Who Am I ?
저는 경북대학교 인공지능학과 석사 과정을 수행하며 컴퓨터 비전, 딥러닝, 임베디드 AI 시스템을 연구해왔습니다. 학사 과정에서는 Jetson Nano 기반 야생동물 탐지 시스템을 개발하며 YOLO 아키텍처를 활용한 실시간 객체 탐지와 모델 경량화 경험을 쌓았고, 석사 과정에서는 Haga 회사와 협업하여 SLAM 기반 공간 인지 시스템과 CLIP 멀티모달 통합 연구를 수행했으며, 임베디드 시스템에 탑재 가능한 실제 서비스를 구현하여 현재 운영 중이며 End to End AI 파이프라인 구축 역량을 확보했습니다. 딥러닝 모델의 일반화 성능 향상 연구를 수행하며 이종 학습률과 가중치 융합 기법을 논문화하였으며, AI 챔피언 대회에서는 딥페이크 생성 차단 기술 연구로 650개 팀 중 7등을 달성하며 정보통신평가원장상과 상금 500만원을 수상했습니다. 이러한 연구 경험과 모델 최적화 기술을 바탕으로 실제 산업 환경에서 안정적으로 작동하는 고성능 AI 시스템을 구현하고, 자율주행 및 임베디드 시스템 분야에서 실용적 가치를 창출하는 ML 엔지니어로 성장하고자 합니다.
딥페이크 생성 차단 유해 개념 제거 기술
정보통신평가원장상모델 일반화 성능 향상 연구
우수 논문상Haga 회사 협업 - 임베디드 시스템 탑재용 SLAM + CLIP 멀티모달 시스템 개발
구현 및 사용 중임베디드 AI 시스템 개발 및 모델 경량화
산학협력 단장상언어 모델 파인튜닝 및 추천 시스템 설계
최우수상실용적 AI 서비스 기획 및 구현
최우수 총장상What I Do ?
새로운 서비스를 준비하는 중입니다.
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NeRF는 신경망을 활용하여 2D 이미지로부터 사실적인 3D 장면을 합성하는 최신 기술입니다. 복수의 시점에서 촬영된 이미지를 학습하여 임의의 각도에서 새로운 뷰를 생성할 수 있으며, 공간 인식 및 3D 재구성 연구의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.
Room 데이터셋을 활용한 2D-to-3D 변환 실험을 통해 NeRF의 원리와 구현 과정을 학습했으며, SLAM 기반 프로젝트의 공간 표현 기술 연구에 활용했습니다.
Read more경북대학교 학부생 대상 멘토링으로 YOLOv9 아키텍처를 활용한 CCTV 이상 탐지 시스템 개발을 지도했습니다. 시위(항의) 상황 탐지와 화재 탐지 모델 구축 전 과정을 멘토링했으며, 데이터셋 구성, 전처리 파이프라인, 모델 학습 및 성능 평가까지 실무 중심의 객체 탐지 프로젝트를 함께 수행했습니다.
YOLOv9의 최신 아키텍처를 통해 실시간 이상 상황 감지의 정확도와 추론 속도를 동시에 확보하는 방법론을 공유했습니다.
Read moreOpenAI의 CLIP 모델을 SLAM 프로젝트에 통합하여 텍스트 기반 목적지 인식 시스템을 구현했습니다. 시각장애인용 내비게이션 개발 과정에서 사용자가 "빨간색 소파", "입구 안내 데스크"와 같은 자연어로 목적지를 지정하면 공간 내에서 해당 객체를 자동 인식하는 멀티모달 파이프라인 설계를 위한 연구입니다.
VIT-B/32 기반 CLIP 모델로 텍스트-이미지 간 코사인 유사도를 계산하여 가장 관련성 높은 공간 프레임을 추출하고, 이를 SLAM 좌표계로 변환하여 경로 계획에 활용합니다. 기존 좌표 기반 방식의 한계를 극복한 의미론적 목적지 설정 시스템을 위한 프로토타입 구현입니다.
Read moreDROID-SLAM으로 생성한 3D 포인트 클라우드 맵(PLY 포맷)을 기반으로 A* 알고리즘을 적용한 실시간 경로 계획 시스템입니다. 출발점과 도착점의 PLY 좌표를 입력하면 자동으로 그리드 변환 및 장애물 회피 경로를 생성하여 로봇 제어에 직접 활용할 수 있습니다.
Pygame을 통한 경로 시각화 시스템을 구현했으며, 생성된 경로를 실제 카메라 궤적과 비교하여 정확도를 검증했습니다. 예측 경로는 (x, 0, z) 형태의 PLY 좌표로 출력되어 시각장애인 내비게이션 프로젝트의 핵심 모듈로 활용되었습니다.
Read moreVNC(Virtual Network Computing)를 활용한 Ubuntu 서버 원격 접속 및 GUI 환경 구축 가이드입니다. 딥러닝 모델 학습과 SLAM 실험을 위한 원격 서버 환경 설정 방법을 정리했으며, 네트워크를 통한 안정적인 원격 작업 환경 구축 노하우를 공유합니다.
Jetson Nano 등 임베디드 디바이스를 원격으로 제어하거나 고성능 서버에서 GPU 기반 딥러닝 실험을 수행할 때 필수적인 원격 데스크톱 설정 방법을 다룹니다.
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