실험대상: 캔 제품

불량 유형: 찌그러진 캔, 뚜껑 불량, 인쇄 오류 등

비교요소: 기존 육안 검사 VS 머신러닝 기반 불량 검출

캔의 외형 상태, 뚜껑 상태, 인쇄 품질

대조군 : 자연 미생물이 첨가된 흙(낙엽+흙), 물속(인공 바닷물(3.5%소금물)사용), 퇴비(음식물 찌꺼기)가 첨가된 흙, 햇빛+고온 환경(강한 햇빛 또는 UV 조명 사용)

대조군: 기존의 육안 검사를 통해 음료수 캔을 검사

• 정확도 확인 방법

  불량품->불량품, 불량품-> 정상품, 정상품-> 불량품, 정상품-> 정상품 4가지로 나누어서 정확도를 비교함.

• 검사 속도

  머신러닝 모델을 통해 실시간으로 불량품을 판별하는 속도 측정 / 사람이 직접 검사하는 속도 측정

대조군: 각 자판을 사용하기 이전의 관절 가동 범위

그리고 이 근균이 밀의 성장과 재배에 어느 정도 긍정적인 영향을 준다는 결론이 나왔으면 한다. 또한 전혀 알지 못했던 이 근균이 작물에게 주는 영향도 알게되고 추측할 수 있기를 원하고 있다.

머신러닝 모델이 불량품을 더 정확하게 판별할 수 있는지 평가한다. 불량품->불량품, 정상품->정상품 판정 결과 > 불량품->정상품, 정상품->불량품 판정 결과가 나오면 정확도 면에서 우수하다고 할 수 있을 것이다.

=>의도적으로 조작 또는 데이터 제공자에 따라 자연스럽게 습득

도구 및 재료

• 샘플:

  • 재활용 면 의류(예: 재활용 인증 라벨 있는 티셔츠)

  • 새 면 의류(예: 100% 유기농 면 또는 일반 면 티셔츠)

• 화학물질:

  • 증류수(용출용)

  • 에탄올(70%, 소수성 물질 추출)

  • 포름알데히드 테스트 키트(약국/온라인 구매 가능)

  • pH 시험지

• 도구:

  • 비커 또는 유리 용기

  • 교반기(없으면 손으로)

  • UV-Vis 분광광도계(선택, 염료 분석용)

  • 건조용 오븐(50°C) 또는 햇빛 건조 공간

  • 장갑, 마스크(안전용)

-데이터를 얻는 시간대도 비슷하게 유지한다. 잠에 영향을 받는 정도를 최대한 줄이기 위해 AM 11:00~PM 1:00의 시간대에 데이터를 수집하는 것이 좋을 것 같다.

• 다양한 불량 유형에 대해 반복 혹은 모델을 새로 학습하여 결과 비교 O => 학습된 데이터를 바탕으로 다른 제품으로 실험

• 사람의 육안 검사를 진행할 때 여러 명의 실험자를 두어 실험 가능

대조군: 항생제

데이터 증강은 기존의 데이터셋을 인위적으로 늘려주는 기법으로 모델이 다양한 변형된 데이터를 학습하도록 만들어준다. => 회전, 확대/축소, 좌우반전, 잘라내기 등

1. 실험 주제
   미세 플라스틱이 수생 생물(예: 물벼룩)의 생장과 행동에 미치는 영향을 분석한다.

2. 조작 변인
   미세 플라스틱의 농도(예: 0ppm, 10ppm, 50ppm, 100ppm)

3. 통제 변인

   • 동일한 수질(같은 종류의 증류수 사용)

   • 동일한 수온(항상 20°C 유지)

   • 동일한 먹이 공급량 및 주기(매일 같은 양의 먹이 제공)

   • 같은 종의 실험 대상(동일한 크기와 나이의 물벼룩 사용)

   • 동일한 실험 환경(같은 조도, 같은 용기 크기, 같은 실험 장소)

4. 실험군과 대조군

   • 대조군: 미세 플라스틱이 포함되지 않은 물에서 자라는 물벼룩

   • 실험군: 미세 플라스틱이 포함된 물(각기 다른 농도의 미세 플라스틱)에서 자라는 물벼룩

5. 종속 변인(관찰 및 측정 항목)

   • 생존율: 실험 기간 동안 살아남은 개체 수 기록

   • 행동 변화: 물벼룩의 활동성(움직이는 속도, 빈도)을 관찰 및 기록

   • 생장 속도: 일정 주기로 크기 변화 측정(현미경 및 이미지 분석 활용)

   • 번식률: 특정 기간 동안 발생한 개체 수 변화 기록

6. 기대 결론
   미세 플라스틱이 높은 농도로 존재할수록 물벼룩의 생존율이 낮아지고 행동이 둔화될 것으로 예상된다. 또한 생장과 번식률에도 부정적인 영향을 미칠 가능성이 크다. 이를 통해 미세 플라스틱이 수생 생물에게 미치는 피해를 확인하고, 더 나아가 먹이사슬을 통해 인간에게도 영향을 미칠 수 있음을 시사할 수 있다.

7. 관련 선행 연구 및 차별점

   • 기존 연구들은 주로 해양 환경에서 미세 플라스틱의 생물학적 축적을 다루었으나, 본 실험은 미세 플라스틱이 생물의 즉각적인 생리적 반응(생존율, 행동, 성장 등)에 미치는 영향을 직접적으로 관찰한다는 점에서 차별성이 있다.

8. 실험 진행 시간 및 반복 가능성

   • 실험 기간: 약 2~3주(매일 관찰 및 기록)

   • 반복 실험 가능: 동일한 조건으로 추가 실험 진행 가능

9. 실험 설계의 아쉬운 점 및 보완할 부분

   • 현미경 분석을 통한 보다 정밀한 생물학적 반응(예: 세포 조직 변화) 측정이 추가되면 더 정확한 결과를 얻을 수 있다.

   • 미세 플라스틱의 물리적, 화학적 특성(예: 크기, 종류)이 다를 경우 영향을 어떻게 미칠지 추가 연구가 필요하다.

   • 장기간 실험을 통해 미세 플라스틱의 장기적인 영향도 분석할 필요가 있다.

데이터 증강 활용이 계획대로 안될 수 있다.

구체적으로 어떻게 데이터 증강을 할 지 정하지 않았고, 데이터 증강이 나의 계획대로 흘러갈지 예측할 수 없다.

• NaOH 대신: 베이킹소다(1L 물에 2~3 스푼) 사용.

• H₂O₂ 대신: 약국에서 파는 3% 과산화수소 소독액 소량 사용.

• 에탄올 대신: 소독용 알코올(70%)으로 대체.

• 주의: 화학물질 농도를 낮추고, 통풍 좋은 곳에서 진행.

아스피린 농도를 설정할 때 농도의 범위를 세밀하게 설정해야 한다.

또한, 선행 연구나 아스피린이 세포에 작용하는 기전 등을 더 조사해야 한다.

<측정 방법>

수집 과정 : 휴대폰 음성 녹음 어플 사용

분석 과정 : 음향 분석(PRAAT/spectogram 딥러닝 프로그램 사용), 언어 분석(자연어 처리 모델 사용)

<측정 기준>

음향 분석 : 음성 크기, 주파수 범위(최대/최소), 휴지 길이와 빈도

언어 분석 : 문장 구조의 복잡성, 단어 선택 다양성, 표현 반복 정도

기타 : 딥러닝 시스템 성능 파악을 위한 실제 진단 결과와의 대조 과정

-공학적 측면 : 딥러닝 모델의 조기 진단에서의 유용성 검증 및 환자의 심리를 고려한 치매에 대한 비접촉적 진단 방법으로의 발전 가능성을 확인한다.

간이 정신 검사 : MMSE 등

뇌 영상 검사 : PET, MRI 등

기타 설문조사 기반 평가 방식

<차별점>

모델 개발에 성공한다면, 음성 데이터 수집은 기존 방식에 비해 매우 간단한 절차만을 필요로 하므로 치매 조기 진단 가능성을 크게 올리는 것에 기여할 수 있다. 또한, 딥러닝을 통해 꾸준한 학습이 진행되며 시스템이 사용량 증가에 따라 자연스럽게, 점진적으로 인간 연구자 또는 의사가 놓칠 수 있는 미세한 변화를 분석하는 수준까지 발전할 가능성도 남겨둘 수 있다.

반복 : 모델 변화에 필요한 최소 데이터 수집량이 존재하므로 수집 가능한 자료의 양에 따라 1회~5회까지 반복 가능할 것으로 예상된다.

이번 실험의 주제는 태양계의 기준을 질량으로 설정했을 때, 질량의 변화에 따른 태양계 범위(중력적 영향 범위)의 변화를 관찰하는 것. 이를 통해 태양의 질량을 조정했을 때, 태양의 중력 범위인 힐 권 또는 태양계의 중력적 경계가 어떻게 변화하는지 확인하고, 질량과 중력 범위의 관계를 이해하려고 하기. 질량이 커질수록 태양의 중력이 미치는 범위가 넓어지고, 반대로 질량이 작아지면 범위가 좁아지는지를 실험적으로 탐구하는 것임.

2. 조작하려는 변인은 정확히 무엇인지 서술해보자

조작하려는 변인은 태양의 질량이다. 태양의 질량을 변화시키면서 그에 따라 태양의 중력 범위가 어떻게 변화하는지 확인한다. 태양의 질량이 커지면 중력의 영향 범위가 넓어지고, 질량이 작아지면 중력의 범위가 좁아지는지, 이 변화를 실험적으로 확인하려고 함.

3. 조작 변인을 제외한 나머지 조건들은 어떻게 통제할 수 있을까?

-조작 변인인 태양의 질량을 제외한 나머지 조건들은 태양계의 구성 행성들의 질량, 궤도, 그리고 태양과 행성 간의 거리 등을 고정하여 통제할 수 있다. 즉, 행성들의 질량과 궤도는 실험에서 변화시키지 않고 고정시킨 상태에서, 태양의 질량만을 변화시켜서 실험을 진행한다. 또한, 태양계의 구성은 기존과 동일하게 유지하여 실험을 정확하게 제어할 수 있다.

4. 실험군과 대조군을 어떻게 나눌 수 있을까? 그 차이는 명확히 구분 가능한가?

-실험군: 태양의 질량을 변화시켜 실험을 진행하는 군. 태양의 질량을 각각 다른 값으로 설정하여, 질량의 변화가 태양의 중력 범위에 미치는 영향을 관찰한다. 예를 들어, 태양 질량을 기존의 1배, 2배, 0.5배 등으로 조정할 수 있다.

-대조군: 태양의 질량을 기존의 평균값(즉, 현재의 태양 질량, 약 1.989 x 10^30 kg)으로 설정한 경우. 대조군은 질량을 변경하지 않은 상태로, 태양의 기본 중력 범위를 확인한다.

두 군의 차이는 태양의 질량이 변화하는지 아닌지에 따라 명확히 구분된다. 실험군에서는 태양의 질량을 조정하고, 대조군에서는 기존 상태를 유지하는 방식으로 차이를 분명히 할 수 있다.

5. 실험 결과로 어떤 것을 관찰하거나 측정할 계획인가? (종속 변인)

실험에서 측정할 종속 변인은 태양의 중력 범위(힐 권)입니다. 태양의 질량을 변경한 후, 각 태양의 중력 범위가 얼마나 달라지는지 확인할 계획임. 중력 범위는 힐 권의 크기(거리)로 측정할 수 있으며, 이 범위는 행성들이 태양의 중력에 영향을 받는 범위를 의미함.

6. 이 실험 결과를 통해 어떤 결론을 얻고 싶은가?

이 실험을 통해 태양의 질량이 태양계의 중력적 범위에 미치는 영향을 명확히 이해하고 싶습니다. 구체적으로는, 태양의 질량이 커지면 태양의 중력 범위가 얼마나 더 넓어지고, 질량이 작아지면 범위가 얼마나 좁아지는지 확인하려고 합니다. 또한, 태양의 질량과 중력 범위의 비례 관계를 규명하려는 목적도 있다.

7. 관련 선행연구가 있는가? 기존에 같은 실험이 많이 이루어졌다면, 내가 새롭게 시도하는 점은 무엇일까?

선행연구:

-이미 많은 연구에서 중력 범위와 관련된 힐 권에 대해 다룬 연구가 있다. 예를 들어, 힐 권(Hill Sphere)에 대한 연구들은 다른 천체들, 특히 외계 행성의 위성 궤도나 행성의 안정성을 분석할 때 많이 사용되었다.

-태양계의 중력 범위에 대한 연구는 주로 우주 탐사선(보이저 등)의 데이터를 바탕으로 이루어졌다.

새롭게 시도하는 점:

-기존의 연구들은 주로 이미 정해진 질량 값에 대해 중력 범위를 다루었지만, 이번 실험에서는 태양의 질량을 가변적으로 조정하면서 중력 범위의 변화를 실험적으로 확인하려는 점이 새롭습니다. 태양의 질량을 변화시키면서 힐 권을 실시간으로 관찰할 수 있다는 점이 차별화된 실험이다.

8. 이 실험을 실제로 해보는 데 걸릴 시간은 얼마나 될까? 반복 실험이 가능한 구조인가?

시간:

-실험을 단순화된 시뮬레이션으로 진행한다면, 각 실험군을 설정하고 결과를 관찰하는 데 1~2시간 정도가 소요될 수 있다.

-반복 실험은 매우 가능, 태양 질량의 다양한 범위를 실험할 수 있기 때문에 여러 번 반복하여 다양한 결과를 얻을 수 있다.

9. 지금 내 실험 설계에서 아쉬운 점이나 부족한 부분은 무엇인지 스스로 평가해보자.

아쉬운 점:

-실험이 이론적 시뮬레이션에 의존할 수밖에 없으므로, 실제 태양계에서의 관측이 어려운 점이 아쉽다.

-중력 범위와 관련된 실험이 태양계 전체의 상호작용을 복잡하게 만들기 때문에 행성들의 궤도 변화나 태양계 외부의 영향을 통제하는 데 한계가 있을 수 있다.

부족한 부분:

-다양한 변수(행성의 질량, 속도 등)가 함께 영향을 미칠 수 있기 때문에, 태양의 질량만을 변화시키는 것보다는 다른 변수들을 함께 고려해야 하는 점이 부족할 수 있다.

-수집하고자 하는 데이터셋의 언어 샘플 구성(참가자가 말할 단어, 문장 등)에 대한 구상이 아직 추상적이다.

-데이터 수집 과정의 참여율 저조와 같은 문제의 해결 방법이 부족하다.

재활용섬유로 의류를 만들면 독성화학물질이 줄어들수 있는가?로 확장. 비교분석을 해보자

"재활용 섬유 vs 신규 섬유의 독성화학물질 함량 비교" 실험

재활용 폴리에스터 옷과 신규 폴리에스터 옷을 물에 담가 용출된 화학물질(pH, 탁도)을 비교.

결과로 재활용 섬유의 독성 감소 여부를 간접 확인 가능.

배양 실험이 처음이라 실험 과정을 명확하게 설계하지 못했다.

반대로, 새 섬유는 초기 제조 시 사용된 화학물질이 더 직접적으로 잔류할 수 있다.

새 섬유와 재활용 섬유를 비교하여 실험을 진행한 후 실험 결과 어떤 섬유에 독성 화학 물질이 더 많이 첨가된 것 인지 알아본다.

대상

새 섬유와 재활용 섬유

비교요소

독성화학물질의 추출량

같은 환경에서 동시에 같은 실험을 진행하면 된다

수용성 독성화학물질(포름알데히드, NPEs 등)을 물로 용출시킨다.

• 포름알데히드 정량 측정

  
  

  대안 : 테스트 키트가 없으면 용출액 냄새 강도(톡 쏘는 정도)를 1~5로 주관적 비교.

  
  

• 염료 및 소수성 물질 추출

  아조 염료나 과불화화합물(PFCs)을 에탄올로 용출시킨다.

3시간이 걸릴 것으로 예상된다.