1-1. 생성 인공지능 서비스 기획 및 구현(23.02~) Stable Diffusion 기반의 서비스와 사업을 기획하고, 구현을 위한 연구개발을 진행 중입니다. 1-2. 인공지능 교육(22.07~) 인공지능 기초과정에 대한 교육을 위해 노코드 기반의 실습 프로그램들을 기획 및 streamlit을 이용해 구현하였고, 약 30시간 분량의 인공지능 기초교재를 작성하였습니다. 이를 기반으로 국민대 방학특강(3hx10회), 광주 폴리텍 AI융합과 학위과정 및 비학위과정 학생들을 대상으로 특강(2hx3회), 광주 폴리텍 교원강의(8hx5회)를 진행하였으며 국민대와 광주 폴리텍과 MOU를 체결하였습니다. 추가적으로 정규과목 편성 및 타과/타학교에 대한 적용을 준비 중입니다. 2. 재해확산 시뮬레이션 AI(22.08~23.02) 화재와 가스유출 발생 시 각 재해의 특성을 반영해 diffusion 모델에 기초해 단계별 확산 경로와 영역, 위험도를 예측하는 모델을 구현하였으며, 자사 MLOps 툴인 BeeAI를 이용해 MLOps 구조를 적용하였고, 인천스마트산단에 적용되었습니다. 3. 화재분류 인공지능(22.03~22.12) 전통시장과 같이 유사화재로 오인하기 쉬운 환경에서 불꽃, 온도, 연기 3종을 측정하는 복합센서를 이용해 유사화재를 비화재로 분류하는 것이 주목적인 프로젝트입니다. 퓨전센서를 제작하는 LDT와 AI 바우처 형태로 진행하였으며, 기존 임계값 기준의 방식 대비 단일 모델 사용 시 1/1,000 이하, 앙상블 모델 사용 시 1/10,000 이하의 정확도를 보였습니다. 또한 Tree 기반의 모델을 직렬로 연결하는 Stacking 방식을 적용해 Distilation 없이도 Dark Knowledge를 잃지 않도록 하였습으며, 이를 통해 유사화재 및 화재전조 증상에 대한 확률도 제시할 수 있게 구현하였습니다. 이와 관련해 1건의 특허와 1건의 논문을 작성하였습니다. 4. 진동기반 이상탐지 기획 및 구현(21.11~22.06) 라즈베리파이와 3축 진동센서를 이용해 대형 구조물의 이상탐지를 시계열로 진행하는 서비스를 기획 및 구현하였습니다. 사용자의 편의성을 높이기 위해 비지도 학습법에서 시작해, 현장 전문가가 임계값을 수정할 수 있게 해 이를 기준으로 1차 오토라벨링을 수행하고, 이 값을 기준으로 지도 기반의 모델을 적용할 수 있도록 하였습니다. 최종적으로 설정한 성능 기준치(ex. F1-Score)를 기준으로 Auto Thresholding을 적용해, 현장 전문가의 의견이 자동으로 반영되는 구조를 구현하였습니다. Node-RED를 통해 UI 구현 및 하드웨어 연결을 진행하였으며, 전체 서비스 구조 기획, 단계별 개선, 모델링, 사용자 편의성을 고려한 구조 기획 및 구현과 이 사항에 대한 특허를 출원하였습니다.

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1. BIGDATA CONSULTING based on NLP #python #NLP #sentiment #network #topic #deeplearning #tensorflow #keras #crawling #modeling #MongoDB #EC2 다양한 도메인으로부터 오피니언 마이닝을 통해 커뮤니티 분석, 감정 분석, 관계 시각화 등을 통해 비즈니스 목적에 맞는 인사이트 제공. 2. AI RnD #python #rulebased #gan #researcher #test 컴퓨터 비전 관련 리서치 및 데이터 수집, 전처리, 모델 구축을 담당.

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1. AD Bot 광고 효과 측정 및 광고 도메인 분석을 위해 크롤러를 작성 매 시간마다 자동화되어 작동하며, 이미지는 AWS 상의 EC2에 그 외 텍스트 데이터는 MYSQL에 저장해 STREAMLIT을 통해 서비스화 2. AI Spy씨 CRAFT 논문을 이용, 특정 텍스트 디텍트 방식을 적용해 기존 광고 이미지와 프레임을 분석해 내부 정보를 분류하는 프로토 모델링 및 모델 구현

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