📄최범규 CV

안녕하세요. 어렵다고 포기하지 않는 최범규입니다. 지식 그래프를 활용한 추천 서비스 및 딥러닝 연구를 주로 수행하고 있으며, 인공지능을 활용한 다양한 분야에 관심을 가지고 있습니다. 특히 팀원과의 협업을 통해 연구 및 프로젝트를 기획하고 개발하는 과정을 즐기며, 제 능력을 향상 시켜 연구 및 프로젝트를 더 발전시키기 위해 노력하고 있습니다. 저는 IT 분야에 대한 끊임없는 관심을 가지고 있으며, 컴퓨터, 모바일, 인공지능, 자연과학 등 다양한 분야의 정보와 트렌드를 찾아보는 것을 즐깁니다. 또한, 취미로 수영을 즐기며 몸과 마음을 활기차게 유지하고 있습니다.

📧 choirony00@gmail.com

• 파이썬
• Deep Learning(Pytorch, Tensorflow)
• Recommendation System
• Neo4j
• C, C++

• Photoshop
• AfterEffects
• Vegas

1. 파이썬
   메인 언어이며, 여러 라이브러리를 사용하며, 데이터 전처리 및 데이터 활용을 하고 있습니다. 현재 데이터를 활용하여 딥러닝을 돌리는 쪽으로 계속 공부해나가고 있습니다.
2. NLP(Natural Language Processing)
   처음 관심을 가지게 된 이유는 Word2vec 덕분입니다. 단어를 임베딩하여 유사도를 측정할 수 있다는 것이 신기 했고 계속 공부해 나가며 감성 분석, RNN 계열 모델, Transformer, RAG 등등 다양한 NLP 모델의 작동 원리를 이해하고 있습니다.
3. GNN(Graph Neural Network)
   다른 딥러닝 모델과는 다르게 직관적으로 이해하기 힘들지만, 다양한 표현이 가능한 그래프 구조를 학습한다는 점에서 흥미를 느꼈습니다. 주로 GNN을 사용한 추천 시스템 위주로 공부하고 있습니다.
4. Recommendation System
   데이터 활용에서 가장 관심이 많은 분야입니다. 유사도를 이용한 방법이나 행렬 분해 등을 이용한 방법을 알고 있으며, 좀 더 나아가 딥러닝(MLP, GNN, NLP)을 통한 추천 방법도 공부해나가고 있습니다.
5. Deep Learning
   현재 가장 흥미롭게 공부하고 있는 분야입니다. MLP, CNN, RNN, Transformer 등 다양한 딥러닝 모델들을 공부하고 있습니다. Activation function, Loss function, 최적화 알고리즘 등 세부적으로 딥러닝이 어떻게 돌아가는지 이해하고 있습니다.

1. VoiceWizards_deepfake_detectione(2024-06 ~ 2024-07)

   • SW중심대학에서 진행한 디지털 경진대회 AI부문: 가짜 음성 탐지
   • 일반화 성능 향상과 과적합을 방지하기 위한 방법론 모색
   • Train 데이터을 Test 데이터와 최대한 비슷하게 만들어 성능 향상
   • 잡음을 제거하기 위한 CleanUNet 사용
   • 가짜 음성 탐지에서 높은 성능을 보이는 AASIST 사용
   • 사용 기술: data augment, CleanUNet, AASIST

2. POISON(2024-03~)

   • Yelp(사용자-위치 방문 데이터) 데이터셋을 이용한 POI 추천 시스템 연구 중
   • 미국 필라델피아의 방문 데이터와 리뷰 데이터를 활용
   • BPR에 Visual 정보를 합쳐 만든 VBPR의 영감을 받아, 방문 데이터와 리뷰 데이터를 합쳐 POI 추천 진행 중
   • 추천 시스템에 자연어 처리 기술을 접목하여 사용자 개개인의 특성을 효과적으로 반영
   • 사용 기술: BPR, VBPR, BERT

3. Improve_Smart_Crossroads(2023-09 ~ 2024-06)

   • 교차로의 신호를 최적화하는 프레임워크 개발
   • 교통량을 예측한 후, 여러 신호에 따른 평균 속도를 예측, 이때 속도가 가장 높은 신호를 최적의 신호로 판별
   • 교통량(시계열 데이터) 예측에 LSTM, 속도 예측에 MLP, 최적의 신호를 찾기 위해 유전 알고리즘을 사용하여, 이를 유기적으로 연결해 작동
   • 사용 기술: LSTM, MLP, 유전 알고리즘

4. Hands-on-GNN(2023-12 ~ 2024-02)

   • 생성형 GNN을 공부하고 실습
   • 다양한 GNN 모델을 통해 그래프를 생성
   • 기존에 있던 딥러닝 모델들이 GNN과 합쳐져서 시너지를 발휘하는 것을 보고, 기존에 있던 딥러닝 모델들도 폭넓게 공부해야지 새로운 모델을 잘 만들 수 있다는 것을 깨닫음
   • 사용 기술: Graph variational autoencoders, Autoregressive models, Generative adversarial networks, Temporal Graph Neural Networks

5. Tear_Translator(2024-01 ~ 2024-02)

   • 아기의 울음 소리를 분석하여 아기가 왜 우는지 원인을 분류하는 AI 개발
   • 아기의 울음 소리를 주파수로 받아와 CNN이 특성을 추출하고, MLP를 통한 클래스 분류
   • 이를 앱으로 제작하여, 일반인이 사용 가능하도록 제작
   • 사용 기술: CNN, MLP(softmax, categorical crossentropy)

6. Sentiment_analysis(2023-08 ~ 2023-10)

   • 소속 연구실과 삼성 연구진이 협업하여 제품 리뷰 영상의 핵심 단어 및 감성 분석 연구
   • 제품 리뷰 영상의 자막에 핵심 개념과 감성을 추출 함으로써, 영상을 전부 볼 필요 없이 문제되는 부분만 알아내는 프레임워크 개발
   • 감성 분석이라는 기술은 알고 있었지만 이렇게도 사용될 수 있는 것을 보고, 모든 기술들은 잠재력이 있다는 것을 깨닫음
   • 사용 기술: PageRank, 감성 분석

7. 꼬리에 꼬리를 무는 단어 (2023-10 ~ 2023-11)

   • 단어 간 유사도를 통해 오늘의 단어를 유추하며 맞추는 게임
   • Word2vec 기술을 사용하여 토익 영단어를 임베딩
   • 아무 단어나 입력하며 유사도를 통해 어떤 단어인지 맞추도록 하여 사용자가 영어 단어를 재밌게 공부할 수 있도록 제공
   • Word2vec를 공부하고 기술을 적용한 프로젝트
   • 사용 기술: Word2vec, cosine similarity(코사인 유사도)

8. CONREC (2023-06 ~ 2023-09)

   • 사용자의 이해한 개념을 기반으로 지속적으로 성장 가능한 강의 영상을 추천해주는 시스템
   • 영상들을 불러와 사용자에게 적절한 영상을 추천해주는 기술을 개발
   • KaRS - RecSys 2023 워크숍에 논문을 제출하고 출판
   • 사용 기술: Knowledge graph(지식 그래프), 텍스트 전처리, Jaccard similarity(자카드 유사도), 추천 시스템

9. 모먹을까? (2023-06 ~ 2023-08)

   • GPT API를 활용하여 맞벌이 부부의 자녀들에게 부모가 부재 중에 간단한 음식 레시피를 추천하는 시스템 구현
   • GPT API 파인 튜닝 및 원하는 아웃풋 생성 역할 수행
   • 사용기술: GPT API, fine-tuning

10. web-media-mix (2022-03 ~ 2022-07)

    • 깃허브의 오픈 프로젝트에서 방향을 제시 및 데이터 구조 개발에 기여
    • Neo4j를 활용하여 데이터 관리 및 DB 구축에 기여
    • 사용기술: Knowledge graph(지식 그래프), Neo4j