VISION AI ENGINEER · PORTFOLIO
현장에서 작동하는
Vision AI를
설계하는 엔지니어
실서비스 신뢰성과 시스템 무결성을 최우선으로, 모델 커스터마이징부터 실배포 파이프라인까지 책임지고 풀어냅니다.
From Model Customization to Real-World Deployment Pipeline
person 0.97
robot 0.88
dog 0.93
CAM_106 · A6000×2CONF≥0.45
[ 00 ]
About
// profile.json> WHO_AM_I"맡은 일은 끝까지 책임지고 풀어내, 현장에서 작동하는 Vision AI를 만드는 엔지니어"
Career & Education
2024–재직HDC Labs · AI LABComputer Vision / Multimodal · 인턴
2026–졸업경남대학교 인공지능학과 학사
Activity
2024코드게이트 AI 아이디어랩 출품 2인 팀
2025학술 동아리 'Algostorm' 창립 설립자 · 리더
2025캡스톤 디자인 경진대회 팀 리드
Core Strength
- 01환경 변수에 강한 Vision 모델 직접 설계
- 02대규모 데이터셋 구축 및 정량 품질 통제
- 03인프라 한계를 구조적 설계로 극복
- 04팀 리드·협업으로 끝까지 완수하는 책임감
Skill Stack
Python90%
YOLO80%
PyTorch75%
GitHub75%
01
CAPSTONE · TEAM LEAD
음식 칼로리 기록·관리 앱
목표 칼로리 설정부터 끼니별 섭취량 입력·합산까지, 식단 관리를 돕는 모바일 앱 구현.
3인 팀 · 조장
로그인→결과
전 흐름 설계·구현
로그인→결과
전 흐름 설계·구현
01업무 목표
사용자가 일상에서 간편하게 칼로리 섭취를 기록하고 목표 대비 관리할 수 있는 직관적 서비스 구현.
02담당 업무
- 3인 팀 조장 – 개발 프로세스 리드
- localStorage 기반 사용자·목표 데이터 관리
- 끼니별 입력·합산 및 잔여 계산 로직 구현
- Node.js + HTML/CSS + Android Studio 연동
03주요 성과
- 칼로리 기록·관리 기능 로컬 완성
- 데이터 직접 구성 경험 → 향후 YOLO 음식 자동 인식 확장 예정
Node.jsHTML/CSSAndroid StudioDB설계
02
CODEGATE 2024 · AI IDEA LAB
딥보이스 판별 'Voice It's Mine (VIM)'
딥보이스 악용에 대응하는 사전 차단형 보안 아이디어 제안 — 음성 학습 단계에서 본인 인증·제약을 두는 구상.
2인 팀
자료조사·발표
자료조사·발표
01문제의식
SNS 투자사기·디지털 성범죄 등 AI를 악용한 신종 사이버 위협의 확산을 인지하고, AI를 방어 수단으로 전환해 사전 예방 대책 마련의 시급함을 인식.
02담당 업무
- 딥보이스 범죄·저작권 침해 사례 자료 조사
- 학습 전 본인 인증으로 음성 도용을 막는 아이디어 논리 구성
- 기획서 작성 및 공모전 발표 담당
03의의 및 한계
- 사후 탐지가 아닌 사전 차단이라는 관점 전환 시도
- 변조를 통한 인증 우회 등 구조적 한계 인지 → 이후 AI·보안 학습의 출발점
Security AIVoice Auth사전차단
03
ACADEMIC CLUB · FOUNDER
학술 동아리 'Algostorm' 개설 및 운영
팀원들과의 코드 분석·리뷰를 통한 실무형 개발 역량 내재화. 이론에 치우친 학습의 한계를 느껴 알고리즘 커리큘럼을 직접 설계.
설립자·리더
01업무 목표
학부 이론 중심 학습의 한계를 극복하기 위해, 백준·프로그래머스 실전 문제풀이 중심의 알고리즘 스터디 환경을 직접 구축.
02담당 업무
- 동아리 창립 및 운영 총괄(리더)
- 11주 알고리즘 커리큘럼 직접 설계
- 주차별 이론 정리 + 백준·프로그래머스 문제 선별·풀이
- 정기 코드 리뷰 및 발표 스터디 진행
03주요 성과
- 11주 완주형 커리큘럼 운영으로 삼성 SW 역량테스트 대비 실전 역량 강화
- 후속 AI/CV 프로젝트 기반 역량 내재화
Python알고리즘코딩테스트
[ 04 ]
HDC Labs · AI LAB 인턴십
// home AI agent · CCTVHDC LABS · AI LAB · 2026 · 인턴
홈 AI 에이전트 · CCTV 고도화 프로젝트
VLM 행동 인식 파이프라인 + TTS 데이터셋 구축 + 자체 라벨러 개발의 데이터 파이프라인 전 과정을 수행했습니다.
4-1
VLM 기반 실내 행동 인식 파이프라인
Qwen3-VL · SLURM
48GB GPU · 프롬프트 엔지니어링
48GB GPU · 프롬프트 엔지니어링
4-2
정량 지표 기반 TTS 데이터셋 구축
6,000문장 규모
4인 협업 균질성 통제
4인 협업 균질성 통제
4-3
CCTV 세그멘테이션 오토라벨링
YOLO11s-seg 파인튜닝
SAM 클릭 분할 · 약 50 FPS
SAM 클릭 분할 · 약 50 FPS
[ 4-1 ]
VLM 기반 행동 인식 파이프라인
// Qwen3-VL · SLURM01업무 목표
- 홈 AI CCTV 고도화를 위한 대규모 VLM 도입
- 15개 행동 카테고리를 초 단위 추출하는 파이프라인 설계
- OOM·토큰 한계 구조적 극복
02담당 업무
- SLURM 48GB GPU 메모리 최적화 + ffmpeg 다운샘플링
- 15개 행동 카테고리 구조화 프롬프트 설계
- 폴백 전략·엔트리 종료 규칙 – JSON 안정성 확보
03주요 성과
- Qwen3-VL 기반 초 단위 타임스탬프 추출 구현
- Hallucination 억제 검증 · 대규모 배치 무결성 확보
1
영상 입력 .MP4
홈 CCTV 원본 · 15개 행동 카테고리
2
ffmpeg 다운샘플링 frames↓
프레임 추출 · 해상도 축소 → 토큰 절감
3
Qwen3-VL 추론 VLM
SLURM 48GB GPU · OOM 구조적 극복
4
구조화 프롬프트 schema
폴백 전략 · 엔트리 종료 규칙
5
JSON 출력 ✓ 안정성
[{ "00:00-00:05": "sitting on bed" },
{ "00:06-00:14": "walking" }, ... ]
[ 4-2 ]
TTS 데이터셋 정량 구축
// 6,000문장 · 4인 협업01업무 목표
Ipark에 들어갈 홈 AI 에이전트를 위한 데이터 수집. 한국어 TTS 데이터셋을 정량 지표 기반으로 균질하게 구축.
02담당 업무
- 대화 시나리오 카테고리 단독 설계
- 6,000개 텍스트를 인당 1,500문장씩 분담
- 종결어미·문장부호·길이 정량 지표 통제
- 엑셀 차트 기반 균질성 모니터링 체계 수립
03주요 성과
- 한국어 TTS 데이터셋 6,000문장 구축
- 4인 협업 · 문장 분포 균질성 확보
| 카테고리 | 예시 문장 | 종결 | 길이 |
|---|---|---|---|
| 인사 | Hello(헬로우), 반가워! | 워 | 16 |
| 상호작용-반말 | 잘 지냈니? | 니 | 6 |
| 일반-소설 | 벌써 3(세)시네. | 네 | 10 |
종결어미 분포
다40.7%
요14.7%
네7.3%
군6.3%
기타31.0%
문장부호
.63.3
?18.3
!18.3
문장길이
~1415.7
~4421.0
~8926.0
~13922.7
140+14.7
[ 4-3 ]
CCTV 세그멘테이션 오토라벨링
// YOLO11-seg + SAM201업무 목표
- 엘리베이터 CCTV의 수동 폴리곤 라벨링은 시간·비용 병목이 큼
- YOLO11-seg + SAM2 하이브리드 반자동 라벨링 — 단순 프레임 자동, 복잡 케이스 클릭 정밀화
02담당 업무
- YOLO11s-seg 도메인 파인튜닝 (V1~V5, mAP50-95 0.785)
- SAM2 클릭 분할 — fg/bg 프롬프트·최적 마스크 선택
- SAM2 비디오 트래킹 — 다객체 추적 + 마스크 후처리
- Predictor 명세 기반 풀스택 병렬 개발 / 트러블슈팅 14건
0.92
Mask mAP50
71%↓
GPU 메모리
SAM3→SAM2
SAM3→SAM2
300%↑
업무 효율
Auto-label
Auto-label
BEFORE · Baseline (conf 0.41)
AFTER · Fine-tuned (YOLO+SAM)
// END_OF_STREAM
실서비스 신뢰성과 시스템 무결성을
최우선으로 설계하고 배포하는
엔지니어로 성장하겠습니다.
Thank you for watching. 함께 일할 기회가 있다면 언제든 연락 주세요.