01 / 소개

좋은 기술로,
더 나은 세상을.

박동명 Park Dongmyung

AI 엔지니어 / 맨체스터대학교

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사람에게 도움이 되는 기술을
제대로 만들고 싶습니다.

새로운 발견과 기술로 세상을 바꾸는 과학자들을 보며 저도 그런 변화를 만들어 보고 싶었습니다. 그 마음으로 인공지능을 배우기 시작했습니다. 제가 꿈꾸는 미래를 더 많은 사람이 함께 누릴 수 있도록, 배운 것을 현실에 적용하는 방법을 찾고 있습니다.

궁금한 점은 직접 구현해 확인하고, 예상과 다른 결과가 나오면 원인을 찾아봅니다. 인공지능, 로보틱스, 자율주행, 로켓공학을 공부하며 구현과 실험을 이어가고 있습니다.

더 나은 삶끝까지 배우기직접 만들기

02 / 기술 스택

주요 기술과 활용 방식

각 기술이 무엇인지, 어떤 방식으로 사용하는지 정리했습니다.

01

프로그래밍 언어

Python

간결한 문법과 다양한 라이브러리를 갖춘 프로그래밍 언어입니다. 데이터를 가공하고 모델을 학습시키며, 실험 코드를 서비스로 연결할 때 사용합니다.

C++

실행 성능과 메모리 사용을 세밀하게 제어할 수 있는 프로그래밍 언어입니다. 자료구조와 알고리즘을 설계하고, 빠른 처리가 필요한 연산을 구현할 때 사용합니다.

Java

객체를 중심으로 프로그램을 구성하는 프로그래밍 언어입니다. 기능별 역할을 나누어 서버 로직을 작성하고, 데이터 처리와 테스트를 구현할 때 사용합니다.

SQL

관계형 데이터베이스의 데이터를 다루는 언어입니다. 조건에 맞는 데이터를 조회하고, 여러 표를 연결하거나 데이터를 추가하고 수정할 때 사용합니다.

02

AI와 데이터

PyTorch

텐서 연산과 자동 미분을 제공하는 딥러닝 프레임워크입니다. 신경망과 손실 함수를 정의하고, 학습 과정을 제어하며 모델의 동작을 확인할 때 사용합니다.

NumPy

다차원 배열과 수치 연산을 다루는 파이썬 라이브러리입니다. 배열의 형태를 바꾸고 행렬 연산을 수행하며, 데이터를 수치적으로 처리할 때 사용합니다.

SciPy

과학 계산에 필요한 알고리즘을 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 최적화와 수치 적분, 통계 계산 등 수학적 문제를 코드로 풀 때 사용합니다.

TensorFlow / Keras

딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 프레임워크와 모델 구성 도구입니다. 층을 조합해 신경망을 정의하고, 학습한 모델을 저장하거나 추론을 실행할 때 사용합니다.

Hugging Face Transformers

사전 학습된 트랜스포머 모델과 토크나이저를 제공하는 라이브러리입니다. 문장을 모델 입력으로 변환하고, 모델을 추가 학습하거나 추론을 실행할 때 사용합니다.

pandas

표 형태의 데이터를 다루는 파이썬 라이브러리입니다. 파일을 불러와 필요한 행과 열을 선택하고, 결측값을 처리하거나 데이터를 묶어 집계할 때 사용합니다.

scikit-learn

머신러닝의 전처리와 학습, 평가 도구를 제공하는 라이브러리입니다. 데이터를 학습용과 평가용으로 나누고, 분류 모델을 비교하거나 평가 지표를 계산할 때 사용합니다.

03

백엔드와 API

FastAPI

파이썬으로 웹 API를 만드는 프레임워크입니다. 요청 경로와 입력 형식을 정의하고, 데이터를 검증한 뒤 처리 결과를 응답으로 전달할 때 사용합니다.

RESTful API

데이터와 기능을 자원으로 구분해 HTTP로 주고받는 API 설계 방식입니다. 주소와 요청 메서드로 작업을 표현하고, 클라이언트와 서버가 정해진 형식으로 통신하도록 구성합니다.

04

개발 도구

Git / GitHub

코드의 변경 이력을 관리하는 도구와 저장소를 공유하는 플랫폼입니다. Git으로 변경 사항을 기록하고 브랜치를 나누며, GitHub에서 코드를 공유하고 협업합니다.

Docker

프로그램과 실행에 필요한 환경을 컨테이너로 묶는 도구입니다. 의존성과 실행 설정을 이미지로 정의해, 다른 컴퓨터에서도 같은 구성으로 실행할 수 있도록 환경을 준비합니다.

05

게임 개발

Unreal Engine / Blueprints

3D 콘텐츠를 만드는 엔진과 노드 기반의 시각적 스크립팅 도구입니다. 장면과 오브젝트를 구성하고, 블루프린트의 노드를 연결해 캐릭터 행동과 상호작용을 구현합니다.

03 / 기술과 학습

직접 만들며 배우는 기술

모델 학습부터 시스템 구현과 시뮬레이션까지, 직접 만들고 확인하며 배우고 있습니다.

01

모델 학습과 성능 평가

학습한 모델의 결과를 실험으로 비교하며, 성능을 높이는 방법과 모델의 한계를 함께 살핍니다.

딥러닝머신러닝지식 증류모델 평가
02

자연어 처리와 정보 검색

텍스트를 분석하고 필요한 근거를 검색해, 답변의 출처를 확인할 수 있는 질의응답 시스템을 구현합니다.

텍스트 분석정보 검색검색 증강 생성(RAG)언어 모델
03

백엔드와 데이터 처리

모델과 데이터를 API로 연결하고, 입력부터 결과 확인까지 이어지는 처리 흐름을 구성합니다.

백엔드 개발API 설계데이터 파이프라인실행 환경 구성
04

시뮬레이션과 제어

물리 모델과 제어 원리를 시뮬레이션에 적용하며, 로보틱스와 자율 시스템의 동작 방식을 공부합니다.

물리 시뮬레이션제어 알고리즘자율 시스템로보틱스

2021.09 — 2026.07

맨체스터대학교

인공지능 학사(BSc Artificial Intelligence)

최우등 졸업(First Class Honours)

영국에서 인공지능을 전공했습니다. 군 복무로 휴학한 뒤 복학해 학업을 마쳤습니다.

2024.03 — 2024.09

부산케이블앤엔지니어링

품질관리팀

제품 시험과 측정 결과 정리, 시험성적서 작성 업무를 수행했습니다.

2022.08 — 2024.02

대한민국 육군

병장 만기 전역

박격포 사격지휘소(FDC) 운용과 점검 업무를 수행했습니다.

06 / 관심 분야

더 알아가고 싶은 분야

01 / 인공지능

인공지능

언어와 데이터를 바탕으로 사람의 질문을 이해하고 복잡한 문제를 푸는 기술에 관심이 있습니다.

02 / 로보틱스

로보틱스

로봇이 주변을 인식하고 움직이며 사람과 함께 일하는 방법을 공부하고 싶습니다.

03 / 자율주행

자율주행

주변 상황을 인식하고 스스로 판단해 안전하게 이동하는 시스템에 관심이 있습니다.

04 / 로켓공학

로켓공학

로켓의 비행과 회수에 필요한 물리와 제어 원리를 이해하고 적용하는 과정에 관심이 있습니다.

한국어
모국어
영어
전공 및 업무 관련 의사소통 가능
중국어
기초 의사소통 가능

정보처리기능사

2023.06.16 취득

“미래는 기다리는 것이 아니라,
오늘의 도전으로 만들어 가는 것입니다.”

박동명