참가 부문

연구발표부문

신청자

조다인

기획의도 및 내용

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참가 부문

연구발표부문

신청자

윤준희

기획의도 및 내용

천연가스는 전체 에너지원 중 약 25% 이상을 차지하는 주요 화석연료로, 그 주성분인 메탄 (CH4)은 지구온난화지수 (Global Warming Potential, GWP)가 이산화탄소 대비 28배에 달하는 강력한 온실가스이다. 그러나 천연가스의 생산과 이동, 추출 과정에서 발생하는 메탄은 낮은 농도 (0.1-1.0 vol%)와 불안정한 유량으로 인하여 배출량 규제에 어려움이 있어 이를 효과적으로 처리할 수 있는 촉매 개발이 필수적이다.
희박 메탄산화 반응 (Lean Methane Oxidation, LMO)은 배기가스 내 메탄을 완전 연소시켜 이산화탄소와 물로 전환하는 친환경적인 반응으로, Pd/CeO2 촉매가 가장 우수한 활성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이는 CeO2의 강한 금속과 지지체 간 상호작용 (Strong Metal-Support Interaction, SMSI)과 높은 산소 저장용량, 그리고 우수한 산화환원 성질(Ce3+ ↔ Ce4+)에서 기인한다. 선행연구에 따르면, Pd/CeO2 촉매를 기존의 IWI (Incipient Wetness Impregnation) 방법보다 기계화학적 촉매합성법인 볼 밀링 (Ball-milling) 방법으로 합성할 때 더 높은 활성과 안정성이 보고된 바 있다. 따라서, 본 연구에서는 볼 밀링 방법을 적용하여 Pd/CeO2 촉매를 제조하고, LMO 반응에 대한 활성을 평가하였다. 그 결과, Pd/CeO2-5Hz 촉매가 가장 높은 메탄 전환율과 TOF (Turn-over Frequency), 가장 낮은 활성화 에너지를 나타내었다. 촉매의 특성 분석에 따르면, 이는 볼 밀링 과정에서 형성된 풍부한 PdCUS (Coordinatively unsaturated Pd sites)가 메탄의 활성화에 중요한 역할을 한 것으로 해석된다. 본 연구는 단순한 합성법을 통해 메탄 저감 촉매를 개발할 수 있는 새로운 가능성을 제시하며, 향후 대기질 개선과 온실가스 저감에 기여할 것으로 기대된다.

참가 부문

연구발표부문

신청자

박호건

기획의도 및 내용

test

참가 부문

창작활동부문

신청자

손종원

기획의도 및 내용

본 과제의 목적은 유체의 점도를 비침습적/실시간으로 모니터링하여 공정 자동화에 활용될 수 있는 AI 믹싱 디바이스를 개발하는 것이다. 기존 점도계는 소량의 샘플 채취와 접촉식 측정이 필요하여 시간, 비용 그리고 공정 연속성 측면에서 매우 불리하였다. 본 연구는 이를 개선하여 카메라 모듈만으로 영상을 촬영하고, 인공신경망을 통해 점도를 추론하여 경제성과 비접촉성을 동시에 확보한다. 비전 모델 훈련을 위해 실제 물-글리세린 용액의 교반 후 감쇠과정을 촬영하고 데이터셋으로 활용하였으며, SPH 기반 유체 시뮬레이션과 블렌더 렌더링으로 생성한 대규모 합성 데이터 또한 함께 사용하였다. 모델 구조는 Transformer 기반 Vivit 모델을 사용하여 높은 추정 정확도와 강건한 모델 성능을 달성하였고, 이는 단순한 점도계 대체를 넘어 다양한 산업 공정에서 End Point Detection과 안정화에 기여할 수 있으리라 예상한다. 특히 저비용·비침습 방식으로 다수 반응기 모니터링에 적합하여, 정유/석유화학/제약/식음료 등 산업 전반에서 자동화 공정 구현의 핵심 센서로 활용될 것으로 기대된다.

참가 부문

창작활동부문

신청자

최지훈

기획의도 및 내용

본 과제의 목적은 자폐 스펙트럼 아동의 청지각(소리의 구별·인지·반응 능력) 발달을 돕는 훈련 완구를 개발하는 것이다. 청지각은 언어 습득과 의사소통 능력과 직결되며, 자폐 아동은 반복적이고 체계적인 훈련이 필요하다. 그러나 현재 널리 쓰이는 ABA(응용행동분석) 치료는 비용 부담으로 장기간 유지가 어렵고, 기존 훈련 교구는 단순한 음향 자극에 머물러 효과와 흥미 유발이 제한적이다. 따라서 가정과 교육 현장에서 모두 활용 가능한 경제적·접근성 높은 대안 도구가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 다감각 통합, 난이도 조절, 데이터 기록이라는 세 가지 차별성을 제시했다. LED 조명, 진동, 말랑한 실리콘 캐릭터를 결합해 아동의 시각·청각·촉각을 동시에 자극하고, 난이도를 네 단계로 구분하여 아동 발달 속도에 맞춘 맞춤형 훈련을 가능케 했다. 또한 반응 시간과 시도 횟수를 자동 기록해 그래프와 표로 제공하고, 토큰 보상 체계와 연계하여 학습 동기를 강화했다. 기술적으로는 ESP32를 기반으로 DFPlayer mini, RGB LED 모듈, 진동센서를 결합한 독립 모듈을 제작하였으며, WiFi(WebSocket)와 ESP-NOW 통신을 병행해 교사·보호자가 웹 UI로 쉽게 제어할 수 있도록 했다. 결과물은 네 개의 동물 모듈과 웹 인터페이스로 구성되며, 아동이 소리를 듣고 해당 장치를 터치하면 즉각적인 빛과 소리 피드백을 제공한다. 이는 ABA 원리에 부합하는 강화 효과를 갖는다. 기대효과로는 아동이 흥미를 가지고 반복 학습할 수 있으며, 보호자는 정량적 데이터를 통해 발달 과정을 관리할 수 있다. 또한 가정용 보조 훈련 도구, 교육기관 연계 교구 등으로 확장 가능하며, 구독형 서비스·콘텐츠 팩·기관용 라이선스 등 다양한 수익 모델을 통해 경제성과 사업성도 확보할 수 있다.

참가 부문

창작활동부문

신청자

전여준

기획의도 및 내용

학업, 업무, 디지털 기기 등 여러 요인으로 인해 수면 질이 저하되고, 이에 따른 수면 장애 인구도 증가하는 추세이다. 현재 시장의 기상 알람 모델은 유저의 수면 단계와 무관하게 설정된 시간에 울리는데, 깊은 수면 단계인 N3나 REM 수면에서 깨어나면 각각 관성 심화, 인지 부조화를 겪게 된다. 수면 단계를 고려하는 기존 제품들도 있으나, 유저의 움직임이나 호흡 등 간접적인 지표를 사용하기 때문에 부정확하다는 단점이 있다.
본 과제에서는 TGAM모듈(single-channel EEG)을 활용하여 유저의 뇌파를 직접 측정하고, 얕은 수면 단계인 N2 단계에 이르렀을 때 알람을 울리는 장치를 제작하였다.
본 알람시계에서 유저는 OLED 화면과 로터리 엔코더(다이얼)를 통해 기상 허용 구간과 기상 시간을 설정한다. 설정 이후 OLED 디스플레이에는 현재 시각이 표시되어 시계로 작동한다. 유저는 TGAM이 연결된 안대를 착용하고 수면을 취하며, 설정한 기상 구간이 시작되면 측정된 뇌파가 블루투스로 시계 본체에 전송되어 classifier에 입력된다. N2 단계가 감지되면 알람이 울리고, 구간 내에서 감지되지 않으면 최종 설정된 기상 시각에 알람이 울린다.
N2 classifier 모델은 TGAM을 통해 측정한 뇌파 특징을 분석하여 구현하였다. ANPHY-Sleep 데이터베이스의 데이터를 활용해 spindle 수를 포함한 여러 feature들을 추출하고, 이를 xgboost 방식으로 학습시켜 모델을 만들었다. 본 과제에서는 TGAM의 signal을 classifier에 맞게 전처리하여 알람 시계를 구현하였다.
본 작품은 수면의 질 개선을 원하는 모든 사람이 사용할 수 있으며, 연령과 성별에 구애받지 않는다. 수면 장애를 겪는 현대인들에게 주간 졸림 감소, 안정적인 에너지 유지, 집중력 향상, 생산성 증대 및 정서적 안정 효과를 기대할 수 있다. 더불어 이 작품은 EEG 도입을 시도한 첫 모델로서 사업화 시 수면 웨어러블 시장에서 EEG 기반 기술을 선도할 수 있을 것이다.

참가 부문

연구발표부문

신청자

윤정현

기획의도 및 내용

본 연구에서는 큐브위성 기반 화성 착륙선의 대기 진입 시 감속 및 안정화를 위한 초음속 낙하산의 형상별 성능을 평가하기 위해, 유체–구조 연성(Fluid–Structure Interaction, FSI) 해석을 수행하였다. 분석 대상은 평면형, 타원형, 반구형 캐노피로 정의하였으며, 5개(3a=nb, n=0-4)의 형상에 대해 화성 대기의 특수한 환경 조건과 12U급 페이로드 하중을 고려한 수치 해석을 진행하였다. 해석에는 Arbitrary Lagrangian–Eulerian (ALE) 기법을 적용하여 낙하산 구조와 주변 유동장 간의 상호작용을 정밀하게 모사하였다. 이를 통해 전개 과정에서 발생하는 유동 불안정, 캐노피 표면의 응력 집중, 그리고 낙하산 전체의 변형 특성을 파악하였다.

분석 과정에서는 캐노피에 작용하는 응력 분포, 낙하산별 전개 양상 등을 단계별로 추적하였으며, 시간에 따른 항력 계수(Cd) 변화를 계산하여 감속 성능의 안정성을 비교하였다. 또한 유체의 압력, 속도장을 관찰하고, 이를 바탕으로 각 캐노피 형상 주변에 나타나는 유동 특징을 분석하였다.

해석 결과, 하강 및 감속 과정에서 다섯 가지 낙하산 형상은 평가 항목별로 일정한 경향성을 나타냈다. 항력 계수는 3a=0b 형상에서 가장 크게 증가하였으나, 캐노피 평면 응력 집중은 3a=4b 형상에서 높이가 증가할수록 완화되는 양상을 보였다. 또한 캐노피 높이가 커질수록 질량이 약 5–10 kg 증가하여 미션의 자유도를 일부 제한하지만, 동시에 밴드에 의존하지 않고도 안정적인 감속 성능을 발휘하는 장점을 확인할 수 있었다. 분석 대상 형상의 초기 유동 패턴은 유사하나 캐노피 깊이에 따라 충격파 박리 시점과 후류 구조가 달라지는 경향을 보였다. 이러한 종합적인 평가를 통해, 12U 페이로드의 감속 임무에서 가장 유리한 형상을 정의하였다.

본 연구는 큐브위성 기반 소형 화성 착륙선의 낙하산 설계 과정에서 형상 선택을 위한 평가 지표를 제시하고 적용하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 실험적 검증 및 형상 최적화 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

참가 부문

창작활동부문

신청자

이동훈

기획의도 및 내용

저희가 소개할 창작물은 청각장애인을 위한 소리 안내 장치 입니다. 저희는 ESP32, INMP 441 마이크,그리고 OLED를 회로로 연결하고 시계 형태로 하드웨어를 디자인 해서 청각장애인 분들의 생활을 효과적으로 보조할 수 있는 장치를 만들었습니다.
저희 장치에는 몇가지 기능이 포함되어있습니다
첫 번째는 AI Speech To Text 기능입니다. 사람들이 말을 할 때 소리를 듣지 못하는 분들을 위해 말소리를 텍스트로 변환 하는 기능입니다. 이 기능을 통해 청각장애인 분들이 수어를 하지 못하는 사람들의 말을 알아들을 수 있도록 도와줍니다. 두 번째는 화자 구분 기능입니다. 여러 사람이 말을 하고 있을 때 지금 텍스트로 변환되고 있는 말소리는 누구의 말소리인지 AI 기술로 구분해주어서 누가 무슨 말을 했는지 헷갈리지 않도록 도와주는 기능입니다. 세 번째는 소음 분류 기능입니다. 경적소리, 주변에서 유리가 깨지는 소리, 그리고 경보음 등을 AI가 분류하여서 사용자에게 안내합니다. 이 기능을 통해 청각장애인 분들도 소리를 듣지 못하여도 위험한 소리를 파악하여 위기사항에 신속하게 대처할 수 있습니다. 저희 장치를 통해 청각장애인들을 비롯한 여러 사용자들에게 개인 맞춤형 음성 기반 화자 구별, 빠른 위험 상황 인식, 그리고 대화 추적 등의 기능을 통해 부가적인 언어 보조의 도움을 줄 수 있을것이라고 생각합니다

참가 부문

창작활동부문

신청자

이상명

기획의도 및 내용

좁은 골목길 교차로에서 보행자가 달려오는 자동차를 미처 보지 못해 사고가 발생하는 경우가 많다. 특히 스마트폰 사용, 노이즈 캔슬링 착용, 전기차의 저소음 등으로 인해 다가오는 차량을 인지하지 못하면 사고 위험성은 더욱 커진다. 본 작품은 이러한 문제를 해결하기 위해 고안되었으며, 골목길 교차로에서 차량을 감지하고 그 속도를 기준으로 보행자에게 시각적/청각적 경고를 제공하여 보행자와 운전자의 안전을 지키는 것을 목표로 제작되었다.
본 작품은 동일한 장치를 여러 대 설치하여 구성한 시스템이다. 장치는 약 30cm*10cm*10cm 크기의 박스 형태로, 내부에는 ESP32 보드를 기반으로 한 회로가 구현되어 있다. 전면에는 초음파 센서 두 개를 배치해 차량의 속도를 측정하고, 후면에는 초록 및 빨강 LED와 버저를 배치하여 경고 효과를 낸다. 각 장치는 속도 측정과 경고 기능을 모두 수행할 수 있어, 한쪽 장치가 차량을 감지해 속도를 산출하면 반대편 장치는 이를 수신해 적절히 반응한다. 또한 별도의 보드를 컴퓨터에 연결하여 측정된 속도를 기록할 수 있도록 구현하였다.
본 작품은 소형화 설게를 통해 설치 부담을 줄였고, 단순한 회로 구성으로 제작 비용 또한 낮출 수 있었다. 이로써 실제 골목 환경에서 설치와 활용이 용이하다. 또한 기본 구조가 간단하므로 골목 상황에 따라 LED, 센서, 장치 배치 등을 변경하기 쉽고, 기록된 교통 데이터를 활용해 소프트웨어 최적화도 가능하다는 점에서 높은 확장성과 유연성을 지닌다.
따라서 본 작품은, 교통 정책의 사각지대가 되기 쉬운 좁은 골목길에서, 특히 보행자에게 즉각적이고 효율적인 안전 효과를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 크다.

참가 부문

창작활동부문

신청자

박호건

기획의도 및 내용

대규모 언어 모델(LLM)의 본질은, 인간의 의도를 이해하고 이를 디지털 세계가 해석할 수 있는 명령어로 번역하는 데에 있다. 이러한 특성 덕분에, 현재까지 LLM은 Apple Intelligence 같은 시스템에서 대화형 에이전트로 활용되어, 사용자의 명령을 바탕으로 앱을 실행하거나 예약을 대행하는 등 디지털 환경 내 다양한 임무를 수행한다.
한편, 기계의 본질은 ‘인간을 돕기 위한 도구’라는 데에 있다. 이에 본 프로젝트는 LLM의 본질을 바탕으로, 인간과 기계 사이의 인터페이스를 LLM을 이용해 재정의하고자 한다. 인간은 자연어로 의도를 전달하고, LLM의 이해를 거쳐 기계는 동작을 수행함으로써, 복잡한 조작 없이 자연어만으로도 누구나 디지털 세계뿐만 아니라 물리적 세계를 조작할 수 있는 환경을 조성하고자 한다. 이는, 기계가 '인간을 돕는다'라는 역할을 자연어라는 직관적인 수단을 통해 더욱 충실히 수행할 수 있도록 하는 것이다.
이를 시연하기 위한 수단으로 '그림 그리는 기계(2D Plotter)'를 선정하였다. 2D Plotter는 “오른쪽으로 선을 그려줘”와 같은 명확한 지시뿐 아니라, “곰돌이를 그려줘”와 같은 추상적이고 창의적인 명령도 처리할 수 있어, LLM 기반 인터페이스의 적용 가능성을 다양한 차원에서 실증할 수 있다.
향후에는 본 시스템이 로봇팔, 스마트홈, 휴머노이드 등 다양한 물리적 기계에 적용되어, 마치 하나의 운영체제(Operating System)처럼 범용적 인터페이스 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다. 이는 인간과 기계 사이에 존재했던 전문성 등의 기술적 장벽을 실질적으로 낮추는 계기가 될 것이며, 인간 중심의 미래 설계에 있어 중요한 전환점이 될 것이다.