소개

딥러닝 기반 객체 탐지 모델을 실제 환경에서 동작하도록 만드는 Vision AI 엔지니어입니다.

YOLO 기반 모델을 중심으로 성능 개선과 최적화를 진행하며, DeepStream과 tracker를 활용한 실시간 퍼셉션 파이프라인을 구현하고 있습니다. Camera 기반 인지 시스템을 설계하고, RTSP 기반 저지연 비디오 처리 환경에서 안정적으로 동작하도록 만드는 데 관심이 있습니다.

모델 학습부터 추론, 최적화, 그리고 실제 환경에서의 동작까지 이어지는 흐름을 직접 구현하며 경험을 쌓고 있습니다. 단순히 모델 성능에 그치지 않고, 실제 환경에서 어떻게 동작하는지를 기준으로 문제를 바라보고 개선하는 것을 중요하게 생각합니다.

이와 함께 시계열 모델 실험, 데이터 분석 및 시각화, 그리고 픽셀–GPS 변환과 같은 실제 환경과 연결되는 작업도 함께 다루고 있습니다.

이 블로그에는 Vision AI 시스템을 구현하는 과정에서의 기록과 고민을 정리합니다.

기술 및 스택 (Skills & Technologies)

• Deep Learning: PyTorch 기반 객체 탐지 및 시계열 모델 학습·추론
• Computer Vision: OpenCV, YOLO 기반 객체 탐지, Tracking
• Edge AI & Deployment: TensorRT, ONNX, NVIDIA Jetson, DeepStream
• Systems & Optimization: 실시간 비디오 처리, 성능 최적화, C++ 기반 모듈 구현
• Data & Analysis: 시계열 데이터 분석, Plotly 기반 시각화
• Development: Python, C++