TIRF 현미경 제어 소프트웨어 개발 (C#, WPF, ONNX, SQLite)
TIRF 현미경 및 관련 장비(X/Y/Z 스테이지, 레이저 컨트롤러, 필터 슬라이드 등) 제어를 위한 소프트웨어를 단독으로 설계, 개발 및
배포하였습니다.
각 장비와의 시리얼 통신을 기반으로 제어 로직을 모듈화하여 코드의 재사용성과 유지보수성을 향상시켰습니다.
캡처 시나리오 설계 및 구현을 통해 연구 프로세스를 자동화하고, 이미지 실시간 저장 및 분석 기능을 개발하여 데이터 처리 효율을
극대화했습니다.
딥러닝 기반 이미지 분석 알고리즘 개발 (Python, PyTorch)
기존 임계값 기반 분석 방식의 한계(노이즈, 배경 밝기 변화)를 극복하기 위해, CNN과 FPN(Feature Pyramid Network)을 결합
한 딥러닝 모델을 자체 개발하여 단백질 형광 물질 위치 검출 정확도를 획기적으로 개선했습니다.
모델의 결과물은 피크 위치를 1로 표현하는 '피크 맵(Peak Map)' 형태로 반환하도록 설계하였으며, Loss 함수로는 Binary Cros
s-Entropy를 사용하여 학습을 진행했습니다.
AI 기반 자동 초점 조절(Auto-Focus) 모델 개발
Z축 거리별 이미지 데이터셋을 구축하고, CNN과 FPN을 혼합한 지도학습 모델을 개발하여 연구자별 수동 초점 설정에 따른 오차
를 최소화했습니다.
모델은 '크게 이동', '미세 이동', '정지' 등 7가지 행동을 추론하여 최적의 초점을 자동으로 조절하도록 구현하였고, 이를 통해 연구
결과의 일관성과 재현성을 확보했습니다.
이미지 분석 및 데이터 시각화 프로그램 개발 (C#, Blazor)
분석된 이미지 데이터(피크 위치 등)를 시각적으로 표시하고, 여러 실험 데이터 간의 비교 분석이 가능한 웹 기반 프로그램을 개발
했습니다.
Blazor를 활용하여 플랫폼 호환성을 확보하고, 웹을 통한 손쉬운 업데이트 및 배포 환경을 구축했습니다.
전사 데이터 중앙 관리 시스템 개발 (C#, .NET 8, Blazor, Postgresql)
각 팀에 분산된 장비 데이터를 중앙에서 통합 관리하기 위한 서버 개발 프로젝트를 진행중입니다.
팀원 관리 및 멘토링
신입 개발자의 역량을 고려하여 업무를 분배하고, 코드 리뷰 및 기술 멘토링을 통해 팀의 전반적인 개발 역량 강화를 이끌고 있습니다
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