archive Handy Choi
About

실세계 인식 시스템을 다루는 사람입니다

LiDAR, segmentation, reconstruction, mapping처럼 noisy한 현실 데이터를 구조화된 설명으로 바꾸는 문제를 오래 다뤄 왔습니다. 이 사이트는 real-world perception, ML systems, reproducibility, structured explanation이 한 사람의 작업 안에서 어떻게 연결되는지 보여주기 위한 해석 페이지에 가깝습니다.

What problem space do I keep returning to?

현실 데이터와 모델 사이의 번역 문제

제가 반복해서 돌아가는 곳은 센서와 장면, 좌표와 잡음, 모델과 파이프라인이 한꺼번에 얽히는 문제들입니다. 관심사는 모델 이름 자체보다도, messy한 입력이 어떻게 신뢰 가능한 구조와 판단으로 바뀌는지에 더 가깝습니다.

How do I work?

실행 가능하고 다시 돌릴 수 있게

저는 결과만 내는 것보다 그 결과가 다시 실행되고, 비교되고, 설명될 수 있는 상태를 중요하게 봅니다. 그래서 ML systems, reproducibility, workflow 같은 층을 모델 성능과 분리하지 않고 함께 다룹니다.

Why do I write this way?

구조를 보여줘야 판단이 남기 때문입니다

저는 개념을 멋있게 요약하기보다, 문제를 어떻게 자르고 어떤 구조로 이해했는지를 남기려고 씁니다. 글이 대체로 문제, 핵심 아이디어, 구조, 관찰, 결론의 순서를 따르는 것도 그래서입니다. 읽는 사람이 같은 판단 과정을 다시 밟을 수 있어야 한다고 생각합니다.

How should someone use this site?

대표 글로 해석 틀을 먼저 잡는 것이 좋습니다

이 사이트는 최신 글부터 훑는 피드라기보다, 몇 편의 대표 글로 관심사와 작업 방식을 먼저 읽는 구조에 가깝습니다. 그다음 Concepts에서 주제별 맥락을 보고, Notes에서 더 작은 실험과 관찰을 확인하면 이 사람이 왜 이런 문제를 계속 추적하는지 더 선명하게 보입니다.

Good first reads

이 해석을 가장 빨리 확인할 수 있는 글들

아래 글들은 단순한 대표작 목록이 아니라, 제가 어떤 문제를 오래 붙잡고 어떤 기준으로 시스템과 설명을 다루는지 가장 빠르게 보여주는 출발점입니다.