| Name | Yongmin Park (박용민) |
| Academic Affiliation | 경기대학교(수원) · 컴퓨터공학전공 (Entered in 2022) |
| Academic Status | 3rd-Year Undergraduate Student |
| Current Focus | Classical Statistical Learning Method · Modern Deep Learning Foundations |
| Current Work | Independent Deep Learning Study |
| add28482848@kyonggi.ac.kr |
Exploring diverse AI domains by studying the principles behind modern models and designing reproducible research pipelines from experimentation to deployment.
- Optimization algorithm과 learning dynamics의 mathematical analysis
- Attention, Vision Transformer의 architecture 및 information flow
01 · MediScope 
CNN 기반 Chest X-ray classification model과 Grad-CAM 시각화 기법을 web application으로 통합한 의료영상 판독 보조 프로토타입.
- Multi-label classification과 Grad-CAM을 결합한 AI architecture 설계
- Data preparation, model training, inference, service integration을 잇는 end-to-end R&D pipeline 구축
스탠퍼드 머신러닝 그룹이 공개한 CheXpert 데이터셋을 활용해 의료영상 분류 모델의 학습·평가 파이프라인을 검증한 전통적인 ML PoC.
- Uncertainty label policy를 포함한 data preparation과 model training workflow 설계
- Class-wise evaluation, threshold tuning, error analysis, Grad-CAM 기반 inference flow 구현
- 2026 한국정보기술학회 하계종합학술대회 대학생 논문경진대회 우수논문상 은상
03 · Maverick 
Dive into Deep Learning의 수식과 algorithm을 PyTorch로 재구성한 학습 repository.
- Linear Regression과 Classification부터 CNN, RNN, Attention, Transformer까지 Modern 딥러닝의 핵심 model을 scratch 부터 구현
- Low-level algorithm과 PyTorch abstraction을 비교하며 tensor shape, data flow, training behavior 검증
