$\color{6495ed}{Cha}$ $\color{6495ed}{Dahun}$

Seoul, South Korea 📞 010-5160-2998 📧 [email protected]

:다운로드: github.com/chadahun

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Tech Stack

Hardware & Embedded

• MCU / SBC: STM32, Raspberry Pi
• OS / RTOS: Embedded Linux, FreeRTOS

Languages

• CORE: C/C++, Python

AI & Data

• VISION: OpenCV, YOLO
• FrameWork: PyTorch, Scikit-Learn </aside>

$\color{6495ed}{Experience}$ $\color{6495ed}{Overview}$

총 경력

• BRFrame | 2024.12 - 2025.08
  • HTML 문서 → PDF 변환 자동화 개발 (Selenium)
  • 변환 실패율 감소를 위한 예외 처리 로직 구현
  • Azure OpenAI VLM 활용 Image Description 자동 생성 및 검색 인덱싱

$\color{6495ed}{Education }$

• 경복대학교 스마트IT소프트웨어학과 | 2017.03 - 2022.02
• 동남고등학교 | 2014.03 - 2017.02

$\color{6495ed}{Activities}$

• 대한상공회의소 SMART AI MASTER 과정 | 2025.08 - 2025.12
  • 임베디드 & 로봇 제어: Linux 환경 구축, ROS 기반 Robot Car 플랫폼 제어 및 Docker 컨테이너 활용
  • 센서 데이터 처리: LiDAR, Depth Camera, Mecanum Wheel 등 다양한 센서 연동 및 데이터 처리 파이프라인 구축
  • Vision AI: OpenCV 및 YOLO 모델을 활용한 객체 인식 기능 구현 및 로봇 주행 적용
  • Deep Learning: ANN, CNN, RNN, Transformer 등 최신 딥러닝 모델 학습 및 최적화
• 케이지아이티뱅크
  • 데이터 분석: 공공데이터 및 크롤링 데이터를 활용한 EDA(탐색적 데이터 분석) 및 시각화
  • Machine Learning: Scikit-learn을 활용한 군집화, 회귀, 분류 모델 구현
  • Deep Learning: TensorFlow 기반의 CNN, RNN, LSTM 모델 학습 및 LLM 기초 원리 습득

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$\color{6495ed}{About}$ $\color{6495ed}{Me}$ AI 모델 추론과 실시간 하드웨어 제어 역량을 모두 아우르는 로봇 소프트웨어 엔지니어입니다. 데이터 분석 및 인공지능 모델 파이프라인 최적화 실무 경험을 바탕으로 ROS 2와 임베디드 리눅스 환경에서 실제 로봇 하드웨어를 안정적으로 구동하는 시스템 통합에 주력하고 있습니다. 시뮬레이션 환경의 한계를 넘어 현장의 변수를 철저히 통제하는 견고한 시스템을 설계하는 것을 목표로 합니다.

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👨🏻‍💻$\color{6495ed}{Projects}$

학습 내용 (1)

📖$\color{6495ed}{Study}$

학습 내용 (1)