SeunguookLim: 본질을 탐구하는 머신러닝 개발자

Contact.

Email. ysoo145@gmail.com
Git. https://github.com/ysoo14
LinkedIn. https://www.linkedin.com/in/seunguook-lim-54a65819b/

Introduce

안녕하세요. 본질을 탐구하는 머신러닝 개발자 임승욱입니다. 인공지능학과에서 석사 과정을 졸업하는 동안 머신러닝, 그 중에서도 자연어 처리(NLP)에 관련된 연구를 진행해왔습니다. 연구를 진행하면서 데이터 분석부터 전처리, 모델링 및 검증까지 연구에 필요한 모든 역량을 키워왔습니다.

본질을 탐구하는 개발자로 성장하기 위해 노력해왔습니다. ‘데이터는 인공지능의 본질’이라는 믿음으로 데이터를 분석하며 연구에 대한 Idea & Intuition을 얻었습니다.

끈기를 갖고 연구를 진행해왔습니다. ERC(Emotin Recognition in Conversation) task에 대해서 딥러닝을 활용해 Dialogue Modeling에서 저만의 방법을 제시해왔고 성능을 향상 시켜왔습니다.

7천개가 넘는 발화를 반복하여 직접 읽어가며 분석할 만큼 데이터를 중요시하는 자세와 데이터 분석을 통해 저만의 방향을 고안하는 능력 그리고 성능을 향상시켜온 경험은 저만의 차별화된 강점이라고 생각합니다.

Skill

Python, Pytorch, huggingface/transformers

Interest

Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing

Research(ERC task)

RNN model for Emotion Recognition in Dialogue by incorporating the Attention on the Other’s State (Oct 2020 - Dec 2020)
- RNN 모델을 활용해 화자의 감정을 유추한 연구
- baseline 모델인 DialogueRNN 보다 높은 성능을 보임
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 우수논문 선정
- The Journal of KIISE, 2021, vol.48, no.7
Utterance-level Emotion Recognition using Emotional Consistency in Conversation (Jan 2021 - Apr 2021)
- 데이터를 분석하며 일관된 감정이 유지되는 경향을 확인, 대화 전후 문맥을 모델링하여 해당 발화의 감정을 유추
- Transformer를 활용해 전후 문맥을 각각 모델링
- 1번 연구보다 0.6% (F-1 score) 향상
Speaker-Aware Pretrained BERT for Emotion Recognition in Conversation (May 2021 - Dec 2021)
- ERC를 위한 새로운 pre-training 방법 제시, Speaker Classification
- Hierarchical BERT 모델
- IEMOCAP Dataset에 대해서 67.16% (F-1 score) 달성, MELD Dataset에 대해서 64.28% (F-1 score) 달성

Work Experience

RMS, Software Engineer Intern (Dec 2019 - June 2020)
- 브라우저 테스팅을 위한 Ruby on Rails 코드 디버깅
- 새로운 System Architecture 설계
- 클라이언트의 요청을 처리하기 위해 24시간 대기하고 있던 물리적 서버를 AWS Lambda를 활용해 시스템 구조를 리뉴얼
Kollabo Market, Application Developer (Dec 2019 - June 2020)
- 미국내 한인 커뮤니티 중고거래 어플 스타트업
- 구글 플레이스토어 및 App Store에 어플 release

Education

동국대학교 컴퓨터공학과 학사, Mar 2012 - Feb 2019
동국대학교 인공지능학과 석사, Sep 2019 - Dec 2021

Seunguook Lim