저는 학부 때 기계공학을 전공하고 회사에 재직하던 중 인공지능에 대해 알고 싶어 대학원에 진학하게되었습니다. 제가 배운 지식을 바탕으로 많은 사람들에게 편의를 제공하는 새로운 서비스를 제공하는 것이 제 꿈입니다. 전공을 변경하면서 늦은 만큼 남들보다 더 열심히 인공지능에 대해서 배워가고 있습니다.
수계를 Segmentation하는 것은 가뭄, 홍수 등의 자연재해의 정도를 파악하는 것에 도움이 됩니다. 그러나 사람이 직접 인공위성 영상을 통해 수계의 정도를 판단하는 것은 매우 비효율적입니다. 따라서 Segmentation 모델을 활용하여 높은 성능을 내는 모델을 확인하였습니다. 이 연구는 한국멀티미디어학회에 논문으로 출판되었습니다.
의료영상들은 종종 Label이 없거나 Labeling하는데에 많은 시간과 비용을 소요됩니다. 이를 위해 Label이 없는 경우 다양한 Augmentation 기법을 SimCLR, BYOL에 적용하여 3D 의료영상의 Robust Representation을 추출하는 모델을 실험해보았습니다.
PetFinder는 강아지와 고양이를 입양할 수 있도록 도와주는 플랫폼입니다. 초기과정에는 동물의 사진을 보고 입양여부를 결정하므로 매력적인 사진의 점수를 예측하여 매력적인 사진을 올리는 것은 중요합니다. 이를 위해 ViT, EfficientNet의 Ensemble Learning 프로젝트를 진행해보았습니다.
