💡 [인지소프트] 신분증 사본판별 모델 경량화 2025.06- 현재 ‧ 8개월 - 역할 : 데이터 수집/관리 및 모델 경량화를 위한 구조 설계, 모델 학습 - 기술스택 : MobileNet, PyTorch, Mlflow - 성과 : 기존 모델 사이즈 500MB를 4MB로 경량화 성공, 판별 정확도 94% 달성 - 주요 기여 : ● MobileNet기반 모델 구현 및 양자화 ● On The Fly 기법 적용 ● MLFlow로 데이터 및 모델 버전관리 💡 [인지소프트] 신분증 및 여권 사본판별 모델 개발 2024.08- 2025.06 ‧ 11개월 - 역할 : 데이터 수집/관리 및 모델 구조 설계, 모델 학습 - 기술스택 : Resnet, PyTorch, TensorFlow, Mlflow - 성과 : 기존 대비 오탐률 28% 감소, 판별 정확도 97% 달성 - 주요 기여 : ● ResNet기반 모델의 fc layer 커스텀 (판별 성능 개선) ● Attention 기법 및 On The Fly 기법 등 알고리즘 개발 (학습 최적화) ● MLFlow로 데이터 및 모델 버전관리 💡[인지소프트] 신분증 영역 Detection 모델 개발 2024.06- 2024.08 ‧ 3개월 - 역할 : 데이터 수집 및 모델 성능 개선 - 기술스택 : CNN, PyTorch, TensorFlow - 성과 : 19개의 금융권 고객사에 서비스 적용 - 주요 기여 : ● 다양한 촬영 환경(밝기, 각도, 해상도, 배경)에 대응하기 위해 데이터 셋 구축 및 증강 파이프라인 설계 ● TensorFlow기반 custom layer 설계를 통해 모델의 일반화 성능 개선 💡[인지소프트] 문서의 외곽선을 찾는 모델 개발 2024.03- 2024.06 ‧ 4개월 - 역할 : 문서의 외곽선 Detection모델 설계 및 데이터셋 구축 - 기술스택 : Easy Diffusion, PyTorch, OpenCV - 성과 : 고객사 요구사항에 맞게 특정 문서(약봉투, 약제비 영수증 등)의 외곽선을 찾을 수 있도록 기능 제공 - 주요 기여 : ● Easy Diffusion을 활용하여 다양한 촬영 환경을 시뮬레이션한 데이터 증강 ● 문서 외곽선을 검출하는 Detection모델 학습 및 최적화 💡[인지소프트] OCR 인식 서비스 배포를 위한 CI/CD 구축 2023.11- 2024.03 ‧ 5개월 - 역할 : 데이터 수집을 위해 OCR 모델 배포 자동화 CI/CD 파이프라인 설계 및 구축 - 기술스택 : Jenkins, Docker, Kubernetes, GitHub, Webhook - 성과 : 모델 및 기능 업데이트 시 자동 빌드 (원클릭 수준으로 단축) - 주요 기여 : ● Github Webhook 기반 자동 빌드 트리거 구성 ● Jenkins 파이프라인을 통한 코드 빌드 및 Docker 이미지 생 성 자동화 ● Docker Hub를 활용하여 이미지 저장소 관리 ● 멀티노드 환경에서 컨테이너 오케스트레이션 구현 ● 서비스 API (이미지 저장 및 OCR Inference) 개발 및 배포

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💡 [인지소프트] OCR모델을 사내 직원들이 사용할 수 있도록 프로세스 구축 2023.10- 2023.11 ‧ 2개월 - 역할 : 사내 직원용 OCR 서비스 API 설계 및 데이터 수집 자동화 - 기술스택 : SpringBoot, MySQL, RestAPI, PyTorch - 성과 : ● 사내 직원들이 웹 기반으로 OCR 모델을 활용 가능 ● 데이터 수집 효율성 및 다양성 증가 - 주요 기여 : ● SpringBoot기반 API서버 구현 (이미지 업로드 및 OCR 결과 반환) ● Recognition결과를 DB에 자동 저장하여 데이터 수집 프로세스 구축 ● 모델 개선을 위한 사내 데이터 축적 기반 마련 💡 [인지소프트] OCR 결과를 응용하여 NLP모델 개발 2023.08- 2023.10 ‧ 3개월 - 역할 : OCR을 통해 수집한 데이터로 문서의 필드 추출을 위한 NLP 모델 개발 - 기술스택 : LayoutLMv3, Hugging Face, Transformer, PyTorch - 성과 : 문서 내 주요 필드 (예: 이름, 날짜, 계좌번호 등)를 자동 추출하는 기능 구현 - 주요 기여 : ● 고객사가 원하는 문서를 학습하여 주요 필드 추출 후 결과 반환 모델 개발 ● BERT-NER과 LayoutLMv3 비교 실험 및 최적 모델 선정 ● 고객사가 원하는 문서 포멧에 맞게 Fine Tuning 수행 ● 필드 추출 정확도를 개선하기 위해 후처리 기능 개발을 통해 수작업 데이터 입력 절감 효과 달성 💡 [인지소프트] 손글씨 OCR모델 개발 2023.04- 2023.08 ‧ 5개월 - 역할 : 손글씨 데이터 수집 → 증강 → 전처리 → 모델학습 / 기존 인쇄체 모델을 확장하여 손글씨 영역도 커버하도록 개발 - 기술스택 : Python, PyTorch, ResNet - 성과 : ● 금융권 문서기준 손글씨 인식 Recall 95%, Precision 92% 달성 ● 금융권 프로젝트에서 실제 서류 처리 자동화율 상승 - 주요 기여 : ● 손글씨 데이터 수집 및 전처리 파이프라인 구축 ● 인쇄체 모델에 손글씨 데이터 Fine Tuning 적용 ● 손글씨와 인쇄체 동시에 커버하는 하이브리드 OCR 모델 개발 💡 [인지소프트] 인쇄체 OCR모델 개발 2022.07- 2023.04 ‧ 10개월 - 역할 : 인쇄체 OCR 모델 개발 및 금융권 대규모 프로젝트 적용, Text Detecion + Recognition 방식으로 OCR 모델 개발 - 기술스택 : Python, PyTorch, CRAFT, ResNet, Attention, SynthTiger - 성과 : ● 금융권 문서기준 인쇄체 인식 recall 97%, Precision 94% 달성 ● 우리은행 디지털 BPR 시스템 구축 프로젝트 성공 ● 대량 문서 처리 자동화로 업무 효울성 대폭 향상 - 주요 기여 : ● OCR 데이터 증강 파이프라인 설계 (SynthTiger 활용) ● Detection + Recognition end-to-end 모델 학습 및 최적화 ● 금융권 프로젝트 적용을 위한 서비스 수준 품질 달성

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