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Computer Vision 분야를 중심으로 AI를 공부하고 있는 신승혁입니다. AI Engineering과 Data Engineering에 흥미를 갖고 공부를 이어가고 있습니다.

기업과 고객의 관점을 이해하고, 이를 토대로 AI 기술을 통해 문제를 해결하고 서비스를 만들어 낼 수 있는 개발자가 되고 싶습니다. 최종적으로는 이러한 경험을 토대로 문제 정의부터 Product Serving까지 모든 파이프라인을 아우를 수 있는 Problem Solver로 성장하고 싶습니다.

자기소개 더 보기

• 인하대학교 경영대학 경영학과 & 공과대학 소프트웨어융합공학 학사
• Naver Connect Boostcamp AI Tech 2nd.

• 개요
  • 정부 권장 손 씻기 6단계를 실시간으로 탐지하는 모델을 제작하고 웹을 통해 배포하는 프로젝트 입니다.
• 역할
  • Video 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법을 고민하고, 이를 토대로 Video Classification 모델(X3D)을 연구하였습니다.
  • 신뢰도 높은 Validation 데이터셋을 확보하기 위해 자체적으로 데이터셋을 제작하였습니다.
  • Pseudo Labeling 및 손 영역 탐지를 위해 Pretrained Hand Detection 모델을 탐색 및 실험하였습니다.
  • Object Detection 모델(YOLOv5)을 연구하였습니다.

• 개요
  • Edge-Device에 탑재될 정도로 가벼운 AI 모델을 개발하는 프로젝트 입니다.
• 역할
  • 경량 모델 탐색 및 AutoML을 활용한 최적 모델 탐색을 진행하였습니다.
  • DB 연동을 통해 실험 결과를 효율적으로 저장하고, 이를 기반으로 여러 GPU에서 병렬적으로 모델 탐색이 진행될 수 있도록 하였습니다.
  • AutoML을 통한 모델 탐색 과정에서 데이터 캐싱을 통해 멀티 프로세싱이 가능하도록 구현하였습니다.

• 개요
  • 촬영된 사람 사진에서 사람의 몸을 각 신체부위 별로 분류하는 Semantic Segmentation AI 모델을 개발하는 프로젝트 입니다.
• 역할
  • EDA를 통한 데이터 전처리를 진행하였습니다.
  • Semantic Segmentation 모델(DeepLabV3+)을 연구하였습니다.

• 개요
  • 촬영된 쓰레기 사진에서 픽셀 단위로 재활용 품목을 분류하는 Semantic Segmentation AI 모델을 개발하는 프로젝트 입니다.
• 역할
  • Pytorch 기반의 베이스라인 설계 및 효율적인 실험 환경을 구축하였습니다.
  • Semantic Segmentation 모델(FCN, UNet++, DeepLabV3, DeepLabV3+)을 연구하였습니다.
  • TTA & Ensemble(Soft Voting) 코드를 구현하였습니다.

• 개요
  • 촬영된 쓰레기 사진에서 픽셀 단위로 재활용 품목을 분류하는 Semantic Segmentation AI 모델을 개발하는 프로젝트 입니다.
• 역할
  • MMDetection & YOLOv5를 활용하여 실험 환경을 구축하였습니다.
  • EDA를 통한 데이터 전처리를 진행하였습니다.
  • Object Detection 모델(YOLOv5-m, Faster R-CNN, Cascade R-CNN)을 연구하였습니다.

• 개요
  • 촬영된 사람 얼굴 사진에서 마스크 착용 상태 및 성별, 연령대를 분류하는 AI 모델을 개발하는 프로젝트 입니다.
• 역할
  • Darknet53, ResNet 모델을 직접 구현해 보았습니다.
  • EDA를 통한 데이터 전처리를 진행하였습니다.
  • Image Clssification 모델(ResNet18, EfficientNet-b7)을 연구하였습니다.
  • 모델 성능 향상을 위한 Cutmix를 코드로 구현하였습니다.

• 개요
  • 실시간 주가 정보 및 주가 데이터를 통한 주식 분석 결과, 이용자 맞춤형 주식 종목 추천 기능을 제공하는 프로그램을 개발하는 개인 프로젝트 입니다.
• 역할
  • PyQt를 통해 UI를 설계 및 제작하였습니다.
  • 라이브러리와 웹 크롤링을 통해 데이터를 수집하였습니다.
  • 주식 분석 알고리즘을 설계 및 구현하였습니다.
  • 이용자 선호 지표에 따른 종목 추천 기능을 구현하였습니다.

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