SK-AI
SK-PARK. AI-Lab
Industrial AI · Edge
SK View:
제조분야 고신뢰성 산업 데이터 & AI 통합
제조 환경에서 요구되는 표준화·안정성·정밀도를 기반으로
설비·센서·환경 데이터를 하나의 구조로 통합하는 Industrial AI 엔지니어입니다.
Semiconductor
Manufacturing
Data Standardization
Edge & Industrial AI
Smart Factory DX
대규모 제조·환경·에너지 인프라에서 쌓이는 방대한 산업 데이터를 표준화된 구조로 수집·분석하고, 글로벌 수준의 품질과 안정성을 갖춘 AI 시스템으로 전환하는 Industrial AI 엔지니어입니다.

C#/WinForms/HMI/SCADA 기반으로 설비 UI, RS485·Modbus·CAN·MQTT와 같은 산업용 통신, 빅데이터 기반 FFT/시계열 분석, SARIMA·DNN·ML 예측 모델, 실시간 분석 대시보드까지 대기업 환경에 맞는 규격·보안·운영 기준을 고려하여 설계해 온 경험이 있습니다. 특히 다양한 설비와 레거시 시스템을 통합해 하나의 일관된 데이터 표준과 모니터링 체계로 정렬하는 데 강점을 가지고 있습니다.
“대기업의 복잡한 설비·데이터 환경 속에서, 표준화와 재사용성을 갖춘 Industrial AI 플랫폼을 설계하고 글로벌 경쟁력을 높이는 역할을 하고 싶습니다.”
현장 중심의 산업 AI & 스마트팩토리 통합
중소·중견 제조·장비·환경 기업의 강점을 데이터와 AI로 확장해
눈에 보이는 생산성·품질·에너지 절감 성과로 연결해 온 엔지니어입니다.
현장 밀착
빠른 구축
비용 대비 효과
스마트팩토리 단계적 도입
설비 로그와 센서를 활용한 실시간 데이터 수집 시스템, Modbus·Serial·DeviceNet 등 프로토콜 통신 기반 장비 연동, 빅데이터 기반 FFT/분석, 실시간 대시보드까지 한 사람의 손으로 처음부터 끝까지 연결해 본 경험이 많습니다. “작게 시작해서 단계적으로 확장하는 방식”에 익숙해, 중소기업 특유의 빠른 실행력과 제한된 리소스를 동시에 고려한 설계를 지향합니다.
“중소기업의 강점은 현장과 의사결정이 가깝다는 점이라고 생각합니다. 데이터와 AI를 통해 그 강점을 몇 배로 증폭시키는 파트너가 되겠습니다.”
아이디어 중심의 AI 기술 & 제품 빌더
산업 데이터를 기반으로 PoC를 넘어서
실제 공장에서 쓰이는 Industrial AI 제품을 만드는 풀스택 엔지니어입니다.
Full-stack Industrial AI
PoC → Pilot → Product
Edge + Cloud
B2B SaaS
센서 하드웨어와 설비 통신, Edge 수집·전처리, DB 스키마, API, 웹 대시보드, AI 분석까지 스타트업이 필요로 하는 엔드투엔드 구간을 한 명이 책임지고 구현해 본 경험이 많습니다. 시간과 인력의 제약이 있는 환경에서 PoC → Pilot → 초기 상용화까지의 전 과정을 실질적으로 끌고 갈 수 있는 역량을 지향합니다.
“산업 도메인 지식과 풀스택 개발 경험을 결합해, ‘실제 공장에서 돈을 버는’ Industrial AI 제품을 함께 만들고 싶습니다.”
Industrial AI & Smart Manufacturing
I design and build Industrial AI systems that connect machines, sensors and people –
from the factory floor to the cloud – with a strong focus on reliability and real-world impact.
Industrial AI
Edge Computing
Smart Manufacturing
Data & Automation
I work at the intersection of industrial data, control systems and AI. From C#/WinForms/HMI/SCADA machine UIs and Modbus/Serial/DeviceNet/MQTT connectivity, to bigdata-based FFT & time-series analytics, ML forecasting models and dashboards, I have built end-to-end solutions that run in real factories.

My focus is on delivering architectures that are robust enough for 24/7 operations, yet flexible enough to evolve as new sensors, lines and use cases are added.
“I aim to be the engineer who can translate real production problems into data & AI solutions, and then implement systems that operators, engineers and managers can actually rely on.”

🛠️ 기술 역량

🛠️ 기술 역량

🛠️ 기술 역량

🛠️ Technical Capabilities

소프트웨어 개발, 산업용 통신, 데이터베이스, Edge AI를 모두 아우르는 풀스택 Industrial AI 역량입니다.
소프트웨어 개발, 산업용 통신, 데이터베이스, Edge AI를 모두 아우르는 풀스택 Industrial AI 역량입니다.
소프트웨어 개발, 산업용 통신, 데이터베이스, Edge AI를 모두 아우르는 풀스택 Industrial AI 역량입니다.
Full-stack capabilities across software development, industrial protocols, databases and edge AI – focused on building systems that actually run in production.

소프트웨어 & 데이터

  • C# / .NET / WinForms / HMI / SCADA – 설비 UI, 로그 뷰어, 데이터 수집 시스템
  • PHP / AJAX / JavaScript / DevExtreme – 실시간 모니터링 웹 대시보드
  • Python, R – FFT, 신호 처리, 시계열 분석, ETL 스크립트
  • DB – TSDB, RDBMS 기반 스키마 설계 및 최적화
Log Parser Bulk Insert Stored Procedure REST API

산업용 통신 & Edge

  • Modbus RTU/TCP, RS232/RS485 – 설비/계측기 연동, 패킷 파서 구현
  • DeviceNet/CAN – ID·DLC·데이터 필드 구성 및 송수신 로직 구현
  • MQTT (TLS 보안) – Edge → 서버 데이터 전송, 토픽 설계
  • OPC UA – 상위 시스템과의 표준 연동 구조 설계
Edge Gateway Sensor Fusion Real-time Streaming Secure Channel

소프트웨어 & 데이터

  • C# / .NET / WinForms / HMI / SCADA – 설비 UI, 로그 뷰어, 데이터 수집 시스템
  • PHP / AJAX / JavaScript / DevExtreme – 실시간 모니터링 웹 대시보드
  • Python, R – FFT, 신호 처리, 시계열 분석, ETL 스크립트
  • DB – TSDB, RDBMS 기반 스키마 설계 및 최적화
Log Parser Bulk Insert Stored Procedure REST API

산업용 통신 & Edge

  • Modbus RTU/TCP, RS232/RS485 – 설비/계측기 연동, 패킷 파서 구현
  • DeviceNet/CAN – ID·DLC·데이터 필드 구성 및 송수신 로직 구현
  • MQTT (TLS 보안) – Edge → 서버 데이터 전송, 토픽 설계
  • OPC UA – 상위 시스템과의 표준 연동 구조 설계
Edge Gateway Sensor Fusion Real-time Streaming Secure Channel

소프트웨어 & 데이터

  • C# / .NET / WinForms / HMI / SCADA – 설비 UI, 로그 뷰어, 데이터 수집 시스템
  • PHP / AJAX / JavaScript / DevExtreme – 실시간 모니터링 웹 대시보드
  • Python, R – FFT, 신호 처리, 시계열 분석, ETL 스크립트
  • DB – TSDB, RDMBS 기반 스키마 설계 및 최적화
Log Parser Bulk Insert Stored Procedure REST API

산업용 통신 & Edge

  • Modbus RTU/TCP, MQTT, DeviceNet, Etc – 설비/계측기 연동, 패킷 파서 구현
  • DeviceNet/CAN – ID·DLC·데이터 필드 구성 및 송수신 로직 구현
  • MQTT (TLS 보안) – Edge → 서버 데이터 전송, 토픽 설계
  • OPC UA – 상위 시스템과의 표준 연동 구조 설계
Edge Gateway Sensor Fusion Real-time Streaming Secure Channel

Software & Data

  • C# / .NET / WinForms / HMI / SCADA – Machine UIs, log viewers, data collection tools
  • PHP / AJAX / JavaScript / DevExtreme – Real-time monitoring web dashboards
  • Python, R – FFT, signal processing, time-series analytics, ETL scripts
  • Databases – TSDB, RDBMS schema design and performance tuning
Log Parsing Bulk Insert Stored Procedures REST APIs

Industrial Connectivity & Edge

  • Modbus RTU/TCP, RS232/RS485 – Machine/measurement integration, packet parsers
  • CAN / DeviceNet – ID/DLC/data field composition and TX/RX logic
  • MQTT (TLS) – Secure edge-to-server messaging and topic design
  • OPC UA – Standardized connectivity to upper-level systems
Edge Gateways Sensor Fusion Real-time Streaming Secure Channels

💡 프로젝트 포트폴리오

💡 프로젝트 포트폴리오

💡 프로젝트 포트폴리오

💡 Industrial AI Projects

실제 산업 현장에서 데이터와 설비, 그리고 AI를 연결했던 대표 프로젝트들입니다.

실제 산업 현장에서 데이터와 설비, 그리고 AI를 연결했던 대표 프로젝트들입니다.

실제 산업 현장에서 데이터와 설비, 그리고 AI를 연결했던 대표 프로젝트들입니다.

Selected projects that connect machines, data and AI in real industrial environments.

1. 환경·전력·진동 통합 Edge Controller 개발

  • 온도·습도·CO₂·라돈·전력량·진동(FFT) 데이터를 하나의 컨트롤러에서 수집·전처리
  • Modbus/RS485 기반 센서 연동, MQTT 및 HTTP 프로토콜로 상위 서버 전송
  • 이상 진동 감지 및 에너지 패턴 분석을 위한 Python·FFT·SARIMA 기반 분석 모듈 설계
  • TSDB, RDMBS, API 연동 및 대시보드 개발
Edge Computing Sensor Fusion MQTT/TLS FFT · SARIMA · DNN

2. SMT/PCB 제조라인 설비 데이터 수집 시스템

  • SMT·리플로우·검사 장비 등에서 발생하는 로그파일 및 실시간 통신 데이터 수집
  • C# 기반 고속 파서 및 MSSQL 대용량 적재 구조 설계 (스테이징 테이블 + Bulk Insert)
  • 설비별 가동률, 불량 원인, 공정별 Cycle Time 분석 리포트 자동 생성
SMT · PCB Log Parsing OEE/가동률 분석 DB Optimization

3. 실시간 환경·전력 모니터링 Web Dashboard

  • PHP + DevExtreme 기반 실시간 대시보드 구현
  • 센서 및 설비 데이터의 트렌드 차트, 알람, 히트맵, 에너지 사용량 비교 UI 구성
  • 사용자·권한 관리, 프로젝트별 현장 관리, 스케줄링 기능 구현
DevExtreme Real-time Chart Role-based Access

4. AI 기반 예지보전 & 공조 제어 PoC

  • 진동·온도·전력 데이터를 활용한 설비 이상 징후 탐지 PoC
  • FFT 기반 스펙트럼 분석, RMS/Peak 지표 계산, 임계값 및 AI 기반 패턴 학습
  • 공조기·팬 제어 로직과 연동하여 에너지 절감 및 제품 품질 안정성 확인
Predictive Maintenance Vibration Analytics AI Control Loop

1. 환경·전력·진동 통합 Edge Controller 개발

  • 온도·습도·CO₂·라돈·전력량·진동(FFT) 데이터를 하나의 컨트롤러에서 수집·전처리
  • Modbus/RS485 기반 센서 연동, MQTT 및 HTTP 프로토콜로 상위 서버 전송
  • 이상 진동 감지 및 에너지 패턴 분석을 위한 FFT·SARIMA·DNN 기반 분석 모듈 설계
  • DB, API 연동 및 대시보드 개발
Edge Computing Sensor Fusion MQTT/TLS FFT · SARIMA

2. SMT/PCB 제조라인 설비 데이터 수집 시스템

  • SMT·리플로우·검사 장비 등에서 발생하는 로그파일 및 실시간 통신 데이터 수집
  • 고속 파서 및 대용량 DB 적재 구조 설계 (스테이징 테이블 + Bulk Insert)
  • 설비별 가동률, 불량 원인, 공정별 Cycle Time 분석 리포트 자동 생성
SMT · PCB Log Parsing OEE/가동률 분석 MSSQL Optimization

3. 실시간 환경·전력 모니터링 Web Dashboard

  • WEB 기반 실시간 대시보드 구현
  • 센서 및 설비 데이터의 트렌드 차트, 알람, 히트맵, 에너지 사용량 비교 UI 구성
  • 사용자·권한 관리, 프로젝트별 현장 관리, 스케줄링 기능 구현
WEB-based Dashboard Real-time Chart Role-based Access

4. AI 기반 예지보전 & 공조 제어 PoC

  • 진동·온도·전력 데이터를 활용한 설비 이상 징후 탐지 PoC
  • FFT 기반 스펙트럼 분석, RMS/Peak 지표 계산, 임계값 및 AI 기반 패턴 학습
  • 공조기·팬 제어 로직과 연동하여 에너지 절감 및 제품 품질 안정성 확인
Predictive Maintenance Vibration Analytics AI Control Loop

1. 환경·전력·진동 통합 Edge Controller 개발

  • 온도·습도·CO₂·라돈·전력량·진동(FFT) 데이터를 하나의 컨트롤러에서 수집·전처리
  • Modbus/DeviceNet 등 통신 프로토콜 기반 센서 연동, MQTT 및 HTTP 프로토콜로 상위 서버 전송
  • 이상 진동 감지 및 에너지 패턴 분석을 위한 FFT·SARIMA·DNN 기반 분석 모듈 설계
  • DB, API 연동 및 대시보드용 API 제공
Edge Computing Sensor Fusion MQTT/TLS FFT · SARIMA · DNN

2. SMT/PCB 제조라인 설비 데이터 수집 시스템

  • SMT·리플로우·검사 장비 등에서 발생하는 로그파일 및 실시간 통신 데이터 수집
  • 고속 파서 및 대용량 DB 적재 구조 설계 (스테이징 테이블 + Bulk Insert)
  • 설비별 가동률, 불량 원인, 공정별 Cycle Time 분석 리포트 자동 생성
SMT · PCB Log Parsing OEE/가동률 분석 DB Optimization

3. 실시간 환경·전력 모니터링 Web Dashboard

  • PHP + DevExtreme 기반 실시간 대시보드 구현
  • 센서 및 설비 데이터의 트렌드 차트, 알람, 히트맵, 에너지 사용량 비교 UI 구성
  • 사용자·권한 관리, 프로젝트별 현장 관리, 스케줄링 기능 구현
DevExtreme Real-time Chart Role-based Access

4. AI 기반 예지보전 & 공조 제어 PoC

  • 진동·온도·전력 데이터를 활용한 설비 이상 징후 탐지 PoC
  • FFT 기반 스펙트럼 분석, RMS/Peak 지표 계산, 임계값 및 AI 기반 패턴 학습
  • 공조기·팬 제어 로직과 연동하여 에너지 절감 및 제품 품질 안정성 확인
Predictive Maintenance Vibration Analytics AI Control Loop

1. Integrated Environment · Power · Vibration Edge Controller Development

  • Collected and preprocessed temperature, humidity, CO₂, radon, power and vibration (FFT) data on a single edge device.
  • Connected sensors via Modbus/RS485 and sent data upstream via MQTT and HTTP APIs.
  • Designed data-based FFT and SARIMA · DNN modules for abnormal vibration detection and energy pattern analysis.
  • Integrated with DB and APIs for dashboards and reporting tools.
Edge Computing Sensor Fusion MQTT/TLS FFT · SARIMA · DNN

2. SMT/PCB Production Line Data Acquisition System

  • Ingested log files and real-time data from SMT, reflow and inspection equipment.
  • Implemented high-performance C# parsers and MSSQL bulk-load pipelines with staging tables.
  • Generated automated reports for line utilization, defect analysis and cycle-time per process.
SMT · PCB Log Parsing OEE Analysis DB Optimization

3. Real-time Environment & Energy Monitoring Dashboard

  • Developed a web dashboard for real-time monitoring.
  • Visualized trends, alarms, heatmaps and energy consumption comparisons across sites.
  • Implemented user/role management, project-level site management and scheduling functions.
DevExtreme Real-time Charts Role-based Access

4. AI-based Predictive Maintenance & HVAC Control PoC

  • Used vibration, temperature and power data to detect early signs of equipment issues.
  • Applied FFT-based spectrum analysis, RMS/Peak metrics and threshold/ML-based pattern detection.
  • Linked insights to HVAC and fan control logic to reduce energy consumption and stabilize quality.
Predictive Maintenance Vibration Analytics AI Control Loops

🏗️ 시스템 아키텍처

🏗️ 시스템 아키텍처

🏗️ 시스템 아키텍처

🏗️ Edge & Data Architecture

센서에서 클라우드까지 이어지는 데이터 흐름을 설계하고, 운영 가능한 구조로 구현합니다.

센서에서 클라우드까지 이어지는 데이터 흐름을 설계하고, 운영 가능한 구조로 구현합니다.

센서에서 클라우드까지 이어지는 데이터 흐름을 설계하고, 운영 가능한 구조로 구현합니다.

Architecting reliable data flows from sensors and PLCs to databases and applications – ready for real operations.

End-to-End 데이터 플로우

  • Sensor Layer – 환경·전력·진동·설비 데이터
  • Edge Layer – C#/Python/R 기반 수집·전처리·압축·필터링
  • Transport Layer – MQTT(TLS), HTTP, OPC-UA
  • Storage Layer – RDBMS, TSDB 스키마 설계
  • Application Layer – Web Dashboard, Alarm, 분석 서비스

보안 & 운영 관점

  • MQTT TLS·인증서 기반 통신 보안 구성
  • 로그·장애 상황을 고려한 재전송·버퍼링 로직 설계
  • 운영 편의를 위한 설정 UI 및 로그 뷰어 구현

End-to-End 데이터 플로우

  • Sensor Layer – 환경·전력·진동·설비 데이터
  • Edge Layer – C#/Python/R 기반 수집·전처리·압축·필터링
  • Transport Layer – MQTT(TLS), HTTP, OPC-UA
  • Storage Layer – RDBMS, TSDB 스키마 설계
  • Application Layer – Web Dashboard, Alarm, 분석 서비스

보안 & 운영 관점

  • MQTT TLS·인증서 기반 통신 보안 구성
  • 로그·장애 상황을 고려한 재전송·버퍼링 로직 설계
  • 운영 편의를 위한 설정 UI 및 로그 뷰어 구현

End-to-End 데이터 플로우

  • Sensor Layer – 환경·전력·진동·설비 데이터
  • Edge Layer – C#/Python/R 기반 수집·전처리·압축·필터링
  • Transport Layer – MQTT(TLS), HTTP, OPC-UA
  • Storage Layer – RDBMS, TSDB 스키마 설계
  • Application Layer – Web Dashboard, Alarm, 분석 서비스

보안 & 운영 관점

  • MQTT TLS·인증서 기반 통신 보안 구성
  • 로그·장애 상황을 고려한 재전송·버퍼링 로직 설계
  • 운영 편의를 위한 설정 UI 및 로그 뷰어 구현

End-to-End Data Flow

  • Sensor Layer – Environment, power, vibration and machine data
  • Edge Layer – C#/Python/R-based collection, preprocessing, filtering and compression
  • Transport Layer – MQTT (TLS), HTTP, OPC UA
  • Storage Layer – TSDB, RDBMS oriented schema
  • Application Layer – Web dashboards, alarms and analytics services

Security & Operations

  • Secured MQTT communication with TLS and certificates
  • Resilience mechanisms such as buffering and retransmission for unstable networks
  • Configuration UIs and log viewers built with operators and engineers in mind

🎯 비즈니스 임팩트

🎯 비즈니스 임팩트

🎯 비즈니스 임팩트

🎯 Business Impact

기술 그 자체보다, 현장에서 어떤 변화를 만들어냈는가에 초점을 둔 성과입니다.

  • 여러 제조라인·설비에서 발생하는 데이터를 통합하여, 그룹 차원의 공정·품질 지표를 한눈에 볼 수 있는 구조 마련
  • 환경·전력·진동 데이터를 연계해 설비 이상 징후와 품질 리스크를 조기에 파악, 불필요한 다운타임 감소에 기여할 수 있는 기반 마련
  • 실시간 모니터링과 표준화된 리포트를 도입해, 현장–본사–경영진 간의 데이터 기반 의사결정 속도 향상
  • 레거시 설비·파일 로그 중심의 운영 방식을 API & 대시보드 중심 구조로 전환하여, 장기적인 DX·스마트팩토리 로드맵 추진에 기여
  • 개별 설비·공정에 흩어져 있던 로그와 센서 데이터를 통합하여, 공장 단위의 가동률·불량·에너지 사용 현황을 한눈에 파악
  • SMT/PCB·환경·전력·진동 데이터를 연계 분석하여, 불량 원인 추적과 선제적 대응을 가능하게 함
  • 현장의 운영 방식과 맞는 UI·알람·리포트를 설계하여, 도입 후 실제 사용률을 높이고 “쓰는 시스템”으로 안착
  • 단계별 구축(파일 로그 → 실시간 수집 → 대시보드 → AI 분석) 방식을 통해, 예산과 리소스를 고려한 현실적인 DX 로드맵 수립에 기여
  • 센서·설비 연동부터 대시보드·AI 분석까지 한 명이 설계·구현함으로써, 초기 제품 개발 속도 극대화
  • PoC 단계에서 바로 실제 데이터를 수집·분석해, 고객사와 함께 제품 기능과 가치 제안을 빠르게 검증
  • “파일 + 수기 보고서” 중심의 고객사를 대상으로, 클릭 몇 번으로 결과를 확인할 수 있는 웹 서비스 형태로 전환
  • 머신/환경/전력 데이터 기반의 산업용 SaaS 또는 Edge+Cloud 하이브리드 아키텍처 기획·구현 경험을 통해, 스타트업의 제품 전략 수립에 기여
  • Designed and implemented end-to-end data flows from sensors and PLCs to databases and dashboards, enabling data-driven decision making on the shop floor.
  • Combined machine, environment, power and vibration data to detect abnormal patterns earlier and reduce unplanned downtime risk.
  • Replaced spreadsheet- and file-based reporting with real-time web dashboards that engineers and managers can access from anywhere.
  • Built architectures that can start small with a single line or pilot site, and then scale to multiple lines, plants and use cases without redesigning the whole system.

📧 지원 및 협업 제안

📧 지원 및 협업 제안

📧 지원 및 협업 제안

📧 Contact & Collaboration

대규모 제조·환경·전력 인프라 환경에서 발생하는 산업 데이터를 표준화하고, 이를 기반으로 안정적인 AI·모니터링 시스템을 구축하는 Industrial AI 엔지니어입니다. C#/WinForms/HMI/SCADA 기반의 설비 UI부터 Modbus RTU/TCP·DeviceNet CAN, Serial, MQTT 통신, API 연계, Python/R 기반 FFT·시계열 분석, SARIMA·DNN·ML 예측 모델, 실시간 대시보드까지, 대기업이 요구하는 신뢰성과 유지보수성을 고려해 설계·구현해 왔습니다.

특히 여러 종류의 설비와 레거시 시스템을 묶어 하나의 데이터 표준과 보고 체계를 만드는 데 강점을 가지고 있습니다. 생산·품질·에너지·환경 데이터를 연결해, 그룹 차원에서 활용 가능한 공정 인사이트와 KPI를 도출해 본 경험도 있습니다. 단순한 PoC 수준이 아니라, 운영 가능한 수준의 시스템으로 정착시키는 과정에 익숙합니다.

스마트팩토리·DX·Industrial AI 전략을 실행하는 과정에서, 현장 친화적인 시스템 통합 역량과 데이터·AI 기반 문제 해결 능력이 글로벌 경쟁력을 강화하는 데 실질적인 도움을 드릴 수 있습니다.

SK-PARK AI-Lab
 E-Mail : pskchr@naver.com,  YouTube : 개인 유투브 바로가기

현장의 언어와 개발자의 언어를 모두 이해하는 Industrial AI 엔지니어입니다. C#/WinForms/DevExpress 기반 설비 프로그램과 Modbus RTU/TCP·DeviceNet CAN, Serial, MQTT 통신, API 연계, Python/R 기반 분석, 실시간 대시보드를 한 프로젝트 안에서 직접 설계·구현해 왔습니다. 특히 중소 제조·장비 기업의 특성인 “빠른 의사결정–제한된 인력–생산 현장 중심” 환경에 익숙합니다.

설비 로그와 센서 데이터를 활용해 가동률·불량률·에너지 사용량을 눈에 보이게 만들고, 그 결과를 다시 공정 개선과 설비 세팅으로 연결하는 것을 강점으로 삼고 있습니다. 복잡한 AI 용어보다 “현장에서 체감할 수 있는 변화”를 우선 순위에 두고 시스템을 설계합니다.

귀사의 공장·설비·환경·에너지 데이터를 한눈에 볼 수 있는 구조로 만들고, 단계적으로 AI·예지보전·최적 제어까지 확장하는 과정에서 실행력 있는 파트너로 함께하고 싶습니다.

SK-PARK AI-Lab
 E-Mail : pskchr@naver.com,  YouTube : 개인 유투브 바로가기

산업 도메인에 특화된 풀스택 Industrial AI 엔지니어로, 센서와 설비에서 나오는 거친 데이터를 제품 레벨의 기능으로 다듬어 내는 일을 해 왔습니다. C#/Python/PHP/R 기반 개발과 Modbus·MQTT·CAN 통신, FFT·시계열 분석, 웹 대시보드를 모두 한 사람의 책임으로 수행할 수 있습니다.

스타트업 환경에서 중요한 것은 “짧은 시간 안에 실제 고객이 사용할 수 있는 것”이라고 생각합니다. PoC용 스크립트가 아니라, 현장에 설치하고 운영하면서 피드백을 받을 수 있는 수준의 프로토타입과 초기 제품을 만드는 데 익숙합니다.

산업·환경·에너지·스마트팩토리 영역에서 제품을 만들고 있다면, 제가 가진 도메인 지식과 엔드투엔드 개발 역량을 바탕으로 초기 제품 설계부터 고객사 PoC, 상용화까지 함께 책임지고 추진하고 싶습니다.

SK-PARK AI-Lab
 E-Mail : pskchr@naver.com,  YouTube : 개인 유투브 바로가기

I am an Industrial AI engineer specialized in end-to-end integration – from field devices and industrial protocols to data platforms, analytics and dashboards. I have hands-on experience with C#/WinForms/HMI/SCADA for machine UIs, Modbus/Serial/DeviceNet/MQTT connectivity, bigdata-based FFT and time-series analytics, and web applications.

My main strength is the ability to understand real production problems, translate them into data and system requirements, and then deliver solutions that operators, engineers and managers can actually use. Rather than focusing only on prototypes, I aim to build systems that are robust enough for daily operations in industrial environments.

If your organization is looking to connect machines, sensors and data into reliable Industrial AI solutions, I would be excited to contribute my experience in smart manufacturing, energy & environment monitoring and edge-to-cloud architectures.

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