PROJECT 01
제조 설비 예지보전 모니터링 플랫폼
진동·AE·온도·가스·PLC 등 설비 상태 데이터를 수집 서버에서 API, DB, 운영 화면으로 연결하고 Raw 조회, Trend, Spectrum, STFT, 대시보드, 알람, 진단 이력, 관리자 모드와 서버-DB 운영 안정화까지 구현한 산업 IoT 플랫폼입니다.
Raw·Trend·STFT·Spectrum·특징공간·진단 이력 등 6+ 차트 뷰 통합
현장에서 돌아가는백엔드·데이터 플랫폼
센서 수집부터 이상예지 AI까지, 현장에서 돌아가는 시스템을 만드는 제조 AI 개발자
한재민
스마트팩토리 OT 데이터 플랫폼 / 예지보전 SW 개발· 울산
이력서와 경력기술서는 메일로 요청하시면 바로 보내드립니다.
"실험실 성능이 아니라, 현장에서 동작하는 진단."
센서 수집부터 AI 이상탐지 모델 탑재·현장 운용까지, 예지보전 시스템의 전 과정을 직접 만들어 온 제조 AI 개발자입니다. 진동·AE·온도·가스 데이터를 수집 서버와 시계열 DB, 운영 화면·알람·AI 진단으로 잇고, 국책·공공 R&D 직접 수행 6건, 기업 납품·실증 3건, 누적 등록 설비 392대 규모 플랫폼을 만들고 그중 6개 현장을 직접 구축·운영하며 실제로 돌아가는 시스템으로 정착시켜 왔습니다.
Impact
무엇이 얼마나 나아졌나
운영 중인 시스템에서 직접 측정한 개선입니다. 각 항목의 측정 조건을 함께 적었습니다.
가로축은 값의 크기입니다. 왼쪽으로 갈수록 작고, 세 항목 모두 작을수록 좋은 지표입니다.
Projects
회사·연구 기반 프로젝트
제조 설비, 산업 데이터, 예지보전, 운영 시스템을 다룬 대표 사례입니다.
PROJECT 02
공작기계/MCT 신호분석 및 AI 진단
공작기계와 회전 설비의 진동 데이터를 기반으로 STFT, FFT, 스펙트럼, CNN, One-Class SVM 분석을 수행하고 진단 화면과 알람 흐름으로 연결했습니다.
AI 추론 호출을 동기 블로킹 → 비동기 처리로 전환해 추론 중에도 조회·화면 응답을 유지
PROJECT 03
스마트그린산단/지하배관 관제 시스템 개발
지하배관 24개에 진동·AE 센서를 직접 설치하고 P-LTE로 자체 웹 서버에 연결해 실시간 모니터링·규칙 기반 진단·AE 기반 누수 위치 추정까지 구축한 현장 운용 시스템입니다. 배관·맨홀·관제센터 계층 구조, 센서 위치/특징값, RawData 수집, 외부 예측진단 API 연동, 모바일 QR, CI/CD를 담당했습니다.
배관·맨홀·포인트 3단계 위치 계층 + 지도 기반 위치 표시 기능
개인 프로젝트
개인적으로 확장한 데이터·자동화 프로젝트
회사 업무와 별개로 직접 설계하고 운영한 프로젝트입니다. 트레이딩 봇처럼 개인 관심사에서 시작했지만, 실시간 데이터 수집과 자동화, 리스크 제어, 테스트 경험을 보여주려고 따로 모았습니다.
Narrative
일하는 방식 — 제 문장으로
지원서에 직접 쓴 글 가운데, 저를 가장 정확히 설명하는 대목만 추려 정리했습니다.
데이터가 늘어난 뒤 손대지 않고, 접근 패턴에서 저장 구조를 먼저 정한다
느린 원인이 저장량이 아니라 접근 패턴이라고 판단했습니다. 최근 값 조회, 임계치 알람, 장기 집계는 성격이 전혀 다른데 한 저장소가 모두 감당하고 있었습니다. 그래서 최근 값과 알람 판정은 Redis, 장기 시계열은 InfluxDB, 설비와 사용자 정보는 MySQL로 계층을 나눴습니다. 느린 화면 하나를 고치는 문제로 보였지만 실제로는 데이터의 성격에 맞게 저장소를 나누는 설계 문제였습니다.
관련 프로젝트 보기성능이 부족하면 짐작 대신 원인을 나눠 측정한다
이 과정에서 얻은 것은 알고리즘이 아니라 판단의 순서였습니다. 현장의 맥락을 먼저 데이터로 확보하고, 성능이 부족하면 짐작 대신 원인을 나눠 측정한다는 것입니다. 이 순서는 다른 설비에서도 기준이 됐습니다. 결함 데이터가 부족한 화학설비에서는 모델을 키우기 전에 전문가의 판단 근거부터 데이터로 정리해 검증 가능한 방식을 택했습니다.
관련 프로젝트 보기기술 수준이 아니라 현장 조건이 방법을 정한다
설비마다 답은 달랐습니다. 결함 데이터가 부족하고 안전과 직결되는 화학 반응기에는 판단 근거가 보이는 의사결정트리로 다중분류 정확도 92%를 얻었고, 진동 데이터가 충분한 공작기계에는 신호를 2차원 스펙트로그램으로 바꿔 CNN과 DTW로 비교하는 이상탐지를 적용해 학습 데이터셋 기준 98%를 얻었습니다. 새로운 기술을 적용하는 것 자체를 목표로 삼기보다 현장에서 해결해야 할 문제와 데이터, 사용자의 요구를 종합해 판단해 왔습니다. 현장의 제약조건을 고려하지 않은 기술은 성능이 높더라도 지속적으로 활용되기 어렵다는 점을 체감했습니다.
AI는 붙이는 것이 아니라 효과를 확인하고 남기는 것이다
제품 안에 넣은 로컬 LLM은 효과를 따로 측정했습니다. 포지션 관리 자문을 맡긴 뒤 45일간 호출 결과를 실현 손익과 대조했지만 측정 가능한 기여는 사실상 0이었습니다. 더 큰 권한을 주지 않았고 새 AI 기능은 섀도우 환경에서 먼저 검증한 뒤 반영하는 기준을 세웠습니다. 코드 변경은 테스트로, AI 판단은 운영 지표로 검증할 수 있는 시스템을 만들었습니다.
관련 프로젝트 보기Capabilities
전공 역량 — 신호에서 진단까지
연구실 실증에서 현장 운용까지 검증된 4개 축입니다.
신호처리
- FFT·STFT
- 포락 스펙트럼
- 회전수 적응형
- ISO 13373
ML · DL
- 1D-CNN
- TabNet
- One-Class SVM
- XAI
데이터 · 시스템
- 시계열 처리
- 전처리 파이프라인
- 진단 화면 구현
도메인
- 회전기계·공작기계
- 예지보전·상태진단
- 산업 IoT
Experience
개발 역량 근거
학부 연구생 시절부터 석사 연구, 교원창업 회사 연계 프로젝트, 졸업 후 스카우트 입사까지 이어진 산업 AI·웹/서버 개발 경험을 실제 구현 흐름 중심으로 정리했습니다.
학력·교육·인증
전공 이력 및 도메인 자격·수료 경험
학력
학교울산대학교 대학원
전공
기간
학교울산대학교
전공
기간
자격·인증
항목TOEIC Speaking IM3 (Intermediate Mid 3)
기관/일자
내용
공식 성적표 기준 130점 · 유효일 2028.07.12 · 응시번호 102458 · 자격증번호 추후 등록
항목정보처리기사 필기 합격 (실기 준비 중)
기관/일자
내용
국가기술자격 — 필기 합격, 실기 응시 예정
항목Azure Data Fundamentals 자격증
기관/일자
내용
데이터 핵심 개념과 Azure 데이터 서비스 기초
항목DSAC 데이터 사이언티스트 능력인증 수료
기관/일자
내용
데이터 분석·사이언스 직무 능력 인증 과정
항목프로그래밍기능사(검정형)
기관/일자
내용
국가기술자격 · 자격증번호 19641503460N
항목운전면허 1종 보통
기관/일자
내용
2017.11.15 취득
교육·수료
항목OPC-UA Fundamental Training Course 수료
기관/일자
내용
산업용 통신 프로토콜 OPC-UA 기본 구조 및 적용 방안 이해
항목코드프레소 Java 웹개발 트랙 과정 수료
기관/일자
내용
Java 기반 웹 개발 기초 트랙 과정
항목진동 분석 교육 1단계
기관/일자
내용
진동 데이터 기반 회전기계 상태 분석 및 진단 기초
수상
항목[수상] 2022 UOU 캡스톤디자인 경진대회 장려상
기관/일자
내용
진동 센서를 활용한 AAS 기반 제조설비 고장진단 시스템
항목[수상] 2022 U-챌린지 페스티벌 동상
기관/일자
내용
인공지능 기반 제조설비 고장진단 시스템 개발
항목[수상] 소방안전 빅데이터 플랫폼 활용사례 우수상
기관/일자
내용
소방 안전 10년간의 산불 데이터를 활용한 위험 요인 분석 및 시각화
항목[수상] 2022 RIS 해커톤 대회 창의상
기관/일자
내용
공유 킥보드 사고 방지를 위한 앱 기반 인공지능 모델
연구·학술
항목[학술대회] 진동 스펙트럼·CNN 기반 회전수 적응형 베어링 결함 검출 (제1저자)
기관/일자
내용
드라이브·앤·컨트롤 2024 춘계학술대회 발표
항목[학술대회] AutoML 기반 영상 집중도 측정 모델 효용성 분석 (제1저자)
기관/일자
내용
한국인공지능융합기술학회 2023 하계학술대회 발표
등록·지재권
항목GS 인증 SW 개발 대응 경험
기관/일자
내용
GS 인증 결함 리포트 대응, 시험환경 자료, 제품/사용자 설명서, 등록 서류 작성
항목소프트웨어 등록 (저작권/프로그램 등록)
기관/일자
내용
저작물 확인서, 프로그램 등록 신청서 작성 및 등록 대응 경험
활동
항목[활동] BTS 실전문제 연구팀 연구활동 참여
기관/일자
내용
실전 문제 기반 산업 데이터 연구 활동 참여
항목[활동] 공유대학 미래모빌리티전공 연구과제 참여
기관/일자
내용
무인이동체+문화예술 융합 자율운항 군집제어 수상드론 실무 인재 양성
항목[활동] 울산대 AI융합학부 학부생 멘토 장학생
기관/일자
내용
학부생 멘토 장학생 활동
Research
Research & Publications
공작기계 건전성 진단과 산업 AI 연구
공작기계 설비 건전성 진단을 위한 신호처리 알고리즘 개발 및 딥러닝 기반 상태 분류 알고리즘 연구
Jaemin Han · Ulsan University, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering (Master's Thesis) · 2025
MCT 테스트베드에서 수집한 진동 데이터를 기반으로 공작기계 설비 건전성 진단을 위한 신호처리와 상태 분류를 연구했습니다. 1D-CNN, TabNet 등 딥러닝 모델을 활용해 정상, 베어링, 기어, 공구 결함 상태를 분류하고, 저주파 진단 성분 보존과 특징 해석 가능성을 함께 검토했습니다.
Resources
자료실
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공통 자기소개서
산업 AI 연구와 웹·서버 개발 역량을 함께 갖추고, 연구 단계의 분석 결과를 실제 운영 시스템으로 연결해 온 개발자입니다.
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