정희택 포트폴리오입니다.

1. 정희택 포트폴리오

2. 정보 올림피아드 정보검색대회
증강현실 영어 단어 게임 앱 개발
(Java, Unity)
국내 통신사 기업 클라우드 팀 근무
클라우드 앱 CS기반 UX개선 업무 (Java, Python)
2012
2015
군입대
크로아티아 현지 여행 업체 상품 개발자 근무
(크로아티아, 유럽 1년)
2016
2017
창업동아리 동아리장 (경진대회 지역시장 최우수상)
반응형 의류 분석 키오스크 시제품 제작(Rasbian, Python)
대학입학
IT 봉사활동 참여 (5개월)
(코딩프로그래밍)
흑색종 (피부병) 음성, 양성 판별 프로그램 개발
(Python, C)
소방차량 주차구역 불법주차 검출 프로그램 개발
(python)
ICT 봉사활동 참여 (원장 우수상)
우즈베키스탄 2개월 Java, Android 교육
정보처리산업기사 취득
2018
교내 기술공학학회 PnP 학회장
임베디드 경진대회 참가, 학회 웹 유지보수, 학회관리
국내대학교 산업기술 지원센터 개발자 활동
UAE 현지 대학생과 수화인식 프로그램 개발
(Python, C)
졸업작품. 자율주행차량 제작
차선인식과 사물인식기반 자율주행 (Python, C)
이미지 기반 검색 기능의 단일 사이트 제작
(Java, Tornado - Python)
졸업논문 작성 및 정보처리기사 취득
2019
시각장애인을 위한 사물인식, 정보제공 앱 개발
(Java, Python)
My 25% Life
외국계 전자상거래 기업 AI 팀 근무 (서울시 강남구)
딥러닝을 이용한 실시간 객체 인식 모델 구축 (Python)
대학졸업

3. 목차
1. 실시간 영상 속 장난감 객체 인식 프로젝트
2. AR 단어 학습 게임 앱 프로젝트
3. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트
4. 자율주행차량 프로젝트

4. 육아보조도구 프로젝트
실시간 영상 속 장난감 객체 인식을 위한 모델 학습

5. 동영상 스트리밍 사이트 구독자 1위인 장난감 후기 영상.
스마트폰에서 장난감을 인식한 뒤, 해당 AR영상을 쇼잉.
AR영상과 함께 장난감 상품을 노출하며
자연스러운 상품 노출 서비스를 기획.

6. 검출된특정캐릭터를AR로노출스마트폰으로 장난감검출
실시간 영상 속 장난감 객체 인식을 위한 모델 학습

7. 해당장난감 상품리스트를 함께노출
실시간 영상 속 장난감 객체 인식을 위한 모델 학습

8. 초기영상
객체검출
모델
‘인형’탐지 ‘뽀로로친구에디’분류
객체분류모델
‘에디’ 노출
Bbororo_Edy –95.0
Bbororo_fappy –3.9
.
.
.

9. 80.63
68.73
23.81
53.13
62.01
54.46
81
74
31
67 67 69
85
76
32
66
70
73
78
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39
66
63
70
80
72
28
66 64
68
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78
37
67 68 67
81
74
30
67 67 68
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
blade bus car doll people robot
Class mAP – Weight
ap - w1 ap - w2 ap - w3 ap - w4 ap - w5 ap - w6 ap - w7
mAP – Backup3 – 20000 반복.
특징. Car에 대한 Imagenet dataset 제거
하이퍼파라미터 조정
(learning rate 0.002)
실시간 영상 속 장난감 객체 인식을 위한 모델 학습

10. 실시간 영상 속 장난감 객체 인식을 위한 모델 학습

11. 실시간 영상 속 장난감 객체 인식을 위한 모델 학습

12. AR 단어 학습 게임 앱
Vuforia sdk를 이용한 안드로이드 AR 게임 앱 프로젝트

13. AR 단어 학습 게임 앱

14. AR 단어 학습 게임 앱

15. AR 단어 학습 게임 앱

16. AR 단어 학습 게임 앱

17. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트

18. | 스스로 안심하고 선택할 수 있는 인식기능 | 한 번에 다양한 소식을 확인할 수 있는 정보 나열 기능
간단하지만 다양한 상황에서 사용할 수 있는 인식기능,
한 번에 다양한 소식을 확인할 수 있도록 정보 나열 기능
시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트

19. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트
| 다양한 상황속에서 정보 접근성 향상 | 다양한 장애인관련 정보 접근성 향상
정보 접근성을 높여, 모든 정보에 대한 장애인 포털 서비스.

20. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트
Grad-Class Activation Map [Palace, x, y, width, height]

21. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트

22. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트

23. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트
모든 버튼의 라벨을 통해 음성지원
사물인식과 문서인식 후 음성지원

24. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트
앱 구동영상

25. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트
앱 구동영상
유효기한 : 2020.12.05
이 름 : 홍길동
발급기관 : 고양시
복지카드 인식 후
자동 회원가입 정보 생성

26. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트
데이터 파싱

27. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트
장애 유형별 맞춤형, 추천형 공고 정보 제공공

28. 시각장애인을 위한 인공지능 앱 프로젝트
| 앱 홍보에 대한 해결방안. | 이용자들 피드백.
1. 앱 홍보를 위해 홍보영상과 웹 사이트를 제작할 예정.
2. 이용자들 피드백에 ‘인식률’, ‘디자인’, 접근성‘ 에 대한 문제점이 다수 지적.
116

29. 자율주행차량 프로젝트
영상 처리를 통한 차선 인식 프로젝트

30. Gaussian Blur Filter
Region of Interest
Canny edge
Aspect Ration & Feature
Comparison
Progressive Probabilistic
Hough Transform
Line Detection
Before Frame Line
Two Line Detection
One Line Detection
Between Line
Input Image
Send Direction Point
자율주행차량 프로젝트

31. Gaussian Blur Filter
Region of Interest
Input Image
자율주행차량 프로젝트

32. Canny edge
Aspect Ration & Feature
Comparison
밝은부분.
어두운부분
모서리 추출.
1. Canny edge algorithm
Gradient(두 지역 간의 변화도)
2. 차선 특징을 이용한 후보 검출
Gradient가 강한 (즉 밝기 변화도가 큰) 부분의 픽셀들을 따라서 그리면 Edge가 추출.
자율주행차량 프로젝트

33. Canny edge
Aspect Ration & Feature
Comparison1. Canny edge algorithm
Gradient(두 지역 간의 변화도)
2. 차선 특징을 이용한 후보 검출
자율주행차량 프로젝트

34. Hough transform
영상의 점들이 이루는 직선들 중 가장 많이 겹치는 부분을 추출하는 변환규칙
Progressive Probabilistic
Hough Transform
자율주행차량 프로젝트

35. Progressive Probabilistic
Hough Transform
Recognition Result Image
확률적 HoughLinesP – 선분출력 (시작점과 끝점에 대한 좌표 값)
선의 최소 길이 이상, 점의 최대 간격 이하
같은 직선 상에서 임의의 점들의 교점을(기울기) 다시 직선으로 변환.
자율주행차량 프로젝트

36. Recognition Result Image
차량의 중앙점(이동방향) -> 두 선의 중앙점 이동(실시간 변화)
X1, Y1
X2, Y2
자율주행차량 프로젝트

37. Before DistanceBetween Line Location
Two Line Detection One Line Detection
Line Detection
자율주행차량 프로젝트

38. - 개발환경 구축
- 라즈베리파이-노트북 SSH 서버통신(LAN, Wi-fi)
(Putty와 Xming 사용, PC에서 라즈베리파이 원격 개발환경 구축)
-라즈베리파이 내에서 영상처리 사용 (OpenCV 설치)
자율주행차량 프로젝트

39. - 모터제어
b. 방향 제어하기
원리 : 회전하는 쪽의 모터회전 속도 감소
curve 값을 회전하는 쪽의 모터 속도 값에 곱해준다.
Ex) 왼쪽으로 꺾이는 차선에서는
Left_motor=Left_motor*curve
Right_motor=Right_motor
BluePoint : 두 차선의 중앙 좌표값
YellowPoint : 차량의 중앙 좌표값
k : 상수 (본 프로젝트에서는 0.003으로 설정)
𝑐𝑢𝑟𝑣𝑒 = 1 − ( 𝑌𝑒𝑙𝑙𝑜𝑤𝑃𝑜𝑖𝑛𝑡 − 𝐵𝑙𝑢𝑒𝑃𝑜𝑖𝑛𝑡 × 𝑘)
자율주행차량 프로젝트

40. 감사합니다.