- UNet model 구현 - 2분 간격 위성 사진을 이용하여 학습 후, 1시간 뒤 위성 사진 예측 - https://github.com/JaiyoungJoo/Projects/blob/main/UNet/UNet.ipynb

- librosa library를 사용하여 wav file을 변환(constant-Q, Mel-Frequency Cepstral Coefficient) - 머신러닝(Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree)를 사용하여 분류 - DNN, CNN model을 사용하여 분류 - https://github.com/JaiyoungJoo/Projects/tree/main/sound_classification

- 얼굴 생성 모델을 학습하기 위한 데이터셋 준비를 위한 모델 - 고화질의 얼굴 이미지 생성을 위해 고화질의 얼굴 이미지 데이터셋 준비 - 기존 직접 사람이 판별하는 작업을 model을 이용해 대신 가능 - 다양한 논문 분석, 데이터셋 준비 및 전처리, 논문 code 검증 및 성능 확인 - https://docs.google.com/presentation/d/1BJggun0z-wfHUjJ5x1QgDQXK-8cUvdyw/edit?usp=sharing&ouid=107077508634368123894&rtpof=true&sd=true

- Human skeleton model을 활용한 팔굽혀펴기 횟수 세는 모델 만들기 - Google mediapipe library를 사용하여 human skeleton detection - 영상의 좌우 판단, 팔꿈치 및 골반 각도 측정, 조건 만족 시 횟수 증가, 조건에 따른 점수 측정 가능 - 팔굽혀펴기 시험이 필요한 상황에서 정해진 규칙에 따라 객관적으로 횟수를 셀 수 있도록 모델 구현 - https://github.com/JaiyoungJoo/Projects/tree/main/push_up