IoT 센서 데이터를 디지털 트윈 모델에 연결한 조선업 IT 프로젝트 경험
약 65초
조선 도메인 디지털 트윈 학과 프로젝트, IoT-AI 파이프라인 프로토타입 구현
조선 도메인의 디지털 트윈 관련 학과 프로젝트에서 IoT 센서 데이터를 시뮬레이션 모델에 연결하는 프로토타입을 만들었습니다. 실제 장비 데이터를 디지털 트윈 모델에 반영하면 물리 장비를 직접 테스트하지 않고도 이상 시나리오를 시뮬레이션할 수 있다는 것을 배웠습니다.
데이터 품질이 나쁘면 모델이 아무리 정교해도 결과를 신뢰할 수 없다는 걸 프로젝트 중에 경험했습니다. AI 예측 모델을 연결할 때 모델 업데이트 주기와 센서 갱신 주기가 맞지 않으면 예측이 현실과 어긋나는 문제가 생겼습니다. 엣지에서 전처리를 해 노이즈를 줄이는 방식이 전송 비용과 정확도를 동시에 개선했습니다.
조선 도메인에서 디지털 기술의 가치는 도메인 지식과 기술이 함께 있을 때 나온다는 걸 그때 배웠습니다. 이후 저는 도메인 데이터를 먼저 이해한 뒤 기술을 적용하는 방식을 씁니다.
이 결의 특징
센서 데이터와 시뮬레이션 모델의 데이터 형식 차이를 발견하고 이를 변환 레이어로 분리한 설계 능력이 보입니다. 단순히 형식이 다르다가 아니라 데이터 파이프라인의 어느 단계에서 처리할지를 구조화했습니다.
이 결이 통하는 자리
새로운 데이터 소스를 시스템에 연결할 때 이 사람이 먼저 형식 정합성을 확인하고 변환 계획을 세우겠습니다라고 제안할 때 팀이 신뢰합니다. 통합 실패를 미리 방지하는 능력이 전문가로 인정받습니다.