이명규 Myeong-Gyu LEE
AI Research Engineer
2017년부터 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용해 산업 전반에 걸친 다양한 문제를 풀어 오고 있는 AI 연구원입니다. (21.09.24 ~ 24.09.23 전문연구요원 복무중입니다.)
- Location
- Seoul, South Korea
- brstar96@naver.com
- Phone
- +82-10-8234-3179 (KR)
- Website
- https://brstar96.github.io/
- GitHub
- brstar96
- Myeong-Gyu LEE
Experience
– present
AI Research Scientist (Full-time Technical Research Personnel) at SYNERGY A.I.
이화의대 교수창업 스타트업으로 의료 영상으로부터 진단 정보를 만들어 낼 수 있는 인공지능 소프트웨어를 개발하는 스타트업입니다.
Highlights
- Working as an Technical Research Personnel
- Afib Risk Prediction 모델 연구 (2022-03 ~ ) - Inifinitt, GE, philips 심전도 기기로부터 생체 신호를 입력받아 심방세동 위험성을 예측하는 모델 연구
- Ignite 서비스용 신장 체적 측정 모델 연구 (CT-ADPKD Segmentation, 2021-07 ~ 2022-02) - 상염색체우성 다낭신장병(ADPKD) 환자의 신장 체적 측정 모델 연구
–
Vision AI Assistant Research Engineer (Full-time) at Espresomedia
슈퍼레졸루션 엔진 기술 및 영상복원 기술을 바탕으로 저해상도 영상을 초해상도 변환하는 기술을 연구하는 IT 기업입니다.
Highlights
- Working as an M.S candidate
- XLSR (Extremely Lightweight SR Network) 모델 연구 (2021-04 ~ 2021-07) - Edge AI 디바이스를 위한 초저지연 초해상화 모델 연구, 다양한 Edge Inference를 위한 솔루션 개발 (TensorRT, TFLite, NNAPI)
- Video Enhancement AI 솔루션 개발 (2020-06 ~ 2021-07) - 드라마, 음악방송 등 인물 위주 콘텐츠에서의 통신 대역폭 절감을 위한 부분 초해상화(Partial Super-Resolution) 솔루션 연구
- LDR-> HDR Inverse Tone Mapping 솔루션을 위한 데이터셋 구축, 정제 및 모델 훈련 파이프라인 셋업
–
AI Researcher (Part-time) at D-META
제품의 품질과 상태 등을 확인하기 위해 육안검사에 의존하던 기존 방식을 딥러닝 기반의 컴퓨터 시각 기술을 이용하여 자동화하기 위한 솔루션을 개발하고 있는 회사입니다.
Highlights
- DoctorCar 2.0 차량 외관 검사 모델 개발 (2019-12 ~ 2020-05) - Participated in Vehicle Exterior Defect Detection Model development and performance improvement using Faster-RCNN. (≥2cm^2 Tiny Scratch & Crack Detection, Confidence Thresholding)
Education
– present
Ph.D Student(temporary leave due to alternative military service) in Department of Digital Media(Computer Graphics, Machine Learning) from Soongsil University with GPA of N/A
Courses
- 패턴인식, 컴퓨터그래픽스특론, 인지과학
–
Master of Engineering - MEng in Department of Digital Media(Computer Graphics, Machine Learning) from Soongsil University with GPA of 4.14/4.5
Courses
- 인공지능특론, 머신러닝, 컴퓨터그래픽특수효과, 스포츠데이터마이닝, 스포츠IT를 위한 컴퓨터그래픽스, VR콘텐츠디자인
–
Bachelor of Engineering in Multimedia from Soongsil University 글로벌미래교육원 with GPA of 3.5/4.5
Courses
- 이산수학(전필), C언어(전필), 멀티미디어통신(전필), 프로그래밍언어실습(전선), 자료구조(전선), 데이터베이스(전필)
Awards
Naver AI Vision Hackathon(Image retrieval challenge) Finalist as team "Paten" from Naver
Participated in Network optimization, Hyperparameter tuning, Reference paper collection. 1st Preliminary round mAP Score 0.5245(#30 of 87), 2nd Preliminary round mAP Score 0.3064(#39 of 50), Final Round mAP Score 0.6136(#32 of 40)
Konyang Health Datathon 2019 13th place as team "Paten" from 건양대학교병원
Participated in Entire Workflow Design, Network Design & Optimization, Reference paper collection. (13th place)
Publications
Depth Map Guided Partial Super Resolution for Out-focused Video (Masters Thesis) by MyeongGyu Lee
The recent deep learning-based super-resolution research has achieved remarkable performance improvement. But there is a limit in which performance decreases because of super-resolves from out-focused images to high-resolution images with blurry backgrounds that do not necessarily need to be improved. In this paper, to reform this problem, we propose a deep learning-based method that super-resolves only objects in the foreground area, excluding the out-focused area by adding a depth map to the super-resolution stage.
Languages
- Korean
- Fluency: Native speaker
- English
- Fluency: Limited working proficiency
Skills
- ML/DL Research
- Level: IntermediateKeywords:
- ML Engineering(MLOps)
- Level: NoviceKeywords:
Interests
- Crypto-assets
- Keywords:
- Photography
- Keywords:
