- 과제 추진 목표 구체화 및 데이터 구축 방안 수립 - 모호한 데이터 정의 및 검증 방안을 정량적 수치로 변경 - 데이터 구축 및 검증을 위한 관련 전문가 자문 - 딥러닝 모델 및 크라우드 워커 활용 방안 수립 - Python 기반의 Intel RealSense 데이터 수집 파이프라인 구축 - 약 300시간 분량의 원천 데이터(ROS bag) 전처리 및 이미지 추출 - Google에서 공개한 MediaPipe Hands 활용하여 200만건 이상의 3D 키포인트 좌표 검출

- 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 Hadoop-Ecosystem 설치 - 설치 대상 인프라 현황 파악 및 각 프로젝트 별 설치 계획 수립 - 사내 PoC 후, 행정안전부 산하 국가정보자원관리원 내 구축 작업에 활용 - 원내 폐쇄망에서 Apache Ambari 활용하여 프로젝트 설치 수행

- CCTV 교통 영상(시내도로) 데이터 구축 과제 참여 - 505시간 CCTV 영상 중 유의미한 변화가 있는 구간을 추출 - R-CNN 기반 100만건 이상 차량, 보행자 객체 포함한 이미지 검출 - Mask R-CNN 활용한 차량, 보행자 정보 비식별화(블러링) - DeepSORT 활용하여 차량 객체에 대한 트래킹 정보 36만건 산출

- 기 운용 중인 해수면 온도(SST) 정보 시스템은 수시로 다수의 데이터 소스로부터 해수면 정보를 수집한 뒤, 이를 합성하여 결측이 없는 정밀한 해수면 온도 지도를 생산하고, 정해진 시간마다 자료를 배포 - C Shell 위주로 작성된 다수의 스크립트들이 복잡하게 결합되어 있으나, 관리가 미흡하여 수년간 여러 이슈가 누적되었으나 관련 문서도 미비 - 산재된 기록으로부터 시스템의 전체 동작 방식을 파악하고, 핵심 알고리즘 구현체를 제외한 나머지 부분을 재작성(프로그래머 1명과 협업)

- 드론으로 해상을 촬영한 다채널 이미지 내에서 기름 분포 영역 탐지 소프트웨어 - 각 픽셀별 채널 정보를 입력값으로 활용하여 ML/DL 기반 분류 기능 개발 - SVM, RF, CNN 등 여러 분류 기법을 취사 선택 가능 - 기존의 육안 검수 과정을 자동화함에 따라 단위 영역당 1초 이내 유출 영역 탐지