[개발] <Quick Command Classifier 개발 및 배포> - KoBERT 및 KoELECTRA 를 활용한 고객 응답 의도 분류 및 개체명 인식 모델 제작 - Optuna 를 활용한 hyperparameter optimization - 모델 추론 속도 단축을 위한 ONNX 및 C++ 을 활용한 자연어처리 api 개발 (NER-CRF(Conditional Random Field) 및 Sentencepiece (tokenizer)의 c++ 구현) - Serving api (FastAPI, Redis 기반) 개발 - 모델 배포를 위한 Encryption / Decryption (AES-256) [과제] 멀티모달 AI 기반 노인 이상상태 탐지시스템 (중기부 과제 제안, 주관기관 담당자) [특허] - DSVAE 모델을 활용한 voice conversion architecture 고안 및 특허 출원 [기타] - LLM 오픈소스를 활용한 pilot study (LLaMA, GPT) - 음성 및 자연어처리 관련 논문 스터디 진행

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서울대학교병원 의생명연구원 (전문연구요원) [주요 연구] <머신 러닝을 활용한 약물저항성 뇌전증 예측> (2021-04-01 ~ 2021-08-01) - 뇌파(EEG, 19ch)의 원시 신호로부터 약물저항성 뇌전증을 예측하는 딥러닝 모델 제작 (논문) Machine Learning-Based Prediction of Drug-Resistant Epilepsy YW Shin, HS Eom, KS Cha, KY Jung - Epilia: Epilepsy and Community, 2021 <iRBD-PD phenoconversion feature analysis> (2021-10-11 ~ 2022-02-28) - XAI 기반(SHAP, BORUTA 등)의 렘수면행동장애에서 파킨슨병으로 전이되는 핵심 임상지표 분석 - 환자 EMR 데이터 상의 결측치 보강을 위한 Data augmentation 기법 활용 (MICE, MIDASpy) [예비 연구] <비지도 학습 기반 수면 단계의 세부 분류 탐색> (2021-12-01 ~ 2022-02-28) - SHHS(Sleep Heart Health Study) 의 PSG 데이터(EEG, EMG, EOG) 및 개인별 characteristic 을 활용한 비지도 학습(VAE 활용) 기반의 수면 단계 클러스터링 수행

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[주요 연구] <ECG, PPG, BCG를 활용한 어텐션 메커니즘 기반 연속적 혈압 추정 딥러닝 모델 개발> (2018.11~2020.03) - 서울대학교 의공학교실과 협동연구 진행 - 심전도와 맥파 및 심탄도 간 혈압과의 상관성을 분석하고 각 신호를 활용하여 연속적으로 혈압을 추정할 수 있는 딥러닝 모델 개발 (논문 / 제1저자) End-To-End Deep Learning Architecture for Continuous Blood Pressure Estimation Using Attention Mechanism, H Eom, D Lee, S Han, YS Hariyani, Y Lim, I Sohn, K Park, C Park, Sensors 20 (8), 2338 <스마트슈즈를 이용한 에너지 소비량 및 심박수 추정> (2020.04~2021.03) - 생산기술연구원과 협동연구 진행 - 스마트 슈즈 In-sole 부분에 부착된 압력, 가속, 자이로 센서를 활용 - 각 센서를 입력으로 딥러닝 모델을 활용하여 에너지 소비량 및 심박수 추정 및 최적의 센서 조합 탐색 (논문 / 제1저자) Deep Learning-Based Optimal Smart Shoes Sensor Selection for Energy Expenditure and Heart Rate Estimation, H Eom, J Roh, YS Hariyani, S Baek, S Lee, S Kim, C Park [참여 연구] <손톱 밑 백혈구 계수를 위한 이미지 분리> - U-Net 구조의 듀얼 어텐션 메커니즘을 활용한 손톱 밑 모세혈관의 백혈구 이미지 분리 (논문 / 공동저자) DA-Capnet: Dual Attention Deep Learning Based on U-Net for Nailfold Capillary Segmentation, YS Hariyani, H Eom, C Park, IEEE Access 8, 10543-10553 <심전도 신호에서의 딥러닝 기반 부정맥 검출> - 1d-CNN 및 LSTM 모델을 활용한 부정맥 검출 - 모델 최적화 (논문 / 공동저자) Detection of Arrhythmia using 1D Convolution Neural Network with LSTM Model, S Han, W Lee, H Eom, J Kim, C Park, IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 9 (4), 261-265 (논문 /공동저자) Optimal DNN architecture search using Bayesian Optimization Hyperband for arrhythmia detection, S Han, H Eom, J Kim, C Park, 2020 IEEE Wireless Power Transfer Conference (WPTC) <환자 개인정보 은닉을 위한 ECG 기반 인증 시스템> - GAN을 활용하여 환자의 민감정보를 은닉할 수 있게 하는 시스템 제작 (논문 / 공동저자) GAN-based patient information hiding for an ECG authentication system, Y Kang, G Yang, H Eom, S Han, S Baek, S Noh, Y Shin, C Park, Biomedical Engineering Letters 13 (2), 197-207 [예비 연구] <문서 내 이미지 검출 및 데이터 변환> - Object detection 을 활용한 image segmentation - K-means clustering 과 OCR 을 활용한 그래프 데이터 변환 [실험 참여] - BCG 기반 매트리스 강도에 따른 수면의 질 평가 및 수면단계 분류 실험 - 낮잠에 최적화된 리클라이너의 움직임 방향 분석 실험 - EEG 기반의 개인 인증 실험 - BCG 기반의 무구속 연속혈압 추정 실험 [개발] - 딥러닝 기반의 생체신호를 활용한 실시간 혈압추정 GUI 프로그램 제작 - PPG peak detection 프로그램 개발 (연세대학교) [특허] - 사용자 인증 장치 및 방법 (Apparatus and method for learning user`s operation intention using artificial neural network), 박철수, 하리야니, 엄희상, KR Patent [10-2020-0072784] (등록) [학회 참여] 의용생체공학회, 전자공학회, EMBC(International Engineering in Medicine and Biology Conference / Berlin, Germany, 2019) [전체 논문 실적] (Google scholar) https://scholar.google.com/citations?view_op=list_works&hl=ko&hl=ko&user=WdrM0SkAAAAJ

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삼성 AI voice assistant Bixby 유지보수 업무를 진행하면서 평소 관심있고 진학 목표였던 AI 공부를 통해 딥러닝 기반 자연어처리 방식을 공부하였습니다.

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학부 2학년을 마치고 현업과 학교에서 배우는 이론적인 공부는 어떻게 다른지 경험해보기 위하여 지원하였습니다. 주로 Q/A 및 업무보조를 하였고 기초적인 모바일 프로그래밍 및 Q/A 업무에 전반적인 사이클을 익혔습니다.

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