<팀원>

소프트웨어학과 김민석

 소프트웨어학과 박정우

소프트웨어학과 이준상

<팀원별 활동내용>

김민석

- 초기 논문 주제는 Graph+LLM 을 활용한 Graph Foundation Recommendation System 으로 조사하였으나, 이후 멀티모달 모델의 Spatial Reasoning 이해 능력의 문제점과 개선에대한 주제로 바꾸어 조사를 진행함

- 첫 계획으로는 알고리즘 문제풀이도 동시에 진행하려고 했었으나, 현재 집중해야 하는 AI 리서치 연구 관련 및 대회에 집중하기 위해 진행 안함. 대신 AI 관련 경진 대회에 참여하며 LLM /멀티모달 관련 실력과 경험 증진

- 2025 SW중심대학 디지털 경진대회(AI부문), 아주소중한딥러닝챌린지 참가

박정우

- QML 논문 읽고 세미나 진행 : Combinatorial Optimization 분야에서 Simulated Annealing을 이용하여 근사해를 구하는 방법 학습, State Probability Distribution을 하이퍼파라미터 튜닝으로 구하지 않고 과거 데이터를 바탕으로 강화학습을 진행해 구하는 Framework 학습, 위의 강화학습에서 Adaptive Embedding, QNN, Adaptive Observable을 이용해 적은 수로도 넓은 상태공간을 표현하는 QNSA Framework 학습, 

- SW중심대학 디지털 경진대회(AI부문) 참가

- NYPC Code Battle 참여 : 완전 정보 게임에서 경매 시 최적의 베팅 금액을 수학적 모델링으로 찾아 냄, 이를 기반으로 베팅에서 이익을 볼 수 있는 공격형 베팅, 상대의 손해를 유도하는 수비형 베팅 전략을 세움, Monte Carlo Tree Search(MCTS)를 이용해 경매 물건의 가치 기댓값을 구함. 휴리스틱 득점 함수를 구현해 시뮬레이션의 효율을 높임, 득점 로직을 약 2천줄 가량의 방대한 많은 조건 분기 로직으로 세우고 구현함

이준상

- 컴퓨터 그래픽스 

(브레어 곡면 기반 언덕 지형 생성) 4×4 제어점을 이용한 Bézier Surface 구현, 곡면의 정점 및 인덱스 데이터를 생성하고 WebGL 버퍼에 업로드하여 렌더링, 슬라이더로 제어점을 조절해 곡면 형태 변화

(마우스 입력 기반 상호작용) 캔버스 클릭 시 역변환을 통해 월드 좌표 계산해서 곡면 위 특정 지점에 마커를 표시

(마커 이동 알고리즘 구현) 시작점~도착점 사이를 따라가는 마커 애니메이션 구현, 선형보간 - UV 좌표 기반 보간으로 개선, 거리 기반 속도 보정으로 이동 속도의 일관성 확보

(곡면 곡률/기울기 계산) 단순 기울기 계산의 한계를 확인, 곡면의 편미분과 외적을 통해 법선 벡터를 구하고, 이를 이용해 실제 기울기(경사도) 계산, 이를 바탕으로 경사가 급격한 지점에서 마커 이동 제한 기능 시도

- 안드로이드

(문제 인식 및 개선 필요성) 1년간 직접 사용하며 불편함 다수 발견, 해외 사용자들도 기능 이해에 어려움 → UI/UX 개선 필요성 절감

(리뉴얼 업데이트) 메인화면 UI 전체 리뉴얼, 모드 전환 토글 버튼 추가 (모드 즉시 전환 가능), 분석 화면 접근 개선 (영상 저장 없이도 진입 가능), 점수 변동 애니메이션 추가, 분석화면 툴바 UI 변경 (핵심 기능 강조, 불필요 요소 제거)

<팀원별 최종성과>

김민석

- LLM / Multimodal / RecommenderSystem 등 다양한 AI분야 7편 논문을 정리

- UCPC 아주대 1등 달성

- 아주소중한딥러닝챌린지 참가

박정우

- NYPC Code Battle 27등

- QCSS Lab에서 논문 세미나 진행

- 2025 SW중심대학 디지털 경진대회(AI부문) 참가

- UCPC 아주대 1등 달성

이준상

- 컴퓨터그래픽스 : WebGL 기반 Bézier 곡면 지형을 생성 구현, Ray Picking을 통해 마우스 클릭 지점에 마커를 표시하고, 시작·도착 지점을 기반으로 움직이는 마커 애니메이션 시스템을 개발하였다. 또한, 편미분과 법선 벡터를 활용한 곡률·경사 계산 알고리즘을 구현하여 경사 제한 기능을 테스트하여, 실시간 그래픽스 이론을 적용하는 경험을 쌓았다.

- 안드로이드 : 인스타그램 팔로워 수와 앱 사용자 수가 증가 및 실제 사용자 피드백을 반영한 서비스 시스템 개선 경험 확보

<팀원별 향후계획>

김민석

- 향후 진행되는 다른 AI 경진대회도 적극적으로 참가 및 수상

- Multimodal LLM의 Spatial Reasoning 능력 개선을 위한 개인 연구를 본격적으로 고도화 진행, 논문 작성 예정

박정우

- QNSA FRAMEWORK를 발전하여 논문 작성

- NYPC Code Battle 본선에 진출하여 수상

- 본선 수상 위해 QLORA를 이용한 데이터 압축, DQN 강화학습 공부하고 구현해보기

- 개발, 협업 기회 많이 쌓기, 알고리즘 다시 시작하기

이준상

- 컴퓨터 그래픽스 : 방학에 다른 일정이 생겨서 못한 모델링, IK, 그림자 맵핑을 공부 및 구현을 할 예정이며, 미디어경진대회 비주얼컴퓨팅 부문으로 프로젝트를 출품할 예정

- 안드로이드 : 서버 문제로 구현하지 못했던 다른 사람의 채점을 확인할 수 있는 기능을 추가할 예정이며, 동시에 iOS 버전 제작도 계획할 예정

<발표자료>