- iOS SDK 개발 기존에 안드로이드용으로 개발된 .so SDK를 기반으로 C++ 코드를 래핑하여 iOS용 SDK를 새롭게 개발. SDK 개발을 통해 iOS에서도 안드로이드와 동일한 기능을 제공할 수 있도록 구현. (기여도 50%) - 외주 프로젝트 바코드 기반 환경 기여 앱 개발 바코드를 인식하면 포인트를 적립하고 누적 포인트에 따라 탄소 배출량 감소 효과나 심어진 나무 수를 계산하여 시각적으 로 보여주는 앱 완성. (기여도 100%) 백엔드 개발자와 협업하여 앱과 서버 간의 연동 및 데이터 처리 구현. - 기존 앱 유지보수 및 기능 추가 (Ureka) 기존 앱 유지보수와 함께 새롭게 개발한 iOS SDK를 적용하여 자체 코드를 싱글, 멀티 인식하는 로직 추가. 안드로이드용으로 작성된 로직을 iOS 환경에 맞게 변경하여 이식. 보안화: 안티 루팅, 안티 디버깅 라이브러리 테스트를 위해 LLDB 도구로 테스트 빌드 진행. AppStore - https://apps.apple.com/kr/app/ureka-urcode-scanner/id6738121169 - 기술 및 아키텍처 MVP 아키텍처 패턴을 활용하여 코드의 확장성과 유지보수성을 높임. AVFoundation 및 Vision, OpenGL, Metal, SceneKit, ARKit 등의 라이브러리를 사용해 바코드 및 QR 코드 인식 고도화와 화면 표출 기능 및 자체 라이브러리 전송 이미지를 frame 단위로 전처리. swift, Objective-C 를 동시 사용하여 Wrapping 후 SDK 고도화.

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기업 연구 과제 참여 ( Python ) 참여 인원 : 2명 (기여도 60%) <활동내용> - OpenCV를 활용하여 영상 끼리와 영상과 웹캠의 인체 구조를 모델화 하여 서로의 유사도를 평가 - 구글 AI FrameWork 인 MediaPipe Pose LandMark 모델을 활용해 영상속 사람의 키 포인트 및 스켈레톤 형식 좌표들을 추출 - L2 정규화를 통하여 관절 벡터의 길이를 1로 통일하여 크기가 다른 각 관절의 키 포인트 들의 벡터를 비교 - 코사인 유사도를 통하여 두 영상의 유사도를 비교하여 점수화. 두 벡터의 방향이 같을 수록 1에 가까워지고 방향이 반대 일 수록 -1에 가까운 값이 표출된다. 이를 퍼센트로 점수화 하여 화면에 표출 - 두 영상이나 영상과 실시간 웹캠 영상의 프레임 차이로 인해 DTW 알고리즘을 사용 -> 다른 프레임의 영상에도 알맞은 프레임을 찾아 더 정확한 프레임에서 비교할 수 있게 개선 특허권 기업 과제 프로젝트 참여 참여인원 : 2명 (기여도 50%) <활동내용> - 기존 Text LED 전광판의 사용빈도수가 높은 특정 LED 픽셀들의 화질 저하와 수명 단축 문제를 해결하기 위한 프로토콜 개발 - 각 픽셀들의 점멸 시간 및 사용빈도수를 데이터화 하여 저장 후 재배치하여 사용 빈도수를 골고루 분배하는 것으로 평균 수명을 개선함 - 픽셀들의 수명 단축 문제 개선 및 화질 저하 문제 개선

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