About
소개
Radar·Vision AI·Sensor Fusion·Embedded Signal Processing을 중심으로 FPGA RTL·Digital Verification까지 공부하는 전자전기공학 학부생 연구자입니다.
- 전공
- 단국대학교 전자전기공학부 전자전기공학전공 학사과정
- 연구 소속
- 휴먼앤시스템 연구소 학부생 연구 인턴
- 졸업 예정
- 2027년 2월 25일
- 입사 가능
- 2027년 1월
- CES 2027
- ViScan 부스 운영 및 시연 예정
- CES Innovation Awards
- ViScan CES Innovation Awards 준비 중 · 공개 예정
- hnryu0515@gmail.com
- 공개 프로필
- 주력 직무
- Radar · Vision AI · Sensor Fusion · Embedded Signal Processing
- 보조 직무
- FPGA RTL · Digital Verification
연구실에서 한 일
휴먼앤시스템 연구소에서 ECG·SCG·FMCW Radar를 동시에 취득하고, 심장 주기별 파형을 정렬하는 연구를 수행했다. Radar는 BGT60TR13C를 사용했고, STM32F411과 ESP-32S·MPU6050으로 기준 신호를 취득했다. Python에서는 ECG R-peak를 기준으로 Radar phase와 AO·AC 후보 시점을 비교했다.
비전 AI와 센서융합
ViScan 스마트미러에서 카메라와 FMCW Radar를 함께 사용해 사용자 존재, 얼굴 세션, Pose 기반 AR Guide와 rPPG가 이어지는 파이프라인을 구현했다. YuNet·SFace 얼굴인식, MediaPipe Pose, 저조도·가림·다중인원 판정과 BGT60TR13C의 존재·거리 정보를 결합하면서 센서별 역할과 상태 전이 조건을 설계했다. 2027 CES에서 ViScan 부스 운영과 제품 시연에 참여할 예정이며, ViScan의 CES Innovation Awards 출품도 준비 중이다. 공개 가능한 시점에 제품과 출품 관련 상세 내용을 포트폴리오에 추가할 예정이다.
설계와 검증 공부
VHDL과 SystemVerilog로 조합논리·순차논리·parameterized RTL을 작성했다. Testbench에서는 driver, checker, reference model을 나누고 입력 vector와 DUT 출력을 비교했다. Icarus, GHDL, Quartus, ModelSim/Questa를 사용했다.
PADS로 회로와 footprint를 만들고, Cadence에서 microstrip, Wilkinson divider, branch-line hybrid의 S-parameter를 확인했다. 전공수업에서는 제어, 전동기, 전력전자와 전기기기를 함께 공부했다.
준비하는 직무
Radar 신호처리, Vision AI, Sensor Fusion과 Embedded acquisition을 중심으로 준비하고 있다. FPGA RTL과 Digital Verification은 두 번째 직무 축이다. 2027년 2월 졸업 예정이며 2027년 1월부터 근무할 수 있다.