👋 Hi, I'm Soyun Park
🎓 INU Embedded Systems Engineering
🔧 Embedded SW · MCU Control · MATLAB/Simulink · Linux Systems · AI/IoT

같은 프로젝트라도 SW개발은 구현·제어 로직, SW검증은 시험 설계·결함 분석·자동화 관점에서 살펴볼 수 있도록 정리했습니다. 아래 링크를 누르면 각 프로젝트의 상세 설명으로 이동합니다.

상세 프로젝트 설명과 원본 소스코드는 아래 Summary of Activities에서 확인할 수 있습니다. 팀 프로젝트에서는 직접 구현한 범위와 공동 성과를 구분해 기재했습니다.

Main interests: Embedded C / MCU Firmware · Control Algorithms & MBD · Embedded Linux / System Programming

Selected code: STM32 register-level control · MATLAB/Simulink autonomous driving · Semi-autonomous walker · C/POSIX SSD Test Shell

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

  👉 Unreal Engine 공장 환경 및 Blueprint 기반 차량 정보 팝업 UI 구현

  • 역할: 공장 배경·조명 구성 및 차량 클릭 이벤트/정보 UI 개발
  • 주요 구현:
    • 현대차그룹 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGICS)의 파이널 공정을 참고한 시트·휠·타이어 작업 구역과 공장 배경 구성
    • 바닥 라인, 기둥, 벽·천장, 조명 및 머티리얼 배치로 공장 공간과 차량 이동 흐름 표현
    • Blueprint·UMG Widget으로 차량 클릭 시 공정 정보와 진행 상태를 표시하는 팝업 구현
  • 기술: Unreal Engine, Blueprint, UMG, Level Design
  • 결과: 공정 환경 표현과 차량 정보 확인 기능이 결합된 디지털 트윈 시연 화면 구현

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

  👉 Vue 관제 UI 개발 및 MQTT → Node-RED → MySQL 설비 데이터 연동

  • 역할: 프론트엔드, 설비 데이터 발행·저장 경로 연동
  • 주요 구현:
    • Vue 3 기반 로그인·회원가입·사용자 관리·비상 알람·공정별 모니터링 화면 개발
    • Python MQTT 데이터 발행과 Node-RED 수신·MySQL 저장 흐름 연동
    • 화면에서 요구하는 설비·공정 정보와 수집 데이터 구조를 맞춰 데이터 전달 흐름 확인
    • Git 브랜치·PR 기반 협업 및 프론트엔드 개발 환경 가이드 공유
  • 개발 방식: Codex를 이용해 저장소 분석·코드 탐색·반복 수정 업무를 보조하고, 연동 결과는 화면·DB·로그로 직접 점검
  • 기술: Vue 3, Python, MQTT, Node-RED, MySQL, Git
  • 결과: 설비 데이터의 발행–수신–저장과 관제 화면을 연결하는 통합 개발 경험

• 🏭 AMHS 모니터링 및 관리 시스템 – 스마트팩토리 프로젝트 (2026.04)

  👉 Vue 3 기반 알림·정비·장비 추적 UI, 상태 관리 및 실시간 알림 연동

  • 역할: 프론트엔드(FE2) — 장비 목록, 알림 이력, 로그인, 정비 관리, 임계값 설정, 추적 분석 화면
  • 주요 구현:
    • Vue 3·Pinia 기반 공통 컴포넌트, 라우팅 및 화면 상태 관리
    • 로그인·역할 기반 메뉴/라우트 분기와 Axios API 요청 처리
    • STOMP·SockJS를 활용한 실시간 알림 수신, 알림 상태 관리 및 Toast 표시
    • ECharts 기반 추적 분석·상태 데이터 시각화, Mock 데이터 기반 개발 이후 API 연결
    • 장비 정비 상태·알림 이력·임계값 설정 등 운영자 기능 구현
  • 개발 방식: 요구사항·데이터 흐름·제약조건을 정리해 Codex에 파일 탐색·코드 수정·리팩터링을 맡기고, 최종 API 응답·화면 동작·로그 직접 확인
  • 기술: Vue 3, Pinia, Axios, ECharts, STOMP, SockJS, JWT, Git
  • 결과: 장비 운영 기능과 실시간 데이터 표시를 통합한 웹 관제 UI 개발

• 🏭 현대오토에버 스마트팩토리 머신비전 프로젝트 (2026.03)

  👉 실내 영상 기반 길안내 및 AI 판정–MQTT–ESP32 자동분류 시스템

  ① 실내 AR 내비게이션 시스템

  • 프로젝트: 카메라 영상의 위치·방향 인식 결과를 직진·좌회전·우회전·후진 안내로 변환하는 프로토타입
  • 구현: 데이터셋 구성, 이미지 분류 결과와 경로 안내 로직 연동, 화면 UI 및 통합
  • 기술: Python, PyTorch, OpenCV, Flask

  ② 박스 품질검사 및 자동분류 시스템

  • 프로젝트: YOLO 기반 박스 외관 판정 결과를 MQTT로 전달해 ESP32가 컨베이어·서보모터를 구동하는 자동분류 시스템
  • 구현: 카메라 입력 → 프레임별 예측 → 검사 세션별 상태 판단 → MQTT 메시지 → 모터·서보 제어 흐름 통합
  • 문제 대응: 여러 프레임에서 반복 발생하는 명령과 구동 중 명령 중복을 구분하고, 메시지·모터 동작 및 전원 조건을 점검
  • 기술: Python, YOLO, OpenCV, MQTT, ESP32, DC Motor, Servo Motor
  • 결과: NORMAL·DEFECTIVE·RECHECK 판정에 따른 분류 프로토타입 구현

• 💾 C·POSIX 기반 Virtual SSD & Test Shell (2026.10, SSAFY 교육 실습 기반 확장)

  👉 Linux C11 기반 가상 SSD, 독립 Test Shell, Reference Model·결함 주입·회귀 검증 자동화

  • 구현:
    • 100개 LBA(각 32비트)의 읽기·쓰기, 영속성, 유효성 검사 및 오류 처리
    • 파일에 Little Endian 바이너리로 저장하고 fsync·임시 파일 교체를 활용해 갱신
    • fork·execv·waitpid로 SSD 실행 프로그램과 Test Shell을 별도 프로세스로 분리
    • expected[100] 독립 Reference Model을 이용해 출력값을 비교하는 자동 테스트 작성
    • LBA 99 쓰기 누락·Overwrite 무시 결함을 주입해 검출 및 정상 회귀를 확인
    • Makefile·Shell Script·GitHub Actions 기반 품질 게이트 구성
  • 기술: C11, POSIX, Linux, GNU Make, Shell Script, GitHub Actions, ASan/UBSan
  • 결과(README 기록): 일반 테스트 42/42, Oracle 시나리오 9/9, 결함 검출·회귀 7/7 통과
  • 범위: 실제 SSD/NVMe 펌웨어가 아닌 파일 기반 시뮬레이터

• 🚙 MATLAB/Simulink 기반 자율주행·차량 제어 시뮬레이션 – 금상 (2025.08 ~ 2025.10)
  🏆 경진대회 GitHub | 💻 개인 시뮬레이션 GitHub

  👉 RoadRunner–Simulink 연동, Pure Pursuit 경로 추종, 차선 변경·복귀 및 주차·차량 제어 시뮬레이션

  • 개발 방식: 경진대회에서 팀원별 제어 알고리즘 구현 및 주행 결과 비교·개선, 이후 개인 차량 시뮬레이션 실습 확장

  • 자율주행 경진대회 구현:

    • RoadRunner–MATLAB/Simulink 연동 및 Closed-Loop Co-Simulation 환경 구성
    • Pure Pursuit 기반 최근접 경로점·Lookahead 목표점 선택 및 조향각 계산
    • 조향 조건과 주행 상황을 고려한 속도 제어 로직 구현
    • Ego 차량과 주변 4대의 위치·차선 비교, 동일 차선 차량과 거리 20m 미만 조건에서 차선 변경
    • 약 2초 판단 간격을 통한 반복 차선 변경 억제 및 차선별 참조 경로 전환

  • 개인 차량 시뮬레이션 구현 및 확장:

    • Kinematic Bicycle Model 기반 차량 거동 및 경로 추종 시뮬레이션
    • 누적 호길이 기반 Lookahead 목표점 선택과 헤딩 오차 기반 조향각 계산
    • 곡선 참조 경로에 대한 차량 위치·방향 데이터 추출 및 주행 궤적 시각화
    • RoadRunner–Simulink 연동 결과 확인 및 주행 시나리오 구성
    • 전진·후진 주차 경로 추종과 기어 전환 제어 실습
    • MathWorks 예제 기반 차선 검출·차량 검출·전방 센서 융합 및 종·횡방향 제어 구조 분석

  • 시험 및 한계 분석:

    • 경진대회 차선 변경 5회 중 4회 성공, 복귀 구간 1회에서 조향 오버슈트 관찰
    • 참조 경로 전환, Lookahead 설정 및 차량 모델 응답을 중심으로 원인 분석
    • 차량 상태 및 주행 궤적 시각화를 통한 경로 추종 결과 확인

  • 기술: MATLAB, Simulink, RoadRunner, Pure Pursuit, Kinematic Bicycle Model, Automated Driving Toolbox, Closed-Loop Co-Simulation

  • 성과: 자율주행 시뮬레이션 경진대회 금상(매스웍스코리아상)

• 🚗 Is Not Break Down – 페달 오조작 판단 시스템 (2025.07 ~ 2025.09)

  👉 Raspberry Pi 5에서 영상·음성·OBD-II 신호를 통합하는 실시간 경고 판단 시스템

  • 역할: Raspberry Pi 5 카메라·오디오 환경 구성, 기능 모듈화, 입력 통합 및 경고 판단 흐름 개발
  • 주요 구현:
    • 영상·음성·OBD-II 신호를 서로 다른 작업 흐름에서 처리하고 Python Queue로 결과 전달
    • 팀원별 기능 개발 전 더미 데이터를 이용해 통합 판단 구조를 선제 구현
    • 누적 조건과 쿨다운을 적용한 OK·WARNING·ALERT 상태 전환 및 UI 이벤트 기록
    • 녹음 파일 기반 입력에서 실제 마이크·openSMILE 기반 처리로 확장하며 실행 환경 점검
  • 문제 대응: 입력별 갱신 시점 차이와 통합 시점의 의존성을 줄이기 위해 데이터 전달 구조를 분리
  • 기술: Raspberry Pi 5, Python, Threading, Queue, openSMILE, OpenCV, OBD-II
  • 결과: 여러 입력 결과를 결합해 경고 상태를 표시하는 프로토타입 구현(실차 안전성 인증 결과 아님)

• 🐝 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 자율·수동 통합 주행 시스템 (2025.05 ~ 2025.06)

  👉 Raspberry Pi 영상 기반 자율주행과 RC 조종 입력 기반 수동 제어권 전환

  • 주요 구현:
    • Raspberry Pi 5·Picamera2에서 실시간 프레임을 받아 OpenCV 차선 인식 및 조향 판단
    • Flask 기반 주행 영상 스트리밍과 원격 모니터링 기능
    • Radiolink 조종기·수신기의 PWM 신호로 수동 조향/구동 명령 수신
    • Raspberry Pi–Arduino Nano 연동으로 서보·ESC 제어, 자율/수동 모드 전환과 긴급 정지 기능 구성
  • 기술: Raspberry Pi 5, Python, OpenCV, Flask, Arduino Nano, PWM, Serial
  • 결과: 카메라 자율주행·수동 조작·제어권 전환을 하나의 RC카 시스템에 통합

• 🦽 핸들 압력 기반 반자율주행 보행 보조 시스템 (2024.09 ~ 2025.05)

  👉 512개 FSR 압력 포인트와 MCU–SBC 연동을 통한 사용자 의도 기반 모터 제어

  • 역할: 팀 임베디드 제어·시스템 통합 참여, 주행속도 및 손잡이 해제 정지 시험 담당
  • 시스템 구성:
    • 16×16 FSR 압력센서 어레이 2개(총 512포인트), 자이로·홀센서로 입력 수집
    • Raspberry Pi 5에서 상위 연산, Arduino Nano에서 센서 입력·PWM 기반 모터 제어 수행
    • 두 장치를 시리얼 통신으로 연결하고 수동·반자율 모드 전환 및 긴급정지 기능 구성
    • 압력 입력 범위에 따른 감속·속도 유지·가속 제어 로직 통합(팀 구현 내용 포함)
  • 직접 수행한 시험:
    • 1·2·3km/h 목표속도에서 홀센서 기반 속도 확인; 5회 중 4회 목표 대비 ±3% 이내
    • 손잡이 해제 후 0.1초 이내 정지 동작 확인
  • 팀 공동 활동: 비포장 구간 포함 5km 연속주행, 사용자 평가
  • 기술: Arduino Nano, Raspberry Pi 5, C/C++, Python, FSR, PWM, UART/Serial
  • 성과: 교내 우수상 및 관련 학술 논문 2편 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 – 최우수상 (2024.07 ~ 2024.09)

  👉 ESP32-CAM Wi-Fi CSI 기반 주변 상태 분류 · 인천대학교 총장상

  • 역할: 연구 팀장, 센서 데이터 수집·전처리 및 모델 성능 비교
  • 주요 구현:
    • ESP32-CAM 2대로 Wi-Fi CSI(Channel State Information) 데이터 수집
    • 사람 없음·좌측·중앙·우측 4개 조건에 대한 데이터셋 구성
    • 수집 신호 전처리 후 Random Forest를 이용한 상태 분류 모델 학습·평가
  • 기술: ESP-IDF, ESP-CSI, Python, pandas, scikit-learn, Random Forest
  • 성과: 프로젝트 기록상 4개 상태 분류 정확도 90% 이상, 연구 체험 활동 최우수상(총장상)
  • 연구 방향: 카메라 인식을 보완할 수 있는 Wi-Fi CSI 기반 주변 상태 인식 가능성 탐색

• ⚙️ STM32 레지스터 기반 3채널 구슬 순차 분류 (2024.05 ~ 2024.06)

  👉 HAL 제어 함수에 의존하지 않고 RCC·GPIO·TIM3를 직접 설정한 C 기반 PWM 서보 제어

  • 구분: 개인 프로젝트
  • 직접 구현:
    • 광센서 입력과 사용자 지정 순서를 연결해 3개 투입구의 목표 서보 선택
    • STM32 RCC·GPIO·TIM3 레지스터 직접 설정, 타이머 PWM 3채널 제어
    • PSC=107, ARR=19999 및 CCR1~CCR3를 활용한 PWM 주기·채널별 펄스 폭 조정
  • 문제 해결:
    • 센서 인식과 서보의 개별 동작은 정상이지만 구슬이 게이트 개방 전에 지나가 분류 실패
    • 구슬 이동시간과 서보 응답시간의 불일치를 원인으로 판단
    • 센서 위치·투입구 간격·경사·서보 개방 각도 보정 및 반복 시험으로 순차 분류 구현
  • 기술: C, STM32, GPIO, TIM3, PWM, Servo Motor, Register-level Programming
  • 결과: 사용자가 정한 순서대로 3개 채널의 구슬을 분류하는 시스템 완성

• 🎮 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