연구 성과와 기술적 해결 과정을 투명하게 공개합니다.
산업 데이터의 Shortcut 편향과 Attention Misalignment를 규명하고, 생성형 AI와 객체 탐지 기반 파이프라인으로 분류 신뢰성을 확보한 연구입니다.
Problem. 데이터 내 편향과 배경 노이즈가 과도하게 포함되어 과적합 및 Attention 분산 발생
Solution. GAC(Gemini API 기반 편향 제거) + YOLO-Crop(손상 부위 자동 추출) 파이프라인 설계
IJMLC(SCIE) 저널 투고(심사 중) / KSC 2024 게재 · 분류 정확도 +4.69%p 향상 · Docker 배포
전국 최다 화재 지자체인 화성시의 산업단지 화재 취약 구역과 대피 인프라 공백을 데이터로 규명하고, 맞춤형 대응 전략을 제안한 공모전 프로젝트입니다.
Problem. 집중된 공장 화재에도 산업단지 및 지리적 특성을 반영하지 못한 소방 정책
Solution. 산업단지 특화 화재 위험도 정의 → 구역별 위험도 산출 → 공백 대피소 위치 재설계
제 2회 화성시 도시데이터분석 공모전 대상(1위) · ChatGPT API를 활용한 결과 요약 웹 개발 및 배포
경량화 시 성능이 급감하는 RetinaFace의 병목을 분석하고, 커스텀 모듈을 설계·이식하여 연산량을 절감하고, 탐지 성능을 개선한 프로젝트입니다.
Problem. 경량화 백본 적용 시 AP 약 10점 급감 → 경량화와 고성능 양립 불가
Solution. 탐지 성능을 효율적이고, 극대화할 수 있는 모듈 4개 커스터마이징 및 빌드
WIDER FACE Hard Case 기준 +3.07 AP 향상 (Easy +1.2, Medium +1.6) · Flops 2.6% 절감
연구 성과 외에도 학술 공동체와 함께 성장하며 리더십을 발휘한 경험들을 소개합니다.
KT 디지털 인재 장학생 선발·활동, 취업동아리 17인 총괄 리더십, VLM 논문 스터디까지 — 연구 역량과 협업 능력을 함께 키워온 활동들을 소개합니다.
Challenge. 연구 중심 역량에서 벗어나 실무 협업·리더십·도메인 확장을 동시에 증명해야 하는 과제
Action. KT 현직자 협업 프로젝트 참여 · 취업동아리 5개월 운영(월간 정기회의) · 45만 건 Tabular 부식 예측 연구 · 지도 교수 주관 VLM 논문 스터디 27편 발표
교내 취업동아리 최우수상 · 현직자를 포함한 다양한 사람들과의 커뮤니케이션 경험
2025 제 2회 화성시 도시데이터 연구공모전
2025 제 2회 AI 빅데이터분석 경진대회
2024 제 1회 AI 빅데이터분석 경진대회
2024 취업동아리 성과발표회
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