MATLAB AI 모델 챌린지 수상작​

수상작

매스웍스 상​
Explainable Neural Network Regression Model with SHAP​
​경북대학교 미타 누르하야티(Mita Nurhayati)​
​본 프로젝트는 SHAP 알고리즘을 직접 구현해 결과를 시각화한 점이 높은 평가를 받았습니다. 특히 설명 가능한 AI(XAI) 관련 실질적 사용 사례를 제시했다는 점과 매트랩 스크립트를 활용한 구현 방식은 연구자들에게 실용적인 참고자료가 될 것으로 기대됩니다.​

​인기상​
Real-Time Emotion Recognition from USB Camera with Deep CNNs​
​삼성전자 임근식
​이 프로젝트는 매트랩 환경에서 딥러닝 개발 워크플로우를 소개하고, 실시간 데이터 처리가 가능하도록 구현했습니다. 또한 상세한 문서화와 단계별 사용방법 제시, GIF를 통한 데모 시연 등 사용자 친화적인 구성이 돋보였습니다. ​

​평점상​
Deep Learning for Vehicle Tracking and Wheel Detection
국립과학수사연구원 최영수
이 프로젝트는 SiamFC라는 최신 AI 모델을 활용해 객체를 추적하여 차량의 속도를 예측했습니다. 영상에서 자동차의 속도 및 타이어를 segmentation 해주는 좋은 모델로, MATLAB의 딥러닝 도구를 사용하여 모델을 배포하고 통합한 점이 매우 긍정적으로 평가되었습니다. ​

​다작상​
Genetic ancestry prediction Using SNP-based ML Models​
​한국생명공학연구원 팀 (조수복, 김종환, 전종범, 이동윤)​
​참신한 주제의 프로젝트들을 다수 제출하여 선정되었습니다. 특히 공개 유전체 데이터인 1000G(1000Genomes Project)의 방대한 데이터를 활용하고 깃 라지 파일 스토리지(Git-lfs)를 통한 데이터셋 접근성을 제공한 점이 높이 평가되었습니다.​