소프트웨어학과

부산광역시에서 주최한 ‘제2회 대학생 동아리 인공지능(AI) 아이디어 경진대회’ 시상을 시상하였고 동서대학교(총장 장제국) 학생팀 SAL LAB A가 본선 20개 팀 중에서 2위로 우수상을 수상 하였다.

이번 경진대회는 4차 산업혁명관련 산업의 지역 발전을 도모하고, 부산지역 인공지능(AI) 분위기를 조성 및 확산하기 위해 개최하였다.

부산지방중소벤처기업청, 기술보증기금, 부산창조경제혁신센터가 같이 참여하였다.

선정은 1차 아이디어 제안을 통해 20개 팀을 선발, 아이디어 구체화를 위한 40일간의 활동 지원으로 참여한 팀들이 각각의 주제에 맞게 의미 있는 활동을 진행, 보고서 및 발표자료를 제작하고 최종심사를 거쳤다.

동서대 심OO(소프트웨어학과3), 서OO(소프트웨어학과3), 유OO(소프트웨어학과3), 이OO(소프트웨어학과3)의 SAL LAB A팀은 ‘Convolutional LSTM 알고리즘 이용한 컴퓨터 비전 센서 기반 사거리 교통체증 예측 시스템’ 아이디어를 제출, 대회 참가팀 중 우수상을 수상하였고 상금은 100만원을 받았다.

수상 소감으로는 팀장인 심OO 학생은 상을 받게 되어 기쁘고 팀원들 모두 열심히 하여 상을 받을 수 있었다고 말하였고

서OO 학생은 공모전 준비를 하면서 시행착오도 있었지만, 팀원들 모두 힘을 발휘해 끝까지 잘 마무리해서 좋은 결과를 얻을 수 있었다고 생각한다. 라고 하였고

유OO 학생은 AI아이디어 회의를 하면서 관련 직종과 AI의 활용점을 찾는것이 가장 어려웠는데 팀원들과 같이 실제로 교통경찰과 인터뷰도 하고 데이터도 추산해보면서 문제를 해결해 나간거 같습니다. 좋은 경험 할 수 있게 해준 팀원들과 박승민 교수님께 감사합니다.

이OO 학생은 친구들과 노력해서 처음으로 받아보는 상이라서 더욱 값진 상이라고 생각합니다. 앞으로도 저희에게 많은 기회가 주어질거라 생각하고 기회가 왔을때 잡을 수 있도록 열심히 공부하겠습니다. 감사합니다. 라고 수상소감을 밝혔다.

이 아이디어는 교통체증을 예측하여 완화 시키는 시스템으로 센서 두 개를 설치하여 센서와 센서 사이의 거리, 신호가 바뀌는 주기, 신호 대기 중인 차량 들의 길이와 차량 들의 개수로 체증 지수를 측정하고 교통체증 발생 시 해당 차로 및 주변 차로의 시간별 데이터를 데이터 베이스에 저장하고 C-LSTM 알고리즘을 이용하여 학습 하고 교통체증에 대해 분석 후 교통체증을 예측하여 AI가 스스로 해당 시간대의 체증 지수를 완화 시킨다.