👋 Hi, I'm Soyun Park
🎓 INU Embedded Systems Engineering
🔧 Experienced in Embedded Systems, AI Vision, and IoT, applying real-time sensor fusion to safety and mobility projects.

• 🚙 HMGICS 파이널 공정 디지털 트윈 – Unreal Engine 프로젝트 (2026.06)

  👉 Unreal Engine 공장 환경 구성 / 차량 팝업 UI 구현 → 시트·휠·타이어 공정 환경과 공정 상태 표시 기능 구현

  • 역할: Unreal Engine 공장 배경 구성 / Blueprint 기반 차량 정보 UI 구현

  • 내용: HMGICS의 자동차 파이널 공정을 참고하여, Unreal Engine 기반 스마트팩토리 디지털 트윈 환경의 공장 배경과 차량 정보 확인 기능을 구현

    • 공장 배경 구성: 파이널 공정 환경을 표현하기 위해 공장 전체 배경, 바닥, 벽, 천장 분위기 구성
    • 조명 구성: 공장 내부가 실제 생산 환경처럼 보이도록 조명 배치 및 밝기 조정
    • 기둥 및 구조물 구성: 공장 공간감을 표현하기 위한 기둥, 프레임, 기본 구조물 배치
    • 라인 시각화: 차량 이동 흐름과 공장 동선을 구분할 수 있도록 바닥 라인 및 색상 적용
    • 머티리얼 적용: 바닥, 라인, 공장 구조물에 머티리얼을 적용하여 공장 환경의 시각적 완성도 개선
    • 차량 정보 팝업 구현: 차량 클릭 시 현재 공정 정보와 상태를 확인할 수 있는 UI 팝업 구현
    • 공정 상태 표시: 차량의 현재 공정, 공정 상태, 진행 현황 등을 팝업창에 표시하도록 구성
    • Blueprint 활용: 차량 클릭 이벤트, 위젯 생성, UI 표시 및 제거 흐름을 Blueprint로 구현

  • 기술: Unreal Engine, Blueprint, UMG Widget, Level Design, Material, GitHub

  • 성과:

    • HMGICS 파이널 공정 컨셉을 참고하여 Unreal Engine 기반 공장 배경 구현
    • 조명, 기둥, 바닥 라인, 머티리얼을 활용해 스마트팩토리 환경의 시각적 완성도 개선
    • 차량 클릭 시 공정 상황과 상태를 확인할 수 있는 차량 정보 팝업 UI 구현
    • 단순 배경 제작에 그치지 않고, 차량 상태 정보를 확인할 수 있는 인터랙션 기능까지 연결

• 📊 설비·환경 통합 관제 시스템 – SCADA 프로젝트 (2026.05)

  👉 Frontend / DB / MQTT 데이터 수집 담당 → 로그인·회원가입, 사용자 관리, 비상 알람, 공정 페이지, 설비 데이터 수집·DB 저장

  • 역할: Frontend / DB / MQTT 데이터 수집 담당

  • 내용: 스마트팩토리 환경에서 설비·공정·환경 데이터를 통합 모니터링하는 SCADA 기반 관제 시스템 개발

    • Frontend 구현: Vue 3 기반 화면 구현 및 전체 페이지 UI 시인성 개선
    • 로그인 / 회원가입: 사용자 로그인, 회원가입, 인증 관련 화면 구성
    • 사용자 관리: 관리자 관점의 사용자 목록 조회, 계정 상태 및 역할 관리 화면 구현
    • 비상 알람: 설비 이상 상황을 빠르게 확인할 수 있는 비상 알람 UI 구성
    • 공정 페이지: 공정별 설비 상태를 확인할 수 있는 모니터링 화면 구현
    • 데이터 수집: Python으로 MQTT 기반 설비 데이터 발행 구조 구축
    • 데이터 연동: Node-RED에서 MQTT 데이터를 수신하고 MySQL DB에 저장하는 흐름 구현
    • 협업: FE 협업 세팅 가이드 작성, 브랜치 전략 및 PR 기반 협업 참여

  • 기술: Vue 3, Pinia, Vue Router, Axios, Tailwind CSS, ECharts, Python, MQTT, Node-RED, MySQL, GitHub

  • 성과:

    • 설비 데이터 생성 → MQTT 송신 → Node-RED 수신 → DB 저장 → Frontend 시각화로 이어지는 데이터 흐름 경험
    • 로그인, 회원가입, 사용자 관리, 비상 알람, 공정 모니터링 등 관제 시스템 주요 화면 구현
    • 단순 화면 구현을 넘어 데이터 수집·저장·조회·시각화 흐름을 함께 이해하며 Frontend 개발 진행
    • FE 개발 환경과 협업 규칙을 정리하여 팀 개발 효율 개선

• 🏭 AMHS(Automated Material Handling System) 모니터링 및 관리 시스템 – 스마트팩토리 프로젝 (2026.04)

  👉FE2 프론트엔드 개발 → 장비 목록, 알림 이력, 로그인, 정비 관리, 임계값 설정, 추적 분석 페이지 중심 구현

  • 역할: FE2 프론트엔드 개발
  • 내용: 반도체/스마트팩토리 환경의 AMHS(Automated Material Handling System)에서 사용되는 OHT, AGV 등 물류 장비의 상태를 모니터링하고 관리할 수 있는 웹 기반 프론트엔드 시스템 개발
    • 담당 페이지 구현: 장비 목록(SC-03), 알림 이력(SC-04), 로그인(SC-05), 정비 목록(SC-06), 정비 상세(SC-07), 임계값 설정(SC-08), 장비 추적 분석(SC-10) 페이지를 담당하여 사용자 흐름에 맞는 화면 구조와 기능 구현
    • 세부 화면 구성: 장비 상태 배지, 테이블 기반 목록 UI, 알림 히스토리 탭, 정비 상태 전이, 관리자용 임계값 설정, 추적 분석 차트 등 실제 운영 화면 중심으로 구현
    • 공통 컴포넌트 및 구조 설계: AppLayout, StatusBadge, DataTable, FilterBar, alertStore, authStore, router 구조를 담당하며 재사용 가능한 UI와 공통 구조를 설계
    • 상태관리 및 인증 처리: Pinia를 활용해 로그인 상태, 사용자 역할, 알림 데이터, 화면 상태를 관리하고 라우트 가드 및 역할(Role) 기반 메뉴 분기 적용
    • 실시간 알림 기능 구현: STOMP + SockJS 기반 WebSocket 구조를 적용해 서버 알림 토픽을 구독하고, 수신 메시지를 alertStore와 Toast UI에 반영하여 미확인 알림 개수와 실시간 알림 표시 구현
    • 차트 및 데이터 시각화: ECharts를 활용해 장비 추적 분석, 센서 데이터, 통계성 화면을 시각화하고 데이터 흐름에 맞춰 mock 기반 개발 후 API 연동 구조로 확장
    • API 연동: Axios와 JWT 인터셉터를 적용해 로그인, 장비 조회, 알림 이력, 정비 데이터, 임계값 설정 등 인증이 필요한 요청을 처리할 수 있도록 구성
  • 기술: Vue 3, Vite, Pinia, Vue Router, Axios, ECharts, STOMP, SockJS, CSS Variables, Composable Pattern, Docker, Nginx
  • 성과:
    • AMHS 운영에 필요한 장비 조회, 알림 확인, 정비 관리, 분석 기능을 웹 UI로 구현하며 스마트팩토리 프론트엔드 실무 흐름 경험
    • FE2 담당 페이지와 공통 자원을 함께 설계·구현하며 페이지 개발뿐 아니라 구조 분리, 상태관리, 실시간 알림 연동까지 경험

• 🏭 현대오토에버 스마트팩토리 부트캠프 머신비전 프로젝트 (2026.03)

  👉 머신비전 기반 프로젝트 2종: 실내 AR 네비게이션 시스템 / 스마트 팩토리 박스 품질 검사 및 분류 시스템

  🧭 실내 AR 네비게이션 시스템

  • 역할:
    전체 프로젝트 기획, 데이터셋 구성, 이미지 분류 모델 적용, 경로 안내 로직 구현, UI/UX 설계 및 시스템 통합 담당

  • 내용:

    • 실내 공간에서는 GPS 기반 길안내가 어렵다는 점에 착안하여, 카메라 입력 영상으로 현재 위치와 방향을 인식하고 목적지까지의 이동 방향을 실시간으로 안내하는 시스템 구현
    • 단순히 위치를 분류하는 데 그치지 않고, 사용자가 즉시 이해할 수 있도록 직진 / 좌회전 / 우회전 / 후진과 같은 행동 중심 명령으로 변환하는 로직 설계
    • 목적지 선택 → 현재 화면 입력 → 방향 예측 → 경로 계산 → UI 반영의 흐름으로 구성하여, 머신비전 결과를 실제 사용자 행동으로 연결
    • 시연 과정에서 사용자가 직관적으로 반응할 수 있도록 큰 방향 표시, 시각적 피드백 등 UI/UX 요소를 함께 설계

  • 기술:

    • Python
    • PyTorch
    • OpenCV / NumPy
    • Flask / REST API
    • HTML / CSS / JavaScript

  • 성과:

    • 실내 이미지 기반으로 현재 위치/방향을 인식하고 목적지까지의 이동 방향을 안내하는 AR 네비게이션 프로토타입 구현
    • 머신비전 결과를 그대로 보여주는 것이 아니라, 사용자가 바로 행동할 수 있는 명령으로 변환하는 UX 중심 설계 경험 확보
    • 입력–추론–경로 계산–UI 반영까지 이어지는 end-to-end 시스템 통합 경험 축적

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  📦 스마트 팩토리 박스 품질 검사 및 분류 시스템

  • 역할:
    전체 시스템 기획, 비전 추론 흐름 설계, 세션 기반 최종 판정 로직 구현, MQTT 통신 구조 설계, ESP32 모터/서보 제어 및 시연 통합 담당

  • 내용:

    • 제조 현장에서 박스 외관의 찢김, 구멍, 개봉 상태 등의 이상 여부를 머신비전으로 판별하고, 결과에 따라 자동 분류되도록 설계한 스마트 팩토리 시스템 구현
    • 단일 프레임 결과에 바로 의존하지 않고, 박스가 카메라 시야에 들어온 순간부터 벗어날 때까지를 하나의 검사 세션(session) 으로 관리하여 최종 상태를 판정
    • 프레임별 예측값을 누적해 NORMAL, DEFECTIVE, RECHECK 상태를 결정함으로써, 일시적인 오검출이나 흔들림에 강한 판정 로직 설계
    • 최종 검사 결과를 MQTT로 ESP32에 전송하고, ESP32가 이를 바탕으로 컨베이어와 서보모터를 제어해 상태별로 자동 분류하도록 구현
    • 카메라 → 비전 추론 → 상태 판단 → MQTT 전송 → ESP32 제어 → 물리적 분류까지 이어지는 스마트 팩토리형 end-to-end 흐름 구성

  • 기술:

    • Python
    • YOLO / PyTorch
    • OpenCV / NumPy
    • MQTT / PubSubClient
    • ESP32 / Arduino IDE / ESP32Servo
    • DC Motor / L298N / Servo Motor

  • 성과:

    • 박스 품질 검사 결과를 실제 하드웨어 제어와 연결해, 정상 / 불량 / 재검사 자동 분류 프로토타입 구현
    • 단순 결함 검출 모델이 아니라, AI 판정이 실제 공정 동작으로 이어지는 자동화 시스템을 설계·구현한 경험 확보
    • 비전, 통신, 임베디드 제어를 통합해 현장형 스마트 팩토리 시스템 관점의 문제 해결 경험 축적

• 🚙 자율주행 시뮬레이션 대회 금상( 2025.09 ~ 2025.10)

  👉 MATLAB/Simulink 기반 자율주행 시뮬레이션 - 대한전기학회 자율주행경진대회

  • 역할: 시스템 설계 및 시뮬레이션 구현
  • 내용:
    • RoadRunner + Simulink를 활용해 자율주행 차량의 차선 유지, 차선 변경, 장애물 회피, Cut-in 대응 시나리오를 시뮬레이션
    • Vision Sensor, Radar, LiDAR 등 가상 센서를 구성하고, PID 제어 및 경로 Planner 로직을 설계
    • 다양한 주행 환경(직선, 곡선, 장애물, 돌발 상황)에서 인식 및 제어 성능 검증
  • 기술: MATLAB, Simulink, RoadRunner, Automated Driving Toolbox, Navigation Toolbox

• 🚗 Is Not Break Down(2025.07 ~ 2025.09)

  👉멀티모달 AI 시스템 (영상·음성·OBD-II) → 실시간 경고 & 운전자 안전성 확보

  • 역할: 메인 개발자
  • 내용: 운전자의 급발진 및 페달 오조작 상황을 조기에 감지하는 멀티모달 AI 기반 시스템
    • 입력:
      • 얼굴 표정(FER, IMX500) → 놀람·분노 감정 탐지
      • 음성(openSMILE) → 긴장·당황 발화 패턴 분석
      • 차량 센서(OBD-II) → 속도, RPM, 스로틀, 브레이크 신호 실시간 수집
    • 구조:
      • Producer-Consumer 아키텍처 기반 멀티스레드 처리
      • 영상/음성/센서 데이터를 동기화하여 융합(Fusion)
      • 이상 상황 발생 시 실시간 경고 판단 및 UI 표시
  • 기술: Raspberry Pi 5, TensorFlow Lite (FER 모델), openSMILE, Python 멀티스레딩, OBD-II 시리얼 통신
  • 성과:
    • 실시간 경고 시스템 구현: UI에 Alert 아이콘 전환 + 이벤트 로깅
    • 안정성 기능 추가: 쿨다운 타이머, persist_min_frames 로직 적용 → 오탐률 감소
    • 의의: 멀티모달 데이터 융합(AI + 센서)을 통한 운전자 안전성 확보 가능성 검증

• 🐝 이상기온 대응 꿀벌 스마트 관리 기술 개발 (WCL-INU 연구실) (2025.01 ~ )

  👉YOLOv5/v11 기반 벌 탐지/계수 모델 → 커스텀 데이터셋 제작 및 학습 파이프라인 구축

  • 역할: 데이터셋 제작 및 모델 학습 담당
  • 내용: YOLOv5/v8을 활용한 꿀벌 탐지 및 계수 연구
    • 기존 영상에서 벌을 탐지하기 위해 labelImg를 사용한 수천 장 단위의 수작업 라벨링 진행
    • YOLO 포맷(.txt) 변환 후 커스텀 데이터셋 디렉토리 구조(images/train, labels/train 등) 직접 구성
    • 데이터 전처리: 벌이 없는 프레임에도 빈 라벨 파일 생성하여 모델의 false positive 최소화
    • 학습/검증 파이프라인 구축: train.py 실행 환경 세팅, 파라미터 튜닝, GPU/가상환경 관리
  • 기술: Python, YOLOv5/v8, PyTorch, LabelImg, 데이터셋 관리(~/bee/dataset)
  • 성과:
    • 벌 탐지 정확도를 높인 커스텀 YOLO 모델 학습 진행 중
    • 그림자·겹침 등 어려운 상황에서도 일정 수준 이상의 탐지 성능 확보
    • 연구실 내부에서 활용 가능한 실험용 데이터셋 및 학습 코드베이스 구축

• 🚙 RC카 기반 프로젝트 (2025.05 ~ 2025.06)

  👉 Flask 스트리밍 + RC 신호 수신 → 자율주행 & 수동 전환

  • 역할: 시스템 통합 개발
  • 내용:
    • Raspberry Pi 5 + Picamera2를 활용해 RC카 주행 영상을 Flask 웹 서버를 통해 실시간 스트리밍
    • OpenCV 기반 차선 인식 룰 베이스 조향 제어로 라인트레이싱 자율주행 구현
    • Radiolink AT9 조종기 & R9DS 수신기에서 PWM 신호를 받아, 수동 모드로 전환 시 RC 입력 우선 제어 가능하도록 설계
    • Arduino Nano를 서브 컨트롤러로 사용해 Servo(조향) 및 ESC(모터) 제어를 안정화, Raspberry Pi와 시리얼 통신으로 통합
  • 기술: Raspberry Pi 5, Picamera2, Arduino Nano, Python (Flask, OpenCV), PWM 신호 처리
  • 성과:
    • 자율주행 ↔ 수동 전환 모드를 실시간으로 스위칭 가능
    • 긴급사출(Emergency Kill Switch) 기능을 구현해 안전성 확보
    • Flask 기반 웹 인터페이스에서 주행 영상을 확인하면서 제어 가능 → 원격 관제 환경 시연 성공
    • 실제 하드웨어(조종기/수신기 + RC카 플랫폼)와 소프트웨어( Flask 서버)를 통합하며 임베디드 시스템 전주기 경험
  • 의의:
    • 단순 라인트레이싱을 넘어, 수동/자율 주행 통합 및 안전 기능(긴급사출) 까지 구현
    • 학부 수준에서 실제 차량 시스템의 HMI(사람-기계 인터페이스) 와 유사한 구조를 소형 RC카에 적용한 사례

• 🦽 핸들 압력 패턴 기반 반자율주행 보행기 (2024.09 ~ 2025.05)

  👉FSR 압력센서 + 자이로센서 + 모터 제어 → 반자율주행 보행기 / 우수상 수상, 논문 2편 발표

  • 역할: 임베디드 개발자
  • 내용: 노약자를 위한 보행 보조기 제작
    • 캡스톤: 핸들 압력 패턴 기반 반자율주행 보행기
    • 창업지원단: 사용자 맞춤형 보행 보조기 제작
  • 기술:
    • 하드웨어: FSR 매트릭스 압력센서(핸들 압력 감지), 자이로센서(오르막·내리막 판별), DC 모터 + 드라이버
    • 소프트웨어: 모터 제어 코드 구현 및 각 모듈 통합(Combine), Raspberry Pi 5 ↔ Arduino 간 시리얼 통신
    • 시스템 통합: 센서 데이터 → 제어 알고리즘 적용 → 보행 보조기 구동까지 end-to-end 구현
  • 성과:
    • 캡스톤 디자인 완성 / 창업지원단 동아리 우수상 수상
    • 관련 연구 성과를 학술 논문 2편으로 발표
      • 마이크로컨트롤러 GPIO의 효율적 사용을 위한 클럭 시그널 기반 압력센서 어레이 회로 구성
      • 고정형 핸들 압력센서 입력을 활용한 사용자 의도 인식 기반 이동장치 아키텍처 설계

• 🈶 한글 문자 인식 인공신경망 (2024.10 ~ 2024.12)

  👉115클래스 한글 데이터셋 생성 + Forward/Backprop 직접 구현 → AI pipeline 경험

  • 내용:
    • 한글 문자 인식 문제를 직접 다루기 위해 64×64 흑백 비트맵 기반 한글 이미지 데이터셋을 자체 제작
    • "충, 청, 남, 도" 등 다양한 한글 글자를 대상으로 폰트·픽셀 위치 변형을 가미한 데이터를 각 100장씩 생성하여 데이터 다양성 확보
    • 클래스 수를 확장하여 총 115개 클래스(one-hot 인코딩 구조) 로 라벨링, 다중 클래스 분류가 가능한 형태로 구성
    • 신경망 구조를 직접 설계하고, 순전파(Forward Propagation) 와 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 Python과 C 언어로 직접 구현
    • 학습률, 배치 크기, 반복 횟수 등 하이퍼파라미터를 직접 튜닝하며 성능 변화를 실험적으로 분석
  • 기술 스택: Python, C 언어, Custom Neural Network Implementation, 데이터 전처리 & 증강
  • 성과:
    • 단순 라이브러리 사용이 아닌 저수준 구현을 통해 인공신경망의 수학적/프로그래밍적 동작 원리를 깊이 이해
    • 훈련 정확도와 테스트 정확도를 비교하며 오버피팅/범용성 문제를 체감, 데이터 다양성(폰트/위치 변형)의 필요성을 검증
    • 최종적으로 단순 코드 실습을 넘어, 데이터셋 구축 → 모델 학습/평가 → 한계 분석까지 수행하여 인공지능 모델 개발 사이클(AI pipeline) 을 온전히 경험
  • 의의:
    • “한글 인식”이라는 실제 과제를 통해 AI 이론을 실습과 연결
    • PyTorch/TensorFlow와 같은 고수준 프레임워크 이전 단계에서, 신경망의 내부 작동을 직접 구현하며 원리를 체득

• 📡 METLAB 연구 체험 프로그램 대회 최우수상 (2024.07 ~ 2024.09)

  👉연구 팀장 -> ESP32-CAM CSI + 영상 데이터 융합 → 자율주행자동차 악천후 인식 정확도 개선 / 총장상 수상

  • 역할: 연구 팀장
  • 주제: 악천후 상황에서 자율주행 인식 정확도 개선
  • 내용:
    • 자율주행 차량이 악천후(비, 안개, 눈 등) 상황에서 카메라 기반 인식 정확도가 급격히 저하되는 문제에 주목
    • ESP32-CAM을 활용해 영상 데이터와 동시에 Wi-Fi CSI(Channel State Information) 신호를 수집하여, 시각·무선 채널 특성을 결합한 멀티모달 데이터셋 구축
    • 수집된 데이터를 전처리(결측치 제거, Normalization, 특징 선택) 후 랜덤포레스트(Random Forest) 모델을 적용하여, 악천후 환경에서의 객체 인식 성능을 비교·평가
  • 기술 스택: ESP-IDF, ESP-CSI 라이브러리, Python(pandas, scikit-learn), Random Forest 모델, 데이터 전처리/분석
  • 성과:
    • 단일 영상 데이터 대비 멀티모달 데이터(영상 + CSI) 기반 모델이 안개·우천 상황에서 인식 정확도가 유의미하게 향상됨을 검증
    • ESP32-CAM + Wi-Fi CSI를 결합한 저비용·저전력형 센서 융합 방식의 가능성을 확인
    • 인천대학교 정보기술대학 연구 체험 활동 총장상 수상

• ⚙️ STM32 실시간 제어 프로젝트 (2024.05 ~ 2024.06)

  👉적외선 센서·서보모터·7-Segment를 로우레벨 레지스터로 제어 포함한 실시간 반응형 제어 시스템

  • 역할: 센서 입력 처리 및 서보모터·세그먼트 제어 로직 구현 담당

  • 내용:

    • 적외선(IR) 센서를 활용해 공이 통과하는 순간을 감지
    • 감지 신호를 기반으로 서보모터가 동작해 공을 떨어뜨리는 동작 구현
    • 공이 떨어질 때마다 7-Segment 디스플레이를 통해 카운트를 실시간 표시
    • 단순한 HAL 라이브러리 호출이 아니라, 레지스터 단위 설정(ADC, GPIO, Timer, PWM) 을 통해 Low-Level 제어를 직접 구현
    • 아크릴 구조물을 활용해 경사로 제작 및 기울기 조절 기능 추가 → 다양한 실험 환경 구축

  • 기술:

    • STM32 마이크로컨트롤러 (C, CMSIS 기반)
    • ADC (Analog to Digital Converter) 레지스터 직접 제어 → IR 센서 입력값 실시간 처리
    • Timer & PWM 레지스터 활용 → 서보모터 각도 제어 (하드웨어 타이밍 정확도 확보)
    • GPIO Low-Level 제어 → 7-Segment 직접 구동
    • 실시간성 보장: 인터럽트 기반 이벤트 처리, busy-wait 지양 → 즉각 반응 구현
    • 데이터시트 기반 설계: HAL 추상화가 아닌 레지스터 주소를 직접 매핑하여 시스템의 동작 원리부터 튼튼하게 구축
    • 아크릴 기반 실험 하드웨어 제작

  • 성과:

    • STM32 하드웨어 구조와 데이터시트를 깊이 이해하고, Low-Level 제어 능력 확보
    • 여러 센서를 동시에 다루며 임베디드 실시간 제어 시스템 구현 경험 축적
    • 단순 구현 수준을 넘어 하드웨어 최적화 및 신뢰성 높은 동작을 달성

• 🎮 객체지향 SW 프로젝트 (2023.10 ~ 2023.12)

  👉C++ 기반으로 벽치기 게임과 A* Pathfinding 시각화를 구현, 실시간 이벤트 처리 및 알고리즘

  🕹️ 벽치기 게임 (Wall Hitting Game)

  • 역할: 게임 로직 및 기능 구현 담당
  • 내용:
    • Paddle, Ball, Bomb, Heart 등의 클래스를 직접 설계하여 상속, 오버라이딩, 오버로딩 개념을 적용
    • 공 튀김, Paddle 충돌, 폭탄 아이템, 목숨 감소 등 다양한 게임 이벤트 구현
  • 기술:
    • C++ (객체지향 프로그래밍: 상속/오버라이딩/오버로딩)
    • SFML Graphics (공, Paddle, 폭탄, 배경 시각화)
    • SFML Audio (충돌, 아이템 획득, 게임오버 효과음)
  • 성과:
    • 객체지향 개념을 실제 게임 제작에 적용
    • 실시간 반응형 동작으로 완성도 있는 미니게임 제작

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  🐧 A* 경로 탐색 시각화 (A* Pathfinding Visualization)

  • 역할: 알고리즘 및 시각화 구현 담당
  • 내용:
    • 마우스 좌클릭으로 목적지 지정 → 장애물을 피해 최단 경로 탐색
    • 움직이는 벽이 있을 경우에도 실시간 경로 재계산
    • 경로 탐색 과정(Visited, Path)을 파란색·노란색 셀로 시각화
  • 기술:
    • C++ (클래스 기반 알고리즘 구현)
    • A* 알고리즘 (휴리스틱 기반 최단 경로 탐색)
    • SFML Graphics (맵, 장애물, 탐색 과정, 경로 시각화)
  • 성과:
    • A* 알고리즘과 실시간 시각화를 결합하여 탐색 과정을 눈으로 확인 가능
    • 펭귄 캐릭터가 장애물을 피하며 목적지까지 이동하는 애니메이션 구현

• 📚 스마트 독서대 – INU Maker 경진대 (Maker Fair, 2022.09~11)

  👉온습도·거리센서 + LCD + 조명 제어 → 학습 효율 향상 IoT 독서대

  • 역할: 팀 개발자 (임베디드 소프트웨어 구현)
  • 내용: 독서 환경을 개선하기 위해 센서 및 제어 기능을 통합한 스마트 독서대 제작
    • 온습도 센서(DHT11): 독서 환경의 온습도 측정 → 적정 범위 벗어나면 LED 알림
    • RTC 모듈(DS1302): 날짜/시간 표시 및 학습 타이머 기능 제공
    • 거리 센서: 사용자의 책과의 거리 감지 → 눈과 책 사이 간격 유지 유도
    • LCD 디스플레이: 시간·날짜·타이머 상태·습도 정보를 직관적으로 표시
    • 조명 제어(스탠드 LED): 버튼 입력으로 밝기 3단계 조절 가능 (PWM 활용)
    • 모드 전환 기능: 버튼을 통해 타이머 모드 ↔ 날짜 모드 전환
  • 기술: Arduino, C/C++, 센서 제어 라이브러리(DHT, Wire, DS1302, LCD I2C), PWM 제어, 디지털 입출력
  • 성과:
    • 단순 조명 기기를 넘어 사용자 학습 효율 및 건강을 고려한 IoT형 독서대 구현
    • 교내 Maker 경진대회 출품, 임베디드 시스템 설계 및 통합 제어 경험 확보

• 🌐 INU 정보기술대 전용 SNS – ESC 소모임 (ESC Club, 2024.09~2025.01)

  👉프론트엔드 팀장 → UI/UX 설계, React 구현, JWT 인증, API 통신 / 공모전 출전

  • 역할: 프론트엔드 팀장
  • 내용: 인천대 정보기술대학 재학생/졸업생을 위한 전용 SNS/앱 개발
    • UI/UX 설계: 앱 전체 화면 흐름 및 사용자 경험 설계 (로그인, 회원가입, 게시판, 댓글, 알림 등)
    • 프론트엔드 구현: React 기반 페이지 제작, 반응형 디자인 적용
    • 인증 및 보안: JWT 토큰 발급 및 검증 흐름을 프론트엔드 단에서 구현 → 로그인/회원가입/이메일 인증 처리
    • 데이터 통신: Axios를 통한 API 연동, GET/POST 요청 처리, 사용자 정보와 게시글 CRUD 기능 구현
    • 팀 리딩: 프론트엔드 개발 파트 리딩, 코드 리뷰 및 협업 관리
  • 기술: React, CSS 모듈, Axios, JWT 인증, GitHub 협업
  • 성과:
    • 정보기술대 소프트웨어 공모전 출전
    • 실제 사용자 중심의 UI/UX 설계부터 구현, 보안(인증) 처리, 데이터 연동까지 프론트엔드 전반을 경험

• 🏃 RUN 기록 관리 Web (2024.11~2024.12)

  👉Flask + SQLite 기반 러닝 기록 저장/조회 → 외부 API 연동 확장

  • 역할: 개발자
  • 내용: 러닝 기록을 저장하고 불러와 확인할 수 있는 데이터 중심 웹앱 개발
    • DB 활용 중심: SQLite에 저장된 기록 데이터를 Flask를 통해 불러와 웹 화면에 출력
    • 기능:
      • 개인 기록 입력 → SQLite DB에 저장
      • 기록 조회 → 저장된 데이터를 불러와 테이블 형식으로 표시
      • API 연동: 외부 API를 통해 다른 사용자들의 러닝 기록까지 불러와 함께 조회 가능
    • 구현 흐름: DB 연동 + API 활용을 통해 단순 로컬 기록 관리에서 확장된 데이터 관리 구조 설계
  • 기술: Flask, SQLite, HTML/CSS (기본 프론트엔드 구성), API 연동
  • 성과:
    • 데이터베이스와 외부 API를 동시에 활용한 웹앱 구조 경험
    • 프론트엔드 + DB 연동 + 외부 API 응답 처리까지 포함해 실습형 풀스택 개발 과정 체험

• 📅 빈칸만남 web (2023.10~2023.12)

  👉일정 조율 알고리즘 개발 → 모임시간 Top3 자동 추천 / 학장상 수상(우수상) + 코엑스 포스터 발표

  • 역할: 일정 조정 알고리즘 개발
  • 내용: 다수 인원의 시간표 데이터를 기반으로 자동으로 모임 시간을 찾아주는 웹 서비스
    • 사용자 시간표를 비교해 공통 가능한 시간대를 자동 탐색
    • 인원수·조건(평일/주말, 최소 시간 등)에 따라 최적 모임 시간 Top3를 랭킹으로 추천
    • 알고리즘은 단순 합집합/교집합 계산이 아니라, 참여율을 고려한 가중치 기반 최적화 방식으로 설계
  • 성과:
    • 프로젝트의 핵심 로직(시간 조율)을 구현하여 팀이 완성도 높은 결과물을 발표할 수 있었음
    • 인천대학교 정보기술대학 공모전 학장상 수상
    • 서울 코엑스에서 포스터 발표 진행, 연구 성과를 대외적으로 공유