활동 타임라인

2026

  1. 대회 NTU · A*STAR · National Robotics Programme

    Singapore Embodied AI Challenge for Manufacturing

    시뮬레이션 단계 진행 중

    인식·추론·계획·물리 행동을 연결해 제조용 로봇 조립 시스템을 만드는 Embodied AI 대회입니다. 온라인 시뮬레이션 단계(2026.10~12)를 진행하고 있고, 결선은 2027년 3월 싱가포르 현장에서 열립니다.

    양팔 로봇이 챔버를 조립하는 시뮬레이션 장면 (출처: 대회 공식 시연 영상)
  2. 대회 Intrinsic

    AI for Industry Challenge

    시뮬레이션에서 UR5e 로봇 팔이 케이블을 지정된 포트에 꽂는 산업 자동화 과제에 팀으로 참가했습니다.

    • 카메라 3대와 힘/토크 센서로 포트 위치·자세를 추정하기 위한 img2pos 학습 데이터 자동 수집 파이프라인 설계
    • 거리·횡방향·카메라 각도 층화 샘플링, 근접 구간(50/10/5/2mm) 집중 샘플링
    • 카메라·controller·TF 타임스탬프 동기화, Gazebo 병렬 headless 수집
    Gazebo 시뮬레이션에서 UR5e 로봇 팔이 케이블을 포트로 옮기는 장면
  3. 대회 AI·SW중심대학

    AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : AI부문

    교내 최우수상 · 본선 진출

    NLP·AI Agent 과제로 교내 대회에서 최우수상을 받고 전국 본선에 진출했습니다.

    • 본선: mDeBERTa 베이스라인, Qwen 기반 번역 데이터셋 생성
    대회 대표 이미지 (출처: Dacon)
  4. 프로젝트

    Secern AI Workshop — 얼굴 위조 탐지

    사진·영상을 이용한 얼굴 인증 위조 공격을 판별하는 라이브니스(Liveness) 탐지 모델을 개발했습니다.

    • MiniFASNetV2 사전학습 백본 + 이진 분류 헤드
    • MSU-MFSD, Idiap Replay-Attack 데이터셋, 영상 프레임 샘플링
    • 이미지·영상·웹캠 추론 지원
    CelebA-Spoof, MSU-MFSD, Idiap Replay-Attack 데이터셋 간 도메인 차이를 비교한 히트맵
  5. 대회 Dacon

    구조물 안정성 물리 추론 AI 경진대회

    66위 / 484팀

    두 시점의 구조물 이미지로 10초 안에 붕괴하는지 예측하는 시각 기반 물리 추론 대회에 팀으로 참가했습니다.

    대회 대표 이미지 (출처: Dacon)
  6. 대회 Kaggle

    Vesuvius Challenge – Surface Detection

    484위 / 1391팀

    화산재에 묻혀 탄화된 고대 두루마리의 CT 스캔에서 종이 표면을 찾아내, 두루마리를 가상으로 펼치기 위한 모델을 만드는 연구 대회입니다.

    대회 대표 이미지 (출처: Kaggle)

2025

  1. 대회 Dacon

    제2회 Medical AI (MAI) 경진대회

    12위 / 477 (상위 2.5%)

    유전자 데이터를 다루는 의료 AI 대회입니다.

    대회 대표 이미지 (출처: Dacon)
  2. 대회 Dacon

    K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회 Track1

    79위 / 937 (상위 8.4%)

    축구 경기 시계열 데이터를 다루는 스포츠 AI 대회입니다.

    대회 대표 이미지 (출처: Dacon)
  3. 대회 세종대 SW중심대학사업단

    세종 AI Challenge 2025F

    Q2 유형 1위 / 28팀

    세종대 학생 대상 AI 경진대회입니다.

    대회 대표 이미지 (출처: Kaggle)
  4. 대회 Dacon · 헥토

    HAI! Hecto AI Challenge 2025 상반기

    98위 / 748 (상위 13%)

    헥토 채용 연계 이미지 분류 대회입니다.

    대회 대표 이미지 (출처: Dacon)

2024

  1. 대회 Dacon

    2024 생명연구자원 AI활용 경진대회

    17위 / 940 (상위 1.8%)

    유전체 변이 데이터로 암 종류를 분류하는 대회입니다.

    • 외부 데이터(TCGA) 보강, SMOTE·ADASYN으로 클래스 불균형 처리
    • 논문에서 착안한 변이 피처 추가로 점수 0.119 → 0.502
    대회 대표 이미지 (출처: Dacon)