React, TypeScript 기반 프론트엔드 개발 경험과 함께 ResNet 기반 이미지 분류 모델 설계 및 학습, 멀티모달 모델 실험, 논문 제출 경험을 보유하고 있습니다.
기능 구현에서 끝나지 않고 가설 → 실험 → 검증 구조로 문제를 정의하고, 데이터와 모델 개선으로 이어가는 방식을 지향합니다. AI 기능이 실제 서비스에서 동작하는 흐름 전체를 함께 고려해왔습니다.
앱인토스 기반 설문 응답 모집 및 세그먼트 분석 플랫폼
시선 추적·얼굴 인식·챗봇 비서를 통한 개인 맞춤형 스마트 미러 시스템
CSR 구조 한계 분석 후 Next.js SSR/CSR 하이브리드 구조 직접 제안
전시 환경에서 장시간 안정적으로 구동되는 졸업전시회 공식 웹사이트
2026 한국통신학회 동계종합학술발표회
QueryOTR의 1:1 비율 제약을 16:9·9:16·4:5로 직접 확장. 모든 종횡비에서 CLIP Similarity·FID 기준 생성 품질과 의미적 일관성 동시 확보.
Applied Sciences
AIHub 70만 장 데이터 전처리 파이프라인 직접 구축. RTX 3090에서 YOLOv5~v12 총 21회 실험, mAP@0.5 0.995 / Precision 0.993 달성.
2025 한국통신학회 하계종합학술발표회
EfficientNet-B4 시각 특징과 ArcFace 융합 멀티모달 구조. FairFace 사전학습 후 파인튜닝 2단계 전략으로 단일 모델 대비 최대 16%p 향상, 90% 정확도 달성.
'딥러닝 플랫폼' 수업 개인 프로젝트
Residual Block 위치별 순차 실험 및 하이퍼파라미터 탐색. ResNet-18 대비 5%p 향상된 테스트 정확도 92.26% / F1 Score 0.9212 달성.
프론트엔드 개발 (8인)
팀 리더 (6인)
서비스 기획 · 개발 (4인)
함께 만들어갈 서비스가 있다면 언제든지 연락해주세요.