The Bridge Health Monitoring System, developed at SISTech since Sept. 2021, is a real-time platform for analyzing bridge health using IoT data, featuring data preprocessing, machine learning models for predictive analytics, and maintenance within the MLOps lifecycle.
서울대학교가 주관하는 차세대 반도체 학부생 연구 인턴으로 활동하며 반도체 물리적 보안 기술인 PUF 구조에 대한 새로운 연산 방식을 제안하고 해당 구조에 대한 머신러닝 방어 성능을 평가하였습니다. 경험을 통해 얻은 머신러닝에 대한 관심은 저의 학문적 호기심을 자극하며 지속적인 영향을 미쳤습니다. 이를 통해 데이터 분석 자격증인 ADsP의 취득과 머신러닝과 관련한 전공과목을 수강하고, 연구 방향성에 대해 창의적인 시도를 할 수 있게끔 도와주었습니다.