“I believe that AI can lead people who are alienated from society to bright places.”

안녕하세요. AI가 실생활에 당연하게 사용되길 바라는 ai researcher 현혜인입니다. 저는 다양한 채널의 정보를 융합하는 모델 (Multimodal Learning) 과 ondevice 향 ai model 개발 및 파이프라인 구축에 관심을 가지고 공부하고 있습니다.

Work Experience

• SAMSUNG RESEARCH (2021.9~current)

  • 소속 : GAIC (Global AI Center)
  • 직무 : 전사 device에 사용될 ondevice 형 OCR 모델 기술 개발
  • 관련 분야: ondevice, STR (Scene Text Recognition), Multi-GPU, Data generation

• HYUNDAI CARD (2021.3~2021.7)

  • 소속 : DeepLearning Team
  • 직무 : 현대카드 시스템의 ML2DL (ML모델들을 DL로 전환)
  • 관련 분야 : Tabular DL

Projects

• (Accept) Multimodal Learning Model Based on Video-Audio-Chat Feature Fusion for Detecting E-sports Highlight [Applied Soft Computing(SCI), IF :8.263 ]

  • Video, Audio, Chat 데이터 퓨전을 통해 Esports(LoL) 하이라이트 추출 성능을 높였습니다.

• 2021 훈민정음 한국어 음성•자연어 인공지능 경진대회

  • 카카오톡 대화(비정형 대화)에 대해 생성 요약을 진행했습니다.
  • 관련분야 : Pytorch, Pytorch Lightning, DeepSpeed, BERT, BART
  • 결과 : 본선 (8위)

• AI RUSH 2021

  • Naver shopping에 대한 abnormal image classification을 진행했습니다.
  • 관련분야 : self-supervised learning, data imbalance, Image classification
  • 결과 : 본선 (17위)

• Data processing and management of Tweet

  • 서로 다른 특성을 가지는 다양한 데이터로 구성된 트윗을 사용하여 키-값 저장소들의 성 능을 평가 -트윗을 구성하는 데이터들의 특성을 파악하기 위하여 통계적인 분석을 수행했습니다.

    -데이터들의 통계적인 분류에 따라 오픈소스 키-값 저장소 (Redis, BerkeleyDB, Leve lDB, RocksDB)의 성능을 평가.

Education

• 서울과학기술대학교 ITM 전공 수석 졸업 (4.26/4.5)