[IMU] What is an IMU(Inertial Measurement Unit)- 관성측정 장치?
IMU가 무엇인지부터 deskew와 gravity alignment에 왜 중요한지까지, LiDAR 전처리 관점에서 차근차근 설명한 글.
Problem Solver · Archive
실세계 인식과 ML 시스템을 내 언어로 다시 설명하는 개인 사이트
저는 수학을 전공했고 머신러닝을 공부합니다. 최근에는 LiDAR 기반 지각, segmentation 파이프라인, super-resolution, 그리고 재현 가능한 ML 워크플로우에 오래 머물고 있습니다. 이 사이트는 그 생각과 실험을 구조적으로 남기기 위한 메인 홈입니다.
Who I am
현실의 데이터를 구조화해서 쓸 수 있는 출력으로 바꾸는 사람
제가 가장 오래 붙잡는 문제는 perception이 물리 세계와 만나는 지점입니다. LiDAR, HD map, segmentation, super-resolution처럼 raw하고 noisy한 입력을 다루되, 결국은 구조화된 결과를 만들고 싶어합니다.
How this site works
- 개인 사이트를 메인 홈으로 운영한다
- Tistory는 레거시 아카이브와 유입 채널로 남긴다
- 대표 글, 노트, 개념 허브, 프로젝트를 역할별로 분리한다
Start here
나를 가장 잘 소개하는 글들
Building an AGI Command Center with Sub-Agents
서브 에이전트 중심 워크스페이스를 직접 구성하면서, AI 도구를 생산 시스템처럼 다루는 방식을 정리한 글.
SAM 3 찍먹 & 실전 활용 코드 정리
SAM 3를 직접 설치하고 추론 결과를 다루면서, 새 모델을 실제 파이프라인에 붙일 때 중요한 핸들링 포인트를 정리한 글.
Conda, 이제는 놓아줄 때가 되었습니다 (feat. uv)
Conda에서 uv로 넘어가며 왜 속도, 표준 준수, 재현성이 개발 생산성을 바꾸는지 설명한 실무형 글.
3D Segmentation vs 3D Reconstruction: SAM 3D Objects의 작동 방식과 대안
SAM 3D Objects를 계기로 3D segmentation과 3D reconstruction의 차이를 시스템 관점에서 풀어낸 글.
[SAM 3] Segment Anything with Concepts – 논문 리뷰 & 코드 분석
SAM 3 논문과 코드를 함께 따라가며 concept prompt가 무엇을 가능하게 하는지 정리한 리뷰 글.
Selected projects
GitHub에서 가져온 프로젝트 레이어
autonomous-robotics-perception
ROS 2 위에서 dual RealSense stitching과 Mask2Former segmentation을 묶은 실시간 perception pipeline. perception이 실제 시스템으로 이어지는 모습을 가장 잘 보여주는 저장소 중 하나다.
3dgs-pipeline
상업적으로도 사용할 수 있는 3D Gaussian Splatting 파이프라인. SfM부터 training, compression, export까지 end-to-end 흐름을 정리한 저장소.
HDmap_automation
LiDAR road marking detection과 refinement pipeline의 essential snapshot. centerline, projection, SAM3 object extraction, 3D post-processing까지 핵심 단계만 남긴 버전.
face-landmark-gaze-estimation
MediaPipe와 L2CS-Net을 사용한 landmark, iris, gaze estimation 실험 모음. notebook 기반이지만 실제 시각 처리 파이프라인 구성 감각이 드러난다.
Archive map
무엇을 주로 쓰는지 한 눈에 보기
29 posts
3D Perception, LiDAR & Spatial Computing
LiDAR, point cloud, HD map, SLAM, IMU, and 3D perception posts connected to physical-world sensing problems.
11 posts
Computer Vision & Segmentation
Computer vision, segmentation, SAM-family models, super-resolution, and image understanding posts.
7 posts
AI Systems & Developer Workflow
Tooling, environment setup, agent workflows, and practical ways of shipping or operating ML work.
31 posts
ML Foundations & Paper Notes
Attention, Transformers, reinforcement learning, generative models, and conceptual machine-learning writeups.
23 posts
Essays, Principles & Personal Operating System
Posts that show judgment, motivation, trajectory, and how work and growth are being framed over time.
21 posts
Projects, Programs & Career Milestones
Programs, project retrospectives, portfolio traces, and milestone posts that show progression over time.
Current themes
지금 더 밀고 있는 관심사
theme
실세계 센서와 지도를 다루는 인식 시스템
LiDAR 전처리, point cloud, HD map, SLAM, IMU처럼 물리 세계와 맞닿아 있는 perception 문제에 끌립니다.
theme
분할과 재구성, 그리고 시각 모델의 실제 활용
SAM 계열, segmentation, super-resolution, Gaussian Splatting처럼 모델을 실제 파이프라인에 연결하는 글을 씁니다.
theme
실행 가능하고 재현 가능한 워크플로우
좋은 모델만큼 좋은 환경과 도구가 중요하다고 생각합니다. uv, Docker, automation, sub-agent 같은 주제도 계속 다룹니다.
Codex / Claude records
대화와 작업 로그에서 남긴 것들
Codex sessions — 기술 아카이브를 사이트로 바꾸는 과정
최근 Codex 세션에서는 브랜딩 사이트 설계, Tistory 아카이브 이관, taxonomy 재설계, 그리고 concept-first 구조를 실제 Astro 사이트로 구현하는 작업이 반복적으로 진행됐다.
Codex sessions — LiDAR / Gaussian Splatting / 시스템 질문 기록
Codex history에는 Gaussian Splatting, ARKit, LiDAR, perception pipeline 같은 질문이 다수 남아 있다. 즉흥적인 질문이라도 결국 주요 관심사가 perception과 3D 시스템 쪽에 계속 모인다는 점이 보인다.
Claude tasks — API research와 검증 루프의 흔적
Claude task 기록에는 Anthropic Messages API 조사, spec review loop, preview regression 디버깅, production mismatch 확인 같은 구조화된 작업 단위가 남아 있다. raw chat보다 task-oriented work log에 가깝다.
Concept hubs
반복해서 설명할 주제를 묶는 페이지
실세계 인식 시스템
LiDAR, point cloud, IMU, SLAM, lane detection처럼 센서와 물리 세계가 만나는 인식 문제를 다루는 묶음.
Vision & segmentation systems
SAM 계열, segmentation, super-resolution, detection처럼 시각 모델을 실제로 쓰는 관점에서 묶은 개념 허브.
재현 가능한 ML 시스템
모델 성능만이 아니라 환경, 배포, 워크플로우, 자동화까지 포함해 실행 가능한 시스템으로 만드는 관점을 정리한 허브.
지식 아카이브
글을 시간순으로만 쌓지 않고, 대표 글·노트·개념 허브의 관계로 다시 보여주는 개인 사이트 구조 원칙.
Editorial principles
이 페이지를 운영하는 기준
- 개인 사이트는 피드보다 아카이브처럼 보여야 한다.
- 대표 글이 먼저 보이고, 나머지 글은 그 구조를 지지해야 한다.
- Tistory는 버리는 것이 아니라 레거시 아카이브와 유입 채널로 남긴다.
- 개념 페이지는 태그 목록이 아니라 설명과 연결의 허브여야 한다.
- 실험과 실패의 흔적도 기록층으로 남겨 더 강한 글의 재료가 되게 한다.