· 기업소개 : (주) 타키온테크-스마트팩토리 구축을 통해 제조 공장의 생산 효율 향상을 목표하는 스타트업으로, 다양한 제조 공정에서 수집된 데이터를 빅데이터 플랫폼에 저장하고 분석하여 생산품의 불량이나 생산 기계의 이상을 감지하는 솔루션인 ’QualityGuard‘를 개발 및 운영 · 산업문제 : 1. 컴퓨터 수치 제어(CNC) 방식의 제조 공정에서 나오는 데이터를 이용하여 정상과 불량품을 구별하는 불량검출 알고리즘의 다음과 같은 문제 개선. - 불량검출 실패사례 발생 및 검출할 수 있는 종류가 제한적 - 여러 공정에 통용할 수 있는 자동 불량 검출 알고리즘의 부재 - 공구의 마모도 측정 및 파손 예측 모델 개발 필요 2. 데이터 분석을 위한 전처리 방법 모색 및 정상과 불량 생산품을 명확하게 구별하는 데이터의 수학적 특징 정의 및 분류 기준 설정을 문제해결 목표로 함

· 제시된 해결방안 1. 여러 공정에 적용 가능한 다양한 수학적 특징을 정의하고 이를 알고리즘에 적용해 불량 검출률 개선 2. 데이터 처리에 필요한 시계열 데이터 동기화(synchronization)기법 연구 진행 3. 변화의 누적량을 고려하여 의미 있는 공정 구간을 설정하는 알고리즘 개발 · 활용계획 및 기대성과 1. 기본 통계량을 이용한 불량검출 알고리즘 고도화 지원 완료 2. 연구소에서 제공한 불량 감지 알고리즘을 ’QualityGuard 2.0‘에 적용 3. 시계열 데이터 동기화 기법 연구 결과 특허 출원 예정 4. 문제 해결 과정중 상호신뢰를 바탕으로 17년 중소벤처기업부 “창업성장기술개발사업 창업과제”에 참여함. ※주관기관 타키온테크, 위탁기관 국가수리과학연구소

이상탐지, 시계열분석

· 기업소개 : 치과 영역에서 정밀한 3차원 CT 데이터를 활용하여 새로운 영상 진단 방법과 보철물 및 치아 크라운 제작에 활용 · 산업문제 : Synchroton 기반의 CT 이미지를 이용한 3차원 치아 모델링

· 제시된 해결방안 : Synchrotron을 이용한 3D 치아 모델링 가능, 정확도 99.75%이상의 실제 치아와 유사한 3D 모델링 가능, 치아 내부의 크랙이나 신경구조 진단 가능 · 활용계획 및 기대성과 : 크라운 제작시 기공소나 의사의 추가 보정이 필요 없음

CT 데이터, Synchtron, 3d 모델링

· 기업소개 : 데이터 복구 전문 업체 · 산업문제 : NAND Flash의 데이터 복구 기술 개발

· 제시된 해결방안 : Dump 파일의 시각화, 데이터 복구과정의 수학문제화 · 활용계획 및 기대성과 : NAND Flash 기반 USB 데이터 복구 원천기술 확보, 복구를 위한 데이터의 해외 유출 방지

NAND FLASH, 데이터 복구, 선형대수

· 기업소개 : (주)스마트소셜-국가직무능력표준(NCS)에 기반한 역량 중심 이력서를 통해 취업 관련 포털을 개발, 운영하고 있는 스타트업 · 산업문제 : 1.국가직무능력표준(NCS)에 기반을 두어 기업체 자체 기준을 이용한 매칭 알고리즘으로 플랫폼을 개발, 운영하던 중 산출되는 데이터의 수학적 분석 및 시각화가 필요하게 됨 2.보유 데이터 사이의 관계 분석, 학생 성향 분류 및 일반인이 이해할 수 있는 시각화 자료 생성을 목표로 함 3.학생들이 직접 작성하거나 학교로부터 수집하는 정보의 분류 및 처리 방법, 텍스트 문서(학생 작성 포트폴리오)의 분석(포트폴리오의 내용과 NCS 직무 분류 사이의 일치도 확인 등)을 위한 연구 필요

· 제시된 해결방안 : 1. 직무 매칭 분석을 위한 데이터 산출 및 수학적 시각화 방법 제시 2. 매칭 알고리즘으로부터 산출된 학생과 기업의 실습 사이의 매칭 스코어를 통하여 만들어지는 리쿠르팅 게놈맵의 제시 및 분석 방법(K-NN 클러스터링을 이용한 학생 분류) 제시 3. 수집 정보의 증가에 맞춰 원활한 관리를 위한 시스템 분업화(스코어링 알고리즘 1, 2 및 매칭 알고리즘의 분업) 제시 4 .NCS 세분류 분석을 위한 자연어처리-단어 빈도수분석을 통해 직무 유사도 체크 NCS 필터의 프로토 타입 개발 및 시제품 제시 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 직무 매칭 분석 데이터 산출 결과에 따른 시각화 내용(리쿠르팅 게놈 지도-Heatmap, 직무트리-Tree diagram 등)의 플랫폼 탑재 완료 2. 직무 유사도 체크 NCS 필터를 이용하여 챗봇 개발을 위한 투자금 유치(4.5억, 2017년 9월) 3.2018년도 중소벤처기업부 구매조건부신제품개발사업 지원 예정

군집화, 자연어처리

· 기업소개 : ㈜엠투브- 자동차 관련 영역에서 다양한 미션을 수행하며, 스마트 드라이빙을 혁신하는 기업 · 산업문제 : 1. 경제 운전이나 자율 주행 활용 등을 위해 정확한 연료 소모량과 연비를 측정하는 것이 중요 2. 주행 거리와 연료계 잔여 연료량을 이용한 연비 측정 방식은 비교적 긴 구간의 평균 연비만을 구할 수 있고, 차량의 기울기 등 상태에 따라 잔여 연료량 측정 센서에도 오차가 있어 정확한 측정이 어려움 3. 기존의 연비 측정 모델을 확인하여 정확한 연비 측정 방식을 도출하거나, OBD 데이터를 이용한 새로운 측정 방식 모델링을 목표로 함

· 제시된 해결방안 :1. OBD 데이터를 이용한 탐색적 데이터 분석, 통계 분석, 시각화 등 기본적인 데이터 분석 결과 제공 2. OBD에서 제공하는 잔여 연료량은 최소단위가 세밀하지 않고 상태에 따른 오차가 커 잔여 연료량을 이동 평균 등의 방법을 이용하여도 짧은 구간의 연비는 측정하기 어려움을 확인 3. 엔진 유입 공기 질량(Mass air flow, MAF), 공기 연료 혼합비(Air/fuel ratio) 등의 OBD 항목을 이용한 순간 연비 측정 방식 프로그램 구현 4. 차종이나 연식, 차량 상태 등에 따라 OBD 데이터에 결손이 있는 경우, 다른 데이터를 가지고 MAF 등 연비 산출과 크게 관련 있는 항목을 예측하는 방법을 제시하고 구현함 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 실제 자동차 연비를 보다 정확히 계산하여 운전자에게 정확한 지표를 알려 줄 수 있을 것으로 기대 2. 기업의 추가적, 지속적인 데이터 수집이 진행된 후 결과를 적용하여 알고리즘 개선 진행 가능

수학적모델링

· 기업소개 : ㈜엠투브- 자동차 관련 영역에서 다양한 미션을 수행하며, 스마트 드라이빙 관련 솔루션 보유 기업 · 산업문제 : 1. OBD는 기관제어시스템에 집적되어 있는, 법적으로 규정된 하위 진단/감시 시스템 2. OBD 데이터를 이용하여 안전운전 지수를 모델링 하고자 함 3. 개인 운전자나 보험사의 보험료 책정(할인/할증 또는 가입 가능/거부)에 대한 타당한 근거 제시를 도와줄 수 있는 지표(안전 운행 정도를 가늠할 수 있는 점수/등급)를 산출, 모델링 하는 것이 목표 4. 급감속, 급가속, 공회전 횟수 정도의 데이터를 통해 점수를 산정하는 방식이 아니라 보다 합리적이고 신뢰할만한 안전 운행 지수의 모델링이 필요

· 제시된 해결방안 :1. 속도구간별 운행/급변속을 이용한 안전운전 수치 산출 2. 속도/제한속도/평균속도(교통류의 흐름)를 이용한 과속 및 저속 주행 수치 산출법 제안 3. 운행구간/운행시간대의 사고별 가중치 제안 · 활용계획 및 기대성과 : 1. OBD데이터는 내비게이션이나 스마트폰을 사용하지 않는 운행에서도 데이터를 수집할 수 있기 때문에, 이를 이용한 안전운전 지수는 활용범위가 넓음 2. 대형 사고로 사회적 문제가 되는 대형버스, 트럭, 택시 등의 차량에서 OBD안전지수를 활용한 속도 제한장치 설치 의무화 등을 진행하면 좋은 비즈니스 모델이 될 것으로 기대

수학적모델링, 시각화

· 기업소개 : 인공지능을 이용하여 사용자가 스마트폰 카메라로 촬영한 구강부위 내 잇몸질환의 위험도를 판단해주는 솔루션 개발 업체 · 산업문제 : Object detection 알고리즘을 이용하여 구강 건강상태를 판단하기 위한 정보를 구별하고 있으며, 이를 통해 구강 건강상태를 등급화 하기를 원함

· 제시된 해결방안 : Multi Logistic regression을 이용한 구강 건강상태 등급화, CNN을 이용한 구강 건강상태 등급화 등 · 활용계획 및 기대성과 : Object detection 결과와 교정 여부 등 기타 결과를 결합하여 구강 건강상태 등급화 가능, 여러 알고리즘을 결합하여 정확도 높은 알고리즘으로 발전 가능

구강건강도, Object Detection, 알고리즘

· 기업소개 : 충남도시가스- 1.1985년 설립된 이후 대전광역시 전역과 계룡시에 도시가스를 공급하고 있는 종합 에너지서비스 주식회사 2. 자본금 475억원, 연매출 4805억원 규모의 중견기업 ※ 2017년 10월, ㈜충남도시가스에서 ㈜CNCITY에너지로 상호를 변경함 · 산업문제 : 1 .(주)CNCITY에너지를 비롯한 지역 도시가스 공급 업체는 1년 전에 공급량을 미리 예측하여 한국가스공사로부터 가스를 공급받아 판매하고 있음. 한국가스공사와의 계약물량 체결 및 계약 변경 시 최소 2개월 전 공급량을 정확하게 예측해야 하는 문제가 있음-세대마다 다른 검침일 및 장기간 온도 예측의 한계 개선을 위해 정확한 수요예측이 필요 2. 기존 데이터 분석(선형회귀분석)의 적절성 검증과 함께 기후변화와 경기침체, 인구 변동 등의 갑작스럽게 발생 하는 변수가 가스 수요에 미치는 영향을 분석하여 보다 정확한 수요예측 모델을 구축하고자 함

· 제시된 해결방안 : 1. 중장기 예측을 위해 딥러닝의 방법 중 하나인 LSTM을 활용하여 2달 후 가스 사용량 예측 모델을 개발 2. 세대별/용도별 판매량 및 일별 온도 연동 공급량 등의 데이터를 받아 기존의 선형회귀분석 결과가 유의함을 확인 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 푸리에급수 및 자기회귀누적이동평균(ARIMA) 등의 수학이론을 바탕으로 일별/월별 가스 수요량을 예측한 결과 오차율은 회귀분석과 비슷하나, 보완 시 효율적일 것으로 보임 2. 수요량에 영향을 주는 다양한 변수를 추가하여 의뢰 기업에서 실제 수요예측 및 주문량 산정에 수학적 근거로 활용할 예정임

통계, LSTM

· 기업소개 : 우리나라 공공보건의료계를 선도하는 병원으로서 취약계층 건강증진에 기여하고 지역거점공공병원으로서 의료사각지대에 놓인 의료취약계층의 건강증진을 위해 노력하고 있다. · 산업문제 : 수학적 모델링은 감염병 백신의 임상시험 설계 단계에서 임상시험의 효율성, 비용 효과성, 예측력, 데이터 분석 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 한다. 감염병 백신은 감염병의 전파율, 유병기간에 따라서 백신의 최적 임상시험 샘플 사이즈가 다르게 계산되며 백신의 효과도 다르게 나타난다. 수학적 모델을 사용하여 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 임상시험을 효과적으로 계획하고 진행하는데 과학적 근거를 제시하고자 한다.

· 제시된 해결방안 : 코로나19형과 인플루엔자형의 감염재생산수와 감염기간, 잠복기간의 변화 등에 따른 백신 임상시험 모델링 시뮬레이션을 개발하였다. 시뮬레이션에서는 변수값의 변화를 통해서 다양한 시나리오를 설정 할 수 있으며 이에 대한 결과를 시각화할 수 있었으며, 백신의 임상시험 결과의 신뢰성을 보장할 수 있는 최적 임상시험 샘플 사이즈를 계산할 수 있었다. 시뮬레이션 결과 신규 감염자수가 최대인 시점에서 임상시험을 시작할 경우 최적화된 임상시험 샘플 사이즈는 적어지지만 바이러스에 노출된 환자가 많고 감염자수가 많기 때문에 백신 효과는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 개발된 시뮬레이션을 매트랩 GUI를 통해 소프트웨어로 개발함으로써 사용하는 사람의 편의성을 증대시켰다. · 활용계획 및 기대성과 : 감염병 시뮬레이션을 통해 임상시험 시기에 따른 결과를 제공함으로써 임상시험 설계에 따른 예측을 가능하게 하였으며, 이를 소프트웨어로 구현함으로써 보다 다양한 시나리오에 대한 결과를 쉽게 얻을 수 있게 하였다. 다양한 감염병에 모델 추가를 통해 소프트웨어를 확장 발전 시킬 수 있다.

· 기업소개: 의뢰 기업은 시스템 응용 소프트웨어 개발 및 공급업에 종사하는 기업으로, 시스템 응용 소프트웨어 개발 및 공급업, 소프트웨어 자문 개발 공급, 컴퓨터 설비 자문 및 개발 공급, 연구 및 개발업(자연과학연구)을 수행하고 있음 · 산업문제: 기업에서 기존에 수행하고 있는 건축 도면 이미지 분석 프로젝트에서 수학적 데이터 분석을 활용한 건축 도면 내 정보 추출 방법의 검증 및 개선하고자 문제를 연구소에 의뢰함. 건축 도면 데이터에 대한 이해와 건축 도면 내 객체 5종 (욕조, 변기, 싱크대, 세면대, 가스레인지)의 탐지를 위해 사용하던 기존 모델의 검증 및 수학적 데이터 분석을 통한 정보 추출 방법의 개선을 목표로 함

· 제시된 해결방안: 의뢰기업에서 사용 중인 모델의 장단점 파악 및 개선 방향 도출. 건축 도면 데이터의 특징을 파악하여 이미지 품질 저하를 최소화하면서 학습 속도는 향상하기 위한 도면 이미지 축소의 최적 수치를 실험적으로 확인. 연구소가 제시한 모델 YOLO v5가 기존 모델 Faster R-CNN에 비해 71% 짧은 학습 시간, 25% 짧은 추론 시간, 20배 빠른 FPS, 0.08 높은 mAP@60의 성능을 나타냄 · 활용계획 및 기대성과: 2D 기반 건축 도면 추론 웹 서비스에서 추론 오류 감소, 건축 도면 내 광학 문자 인식 모델 개발, 2D 도면에서 객체를 포함한 다양한 건축물 정보 인지 기술을 통해 3D 도면 생성에 활용

건축 도면 이미지, 객체 인식, 객체 탐지,