Daeyu Kim | 도전정신으로 성장하는 개발자

Contact.

[email protected] +82 10-3957-7959

👋 Introduce.

• 컴퓨터공학과를 전공하며 도전적인 프로젝트를 많이 했습니다. 그런 도전들을 통해 많이 배우면서 성장할 수 있었고 임베디드/앱/AI 등 다양한 분야에 경험을 쌓을 수 있었습니다.
• 처음 배우는 것에 두려워 하지 않고 배움에 있어 무엇이든 도전하는 정신을 가지고 있습니다.
• 언제나 열정적으로 임하는 자세로 여러 사람과 함께 협업하며 개발하는 개발자가 되는 중입니다.
• 다양한 시각을 바탕으로 기존보다 더 좋은 해결 방법을 찾아내는 개발자가 되고싶습니다.

🛠️ Skills & Tools.

Language : Python C/C++ Javascript C#

Tools : VSCode Git Anaconda / PyTorch Wandb / Unity

👣 Github.

KimDaeYu - Overview

🎓 Education.

학력

• 17.03 ~ 22.08 인하대학교, 컴퓨터 공학과 전공 (3.53 / 4.5)
• 14.03 ~ 17.02 덕이고등학교, 자연계

수강 경험

• 22.01 ~ 22.05 BoostCamp AI Tech 3기, CV Track

  Computer Vision 트랙 수료 [주관/주최 네이버커넥트재단]

  학습 기록 : 🤖 BoostCamp 3기 AI TECH [CV]

• 22.07 ~ 22.10 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미

  Challenges / Masters Program 수료 [주관/주최 과학기술정보통신부/정보통신산업진흥원]

  학습 기록 : 📚 오픈소스 컨트리뷰션 아카데미 [Libplanet]

🚀 Project.

🧬 AI/DeepLearning ComputerVision Python

#1. 2022 Aistages 재활용 품목 분류를 위한 Semantic Segmentation 대회 [link]

Project Name 재활용 품목 영역 분할 모델 제작

Period 22.04.25 ~ 22.05.12

Environment PyTorch Wandb ****Git

Summary Semantic Segmentation 라이브러리(mmSegmentation)을 활용한 AI 프로젝트

쓰레기 이미지에서 10개의 재활용 품목과 배경에 대한 객체를 픽셀 단위로 탐지 및 분류하는 모델을 학습, UperNet과 beit large 모델을 이용해 Semantic Segmentation 문제를 해결하고 TTA를 이용해 성능 향상을 적용 / 최종스코어 mIoU 0.8044

#2. 2022 Aistages 재활용 품목 분류를 위한 Object Detection 대회 [link]

Project Name 재활용 품목 객체 탐지 모델 제작

Period 22.03.21 ~ 22.04.08

Environment PyTorch Wandb ****Git

Summary Object Detection 라이브러리(mmdetection / detectron2 / yolov5)을 활용한 AI 프로젝트

쓰레기 이미지에서 10개의 재활용 품목으로 객체를 탐지 및 분류하는 모델을 학습, 다양한 모델을 이용해 Object Detection 문제를 해결하고 앙상블 기법을 이용해 성능 향상을 적용 / 최종스코어 mIoU 0.6824

#3. 2022 Aistages 마스크 착용 상태 Image Classification 대회 [link]

Project Name 마스크 착용 분류 모델 제작

Period 22.02.21 ~ 22.03.03

Environment PyTorch Wandb ****Git

Summary clssification 모델(Resnet18 / Resnext50_32x4d / Efficientnet_b7)을 활용한 AI 프로젝트

사람 얼굴 이미지를 성별, 마스크 착용 여부, 나이를 기준으로 18개의 클래스로 분류할 수 있는 모델을 학습, 성능향상을 위해 각 카테고리별로 별도의 FC 레이어를 두어 멀티레이블 모델을 구현

#4. YOLOX 모델 경량화 프로젝트 (NOTA 기업프로젝트) [link]

Project Name 객체 탐지 모델 경량화

Period 22.05.16 ~ 22.06.15

Environment PyTorch Wandb ****Git

Summary YOLOX-nano 모델의 Params와 FLOPs를 경량화한 AI 프로젝트

모델의 성능을 유지한 채 최대한의 Params와 FLOPs를 줄이는 것이 목표로, Conv 연산의 최소화와 Kernel Size의 최소화의 방향으로 문제를 해결함. 결과적으로 mAP 성능 5% 향상과 Params(M)를 5% 줄이는 효과를 달성

#5. 2022 인하 인공지능 챌린지 [link]

Project Name 풍력 발전량 예측 모델 제작

Period 22.07.01 ~ 22.08.11

Environment PyTorch Wandb ****Git

Summary 시계열 예측 모델(ARIMA / SCINet / AutoFormer)을 활용한 AI 프로젝트

134개 풍력발전기의 발전량과 관련 측량 센서 데이터를 분석하여 향후 2일간의 발전량을 예측. 약 20,000개의 수치 데이터 전처리하고 패턴을 분석하여 다양한 학습데이터 형식으로 모델을 학습

#6. 한국어 AI 경진대회