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統一編號 206-87-09615
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오명석
認證
데이터/AI · 주니어
딥 러닝을 활용한 보컬 트레이닝 아이디어로 2022년 예비창업패키지의 지원을 받아 딥 보이스를 창업한 경험이 있습니다. 또한 IT 스타트업 가우디오랩에서 Project Manager 인턴으로 근무하며 제품 고도화 및 신규 서비스 기획에 기여했습니다. 스타트업에서의 실무 경험과 창업 경험을 바탕으로 서비스 기획 및 PM 분야에 기여하고 싶습니다.
經歷
Deep Learning Div. DL PM & Operation Dept. DL PM Team Project Manager
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딥 보이스는 제 석사 과정 논문 주제인 가창 발성 평가를 위한 데이터셋 구축 및 심층 신경망 학습 연구를 기반으로 합니다. 저는 해당 연구를 발전시키기 위해 1인 창업 회사를 시작했습니다. 직무 내용: 서울예술대학교와의 산학협력을 통해 14명의 보컬리스트 발성 데이터를 수집, 총 23,520개 음원 및 26시간 분량의 데이터셋을 구축했습니다. 이 데이터셋을 ShortChank CNN에 학습시키고, 튜닝하여 발성 평가 모델을 개발했으며, 이를 API로 패키징하여 iOS 환경에서 구동 가능한 프로토타입 애플리케이션을 제작했습니다. 성과: 2022년 예비창업패키지 DNA 분야에 선정된 것을 시작으로, 고려대학교 캠퍼스타운에 입주하고 한국문화예술위원회 Artist Engineer Producer 해커톤에서 우승했습니다. 또한, 미국 캘리포니아의 Stochastic Labs 레지던시 프로그램에도 참여했습니다.
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Being There Recreate System (BTRS) 팀에서 프로젝트 매니저로 근무한 경험이 있습니다. 이곳에서 온라인 라이브 콘텐츠에 실감 음향 기술을 적용하여, 시청자들에게 몰입감 높은 경험을 제공하는 바이노럴 렌더러를 개발했습니다. 프로젝트 매니저로서, 주요 업무는 두 가지였습니다. 첫째, 사업 고도화를 위한 신규 아이템 발굴 및 시장 조사를 진행했습니다. 둘째, 네이버, 딩고 라이브, 그리고 부산국제영화제 등 다양한 현장에 파견되어 BTRS 시스템의 정상 작동을 관리하고 필요에 따라 시스템을 운용했습니다. 제가 제안한 차기 아이템은 무대 공간과 음원의 공간감을 일치시키는 'Room Modeling'입니다. 당시 코로나19의 영향으로 공연 횟수가 크게 감소하였습니다. BTRS를 적용했던 네이버와 딩고 라이브 플랫폼의 시청자들은 현장의 감동을 느끼고 싶어했습니다. 프로젝트 매니저로서, 시청자들의 니즈를 파악했고, 아티스트의 음원 파일에서 문제를 발견했습니다. 가수들은 공연 시 별도의 라이브 세션을 진행하며, 세션 연주자들과 함께 가창을 합니다. 하지만 플랫폼에서 녹화 송출이 이루어질 때는 MR 음원을 사용하기 때문에, 화면에서 보여지는 공간감과 음원의 공간감 사이에 괴리가 발생합니다. 이를 해결하기 위해, 기존 회사의 음원 분리 기술과 제 전공인 음향 기술을 결합하여 MR 음원을 화면의 공간감에 맞춰 조정해주는 프리셋 기능을 BTRS에 적용했습니다. 이 기능은 네이버 NOW 쇼 170편 이상에 적용되어 송출되었고, 유튜브 프리스타일 딩고 및 딩고 라이브 채널에도 적용되어 총 4편으로 누적 343만 조회수를 달성했습니다.
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學歷
MALer Lab (Music and Art Learning Lab) Master Thesis: '가창 발성 평가를 위한 데이터셋 구축 및 심층 신경망 학습' (지도교수: 정다샘) 제 연구 주제는 인간의 가창 발성을 평가하기 위한 것으로 Music Information Retrieval, MIR에 속합니다. 그 중에서 Music Classification에 속하며 세부 사항으로 Music Auto Tagging에 위치하고 있습니다. 이는 음악을 듣고 성별, 장르 뿐만 아니라 나아가 음악이 전달하고자 하는 감정, 음역의 높낮이 등을 표현할 수 있습니다. 저는 이 분야를 응용하여 가창 발성 딥 러닝 모델이 학습할 가창 발성 데이터셋을 구축하였고, 이를 모델에 학습시켜 가창 발성 평가 딥 러닝 모델을 제작하였습니다. 석사 학위 논문 뿐만 아니라, 해당 아이디어로 창업 프로젝트를 실행하여 중소벤처기업부가 주관한 2022년 예비창업패키지 D.N.A 분야에 선정되어 약 4천만 원의 정부 지원금을 수령하였습니다. 또한 해당 프로젝트를 고도화하여 고려대학교 캠퍼스타운에 입주하여 약 1년 6개월간 연구 공간 지원을 받았습니다. 예비창업패키지 종료 이후 MIR 분야 연구자인 최근우 박사님의 추천을 받아 캘리포니아 버클리에 위치한 뇌 과학 연구재단인 미네르바 재단 산하 Stochastic Labs에서 약 2개월 간 딥 러닝 연구원으로 연수를 다녀온 경험이 있습니다. 이수과목: Media Entrepreneurship, Transmedia Storytelling, Special Topics in Computational Art, Special Topics in Creative Technologies, Multi media programming, Deep Learning for Music & Audio, Creative Industry Capstone Project, Graduate Capstone Design Project, Master's Research
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서울예술대학교 영상학부 방송영상학과 예술 전문학사 및 서울예술대학교 미디어창작학부 예술 학사를 졸업하였습니다.
活動
最近活動
獲獎 1
證照 2
專案 2
新聞/媒體 2
자격증
Deep Learning Specialization
2023년 5월
딥 러닝의 기초를 다지기 위해 Andrew Ng의 Deep Learning Specialization 코스를 수강하고 자격증을 취득하였습니다
프로젝트
MIR 기술이 적용된 딥 러닝 기반의 보컬 코칭 어플리케이션
2022년 5월 - 2023년 1월 · 9개월
가창 시 발성 상태 점검 및 개선을 위한 어플리케이션 개발을 위해 음성 분류 딥 러닝 (Short-chunk CNN) 모델을 기반으로한 발성 분류 모델과 해당 모델을 학습시키기 위한 가창 발성 데이터셋을 수집하였습니다. 해당 프로젝트는 중소벤처기업부의 2022년 예비 창업패키지 특화 분야에 선정되어 약 4 천만원의 지원금을 수령하여 진행되었고, 그 결과로 발성 분류 딥 러닝 모델, 가창 발성 데이터셋(총 23,520개, 26시간 분량), 프로토타입 애플리케이션을 도출하였습니다.
프로젝트
가상공간 환경음 매칭 데이터
2022년 5월 - 2022년 12월 · 8개월
가상 공간 및 구체적인 청각 장면이 필요한 다양한 미디어 콘텐츠 창제작 분야에 응용 가능한 2종의 대분류(공간/환경, 시나리오), 3종의 중분류(현실 공간/환경, 가상 공간/ 환경, 인공적 시나리오), 121종 소분류로 구성된 총 39,130개, 797.3시간 분량의 인공지 능 학습용 데이터를 구축하였습니다. 해당 프로젝트에서 데이터 라벨링 시스템 구축과 레이블러 관리 감독을 수행하였습니다.
자격증
Wwise 101
2022년 10월
실감 음향에 관심이 많아, 사운드 미들엔진 Wwise를 공부하였고 공식 자격증을 취득하였습니다.
뉴스/미디어
서울문화재단, 사운드 아트 쇼케이스 '사운즈 온 2022' 개최 - 뉴스와이어
2022년 9월
서울문화재단(대표이사 이창기)은 동시대 사운드 아티스트들의 독창적인 작품을 만날 수 있는 '사운즈 온(Sounds On) 쇼케이스(이하 사운즈 온)'를 16일(금)부터 25일(일)까지 문래예술공장에서 개최한다. 사운즈 온은 실험 음악과 사운드아트 분야의 연구와 공연을