📜 홍성민 포트폴리오

이름 : 홍성민
생년월일 : 1999-09-23
연락처 : 010-7271-8700

최종 학력 : 동국대학교(서울)
전공 : 멀티미디어공학

Skill	Experiences	Note
C++	3 년	실시간 LiDAR 데이터 처리
Python	3 년	Main Language
Pytorch	2 년	56편의 논문 구현 및 모델링
ROS	2 년	자율주행 플랫폼 ERP-42 통신

👋 Intro

단순해 보이지만 완벽한 알고리즘을 구현한다.
이를 달성하기 위해 수많은 실험과 고찰을 거듭하며, 문제를 해결하는 능력을 갖춘 홍성민 입니다.

📝Projects

컴퓨터 비전을 깊이 있게 공부하기 위해, 저는 다양한 환경에서 프로젝트를 진행해 왔습니다.

• 📊 BITAmin: 데이터 분석 및 시각화 (2023.08~2024.08)
• 🚗 MACARON6.0: 자율주행 실험도시 FMTC, K-City에서 ERP-42 자율주행 테스트(2024.01.11~2024.11.01)
• 🧠 학부 연구생: 모델링, 연구제안서 작성, 세미나 참여(2024.10.28~2025.02.09)

1. 🛫 대구 교통사고 피해 예측 AI 경진대회

• 대회 개요: 교통사고 피해 심각도(ECLO) 예측 AI 알고리즘 개발 (BITAmin)
• 성과: 941팀 중 48위 (상위 5%)
• 개발기간 : 2023.11.15-12.11
• 핵심 역할 : 데이터 변수 파악 및 파생변수 생성
  • 출퇴근 시간, 공휴일, 계절 등의 요인이 교통사고 피해 수준에 미치는 영향을 정밀 분석 및 파생변수 생성
• Language : Python
• Libraries : Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn

Project

2. 👞 LG Aimers, 오프라인 해커톤

• 대회 개요 : MQL 데이터 기반 B2B 영업 기회 창출 예측 모델 개발 (BITAmin)
• 성과: 844팀 중 70위 (상위 8%)
• 개발기간 : 2024.01.02-02.26
• 핵심 역할 : 데이터 특성 분석, Cramer's V 상관관계 분석을 활용하여 범주형 변수 간 관계 분석, 변수 값 오타 수정
• Language : Python
• Libraries : Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn

Project

3. 🍻 SHARK 자율주행대회

• 대회 개요 : MORAI Sim에서 자율주행 차량을 목적지까지 주행 및 미션 수행 (MACARON6.0)
• 성과: 연구계획서 합격 및 우수상 News
• 개발기간 : 2024.07.01.08-30
• 핵심 역할 : 도로 위 장애물, 신호등, 주차 공간 인식
• Language : Python
• Libraries : Numpy, OpenCV, Opend3D
• SLAM & LiDAR : FAST_LIO2

Project

4. 👊 대학생 창작 모빌리티 경진대회 무인모빌리티부문

• 대회 개요 : K-City에서 목적지까지 자율주행으로 주행(약 3km) 및 미션 수행 (MACARON6.0)
• 성과: 연구계획서 합격 (600만원 지원 및 금호타이어 스폰서링), 예선전 5위 통과, 본선전 완주
• 개발기간 : 2024.01.11-11.01
• 핵심 역할 : Vision팀장, 차선, 신호등 인지 및 Camera-LiDAR Calibration
• Language : Python, C++
• Libraries : Numpy, OpenCV, Pytorch, Open3D

Camera-LiDAR Calibration
LiDAR, Lane Detection
YOLOv8-segmentation, Lane Detection
First Preliminary Round
Second Preliminary Round
Final Round, 3:00:02~3:13:00

5. 📷 IVIF(Infrared Visible Image Fusion) Modeling

• 개요 : 연구실 내 IVIF의 모델 성능 개선 (학부연구생)
• 성과

Metric	CMTFusion	Proposed
$Q^{AB/F}$(↑)	0.4586	0.4741 🔴
$FMI_{dct}$(↑)	0.4096 🔴	0.3971
$FMI_w$(↑)	0.4303 🔴	0.4237
$MS-SSIM$(↑)	0.9137	0.9240 🔴
$SCD$(↑)	1.7871	1.7961 🔴
$CC$(↑)	0.5145	0.5244 🔴

• 개발기간 : 2024.10.28-2025.02.10
• 주요 개선 : Cross Attention의 GAP으로 인한 spatial information loss 개선
• Language : Python
• Libraries : Pytorch, Numpy

Lab
Explanation of Existing Research
Proposed Research
Project

📞 Contact

• 이메일 : landsky1234@naver.com
• 블로그 :
• 깃허브 :
• 유튜브 :