ABOUT ME
물류자동화 설비를 점검하며 정상값과 오류값을 비교하고, 동작 순서와 위치 보정으로 문제를 좁혀 왔습니다. 지금은 그 경험을 로봇 제어, 센서 연동, 객체탐지 시스템 구현으로 이어가고 있습니다.
기능을 만드는 것에서 한 걸음 더 나아가, 입출력 조건과 오류 상황을 확인하고 팀이 다시 사용할 수 있도록 기록합니다.
SELECTED PROJECTS
담당 범위와 문제 해결 과정을
프로젝트별로 정리했습니다.
무선 Leader–Follower 로봇 팔
조작용 로봇 팔의 자세를 무선으로 전달하고, 저장한 자세를 반복 실행하는 시스템입니다.
키패드로 운전 모드와 프리셋을 선택하고, TFT LCD에 4축 위치와 운전 상태를 표시했습니다. 자세 데이터를 플래시 메모리에 저장해 Auto 모드에서 다시 실행하도록 구성했습니다.
Polling 수신의 반복 대기가 제어 주기에 영향을 주는 것을 확인하고 인터럽트 기반 수신으로 변경했습니다. STM32 클럭과 UART 통신 속도의 불일치를 조정하고 HC-05의 Master·Slave 역할을 다시 설정해 연동을 확인했습니다.
팀 프로젝트의 UI·티칭·통신을 공동 구현했습니다.
AI 산업현장 안전 감지
안전모·안전조끼 미착용과 위험구역 접근을 감지해 화면과 음성으로 경고하는 시스템입니다.
학습 검증 지표이며, 실제 현장 판별 정확도·장치 처리 속도와는 구분합니다.
공개 데이터의 이미지·라벨 불일치를 확인하고 helmet·vest 2개 클래스로 통일했습니다. 추가 크롭 데이터 4,000장을 검수하고 입력 크기 416으로 학습했습니다. 검증 데이터는 1,200장, 마지막 Recall은 0.885입니다.
IR 신호가 있을 때 추론을 활성화하고, 카메라는 최신 프레임 한 장만 유지했습니다. 센서·카메라·스피커를 독립 모듈로 나누고 같은 경고의 반복을 30초 간격으로 제한했습니다. 위험구역 경고가 PPE 경고보다 먼저 나오도록 우선순위를 두었습니다.
화면 UI는 팀원 담당입니다. 개인 담당은 객체탐지 모델과 하드웨어·임베디드 구동입니다.
03 / ROS2 NAVIGATION
순차 미션을 구성하고
구간별 제어 조건을 나눴습니다.
순차 자율주행과 라이다 기반 PD 제어
Nav2로 여러 목표를 순서대로 방문하고, 마지막 작업 위치에서는 방향 정렬 후 라이다 거리값으로 후진 도킹하는 미션을 구현했습니다.
중간 지점은 불필요한 최종 방향 보정을 줄이고, 마지막 A 지점은 위치 3cm·방향 약 1.15°의 설정으로 도킹 준비 자세를 맞췄습니다. 목표가 성공한 경우에만 다음 목표를 전송했습니다.
주행 영상에서 좌우 진동을 분석하고 속도, 주시거리, 각가속도와 Costmap 갱신 주기를 조정했습니다. 후진 도킹에는 뒤쪽 라이다의 중앙값과 저역통과 필터, PD 제어를 적용했습니다.
교육용 시뮬레이션 결과입니다. 최종 안정화 설정의 반복 주행 검증과 실물 로봇의 반복 정밀도 측정은 추가 과제입니다.
TECHNICAL SKILLS
프로젝트 구현과 학습 범위를 구분합니다.
ROS2 · Nav2 · AMCL · UART · Bluetooth
노드·토픽·Action 연동, 순차 주행 미션, 로봇 팔 티칭과 무선 통신
C · C++ · STM32 · FreeRTOS · Raspberry Pi 5
UI·상태 판단 로직, 센서 입력 처리, 카메라·스피커 모듈 구현
Python · YOLO11n · 데이터 검수
PPE 객체탐지 모델 학습·검증, 추론 조건과 영상 입력 연동
AutoCAD · UG NX · PowerMILL · PLC 기초
기계설계·가공 기반, 장비 셋업·PM·유지보수, 시퀀스와 서보 티칭
FIELD EXPERIENCE
설비의 입력, 상태, 동작 순서를
함께 확인해 온 경험입니다.
협력사 에스앤에스 소속
장비 셋업 · PM · 유지보수
캠퍼스 내 장비 진행상황과 인증 이슈를 담당자들과 공유협력사 에스에프시스템 소속
NRD 물류자동화 설비 유지보수
위치 보정과 반복 오류 대응설비 운영 · 보전
공조냉동설계
NRD 천장 이송장비의 적재·하역 오류를 확인하며 정상 상태와 오류 상태의 위치값을 비교했습니다. 매뉴얼을 기준으로 파지부·승강부 동작과 자동 위치 보정 기능을 확인했습니다.
파지부·승강부를 정상 범위로 교정한 뒤 빈 캐리어로 반복 시험하고, 점검 기준과 조정 항목을 동료들에게 공유했습니다.
EDUCATION & DIRECTION
희망 직무
로봇 소프트웨어, 임베디드·펌웨어, 비전 AI 개발 직무를 중심으로 역량을 쌓고 있습니다.
기술영업 업무를 초기에 경험한 적이 있습니다. 경험 범위는 제한적이지만, 현장·장치에 대한 이해를 바탕으로 기술을 설명하고 고객 요구를 이해하는 기술영업·기술지원 직무에도 관심이 있습니다.
