이 연구는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 공기 오염 데이터를 실시간으로 모니터링하고 이상을 탐지하는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 공기 오염은 인간의 건강에 치명적인 영향을 미칠 수 있으므로, 정확하고 신속한 모니터링이 필수적입니다. 본 연구에서는 심층신경망 모델과 적대적 생성 신경망(GAN)을 활용하여 대기 오염 데이터를 분석하고, 이상 징후를 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 개발합니다. 이를 통해 공기 질을 개선하고, 환경 오염 문제를 보다 효율적으로 해결할 수 있는 방안을 제시하고자 합니다.

본 연구는 인공지능 기술을 활용하여 자동차 및 교통 시스템에서 객체를 탐지하고 추적하는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 딥러닝 기반의 이미지 처리 기술을 사용하여 실시간으로 교통 흐름을 분석하고, 교통량을 측정하며, 이상 상황을 감지합니다. 이를 통해 교통 사고를 예방하고, 교통 체증을 줄이며, 효율적인 교통 관리 시스템을 구축할 수 있습니다. 또한, LiDAR 센서와 2D 마스킹 기법을 활용하여 다중 차로에서의 차량 탐지 및 추적 기술을 향상시킵니다.