한지성 Email & Phone Number

• 불 감지 프로젝트 (2018.10 ~ 2019.2) 불과 관련된 영상 데이터를 통해서 불 감지 모델을 적합하는 프로젝트 CNN과 RNN 기반의 모델 구현 및 2019 ICAIIC에서 논문 포스터 발표 진행• 미세먼지 감지 프로젝트 (2019.3 ~ 2019.6) 영상 데이터와 DQN을 활용하여 미세먼지의 농도를 구분할 수 있는 모델 적합하는 프로젝트 미세먼지를 구분하기 위한 영상 데이터 전처리 역할 수행• 자율 주행 자동차 차선 변경 프로젝트(2019.10 ~ 2020.2) SUMO시뮬레이션 환경을 활용해서 자율주행 자동차 차선변경을 하는 에이전트 적합 시뮬레이션 환경 ( state, reward ) 정의 및 DQN 기반의 알고리즘 구현 및 에이전트 적합• 가이드와이이어 네비게이션 제어 소프트웨어 개발(2020.09 ~ ) 현실문제를 해결하기 위하여 Unity를 이용해서 시뮬레이터 개발 시뮬레이터를 활용하여 분산처리 강화학습으로 모델 개발 동물실험에서 원하는 목표지점까지 가이드와이어 도달 성공(https://www.youtube.com/watch?v=mzPSajOEKOA) 강화학습의 혈관 속 탐험 (부록)https://medipixel.io/products/blog/%EA%B0%95%ED%99%94%ED%95%99%EC%8A%B5%EC%9D%98-%ED%98%88%EA%B4%80-%EC%86%8D-%ED%83%90%ED%97%98-%EB%B6%80%EB%A1%9D-%ED%98%84%EC%8B%A4-%EC%84%B8%EA%B3%84%EB%A1%9C%EC%9D%98-%ED%83%90%ED%97%98 • 슈퍼 마리오 에이전트 만들기 Dueling DQN 활용하여 슈퍼마리오 클리어할 수 있는 에이전트 Github : https://github.com/jiseongHAN/Super-Mario-RL• 강화 학습 논문 구현 Value-based 알고리즘과 Policy-based 알고리즘 구현 Github : https://github.com/jiseongHAN/reinforcement논문[1] Han J., Cho K., Lim W. and Kim S.* (2020) Reinforcement learning guided by double replay memory with applications to autonomous cars, in revision[2] Kim S., Jung S., Yang S., Han J., Lee B., Lee J. and Han S. (2019) Vision-based Deep Q-learning Network Models to Predict Particulate Matter Concentration Levels using Temporal Digital Image Data, Journal of Sensors (SCIE)[3] Han J., Kim G., Lee C., Hwang U., Han Y. and Kim S. (2019) Predictive Models of Fire via Deep learning Exploiting Colorific Variation, ICAIIC 2019 Conference Proceedings.https://github.com/jiseongHAN

• 

  건국대학교

  통계학