Gibeom Kim

시간복잡도는 “입력 크기 n이 커질 때 실행 시간이 얼마나 늘어나는가”, 공간복잡도는 “추가 메모리를 얼마나 쓰는가”를 점근적으로 평가한다. 상수/하드웨어/캐시의 영향은 실무에서 크지만, 알고리즘 비교의 1차 기준은 여전히 Big-O다.

신입 온보딩 프로젝트로 자체 CI/CD 시스템을 설계부터 구현까지 단독으로 수행했다. Bitbucket과 연동하여 특정 브랜치·커밋 단위로 자동 빌드가 이루어지고, 장비별 패키지 생성 후 기본 테스트가 실행되도록 구성했다. 결과는 알림으로 제공되어 개발 효율성과 품질 관리 체계를 동시에 강화할 수 있었다.

주니어 개발자로서 AutoCrypt V2X-EE 제품 개발에 참여하였다. 모던 C++ 기반 보안 모듈 일부 기능을 구현하고, PKI 기반 인증서 관리 기능 및 보안 프로토콜 테스트를 지원했다. 또한 국제 표준 검증 과정에 참여하며 차량용 보안 통신의 실무 경험을 쌓았다.

본 프로젝트는 Visual SLAM과 End-to-End Driving 기술을 결합하여 자율주행 소프트웨어 성능을 개선한 연구이다. 카메라를 활용해 환경을 인식하고, 주행 경로와 속도를 결정하는 과정을 학습시켜 실제 도로 주행을 수행했다. 이를 통해 딥러닝 기반 자율주행 기술의 성능 한계를 극복하고 발전 가능성을 확인했다.

CubemapSLAM의 성능을 개선하기 위해 ORB Feature 기반 알고리즘을 보완하고, 어안렌즈 카메라 Calibration 및 SIFT Descriptor를 적용하여 공인기관 인증까지 획득한 프로젝트.