| 프로젝트명 | 내용 요약 | 기술스택 | 세부내용 |
|---|---|---|---|
| Autoware·CARLA 연동 자율주행 스택 학습 (인턴) | Autoware 기반 자율주행 모듈을 CARLA 서버와 연동하며 스택 구조와 데이터 흐름 분석·실습 | Autoware CARLA ROS2 Ubuntu Python/C++ rviz2 |
- 인턴십에서 Autoware 기반 자율주행 모듈을 CARLA 서버와 연동하며 시뮬레이션 환경에서 스택 동작 구조 학습 - 센서/인지/판단/제어 모듈 간 ROS2 토픽·데이터 흐름을 추적하며 자율주행 파이프라인 이해도 향상 - 시나리오 주행 및 모듈 연동 테스트를 통해 자율주행 스택 통합 관점의 실무 환경 경험 |
| CARLA·ROS2 자율주행 시뮬레이션 스택 | CARLA에서 ROS2 기반으로 인지→판단→제어까지 연결해 시나리오 주행 | CARLA ROS2(Foxy/Humble) Ubuntu Python/C++ OpenCV rviz2 |
- CARLA 환경에서 ROS2 기반 인지→판단→제어 파이프라인을 통합해 주행 기능 구현 - 객체 인식/추적 + 장애물 회피 경로 생성 + 추종 제어까지 연결해 시나리오 주행 수행 |
| YOLO 실시간 객체인식 최적화 | YOLO 학습·평가 파이프라인 구축 후 TensorRT 등으로 추론 성능 개선, 실시간 시각화까지 구성 | Python PyTorch YOLOv11 CUDA ONNX TensorRT OpenCV |
- YOLO 기반 객체탐지 학습 파이프라인 구성 및 성능 비교/평가 - TensorRT 변환 등으로 추론 속도 개선, 후처리/시각화 포함 실시간 탐지 흐름 완성 |
| BMS 상태추정 알고리즘 | 3RC 등가회로 모델 + EKF로 SOC 추정, 실측 기반 파라미터 추정과 SOC별 LUT로 전압 오차 감소 | Python MATLAB Simulink |
- 3RC 등가회로 모델과 EKF로 SOC 상태추정 구현 - 실측 데이터 기반 파라미터 추정 + SOC별 LUT로 전압 추정 오차 감소 |
| 민원 도우미 AI 에이전트 (해커톤) | n8n 워크플로우로 민원 글 자동 분류 및 답변 초안 생성 | n8n Upstage LLM Webhook/REST |
- n8n 워크플로우로 민원 자동 분류·답변 보조 에이전트 설계/구현 - 제목·본문 분석으로 담당 부서 추천 + 답변 초안 자동 생성으로 처리 시간 단축 |
| Verilog 기반 미니 CPU/컴퓨터 시스템 구현 | Verilog로 32-bit ALU + 소형 메모리 + 제어로직 구성, 기본 ISA 흐름 검증 | Verilog HDL Quartus Prime ModelSim |
- 32bit ALU + 8Byte 메모리 + 컨트롤 로직 설계/구현 - AND/SUB/LOAD/STORE/BEQ/BNE 지원, LOAD/STORE/분기 검증으로 ISA 흐름(연산→메모리→분기) 완성 |
| UART 드라이버 | BeagleBone에서 하드웨어 UART 없이 GPIO 토글로 UART 송수신 구현 | C Linux(Ubuntu) |
- 하드웨어 UART 없이 소프트웨어만으로 2핀 UART 통신 구현 - GPIO 토글/타이밍 제어로 프레이밍 구성, 송수신 루틴 분리로 드라이버 형태 정리 |
| 감정 인식 기반 스마트 디퓨저 | 라즈베리파이에서 얼굴 감정(7종) 분류 후 향을 자동 발향, 외부 장치 연동까지 통합 | Python OpenCV TensorFlow |
- Raspberry Pi 5에서 얼굴 이미지를 7가지 감정 분류 후 향 자동 발향 구현 - 모터/디스플레이/카메라 연동으로 인식→판단→구동 통합 동작 완성 |
| FPGA 기반 SoC IP 설계 | 버튼 입력을 이벤트로 바꾸는 HW IP를 설계해 SoC에 통합, SW에서 받아 게임 로직 데모 | Vivado Verilog Zynq/SoC |
- 버튼 입력을 이벤트로 변환하는 HW IP 설계 후 SoC 통합 - SW로 이벤트 전달받아 간단한 게임 로직 구현, HW–SW 연동 데모 완성 |
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