소프트웨어학과

• 중고거래를 위한 검색의 편의성과 사기 예방을 위한 결제에 블록체인을 도입함. 결제에 대한 블록체인 적용의 경우 사기 문제의 해결이 될 수 없는 요소로 보이며 한계가 있음. 따라서, 검색 결과에 대한 분석 혹은 가시화 요소가 있었으면 함.

• MCP 기능을 강조해서 표현하는 것이 좋음. 특히, 검색 결과 등의 가독성을 높일 필요가 있음.

• AI-Agent 구현을 위한 MCP 사용에 대한 접근이 신선하며, 사용자에게 제공되는 결과에 대한 UI/UX 개선이 필요

• AI-agent가 단순 검색만이 아닌 사용자 편의기능(거래 약속, 배송 등)과 같은 지능형 기능들이 포함되면 좋을 것 같음

• 기술 스택 아키텍쳐 발표 슬라이드에서, 본인들이 직접 만든 부분과, 외부에서 가져다 쓰는 부분, 사용자 부분을 명확히 구분해서 설명할 수 있도록 하면 좋을듯. 

• 1차 심사에 대한 개선사항이 잘 반영되어 있음. 거래장소 추천 기능이 중고거래 사용자 편의를 높일 수 있다고 판단됨

• 검색 결과에 대한 UI/UX 기능이 많이 개선되었음

조건부 통과: MCP 등을 이용하여 관심 매물 알림 기능을 보다 개선할 필요가 있음  

• 지역 거주 정보를 공유하는 웹 플랫폼, 주요 기능의 동작 원리에 대한 충실한 설명 보완 필요.

• 현재 구축되어진 시스템의 목적 하에 불필요한 기능(경제상식 퀴즈 관련 기능)이 너무 많다고 느껴져 핵심 기능에 대한 선택과 집중이 필요하다고 판단됨

• 소비 패턴 분석을 위해 좀 더 다양한 입력 정보와 분석 알고리즘이 요구됨

• 양) 기능적으로 유용해 보임. (다만 기술적 도전성이 다소 부족해 보임)

재심사 대상 : 핵심기능에 적용 가능한 기술을 조사하고, 이를 구현할 필요가 있음

• 데이터를 실시간 저장하는 과정에서 버전 관리 요소를 추가한 프로그램을 제안함. 버전에 대한 정보를 기록하는 요소 추가가 필요.

• 파일 백업, 버전관리, 복원, 클라이언트 동기화에 대한 구체적인 개발 내용을 정리하여 발표할 필요가 있음.

• 벤치마킹되는 구글 드라이브, 드랍박스 이외에 다른 형상관리 프로그램(SVN 등)들과의 비교가 추가 되었으면 좋겠음

• rsync (Remote Sync) tool을 살펴보면 개선 방향 등에 도움되는 내용이 있을것 같습니다.

• diff 계산 알고리즘 이해가 필요해보임 

• 여러 diff 알고리즘을 적용한 성능 비교 분석이 요구됨

조건부 통과: diff 계산 알고리즘 비교 분석이 필요

• 강의실 안내 네비게이션 앱. AR이라는 요소가 포함되어 있으나, 이를 활용하는 것이 매번 반복되는 강의실을 안내하는 요소로 활용되는 점이 타당성이 떨어짐. 경로 생성을 직접 구현하여 활용하여 의미 있는 작품임. 

• 시간표, AR과의 관계성 설명 보완 필요.

• 개발 시스템에 대한 사용성 테스트에 대한 부분들을 정성적 또는 정량적으로 표현해주면 좋을 것으로 판단됨

• 타겟 사용자(신입생)에게 유용할 것 같음

• 실내 안내 기능이 추가되면 좋을 것 같음

통과

• 일정관리 기능으로 자연어 처리를 통한 일정 등록, 충돌, 관리의 기능을 제공함. 기능을 선택하였을 때, 선택한 이유에 대한 자료가 포함되면 좋음.

• 잡다한 기능(번역, 문서요약 등)을 제외하고 캘린더와 연동할 수 있는 스케줄 기능을 집중적으로 완성도를 높일 필요가 있음. 온디바이스 기술을 활용하여 LLM의 의존도를 낮추면 더욱 좋음.

• 실제 생활에 필요한 기능들을 갖추고 있어 배포까지 되었으면 좋겠다는 생각을 하였고, KC-BERT와 GPT 의 역할들을 조금 더 명료하게 나타냈으면 좋겠음

• KOBERT를 썼을때의 성능 저하/부족 결과에 대한 내용도 있으면 좋을듯. 

• 백본모델 비교/선택 과정이 합리적. 데이터 정제 과정 명확해서, 다른 사람이 모방하기 좋음(높은 재현성). 데모 매끄러움. ‘에이전트’ 키워드로 포장하면 좋을 듯

• AI 비서에 대한 보다 다양한 활용 기능이 추가되면 좋겠음.

통과

• 딥페이크 탐지 기능이 적절하게 적용 되어 있음. 결과를 출력할 때, (T/F)뿐만 아니라 정량 지표를 포함하면 결과를 신뢰하는데 도움이 됨.

• 딥페이크 탐지 관련 딥러닝 모델을 활용하였고, 실제 서비스 가능한 기능을 충실하게 수행하였음. 성능 개선을 위해서는 딥페이크 탐지 딥러닝 모델에 대한 부족한 이해도를 높일 필요가 있으며, 탐지하고자 하는 딥페이크에 대한 정의를 명확하게 하여  탐지의 구체적인 범위(단일 얼굴인지 등)를 설정할 필요가 있음

• 탐지 모델의 해석 부분들이 포함(SHAP, GradCam 과 같은 XAI 기법들을 기반)되어 딥페이크 관련 이미지에서 어떠한 부분들을 모델에서 중점적으로 분석하고 있는지 표시가 가능하면 좋을것 같음.

• 이미지 상에서의 다중 인물 등장할 때에도 어떤식으로 탐지 가능한지 부분에 대한 고려가 필요하다고 판단됨

• 하이퍼 파라미터 셋팅, 파인튜닝 등 모델 구축 및 튜닝 시 내용들이 구체적으로 표현되었으면 좋겠음

• 올해 7월초 정보과학회 KCC에서 있을 DeepFake 경진대회 (생성 및 탐지) 를 참고하면 좋을듯. 

• 여러 기존 딥페이크 생성 및 탐지 모델들의 기술적인 이해를 좀 더 높이면 좋을듯. 

• 모델 구조의 세부 구조 설명이 좀 더 강화되면 좋겠음

• 여러 딥페이크 detection 모델들을 적용한 성능 비교 및 분석이 있으면 좋겠음

통과

• 대화 중심의 매칭 어플 개발 제안. 호감도를 분석하는 부분이 존재하는데, 이 과정에서 분석 방법에 대한 설명에 대한 정리가 필요함.

• 분석에 대한 방법에 대한 정리가 필요하며, 특히, 데이터셋에 대한 구체성을 작성할 필요가 있음.  

• 분석 방법에 대한 흐름을 표현할 수 있는 그림 설명 부분이 필요하다고 느껴졌고, 시스템 사용시 로딩이 오래 걸리고 채팅시에도 조금 느린 것 같아 해당 연산 부분에 대한 개선방향을 생각해보면 좋을것 같음

• 데이터셋에 대한 내용이 조금 더 구체적이면 좋을것 같고, 실제 앱을 공개해봐도 좋을듯. 

• 프로젝트 이름이 일반적임. 차별성 중심으로 조금 더 구체적이면 좋겠음. 사용자 실험을 해보면 어떨까 생각함.

• 얼굴을 가리고 목소리만으로 호감지수를 계산하는 것은 호감지수의  정확도가 낮을 수 있음

조건부 통과: 사용자 테스트가 추가될 필요가 있음

• 강의 자료의 내용을 요약해서, 기출 문제를 만들어 주는 방법을 제안하고 있음. 직접 한 부분에 대한 영역을 명확히 구분하여 졸업 작품의 내용 설명이 필요함.

• ChatGPT와의 차별성 등 기존 LLM과의 다른점을 강조할 필요가 있음. (ex : UX UI 등)

• 사용자 개개인의 학습 패턴을 고려한 기능(오답노트 정리 등)이 있으면 좋겠음

• 시스템 개발 시 본인들이 사용했던 적용 모델에 대한 설명 부분이 미흡하다고 판단되며, 이를 보완하여 명확히 표현해주었으면 좋겠음

• 평가 메트릭(요약 task)에 대한 이해가 조금 더 있으면 좋을 듯 함

• GPT의 의존도가 높으며, 학습 능력을 향상시키기 위한 방법이 제시되지 않음

• 재심 전까지 최대한 성능 및 기능들을 향상시키면 좋을듯

재심사 대상