<팀원>

소프트웨어학과 서준

소프트웨어학과 김동현

소프트웨어학과 정민규

생명과학과 권민경

<팀원별 활동내용>

서준

CryptoKitties 클론코딩

김동현

영상 인식을 위한 딥러닝 모델의 재현(자기주도연구 연계) 및 메디컬 도메인 데이터 인공지능 논문 학습

정민규

기초 수학 공부 및 논문 리뷰

권민경

다양한 머신러닝 모델들을 통한 치매 예측 방안 탐색

<팀원별 최종성과>

서준

ERC721 기반인 NFT를 이해하고 관련 스마트 컨트랙트를 개발 능력을 갖출 수 있다.

김동현

모각소 시간을 통하여 조사한 자료들을 바탕으로 자기주도연구에서 Baseline에 비하여 약 2%의 모델 성능 향상을 가져올 수 있었음.

또한 추후 연구에 바탕이되는 내용들을 학습하며 연구주제의 발전 방향에 대해서도 생각 해 볼 수 있었다.

정민규

nature에서 영감을 받은 계산이론 관련 논문을 공부하며 지식을 넓힌다.

권민경

데이터 셋을 통해 eda를 진행하고 이를 통한 데이터 이해를 바탕으로 다양한 머신러닝 모델에 대해서 예측 accuracy를 비교해봄

CS224W:Machine learning with Graphs 강의를 수강함

<팀원별 향후계획>

서준

블록체인 개발자로서 취업 준비 활동

김동현

자기주도연구2 연계 수강을 통하여 모각소를 통해 학습한 Self- supervised 방법론을 실제 모델의 적용시켜보고 이를 통해 가져올 수 있는 성능의 향상을 기대 할 수 있게 됨. 

방학이라는 짧은 시간동안 실제로 모델에 학습한 내용을 전부 접목시켜보는것은 어려웠지만 향후 학기중 수강할 의료인공지능실습 수업에서 해당 내용을 조금 더 구체적이고 

자세하게 공부할 수 있을 것이라 생각함.

정민규

현대대수 등 수학 관련 공부를 증진하여 여러 계산이론 모델 (ssd 등)의 chomsky hierarchy에 어디까지 속하는지 등을 연구하고자 함. 

수학과의 기초과목들을 kocw를 통하여 공부하려함.

권민경

Baseline과 그래프 머신러닝에 대한 이해를 바탕으로 새로운 치매 조기 예측 방안을 탐색하고자 함

<발표자료>