임도언

임도언
이름	임도언
출생	2004년 10월 11일
국적	대한민국
직업	데이터 사이언티스트 / AI 연구원
학력	고려대학교 세종캠퍼스 컴퓨터융합소프트웨어학과 (재학) 분포고등학교 (졸업)
기술 스팩	RF-DETR, Transformers, Reinforcement Learning, Python
분야	Deep Learning, Data Science, Price Prediction
경력	TOMMY STUDIO ( [2024.08] - [present] )

1. 개요

데이터를 통해 세상의 흐름을 읽고 실질적인 해결책을 제시합니다.

복잡한 데이터를 분석하여 가치 있는 통찰을 도출하는 데이터 사이언티스트입니다. 특히 딥러닝 기술을 활용한 예측 모델링과 객체 탐지 분야에 주력하고 있습니다.

2. 생애

2004년 출생하여 데이터 과학 분야의 전문가가 되기 위한 과정을 밟고 있습니다. 분포고등학교를 졸업한 후 현재 고려대학교 세종캠퍼스 컴퓨터융합소프트웨어학과에서 수학하며 AI 및 소프트웨어 역량을 쌓고 있습니다.

3. 주요 활동 및 프로젝트

3.1. 농산물 가격 예측 모델링

SSM 모델을 활용하여 기상 데이터와 배추 도매 가격 간의 상관관계를 분석하는 시계열 예측 시스템을 개발했습니다. 2021년부터 2024년까지의 데이터를 머징(Merging)하여 외부 요인에 강건한 가격 예측 모델을 구현하였습니다.

3.2. RF-DETR 모델 연구

실시간 고속 객체 탐지 트랜스포머인 RF-DETR(Real-time Fast DEtection TRansformer) 모델을 활용하여 음식 사진을 입력하면 음식의 칼로리 및 영양 성분 분석을 실현하는 딥러닝 애플리케이션 연구를 진행 중입니다.

3.3. Wav2Vec 모델 기반 Fake Voice Detect

Wav2Vec 2.0 모델을 기반으로 kaggle의 사람의 음성과 AI 생성 음성 데이터셋을 구분하는 모델을 구축하였습니다.

3.4. Triplet Loss / GRU 기반 User Voice Detect

Triplet Loss와 GRU를 결합하여 높은 정확도의 화자 식별 모델을 구축하였습니다. 음성 신호에 푸리에 변환과 필터뱅크를 적용해 특징을 추출하고, 이를 기반으로 입력된 음성이 본인인지 타인인지를 이진 분류(Binary Classification)하는 기능을 구현했습니다.

3.5. Naive Bayes Classifier

Bayes' theorem를 활용하여 Naive Bayes Classifier를 구축하였습니다.

4. 여담

• TOEIC 990점 만점을 목표로 영어 역량과 글로벌 기술 문서 해독 능력을 강화하고 있습니다.