저희 LAB의 최종적인 목표는 IEEE Access 이상의 논문 게재를 목표로합니다. (ASAP) 장비로는 GPU 4090 보유 중입니다. 직접 촬영한 인도의 바닥촬영 이미지(직접 촬영한 정상셋 1,000장 및 Crack 셋 1,500장 이상 보유)를 바탕으로 crack을 탐지하는 연구를 진행하고 있습니다. 자율주행 분야와 연결될 수 있는 논문을 생각중입니다. 1차적으로 Mask RCNN, U-NET 계열 등의 모델을 비교하며, Instance segmentation의 정확도를 향상시키는 실험을 진행 중에 있습니다. 기존 타전공 팀원들 3명과 함께 진행하고 있으며, 모두의연구소 등록 후 재정비 과정에서 팀원들 의견에 따라 팀원 변동은 있을 수 있습니다. 현재는 한양대 컴퓨터소프트웨어학과 소속 교수님들의 조언을 조금씩 받고 있습니다. 학교 업무와는 별개의 과제로 끌고 나가려고 합니다. 이후의 구체적인 연구목표는 최종 팀원들이 선발 된 이후 팀원들의 논의와 함께 모델의 Cost function 수정, 전이학습 적용 등을 시도해 볼 예정입니다.

주 1~2회 랩짱의 주도로 진행됩니다(보통 주 1회 정도 진행을 생각하고 있습니다). 미팅 시, 각자 분배된 역할(코드 수정, 선행연구 정리 등)의 진도를 체크하며, 코드 에러 등 문제가 해결되지 못해 문제가 발생할 경우 함께 해결방법을 찾아나갑니다. 향후 모두의연구소 페이퍼샵을 통해 배정된 faculty와 함께 논문 게재를 목표로 진행할 예정입니다.

Computer Vision 기술에 관심이 많거나 Vision 프로젝트 유경험자이신 분. 목표 설정 후, 포기하지 않고 논문 게제까지 함께 달려나가실 분. GPU 컨테이너, 도커 등의 시스템 환경 설정과 파이토치와 같은 딥러닝 프레임워크 활용에 익숙하신 분 : 현 시점에 잘 하지는 못해도 문제발생 시 적극적으로 해결할 의지가 있으신 분. 잠수타지 않으실 분 : 일 진행이 되지 않은 경우 사전에 커뮤니케이션 하실 분. 프로젝트를 수행 시 맡은 역할에 대해 책임감 있게 수행하고, 마감 일정을 지킬 수 있는 분.

성함을 알려주세요

전공은 어떻게 되시나요

vision에 대해 어느 정도 연구 경험이 있는지 말씀부탁드립니다 (코드 구현 수준 등 깃허브 주소가 있다면 공유 가능합니다).