AI 모델을 직접 설계하여 임베디드 NPU 하드웨어에 배포하고, 그 위의 Android 시스템 앱과 견고한 아키텍처까지 일관되게 책임지는 AI-Native Android 개발자입니다.
온디바이스 딥러닝(Edge ML) 파이프라인 수립과 INT8 양자화, NPU 실기기 추론 최적화 경험을 보유하고 있으며, AIDL IPC·NFC·단말 프로토콜 등의 시스템 연동 및 Kotlin/Compose 기반 Clean Architecture 전환 경험을 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어의 경계를 안정적으로 연결합니다.
일본 NEC 고객사 출입통제 플랫폼 요구사항을 Android 단말 앱에 통합한 시스템 앱 프로젝트
사내 수용평가(RQA) 이슈 121건 중 118건(97.5%)을 종결하고 NEC 고객사 검수 이슈 25건을 전건 해결했습니다.
동행복권 1등 당첨판매점 및 연금복권 분석 데이터를 제공하는 위치 기반 네이티브 Android 앱
공개 GitHub 코드로 증명 가능한 모바일 클라이언트와 서버리스 백엔드의 End-to-End 아키텍처 확보
레거시 Java 현장 운영 앱을 Kotlin, Jetpack Compose, Multi-module Clean Architecture로 전면 리뉴얼한 프로젝트
Java/XML 기반 레거시 앱을 모던 Android 기술 스택으로 전면 전환하여 유지보수성 및 확장성 극대화
NFC 기반 계량기 설치·검침·설정·AS를 지원하는 Java Android 현장 운영 앱 단독 유지보수 및 현대화
50~100명 규모의 전국 현장 설치/운영 인력이 사용하는 앱의 운영 지속성 확보
상용 SDK 없이 출입통제 단말용 위조 얼굴 판별 딥러닝 모델을 자체 개발하고, NXP i.MX 8M Plus NPU 실기기 검증 앱까지 구축한 On-Device AI 프로젝트
독립 Test Split ACER 0.60%, 최신 단일 IR 모델 ACER 0.05% 달성 (보안 목표 2.0% 대비 대폭 초과 달성)
출입통제 단말 On-Device AI 모델 개발 & Android 시스템 앱
수도 계량기 및 스마트 현장 단말 운영 솔루션