- 미디어 아트 전시 회사에서 AI Research Engineer로, 이미지 생성 AI 연구를 통해 새롭고 다양한 컨텐츠를 창작하는 업무를 하고 있습니다. 더 나아가 서비스에 적용하기 위해 모델 고도화를 수행합니다.
- 최신 트랜드 파악하고 커뮤니케이션 능력을 향상시키기 위해 논문 스터디, 해커톤 등에 참여하여 생성 AI의 가치를 전달하며 성장하고자 합니다.
- 한성대학교 IT융합공학부 졸업 (2016.03 ~ 2023.02)
- 학부연구생 @ Visual Intelligence Lab (2020.10 ~ 2023.02)
- AI Research Engineer @ EASYWITH (2023.03~)
- Generative Stylization using Non-linear Style Mixing via Layer-wise Transformers link
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- Semantic 속성을 부여: 학습된 VGG 모델을 통해 탐색 영역의 특징을 추출하여 타겟에 초점이 맞춰진 영역을 찾는 것을 제안함.
- 모델의 추적 성능 향상: RPN 앙상블을 통해 모델의 추론 값의 큰 변화를 줄여 작은 변화를 이끔.
- 추적 속도 향상: 프레임별로 객체의 가속도를 측정하여 속도가 줄어드는 구간은 건너뜀.
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- 정확도를 높이기 위한 cyclic shifted shifted window 기반 CSWinTT 모델로 변경
- 추적 성능 향상
- 모델의 confidence 값으로 타겟 객체 업데이트를 통해 타겟의 외형이 변하는 것을 잘 파악함.
- 동적 탐색 영역 제한을 통해 타겟에 초점이 맞춰진 여러 포컬 이미지로 타겟의 추적 정확도를 높임.
- StoryWeaver: Game quest story generator
- 퀘스트 스토리 생성: ChatGPT prompt engineering
- 퀘스트 아이템 이미지 생성: Dall-e API
- Colorful illustration
- SDXL 1.0 모델을 lora 방법으로 finetuning 하여 colorful한 스타일로 생성 가능
🏅 2022 국방 AI 경진대회(AI Connect)
- code
- 예선 (8등/110팀)
- 주제: 항공 이미지 데이터를 활용한 건물 변화 탐지
- 역할: 데이터 분석 및 전처리(불균형 데이터 CutMix, Augmentation으로 데이터 4000장 증강해 균형 맞춤)
- 본선 (7등/10팀)
- 주제: 화상 이미지 노이즈 제거 (Restoration, Denoising)
- 역할: 데이터 분석 및 데이터 셋 재구성후 모델 학습
- Vision Transformer 스터디 (2022.09 ~ 2022.12)
- Tokens-to-Token ViT 발표자료
- Diffusers 번역 (2023.06 ~ 2023.07)
- Text-to-Image Generation 스터디 (2023.08 ~ 2023.12)
- 코딩테스트 스터디
- 세미나 (로컬 환경에서 오픈 소스의 딥러닝 모델 작동)
- 데이터 검증