HI! I am Jinsung Kim

AI&BigData Engineering

Daegu Catholic University

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Who Am I ?

About Me

저는 대구가톨릭대학교 AI & 빅데이터 공학과에서 인공지능을 전공 하였습니다. 저는 객체 탐지 기술과 자율주행에 관심이 있습니다. 객체 탐지 기술을 통해 컴퓨터가 시각적인 정보를 처리하고, 직접 제공한 학습 데이터들을 기반으로 해당 개체가 무엇인지에 이해하는 과정에서 컴퓨터 비전이 매력적이라고 느껴졌습니다. 이후 어떻게 하면 현실의 시각적인 정보를 더 잘 알려줄 수 있을지 및 학습시킨 모델을 통해 어떤 창의적인 활동들을 생산해 낼 수 있을지 탐구하고 연구하는 과정에 흥미와 열의를 가질 수 있었습니다.

객체 탐지 기술을 통해 최종적으로 어떻게 자율주행이 완벽하게 이루어질 수 있는지에 대한 연구를 수행하고, 이를 바탕으로 차량이 주변 환경을 정확하게 탐지할 수 있는 능력을 갖춘 자율주행 시스템을 현실화한 미래에 도전해 보고 싶습니다.

What I Do ?

Service

What I Did ?

RESEARCH & EXPERIENCE
My areas of interest include

Recent Posts?

Github
3D Vision : NeRF

By: paulsung 1 0

NeRF는 3D 장면을 효과적으로 표현하고 합성하는 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법은 기계 학습, 특히 신경망 모델을 사용하여 2D 이미지로부터 3D 장면을 생성합니다. 다시 말해, NeRF는 이미지를 기반으로 공간을 포함한 실제적인 3D 장면을 만들어내는 기술입니다.

Room 사진 데이터를 이용하여 2D에서 3D로 작업을 진행한 Github 입니다.

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Object Detection : YOLOv7

By: paulsung 1 0

객체 탐지 모델 YOLOv7은 물체를 실시간으로 감지하는 데 사용되는 혁신적인 딥러닝 알고리즘입니다. You Only Look Once (YOLO)의 7번째 버전으로, 이 모델은 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 제공하여 다양한 응용 프로그램에 적합합니다. YOLOv7은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 연구자들 사이에서 폭넓게 사용되며, 자율 주행, 보안 감시, 객체 추적 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

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openAI : CLIP

By: paulsung 1 0

OpenAI의 CLIP은 이미지와 텍스트를 함께 이해할 수 있는 혁신적인 딥러닝 모델입니다. 기존의 모델들은 특정 유형의 데이터만을 학습하지만, CLIP은 인터넷에서 수집한 다양한 이미지와 그에 대응하는 텍스트로 학습됩니다. CLIP은 이미지 분류, 물체 감지 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.

또한, CLIP은 이미지와 텍스트 간의 코사인 유사도를 계산하여 이들 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 특정 이미지와 텍스트 간의 유사성을 측정하고 분류하는데 활용됩니다.

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