연구주제

다양한 연구 주제 선택 (English version)

아래의 리스트에 기입되어 있지 않은 다양한 연구 주제 선택도 가능합니다. 관심이 있는 학생은 이 폼을 작성하면 학생의 수준에 맞는 관심분야의 연구 주제를 선택하는데 도움이 되겠습니다.

영상 처리 (Image Processing)

시작적 정보를 분석하는 어떠한 연구나 조사도 포함합니다. 악보부터 인간 두뇌 이미지까지 광범위한 범주의 영상 처리를 배우게 됩니다.

두뇌 이미지 시각화 (Brain Image Visualization)

두뇌 이미지를 시각화하기 위해 신경 전문의와 같이 일하게 됩니다. 그 후 수집, 산출된 여러 영상을 가지고 개인의 본격적인 리서치에 돌입합니다.

디지털 신호 처리 (Digital Signal Processing)

신호 체계를 처리하고 그 안에서 일정한 패턴을 찾습니다. 신호는 인간의 음성이나 새의 노랫소리가 될 수도 있습니다. 또한 예를 들어, 주의력 결핍 장애(ADHD)를 가진 아동의 두뇌파가 될 수도 있습니다. 그런 아동의 두뇌파를 제어 집단(이 경우에는 ADHD가 없는 아동)의 두뇌파와 비교를 하게 됩니다. 이를 발전시켜 자신의 ADHD 탐지기를 만들 수도 있습니다.

기상 연구 (Weather Research)

세계 각국의 기상 관측소에 기재된 모든 기상 정보는 일반인에게도 공개되어 있습니다. 상상력 부족으로 인한 한계 외에는 이 광범위한 정보의 바다속에서 어떠한 가설이나 어떠한 연구도 가능합니다.

전 세계 관측소의 온도, 풍향, 강수량,  눈에 대한 광범위한 정보를 사용하십시오.

계산 물리학 (Computational Physics)

자연의 법칙을 통해 눈앞에서 펼쳐지는 우주를 바라 보십시오.  그리고 그 법칙이 어긋났을 때 달라질 우주를 관찰하십시오.

가상의 우주를 실행하여, 우리가 살고 있는 이 세계에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이러한 것들은 사비오 리서치 기본 코스를 다 익힌 학생들이 시작할 수 있는 주제가 될 수 있습니다. 이 리스트는 여전히 발전하고 있고, 결코 성장을 멈추지 않을 것입니다.  더 많은 아이디어를 얻기 위해 자주 확인하고 자신의 아이디어를 제공함으로써 이 리스트에 기여하도록 하십시오.

이런 리서치 주제는 흥미로워 보입니다. 하지만 일단 학생들이 가능한 무엇인가를 알게 되면 그들 스스로 더 나은 아이디어를 찾을 수 있습니다.

사실 이러한 아이디어의 대부분은 이미 새로운 것이 아니고, 이전에 미리 완료가 되었습니다. 하지만 과학 연구는 항상 새로운 것을 다루는 일이 아닙니다. 실제로, 완전히 새로운 주제로 분류할 수 있는 부분들은 지극히 작은 수에 불과합니다. 과학 연구는 이전부터 있어왔던 동일한 주제를 다루지만 새로운 방식, 수준, 깊이로 접근하는 것이라고 보아야 합니다.

가상 시험 (Simulation)

  • 자신의 태양계를 만들어 태양과 행성을 만들어 봅니다. 그리고 그들이 어떻게 운행하는지 보기 위해 물리학의 법칙을 적용합니다.
  • 일식을 예측합니다. 태양계의 모든 데이터를 입력하고 시계를 시작합니다. 언제 어떻게 일식이 일어날지 미래의 세계로 떠납니다.
  • 애니메이션을 사용하여 물리학의 개념을 설명합니다.
  • 아래의 링크는 물리 가상 시험의 몇 가지 예입니다.
  • Wolfram Demonstrations에 직접 기여하는 기회가 됩니다.

 게임 (Games)

  •  3D Tic-Tac-Toe (example).  컴퓨터 대 컴퓨터 게임 경쟁을 할 것입니다.
  •  The Game of Life
  •  직접 개발할 수 있는 기타의 게임
  •  Sudoku 자동 해결 프로그램
  •  Poker 전략. 자신의 포커 게임 전략으로 1,000,000의 게임을 했을 때 얼마나 자주 이길 수 있는지를 가상화 해 볼 수 있습니다.

음악 (Music)

  • 자동 키 감지. 예를 들어, A major, G minor인지 등 모든 키를 감지합니다. DJ를 위한 자동 음악 순서화에 유용하게 쓰일 수 있습니다.
  • 알고리즘 음악 작곡. 라틴, 클랙식, 락 등 어느 장르의 음악에도 템포, 키, 스타일 등에 완벽하게 조율된 음악 생성 프로그램을 만들 수 있습니다.
  • 자동 작곡가 분류. MIDI 파일을 통해 노트와 하모니 패턴을 분석해 작곡가의 스타일을 인식합니다. 이런 프로그램을 통해 바하, 모짜르트 같은 작곡가의 음악을 분류해내는 프로그램을 만들 수 있습니다.
  • 음악 합성. 이전에 존재하지 않았던 소리를 만듭니다. 그 소리를 음악으로 만들어 냅니다.

신호 처리 (Signal Processing)

  • 스피커 인식. 가능한 사람의 목록에서 음성의 소유자를 식별합니다. 이것은 CIA에서 전화 음성으로 테러리스트를 즉시 식별해 내는 것과 동일한 기술입니다.
  • EEG 프로세싱. 뇌에서 전기 신호를 분석하고 생각의 패턴을 감지합니다.

영상 처리 (Image Processing)

  • 뇌 영상 연구.  SPECT, MRI, CT 영상을 분석하고 질병을 감지합니다.
  • 아마존 열대 우림 식물 분석. 열대 우림의 식물 패턴의 변화를 감지하는 지표 탐사 인공 위성 이미지를 분석합니다.

 영상 생성 (Image Generation)

  • 사진을 수채화로 변환시킵니다.

문학 (Literature)

  • 유명 작가의 어휘 패턴 분석. 단어를 기반으로 자동으로 저자를 분류합니다.
  • 저자의 어휘 변화 분석. 저자의 경력이 달라지는 과정을 통해 저자가 쓰는 어휘가 달라진 것을 발견해 냅니다.
  • Mathematica의 명령어인 WordData나 DictionaryLookup을 사용하여 책의 톤이나 분위기를 자동 감지합니다.

의학 연구 (Medical Research)

  • 전통적인 동양 의학에서는, 의사는 환자 손목의 맥박을 검사합니다. 맥이 어떻게 생겼는지 확인하고, 전통적인 동양 의학의 가르침에 따라 환자를 진달할 프로그램을 작성합니다. 그리고 환자의 실제 데이터를 사용하여 결과를 확인합니다.
  • 다른 양식(EEG, SPECT, MRI, CT) 등으로 촬영되어진 환자의 뇌 데이터를 비교 분석하고 인간 두뇌의 현재 이해를 개선할 수 있는 상관 관계를 생산해 냅니다.

지구 온난화 연구 (Global Warming Research)

  • 지구 온난화는 정말로 발생하고 있는가? 서울의 온도는 항상 베이징과 도쿄 사이의 중간 지점인가? 세계 역사적 온도 데이터를 분석하여 자신의 결론을 그립니다. Mathematica는 우리에게 모든 역사적 온도 데이터를 제공할 것입니다. Mathematica의 통합 데이터를 활용하여 무엇을 할지는 우리에게 달려 있습니다. (Utilizing Mathematica‘s Integrated Data)

 주식 시장 연구 (Stock Market Research)

  • Mathematica는 바로 전날까지의 미국 주식 전체 데이터를 제공합니다. 이 자료를 바탕으로 자신의 거래 전략을 짜고 시간이 지남에 따라 이 거래 전략의 수행 능력을 지켜볼 수 있습니다. (Utilizing Mathematica‘s Integrated Data)

 인간 유전자 연구 (Human Genome Research)

  • Mathematica는 전체 인간 유전자의 데이터를 제공합니다. 가설을 세우고 인간 유전자 자료를 분석하여 자신의 가설이 맞는지 확인할 수 있습니다. (Utilizing Mathematica‘s Integrated Data)

 천문학 (Astronomy)

우주의 신비를 탐구하는 Hubble 망원경의 데이터를 사용합니다.

http://www.super-science-fair-projects.com/science-fair-project-abstracts.html

자원 봉사 항목

자원 봉사 활동이란 말 그대로 자원 봉사 활동이나 사비오 리서치의 자원 봉사 활동은 다음에서 일반 자원 봉사 활동과 구분 지을 수 있습니다.

  1. 학생은 집에서 혹은 자신이 원하는 장소에서 컴퓨터 작업을 할 수 있습니다.
  2. 사비오 리서치 자원 봉사 활동은 학생이 실제로 봉사 활동에 보낸 시간이 아니라 승인된 결과를 얻기까지 걸린 시간으로 계산 됩니다. 사비오에서는 미리 작업에 필요한 평균 시간을 결정합니다. 학생이 효율적으로 일을 하면, 예상된 시간 안에 마치게 될 것이고, 만일 일처리를 늦게 하게 되면, 예상 시간보다 훨씬 많은 시간을 소비하게 될 것입니다. 어느쪽이든, 학생은 처음에 사비오에서 미리 정한 시간만큼의 자원 봉사 활동 시간 인증서를 받게 됩니다.
  3. 리서치 봉사 활동에 관한 일은 명확하게 지정됩니다. 작업을 더 잘 이해하고 수행하기 위해 코스를 수강할 필요가 있을 수도 있습니다.
  4. 자원 봉사 활동에는 임금이 지불되지 않습니다. 대신 학생들은 그들이 근무한 연구 기관에서 수행한 자원 봉사 활동에 대한 공식 인증서를 받게 됩니다.
  5. 수행 능력이 뛰어난 자원 봉사자에게는 연구 조교로 일할 수 있는 기회가 주어집니다.

다음은 현재 가능한 리서치 자원 봉사 항목입니다.

 3차원 두뇌 지도 책 (3D Brain Atlas)

이것은 신경 정신과 교실에서 사용하는 3차원 뇌지도 책과 애니메이션을 만드는 프로젝트입니다.

이 프로젝트는 다음과 같은 작업을 수행하는 것으로 구성되며 이를 위해 Mathematica와 포토샵 같은 페인팅 프로그램을 사용해야 합니다.

  1. 건강한 사람의 MRI 영상 (DICOM 포맷)을 읽습니다.
  2. 각 조각을 다 읽습니다.
  3. 뇌의 관심 (ROI)이 집중되어 있는 부분을 색칠이나 음영으로 구분해 놓습니다. 페인팅 소프트웨어인 포토샵을 이용해 수동으로 지정할 수도 있고, 개인의 능력에 따라 알고리즘 혹은 Mathematica를 사용하여 자동으로 수행하게 할 수도 있습니다.
  4. 색칠이나 음영으로 구분된 이미지를 저장합니다.
  5. 다시 모든 조각을 읽습니다.
  6. 색칠/음영으로 표시된 지역만을 떼어내어 3D로 구성합니다.
  7. 담당 지도자가 회전시키고 쉽게 잘라낼 수 있는 3D 모델을 디스플레이 할 수 있는 인터페이스를 만듭니다.

이 작업을 수행하려면 SR201 의료 이미지 처리 과정을 수강해야 할 수도 있습니다.

뇌 분할 소프트웨어 설문 조사 (Brain Segmentation Software Survey)

이 작은 다음과 같이 구성됩니다.

  1. 영상 분할의 기본 사항을 알아야 합니다. (SR210 코스)
  2. 시장에 나와 있는 모든 뇌 분할 소프트웨어를 검색하고 찾아야 합니다.
  3. 각 소프트웨어의 사본을 구합니다.
  4. 소프트웨어를 실행하고 기능을 탐험합니다.
  5. 그것들에 관한 체계적이고 비교분석 리포트를 작성합니다.

이 작업을 성공적으로 수행하기 위해 학생은 전문적으로 리포트를 작성해야 하고, 이를 위해 SR21 의료 영상 처리 과목이 필요할 수 있습니다.

뇌 물질 측정 (Brain Matter Measurements)

이를 위해, 학생은 자동으로 다음과 같은 일을 수행하는 알고리즘을 개발하게 됩니다.

  1. 환자의 T1 MRI 이미지를 DICOM형식으로 읽습니다.
  2. 연구자에 의해 지정된 백색 물질, 회색 물질, 그리고 다른 구성 요소들을 분할시킵니다.
  3. 연구자가 분할 변수를 조정할 수 있도록 인터페이스를 개발합니다.
  4. 각 구성 요소의 양을 측정합니다.
  5. 측정 된 모든 구성 요소와 전체 비율의 출력을 생성합니다.
  6. 정상적인 뇌 데이터와의 비교 차트를 생성합니다.

이 작업을 수행하기 위해, 학생들은 “뇌 분할 소프트웨어 설문 조사” 자원 봉사 활동을 수행하고 SR210 의료 이미지 처리 과정을 수행할 필요가 있습니다.

심장 박동에 약물 주입의 효과 (The Effect of Drug Infusion on the Heart Rate)

이를 수행하기 위해, 학생들은 분석하는 환자의 심전도(심장의 전기 신호)를 분석해야 합니다.

  1. R-R사이의 시간 간격을 계산합니다.
  2. 이 작업이 완료되면, 학생들은 R-R간격에 FFT 계산으로 구성된 심박수 변동성을 측정할 수 있습니다.
  3. 약물 치료를 받은 환자들의 데이터를 분석하고 약물과 R-R의 변화 사이 우연한 관계를 결정합니다.

이 작업을 수행하기 위해, 학생들은 SR220 신호 처리 과정을 수강할 수 있습니다.