공장 내의 대형 천정 크레인의 실시간 위치를 추적하는 시스템 - RSSI 신호 송수신 문제: 현장 내 하드웨어 작동상태 점검 및 조정 - 동일 스펙 하드웨어지만 신호감도 제각각인 문제: Filtering, Normalizing - Database 입력 지연 현상: 지연 원인(시스템 과부하) 파악 후 조치 - 위치 계산 수행 빈도 저조 현상: 가속도 센서 데이터 적용 로직 개선 - 계산위치의 편차에 따른 반영 여부 결정 로직 구현 - 위의 변경 사항 Node·js 프로그램을 수정 - R을 통한 신호측정 데이터, 위치계산 데이터 시각화

스테인리스 질소 합금강 제조 시 주문에 따라 성분 조성이 다양하게 나타나는 것을 예측하기 위한 모델 개발 - 시스템 구축 여건상 데이터는 file 형태로 전달 - 해당 데이터에 대한 Domain Knowledge는 담당 작업자를 통해 보충 - Input과 output에 대한 인과관계에 대한 충분한 설명력의 요청 및 input과 output 사이에 비선형 관계임을 고려해 일반화 가법 모형을 적용

- TRM(롤러) 공정과 이전 공정의 조업 Data를 수집 - 이를 바탕으로 생산 제품의 형상을 제어하기 위한 AI기반 시스템 도입 - 형상설정 제어 값(롤러 압하부하 등) 을 계산 후 공정시스템 전달 - 초기의 인공지능 모델은 타 공정을 참조하여 담당 연구소 박사가 개발 후, Multi-GPU 환경 및 Operating 구성 등 본 프로젝트에 맞게 모델 구성 변경 및 튜닝

데이터마이닝 등 데이터분석에 대한 것들을 배우고 자신을 평가해 보고자 자격증 공부를 하면서 취득

전공 과정 중 해당 과목의 실전적 감각을 더욱 살리기 위해 자격증 취득