PLAN

It ain’t about how hard you hit,
it is about how hard you can get hit and keep moving forward, how much you can take and keep moving forward.

1. Plan @2021.2

간결하게

A. 분야

1. 원래 하던 것
   • 모델 기반 상태추정/예측/제어 로직, 동역학
   • 확률 필터 (칼만필터 등)
   • 최적화 기법
2. 준비해야할 것
   • 카메라 알고리즘 (opencv)
   • AI, 딥러닝
   • ROS, 로보틱스
3. SW 이슈/관리 능력
   • git, conda, docker
   • jira, confluence
   • SW 아키텍트
4. 기타: 알고리즘

2. Plan @2021.11

현실에 맞게

A. 탐구

• 학습: 인프런
  • 알고리즘(코딩) 테스트 스터디 (기초부터)
  • 트레이딩 시스템: AI 차트 분석 및 오토 트레이딩 봇
• Daily 커밋과 컨디션 관리

B. 커리어

• 학습: Udacity
  • 딥러닝 기반 Human Pose: Vision 기반의 딥러닝 모델 개발 [완료]
  • 모델 기반 상태/파라미터 추정기: 모델 기반의 상태 추정 모델 개발 [완료]
  • Fusion Algorithm: Control/Bayes/Optimization 기반의 칼만필터 등을 이용한 Inference Fusion [완료]

C. 프로그래밍 툴

• C++, Python, C

3. Plan @2022.02

꾸준하게

A. Computer Vision

• SYLLABUS
  • Human Pose에 도움이 될까 하여 본 것인데, Object Detecting 쪽에 좀 더 맞춰져 있고, SLAM 프로젝트가 있어 흥미가 갔는데, SLAM은 로보틱스 강의에서 좀 더 자세하게 다룬다.
  • 완료

B. Robotics

• SW + HW 연결
• ROS라는 플랫폼과 모듈화 아키텍처에 익숙해져야함

C. ML

• ML, AI
• 데이콘 프로젝트

4. Plan @2023.12

몰입감 있게

A. 해온 것

• 자료구조, 알고리즘 체계화
• Autonomous SW 아키텍트
• Motion/Path Prediction

B. 할 것

• AI Approach