<팀원>

소프트웨어학과 이명건

소프트웨어학과 이수민

소프트웨어학과 창경현

<팀원별 활동내용>

이명건

Next.js & React 전문적 지식 이해 및 함양. 인프런 강의를 기반으로 한 언어 및 프레임워크 학습. (특히 SSR, SSG, API routing)

Refactoring 및 코드 최적화 강화(유지보수성 및 확장성 있는 코드 분류 - 파일 구조). 창업동아리 협업 개발 능력 고취

이수민

텍스트-투-이미지 모델에서 생성된 결과물(이미지)에 대해 데이터셋 내 각 데이터 포인트(예: 텍스트 설명, 이미지)가 얼마나 기여했는지를 분석) 

텍스트-투-이미지 모델에서 특정 텍스트 입력을 통해 생성된 이미지가 데이터셋 내 각 텍스트 설명 및 이미지 포인트로부터 얼마나 기여를 받았는지를 평가.

창경현

semi supervised learning(반 지도 학습) 연구의 동향 파악 및 psuedo labeling 알고리즘 공부. 

(Pseudo-Labeling 모델 성능 향상에 관한 연구 -> 데이터 적용 방법) FastAPI 기반으로 백엔드 기초 개발 지식 습득 및 프로젝트 db 설계 수행. 

(Restful API 구축 / 비동기적 처리 능력) - 데이터 기반 AI 솔루션 구축 목표

<팀원별 최종성과>

이명건

코드의 재사용성과 모듈화를 고려한 구조 설계 및 유지보수 가능한 코드 작성.(불필요한 렌더링 삭제 및 공통 컴포넌트 간 데이터 흐름 최적화하여 응답 속도 향상) 

창업동아리 협업 능력 향상(프로젝트 관리 및 코드 리뷰) - ReactQuery & Calendar

이수민

Text-to-image model 구현 및 학습 과정 경험. 이 과정에서 사용된 데이터를 면밀히 분석함으로써, 특정 데이터가 모델 학습과 이미지 생성에 미치는 영향을 파악. 

모델의 성능과 생성된 이미지의 품질을 향상시키는 방법에 대해 깊이 이해

창경현

Unlabeling된 데이터 활용 방법 학습(실제 custom data 사용) -> 다양한 domain에 AI 적용. FastAPI: 백엔드 기술 학습 및 인공지능을 api로 배포시킴으로써 개발자적 소양 습득

<팀원별 향후계획>

이명건

- 창업동아리 WITT SW창업실습1 수강(추후 LinkedIn 인턴 예정)

- Next.js 프레임워크 기반 FE 개발자 능력 함양

- 디자인 기반 Figma / 개발 연결

이수민

- 분석 및 평가: 연구 방법과 결과를 평가하여 문제점과 한계를 식별

- 보완 계획 수립: 문제를 해결할 방안을 마련하고, 연구 방법론을 개선

- 연구 재진행: 개선된 방법론으로 연구를 다시 수행하고 결과를 검증

창경현

Semi-supervised Domain Adaptation을 주제로 자기주도연구1 수강.(주) sharepeace 스타트업 플랫폼 백엔드 개발 업무.

<발표자료>