김민성 | Kim Minseong
Computer Vision Engineer
PROFESSIONAL SUMMARY
데이터 수집·정제부터 모델 최적화와 배포까지, end-to-end ML 파이프라인을 구축해 온 컴퓨터 비전 엔지니어입니다. 실세계 환경에서 발생하는 데이터 노이즈, 불균형, 도메인 편차, 라벨 품질 저하 등 다양한 제약을 극복하기 위해 알고리즘적·시스템적 접근을 병행해왔습니다. 답이 보이지 않는 문제일수록 깊이 몰입해 근본적인 해결책을 찾으려 노력하며, 데이터 품질 향상과 모델 연구 및 개발·운영을 주도했습니다. 실제 서비스 환경에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다.
WORK EXPERIENCE
Researcher, Co-Founder
어스에이트(Earth Eight) · 2022.04 – 현재
미국 및 호주 산불 검출 프로젝트
  • CCTV 영상 및 카메라 메타 정보 수집 및 정제 파이프라인 구축
  • 전문 레이블러 고용·관리하여 고품질 학습 데이터 셋 구축
  • Transformer 기반 Custom 산불 검출 모델 연구 개발
  • VLMs를 활용한 Semi-supervised learning(Pseudo labeling) 연구
  • Human-in-the-Loop 기반 성능 개선 파이프라인 구축
  • ONNX & TensorRT 기반 모델 최적화 (3ms@RTX4090·512px)
  • 구글 클라우드(GCP) 기반 실시간 산불 검출 시스템 설계 및 개발
  • 링크: Wildfire Dashboard(accessed 2025-10-16)
고속도로 위험 기상(짙은 안개) 검출 프로젝트
  • 기상청·국가교통정보센터 API를 활용한 기상 및 CCTV 영상 정보 수집 파이프라인 구축
  • 노면 규격 정보를 이용한 카메라 파라미터 및 시정 거리 추정 알고리즘 개발
  • CCTV 영상 기반 짙은 안개 검출기 모델 개발
  • 링크: Earth Eight Dashboard(accessed 2025-10-16)
Researcher
알체라(Alchera Inc.) · 2020.01 – 2022.04
미국 산불 검출 프로젝트
  • 모델 개발을 위한 대규모(백만건 단위) 실험 데이터 셋 구축
  • 산불 검출에 적합한 모델 설계 및 연구 개발
  • 레이블링 노이즈에 강인한 로스 연구
    • TPR 0.9905 @ FPR 0.0011 성능 달성 (당시 SOTA 대비 수십 배 개선)
    • NIPS Workshop 2022: Image-based Early Detection System for Wildfires
  • 모델 경량화를 통한 GPU 메모리 사용량 40% 절감, 추론 속도 3배 향상
  • 모니터링 오퍼레이터 운영 (채용, 교육, 관리 등)
  • Continual learning 연구를 통한 모델 성능의 지속적 개선
Internship
카카오(Kakao) · 2018.01 – 2018.03, 2018.08 – 2018.09
겨울 · 여름 방학 연구 인턴쉽
  • 프루닝 기반 네트워크 경량화 연구 (모델 크기 20% 축소, 속도 50% 개선)
  • 스타일 품질 개선을 위한 인코더 네트워크 학습 기법 연구
  • 링크: Kakao Blog(accessed 2025-10-16)
EDUCATION
석사, 전자공학과
영남대학교 · 2017.09 – 2019.08
  • 졸업 논문: Image style transfer method considering the inter-channel/inter-scale correlation in VGG feature maps and the channel redundancy of VGG network.
  • Advisor: 최현철 교수
  • 링크: 연구실(accessed 2025-10-16)
학사, 전자공학과
영남대학교 · 2011.03 – 2017.02
PUBLICATION