지 전기차(FCEV)의 파워트레인 설계 변수(기어비, 천이전력)를 대상으로, 인공지능 기반 예측 모델과 다목적 유전 알고리즘(NSGA-II)을 활용하여 수소 소비량과 가속 성능을 동시에 최적화하는 MATLAB 기반 시스템입니다.

이 모듈은 행렬 연산, 선형 시스템, 행렬식, 고유값 및 고유 벡터, 대각화와 같은 주제를 다룹니다. 또한 행렬 방법을 사용하여 회색조 이미지를 수정하고, 선형 회로를 분석하고, 진동을 이해하고, 마르코프 체인을 이해하는 예도 포함되어 있습니다.

본 프로젝트는 1차원 가속도 신호로부터 통계 피처와 STFT 기반 스펙트럼 특성을 추출하여 전통형 Autoencoder 및 Convolutional Autoencoder를 학습·평가합니다.

ConvLSTM 기반 산불 확산 예측 모델을 개발했습니다. 이 모델은 과거의 기온, 강수량, 풍속, 식생 등 22가지(산불 포함 23) 환경 데이터를 입력받아 산불 정보를 재구성하고, 미래 산불 위험도를 예측합니다.

본 연구 프로젝트는 고급 딥러닝 기술, 특히 양방향 장기 단기 메모리(Bi-LSTM) 네트워크를 활용한 새로운 한국 수화 인식 시스템(KSLRS)을 제안한다.

도플러 레이더의 시퀀스를 LSTM + Attention으로 분류하여 드론 여부를 판별하고, 실시간으로 각도를 추정하여 모터로 추적합니다.

readme.txt, c.py, catalyst.m, augmented_catalyst_data.csv

가정에서 식물을 키우는 추세는 갈수록 증가하지만 식물을 케어하는 인프라는 거의 구축이 되어있지 않다. 이에 인공지능을 활용해서 가정에서 식물을 케어하는데 도움이 되는 것을 목표로 한다.

본 프로젝트의 목적은 태양광 발전소의 운영 효율성을 높이고 유지보수 비 용을 절감하기 위해, LSTM(Long Short-Term Memory)네트워크를 활용한 예측 유지보수 시스템을 개발하는 것이다.

우리의 프로젝트는 다양한 인공지능 기술과 이미지 처리 알고리즘을 활용하여, 사용자가 제공하는 사진을 분석하고 유사한 하회탈을 찾아내는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

Traversing fantastically

Driver Drowsiness Monitoring System

https://www.youtube.com/watch?v=8wF3nW1OSZ4

분리수거 자동화 시스템 코드입니다

This code is significant in achieving high accuracy motion recognition using only an encoder through AI

1. 사전 준비 - 이미지가 저장된 파일 데이터 2. 데이터 증강 및 전처리