Performance

재즈 공연 / 밴드부 / 과기원 연합공연

공연에서 주로 키보드 세션을 담당하며, 드럼 세션으로의 공연 경험도 있습니다.
최근에는 보컬을 주로 하는 편입니다.

• 2022. 11. 12 [KAIST] 2022 Stadium (과기원 연합 체육대항전)
• 2023. 05. 18 [DGIST] 2023 RGB 1st 단독공연
• 2023. 07. 26 [DGIST] Jazz in E7
• 2023. 11. 28 [DGIST] DGIST 1st Jazz Piano Battle

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Busking

해운대 / 테크노폴리스 중앙공원 / DGIST

교내에서와 해운대, 대구 테크노폴리스 중앙공원에서의 버스킹 경험이 있습니다.

• 2021. [대구] 테크노폴리스 중앙공원 버스킹/영상 촬영
• 2022. 11. 30 [DGIST] Jazz Busking
• 2023. 04. 03 [DGIST] Drive-14 Busking
• 2023. 05. 19 [부산] 해운대 버스킹
• 2024. 03. 29 [DGIST] 교내 봄 버스킹/영상 촬영

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Composition & Remix

유튜브 / 리믹스 / 공모전

유튜브에 리믹스(Remix), 자작곡, 노래 커버(Cover) 등을 자유롭게 업로드하고 있습니다.
리믹스와 작곡 공모전에도 참여하였습니다.

Remix

고등학교 입시 떄 제작하여 높은 조회수를 기록했던 Remix 음악&영상입니다.

Piano & Arrangement

Coldplay의 "비바라비다"를 조금 더 부드러운 느낌으로 편곡했습니다.

이하이의 "홀로"와 "Jingle Bells"가 함께 들리는 곡입니다.
편곡한 버전의 이름은 "홀로 크리스마스"입니다.

Original Composition

MBTI 중 ENFP를 표현한 자작곡입니다. 밝고 점점 명량해지는 곡입니다 :D

"날고 싶은 해저 물고기"라는 자작곡입니다. 바닷속에 있는 물고기가 하늘을 나는 상상을 하는 느낌을 음악으로 표현했습니다.

• 2023. 12. 31 [Musia] 댄스 음악 콘테스트 - "Dance with me tonight"
• 2024. 01. 28 [Summitplay] Daisy Remix contest

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MBIS Lab

Multimodal Biomedical Imaging System Lab

딥러닝의 기초에 대해서 학습하고 Java Application 개발을 공부했습니다.

첫 연구실을 경험하고 일찍 진로에 대해 고민하는 시간을 가졌습니다.
연구실 경험을 하면서 지식을 깊이 이해하고 응용할 수 있는 학습 방법에 대해 알게되었습니다.
Biomedical image DeepLearning 분야에 흥미가 있다는 것을 느꼈고, Application 개발에 자신감을 얻는 계기가 되었습니다.

Biomedical Image DeepLearning

딥러닝 수학 기초에 대해 공부했습니다. 미적분학 지식이 어떻게 딥러닝에서 응용되는지 알게 되었고, 이후 "확률과 통계" 및 "선형대수학"을 더 학습하는 계기가 되었습니다.

Lung Segmentation U-net 모델을 활용하여 bladder image segmentation이 가능한 모델로 수정하였습니다.

기존 모델은 binary input 이미지로 학습하여 gray scale로 출력하는 형태입니다.
먼저 해당 부분을 binary input & binary output으로 변경했습니다.

데이터 Augmentation을 하는 python 코드를 작성했습니다. Image Flipping, Cropping 등의 방법을 구현하였습니다.

U-net 모델의 구조

U-net은 자체적으로 데이터 증강(Data Augmentation)을 하는 모델입니다.
그리하여 비교적 이미지 수가 적은 의료 이미지 딥러닝에 활용될 수 있습니다.

모델을 수정할 때 고려해야했던 것은 Lung 이미지와 bladder 이미지의 크기 차이로 인한 accuracy 척도의 변화입니다. Lung 이미지는 1로 표시되는 영역이 비교적 넓지만, bladder 이미지는 1로 표시되는 영역이 넓어서 accuracy 값이 99 이상이 되어야 잘 학습된 결과를 얻을 수 있었습니다.

Java Application Development

Java 기초 문법을 학습하고, 애플리케이션 개발을 위한 기초 지식을 쌓았습니다.

"독서의 탑" 앱 구현
기초 문법에 익숙해지기 위해 직접 디자인한 애플리케이션을 간단하게 구현해보기도 했습니다.

Activity Life Cycle이라는 개념을 배우면서, 앱이 어떻게 동작하고 어떤 순간에 어떤 기능을 넣을지에 대한 배경지식을 공부했습니다.
직접 디자인한 화면으로 Life Cycle을 시각화할 수 있는 앱을 구현하기도 했습니다.

Android의 4개 component를 이해하고, 기기의 정보를 불러올 수 있는 기능을 이용하여 현재 배터리 잔량을 표시하는 애플리케이션을 직접 디자인하고 구현했습니다.

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UGRP

오디오 데이터 피처를 이용한 샴 네트워크 딥러닝 모델과 유사도 측정

MFCC, Chromagram, Spectrogram 등의 오디오 피처(Feature)를 기반으로 Siamese network 인공지능을 이용해 음악 오디오의 유사도를 측정하는 연구를 진행했습니다.

음악 과학 기술에 크게 관심을 가지게 된 계기입니다.
한국음악지각인지학회(KSMPC) 참여와 연구실 선배와의 미팅을 통해 음악 기술 분야의 다양한 연구를 접한 후 "내가 제일 잘 할 수 있는 분야", "내가 제일 하고 싶은 공부"라 느꼈습니다.

1년 동안 팀장으로서 회의 조율과 서류 처리를 담당하였습니다.
꾸준히 연구하면서 능동적으로 자료를 찾고 생각하는 능력을 기르고 연구 시 마주할 수 있는 여러 시행착오들을 경험해보는 시간이었습니다.

인공지능 모델 구축

음악 연구에 주로 사용되는 피처들과 딥러닝 기초에 대해 학습했습니다. Dual Input CNN 및 Regression 모델을 오디오 유사도 측정에 적용할 수 있을지 고민해보았으며,
딥러닝 모델을 고안하면서, 심장 신호를 처리하는 논문에서 아이디어를 얻기도 하였습니다.
이때 분야의 융복합의 중요성을 깨닫고 이후 뇌 신호처리 분야의 연구실에서 인턴을 하는 계기가 되었습니다.

두 오디오의 유클리디안 거리를 도출하는 Siamese network 모델을 구축하였고, 잡음 등으로 Augmentation된 데이터로 학습시켰습니다.
학습시킨 각 피처별로 결과의 경향성이 달라 일반인 20명을 대상으로 설문조사를 진행했고, 설문 결과와 같은 경향을 보이는 MFCC 데이터셋을 최종적으로 선택했습니다.

애플리케이션 개발 및 배포

오디오 유사도 측정의 대중화를 위해 Flutter 애플리케이션을 개발했습니다.
Ubuntu에서 Python Flask 서버를 구축하여 두 음악의 유튜브 링크를 넣으면 유사도를 도출할 수 있습니다.

실제 앱 사진

KSMPC 포스터 발표

이후 해당 연구 결과를 2024년 한국음악지각인지학회(KSMPC)에서 포스터 발표를 하였습니다.

음악 과학 기술 분야에 큰 관심을 갖게 된 이후에 참석하였던 KSMPC는 더욱 유익했습니다.
공간 음향에 관한 기술 동향을 알 수 있었고, 다른 연구자들과 토론하면서 음악적으로, 기술적으로 더 '성장하고 싶다'는 생각을 했습니다.

해당 연구는 교내에서도 "우수 UGRP 연구 과제"로 선정되었으며, 장려상을 수상하였습니다.

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CSP Lab

Communication and Signal Processing Lab

선형대수학, 머신러닝, 신호처리에 대한 배경 지식을 쌓고 실제 뇌 신호를 처리해보았습니다.
인턴 기간 동안 통신학회 아이디어 대회에도 참가하여 우수상을 수상했습니다.

UGRP 과제 이후 신호처리 분야를 확장하여 공부해보고 싶었습니다. 특히 지난 학부생 연구원에서 흥미를 느꼈던 바이오 기술과 융합된 신호처리 연구를 희망했습니다.
실제 실험과 데이터 처리 과정이 어떠한지 경험해볼 수 있었고, 함께 인턴을 하는 분들과의 진로 고민을 통해 연구하고 싶은 분야를 깊이 탐색하는 시간을 가졌습니다.

Spike extraction

Matlab을 이용하여 실제 뇌 신호의 Spike와 LFP를 분석했습니다.

논문을 참고하여 threshold 값을 설정하고 peak를 찾았습니다.

이후 GMM Based Clustering을 수행하였습니다.

한국통신학회

Fine-tuning된 LLM 기반 대화형 모델을 통한 치매 조기 진단 및 상시 모니터링 시스템 을 주제로 한국통신학회 아이디어 경진대회에 참가했습니다.

치매 조기 감지가 가능하도록 파인튜닝된 LLM을 접목시켜서 애완 동물 형태 기반의 로봇 기술 메커니즘을 설계했습니다.
예시 데이터로 Chat GPT로의 파인튜닝을 구현하여 사업화 가능성을 보여주었습니다.

해당 아이디어로 최우수상을 수상하였습니다.

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QBOL Lab

Quantum & Biomedical Optics Lab

(현재) 나선 악보(Spiral Music Sheet)의 3D 시각화에 대해 연구하고 있습니다.

나선 악보는 나선 위에 음이 표현되는 방식입니다.

나선형 악보 위에서 표현되는 음은 주파수가 높아질수록 나선을 따라 시계방향으로 진행합니다.
화음은 각 음들을 나타내는 점을 이으면 삼각형이나 사각형 등의 도형으로 보이므로 화음의 특징을 직관적으로 확인할 수 있습니다.

Imaj7 V7 IIm7

기존에 2D 나선 악보를 z방향으로 확장하여 시간에 따라 +z 방향으로 악보가 진행되도록 Matlab으로 시각화했습니다.

MIDI & Spiral Sheet

matlab으로 MIDI파일을 불러와 3D 나선 악보로 그립니다.
note의 on off 정보를 이용합니다. 하나의 note가 on된 이후 off될 때까지 z방향으로 그래프가 그려집니다.

Example : C major Scale

흰 건반을 흰색으로, 검은 건반을 검정 면으로 표현하였습니다.
시간이 지남에 따라 z=t 평면이 양의 방향으로 움직입니다.

3D 나선악보와 2D 나선 악보를 같이 시각화하여 현재 시각에 어떤 음이 재생되고 있는지를 확인할 수 있고, 3D로 이후의 진행을 예측할 수 있습니다.

* 해당 연구는 진행 중입니다.

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독서실 반딧불이

독서실에서 쓸 수 있는 무음 알람 애플리케이션

2021년, 고등학교 친구와 함께 만들었던 Java 기반 Android Application입니다.

이 앱은 독서실에서도 쓸 수 있는 무음 알람 어플입니다. 타이머를 설정하고 시간이 다 되면 휴대폰의 후레쉬가 깜빡입니다.

서로 자신 있는 분야를 맡아 역할 분담을 하여 처음으로 애플리케이션 형태의 산출물을 완성했습니다. 저는 디자인과 Front-end를 주로 담당하였습니다.

기본 UI

시간이 다 되어 후레쉬가 깜빡일 때

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Flying monkfish

터치하여 장애물을 피하는 스토리 게임

Unity 엔진을 기반으로 개발한 터치하여 장애물을 피하는 스토리 게임입니다.

MBIS lab에서의 학부생 연구원 연구 이후, 개발 전반에 관심을 가지고 개인적으로 프로젝트를 시작했습니다. 유뷰트 강의를 바탕으로 "플래피버드" 클론 게임을 제작했습니다.

디자인, 게임 배경 음악 작곡, 코딩 전반을 직접 했습니다. 게임을 제작하면서 깊게 몰입할 정도로 개발 과정이 재미있었습니다.

아이패드로 직접 그린 그림으로 UI를 제작했고, 하늘을 날고 싶은 해저 물고기의 여정을 스토리로 하였습니다.

장애물을 피할 때마다 점수가 오릅니다.

게임 시작 전, 중간, 게임 종료 각각 배경음악이 달라집니다.
메인 OST를 제작했고, 게임 시작 전에는 잔잔하게, 게임 종료 시에는 Minor하게 바꾸었습니다.

Game BGM

게임에 삽입한 메인 BGM을 유튜브에 업로드 한 영상입니다. (영상은 게임 화면이 아닌, PPT로 제작했습니다.)

각종 오류를 수정하여 출시를 목표로 하고 있습니다.

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영단어 테스트 프로그램

엑셀에 있는 단어들을 테스트해볼 수 있는 파이썬 프로그램

고등학생 때 영어 단어를 조금 더 편하게 외우기 위해 직접 영단어 테스트 파이썬 프로그램을 제작했습니다.

실제로 영단어를 외울 때 활용하였고, 네이버 블로그에 개발 과정과 코드 설명을 작성하였습니다.
친구가 만든 메크로를 보고 '내 영단어 프로그램에 활용하면 좋겠다'고 생각하여 메크로를 이용해 자동으로 영단어를 읽어주는 기능도 추가했습니다.

이후에도 직접 사용하면서 추가했으면 하는 기능들을 수차례 업데이트 하면서 직접 만든 프로그램을 발전시켜나갔습니다.

엑셀에 테스트를 진행할 영단어와 뜻 등을 적으면 파이썬 파일이 데이터를 불러와 테스트를 진행합니다.

엑셀 시트를 선택할 수 있고, '단어 읽어주기 기능' 등의 추가 기능도 제공합니다.

다양한 테스트 형태가 있는데, 단어를 보고 오지선다 형태로 뜻을 맞추거나, 뜻을 보고 영단어를 직접 입력하거나, 영단어를 보고 뜻을 직접 서술하여 수동 채점 하는 방식 등이 있습니다.

'영단어 읽어주기' 기능을 활성화하면 webdriver_manager 등의 라이브러리를 통해 자동으로 파파고가 실행되며, 테스트하고 있는 영단어가 입력되고 영단어 발음을 들을 수 있습니다. 이 모든 과정이 자동으로 이루어집니다.

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시이야기

누구나 쉽게 시를 쓸 수 있도록

동아리에서 진행한 프로젝트로, 시를 쓰는 가이드를 제공하고 작성한 시를 공유하는 안드로이드 애플리케이션입니다.

디자인을 담당한 팀원과 함께 협업하였고, 저는 Full-stack 개발을 담당하여 AWS 서버와 MySQL 데이터베이스, Flutter 앱 개발을 담당하였습니다.

2023년도 1월에 출시하여 구글 플레이스토어에서 확인할 수 있습니다.
* 현재 AWS '고정 IP 주소' 서비스의 유료화로 인해 서버 이전 중입니다.

성과

2023년 1월부터 8월까지 지속적으로 앱 업데이트를 진행해 왔으며, 50회 이상의 다운로드 수를 기록했습니다.

사용자는 여러 꽃 중 하나를 선택할 수 있고, 각 꽃말과 어울리는 시 쓰기 가이드를 제공합니다.

랜덤으로 오늘의 글감을 추천해줍니다.

글쓰기를 시작하면 단계별로 사용자의 생각을 이끌어낼 수 있는 질문이 준비되어 있습니다.

작성한 내용은 질문이 넘어갈 때마다 축적되며, 이전에 답한 내용에 새로운 답변을 더하거나 수정할 수 있도록 합니다.
최종적으로 글을 작성할 때 전체 공개 또는 친구 공개, 비공개를 설정하여 글을 발행할 수 있습니다.

해당 앱을 교내 글쓰기 동아리에 공유하여 MVP 테스트를 진행하였고, 여러 업데이트를 거쳐 현재의 앱을 완성했습니다.

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