[IMU] What is an IMU(Inertial Measurement Unit)- 관성측정 장치?
IMU가 무엇인지부터 deskew와 gravity alignment에 왜 중요한지까지, LiDAR 전처리 관점에서 차근차근 설명한 글.
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LiDAR, segmentation, 3D perception, 그리고 재현 가능한 ML workflow를 오래 붙잡습니다. 이 사이트에는 그 문제를 어떻게 이해하고 구현하고 설명하는지가 글과 프로젝트로 정리돼 있습니다.
Why me / What I do
제가 반복해서 다루는 문제는 messy한 현실 입력을 usable한 결과로 바꾸는 일입니다. 센서 데이터, point cloud, segmentation mask, 실험 환경처럼 거칠고 불안정한 재료를 다루더라도, 끝에서는 설명 가능하고 다시 실행 가능한 구조를 만드는 쪽에 더 관심이 있습니다.
그래서 이 사이트도 단순한 포트폴리오보다, perception과 ML systems를 어떤 기준으로 해석하고 구현하는지 보여주는 편집된 아카이브에 가깝게 만들고 있습니다.
Featured writing
IMU가 무엇인지부터 deskew와 gravity alignment에 왜 중요한지까지, LiDAR 전처리 관점에서 차근차근 설명한 글.
서브 에이전트 중심 워크스페이스를 직접 구성하면서, AI 도구를 생산 시스템처럼 다루는 방식을 정리한 글.
SAM 3를 직접 설치하고 추론 결과를 다루면서, 새 모델을 실제 파이프라인에 붙일 때 중요한 핸들링 포인트를 정리한 글.
Selected projects
모델 하나보다 중요한 건 어떤 제약에서 무엇을 만들었고, 왜 그 구성이 맞았는지 설명할 수 있는 일이라고 생각합니다. 홈에서는 그 기준이 잘 보이는 프로젝트만 추려 둡니다.
dual RealSense camera stitching과 Mask2Former segmentation을 묶어, 실제 autonomous-driving-like perception 흐름을 실시간 파이프라인으로 만든 프로젝트.
commercially usable stack을 전제로 SfM, training, export, compression까지 이어지는 3D Gaussian Splatting pipeline을 정리한 프로젝트.
road centerline generation부터 2D projection, SAM3 object extraction, 3D refinement까지 이어지는 Lidar-Recon 계열 파이프라인의 essential snapshot.
여러 provider와 model을 같은 CLI surface에서 다루기 위한 runtime workbench. 핵심은 모델 비교보다 provider 전환과 runtime verification을 반복 가능한 절차로 만든 데 있다.
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LiDAR, point cloud, HD map, SLAM, IMU, and 3D perception posts connected to physical-world sensing problems.
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Computer vision, segmentation, SAM-family models, super-resolution, and image understanding posts.
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Tooling, environment setup, agent workflows, and practical ways of shipping or operating ML work.
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Attention, Transformers, reinforcement learning, generative models, and conceptual machine-learning writeups.
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Posts that show judgment, motivation, trajectory, and how work and growth are being framed over time.
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Programs, project retrospectives, portfolio traces, and milestone posts that show progression over time.
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LiDAR 전처리, point cloud, HD map, SLAM, IMU처럼 물리 세계와 맞닿아 있는 perception 문제에 끌립니다.
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SAM 계열, segmentation, super-resolution, Gaussian Splatting처럼 모델을 실제 파이프라인에 연결하는 글을 씁니다.
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좋은 모델만큼 좋은 환경과 도구가 중요하다고 생각합니다. uv, Docker, automation, sub-agent 같은 주제도 계속 다룹니다.