Das unbefugte Sammeln von Daten, einschließlich der von diesem Dienst bereitgestellten personenbezogenen Daten der Nutzer, ohne die Zustimmung des jeweiligen Datensubjekts ist verboten und wird abgelehnt. Wir weisen darauf hin, dass auch das Sammeln von veröffentlichten Daten ohne Genehmigung durch technische Mittel wie Crawling gemäß dem Datenschutzgesetz strafrechtlich verfolgt werden kann.
안녕하세요. 저는 강지우입니다. 저는 AI 기술로 일상의 문제를 해결하는 것을 즐기고, 목표로 하고 있습니다.
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KI-Karrierezusammenfassung
강지우님은 AI 기술을 활용하여 일상의 문제를 해결하는 데 열정을 가진 AI 엔지니어입니다. 한국환경공단에서는 하수처리 슬러지 양 예측 모델을 구축하며 데이터 전처리, EDA, 회귀분석, 머신러닝 등 다양한 AI 기술을 적용했습니다. 한국과학기술연구원에서는 뇌 작동 원리를 모사한 SNN(Spiking Neural Network) 모델 구현 및 검증 경험을 쌓았습니다.
1) 주요내용
- 입력하기 번거로운 수식을 OCR 기능으로 입력하고, 수식의 개념을 검색할 수 있는 서비스 개발
- 스마일게이트 희망스튜디오 퓨처랩 AI 부문 2기 지원 프로젝트
2) 본인이 기여한 점
- 자연어로 학습되어 있는 Tr-OCR을 수식 데이터로 finetuning하여 베이스라인 구성
- BERT를 이용한 검색 모델인 DPR모델을 수식 데이터에 적용하여 형태론적 유사도 뿐만 아니라 의미론적 유사성을 학습할 수 있도록 함.
3) 결과 및 성과
- 초기 목표에 근접한 결과를 4개월 안에 달성.
- OCR 기능과 검색 기능
프로젝트
X-ray 공항 위해물품 탐지 모델 개발
2021년 11월 - 2021년 12월 · 2개월
1) 주요내용
- 공항 위해물품 38가지 종류의 엑스레이 사진을 다중 분류(Multi-label classification) 및 객체 탐지(Object Detection)하는 모델 개발.
2) 본인이 기여한 점
- 다중 분류 모델의 single head, multi-head 등의 구조 변경 실험 및 최종 모델 완성
- OOV(Out Of Distribution) 데이터 제작 및 실험
3) 결과 및 성과
- 최종 EMR 0.99 달성
- 기존의 서비스(20개)보다 더 많은 범주(38개)를 더 높은 정확도로 분류하는 모델 개발
프로젝트
네이버 부스트캠프 AI Tech
2021년 8월 - 2021년 12월 · 5개월
1) 주요내용
- AI 이론과 실습을 진행하는 교육
2) 본인이 기여한 점
- Image Classification, Object detection, Semantic Segmentation관련 대회와 자유 주제의 팀 프로젝트를 진행
- 부스트캠프에 참여하며 매일 얻은 지식에 대한 정리를 수행
3) 결과 및 성과
- 단기간에 여러 대회를 진행하며 PyTorch 사용능력 향상
- 여러 실험을 진행하며 실험 결과와 실험을 관리하는 방법 배움
프로젝트
AI 연합 동아리 Tobigs
2021년 1월 - 2021년 10월 · 10개월
1) 주요내용
- AI분야 강의 수강 및 과제 수행
- NLP, Recsys 강의 진행
- 추천시스템 스터디 진행
2) 본인이 기여한 점
- AI 분야의 21개의 강의에 대한 29개의 과제물 수행
- RNN ~ Seq2Seq 모델의 발전 과정 강의
- 협업필터링, 컨텐츠 기반 추천 등의 내용 강의
3) 결과 및 성과
- ML/AI 의 기초를 다지는 기회
- 강의 및 스터디를 진행하며 이해한 내용을 정리하고 발표하는 능력 향상
프로젝트
Cafe In : 이미지 기반 카페 추천시스템
2021년 5월 - 2021년 7월 · 3개월
1) 주요내용
- 사용자가 입력한 카페 이미지와 유사한 분위기의 카페를 추천하는 서비스
- 이미지 분류 모델, 이미지 캡셔닝 모델을 이용하여 임베딩을 형성하고 유사 임베딩의 카페를 추천하는 구조
2) 본인이 기여한 점
- 이미지 분류 모델을 기반으로 카페의 분위기 정보를 담아낼 수 있는 임베딩 추출 및 추천 모델 구현
- 데이터 레이블링 가이드라인 작성을 통해 일관적인 데이터 제작이 이뤄질 수 있도록 함
3) 결과 및 성과
- 기존에 존재하지 않는 새로운 형태의 카페 추천 서비스를 제안.
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