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統一編號 206-87-09615
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김영훈
의료 현장에서 사람이기 때문에 발생할 수 있는 오류들을 확인할 수 있었습니다. 그리고 이를 해결할 수 있는 머신러닝과 딥러닝 기반 기술에 관심을 가지게 되었고 AI BootCamp를 통해 실제 프로젝트를 수행하며 직무 역량을 확대하기 위해 노력해왔습니다.
經歷
1. 상품 이미지 기반 사이즈 정보 추출 - Google Vision OCR 기능 활용 - 상품 사이즈 정보 EDA - 카테고리별 상품 100+개를 대상으로 n회 반복 후 실제 데이터 검증 및 비교 - 정규표현식을 통한 필요한 정보 추출 및 DB화 2. 작업 문서화 - 진행 사항 및 개선 사항 지속적으로 공유 - 피드백을 통한 사이즈 정보 추출 개선
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- Python 기반 데이터 분석(Pandas) , 데이터 전처리 및 EDA, 데이터 시각화 - 기초 선형대수(Linear Algebra) - 기계학습(Machine Learning) - Regression Model, Classification Model - Evaluation Metrics, Feature Importance, Hyperparameter Tuning(Random, Grid SearchCV) - Interpretable ML examples (PDP, SHAP) - 딥러닝(Deep Learning) - 인공신경망 구조와 원리 - Convolutional Neural Networks, Segmentation, 오토인코더(AE), GAN
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- 3Shape SW - Implant Surgical Guide 제작 및 거래처(치과)와 피드백 - 자사 SW 개발 참여(3Shape SW와 비교, test 담당)
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學歷
기본적인 치아의 구조 및 형태 이해와 구강 구조 학습
活動
最近活動
證照 5
專案 3
자격증
AWS Certified Cloud Practitioner
2022년 5월
업무 진행시 원할한 의사소통을 위해 AWS Cloud 자격증 취득
프로젝트
Creating Various Images using StyleGAN2-ada(Hispanic)
2021년 10월 - 2021년 11월 · 2개월
현대 사회에서 저작권 문제는 끊임없이 발생하고 있습니다. GAN은 다양한 data를 만들면서 정말 존재할법한 data를 생성해 주기 때문에 저작권 침해를 해결할 방안이 될 수 있고 또한 이런 data를 가지고 AI model을 학습시킨다면 비용과 시간을 절약하면서 더 좋은 성능을 기대할 수 있습니다. 결과적으로 SOTA모델인 styleGAN2-ADA를 사용하여 데이터셋의 중간값을 가지는 이미지와 각 layer에 style과 mixing을 통해 세상에 존재할법한 이미지를 생성할 수 있었습니다.
프로젝트
Mediapipe를 활용한 Movement Detection
2021년 9월 - 2021년 9월 · 1개월
건설현장에서는 자재 도난사고, 인명사고 등 빈번하게 발생하고 있습니다. 이를 예방하기 위한 CCTV와 관리자가 있지만 실시간으로 Monitoring의 한계가 존재합니다. 특정 행동에 대한 데이터를 수집하고 이를 label을 부여한 Model을 구축함으로써 실시간으로 사고를 예방하기 위하여 프로젝트를 진행하였습니다. 기본적인 Gesture에 대한 데이터를 수집하여 LSTM과 RandomForest모델을 가지고 학습시켰고 결과적으로 100%의 성능을 보여주며 정확히 해당 Gesture를 인식하는 모델을 구축할 수 있었습니다.
프로젝트
Drinking Prediction Model with Health Data
2021년 7월 - 2021년 7월 · 1개월
의료 계열에서 종사하면서 다양한 오류들을 확인할 수 있었습니다. 특히, 임플란트 수술의 성공여부에는 많은 변수가 존재하고 이런 변수를 줄이고자 수술 전 환자의 건강 상태를 확인하는 것은 필수입니다. 이 과정에서 음주 여부를 측정할 수 있는 서비스를 구축하여 성공적인 수술에 도움이 될 수 있는 모델을 구축하고자 하였습니다. 결과적으로 XGBoost로 82%성능의 모델을 구축 하였습니다. 또한 해당 모델의 성능을 시각화하여 결과에 대한 설명력을 높였습니다.
자격증
OPIC
2021년 4월
Intermediate Low