- 전기자동차의 충전 상태(SoC) 예측 앙상블 학습 모델로 1등을 차지한 서울과기대 응용확률팀

- 매스웍스, 국내 이공계 인재 육성 위한 대학생들의 영상, 신호, 라이다 등 혁신적인 인공지능 애플리케이션 개발 장려

 

매스웍스가 국내 대학생들을 대상으로 매트랩(MATLAB)을 활용해 실제 문제에 대한 인공지능(AI) 애플리케이션을 설계하도록 하는 '매트랩 대학생 AI 경진대회'의 수상작을 8일 발표했다. 많은 학생들이 인공지능(AI) 기술을 활용한 아이디어를 매트랩으로 구현한 가운데 최우수상은 서울과학기술대학교 응용확률팀이 수상했으며, 준우승은 인제대학교 헬스케어 IT공학과에 재학 중인 윤태영 학생이 차지했다.

 

올해로 3회차를 맞이한 ‘매트랩 대학생 AI 경진대회’는 2021년에 첫 경진대회를 시작한 이래 국내 대학생들의 다양한 인공지능 활용 아이디어를 발굴하여 여러 산업 분야의 실생활 문제 해결 및 기존 프로세스 개선에 기여해왔다. 본 경진대회를 통해 대학생들은 매트랩을 활용하여 모델개발 및 배포 등 범용 인공지능 모델 개발에 대한 실질적인 경험을 쌓고, 매트랩과 호환이 가능한 텐서플로우, 파이토치 등의 프레임워크 모델을 사용해 다양한 프로그래밍 언어로 모델을 구현하여 경쟁력 있는 프로젝트를 완성했다.

 

지난 6월20일부터 7월31일까지 진행된 이번 대회에는 작년 대비 약 2배 이상의 팀이 참여해 인공지능 기술을 실생활에 새롭게 적용하고, 산업에서 기존의 프로세스를 개선할 수 있는 아이디어를 제출했다.

 

올해의 참가팀들은 영상, 신호, 라이다 등 다양한 적용 분야의 프로젝트들을 출품했다.

 

김경록 매스웍스 교육 세일즈 매니저는 “단순한 인공지능 모델 개발이 아닌 실제 산업 현장에서 적용 가능한 높은 수준의 프로젝트가 접수됐으며, 다양한 실험을 통해 최적의 모델을 얻기 위한 노력의 과정이 몹시 인상적”이었다고 밝혔다.

 

1등을 수상한 서울과학기술대학교 응용확률팀은 앙상블을 활용한 전기자동차 배터리 충전상태(State of Charge, SoC) 예측 모델 개발 프로젝트를 통해 정확한 초기 값의 큰 의존성, 오차의 누적 등 기존 모델의 한계를 인공지능을 도입해 극복했다.

 

프로젝트는 순환신경망 구조인 LSTM을 활용하여 SoC 예측 모델을 생성하고 이동 평균(Moving average) 후처리를 통해 결과값을 안정화했다. 또한, 가중치 오류를 기반으로 한 앙상블 모델을 통해 전통적인 방법의 한계점을 개선하고, 배터리 셀의 전압, 전류 및 온도의 시계열 데이터를 사용하여 배터리의 SoC를 추정하기 위한 머신러닝 모델을 구축했다.

 

박재민 서울과학기술대학교 응용확률팀 대표는 “매트랩은 많은 기업과 교육기관에서 사용되기 때문에 경진대회를 통해 실전 경험과 사용법을 습득하기 위해 본 대회에 참여했다”고 설명하고, “딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)와 시각화 툴(visualization tool)을 통해 결과값을 효과적으로 시각화할 수 있었고, 매스웍스의 풍부한 튜토리얼 자료를 통해 대회 준비에 있어 매우 큰 도움을 받았다”고 밝혔다.

 

2등상을 수상한 인제대학교 헬스케어 IT공학과 윤태영 학생은 매트랩에서 제공하는 YoLo_v4를 사용하여 이미지에서 알약을 검출할 수 있는 객체 검출 방법을 통해 객체 검출, 분류 및 애플리케이션을 활용한 알약과 관련한 정보를 제공하는 어플리케이션을 개발했다.

 

매스웍스코리아 이종민 대표는 “국내 STEM분야 육성 및 교육에 주력해 온 매스웍스는 매트랩 대학생 AI 경진대회를 통해 국내 인공지능 산업의 미래를 이끌어 나갈 인재를 발굴해왔다”고 밝히고, “앞으로도 다양한 활동 및 프로젝트를 통해 이론 및 구현 방식을 이해하고, 이를 실생활에 적용함으로써 국내 학생들의 창의적인 프로젝트 기획에 기여하고 싶다”고 덧붙였다.

 

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