- Github Profile
(https://github.com/kumass2020) - CV
(https://kumass2020.github.io/2023-Fall-CV/)
Kubernetes와 컨테이너 기술을 사용해 Cloud 기반 연합학습 플랫폼을 구현.
플랫폼은 서버 클러스터의 배치부터 클라이언트 처리, 모델 처리 파이프라인, 로그 처리 파이프라인까지 end-to-end 관리 및 시각화가 가능.
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FedOps Web
(http://ccljhub.gachon.ac.kr:40020/)- FedOps Platform을 Web에 배포.
- FL-Client 관리, FL-Server 상태 확인, FL 학습, 결과 성능 모니터링을 손쉽게 Web에서 확인가능.
- AWS S3, WandB API를 사용해 모니터링 및 시행 별 Global Model 다운로드 지원.
- React와 Node.js(Koa, SocketIO)를 통해 Web 전반을 구현하였음.
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FedOps
(https://github.com/gachon-CCLab/FedOps)- FedOps Open-source Project.
- 모든 fl-client와 server 코드가 담겨있으며 라이브러리로 쉽게 설치-사용 가능.
- client, server 코드 구현 전반에 관여하였음.
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FedOps Paper works
(https://github.com/kumass2020/FedOps-Chunk-Benchmark)- FL Client Simulation <- Kubernetes Job을 통한 Pod 배치 / CPU 성능 분포 시뮬레이션.
- FL Client Docker Image Build를 위한 Dockerfile.
- FL Server / Client Code (+ Dataset, DataLoader, Model, Evaluator, ...)
- FL 결과 시각화.
- Flower Framework를 Client Selection / Training & Communication Time Measurement를 위해 대폭 수정.
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FL Client
(https://github.com/gachon-CCLab/fl-client)- 연합학습 클라이언트의 배포판.
- Docker ver.와 Shell ver.로 구분.
- 설치를 위한 Document 지원.
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FL Server
(https://github.com/gachon-CCLab/Flower_Server)- FL Aggregation, Global Model Optimization 수행.
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FedOps Web (Working)
(https://github.com/kumass2020/FedOps-Web)- 연합학습 플랫폼을 웹으로 지원.
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Kubernetes Resources Collector
(https://github.com/kumass2020/K8s-Resource-Collector)- Kubernetes 클러스터의 모든 자원 정보를 수집.
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In/Out Management Server
(https://github.com/kumass2020/InOutManagement-Server)- 사용자가 재실 상태인지 여부를 구분해주는 프로그램.
- 재실 상태가 아닐 경우 필요 없는 기기를 종료해주는 식으로 작동 가능.
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In/Out Management Client (Android) (BLE ver.)
(https://github.com/gachon-CCLab/KEICO-RP-BLE-inoutManagement)- BLE 통신을 사용해 사용자가 재실 상태인지 여부를 구분해주는 클라이언트.
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In/Out Management Client (Android) (WiFi ver.)
(https://github.com/kumass2020/WiFi-InOutManagement-Android)- WiFi 통신을 사용해 사용자가 재실 상태인지 여부를 구분해주는 클라이언트.
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Electricity Bill Calculator
(https://github.com/gachon-CCLab/KEICO-Electricity-Bill-Calculator)- 전력 사용량 데이터로부터 실시간으로 요금을 계산하고 서버로 값을 전송.
- 한국전력 사이트 크롤링을 통해 요금을 동기화.
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Electricity Rates Comparison Web Server
(https://github.com/kumass2020/KEICO-Electric-Rates-Comparison-Web-Server)- 요금제에 따른 유불리를 비교하는 웹 시각화와 서버를 구현.
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Electricity Prediction
(https://github.com/kumass2020/Electricity-Prediction-RNN-LSTM)- RNN, LSTM 모델과 전력 사용량 데이터를 활용해 다음 전력 사용량을 예측.
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Energy Monitoring Web
(https://github.com/kumass2020/energy-monitoring-system)- 전력 사용량 시각화.
- Person Recognition
(https://github.com/kumass2020/Multi-Modality-Person-Recognition)- ECG와 PPG 파형 데이터와 XGBoost 모델을 활용해 개인 인식.
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Algorithms
(https://github.com/kumass2020/Algorithms-Problems) -
Deep Learning + Computer Vision
(https://github.com/kumass2020/2023-1-PyTorch-Lecture) -
PyTorch Playground
(https://github.com/kumass2020/PyTorch-Playground) -
Multi Layer Perceptron (MLP)
(https://github.com/kumass2020/NeuralNetwork-MultiLayer-Perceptron) -
Genetic Algorithm
(https://github.com/kumass2020/GA-Maximum-fx-Algorithm) -
React Programming
(https://github.com/kumass2020/react-app-test) -
Raspberry Pi Sensors
(https://github.com/kumass2020/RaspberryPi-Sensors-Nodejs/settings) -
Android Programming
(https://github.com/kumass2020/Android-JAVA-Programming)
(https://github.com/kumass2020/Android-Fundamental) -
JSP Programming
(https://github.com/kumass2020/jsp-health-platform) -
Capstone Project
(https://github.com/dev-yun/health_partner)- 졸업 프로젝트로 진행한 온라인 헬스 PT 매칭 플랫폼.
- Melon Ticketing Bot (사이트 취약점 및 보안 문제로 Private)
- Captcha 문제를 Image Processing (noise reduction)과 ML 라이브러리로 해결.
- Interpark Ticketing Bot (Private)
- Captcha 문제를 Image Processing (noise reduction)과 ML 라이브러리로 해결.
- Naver Smartstore Alert
(https://github.com/kumass2020/Naver-Smartstore-Alert/tree/main)
- Screen To Gif
(https://github.com/NickeManarin/ScreenToGif)