#1. Image classification 및 Object detection 딥러닝 모델 구현 및 개발 #2. 스마트공장 및 로봇시스템, 비파괴 검사 등 실데이터 기반 머신러닝 파이프라인 프로세스 경험 #3. 머신러닝/딥러닝 최신 기술 및 논문 연구를 통한 프로젝트 계획
ประวัติการทำงาน
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정지연님은 딥러닝 연구 개발 경험을 바탕으로 Image classification 및 Object detection 모델 구현에 강점을 가지고 있습니다. 스마트공장, 로봇시스템, 비파괴 검사 등 실데이터 기반 머신러닝 파이프라인 프로세스 전반에 걸친 경험과 최신 기술 연구를 통한 프로젝트 계획 능력을 보유하고 있습니다.
태양광 패널 고장 진단 O&M 검사 센서 모듈 개발(태양광발전 설비 유지보수 용 고장 진단 청소 복합 임무 로봇 개발)
2019년 4월 - 2020년 4월 · 1년 1개월
▶ 태양광 패널 결함 데이터 수집 및 딥러닝 모델 연구
• 실무 책임자로 2명의 팀원을 리드하는 연구 총괄 역할 수행
• 패널 파손 및 장애물의 결함 검출 딥러닝 모델 구현 연구
- C++, darknet을 사용하여 결함 검출 딥러닝 모델 구현
• 태양광 패널 검사 센서 테스트 지그 개발로 데이터 수집
프로젝트
도메인 노하우 라이브러리 3종 개발 및 학습 데이터 기반 통합 처리 작업 개발(도메인 노하우를 이용한 인공지능 및 Industry 4.0과 IoT 지원 가능한 스마트공장용 로봇 시스템 제어 SW 개발)
2017년 12월 - 2019년 12월 · 2년 1개월
▶ Vision Inspection라이브러리 및 Object detection 딥러닝 결합 팔레타이징 통합 개발
• 스마트공장을 위한 Machine Vision Inspection 라이브러리 개발
• 로봇시스템의 Object detection 딥러닝과 팔레타이징 통합 작업 라이브러리 개발
• C++, Python 및 OpenRAVE를 사용하여 로봇시스템의 Pick & Place 구현
프로젝트
풍력발전용 복합소재 블레이드의 일정 가압 형상 적응 비파괴 검사 플랫폼 및 결함 자동 판단 프로그램 개발(풍력발전용 복합소재 블레이드의 공장 출하 전 및 설치 운용 중 전외곽 검사 시스템)
2017년 12월 - 2018년 9월 · 10개월
▶ 딥러닝 기반 풍력 블레이드 내부 결함 자동 판단 프로그램 개발
• 딥러닝 학습 데이터셋 구성 라이브러리 개발
• 정확도 99%의 딥러닝 기반 풍력 블레이드 내부 결함 자동 판단 프로그램 개발
- Python, TensorFlow, Keras 및 PyQt를 사용하여 딥러닝(CNN) 결함 판단 모델 개발 및 UI 구현
- 국외 SCIE 논문 1건 게재(Pre-accepted)
프로젝트
복합재료의 우주 극한 환경 연구(우주 극한 환경 대응 핵심기술개발)
2016년 1월 - 2017년 2월 · 1년 2개월
▶ 우주 극한환경의 국산 복합재료 물성 데이터 수집 분석
• 우주 방사선 환경에서의 복합재료 특성 해외 기술자료 연구 및 시험 설계
- MATLAB을 사용한 Solar UV dose Calculation 프로그램 등록 1건
• 국산 탄소섬유 복합재료 9종, 총 90개 시편의 물성 시험 및 분석
- 국내 학술지 1건 게재 / 학술발표 4건: 국외 1건, 국내 3건
프로젝트
우주 재료 특성 통계분석(소형항공기용 국산 복합재료 데이터베이스 구축 및 공유 시스템 개발)
2015년 3월 - 2015년 6월 · 4개월
▶ 항공우주용 국산 복합재료의 특성 통계분석
• MS excel 기반 CMH-17 STATS 프로그램을 사용하여 국산 복합재료 카본 라미네이트 및 유리 섬유의 특성 통계분석
- 재료 인증 통계분석 보고서 2건 공유 시스템 등록
- 학술발표 2건: 국외 1건, 국내 1건
ภาษา
영어
상급 (업무상 원활한 의사소통)
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