"쇼핑 리뷰 이미지 자동분류, 20.07.13~20.08.27"
OOO에서 인턴으로 근무하며 불균형라벨과 노이즈데이터가 섞인 쇼핑 리뷰 이미지 dataset으로 CNN과 카테고리 메타데이터를 이용한 멀티모달 Classification을 과제를 수행했습니다. Noise robust 모델을 만들기 위해 Label smoothing을 적용하고 Self-training을 이용하여 Clean dataset을 구축했습니다. 멀티모달 학습을 위해 메타데이터의 정보를 학습할 수 있는 Embedding layer를 설계했습니다. 최종단계에서 네트워크 구조가 다른 여러가지 모델을 구축하고 Stacking ensemble을 적용하여 성능을 끌어올렸습니다. 논문을 바탕으로 기술을 구현하며 문제를 해결하는 역량을 키울 수 있었습니다.
"SoC보드에서 차량 번호판 인식 알고리즘 포팅, 19.06.24~20.02.23"
OOOOOOOOOOO의 지원을 받아 실시한 산학연구입니다. 저전력 임베디드 보드 Hi3519A에서 번호판 인식 소프트웨어를 탑재하는 것을 목표로 Python 언어와 Keras 프레임워크로 구현된 시스템을 C언어와 Caffe 프레임워크로 이식했습니다. 적은 연산과 효율적인 구조가 요구되는 임베디드 보드를 위해 경량 딥러닝 알고리즘을 기반으로 네트워크를 재설계했습니다. 실시간 Input data 중 Noise로 인한 성능저하를 막기 위해 Semi-Supervised Learning 기술 중 하나인 Self-Training를 이용하여 Noise input을 억제를 위한 이상탐지를 구현하고 정확도를 높였습니다. 세부적인 요구사항과 버그에 대처하면서 상용화될 프로그램을 구현하는 능력을 키웠습니다.
"차량 번호판 인식 SW개발, 18.12.26~19.06.25"
영상기기 제조 기업 OOO에서 프리랜서 개발자로 근무하며 번호판 OCR 시스템을 개발했습니다. 차량 번호판 텍스트 인식에 관하여 장소, 시간, 기후 조건과 같은 대외사항에 상관없이 실시간 인식이 가능한 기술 내재화에 초점을 맞췄습니다. OCR을 위한 Localization 데이터 전처리 및 Object recognition을 구현했고 다수의 번호판 인스턴스 구분을 위한 Object tracking을 구현했습니다. 번호판 데이터를 효율적으로 수집하기 위해 도로 CCTV의 RTSP 영상에서 얻은 결과중 임계값을 만족하는 Confidence score의 Inference 결과를 학습데이터로 활용하는 시스템을 구현했습니다. 연구만으로는 배우기 힘든 실무적인 능력을 키울수 있었습니다.
"웹 응용을 위한 자동프로그래밍, 17.09.01~18.05.31"
OOOOOO의 지원을 받아 실시한 산학 연구로 지능형 자동 프로그래밍 기술을 연구했습니다. 모델 기반 코드 자동생성 기술을 통하여 고품질 웹 서비스를 제공, 개발자의 직접 코딩에 의한 에러 제거, 테스트 및 디버깅의 자동화 기술확보에 목적을 두었습니다. 스케치된 웹 UI의 레이아웃 인식을 위해 Hough transform을 이용한 Edge Merge, Slope Filtering 등 전처리를 시행한 후 탐색 알고리즘을 구현하여 레이아웃을 인식했습니다. 딥러닝 기반 Object detection을 이용하여 레이아웃내의 웹 객체들을 탐지하고, 분류된 결과들과 매칭되는 HTML 코드를 자동생성하는 알고리즘을 구현했습니다. 전반적인 딥러닝 플랫폼 백엔드를 주도적으로 개발해본 좋은 경험이었습니다.
"라즈베리파이를 이용한 증강현실 RC카, 17.03.02~17.11.24"
OOOOOOOOO에서 주관하는 OOO ICT공모전의 지원을 받고 기업멘토와 함께 프로젝트를 진행했습니다. 임베디드에서 알고리즘을 운용하기 위하여 모바일 및 RC카 내부 각종 센서와 통신이 가능한 서버를 구축했습니다. 표지판, 신호등 및 차선을 인식하는 Object detection 을 구현하고 인식된 값과 각종 센서 데이터를 이용하여 주행점수를 평가하는 알고리즘을 구현했습니다. 전통적인 컴퓨터비전의 기본과 하드웨어 지식을 익히는 계기가 됐습니다.좋은점 1
좋은점 1 특별히 문제되는 부분이 없습니다. 직무 관련 경험을 핵심위주로 잘 정리했고, 제시한 내용이 특정 분야 활동이라는 일관성이 있다는 점이 좋습니다. 다만, 이런 경험이 이 회사에서 호감을 가지는 경험인지 확인해 볼 필요가 있습니다.