기업명 비공개

[한화의 야심찬 확장성에 동참하고자 하는 마음] 국제방위산업 전시회 MSPO 2025 참여 기업을 조사하던 중 한화에어로스페이스가 한화방산과 합병 후 K-9 자주포, 천무, 레드백 등 대규모 수출 계약을 체결한 소식을 접하게 되었습니다. 폴란드 국방 연구기관과 MOU를 체결하고 현지 공장을 건설하며 유럽 시장에 본격 진출하는 과정은 글로벌 경쟁력을 높이는 실질적인 노력이었기에 주목할 만했습니다. 협력사와 함께 벤치마킹 프로그램을 운영하며 생산성 향상과 직무 교육을 지원하는 방식은 상생의 문화가 기업 성장의 기반이 됨을 확인시켜 주었습니다. 이러한 도전적 성장이 국내 시장에 머물지 않고 해외 시장으로 확장해나가는 방향성은 자연스럽게 저의 가치관과 공감 되는 부분이었습니다. 이처럼 기술과 전략이 결합되어 실질적인 성과를 창출하는 과정에 관심을 가져왔습니다. 그래서 저는 저작운동 측정기기 개발을 위해 EMA 필터를 적용해 센서 노이즈를 제거하고 오류율을 낮춘 동작 알고리즘을 설계했습니다. 또한 스마트 화분 프로젝트에서 I2C/UART 통신, FSM 기반 이벤트 처리 등 임베디드 시스템의 통신 및 제어 요소를 직접 구현하며 실무 역량을 쌓았습니다. 이러한 경험을 바탕으로 입사 후에는 전력변환장치의 펌웨어 및 제어 알고리즘 개발에 기여하고, DC/DC 컨버터 및 모터·발전기 제어 분야에서 실시간성과 자원 효율성을 고려한 최적화된 HW 및 SW를 구현하고자 합니다. 나아가 전력시스템 모델링 및 시뮬레이션 역량을 강화하여, 안정적인 제어와 예측이 가능한 엔지니어로 성장하겠습니다. [스마트 화분 제작 : 센서 통합부터 펌웨어 시스템 전과정 설계까지] 스마트 화분 프로젝트에서 KICAD를 활용해 온습도, 조도, 토양수분 센서 등의 배선과 연결 구조를 설계했습니다. 이후 GPIO, ADC, PWM, I2C/UART 등 MCU의 핵심 기능을 직접 구현하며 센서를 실시간으로 제어했고, FSM 기반 이벤트 처리와 오류 핸들링까지 포함한 시스템 통합을 경험했습니다. 또한 I2C 멀티슬레이브 통신을 활용해 센서를 통합하고, LCD 출력, RGB LED 제어, 음향 경보 기능까지 포함한 종합적인 펌웨어를 설계했습니다. [저작운동 측정 기기 제작 : EMA 필터를 활용해 저작운동 검출 알고리즘 설계] 저작운동 측정기기 개발을 위해 EMA 필터가 적용된 저작운동 검출 알고리즘을 구현하여 오류율을 절반 이하로 줄였고, 실시간 블루투스 통신을 통해 데이터를 앱으로 전송하고 시각화하는 기능까지 구현했습니다. [VAD 전처리를 통한 임베디드 음성인식 시스템의 처리 시간 15% 단축] 기존 임베디드 음성인식 시스템은 단순 녹음 후 전체 데이터를 클라우드로 전송해 무음 구간까지 포함되며 불필요하게 데이터 전송량과 비용이 증가하는 문제가 있었습니다. 이를 개선하기 위해, 작동 방식이 다른 3가지 VAD 알고리즘을 임베디드 기기에 적용한 전처리 시스템을 구현하였고, 실험 결과 가장 효율적인 VAD 적용 시 총 처리시간 15%, 데이터 전송량 30% 감소라는 성능 개선을 이루었습니다. 이러한 제어 및 성능 개선 경험을 통해 전기기기 및 전력변환장치 개발에 기여할 것입니다. [꾸준함, 교내 및 과학기술통신부 공모전 수상을 이끈 최선의 지름길!] 대학교 재학 중, 교내 프로젝트의 주제로 제가 제안한 ‘저작운동 측정 기기’가 선정되며 제작팀장을 맡게 되었습니다. 아두이노를 활용해야 한다는 조건 외에는 관련 지식이 거의 없는 상태였고, 특히 저작운동을 측정하는 기기는 임베디드 분야에서도 흔히 다뤄지지 않아 참고할 수 있는 자료가 부족했습니다. 처음에는 밤을 새워 방대한 정보를 한 번에 익히려 했지만, 이 방식은 매우 비효율적이었습니다. 그때 ‘급할수록 돌아가라’는 속담이 떠올랐고, 이후 꾸준히 논문과 선행 작업물을 참고하며 적은 양이라도 매일 학습하는 방식으로 접근했습니다. 이때, 아두이노의 작동 방식과 센서에 대한 연구를 진행하였고 보다 정확한 저작횟수를 측정하기 위한 신호 처리 기법과 관련된 전공서적 및 논문을 탐색하였습니다. 이러한 꾸준한 학습과 전공 수업에서 배운 C/C++ 프로그래밍과 신호 처리에 관한 전공지식이 실제 개발 과정에서 큰 힘이 되었습니다. 개발 보드와 측정 센서로 아두이노 우노 대비 전력 소비 60% 감소, 크기 83% 축소가 가능한 미니를 채택하고 적외선 센서보다 3배 큰 신호 변화를 보이는 압력 센서등을 활용해 하드웨어 기기를 제작하였습니다. 측정 데이터에는 EMA 필터를 적용해 오류율을 2배 이상 줄였으며, 이를 기반으로 저작 횟수 검출 알고리즘을 구현했습니다. 이러한 성능 개발 능력을 인정 받아, 최종적으로 교내 공모전에서 금상과 대상을 2회 수상하고 과학기술통신부 공모전에서도 1개 부문에서 수상하였습니다. [화분 사용자와 협업을 통한 펌웨어 통신 및 제어 설계 경험] 저는 스마트 화분 제작 프로젝트를 통해 다중 센서 기반 펌웨어 시스템 설계를 경험했습니다. 온습도, 조도, 토양수분, 음성, 얼굴인식 센서 등 다양한 센서를 실시간으로 동작시키며, GPIO, ADC, PWM, I2C/UART 등 MCU의 핵심 주변장치를 직접 제어하고, 센서 드라이버 초기화부터 슈퍼루프 구조, 이벤트 기반 FSM 처리, 오류 핸들링까지 펌웨어 시스템의 전 과정을 구현했습니다. 특히 I2C 멀티슬레이브 버스를 활용한 센서 통합, LCD 출력, RGB LED 제어, 음향 경보 기능까지 포함한 종합적인 펌웨어 시스템 설계를 수행했습니다. 이러한 다양한 통신 및 제어 알고리즘을 구현하여 기존 설계 계획과 비교하여 실제 기능 구현 완료율을 95% 달성하였습니다. 이 프로젝트는 단순한 기술 구현을 넘어, 실제 스마트 화분 사용자와의 협업을 통해 필요한 기능을 점진적으로 추가하는 방식으로 진행되었습니다. 초기부터 음성인식이나 얼굴인식 같은 고급 기능을 무리하게 도입하기보다는, 사용자 피드백을 바탕으로 기능을 설계하고 확장했습니다. 예를 들어, 음성인식은 손이 자유롭지 않은 상황에서도 화분을 제어할 수 있도록 하기 위해, 얼굴인식은 사용자 맞춤형 반응을 구현하기 위해 도입했습니다. 저는 이러한 경험을 통해, 펌웨어 시스템의 전체 구조를 설계하고 운영하는 능력을 갖추게 되었으며 실제 사용자와의 협업을 통해 요구사항을 분석하고 반영하는 과정을 거치며, 기술적 소통과 피드백 수용 능력이 향상되었습니다. [고도화된 인공지능 음성인식 기술에 임베디드 기기 올라타기!] 3년 전까지만 해도 저는 아두이노나 라즈베리파이와 같은 임베디드 기기를 단순히 하드웨어 제어용으로만 활용했습니다. 음성인식이나 인공지능 기술을 임베디드 환경에 접목하는 것은 생각조차 하지 못했습니다. 그러나 음성인식과 딥러닝 연구를 진행하면서, 임베디드 기기에서도 인공지능 기반 음성인식이 가능하다는 사실을 접하게 되었고, 이는 제 연구 방향에 큰 변화를 가져왔습니다. 처음에는 임베디드 환경의 연산 제약으로 인해 복잡한 인공지능 모델을 적용하기 어렵다는 점이 부담으로 다가왔습니다. 하지만 관련 논문을 탐색하며 클라우드 음성인식을 통해 임베디드 기기의 저연산 환경에서도 인공지능 기반 음성인식이 가능함을 알게 되었습니다. 이를 기반으로 저는 임베디드 기기에서 클라우드로 음성 데이터를 전송하기 전에 음성활동검출(VAD)을 적용하는 전처리 구조를 구현했습니다. 기존에는 무음 구간을 포함한 전체 음성이 전송되어 처리시간과 데이터량이 불필요하게 증가했지만, VAD를 통해 유효 음성만 선별적으로 전송하도록 개선했습니다. 작동 방식이 다른 3가지 VAD 알고리즘을 실험적으로 적용해 총 처리시간, 음성인식 시간, 데이터 전송량 등을 비교한 결과, 가장 효율적인 방식을 적용했을 때 데이터 전송량이 약 30%, 전체 처리시간이 15% 감소했습니다. 이 경험을 통해 임베디드 기기에서도 음성인식의 효율을 높일 수 있음을 확인했으며, 기술적 제약을 극복하기 위한 문제해결 능력과 연구자로서의 성장 방향을 명확히 할 수 있었습니다.