Deeplearning Engineer

한 다 운

컴퓨터 비전을 연구하는 딥러닝 연구원 한다운입니다.

데이터를 통해 세상을 바라보고, 비지니스 가치로 잇는 것에 관심있습니다.

능동적인 태도로 새로운 기술을 배우고 적용하는 것에 적극적인 엔지니어입니다.

AI(ML/DL) PyTorch, OpenCV, TensorFlow, LangChain, Numpy, Pandas
Programming & Tools Python, Linux, Kubernetes, Docker, Google Cloud Platform, PyQT, Git
Web Programming FastAPI, Flask, Streamlit, Django
Database skills SQL(MysSQL, SQLite, PostgresSQL), NoSQL
dawun.han@gmail.com
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Projects

  1. 다파장 카메라용 소프트웨어 개발

    다파장 카메라 실험 성능 확인을 위한 Window 및 Mac 버전용 소프트웨어 개발

    Pytorch Python PyQT OpenCV Multithreading

    • PyQT를 활용하여 영상데이터의 픽셀별 RGB 추출 소프트웨어 개발

    • 영상 데이터를 학습 데이터로 만드는 유틸리티 구현

    • Multithreading을 통한 프로세싱 시간 83% 단축

    • [성과] 광학 엔지니어 요구사항 기반의 실험용 소프트웨어 개발 완료


  2. Deformable convolution 라이브러리 구현

    입력 데이터의 특징 추출 시, 변형가능한 컨볼루션을 적용하기 위한 라이브러리 개발 프로젝트

    Pytorch DCN(Deformable Conv Net) CNN

    • 마이크로소프트 社의 DCNv2 모델 코드구현

    • CNN 모델의 Convolution layer를 Deformable convolution layer로 변경

    • [성과] 백내장 진단정확도 91.45%에서 93.2%으로 상승


  3. 구글 클라우드 기반 SaaS 시스템 구축

    안질환 진단보조 웹앱 서비스 배포 프로젝트

    Google Cloud Docker Linux Kubernetes Django

    • 도커를 활용한 APP 컨테이너화 및 쿠버네티스 기반 딥러닝 모델 배포

    • SaaS 시스템 아키텍쳐 구축 경험 (MySQL, Django 웹앱, 도커 컨테이너)

    • [성과] 구글 클라우드 플랫폼 기반의 안질환 진단보조 웹앱 서비스 구축 및 배포

  4. 4대 안질환 진단모델 개발

    안과이미지를 통해 선별진단하는 AI 개발 프로젝트

    Python Pytorch GradCAM ResNet

    • 데이터 전처리 및 모델개발 파이프라인 구축

    • XAI GradCAM 기술을 활용한 질환의심부위 히트맵 표기

    • RandomNoise 주입으로 모델의 망막학습 유도

    • Multi GPU (A100 또는 RTX4090 4대) 사용을 위한 DP/DDP 기술 적용

    • 텐서보드의 모델 학습 모니터링 시스템 도입

    • [성과] 4대 안질환 판독모델 개발 각 질환별 정확도 91.45%, 98.4%, 96%, 93.45%

Personal Projects

  1. LangChain 활용한 GPT 웹 서비스 구축

    LangChain과 OpenAI 모델을 활용한 AI챗봇 개발 프로젝트

    LangChain Streamlit ChatGPT Plugin Hugging Face Whisper

    • 문서 파일(.PDF, .docx 등) 기반 사용자 질문에 답변하는 Document GPT 구현

    • 캐시활용으로 GPT모델의 문서로드 시간단축 및 API 호출비용 절감

    • Streamlit로 구현된 사용자 인터페이스를 갖춘 대화형 AI챗봇 개발

    • Whisper를 활용하여 회의 오디오 내용을 기반으로 회의록 작성 및 요약 기능 구현

    • [성과] LLM 모델들을 활용한 사용자와 상호작용하는 대화형 챗봇 개발