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하상우

ML Engineer · 의료 AI · 온디바이스 최적화
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요약

의료 AI를 제품화까지 해 본 5년차 ML 엔지니어입니다. 딥노이드에서 흉부 X-ray AI로 식약처 인허가를 통과시키고 Nature npj Digital Medicine에 1저자 논문을 출판했습니다. 현재 노을에서 자궁경부 세포 분석 AI를 담당하고 있으며, 현미경 슬라이드 기반 온디바이스 검출부터 LLM 활용 진단 보고서 생성까지 파이프라인 전체를 설계했습니다. 이전에는 휴먼아이씨티에서 건설현장 안전 AI를 개발했습니다.

경력
ML Researcher — 노을주식회사
자궁경부 세포 분석 AI (CER 제품) · 용인
소프트웨어 엔지니어 — (주)휴먼아이씨티
Alphai PlantVision AI · 서울
소프트웨어 엔지니어 — (주)딥노이드
흉부 X-ray AI (DC-XR 시리즈) · 서울
논문
Lee, S.Y., Ha, S., Jeon, M.G. et al. "Localization-adjusted diagnostic performance and assistance effect of a computer-aided detection system for pneumothorax and consolidation." npj Digital Medicine 5, 107 (2022). doi:10.1038/s41746-022-00658-x1저자
기술
언어 Python (주력, 6년+), C/C++, Shell Script, TypeScript, Java ML / DL PyTorch, TensorFlow, ONNX, TensorRT, model pruning/quantization, knowledge distillation 의료 AI Whole-slide image 분석, 객체 검출 (YOLO, Faster R-CNN), 분류, MIL, stain normalization LLM / Agent RAG 파이프라인, LLM 기반 보고서 생성, tool-calling, 에이전트 조율, ResearchOps DAG 데이터 NumPy, Pandas, OpenCV, t-SNE, pseudo labeling, diffusion 기반 증강, 레이블 오류 검출 인프라 Linux, Docker, Git, CI/CD, 온디바이스 배포, GPU 클러스터 관리 AI 도구 Claude Code, Cursor, Codex CLI, Gemini CLI
학력
석사 컴퓨터공학 — 울산과학기술원(UNIST)
논문: "Predicting the Location of Injured People in Disaster Zones using Deep Learning"
gCBAM(gated CBAM) 어텐션 및 Feature-Highlight Annotation 제안, 재난 지역 부상자 밀도 추정. 학점 3.33/4.3
학사 전자공학 & 컴퓨터공학 (복수전공) — 경희대학교
학점 3.08/4.3
오픈소스 & 사이드 프로젝트
수상 및 자격
언어
한국어 원어민 영어 업무 수준 — UNIST에서 외국인 지도교수 하 연구 수행, 사내 외국인 팀원과 협업 경험
병역
구분 전문연구요원 특례 만료 (2020.07 – 2023.07)