진행 사항 정리 및 공헌점 정리

기존의 Deepsort를 발전시켜, Face Recognition을 도입하고, 평가한다.

프로젝트 중간 점검과 진행 방향을 결정한다.

프로젝트 중간 점검과 진행 방향을 결정한다.

프로젝트 중간 점검과 진행 방향을 결정한다.

추후 방향성을 정립한다.

설계대로 코드를 작한다.

시행착오 후 프로젝트 설계를 진행한다.

프로젝트 진행 사항을 적고 시행착오를 적는다.

Tracker algorithm인 DeepSort 조사를 진행한다.

Detection algorithm인 SSD 조사를 진행한다.

Objective SSD Detector의 결과를 기반으로 DeepSort알고리즘을 적용시킨 Face Tracker를 제작한다.

꿈을 이루기 위해 나보다 먼저 앞길을 가본 사람에게 조언을 구할 수 있는 서비스

청각장애인들분이 겪는 어려움을 바탕으로, 이를 해결할 수 있는 서비스를 기획하였다.

Google NMT api와 kobert를 사용하여 감성 분석을 진행하고, 서비스에 탑재하였다.

PyQt5를 사용하여 Gui기반 데이터 증대 프로그램을 제작하였다.

공공자전거의 최적 위치를 수요와 리밸런싱을 고려하여 제시하였다.

결과를 분석한다.

예측된 후보군의 수요를 기반으로 최적 후보군을 선정한다.

제공된 자전거 거치대 정보를 기반으로 후보군의 수요를 예측한다.

남은 EDA를 진행하고 후보군을 생성한다.

탐험적 데이터 분석을 통해 아이디어를 얻는다.

탐험적 데이터 분석을 통해 아이디어를 얻는다.

남은 전처리를 진행하고 탐험적 데이터 분석을 진행한다.

주어진 데이터를 전처리한다.

현대 제철의 결로 데이터를 가지고 결로 예측을 진행하였다.

React를 사용하여 동적인 느낌이 나는 movie app을 만들어보았다.

카카오톡 디자인을 클론 코딩해보았다.

COVID-19가 발생한 이후, 관련 데이터를 제공하는 프로젝트이다.

사람의 동작을 데이터화 하여 춤 저작권을 구축하는 프로젝트이다.

KAC한국공항공사의 항공 데이터를 가지고 지연편 예측을 진행하였다.

시청 관내 식당의 식수인원을 예측하는 모형을 제작하였다.