Janghoo Lee
이장후
+82) **-****-**** dlwkdgn1@naver.comRESUME
정의
사람을 사랑하는 사람
: 사람을 아끼는 사람입니다.메타인지 학습가
: 지식 습득과 글쓰기를 통해 무지와 편협함을 견제합니다.문제정의 전략가
: 저는 어떤 문제의 본질에 대해서 고민하고, 복잡한 문제를 잘게 분해하는 사람입니다.행적
네이버 클라우드 ImageVision
연구개발인턴
23.01~22.06
디어 자율주행팀
로보틱스 엔지니어 / 100만 회원 공유킥보드서비스 스타트업
20.07~22.04
요약:
PM(퍼스널모빌리티) 자율주행기술을 개발했습니다. 현실의 문제를 풀기 위해 문제정의와 문제해결에 힘썼습니다.
성과:
사람과 HD Map 의 도움 없이 약 1km 를 주행할 수 있도록 만들었습니다. Jetson Xaiver AGX 에 Perception 시스템을 밑바닥부터 구성했습니다. 프로젝트 후반부에는 데이터가 없는 상태에서 자율주행을 개발하는 팀 방향성의 한계를 지적했습니다. 단순히 기술개발이 아닌 상용화에 대한 고민을 하도록 이끌어 프로젝트가 마무리될 수 있도록 만들었습니다. 자세한 내용은 “
디어코퍼레이션 자율주행팀 / 로보틱스 엔지니어”에서 확인할 수 있습니다.
디어코퍼레이션 자율주행팀 / 로보틱스 엔지니어”에서 확인할 수 있습니다.
‘헬로콕’ 공동창업
Co-Founder, PO / 스타트업
20.05~21.11
요약:
헬로콕은 칵테일 키트와 홈텐딩을 메인아이템으로 잡은 스타트업입니다. 사람들이 어떻게 우리 제품을 구매하도록 만들 수 있을지에 대해서 고민했습니다.
성과:
100만원의 시드로 3개월간 50만의 홍보컨텐츠 노출, 400개의 키트판매를 이끌어냈습니다. 빠른 학습을 위해 들였던 글쓰기 습관은 자아성찰, 의사전달, 생각기록의 역할을 하며 지금도 남아 있습니다. 블로그 “다빈치 작업실” 에 수많은 글들을 배출하고 있습니다.
다빈치 작업실” 에 수많은 글들을 배출하고 있습니다.데이트 코스앱 1위 데이트팝에서 조회수 대비 찜하기비율로 전국 수천개 매장 중 다섯 손가락 안에 들었다는 점과 오프라인 칵테일바 예약요청 90건을 받아 보았다는 점들은 덤으로 자랑하고 싶습니다.
예비창업패키지(6천만원 지원), 실전창업교육 등을 수료했습니다. 조주기능사 1차 합격해서 2차 보러 가야 합니다.
헬로콕의 제품
O’Reilly-한빛미디어 『MLOps 실전 가이드』 번역
번역서 출판 - 
O’Reilly-한빛미디어 『MLOps 실전 가이드』
O’Reilly-한빛미디어 『MLOps 실전 가이드』2023.07
해결:
응집성이 부족하거나 설명이 부족해 기술의 효용을 잘 설명하지 못하는 글을 한국 독자를 위해 크게 수정하고 역자 노트를 추가했습니다. 자칫 번역자의 DRI를 초과하는 행위로 여겨질 수 있음에도 편집자님과 공동역자님들께서 “결국 번역서는 한국 독자들이 읽는 것”이라며 이것을 지지해 주셨습니다. 저자의 글을 번역한다는 마음가짐이 아니라, 한국 독자가 이해하지 못하면 온전히 내 책임이라는 모토 하에 모르는 부분은 빠르게 습득하여 채워넣고, 책임감 있는 글을 쓰기 위해 노력했습니다.
AI 동아리 설립
창립 / 동아리
19.01~Now
요약:
세종대학교 중앙인공지능동아리 SAI 를 설립했습니다.
성과:
SW 정보공유 커뮤니티 설립
창립 / 커뮤니티
19.03~Now
요약:
세종대학교에서 가장 SW 관련 정보가 잘 흐르는 곳을 만들었습니다.
배움:
커뮤니티 성공의 기저에는 문제정의가 있었습니다. 즉, ‘정보가 너무 없다' 가 아니라, ‘정보가 매일매일 나를 일깨우지 않는다' 로 문제를 정의한 덕분입니다. 문제를 정면으로 해결하는 솔루션 중 가장 린한 방법이자, 나 자신이 타인의 문제해결을 돕는 제품이 직접 되어보는 일인 ’컨시어지 MVP’ 라는 것을 다시금 느꼈습니다. 하지만 카카오톡 지식관리체계에는 분명 한계가 존재합니다. 지식을 어떻게 잘 저장할 수 있을까에 대한 고민을 하게 되는 계기가 되었습니다.
open-mmlab/mmocr 컨트리뷰션
오픈소스 기여 - 
open-mmlab/mmocr 컨트리뷰트 (간단한 버그 수정)
2022.11
요약:
해결:
변인을 통제한 다양한 실험을 통해 한글 깨짐 현상이 글꼴 문제임을 확인했습니다. 라이브러리를 분해해서 글꼴을 받을 수 있는 부분을 파악한 뒤, 사용자와 상호작용하는 가장 높은 추상화 수준의 파일에서 글꼴을 제어할 수 있도록 연결했습니다. 기술적인 이야기는 MMOCR 프레임워크에서 한글 사용하기 에서 확인할 수 있습니다.
MMOCR 프레임워크에서 한글 사용하기 에서 확인할 수 있습니다.Keras 영어예제 한글 번역
오픈소스 기여 / 대외활동 - 
공개개발자센터, 오픈소스 컨트리뷰톤, Keras 영어예제 한글 번역하기
공개개발자센터, 오픈소스 컨트리뷰톤, Keras 영어예제 한글 번역하기2021.09
요약:
대조학습(Contrastive Learning) 관련 Keras 공식 예제를 한글번역했습니다.
해결:
대조학습은 저도 익숙하지 않은 분야였습니다. 하지만 <디어코퍼레이션 자율주행팀 / 로보틱스 엔지니어> 에서 데이터가 없는 문제를 지속적으로 겪으며 대조학습이 미래에 이 문제를 경감시켜줄 수 있는지 확인해보고 싶은 마음 겸사겸사 대조학습 예제 번역을 나서게 되었습니다. 예제 3개에 원어보다 훨씬 더 충분한 설명을 덧붙여 한글번역했습니다. 비록 아직 반영되지는 않았으나 다른 튜토리얼을 번역한 동료에게 설명이 이해하는 데 도움이 많이 된다는 피드백을 받을 수 있었습니다.
디어코퍼레이션 자율주행팀 / 로보틱스 엔지니어> 에서 데이터가 없는 문제를 지속적으로 겪으며 대조학습이 미래에 이 문제를 경감시켜줄 수 있는지 확인해보고 싶은 마음 겸사겸사 대조학습 예제 번역을 나서게 되었습니다. 예제 3개에 원어보다 훨씬 더 충분한 설명을 덧붙여 한글번역했습니다. 비록 아직 반영되지는 않았으나 다른 튜토리얼을 번역한 동료에게 설명이 이해하는 데 도움이 많이 된다는 피드백을 받을 수 있었습니다.
좌측은 번역과 추가적인 설명이 첨가된 노트북, 오른쪽은 원본 노트북입니다.
tensorflow/tensorflow 컨트리뷰션
오픈소스 기여
2021.06
요약:
문제:
프레임워크 TensorFlow 에는 ONNX 없이 내장 API 콜 한번만으로도 딥러닝 모델을 최적화할 수 있는 기능이 포함되어 있습니다. 이 기능은 TensorRT 기반으로 동작하기 때문에, TF-TRT 라고 부릅니다. 분명히 명세대로 TF-TRT API 를 호출했으나, 원하는 동작이 일어나지 않아 시간이 많이 허비되었습니다. 혹시나 하는 마음에 마지막으로 소스를 들추어보았을 때, 코드에 사소한 문제가 있다는 사실을 발견했습니다.
PM 헬멧 착용 감지 시스템 개발
20.07~20.09
요약:
PM 탑승자의 헬멧 착용을 확인하는 엣지 디바이스 프로토타입을 제작했습니다.
배움:
학교 수업 프로젝트를 통해 비슷한 시스템을 구성해 본 경험이 있음에도, 대외활동의 목적에 부합하도록 코드를 모두 공개할 수 있을 정도로 제 실력에 떳떳하기는 어려웠습니다. 그리고 아무리 기술의 부분집합을 가지고 있더라도 기술이 탑재된 프로덕트가 실제품화가 되기 위해서 넘어야 할 산들이 많다는 사실을 느꼈습니다.
PM ADAS 임베디드시스템 개발
학교수업 / 프로젝트 - 
세종대학교 수업, 임베디드시스템(4-1), 라즈베리파이 개인 프로젝트
세종대학교 수업, 임베디드시스템(4-1), 라즈베리파이 개인 프로젝트20.05~20.11
요약:
자전거도로에서 이용할 수 있는 PM ADAS(도로경계검출 및 자동가감속)을 만들기 위해 엣지 딥러닝 시스템을 구성해 보았습니다.
해결:
컴퓨팅 리소스 문제를 해결하기 위해 Google CORAL Edge TPU 를 사용해 딥러닝모델을 실행했습니다. 당시에는 CORAL 한글자료가 풍부하지 않아 공식 메뉴얼을 전부 읽으며 시스템을 구성해야만 했습니다. 객체 검출 데이터가 없다는 문제를 해결하기 위해서 Class Activatioin Map (CVPR2016) 에서 제안한 Localization 아이디어를 차용했습니다. 구글에서 ‘pedestrian' 과 ‘byciclist' 의 이미지검색 결과들을 모두 모아 분류모델을 학습시킨 뒤 CAM으로부터 localization 힌트를 얻도록 만들었습니다. 이를 통해 객체 검출 데이터문제를 부분적으로 극복했습니다.
최종발표자료 발췌
최종 발표자료 발췌
Class Activation Map 발표자료 발췌
학교 공용공간 수요예측 및 모니터링 시스템 개발
해커톤 / 프로젝트 - 세종대학교 제 5회 SW/AI 해커톤, COLLABO-LAB 모니터링 및 수요예측 시스템
세종대학교 제 5회 SW/AI 해커톤, COLLABO-LAB 모니터링 및 수요예측 시스템19.08
요약:
선착순 착석 기반의 공용 사용공간 ‘라운지' 에 카메라를 부착하여, 실시간 잉여 좌석정보를 스마트폰 앱으로 스트리밍하고 시간대별 수요를 예측 및 분석해서 시각화해주는 어플리케이션을 제작했습니다.
해결:
YOLOv3 기반의 객체 탐지 모델로 사람 및 가방을 탐지하여 좌석이 점유되었는지 아닌지를 파악하도록 했습니다. 과거 유저들의 사용 기록 및 현재 라운지의 상황을 반영하여, 미래의 라운지 혼잡도를 예측하도록 만들었습니다. 저는 아이디어 기획과 이용량예측 부분을 담당했습니다.
그 외
교육
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대외활동
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