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사 진
(3cm × 4cm) |
성명 | 홍근태 | 생년월일 | 2002년 8월 8일 |
|---|---|---|---|---|
| 휴대전화 | 010-3940-6876 | 이메일 | gt8622@naver.com | |
| 주소 | 경기도 용인시 처인구 마평동 자이아파트 106동 503호 | 병역 | 군필 | |
| GitHub | github.com/gt8622-create | 포트폴리오 | gt8622-create.github.io | |
| 희망직무 | 백엔드 개발 (Java / Spring) | 희망근무지 | 서울 · 경기 |
| 재학기간 | 학교명 | 전공 | 졸업구분 |
|---|---|---|---|
| 2020.03 ~ 2026.02 | 배재대학교 | 컴퓨터공학과 | 졸업 |
| 2017.03 ~ 2020.02 | 고등학교 | 이과계열 | 졸업 |
| 구분 | 기술 | 숙련도 | 활용 경험 |
|---|---|---|---|
| 프로그래밍 언어 | Python 3 (rclpy) | 상 | ROS 2 노드 구현 및 센서 데이터 처리 · 분석 스크립트 작성 |
| C++ 17 (rclcpp) | 중 | 주행 제어 노드 구현, 실시간성이 필요한 구간에 적용 | |
| Bash / CMake | 중 | colcon 빌드 설정, 다중 노드 실행 환경 자동화 | |
| Java | 중 | 객체지향 프로그래밍 및 백엔드 개발 학습 | |
| C | 중 | C 언어 기반 프로그래밍 및 임베디드 관련 학습 | |
| Dart | 중 | Flutter 애플리케이션 개발에 활용 | |
| JavaScript / HTML / CSS | 중 | 웹 프로그래밍 및 웹 화면 구성 경험 | |
| ROS 2 (미들웨어) | ROS 2 Humble | 상 | 토픽 · 서비스 · 액션 기반 패키지 응용 구현, Launch · Parameter 구성 |
| tf2 좌표 변환 | 중 | 로봇 · 센서 좌표계 정의 및 변환 트리 구성 | |
| URDF / Xacro ros2_control |
중 | 차동 구동 로봇 모델링, 하드웨어 인터페이스 연동 | |
| DDS · QoS 설정 | 하 | 센서 스트림 유실 개선을 위한 QoS 프로파일 조정 경험 | |
| 자율주행 스택 | Nav2 (내비게이션) | 상 | 전역 · 지역 경로계획, Costmap 파라미터 튜닝, 복구 동작 구성 |
| Gazebo · RViz2 | 상 | 주행 시뮬레이션 환경 구축 및 센서 · 경로 데이터 시각화 검증 | |
| SLAM Toolbox · Cartographer | 중 | 실내 2D 지도 작성 및 맵 후처리 | |
| AMCL (위치추정) | 중 | 파티클 수 · 센서 모델 조정으로 초기 위치 수렴 시간 단축 | |
| 인지 · 센서 | 2D LiDAR (LaserScan) | 중 | 장애물 감지 및 지도 작성용 스캔 데이터 처리 |
| IMU · 휠 오도메트리 | 중 | robot_localization(EKF) 기반 센서 융합으로 위치 오차 보정 | |
| 카메라 · OpenCV | 하 | 차선 · 표지 인식 실습, 이미지 전처리 및 검출 | |
| 개발 환경 · 도구 | Ubuntu 22.04 (Linux) | 상 | 개발 · 시험 환경 구성 및 쉘 기반 운용 |
| colcon · Git / GitHub | 상 | 워크스페이스 빌드 관리, 브랜치 전략 적용 협업 | |
| rosbag2 · rqt · Docker | 중 | 주행 로그 기록 · 재생 분석, 개발 환경 컨테이너화 | |
| Visual Studio Code · Eclipse | 중 | 소프트웨어 개발 및 프로젝트 코드 작성 | |
| Backend | Spring / Spring Boot | 중 | Java 기반 백엔드 개발 및 REST API 학습 |
| REST API | 중 | 클라이언트와 서버 간 데이터 통신 및 API 설계 학습 | |
| MySQL / SQL | 중 | 데이터베이스 설계, SQL 작성 및 CRUD 기능 구현 | |
| AI · 머신러닝 | Gemini API | 중 | 식재료 기반 레시피 추천 서비스에 AI API 적용 |
| TensorFlow Lite | 중 | 모바일 환경에서 AI 모델 활용 및 운동 자세 분석 | |
| MoveNet | 중 | 17개 관절 좌표 기반 운동 자세 인식 및 동작 분석 | |
| 앱 · 프론트엔드 | Flutter | 중 | 대학 일정 관리 앱 및 식재료 레시피 추천 앱 개발 |
| Firebase | 중 | Firebase Authentication 및 데이터 연동 |
| 프로젝트명 | 기술 | 주요 내용 |
|---|---|---|
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냉장고 식재료 레시피 추천 서비스 |
Flutter Firebase Gemini API |
냉장고에 있는 식재료를 입력하거나 사진으로 등록하여 사용자에게 적합한 레시피를 추천하는 애플리케이션. 일반식과 다이어트 식단을 구분하고 칼로리 및 탄수화물·단백질·지방 정보를 제공하도록 구현. |
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ROS 2 자율주행 프로젝트 |
ROS 2 C++ Python |
ROS 2 환경에서 노드와 토픽을 활용한 로봇 제어 및 자율주행 관련 기능을 학습하고 구현. |
| 운동 자세 분석 |
Flutter MoveNet TensorFlow Lite |
카메라를 이용하여 사용자의 운동 자세를 인식하고 17개의 관절 좌표를 기반으로 운동 동작을 분석하는 프로젝트. |
| 성장과정 및 장점 | 새로운 것을 접했을 때 궁금한 점을 그냥 넘어가기보다 직접 찾아보고 해결하는 성향을 가지고 있습니다. 처음 접하는 기술이라도 직접 시도하면서 배우는 것을 중요하게 생각합니다. |
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| 협업 및 문제해결 | 팀 프로젝트에서 서로 다른 의견이 발생했을 때 상대방의 의견을 먼저 이해하고 문제의 원인을 파악하려고 노력합니다. 문제 상황에서는 5 Whys 방법을 활용하여 원인을 단계적으로 분석하고 해결책을 찾는 방식으로 접근합니다. |