Production AI · Robotics · Data
I build AI systems that connect field data → models → validation → deployment → operation.
안녕하세요. 산업 현장의 문제를 데이터·모델·시스템으로 연결하는 AI/ML Engineer 이강인입니다.
모델 정확도만 높이는 것보다 실제 환경에서 안정적으로 동작하고, 측정·검증·개선할 수 있는 시스템을 만드는 데 관심이 있습니다.
- 🎓 Inha University — B.Eng. in Industrial & Management Engineering
- 💼 Doosan Robotics — ML Engineer Intern (2026.04–2026.10)
- 🤖 Experience across Vision AI, RGB-D, ROS 2, MLOps, Local LLM/RAG, Digital Twin
- 🔍 Engineering style: Measure → Build → Validate → Operate
- 🇰🇷 Based in South Korea
Professional work is summarized only at a high level. Proprietary company code, datasets, internal documents, and evaluation assets are not published.
| Area | Stack |
|---|---|
| Programming / Data | Python, SQL |
| AI / Vision | PyTorch, YOLO, OpenCV, RGB-D |
| Robotics | ROS 2, Nav2, TurtleBot4, Doosan M0609 |
| AI Systems | RAG, Vector DB, FastAPI, Local LLM, evaluation pipelines |
| Environment / Tools | Linux (Ubuntu), Git/GitHub, Docker |
2026.04 – 2026.10
Worked on production-oriented AI for industrial robotics, including:
- RGB-D based Vision AI and 3D perception for depalletizing
- Field-data-driven model adaptation, evaluation, regression checking, and deployment workflows
- Edge AI performance profiling and inference-pipeline optimization
- Fully local LLM/RAG-based technical support system for industrial equipment
The implementation details shown publicly are intentionally limited to non-confidential descriptions.
Team Lead · Vision AI · ROS 2 · System Integration
TurtleBot4 AMR 2대와 OAK-D RGB-D, YOLOv8, ROS 2/Nav2, Flask, SQLite를 연결한 무인 마트 자동화 시스템입니다.
센서·비전·로봇 제어·Web/DB가 동시에 동작하도록 비동기 처리와 상태 기반 시스템 구조를 설계했습니다.
ROS 2 YOLOv8 OAK-D Nav2 Flask SQLite
Undergraduate Research · 3D Sensor Data Processing
LiDAR Point Cloud를 정렬·정사영하고 격자 밀도와 통계 특성을 이용해 승강로 벽면 구조와 개구부 후보를 분석한 연구 프로젝트입니다.
Python NumPy SciPy Point Cloud Plotly
ROS 2 · Computer Vision · Digital Twin
NVIDIA Isaac Sim과 ROS 2 Bridge를 연동해 Ackermann 차량의 자율주행 디지털 트윈을 구현했습니다.
A* 전역 경로 계획, OpenCV 차선 인식, Odometry/Yaw 기반 교차로 주행을 하나의 제어 시스템으로 통합했습니다.
Isaac Sim ROS 2 OpenCV A* Ackermann
Computer Vision · Robot Control · Error Recovery
사용자 이미지/문구를 로봇이 그릴 수 있는 stroke path로 변환하고 Doosan M0609 협동로봇의 MoveL 경로로 실행하는 자동 케이크 레터링 시스템입니다.
ROS 2 OpenCV NetworkX Doosan M0609 React
🤖 ArmyBot
Physical AI · Multimodal System Integration
ROS 2, RealSense Depth, YOLO, Arduino, VLM, 협동로봇을 통합한 자동화 프로젝트입니다.
Depth-to-Robot 좌표 변환과 Vision–Robot–Embedded 간 인터페이스 설계 및 전체 시스템 통합을 경험했습니다.
ROS 2 RealSense YOLOv8 Arduino VLM M0609
- 🏆 POSTECH OIBC Challenge — 제주 전력시장 가격예측 AI 경진대회 우수참가상
- 🔬 Inha University System Design & Optimization Lab — Undergraduate Researcher
- 🤖 Doosan Robotics ROKEY Boot Camp 6th — AI / Computer Vision / ROS 2 / Robotics
Measure → reproduce bottlenecks and failures with logs & metrics
Build → connect models with real sensors, robots, APIs, and data
Validate → test accuracy, regression, integrity, and edge cases
Operate → improve systems from field feedback, not only offline scores
- GitHub: github.com/Lggin
- Email: id000326@naver.com
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