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보유 자격증

• 2024.07.12 빅데이터분석기사
• 2023.11.17 데이터분석준전문가
• 2023.07.07 SQL개발자

AI

• 현대자동차 의왕연구소 Physical AI 교육 및 로봇 시연
• Bussing Mate
• 강화학습을 통한 자율주차

로봇

• 나만의 JARVIS
• 러봇 하우스
• 도둑잡는 가이드 봇

데이터

• IPO 자가진단 모델 개선
• 원마트 매출 회복 프로젝트

소개

• 개발기간 : 2026.04.10 ~ 2026.05.08
• 인원 : 1명
• 핵심 역할 : 전체 개발 (개인 프로젝트)
• 사용 기술 : Leisaac, Isaac sim, Lerobot, Gr00t

요약

• Leisaac으로 VLA 텔레옵 데이터를 적립하고 Gr00t 라이브러리로 학습하여 시뮬레이션 내 SoARM101이 지그를 삽입하는 VLA 프로젝트
• 성공률: 빨간 블록 90% / 빨간+초록 70% / 3개 블록 10%
• Github: https://github.com/machyong/leisaac_jig

소개

• 개발기간 : 2025.11.10 ~ 2025.12.12
• 인원 : 4명
• 핵심 역할 : 팀장, 총괄, 기획
• 사용 기술 : Python, ROS2, Pytorch, PPO, Isaacsim, Isaaclab

요약

• 기존 서빙로봇의 단점을 극복하기 위해 두산 로보틱스 E0509에 로봇팔을 달아 테이블 정리 서비스 제공. Isaac lab 기반 PPO 강화학습으로 로봇 동작 생성
• Github: https://github.com/machyong/YongYiHanYong

소개

• 개발기간 : 2025.07.30 ~ 2025.09.04
• 인원 : 2명
• 핵심 역할 : 주차구역 인식 카메라 노드 개발, env/agent 환경 코드 수정, 학습 결과 분석
• 사용 기술 : Python, ROS2, Tensorflow, DQN, OpenCV

요약

• 라이다 없이 카메라와 DQN 강화학습만으로 Gazebo 환경의 Turtlebot3가 자율주차를 수행. 최대 성공률 79%, 검증 평균 66%
• Github: https://github.com/machyong/auto_parking

소개

• 개발기간 : 2025.06.28 ~ 2025.07.05
• 인원 : 4명
• 핵심 역할 : 노드 구조 및 service 통신 구조 제작, LangChain 기반 응답 시스템 구현, 코드 통합/관리
• 사용 기술 : ROS2, YOLO, LangChain

요약

• LangChain과 두산 협동로봇을 사용하여 바쁜 현대인들을 위한 스마트홈 기반 출근 루틴 자동화 로봇 (커피/시리얼 준비, 일기예보, 음악 추천, 이불 정리)
• Github:https://github.com/machyong/My_JARVIS

소개

• 개발기간 : 2025.06.10 ~ 2025.06.21
• 인원 : 4명
• 핵심 역할 : 협동 로봇의 힘제어와 위치값을 통한 설계도면 저장, 코드 통합/관리
• 사용 기술 : ROS2

요약

• 두산 협동로봇이 건설 모형을 읽고 레고 블럭으로 건축물을 건설하는 무인 건설 로봇 프로젝트
• Github: https://github.com/machyong/LoBotHouse

소개

• 개발기간 : 2025.05.27 ~ 2025.06.07
• 핵심 역할 : 팀장, 멀티로봇 시스템 개발, 혼잡도 모델 개발
• 사용 기술 : ROS2, Python, YOLO, SLAM

요약

• 박물관의 도슨트 서비스 불균형과 야간 경비 사각지대를 보완하기 위해 시작한 프로젝트 (터틀봇 4 사용)
• Github: https://github.com/ROKEY-LearnedFromDoosan/GuardingRobot

소개

• 개발기간 : 2024.06.24 ~ 2024.07.12
• 인원 : 4명
• 핵심 역할 : 팀장, DBSCAN 기술등급 분류 모델 및 XGBoost IPO 예측 모델 설계/개발
• 사용 기술 : pandas, sklearn, xgboost, DBSCAN

요약

• 기존 IPO 자가진단 시스템을 개선하여 예측 정확도 향상. KOSPI 상장 기업과 재무/비재무 데이터를 비교하는 시각화 대시보드 개발

소개

• 개발기간 : 2024.05.27 ~ 2024.06.07
• 인원 : 4명
• 핵심 역할 : 팀 리더, RFM 분석 및 K-means 군집화 모델 개발, SVD 기반 추천 시스템 구현
• 사용 기술 : pandas, sklearn, surprise

요약

• 마트 고객 구매 데이터를 RFM + K-means로 5개 등급(VVIP~Normal) 세분화 후 SVD 기반 맞춤형 쿠폰 추천 시스템 구현. 모바일 알림 동의율 8% → 40% 개선