Period: Mar 2026

ConvNeXt와 Swin Transformer를 활용한 문서 이미지 분류 프로젝트 수행

5-Fold Stratified Cross Validation 및 클래스 불균형을 고려한 학습 전략 설계

문서 이미지 종횡비 분석을 기반으로 전처리 및 입력 파이프라인 개선

CNN + Transformer 구조의 로그잇 앙상블 및 TTA를 통한 일반화 성능 향상

Mixed Precision, Scheduler 튜닝을 통한 학습 효율 및 안정성 최적화

💡 딥러닝 프로젝트 전 과정을 직접 경험하며 PyTorch 기반 학습 파이프라인 설계와 데이터 이해의 중요성을 체감 및 학습

Period: 2026.03.25 ~ 2026.03.31

ConvNeXt와 Swin Transformer를 활용한 문서 이미지 분류 프로젝트 수행

5-Fold Stratified Cross Validation 및 클래스 불균형을 고려한 학습 전략 설계

문서 이미지 종횡비 분석을 기반으로 전처리 및 입력 파이프라인 개선

CNN + Transformer 구조의 로그잇 앙상블 및 TTA를 통한 일반화 성능 향상

Mixed Precision, Scheduler 튜닝을 통한 학습 효율 및 안정성 최적화

💡 딥러닝 프로젝트 전 과정을 직접 경험하며 PyTorch 기반 학습 파이프라인 설계와 데이터 이해의 중요성을 체감 및 학습

Period: Mar 2026

ConvNeXt와 Swin Transformer를 활용한 문서 이미지 분류 프로젝트 수행

5-Fold Stratified Cross Validation 및 클래스 불균형을 고려한 학습 전략 설계

문서 이미지 종횡비 분석을 기반으로 전처리 및 입력 파이프라인 개선

CNN + Transformer 구조의 로그잇 앙상블 및 TTA를 통한 일반화 성능 향상

Mixed Precision, Scheduler 튜닝을 통한 학습 효율 및 안정성 최적화

💡 딥러닝 프로젝트 전 과정을 직접 경험하며 PyTorch 기반 학습 파이프라인 설계와 데이터 이해의 중요성을 체감 및 학습

Period: Feb 2026

ConvNeXt와 Swin Transformer를 활용한 문서 이미지 분류 프로젝트 수행

5-Fold Stratified Cross Validation 및 클래스 불균형을 고려한 학습 전략 설계

문서 이미지 종횡비 분석을 기반으로 전처리 및 입력 파이프라인 개선

CNN + Transformer 구조의 로그잇 앙상블 및 TTA를 통한 일반화 성능 향상

Mixed Precision, Scheduler 튜닝을 통한 학습 효율 및 안정성 최적화

💡 딥러닝 프로젝트 전 과정을 직접 경험하며 PyTorch 기반 학습 파이프라인 설계와 데이터 이해의 중요성을 체감 및 학습

Period: Dec 2025

TMDB 영화 데이터를 활용해 데이터 전처리부터 모델 학습, 서빙까지 이어지는 MLOps 파이프라인을 일부 구현

LightGBM 기반 영화 평점 예측 모델을 학습하고 피처 엔지니어링 및 튜닝을 통해 성능을 개선

Airflow와 Docker를 활용해 학습·배포 흐름을 구조화하고, FastAPI로 예측 API를 구현

실제 서비스 환경을 고려한 모델 서빙 및 운영 관점의 머신러닝 시스템 설계를 경험

💡 여러가지 모델이 배포되고 자동화 흐름의 MLops PipeLine 에 대한 실무 경험

Period: Dec 2025

대회용 주택 가격 데이터를 기반으로 EDA, 전처리, 이상치 처리를 수행하며 데이터 이해 및 품질 개선

기본으로 제공된 데이터 뿐만 아니라 추가적인 특별 데이터(금리, 대중교통과 거리)를 수동으로 직접 얻어오며 데이터 품질에 대한 성능 향상 개선

파생변수 생성과 피처 엔지니어링을 통해 모델 성능에 영향을 주는 핵심 특성 설계

LightGBM 모델을 활용하여 가격 예측 모델 학습 및 Optuna 라이브러리를 통해 하이퍼파라미터 튜닝으로 성능 최적화

예측결과를 기반으로 제출용 테스트 모델과 결과 파일을 생성

💡 머신러닝에 대한 각 단계별로 어떤 작업이 이루어지는지, 전반적인 흐름 파악 및 학습

Period: Apr 2025

OpenAI API 로 사용자의 기분 과 취향 등을 입력받아 개인화된 플레이리스트를 자동추천

추천 곡을 Youtube 에서 자동으로 검색 후 음원을 자동으로 다운로드 하여 MP3 로 저장

플레이리스트 분위기에 맞춰 DELLE2 / Stable Diffusion(dreamlike-diffusion) 기반 커버 아트 이미지 생성

생성 이미지 와 기존 MP4를 활용해 영상 합성 파이프라인 구성(ffmpeg, moviepy)

MP3 앨범 아트에 곡 정보 삽입 및 결과물을 HTML UI로 자동 생성해 콘텐츠 형태로 출력

💡 프롬포트 활용법과 여러가지 생성형 라이브러리에 대한 사용법 이해 및 학습

Period: Sep ~ Dec 2024 | Achievement: 🏆 Advanced to Final Round

Wi-Fi CSI(Channel State Information) 데이터를 활용해 비접촉/저비용 환경에서 실내 행동을 인식하는 시스템 구현

라즈베리파이 + Nexmon 오픈소스로 CSI 데이터를 수집하고, 전처리 파이프라인(data_Preprocessing) 구성

LoS/NLoS 환경을 고려한 행동 인식 모델 학습 후 TensorFlow Lite로 경량화하여 모바일 추론 환경에 적용

Python 기반 서버(Server)와 Android 앱(MyApplication)을 연동해 이상 상황(움직임 없음/넘어짐 등) 감지 시 실시간 알림 제공

앱/서버/데이터/모델 디렉토리를 분리해 전체 시스템 아키텍처 단위로 개발 및 통합

💡 데이터를 실제로 수집 및 정제를 진행해보고 간단한 딥러닝 모델이 어떤 방식으로 서비스에 올라가는지에 대한 전반적인 PipeLine 이해 및 학습