시작은 작은 일이었습니다. (아직 주식회사 핑크랩이 아니라 개인 자격으로 일하던 때) 저는 데이원컴퍼니의 제로베이스(구 패스트캠퍼스 취업대비반)의 전임강사로 딥러닝과 머신러닝 등 데이터 사이언스를 수업했습니다. 그 때의 수강생들은 대부분 취업을 준비하는 사람들이었습니다. 수업을 종강한 직후 취업 면접을 보면 기업 프로젝트 경력이 없다고 지적을 많이 받고 돌아왔었습니다. 그런 그들에게 기업 프로젝트를 짧은 기간이라도 경험하게 해 주고 싶다고 생각한 것이 시작이었습니다.
저희가 수행한 프로젝트가 시작되는 경우는 아래와 같았습니다.
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회사내의 작은 아이디어를 구현하고 싶은데 인력이 부족할 때
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새로운 아이템이 가능성을 확인하고 싶을 때
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딥러닝이나 로봇 SW 분야의 좋은 인력을 찾고 싶은데 미리 회사와 핏이 맞을지 확인하고 싶을 때
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엔트리급 팀원들만으로는 불안해서 누군가 팀의 방향을 리딩해야 할 때
이 페이지와 이 페이지의 하위 페이지를 읽을 때 주의 점
이 페이지와 이 페이지의 하위 페이지의 내용에서 주의해서 읽어 주셔야 할 부분이 있습니다. 2022년 5월 말에 주식회사 핑크랩이 법적으로 등록되었습니다. 그러나 제가 개인(사업자)의 자격으로 이 페이지에 묘사된 듯이 활동한 것은 앞서 이야기한 시점이 한 2년 정도입니다. 그래서 핑크랩이라는 회사 홈페이지이지만 대표이사인 저 개인을 지칭하는 단어들이 등장하는 것을 양해 해 주세요.
이런 기업들의 연락을 기다립니다.
회사의 아이템을 딥러닝/머신러닝으로 처음 도전해보려고 하시는 분들
로봇 SW엔지니어가 아직 없지만, 프로토타입 로봇을 빠르게 세팅해야 하는 분들
딥러닝 프로젝트를 빠르게 가능성을 확인해보고 싶으신 분들
사내 구성원들을 교육시키시고 싶은 분들
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연락 : pinkwink@pinklab.art
PinkLAB에서 수행한 기업 프로젝트
3D 카메라를 이용한 박스 인식 및 박스 위치 계산 - 디팔렛타이징
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기존에 센터에서 보유하고 있는 ABB 로봇팔과 3D카메라를 이용해서
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ABB로봇의 ROS1 패키지를 ROS2용으로 변경하고
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3D 카메라의 영상에서 서로 붙어서 구분이 잘 안되던 박스들을 잘 인식하게 하고
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인식된 박스의 윗면(평면)을 찾아서, 인식하고
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인식된 박스들의 윗면 중 가장 높은 윗면을 찾아서
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공간상의 좌표를 로봇에게 전송하는 일입니다.
아트센터 나비와 서울대 UX랩에 UWB센서와 ESP32를 이용하는 프로젝트를 수행했습니다.
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머신러닝적 측면에서 문장을 형태소로 분석하고, 유사한 문장을 검색하는 라이브러리 개발
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ESP32 보드를 이용하여, 목소리를 PC로 wifi로 전송하는 기술에 대한 학습 자료 개발
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UWB 센서를 이용하여 공간상에서 위치를 측정하는 기술에 대한 코드 개발 및 학습 컨텐츠 개발.
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위 과정을 핑크랩의 수업을 들은 수강생들에게 인턴의 기회를 제공하면서 수행했습니다.
CARLA, Autoware, ROS2를 연결하는 시스템 구축 (customizing)
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Carla와 Autoware를 어느정도 할 줄 아는 상태로 신입사원을 받고 싶다는 기업의 요청에 따라 PinkLAB에서 2개월 정도 인큐베이팅 및 교육을 진행하고 인력을 공급한 경우입니다.
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시작을 알리는 글
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프로젝트 종료
자율 주행 모델을 탑재한 아웃도어 스포츠용 자율 카트 개발 [딥러닝 인턴 3명, 로봇 인턴 2명]
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내용 : 자율 주행 모델을 개발하고 주행 기능을 확보
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프로젝트 종료
3D Pose Estimation [인턴 1명]
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내용 : 물류로봇 회사의 의뢰로 기존에 공개된 자료를 바탕으로 목표 사물의 Pose를 추정하는 알고리즘 테스트
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진행되고 있는 간단 영상. 매우 간단한 테스트 영상
수술실에서 적용할 목적으로 모니터에서 이상 정보 감지 모델 개발
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구성원 : 제로베이스 수업을 종료한 팀원 2명
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내용 : 수술실에 설치되어 있는 다양한 상황을 알려주는 모니터에서 의료진이 특별히 조심해야할 메시지에 대해 경보를 울리는 모델 개발. 모니터를 관찰하면서 고려해야할 메시지나 특별한 수치, 특별한 색상등을 감지
자율주행 로봇 SLAM 패키지 개발
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구성원 : 학부 졸업한 취업 준비 중인 팀원 2명
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내용 : 모바일 로봇 플랫폼을 개발 중인 회사의 의뢰로 ROS 패키지 제작 공급. SLAM 및 QT를 이용한 사용자 UI 개발 후 공급
동영상 내 장면 검색 모델 개발
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영상에 대한 검색 뿐만 아니라 소리에 대한 검색 기능 개발
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예를들어 “강아지 소리가 나는 장면이었는데 사람이 도망가던 장면”
재활용품 분류 로봇 개발을 위한 딥러닝 모델 개발
POS 상품명 NLP 학습 검증
키오스크 UI 최적화 프로젝트
소리 분류 모델 및 유사음원 분류 모델 개발
유사 화장품 찾기 프로젝트
발음 교정을 목적으로 한 발음 유사도 측정
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내용 : 사람의 발음(영어, 한글)을 서로 비교해서 두 발음이 어디가 얼마나 다른지를 확인하는 모델
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본래 이 프로젝트는 핑크랩의 결과가 아니라 제로베이스의 수강생들의 결과입니다. 그러나 시작하게된 계기, 즉 의뢰를 한 클라이언트가 핑크랩으로 의뢰를 했고, 이를 당시 수강생에게 소개를 했습니다. 이런 과정을 가지고 있어서 이렇게 핑크랩의 기업프로젝트 현황에도 소개하고 있습니다.
텍스트로 된 시험 문제와 유사 난이도, 유사 유형의 문제를 머신러닝 기반으로 찾아 주는 모델
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내용 : 학습자의 학습 성취도 향상을 위해 틀리거나 원하는 문제와 유사하고 비슷한 난이도의 문제를 찾아주는 학습 모델 개발
음식물 쓰레기에 포함되면 안되는 이물질 검출 모델 개발
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음식물 쓰레기에 포함되면 안되는 계란 껍질이나 조개 등을 검출하기 위한 모델 개발
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실제 음식물 쓰레기 분리기에 설치 운영된 사례
X-Ray를 이용한 코로나 환자 판별 및 알츠하이머 병 예측
임상용 데이터 EDA 분석
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구성원 : 제로베이스 수업을 종료한 팀원 2명, 모 대학 석사 과정을 마치고 의료 데이터를 경험하고 싶어 했던 대원생 2명
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내용 : 국내 대형 병원에서 방대한 규모로 가지고 있던 의료 데이터를 의료진과 함께 EDA를 수행. 보다 쉽게 원하는 주제나 현상을 확인하기 위해 EDA 결과를 다른 데이터에 적용가능하도록 어플리케이션으로 제작함
AI 로봇 실증화 가능성 데이터 분석
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구성원 : 석사 졸업 후 취업 준비 중인 팀원 2명, 외부에서 코딩 강사로 활동하던 팀원 2명
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내용 : 국내 유명 회사의 AI 로봇 제품군에 대한 커리큘럼 , 로봇 성능 등을 점검, 확인하고 자체 수업으로 검증. 이후 개선 방안 등을 포함한 리포트 발행
유사 수학문제 찾기 자문
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구성원 : 1명
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내용 : 학생들의 수학문제를 폰으로 받아서 유사 문제를 난이도별로 해설과 함께 제시하기 위한 사업화 모델을 위해 자문 활동
YOLO tiny를 이용한 짧은 시간 물체 인식 기능 제공
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학습 시간 수 초 혹은 1~2분 정도를 목표로
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컨베어벨트와 같은 간단한 배경색을 가지고 사물의 종류가 간단할 때 적용할 수 있는 모델
산업 현장에서 안전을 위해 작업자를 추적하는 딥러닝 모델 개발 [인턴 2명]
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산업 현장에서 안전을 위해 작업자의 안전모의 이름 혹은 작업자의 특성을 찾아 빠르게 학습하고, 작업자의 입장/퇴장 여부, 동선 파악