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© 2025 Rocketpunch, 주식회사 더블에이스, 김인기, 大韓民國首爾特別市城東區聖水一路10街 12, 12樓 1號, 04793, support@rocketpunch.com, +82 10-2710-7121
統一編號 206-87-09615
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이영석
Real-world Data에 적용가능한 연구를 지향하는 Applied AI Researcher 이영석입니다. Computer Vision Task를 주로 다루어왔고, Unseen Data에 모델을 효율적으로 적용하는 연구에 관심이 많습니다.
職涯
貼文
AI 職涯摘要
이영석님은 Applied AI Researcher로서 Computer Vision Task에 중점을 두고, Unseen Data에 대한 모델 적용 연구에 전념하고 있습니다. 인그래디언트에서 반도체 불량 판정을 위한 비전검사 솔루션과 의료영상 반자동 라벨링 시스템 개발을 담당하였으며, 모두의연구소에서는 GAN 기반 치료 예후 예측 연구 및 AI 교육 프로그램을 운영하였습니다.
經歷
< 반도체 불량판정을 위한 비전검사 솔루션 PoC > (Self-supervised Learning, Active Learning, Image Classification) - 생산 라인 전환에 따른 이미지 배경 및 불량 판정 기준 변경 시, 빠르게 적응가능한 비전검사 모델 재학습 파이프라인 연구 - Image Classification 모델 적용 및 Baseline 성능 확보 - 새로운 데이터 유입 시, Self-supervised Learning을 통한 Backbone 일반화 성능 개선 - Uncertainty Estimation 및 Active Learning을 이용한 모델 재학습 파이프라인 실험 및 성능 분석 - 대기업 1차 계약 수주 및 성능 고도화 연구를 위한 추가 데이터 확보 < 의료영상 반자동 라벨링 솔루션 개발 > (Medical Image Segmentation, Interactive Segmentation) - 사용자 마우스 클릭 기반 3D 의료영상 반자동 라벨링 기술 연구 - 3D Interactive Segmentation 모델 적용 및 Baseline 성능 확보 - User Interaction을 모델에 효과적으로 전달하기 위한 Geodesic Distance Transform 적용, Segmentation 성능 개선 - PyQT를 이용한 Demo Application 개발 및 전체 동작 파이프라인 검증 - 사용성 개선을 위한 입출력 범위 제한 및 Inference 속도 개선 - 자사 솔루션의 신규 기능으로 탑재
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< 안과질환 치료 예후 예측을 위한 생성모델 연구 > (GAN, Image-to-Image Translation) - 습성황반변성 환자의 치료 약제에 따른 반응 예측을 목표로 망막 전문의와 공동 연구 수행 - GAN 기반 Image-to-Image Translation 모델을 적용하여, 치료 전 이미지를 입력으로 치료 후 이미지를 생성 - Paired 및 Unpaired 모델 실험 및 성능 비교, Trade-off 관계 분석 - 병변 부위에 집중한 변환을 위해 Attention Mechanism 적용 및 모델 성능 개선 - 연구 논문 작성 및 SCI 저널 게재 (공동 1저자 기여) < AI 교육 퍼실리테이팅 > (Education, Mentoring, Communication) - 6개월 과정 AI 교육 프로그램 커리큘럼 설계 및 진행 2회 - ML/DL 이론 및 기초 프로그래밍 등 교육 전반에서 교육생들의 학습을 돕는 퍼실리테이터 역할 수행 - 딥러닝 프레임워크(Pytorch) 숙련도 향상을 위한 Computer Vision 기초 논문 구현 실습 강의 진행 - 실습 과제 코드 리뷰 및 프로젝트 멘토링 수행
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活動
最近活動
獲獎 1
專案 5
新聞/媒體 2
수상
Prediction of anti-vascular endothelial growth factor agent-specific treatment outcomes in neovascular age-related macular degeneration using a generative adversarial network
Scientific Reports 2023 · 2023년 4월
https://www.nature.com/articles/s41598-023-32398-7
프로젝트
논문 구현 오픈소스 프로젝트
모두의연구소 연구모임 (HIT Lab) 참여 및 저자코드가 공개되지 않은 논문 DeepIGeoS 구현 (https://modulabs.co.kr/product/hit-lab)
프로젝트
Stanford CS 229: Machine Learning 스터디
모두의연구소 풀잎스쿨 (CS229로 머신러닝 기초다지기) 개설 및 스터디 진행 (https://modulabs.co.kr/product/flip2208-12422-2023-06-25-105907)
프로젝트
Stanford CS 330: Deep Multi-Task and Meta Learning 스터디
모두의연구소 풀잎스쿨 (CS330 톺아보기) 스터디 참여 (https://modulabs.co.kr/product/flip2208-11193-2023-04-16-141103/)
프로젝트
Self-supervised Learning 논문 리뷰 스터디
가짜연구소 7기 리서치 팀 (SSL + α for Vision) 논문리뷰 스터디 참여
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