프로젝트

• 한의사 국가시험으로 언어 모델 평가하기

  4인 공동 연구로 한의사 국가시험 4개년 기출 1,138문항을 모아 언어 모델을 평가하는 벤치마크와 검색용 지식 자원을 만들었습니다. 검색 없이 풀게 했을 때 공개 모델 9개의 평균 정답률은 36.00%였고, 평가한 공개 모델은 모두 합격선인 총점 60%에 못 미쳤습니다.

  연구 프로젝트, 4인 공동 저자

• 농지안: 위성 영상과 기상 자료로 돕는 농업재해 손해평가

  농업재해보험에서 현장 조사 전에 위성 영상과 기상 자료로 피해를 먼저 판독하고 심사 자료를 만드는 플랫폼입니다. 필지 확인부터 리포트 출력까지 작동하는 프로토타입이 있고, 2026년 영천시 공공데이터·AI 활용 창업경진대회 아이디어 기획 최우수상을 받았으며 교육부 학생 창업유망팀 300+에 선발됐습니다.

  학생 창업팀

• 버스가 없어서 차를 사는 사람들 (2026)

  228개 시군구와 1,173개 면의 공공데이터로, 버스가 드문 농촌에서 소득이 낮은데도 차를 많이 갖게 되는 '강요된 자동차 의존'을 분석하고 2026년 교통 지원이 어디로 가는지 따졌습니다. 군 주민이 받는 중앙정부 교통 지원의 97%가 유류세 인하였고, 대중교통 여건만 나아져서는 군의 승용차가 거의 줄지 않는다는 모형 추정이 나왔습니다.

  데이터 분석 공모전 출품작 (한겨레, 재단법인 숲과나눔), 3인 팀 (팀 YSA)

• Beddy 2.0: 입원한 아이의 AI 친구에 더한 안전 장치 (2026)

  다른 팀이 해커톤에서 만든 장기입원 아동용 AI 친구 앱 Beddy 위에서, 위기 신호 판정을 5단계로 다시 만들고 보호자 글 유출 검사와 만 14세 미만 보호자 동의 같은 아동 안전 장치를 더한 v2입니다. AI로 합성한 평가 문장에서 일상 대화의 보호자 오경보율을 8.2%에서 3.5%로 낮추고, 보호자 글 유출 탐지율을 0%에서 72.0%로 올렸습니다.

  2026 AI 라이프 솔루션 챌린지 출품작 (산업통상부), 3인 팀 (팀 YSA, 대표)

• MediaPipe와 DTW로 만든 한국 수어 단어 인식 데모 (2025)

  MediaPipe로 뽑은 손과 얼굴 랜드마크를 프레임마다 102차원 피처로 바꾸고, 단어별 프로토타입과의 DTW 거리로 한국 수어 단어를 고르는 웹캠 데모입니다. 곰, 공사장, 공원, 공장, 놀이터의 프로토타입을 단어마다 AI Hub 수어 영상 한 개로 만들었고(공원과 놀이터는 같은 영상), 따로 떼어 둔 평가 기록은 없습니다.

  발표용 데모 프로젝트

• TS-CAN rPPG 모델을 DeepStream에 올리기 (2025)

  얼굴 영상에서 맥파(BVP)를 추정하는 공개 rPPG 모델 TS-CAN을 ONNX로 바꾸는 스크립트와, NVIDIA DeepStream이 검출한 사람 영역의 최근 10프레임을 이 모델에 넣으려는 앱을 담은 해커톤 코드입니다. 모델 코드와 학습 스크립트, 학습된 가중치, 예제 데이터는 공개 저장소 ubicomplab/deep-rppg-android에서 가져왔습니다.

  해커톤 코드 (AI Hackathon 2025 Nvidia Yonsei)