
한 줄 소개
수중 사고 시 탐색에 사용될 완전 자율무인잠수정 기술을 개발하는 모임입니다.
분야
ENGINEERING
목표 결과물
PAPER, OPEN_SOURCE
랩 소개
안녕하세요. 저희 모임은 해저에서 발생한 사고를 빠르게 확인하고 인명을 구조할 수 있는 무인잠수정의 핵심 알고리즘을 개발하는 모임입니다
운영 방식
주 1회 온/오프라인 모임으로 각자의 역할을 나눈 후 일주일간 진행한 결과를 서로 공유하며 성장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
커리큘럼
1주차: LAB 소개 및 개발 목표 공유
2주차: 선행연구내용 공유 및 개인별 수행 항목 결정
3주차: 선행연구 검색 결과 공유 및 본 연구 적용 기술 확정
4주차: 자율운항 개발 플랫폼 (Stonefish) 공유 및 개인별 사용 연습
5주차: 개인별 연구 항목 연구 및 공유 (학회논문 발표 신청)
6주차: 개인 개발 항목 개발 플랫폼 환경 적용 및 문제점 보완
7주차: 개인 연구 항목 추가 업데이트 및 공유
8주차: 논문 작성
9주차: 논문 보완 및 제출
10주차: 개인별 추가 보완
11주차: 학회 발표자료 작성
12주차: 학회 참석
참여 요건
* 공통 역량 * 1. ROS 2 기반 협업 경험 2. Linux 기반 개발 경험 3. Docker 기반 개발 환경 경험 4. 선박 및 수중 환경 물리 현상에 대한 이해도 * 스택별 세부 역량 * 1. 음성 인식 및 미션 플래닝 (AI/NLP) 전문가 1) LLM(Llama, GPT 등) Fine-tuning 및 Prompt Engineering 경험 2) Whisper 등 On-device STT 모델 최적화 및 배포 경험 3) LangChain 또는 행동 트리(Behavior Tree)를 이용한 에이전트 설계 역량 2. 수중 SLAM 및 비전 (Perception) 전문가 1) VIO(Visual-Inertial Odometry) 또는 LiDAR/Sonar SLAM 알고리즘 구현 경험. 2) YOLO 등 객체 인식 모델을 활용한 특수 환경(열화상, 저조도) 데이터 처리 경험. 3) C++/Python 숙련 및 OpenCV, PCL(Point Cloud Library) 활용 능력. 3. 자율 운항 및 제어 (Navigation/Control) 전문가 1) ROS2 기반의 Navigation2(Nav2) 스택 커스터마이징 경험. 2) 경로 계획 및 제어 알고리즘 개발 경험. 3) 수중 운동 역학(6-DOF)에 대한 이해 및 제어기 설계 역량. 4. 로봇 시스템 통합 및 시뮬레이션 (System Integration) 전문가 1) ROS2(Humble/Jazzy) 기반 시스템 아키텍처 설계 및 DDS 통신 최적화 경험. 2) Stonefish, Gazebo, Isaac Sim 등 로봇 시뮬레이터 구축 및 센서 모델링 경험. 3) Docker를 활용한 개발 환경 표준화 및 CI/CD 구축 경험.
사전 질문
[LLM/STT] 수중 소음이나 기계음이 섞인 환경에서 STT 정확도를 높이기 위해 어떤 전처리 기법을 사용하겠습니까
[LLM/STT] 추상적인 명령을 로봇이 실행 가능한 구체적인 Task 시퀀스로 변환하는 가장 효율적인 아키텍처는 무엇이라고 생각하시나요.
[SLAM] 시야가 제한된 침몰선 내부에서 시각 기반 SLAM을 위해 소나(Sonar) 데이터를 어떻게 사용하실 건가요?
[SLAM] 에어포켓 내에서 사람의 형체를 인식할 때, 일반적인 학습 데이터와 다른 수중/저조도 특성을 어떻게 극복하시겠습니까?
[자율운항] 실시간 장애물 회피와 경로 재설정(Re-planning) 사이의 연산 효율을 어떻게 최적화 하실래요?
[자율운항] 조류나 갑작스러운 외란이 있는 환경에서 AUV의 정밀한 호버링(Hovering)을 유지하기 위한 제어 전략은 무엇입니까?
[Platform] 음성 인식, SLAM, 제어 모듈 간의 데이터 병목 현상을 방지하기 위해 ROS2의 어떤 기능을 활용하시겠습니까?
랩장 소개
김충환
Tech for People LAB
모임 기간
2026.02.28 - 2026.05.30
모임 일시
매주 토요일 14:00 ~ 16:00
장 소
모두의연구소 강남캠퍼스
모집 기간
2026.02.10 - 2026.03.31
모집 인원
10명
선발 방식
사전 질문 기반 심사 + 온라인 커피챗
