미리보기

베이비빌리 - 아기 추가 기능 개발
[프로젝트 설명]
아기 추가 기능을 개발하면서 MVVM 패턴으로 리팩토링을 진행하였습니다.

[역할]

• MVVM 패턴으로 리팩토링
• 아기 추가하기 기능 개발
• 아기 추가 기능으로 인해 필요해진 ux에 따라서 추가 기능 개발
• 아기 없음 상태에 따른 native home widget(iOS, AOS) 기능 개발

베이비빌리 - Lokalise 적용
[프로젝트 설명]
기존에 Google sheet를 이용하여 localization 관련 데이터를 관리하고 있었는데, Lokalise라는 서비스 도입을 추진하고 적용하였습니다.

[역할]

• Lokalise 서비스 연동
• localization 관련 코드만 모듈화하여 bitrise로 CI/CD를 구축

베이비빌리 - iOS Native home widget 기능 개발
iOS 에서 동작하는 native home widget을 개발했습니다.
기존에 외주 작업으로 구현되어 있던 레거시 코드를 정리하고 native 코드를 수정하여 widget 기능을 개발하였습니다.

[역할]

• 임신/육아/임신준비중 D-day 기능 개발

베이비빌리 - 리팩토링 + 임신준비중 상태 추가
프로젝트 설명]
유저의 임신준비중 상태를 개발하면서 레거시 코드 제거와 클린 아키텍처 구조로 리팩토링을 진행하였습니다.

[역할]

• 레거시 코드 제거
• 클린 아키텍처 구조로 리팩토링
• 임신준비중 상태에 따른 기능 개발
• 가족공유 관련 기능(가족에서 나가기, 내보내기) 개발

베이비빌리 - 커머스 기능 개발
[프로젝트 설명]
기존에 웹뷰 형태로 구현되어 있었던 커머스 기능을 인앱 형태로 변경하고 nhn에서 개발한 ncp API를 연동한 프로젝트 입니다.

[역할]

• ncp API 연동
• 상품조회 기능 개발
• 장바구니 기능 개발
• 주문서 작성 기능 개발
• 쿠폰 기능 개발

[프로젝트 설명]
스킨로그는 카메라를 이용하여 피부 사진을 촬영하고, 사진에 대한 기록을 남겨서 자신의 피부변화를 트래킹할 수 있는 기능을 제공하는 앱입니다.

[역할]

• 자동촬영 기능 초기 프로토타입 개발
• 피부 기록 트래킹 기능 개발
• 얼굴 감지, 얼굴 각도 확인, 조명 확인 기능 개발
• 피부 트러블 감지 기능 개발
• 피부 타입 분석 기능 개발
• 피부 타입 문진 기능 개발
• 피부 타입 레포트 기능 개발
• 배너 기능 개발

[과정]
주로 AI 관련 기능을 개발하였습니다. 기존에 backend에 동작하고 있었던 AI 모델들을 on-device 환경에서도 동작하도록 개발하였고, AI 모델이 동작하는 부분에서는 isolate를 이용하였습니다.

피부의 이미지 기록을 시간의 흐름에 따라서 트래킹할 수 있는 기능을 개발하였습니다. 이때, Flutter의 기본 제공 위젯으로는 구현이 불가능하여, Multi Image Tracker라는 자체 패키지를 개발하였습니다.

피부 타입 문진 기능, 배너 기능을 개발할 때는 문진의 내용, 배너의 내용이 변경될 수 있는 상황에 대비하기 위해서 Firebase에서 제공하는 remoteConfig를 이용하여 개발하였습니다.

[프로젝트 설명]
피부 데이터를 수집하고, 피부 트러블을 감지할 수 있는 AI 모델을 개발하는 프로젝트입니다. 연구 및 모델의 검증을 위해서 진행된 프로젝트입니다.

[역할]

• 피부 트러블 감지 AI모델 개발을 위한 데이터 크롤링
• 얼굴 데이터 수집 및 전처리 파이프라인 구축
• 피부 트러블 감지 AI모델 개발

[과정]
Python을 이용하여 피부 질환과 관련된 데이터를 크롤링하였습니다. 이때, 얼굴 감지 AI 모델을 이용하여 얼굴 데이터만 추출하였습니다.

크롤링한 데이터에 대해서 레이블링을 진행한 후, PyTorch를 이용하여 피부 트러블 감지 AI 모델을 개발하였습니다.

[프로젝트 설명]
Google MediaPipe에서 제공하는 ML model API가 Flutter 환경을 지원하지 않아서, Flutter에서도 사용해볼 수 있도록 개발하는 프로젝트입니다.

[역할]
tensorflow lite 모델을 동작할 수 있도록 하는 tflite_flutter 패키지를 활용하여 Flutter에서도 MediaPipe API가 동작할 수 있도록 개발하였습니다.

• 얼굴 감지 기능 개발
• 얼굴 랜드마크 감지 기능 개발
• 손 마디 관절 감지 기능 개발
• 신체 관절 감지 기능 개발

[과정]

• 모바일 기기의 카메마를 이용하여, 실시간으로 이미지를 스트림 형태로 받아올 수 있도록 구현하였습니다.
• 스트림으로 받아온 각 이미지에 대하여 AI 모델이 해당 기능에 맞게 계산을 하여 결과물을 도출하도록 구현하였습니다.
• 이미지에 대한 AI 모델 연산시 리소스를 많이 사용하기 때문에 isolate를 이용하여 메모리 릭이 발생하는 이슈를 해결했습니다.
• AI 모델이 해당 기능에 맞게 연산한 결과물은 Custom painter를 이용하여 유저가 볼 수 있도록 구현하였습니다.

[Why]

• Google MediaPipe github repository에서 많은 개발자 분들이 issue에 Flutter에 대한 지원을 요구했지만, 공식 답변은 'Flutter를 지원할 예정은 없다.' 였습니다.
• AI에 대한 기초 지식은 있었어서 구현이 가능하겠다는 생각이 있었고, 많은 사람들이 원하는 것 같아서 프로젝트를 진행했습니다.

Flutter를 이용하여 포트폴리오 웹을 개발했습니다.

Flutter 2.0 이후 버전에서 부터 web을 stable 하게 지원한다는 소식을 듣고 개발을 하였습니다.

여러 장의 이미지를 쉽게 트래킹할 수 있는 Flutter 패키지를 개발했습니다.

Jenesis
Genesis lab과 진행한 한양대학교 에리카 산학협력 캡스톤 프로젝트입니다.

YouTube API를 활용하여 영상 데이터를 수집하고, 딥러닝 모델을 이용한 데이터 전처리 기능과 데이터 관리 기능을 제공하는 웹을 개발하였습니다.

• 얼굴 영상 데이터 전처리 기능 개발
• AI 모델 테스트 기능 개발

STUDEEP ( web ) - AI를 활용한 캠 스터디 웹 개발 프로젝트 진행

딥러닝, 컴퓨터 비전 관련 학습 및 프로젝트 진행