삼성바이오에피스 아이디어 공모전에서 "LAFM과 NeRF 딥러닝 모델을 활용한 비결정성 부유 단백질 이미징"이라는 주제로 은상을 수상하였습니다.

"LAFM과 NeRF 딥러닝 모델을 활용한 비결정성 부유 단백질 이미징"이라는 주제로 삼성바이오에피스 아이디어 공모전 은상을 수상하였습니다. LAFM을 통해 해상도를 높인 단백질 표면 이미지를 3D 데이터로 변환시키기 위해 NeRF 알고리즘을 도입하는 역할을 담당하였습니다. - LAFM을 통해 해상도를 높인 단백질 표면 이미지를 3D 데이터로 변환시키기 위해 NeRF 도입 - 삼성바이오에피스 아이디어 공모전 은상 수상

- 인공지능을 활용하여 체형별 적합한 스윙을 정의하고 그 스윙을 정의하는 모델의 실효성을 검증 - GolfDB의 데이터 사용, 각 동영상의 체형 라벨링 작업 수행 - Video Recognition 분야에서 가볍고 효율적이라고 알려진 MoviNets 구조 사용 - LSTM 기반의 Siamese Neural Network 구조 사용 - P-STMO 모델을 사용하여 3D Pose estimation 및 key-point 추출 - Pose estimation, MoviNets, Siamese Neural Network 사용

스마트팩토리캡스톤디자인 수업에서 'Audio Transformer 모델을 활용한 인지기능 장애(치매) 환자의 치매 진단 예측 연구'라는 주제로 프로젝트를 진행하였습니다. 치매 환자 음성 데이터 기반 조기 예측을 제공하는 것이 주요 목표였고, AIHub 데이터 수집 및 전처리, HTS-Audio Transformer모델 활용 데이터 학습 및 성능 평가를 위주로 진행했습니다. 90%의 Classification 정확도를 달성하였고, 해당 수업에서 A+을 받았습니다.

- QingdaoU OJ를 기반으로 성균관대학교 Online Judge 시스템 제작 - 백엔드 개발자로서, Django를 기반으로 웹사이트 서버 구축 및 관리를 담당 - Locust 기반 서버 부하테스트 - 채점 서버 속도 개선 및 서버 안정화 - Python, Django, PostgreSQL, Redis, Nginx, Docker 스택 사용 - 교내 공식 코딩플랫폼으로 교내 프로그래밍 대회 진행