· 기업소개 : 삼성서울병원은 병상 수 기준으로 국내 3위 규모의 국내 대표 대형병원임. 최고의 의료 기술로 중증 고난도 환자를 맞춤 치료하여 최고의 치료 성과를 구현하는 병원을 추구하고 있으며, 특히 미래의료를 선도하는 첨단 지능형 병원을 만들기 위해 혁신 중임. · 산업문제 : 혈압 시계열 등 생체 데이터 분석을 통한 심박출률 예측 모델 개발

· 제시된 해결방안 : 혈압 시계열 데이터의 전처리 소프트웨어 개발, 심혈관계의 수학적 모델링을 이용한 심박출률 예측, 혈압 시계열의 기준점들로부터 구성된 특성들을 기계학습에 적용한 심박출률 예측과 심박출률에 따른 분류 · 활용계획 및 기대성과 : 혈압 시계열 데이터의 처리 기법과 수학적 모델 기법, 기계학습 기법은 스마트 웨어러블 기계로부터 얻어질 혈압 시계열 데이터를 분석하여 심장기능 진단 지표를 예측, 개인의 건강을 관리하고 위급상황에 대처하는 연구에 있어 중요한 초석이 될 것임

심혈관계, 혈압 시계열, 심박출률, 수학적 모델링, 기계학습

· 기업소개: (주)지인플러스는 빅데이터 기반의 부동산 정보를 제공하는 스타트업 기업으로 지역 분석 및 아파트 가치에 대한 데이터 플랫폼 부동산 지인을 개발 운영하고 있다. · 산업문제: 세대수가 많고 거래가 활발한 아파트는 실거래가 시계열 데이터를 활용해서 해당 가치 상승 하락 시세 패턴을 분석하기 쉽다. 또한, 이 실거래가 시계열 데이터를 활용해서 해당 아파트와 패턴이 유사한 아파트를 쉽게 찾을 수 있다. 하지만 거래량이 적거나 세대수가 적은 아파트는 실거래가 자료가 없어서 어떠한 시세 패턴(가격 상승 및 하락)을 따르는지 파악하기가 어렵다. 그래서 기업은 공개된 다양한 부동산 공공 데이터를 활용하여 실거래가 없는 아파트들에 대해서 합리적이고 수학적인 가치평가 방법을 찾고자 연구소에 문제를 의뢰하였다. 거래가 충분한 아파트의 거래 정보로부터 시세 패턴을 추출하여 대표 패턴 (representatives)을 생성하고 거래가 없는 아파트가 어떠한 시세 패턴을 보일 것인지 추정하는 수학적인 방법을 찾는 것을 목표하였다.

· 제시된 해결방안: 1. (실거래가 패턴 추출) 거래가 많은 아파트의 기준을 설정하고 분석 대상인 시계열 시세 패턴을 추출하는 방법을 찾아서 제시하였다. 단순 거래량이 아닌 거래가 있는 유 개월 수의 비율을 통해서 아파트를 필터링하고 평활화(smoothing)와 선형보간(linear interpolation)을 수행하였다. 평활화 방법으로는 사이즈를 5로 한 rolling median을 적용하였다. 2. (시계열 패턴 군집화) 아파트 대표 패턴의 유사도를 측정하는 방법과 군집화하는 유의미한 방법을 찾아서 제시하였다. 시계열 데이터를 L1 정규화하고 Euclidean 거리로 유사도를 측정하였다. 그리고 L1 정규화된 공간에서 K-means 알고리즘으로 군집화하였다. 3. 아파트를 클러스터로 라벨링하고 아파트의 특성 정보(위치, 평균거래가, 건축연도, 용적률, 연면적 등)로 분류하는 모델을 적용하여 특성 정보로 시세 패턴 매칭이 가능한지 확인하였다. 또한 어떤 특성 정보가 상승 하락 시세 패턴에 큰 영향을 미치는지 분석하였다. · 활용계획 및 기대성과: 1. 스케일이 다른 시계열 데이터의 패턴 유사도 분석 방법을 기업의 플랫폼에 탑재 예정에 있다. 또한 수학적으로 의미있고 설명 가능한 시계열 데이터 군집화 방법을 제시하였다. 2. 시계열 데이터의 선행 후행 분석 및 일반 거리를 활용한 군집화 방법 연구라는 새로운 연구 주제를 발굴하여 향후 연구소에서 연구할 예정이다.

시계열 데이터, 유사도 분석, 군집화, K-means, 정규화

· 기업소개: (주)타키온테크는 스마트 팩토리 관련 솔루션을 보유한 스타트업 기업으로 제조 공정의 센서 데이터 분석 을 통한 생산품의 불량감지와 기계의 상태 이상 모니터링 솔루션을 개발 운영하고 있다. · 산업문제: 생산 제조 공정의 생산품 불량감지와 기계 이상감지는 실시간으로 진행된다. 또한 실제 공장에서 수집되는 센서 데이터는 많 은 양의 불량 데이터를 확보하기 어렵기 때문에 정상 데이터만으로 학습해서 불량을 감지해낼 수 있어야 한다. 그래서 본 기업과 연구소는 실시간 처리가 가능하며 정상 데이터만으로 학습하는 One class classification(이하 OCC, 또는 Novelty detection) 이상감지 알고리즘의 개발 및 수학적인 개선을 목표로 하였다. 사전 연구를 통하여 RRCF 알고리즘(Robust Random Cut Forest, 2016)이 CNC 전류 및 생산 로봇 진동 데이터를 포함한 다양한 벤치마크 데이터에서 높은 정확도와 높은 AUROC를 보여주는 등 OCC 문제에 효과적이라는 것을 확인하였다. 하지만 실시간 이상감지에 적용하기 어려울 정도로 속도가 느리고 모델사이즈가 크다는 문제점이 있었다. 이에 RRCF 알고리즘을 실제 산업현장에서 활용 가능한 수준으로 개선하고 RRCF의 적정 하이퍼파라미터에 대한 연구와 기존의 이상감지 알고리즘과의 비교 분석 연구를 의뢰하였다.

· 제시된 해결방안: 1. 수학적인 분석을 통한 이상 스코어 연산 과정을 경량화하였다. 새로운 포인트의 추가로 인한 트리 생성 과정없이 이상 스코어를 계산하는 방법을 찾아서 제시하였다. 2. 학습 데이터로 트리를 생성할 때 데이터의 모든 특징을 사용하는 것이 아니라 적당한 수 만큼 임의로(uniformly random)선택하여 트리를 생성하는 '특징 샘플링' 방법을 제시하였다. 이 방법을 통해서 트리를 생성하는데 사용되는 데이터의 크기가 줄어들어서 모델 사이즈의 경량화와 개선된 빠른 속도를 얻을 수 있었다. 또한, 사전에 임의로 특징을 선택하기 때문에 레인지가 작은 마이너한 차원에서 발생하는 불량 감지를 가능하게 한다. 3. RRCF는 고정된 테스트 샘플에 대해 매번 다른 스코어 결과를 주는데 기댓값으로 이상 스코어를 주는 방법을 제시하였다. 즉, 스코어링 과정에서 존재하는 랜덤 프로세스를 결정적인 프로세스로 바꾸는 방법을 연구하였다. · 활용계획 및 기대성과 : 1. 로봇 데이터 뿐만 아니라 사출기, 정밀 가공기, 공장 설비 등에 다양하게 적용할 수 있도록 서비스를 개발 진행 중에 있다. 20201년 해당 방법이 탑재된 솔루션을 개발할 예정이고 다양한 데이터 세트 검증 중에 있다. 2. 중소벤처기업부가 구축중인 AI 중소벤처 제조 플랫폼(KAMP)에 제조 AI 빅데이터 분석 알고리즘으로 탑재를 목표로 하고 있다.

이상감지, RRCF, One class classification, 랜덤 트리

· 기업소개 : SK E&S는 LNG, 전력, 집단에너지, 신재생에너지, 해외에너지 사업까지 수행하는 기업으로 생산한 에너지를 가정, 공장, 학교, 백화점 등 다양한 곳에 공급하고 하고 있다. 특히, 전국 도시가스사 33개사 중 8개사를 운영하여 400만 가구 이상에 도시가스를 공급하고 있다. · 산업문제 : 공급한 도시가스에 대해서 매달 그 사용량을 검침하여 요금을 청구하고 있으나 청구 요금의 미납이 발생할 수 밖에 없다. 높은 미납요금과 인력운영 비용은 도시가스 공급비용 상승을 초래하여 도시가스 요금 인상으로 이어지므로 기업에서는 도시가스 사용요금 납입 패턴을 분석하여 공급비용에 대한 리스크를 줄이고, 수학적인 기법으로 고객을 효율적으로 관리하고자 산업문제를 의뢰하였다.

· 제시된 해결방안 : 기업에서 제공한 데이터를 바탕으로 요금 납입 패턴을 분석하고, 고객의 미납 요금 납부 가능성을 측정할 수 있는 수학적 알고리즘을 개발하였다. · 활용계획 및 기대성과 : 요금 납입 패턴 분석은 기업에서 효율적으로 고객을 관리할 수 있는 방향성 정립에 도움이 줄 것으로 기대하며, 미납 요금 납부 가능성 측정 알고리즘은 업무 프로세스에 활용할 수 있도록 검토 중이다.

SK, 에너지, 도시가스, 납입, 패턴, 분석, 알고리즘, 개발

· 기업소개 : 교육 및 연구와 진료를 통하여 의학 발전을 도모하고 국민건강 향상에 기여하는 국립대학교병원의 설립이념에 따라 1956년 11월에 개원하여 현재 세계적 수준의 의료진과 첨단 진료센터를 갖춘 최고의 공공 메디컬센터 · 산업문제 : 중앙암등록본부의 간암 빅테이터를 활용하여 기계학습 기반의 간암으로 인한 사망과 생존기간 예측 모델 구현

· 제시된 해결방안 : 조직검사 유무에 따른 생존 여부 예측에 있어서 70% 수준의 정확도를 갖는 예측모델을 개발 , 치료방법에서 수술적 간절제술(surgical resection) 과 경동맥화학색전술( transarterial therapy)에 대한 분류을 예측하는 경우엔 정확도 및 정밀도 등 모든 지표가 90%보다 높은 좋은 결과를 갖는 모델을 개발 · 활용계획 및 기대성과 : 현재 예측모델의 구현과 예측결과는 연구논문을 작성하여 투고할 예정, 현 결과를 바탕으로 부산대학교병원 보유 간암 데이터를 활용한 예측모델 구현, 질환예측 플랫폼 구축에 필요한 예측모듈로 제작하고 임상과 치료 현상에서 도움을 줄 수 있는 진단지원시스템 구축 기대

· 기업소개 : 인텔리전스 플랫폼을 기반으로 다차원 분석처리(OLAP)로 부터 데이타웨어하우스(DW), 고객관계관리(CRM),원가분석(ABM), 경영계획(FM), 전사적 기업성과관리(CPM), 자금세탁방지 (AML), 사기방지(FDS) 솔루션에 이르기 까지 비즈니스 인텔리전스 전반에 걸친 IT 컨설팅 및 구현, 유지보수 서비스를 제공 · 산업문제 : 코로나 시대 이후 농산물의 가치소비를 위한 가정간편식 및 외식업체의 농산물 수요예측을 통해 산지에서 수확하지 못하고, 폐기되어지는 농산물에 대한 상품화를 통하여 생산된 농산물의 100%생산 및 100% 소비를 위한 농산물 선물거래 형태의 농산물 거래를 위한 농산물별 시세예측에 대한 정확도 향상 모델 구현

· 제시된 해결방안 : 기계학습 방법론인 장단기 메모리(LSTM), 주의 집중 기법 기반 장단기 메모리(Attention-based LSTM)을 활용하여 농산물 가격 예측모델 구현, 통계학 기법인 자동회귀누적이동평균(ARIMA)을 활용하여 농산물 가격을 예측하고 활용 가능성 확보 · 활용계획 및 기대성과 : 서비스 시스템 개발구축을 통한 수요처 확보와 기업 수익 창출, 기술이전을 통한 기술수익 창출, 연구논문

· 기업소개 : 충남대학교 의과대학 재활의학교실 · 산업문제 : 1. 족저압 데이터를 기반으로 착용자의 보행 상태(기립, 앉기, 걷기, 달리기 등) 판단 2. 족저압 데이터를 기반으로 착용자의 보행 속도 및 보행 상태에 따른 에너지 소비량 추정

· 제시된 해결방안 : multidimensional scaling 및 새로운 변수 정의를 이용한 차원 축소 및 지표 개발, GMM, XGB, RF를 이용한 분류, 회귀 분석 모형 적용 · 활용계획 및 기대성과 : 새로 정의한 정량 지표와 함께 머신러닝을 통해 보행 상태 및 속도, 에너지 소비량을 추정 용이

족저압, 보행, 상태분류, 머신러닝, 차원축소, 회귀, XGB, RF, GMM

· 기업소개 : 국가연구시설장비진흥센터-과학기술 발전에 기반이 되는 연구개발 시설·장비의 고도화 추진을 체계적으로 지원하기 위하여 설립 · 산업문제 : 국가R&D예산으로 구축한 연구시설장비의 연구성과(논문)를 정성 및 정량적으로 측정하기 위하여 다양한 변수(저널IF, 저널분야, 논문분야, 연간인용횟수, 인용장비 비중 등)를 활용하여 수치적인 가치표현 모델 개발

· 제시된 해결방안 : 국가 R&D 예산으로 구축한 연구시설장비의 체계적인 관리와 효율성 검증을 위하여 연구성과(논문)의 수치적 가치표현 모델을 개발. 이를 위하여 학술지의 분야별 영향력지수(Impact Factor) 분포를 고려하여 논문의 상대적 가치를 측정 할 수 있는 표준화된 영향력 지수(Standardized Impact Factor)를 제안 · 활용계획 및 기대성과 : 투자 대비 가치 높은 연구 장비 분류 도출 및 투자 방향 제시 기반자료 작성에 활용 예정

수학적모델링

· 기업소개 : 농촌진흥청 산하의 농업 관련 연구기관 · 산업문제 : 이미지 내 식물의 개화수를 자동으로 계산할 수 있는 프로그램 개발

· 제시된 해결방안 : 디지털 이미지 내 식물의 개화(꽃) 수를 자동으로 인식 및 카운트 프로그램 개발 · 활용계획 및 기대성과 : 민들레꽃 실험세팅 장소에서 자동으로 촬영된 이미지들에 대해서 평균 90%이상의 정확도로 꽃의 개수 카운팅하는 소프트웨어 개발 완료

개화시기 예측, 패턴인지

· 기업소개 : 스포츠, 의료, 생체역학, 기계 자동차 등의 측정 및 분석 장비 공급 및 제품 연구하는 업체 · 산업문제 : IMU(관성측정장치)로부터 얻어지는 yaw값 에러를 최소화 하는 알고리즘 개발

· 제시된 해결방안 : Madgwick filter에 2가지 optimization 방법과 exact solution을 찾는 방법을 적용, 계산효율화를 위하여 inverse square root의 2가지 방법을 적용 등 · 활용계획 및 기대성과 : IMU를 이용한 여러 동작분석 시스템 개발에 기여할 것으로 기대

관성측정장치, IMU, yaw 측정