Club401 25-2학기 단과대학특성화사업 UROP 우수 연구 장학금 신청 [UROP 우수 연구 장학금]1. 목적: 우수 학부생에게 상위 학위 과정 진입을 장려하기 위해 전공별 관심사를 고려하여 연구 주제를 선정하고 적합한 교수님을 선정하여 관심 연구를 진행하기 위한 장학금 2. 참가대상:- 엘텍공과대학 소프트웨어학부/인공지능대학 2학년이상 재학생(해당 학기 재학 필수)- 연구실에서 교수님의 도움을 받아 연구를 진행할 학부 재학생- 1학기당 30시간 이상 연구 진행 필수- 직전학기 성적 2.0이상 필수- 복수전공생 불가 3. 학과 별 선발인원 및 장학금 지원내역학과1인당 지급금액선발인원컴퓨터공학과50만원7(+1)사이버보안학과2인공지능학과2데이터사이언스학과1계12(+1) 4. 일정구분일정내용세부내용비고2학기9.15(월)공지인공지능대학 행정실에서 각 학과(학과장, 학과메일.. 2025. 9. 16. 🌌 SYNERGI 줌미팅 synergi 줌미팅 - 실제데이터 | Notion연구 방향half-echinodon-afc.notion.site 왼쪽 이미지가 BL-1오른쪽 이미지가 BL-2성능 우우..연구 개선 계획 결정 내용단기 우선순위: 시뮬레이션(TNG) 데이터에서 관측 가능 7개 피처만으로 테이블러·이미지·멀티모달 세 셋업의 베이스라인을 다시 끌어올리고, 멀티모달이 유의미하게 우수함을 먼저 보여준다.라벨 누수 가능성 높은 피처(NumMajor/MinorMergersLastGyr)는 제거하고 비교 실험을 진행한다.멀티모달 해석: 이미지-테이블러 결합 시 주목 영역이 “더 말이 되는” 곳으로 이동하는지 XAI로 시각화해 보여준다.쟁점결측치 보간 범위:관측에서 “부분적으로 비는 값”을 MICE/AE-Imputer 등으로 메우는.. 2025. 9. 15. 🥼 Agile 9차 랩실 미팅 9월 둘째 주 미팅 정리 | Notion🌟 Achievementshinyflight.notion.site 라벨 누설 방지라벨을 그 컬럼들로 만들었다면 해당 컬럼은 입력 피처에서 반드시 제외.lastGyr 얘네들 제외하기 전처리 절차 정립모델들은 대개 정규화된 범위를 가정. 스케일 기준(평균·표준편차)을 먼저 고정해두고 결측 대체·스케일링을 일관되게 적용/복원.표 데이터 standardScaler 먼저 돌린 후에 mice 적용하기 도메인 적응 우선시뮬→실제 전이에서 Test-Time Adaptation(TENT) 추천. 대안으로 SHOT(최종 선형층만 적응).이미지 스타일 정렬: CycleGAN 등으로 한쪽 도메인으로 통일하는 실험 가능(다만 리소스 큼). 평가/라벨 이슈실제 데이터의 “정답”이 .. 2025. 9. 9. 🌌 실제 데이터 조정 테스트 : BL-1 / BL-2 실험 베이스라인BL-1: “피처 제외 학습 + 제외된 상태로 테스트"BL-2: “피처 포함 학습 + 테스트에서 해당 피처를 채워서 사용"결측치 MICEFT?gen? mass / B_T / color_Ur / color_gr / color_gi / SFR_200Myr / AxisRatio가 주어졌을 때 color_BV / N_aper_2_Mpc / nn1_distance / SpecificAngMom / BarStrength / NumMajorMergersLastGyr / NumMinorMergersLastGyr를 결과로 내놓는 모델 만들기 FT Transformer 회귀 모델 성능 [Per-target metrics] targe.. 2025. 9. 9. 삼성휴먼테크논문대상을 알아보자 그만 알아보자 졸프 2학기째에 들어서다 평범하게 하면 C를 주시구 잘해야 B, 엑설런트!하게 해야 A를 주신다는 교수님...........저번에 100명 중에 A+을 단 3명만 받았다는 소문이 돈다..논문 제목 구상시뮬레이션 기반 멀티모달 학습을 통한 실제 관측 데이터 은하 병합 단계 판별Multimodal Learning of Galaxy Merger Stages from Simulations with Application to Real Observations시뮬레이션–관측 도메인 전이를 고려한 은하 병합 단계 멀티모달 인공지능 분류 모델Simulation-to-Observation Transfer for Galaxy Merger Stage Classification using Multimodal AI멀티모달 인공지.. 2025. 9. 4. 🥼 Agile 8차 랩실 미팅 9월 첫째 주 미팅 정리 | Notion🌟 Achievementshinyflight.notion.site결측 피처 처리 철학B 병원(=실제 도메인)에서 없는 피처가 있으면 학습 시엔 포함, 테스트 시엔 내부 모듈로 ‘채워서’ 사용하는 전략이 가능.“채워진 값”의 통계적 타당성 검증이 반드시 필요한 건 아님. 모델 내부 블랙박스 과정으로 보고 히든 피처 생성 모듈로 해석.의료 분야는 이미 합성/가짜 데이터·임퓨테이션을 폭넓게 사용 중. 천문은 보수적이지만 시간이 지나면 인식 변화 예상. 방법론 제안임퓨터(채우기 모듈) 학습: MICE, 오토인코더, 혹은 생성모델(GAN 등)로 결측 피처를 생성.도메인 적응: TENT류(엔트로피 최소화) 같은 비지도 테스트타임 적응으로 분포 차이를 완화. BN이 있으면 적.. 2025. 9. 2. 🧑🏼🚀 SpaceAI 2025 집중협업캠프 2일차 멋집니다~~!⭐️ 실제 데이터 적용 실험 ⭐️DESI 은하 이미지 데이터 / SDSS 수치 데이터를 이용하여 실제 데이터에 대해 모델(시뮬레이션 데이터 사용) 테스트를 수행해 본다. ✨ 테이블러 모델 -realData용실제 데이터에 있는 파라미터로만 시뮬레이션 수치형 데이터 만들어서 tabular 모델(FT-trans) 재학습mass, color_Ur, color_gr, color_gi, SFR_200Myr, AxisRatio, B_T Test macro-F1 : 0.6124 ✨ 멀티 모달 모델 -realData용MaxViT / FT transformerconcat 방법론 적용하고partial(부분) 프리즈하여 학습 Test macro-F1 : 0.7782 ✨ 데이터 2000개 DESI 은하 이.. 2025. 8. 29. 🧑🏼🚀 SpaceAI 2025 집중협업캠프 1일차 대전에 왔다~카시에 왔다~🧑🏼🚀 연구과제 업무 추진 경과 공유 📍태양 SEP(고에너지 양성자) 이벤트 딥러닝 예측 연구 연구 배경과 목표SEP(Solar Energetic Particle) 이벤트는 지구 환경과 위성 시스템에 위험한 영향을 줄 수 있음.본 연구 목표: GOES 위성 데이터를 활용해 향후 12시간 SEP 이벤트(S1 등급 이상) 발생 여부를 예측.기대 효과: 기존 예측 모델보다 높은 정확도로 조기 경보 가능 → 지구 환경 피해 최소화. 데이터셋 준비현재 데이터 준비 단계 진행 중이며, 주요 입력 데이터는 4가지:GOES 위성 프로톤 플럭스 (1996~2020, 5분 평균)약 25년간 320개 SEP 이벤트 추출SEP 발생 조건에 따른 이벤트 타임 리스트 구축NOAA 플레어 이벤트.. 2025. 8. 28. 🌌 Tabular 모델 결측치 처리의 3가지 방안 제일 중요하게 나왔던 B_T 칼럼 값이 하필 결측치가 1/4 차지하는 속성이어서.. 굣님이 의문 제기 체크 실험 시결측치를 가진 데이터의 정확도 very low///..... B_T, barStregnth 결측치 처리 방법을3가지 방향을 잡아 실험해봤다1. 결측된 데이터 (행) 제거 (데이터 1/4가량 감소)F1-score : 0.73032. 칼럼 (열) 제거F1-score : 0.67023-1. 결측치 대체 (MICE 사용)F1-score : 0.72163-2. 결측치 대체 (StandardScaler 사용)F1-score : 0.8178 0.8이 나왔다.....!이미지 모델에서 0.81이 최고점이었는데수치형 모델에서 기대하지도 않았던 점수가 나옴.. 따라서 StandardScaler를 이용해서 .. 2025. 8. 25. 🌌 SpaceAI 2025 - IBS 전산자원 : H100! SpaceAi에서 지원해주는 서버 자원이 도착했다..! 와 근데 H100..! 모델 얼마나 빨리 돌아갈지 궁금하다 연구를 열심히 해 봅시당..접속! 실패보류 2025. 8. 25. 이전 1 2 3 4 5 ··· 41 다음
