AIMI Lab 김원화 교수님 지도로 DICOM 형식의 흉부 X-Ray 사진을 이용해 폐에 발생하는 이상 증상 등을 Object Detection 하는 태스크를 진행했습니다. 흉부 X-ray 사진을 사용하여, 이상 증상을 탐지하고 해당 부위는 localize 한 후 classification 까지 하는 태스크를 진행중. 현재 모델을 개발후 한양대 병원에서 수집한 데이터를 가지고 호흡기 질환 탐지하는 모델로 전이 학습을 진행할 예정입니다.

포항공대 인공지능대학원 대학원생용 과목 수강중 최종 프로젝트로 진행되었던 내부 대회에서 1등을 하였습니다. Computer Vision Lab에서 제작한 DL20 데이터셋을 이용해 사용가능한 모든 기법을 이용해 모델의 성능을 끌어올리는 태스크를 진행했습니다. 대회가 종료된 후에는 최근 비대면으로 진행되는 학회처럼 GatherTown 에서 연구결과 발표용 포스터를 제작하고 교수님, 조교님들과 Oral Presentation 진행 했습니다.

"과연 사람의 얼굴과 성격에 유의미한 패턴적 상관관계가 있을까?" 라는 바보같은 의문에서 시작한 프로젝트로 학부생 연구프로그램와 연계해 진행한 프로젝트이다. 우리가 보유한 데이터로 내린 결론은 "딥러닝 모델이 판단을 내릴만큼 유의미한 상관 관계는 없다"이다.

제 2회 대회에서는 5일단 태양광 발전량을 예측하고, 전날 10시까지 다음날 태양광 발전량을 미리 예측해서 제출하고, 정확도에 따라서 인센티브가 주어집니다. 이 인센티브를 최대화하는 모델을 개발했습니다. 기본적인 모델을 1회차와 비슷하게 유지했습니다. 하지만, 이번엔 오차의 최소화가 아니라 인센티브의 최대화이므로 예측 알고리즘을 일부 변경했다.

1년간의 15분 간격으로 매일 태양광 발전량이 주어졌을때, 3일 정도의 데이터가 유실되어있는 데이터를 기반으로 과거 데이터 복원과 미래 데이터 예측을 하는 태스크를 진행했습니다. 시계열 데이터 예측을 위한 RNN Network, WaveNet 등을 사용하였다.