Computer Vision · AI Application Developer (신입)
GitHub: @owhat02 · Blog: idea79392.tistory.com
학부 졸업 프로젝트와 현장실습을 통해
데이터 전처리 → 모델 설계·학습 → 서비스 연동까지 AI 개발 전 주기(Full-cycle)를 경험했습니다.
모델을 만드는 것에서 멈추지 않고, 실제 환경에서 안정적으로 동작하게 만드는 것에 관심이 있습니다.
데이터가 부족한 상황에서도 라벨링·증강·후처리·평가 지표를 직접 점검해 문제를 풀어 온 경험이 있습니다.
📍 영남대학교 컴퓨터학부 정보통신공학전공 (2021.03 ~ 2026.02 졸업)
- Computer Vision: Object Detection, Semantic Segmentation, Deepfake Detection
- AI System: 학습 파이프라인, 체크포인트, 추론 결과 → API/서비스 연동
- Data-centric AI: 라벨링 툴 제작, 데이터 증강, 오탐 분석, 클래스 불균형 대응
- Backend (Bootcamp): REST API, 동시성·트랜잭션, 메시지 큐 연동
AI / Computer Vision
Python PyTorch OpenCV YOLO NumPy Pandas
Object Detection · Semantic Segmentation · Image Augmentation · Data Labeling
Backend / System
Java Spring Boot FastAPI REST API WebSocket RabbitMQ
Tools
Git GitHub VS Code Docker Roboflow
1. Crime_Prediction — 딥러닝 기반 범죄 인지 / 칼 감지 CCTV
졸업작품 · 논문 작성 · YOLOv11 기반 실시간 객체 탐지
문제
CCTV에서 사람·흉기(칼)를 실시간으로 탐지해 관리자가 빠르게 대응할 수 있는 시스템이 필요했습니다.
초기 모델은 LED 조명·스마트폰 액정 반사광을 흉기로 오인하는 오탐이 있었습니다.
해결
- 흉기(15cm 이상 칼) 데이터셋을 직접 구축 (Roboflow)
- 오탐 공통 패턴(반짝이는 직선)을 분석하고, 모형 데이터로 각도·조명을 바꿔 증강
- 특정 정확도 미만은 배경으로 처리하는 후처리 로직 추가 → 오탐률 개선
- WebSocket으로 서버–카메라 통신, 흉기 감지 시 경고 알림
스택: Python, YOLOv11, WebSocket, OpenCV, Roboflow
기간: 2026.05.19 ~ 2026.07.30
AI 딥페이크 탐지 + 백엔드 연동을 담당
| 영역 | 레포 | 역할 요약 |
|---|---|---|
| AI | ai-forensic | 딥페이크 탐지 파이프라인 |
| Backend | backend-forensic | 분석 결과·증거 API 연동 |
| Frontend | frontend-deepfake | 서비스 UI |
| Infra | infra-forensic | 배포·인프라 |
기여
- Xception 기반 CNN으로 얼굴 단위 탐지, 벤치마크·임계값 분석으로 성능 조정
- TimeSformer, GMFlow(광학흐름) 실험·평가 후 점수 안정화
- 세 모델 결과를 late fusion으로 합쳐 최종 판정 파이프라인 구성
- RabbitMQ · S3로 GPU 분석 작업 전달, 분석 진행률 발행 및 화면 연동
- 얼굴 없음·크기 부족 등 입력을 soft-gate로 안내 상태 처리
- 증거 상세, 분석 결과 API, Recovery Score, CoC 검증 등 백엔드 연동
스택: Python, FastAPI, PyTorch, Xception, TimeSformer, GMFlow, RabbitMQ, S3, Spring Boot
기간: 2025.09 ~ 2025.12 (4개월)
- MobileNetV2 + FPN 기반 이미지 분할(Segmentation) 모델 제작
- Golden Set용 마스크 라벨링 스크립트 직접 제작
- 분류 모델 + 분할 모델을 결합해 class 인식 · 원인 추측 · 진행 방향 예측 모델 구성
- 데이터 중복(해시)·클래스 불균형 해결, Oversampling / Weak Augmentation 적용
- 클래스별 정밀도·재현율 기준 임계값 조정 → 초기 대비 mIoU 10% 이상 향상
- Epoch마다 Loss·학습 시간·가중치를 저장하는 체크포인트 시스템 구현
4. cvs-event-comparator — 편의점 행사 비교 대시보드
미니pjt1 · 풀스택
- GS25 등 행사 상품 수집, 홈 맞춤 추천, 행사·콜라보 소식 크롤링 및 대시보드 연동 담당
- 스택: Python, Streamlit, Selenium, BeautifulSoup
5. mini-erp-system-backend — 사내 프로젝트 관리 및 결재 통합 시스템
미니pjt2 · 백엔드 · 사내 프로젝트/업무 트래킹과 연차·휴가 전자결재를 합친 그룹웨어
- 연차 신청 취소 · 본인 검증, 연차·특근 승인 상세 조회, 관리자 승인 대기 목록 API 구현
- 스택: Java, Spring Boot
- 설계·문서: mini-erp-system
6. backend-macta — 실시간 경매 플랫폼 MACTA
미니pjt3 · 백엔드 · 팀장
트래픽과 보안 위협에 대응한 실시간 경매 플랫폼 백엔드입니다.
팀장으로서 ERD·API 명세와 작업 규칙을 정리하고, 백엔드 핵심을 설계·구현했습니다.
기여 (Backend)
- 마감 직전 입찰 충돌을 대비한 동시성 테스트 추가
- 결제 전 금액·권한·상태 검증
- 경매 종료 스케줄러의 트랜잭션 격리
- 메인 통계 API
- 인증·입찰·알림·스케줄러 등 기능별 PR 리뷰·머지 및 일정 조율
스택: Java, Spring Boot, REST API, 트랜잭션·동시성 제어
| 기간 | 구분 | 역할 |
|---|---|---|
| 2025.09 ~ 2025.12 | 현장실습 | AI 모델 개발 (4개월) |
- 영남대학교 컴퓨터학부 정보통신공학전공 · 2021.03 ~ 2026.02 졸업
※ 입학 시 정보통신공학과 → 학제 개편 후 컴퓨터학부 정보통신공학전공 - 정보처리기사 필기합격 · 2025.06 (한국산업인력공단)
- 졸업작품: 딥러닝을 활용한 범죄 인지 시스템 구현
- 목표한 문제는 해결될 때까지 원인(데이터·모델·후처리)을 나눠 보고 실험으로 검증합니다.
- 팀에서는 Git 규칙, PR·리뷰, API/이슈 문서화처럼 재발을 막는 기준을 남기는 협업을 선호합니다.
- AI·비전 결과를 실제 서비스·현장 제약 속에서도 안정적으로 연결하는 개발자로 성장하고 싶습니다.
GitHub: owhat02
Blog: idea79392.tistory.com