[연구 주제 및 방향] - 저작권 침해(copyright infringement) 문제에서 출발하여, 단일 클래스 이미지 간 유사도 예측 및 설명 가능성(XAI)을 연구 - Python 기반으로 TensorFlow, PyTorch 활용, Siamese Network (SimSiam 구조) 설계 및 학습 - Explainable AI 기법을 적용하여 딥러닝 모델의 시각적 설명 및 해석 가능성 탐구 [모델 및 구조 구현] - SimSiam 네트워크를 기반으로 embedding 추출 및 Top-1 retrieval 구조 구현 - Grad-CAM / Grad-CAM++을 embedding 네트워크에 맞게 수정, factual·counterfactual heatmap 생성 - Generic Feature Bank (GFB)를 도입하여 일반적 특징 제거 및 patch-level similarity 계산 방식 제안 [프레임워크 개발] - 연구 과정을 통합한 프레임워크 Rabbit1 개발 - 유사도 계산 모듈, GFB 필터링, Grad-CAM 시각화 기능을 포함한 end-to-end 파이프라인 구현 - cosine similarity 기반의 검색 및 설명 시스템 실험 수행 [성과 및 확장] - 딥러닝 기반 이미지 유사도 연구에서 XAI 기반 시각화 및 해석 가능성 강화 달성 - 현재 IEEE 양식 논문 집필 중, 학회 투고 예정 성과 - 전문성: 머신러닝/딥러닝, Siamese Network, XAI, 시각화 등 첨단 기술 활용 경험 - 문제 해결 능력: 저작권 문제에서 출발하여 explainable similarity 프레임워크로 발전 - 기술 역량: Python, PyTorch, TensorFlow 기반 모델링 및 시각화 구현 경험 - 연구 성과: end-to-end 프레임워크 구축 및 논문 집필·투고 진행 중

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[저작권료 정산 실무] - 출판사별 이미지 저작권료 산정 및 Excel 기반 데이터 관리 - 저작권 계약 및 징수 프로세스 전반 지원, 수백 건의 정산 건 처리 경험 - 역량: 수치 데이터 처리, 문서 관리, 정밀한 업무 수행력 [데이터 정제 및 관리 체계 구축] - Excel 기반 저작권 데이터 정리(연도·작가·단체별 분류, 중복 제거) - 영문 데이터 관리 체계 구축, 글로벌 협력 시 활용 가능한 자료 체계화 - 역량: 데이터베이스 관리, 정보 체계화, 문제 해결 능력 [대외 커뮤니케이션 및 문서 작성] - 국문/영문 공문 및 계약서 작성, 이메일을 통한 출판사 담당자 협업 - 법률적·행정적 표현을 표준화하여 문서 품질과 효율성 개선 - 역량: 비즈니스 커뮤니케이션, 법률 문서 작성, 다국어 협업 [저작권 관리 지원] - 미술 잡지 내 저작권료 징수 대상 이미지 선별 및 태깅 작업 수행 - 저작권 관리 체계의 효율화와 데이터 기반 업무 지원에 기여 - 역량: 디지털 아카이빙, 시각자료 분석, 세부사항 관리 능력 성과 - 2개월간 수백 건의 계약·저작권료 징수 프로세스 지원 - 공문/계약서 작성 방식 표준화 및 데이터 관리 체계 개선으로 업무 효율성 향상 - 저작권 징수·정산 프로세스의 신뢰성과 투명성 강화에 기여

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