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ABOUT ME

"현장 문제를 데이터 기반으로 해결하는 머신러닝 엔지니어입니다. 실시간 Computer Vision 시스템 구축 및 운영 경험을 다수 보유하고 있으며, End-to-End AI 파이프라인 설계와 운영 안정화에 강점을 보유하고 있습니다."

핵심 역량

• 데이터 수집 → 모델 개발 → 배포 및 운영까지 End-to-End AI 파이프라인 구축 경험
• 분류·이상 탐지·OCR 등 다양한 Computer Vision 태스크 실무 적용 경험
• Line Scan Camera / Arduino / 센서 트리거 / RTSP 등 하드웨어 연동 기반 데이터 수집 구조 설계 경험
• 실시간 추론 및 모니터링, 로그 관리까지 고려한 운영 안정성 중심 시스템 설계 경험

WORK EXPERIENCE

2021.10 ~ 2024.06

에스디티 주식회사

ML Engineer

PROJECTS

2024.02 ~ 2024.06

레미콘 원재료 분류 시스템

사용 기술

• PyTorch
• Vision Transformer
• MSSQL
• TCP/IP(Socket)

주요 업무

• Vision Transformer 기반 분류 모델 개발 및 최적화
• MSSQL 기반 데이터베이스 설계
• 원재료 이미지를 활용한 데이터 수집, 전처리 및 라벨링 진행
• Socket 통신을 활용한 실시간 이미지 데이터 파이프라인 구축 및 실시간 데이터 수집 자동화

주요 성과

• 분류 정확도 95% 이상 달성, 실무 적용 가능 수준의 모델 성능 확보
• 실시간 데이터 수집 자동화로 데이터 처리 효율성 향상
• 입도 분석 관련 추가 사업 수주로 기술 적용 범위 확장 및 사업적 성과 창출

문제 상황 및 해결 과정

• 검증 테스트에 사용한 모델이 상업적 이용이 불가능한 라이선스 문제로 실제 서비스에 적용할 수 없는 문제

  → 상업적 이용이 자유로운 MIT License 기반 모델(Vision Transformer)로 변경하여 저작권 문제 해결

• 데이터 수집 과정에서 Socket 통신 신호가 중복 전송되어 DB에 중복 데이터가 적재되는 문제

  → pandas를 활용한 데이터 전처리를 통해 중복 데이터 제거 후, DB에 저장하도록 개선

  → 데이터 정합성을 유지하고 불필요한 저장 공강 낭비를 방지하는 등 데이터 처리 성능 최적화

2023.12 ~ 2024.06

바닥재(Bottom Ash) 입도 분석 시스템

사용 기술

• PyTorch
• Segment Anything Model
• AWS S3
• Matrox Imaging Library
• RabbitMQ
• Docker

주요 업무

• Segment Anything Model 활용 모델 개발
• 데이터 수집을 위한 머신 비전 카메라 설치 및 세팅(Matrox Imaging Library 활용)
• RabbitMQ를 활용한 데이터 파이프라인 구축 및 실시간 데이터 수집 자동화
• 모델 결과 Serialization 처리 및 AWS S3 연동, 저장

주요 성과

• 실시간 입도 분석 결과 제공으로 분석 정확도 및 효율성 향상
• 입도 분석 결과 기반 통계 생성 작업 자동화로 업무 처리 효율 대폭 개선
• 기존 작업자의 수작업 통계와 유사한 결과 도출로 데이터 신뢰도 향상 및 현장 적용 가능성 검증

문제 상황 및 해결 과정

• 다량의 입자를 탐지해야 하는 환경에서, 기존 이미지 분할(Segmentation) 및 객체 탐지(Object Detection) 모델로는 성능 한계로 분석이 어려운 문제

  → Segment Anything Model(SAM)을 도입하여 입자 탐지 성능 개선

  → 기존 모델 대비 다양한 크기의 입자를 보다 정확히 감지하여 분석 정확도 및 데이터 신뢰도 향상

• 입도 분석 통계가 생성된 시점을 사용자가 알 수 없어, 직접 저장소를 확인해야 하는 문제

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