멀티모달 AI 기반 불량 탐지·원인 분석 시스템
SMT 설비 품질 데이터를 Vision AI 탐지 결과와 연결해 불량 여부를 판단하고, 원인 분석까지 이어지는 검사 흐름을 설계한 프로젝트
- Problem
- 이미지 기반 불량 탐지 결과를 서비스 판단 흐름으로 연결
- Decision
- YOLOv11, OpenCV, FastAPI 기반의 탐지/API 구조 구성
- Result
- Vision AI와 백엔드 로직을 하나의 검사 파이프라인으로 정리
Vision AI로 불량을 탐지하고, 백엔드 트랜잭션으로 예외를 차단하며,
데이터가 안전하게 흐르는 서비스 구조를 설계합니다.
메카트로닉스공학에서 배운 시스템 안전 설계와 인터록 개념을 바탕으로, 불량을 탐지하고 예외를 차단하는 개발 방식을 지향합니다.
CAMPLEX 프로젝트에서는 임시 저장 구조와 트랜잭션 흐름을 설계하며 데이터 정합성과 저장 시점의 중요성을 체득했습니다.
최근에는 YOLOv11, OpenCV, FastAPI를 활용한 Vision AI 프로젝트를 통해 이미지 기반 탐지 결과를 서비스 로직과 연결하는 풀스택 역량을 확장하고 있습니다.
입력부터 판정, 저장까지 단계별로 예외를 차단하는 흐름 설계
자세히 보기 →임시 DB 구조와 원자적 트랜잭션으로 데이터 무결성을 확보
자세히 보기 →YOLOv11 탐지 결과를 API와 서비스 판단 로직으로 연결
자세히 보기 →SMT 설비 품질 데이터를 Vision AI 탐지 결과와 연결해 불량 여부를 판단하고, 원인 분석까지 이어지는 검사 흐름을 설계한 프로젝트
예약, 결제, 렌탈 기능을 포함한 캠핑장 플랫폼에서 저장 시점과 예외 처리를 중심으로 데이터 정합성을 설계한 팀 프로젝트
여행지 소개와 지역별 커뮤니티 전환을 AJAX 기반으로 구현하며, 화면 전환 중 사용자 입력과 상태 흐름을 고려한 서비스
랜덤 추천과 AI 표정 인식을 결합한 메뉴 추천 서비스로, Google Analytics와 Microsoft Clarity를 통해 사용자 행동을 관찰
사진 업로드와 신체 정보 입력을 바탕으로 AI 스타일 분석 리포트를 생성하는 SaaS형 서비스
메카트로닉스공학과
시스템 안전 설계, 인터록 설계 개념 학습
공공데이터 융합 웹 애플리케이션 개발자 양성과정
Java, Spring, Oracle, JSP 기반 풀스택 웹 개발 수료
건설기계 도급·대여 사업 운영
고객 및 협력사 커뮤니케이션, 운영 프로세스 관리, 일정 및 계약 관리
심층데이터 분석을 통한 서비스 솔루션 개발자 과정
YOLOv11, OpenCV, FastAPI 기반 Vision AI 서비스 연계 프로젝트 수행
인프런 — Java, React, Spring Boot, Docker, AWS
프로그래머스 코딩 테스트 주 5회 이상, Lv.1~3 풀이
함께 일할 기회를 기다리고 있습니다.
언제든 편하게 연락 주세요.