저는 성균관대학교에서 반도체공학과 컴퓨터공학을 전공하고 있습니다.

주 관심 분야는 다음과 같습니다.

- High performance Linux kernel stacks: network, remote I/O, storage, and CPU scheduling
- Intelligent system software: system framework/component design with ML
- Building and optimizing AI models (specially Time series based)
- AI-based (especially DRL) automated trading system

본 페이지에서 수상, 프로젝트, 활동, 장학금 등에 대해 기록하고자 합니다.

2022 국방 데이터 활용 경진대회

최우수상 - 국방부장관상
(상금 4,000,000원)

위 대회는 카카오 엔터프라이즈와 국방부, 정보통신기획평가원, 한국IT서비스산업협회, 한국공개소프트웨어협회의 주관으로 개최되었으며 1등상을 수상하여 "국방부장관상, 상금 400만원, 카카오엔터프라이즈 인턴 기회, 시니어 개발자의 1대1 멘토링"의 혜택을 받게 되었습니다.

Tech stacks: ReactNative, Firebase, eas-build, AI 등

다수 언론 기사 및 국방 라디오 출연:
NEWSIS
파이낸셜뉴스(1)
파이낸셜뉴스(2)
대한민국 정책 브리핑
국방 NEWS
[2022년 10월 VOL.17] 성균관대학교 SW중심대학 포털 뉴스레터, 소중혜

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개요:

장병이나 군인 가족, 친구, 연인들을 위한 국방/공공 데이터 기반의 군부대 주변 (舊 군 위수지역) 내 놀거리/맛집 정보 제공을 기본 서비스로 한다. 이와 더불어 인공지능 기반의 맞춤 추천 알고리즘, 제휴 가맹 시스템의 2가지 핵심 부가기능을 제공한다.

- React Native/Expo를 이용한 Android/IOS 앱 동시 개발 - (Front-End)
- 구글 Firebase를 이용한 서버 구축 - (Back-End)
- 인공지능 기반 맞춤 코스 추천 알고리즘 적용 (공공 인공지능 API 활용)
- 각각의 플레이스의 ARS값(AI based Recommend Score)을 기준으로 정렬하여, 가장 점수가 높은 것을 추천하는 알고리즘을 적용

발표 자료:

2023 Google Solution Challenge에서 Global Top 100에 선정

성균관대학교 구글 개발자 학생 동아리 (Google Developer Student Clubs)에서 솔루션 챌린지 대회 참여를 위해 형성된 팀인 AcousticNote팀이 올해 GDSC Solution Challenge (구글 솔루션 챌린지)에서 Global Top 100 Finalists에 선정되었습니다.

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"AcousticNote (South Korea) - Geonhui Lee, Sanghyeon Kim, Jihwan Byeon, Seongwan Park"

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GDSC Solution Challenge는 구글이 주최하는 글로벌 대회로, 학생 개발자들이 실제 문제를 해결하는 혁신적인 솔루션을 개발하는 경진대회입니다. 이 대회는 전 세계의 수많은 학생들이 참여하며, 새로운 아이디어와 기술을 발전시키는 데에 큰 기회를 제공합니다.

관련 사이트:
구글 공식 사이트
성균관대학교 공지사항

LG AI Research 주관 자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회

위 대회에서 상위 20%의 우수한 성적을 내었고 LG AI Research의 Certification을 받았습니다.

Task: 자율주행 센서의 안테나 성능 예측을 위한 공정 내 센서의 정형 데이터 기반 다중 회귀

Tech stacks: XGBoost, LightGBM, randomForest 등의 의사결정나무 기반 모델을 앙상블, 파이토치를 이용한 딥러닝 기반 정형 데이터 회귀 모델 TabNet 구현 등

Certificate

2023 KAIST SPARCS StartUp Hackathon

"우리의 생각이 한계까지 함께하는 곳, SPARCS 2023 StartUp Hackathon"
SPARCS상 (상금 1,000,000원)

2023 KAIST SPARCS StartUp Hackathon은 전국 각지의 기획자, 개발자, 디자이너가 만나 전문 개발자, 투자자의 피드백을 통해 실제 서비스까지 만들어 볼 수 있는, 해커톤과 멘토링 & 데모데이가 융합된 행사입니다.

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개요:

KAIST SPARCS StartUp Hackathon (KAIST 주최, AWS, NAVER D2, 두나무앤파트너스, PRIMER, VoyagerX 등 후원)에 참여하여 온라인 회의에서 실시간 질의응답, 회의 요약, 기록이 가능한 개인화 AI 비서 개발하였습니다.

상세 내용:

- OpenAI text-embedding-ada-02 모델을 사용하여 명령어 embedding 후, 미리 설정된 명령어와의 vector similarity 계산을 통한 AI 비서와 사용자와의 원활한 상호작용을 가능하게 하였습니다.
- Google Speech-to-Text API를 사용하여 실시간 회의 음성을 텍스트로 전환하고 기록하였습니다.
- Bart-large-xsum 요약 모델을 사용하여 실시간 회의 내용 요약을 구현하였습니다.
- ChatGPT API (davinci-003 model)를 사용하여 회의록을 기반으로 AI 비서와 자유로운 질의 응답이 가능하도록 구현하였습니다.
- Google Calendar와의 연동을 통해 AI 비서가 자동으로 회의에서 정해진 스케줄을 관리할 수 있게 하였습니다.
- 전체적인 Pipeline 구상 및 API 통합을 진행하여 하나의 서비스로 제작하였습니다.

대회 운영진

후원사

프로젝트

수상 증명

2024 WorldQuant Brain Research Korea Consultant Hackathon

Alpha Research Automation Framework
2등상 (상금 1,500,000원)

1. Equally committed to each of 4 stages of the alpha development process
2. User-friendly, User-driven Framework
3. Use of Random Tree function, Similarity function
4. Application of various neutralizations in the signal Operation Stage
5. Ability to select Alphas to submit based on various criteria

2024년 반도체 경진대회

한국반도체산업협회장상

12월 26~27일 (부산 벡스코 컨벤션)

"랜덤화 기법 및 해석 가능한 인공지능을 활용한 QLC 낸드플래시 데이터 신뢰성 개선"

지도교수 : 성균관대학교 반도체시스템공학과 홍석인 교수님

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QLC는 셀 하나에 4비트를 저장할 수 있어 저장 용량이 증가했지만, 전압 마진이 좁아져 간섭과 열화 같은 문제가 심각합니다. 이러한 간섭과 열화 문제로 인해 데이터 오류가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 총 3가지 Task를 설정했습니다.
첫 번째로, Task 1, 즉 랜덤화 기법입니다. 저희는 LFSR 기반 랜덤화 기법을 적용함으로써 데이터 패턴 의존성을 완화시켰습니다.
두 번째로, Task 2는 열화현상 모델링입니다. 여기서는 RTN, CCI, 리텐션과 같은 물리적 노이즈 요인을 종합적으로 모델링하여 복합적인 열화 현상을 파악하는 데 중점을 두었습니다.
마지막으로, Task 3, 해석 가능한 AI입니다. 기계학습 모델을 활용하여 오류 발생을 예측하고, SHAP과 LIME 같은 기법을 통해 오류가 왜 발생했는지를 설명할 수 있도록 했습니다.
결론적으로, 이 연구는 단순히 오류를 줄이는 것을 넘어, 오류 메커니즘을 해석하여 실무 반도체 엔지니어들에게 가이드라인을 제시하는 데 주된 의의가 있습니다.

성균관대학교 "믿음을주세요"팀의 팀장 변지환이었습니다.

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발표 PDF 다운로드

발표 대본 다운로드

서울시 지역구별 따릉이 대여량 예측 모델 개발🚲

다음 해의 서울시 지역구별 따릉이 수요를 정확히 예측할 수 있다면 대여소의 확장, 공유 자전거 신규 도입 등에 더 효율적으로 예산을 활용할 수 있을 것입니다.

Task: 2022년의 서울시 지역구별 일별 따릉이 대여량 회귀 예측
Rank: 217개의 팀 중 32등 (상위 15%)

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모델 설계 구조:

기본적인 예측 구조: 일시 -> 따릉이 대여량
우리가 원하는 구조: 일시, 미세먼지, 불쾌지수, 온도 ... -> 따릉이 대여량
1단계:
2018~2021년도의 외부 변수로 학습
- 일시 -> 다른 구의 따릉이 대여량
- 일시 -> 미세먼지 불쾌지수
- 일시 -> 온도
위 모델을 통해 2022년도의 외부 변수 예측
2단계:
"일시, 미세먼지, 불쾌지수, 온도 ... -> 따릉이 대여량 모델 일시 + 1단계에서 추론한 외부 변수(2022년도)"를 통해 최종 2022년도 타겟 변수 예측

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제4회 AI Bookathon 대회📚

북커톤(Bookathon)은 Book과 Hackathon의 합성어로 인공지능(Artificial Intelligence)과 함께 글을 짓는 경진대회입니다.

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북커톤에 참가한 'Hey, Shakesby(헤이, 셰익스비)' 팀입니다. 저희가 쓴 이야기는 아래에 그림과 함께 잘 요약되어 있습니다. 그림은 openAI에서 제공하는 DALLE2를 활용하여 제작하였습니다.

Story 🌈

자세한 이야기

제목: 동행

ㄱ. 인생을 여행으로 받아들인 여행가

ㄴ. 감동을 위해 끝없이 고민하는 예술가

ㄷ. 사회의 성장을 희망하는 교육자

ㄹ. 미움받는 걸 두려워하지 않는 낭만주의자

ㅁ. 자신의 운명을 사랑하고 그 풍파 속에서 나아가는 철학가

결말: 자신만의 담대함을 깨달은 소년

글의 원문은 여기에서 확인할 수 있습니다.

Github
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2023 Google Solution Challenge

AcousticNote in Google Developer Student Clubs (GDSC) SKKU

배경 및 목적

청각장애를 지닌 분들은 대학교에서 수업을 듣고 학습하는 데에 어려움을 겪고 있어 일반적인 학습 환경에서 다양한 형태의 불평등을 마주하고 있습니다. 이로 인해 성균관대학교를 비롯한 많은 우리나라 대학에서는 장애학생의 실질적 학습권을 보장할 수 있도록 장애대학생의 교육활동에 필요한 각종 편의를 제공할 수 있도록 인력 위주로 확대하고 있는 추세입니다.

이러한 흐름 속에서 저희 팀은 청각장애인 분들의 학습권을 보장하기 위한 취지로 청각장애인이 대학에서 수업을 듣고 학습을 하는 데에 필요한 각종 편의 기능들을 제공하는 앱을 개발하였습니다.

저희 프로젝트는 “고품질 교육”, “불평등 감소”를 비롯한 UN의 17가지 지속가능한 개발 목표를 주제로 개최되는 Google Solution Challenge에 제출되었으며, 이후 Google사와의 직접적인 협력을 통해 보다 발전해 나가는 것을 목표로 하고 있습니다.

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문제 정의 및 기능

다양한 자료를 조사한 결과 저희는 청각장애인 분들이 학습 과정에서 겪을 수 있는 문제를 3가지로 정의하였습니다. 각 문제에 대한 저희가 생각한 앱의 핵심 기능은 다음과 같습니다.
1. 교수님의 말씀을 잘 듣지 못한다.
청각장애인 분들은 장애의 정도에 따라 수업 도중에 교수님의 말씀을 대부분 혹은 일부분을 듣지 못하는 상황에 놓여있습니다. 이에 따라 저희는 교수님의 말씀을 녹음하고, 이를 실시간으로 텍스트로 변환해 주는 기능을 핵심 기능 중 하나로서 제공하고자 합니다.
2. 교수님을 대상으로 질문 및 소통하는 것이 쉽지 않다.
청각장애인 분들은 자신의 목소리조차 들리지 않는 경우가 있기 때문에, 자신이 잘 말하고 있는지와 적당한 크기로 말하고 있는지 알지 못할 수 있습니다. 따라서 저희는 “질문 버튼”을 추가하여 자신이 말하고 있는 문장을 텍스트로 표시하고, 데시벨 측정 기능을 통해 적당한 목소리 크기로 말할 수 있도록 지원하는 기능을 부가적으로 추가하고자 합니다.
3. 앞선 이유로 인해 추후 학습에도 어려움이 있다.
저희는 청각장애인 분들이 수업 중에 겪는 어려움으로 인해 추후 개인적으로 진행하는 학습에도 어려움이 있을 수 있겠다고 생각했습니다. 우선 녹음한 파일과 변환된 글자를 과목별, 주차별로 정리하여 기록을 편리하게 찾아볼 수 있도록 앱을 디자인할 생각입니다.

기능 요약:
- 강의 녹음 및 실시간 텍스트 변환
- 소리 증폭 및 높낮이 조정
- 질문 버튼
- 과목별, 주차별 노트 정리
- 인공지능 기반 기능 (강의 요약, 중요 부분 하이라이트, 과제 인식, 퀴즈 생성)

Youtube
Github

인공지능 기반 트레이딩 시스템💵

자동화 트레이딩을 통해 자산을 극대화하는 인공지능(심층강화학습, Time Series Forecasting, DT 등) 기반 시스템을 구축하는 것을 목표로 하는 프로젝트입니다.

Notion

삼성전자DS AI센터 AI개발실

회사: 삼성전자DS AI센터 AI개발실 (舊 삼성종합기술원 SAIT AI센터) - 삼성전자 미래기술캠퍼스
직무: 머신러닝 알고리즘 개발 (MLOps)
주요 업무:
- MLOps 시스템 개발 및 운영
- Machine Learning/Deep Learning 이해를 바탕으로 반도체에 최적화된 MLOps Platform 구축 및 개발
지도 계획:
- 3월: MLOps 개발 환경 습득
- 3~4월: MLOps Pipeline 이해 및 습득
- 4월: Ray tuning/training 기반 슈퍼컴퓨터 환경에서의 모델 학습
- 5월: ML model 학습을 위한 data processing framework 개발
- 6월: Pipeline을 이용한 baseline 모델 학습
- 월별: 학습 내용 발표 세미나 진행
- 매주: 실습 내용 정리 및 개인 과제 현황 발표
목표 성과물: 검사/계측 시스템 적용 및 확산을 위한 MLOps 시스템 개발 및 운영
기간: 2025.03.04~2025.06.20 (16주)

WorldQuant Brain Research Consultant

2024.02.25~

실리콘벨리 혁신창업생태계 탐방 및 해외연수 프로그램

Draper University, Stanford University, UC Berkeley, KOTRA, Plug and Play Tech Center, NVIDIA 등에서 강의 수강 및 연수, 네트워킹

세계경찰무도연맹 경찰무도(복싱) 공인 1단

취득: 2023.03.04

성균 SW 멘토링 (매향여자정보고등학교)

기간: 2021.06 ~ 2021.12
내용: 파이썬 트랙 세미나 진행 (온오프 혼합)

성균관대학교 소프트웨어학과 이음단

기간: 2022.02
내용: 22학번 멘토

성균관대학교 소프트웨어융합대학 학생회(제6대 학생회 SW:EAR)

기간: 2022.03 ~ 2023.01
내용:
- 소프트웨어융합대학 제 6 대 학생회 지원국 부원
- SKKURRR WAE EARAE 코드윗미 이벤트 기획 및 수행
- 소통창구(SNS, 에브리타임, 카카오 관리자 채널 등) 관리 및 대응

성균관대학교 소프트웨어/반도체시스템공학과/지능형소프트웨어학과 23학번,25학번 Python 사전교육 조교

기간: 2022.02.13 ~ 2022.02.23, 2025.02.13 ~ 2025.02.21
내용:
- 성균관대학교 소프트웨어학과 23학번, 25학번 신입생들에게 Python 수업을 진행
- Pygame을 사용해 Python으로 게임을 만드는 실습 진행

미래인재육성재단 장학생 자치기구 '가온회' 서경강 지역 대표

기간: 2022.07 ~ 2023.07, 2024.07~2025.07
내용: 장학재단 내 프로그램 진행 및 친목도모

양천구자원봉사센터 2023년 동장(300시간)

기간: 2023.12.05.(화) 14:00~17:00
내용: 활동시간 335시간, 참여횟수 122회
행사 참여 및 인증서, 인증배지 수령

미래인재육성재단 - 3년 장학생

서류평가 및 심층면접을 통해 미래인재육성재단의 장학생으로 선발됨.
(졸업까지 학기당 학업장려금 300만원, 총 1800만원 수혜)

2024년도 대통령과학장학생 선발

우수한 이공계 대학생에게 대한민국 대통령 명의로 통해 지급되는 장학금

성균관대학교 성적우수장학금 - 3학기 (2022-1)

약 45만원

성균관대학교 근로봉사장학금 - 행정실과의 데이터 분석 프로젝트 협업

약 50만원

성균관대학교 창의장학금 - 교내 우수 인재 선발

약 450만원

글로벌챌린지 장학금 [미국 캘리포니아(실리콘벨리) 해외연수 9박10일] - 성균관대학교 소프트웨어대학

UC Berkeley, Stanford University, NVIDIA 등 방문
약 300만원

2022 Lab to Market 실리콘벨리 혁신창업생태계 탐방 프로그램[5박 7일] - 성균관대학교 창업지원단

Draper University, UC Berkeley, KOTRA, Plug and Play Tech Center 등에서 교육 받음.
약 500만원 - 항공비, 숙박비, 식비, 교통비, 교육프로그램 지원비 등