AI 기반 스마트 추적 반려로봇

고령화 사회의 '원격 돌봄' 수요에서 출발, 기존 CCTV의 기술적 한계를 분석하고 '능동형 추적 로봇' 대안 제시

라즈베리파이5에서 YOLOv5 나노 모델을 최적화하여 실시간 객체 탐지 구현

EMA(지수 이동 평균) 필터를 적용한 로봇 움직임 안정화 및 외부 서버 없이 로컬 연산 처리 아키텍처 설계

실제 작동하는 프로토타입 '몬토링' 제작 및 주행 시연

임베디드 시스템, 로봇공학, 컴퓨터 비전이라는 전공 지식의 완벽한 융합 — 실제 제품 개발 과정의 기술적 문제를 깊이 있게 해결

외부 서버 없이 로컬에서 모든 연산을 처리하도록 설계하여 데이터 프라이버시와 시스템 반응 속도를 동시에 확보한 영리한 아키텍처

보안 순찰, 물류 팔로잉 카트, 비대면 안내 로봇 등 다양한 산업 분야로 확장 가능한 플랫폼 기술로서의 잠재력

정량적 성능 지표(추적 정확도, 최대 추종 속도, 장애물 회피 성공률, 배터리 구동 시간 등)를 제시하면 기술적 완성도와 신뢰도가 크게 향상됩니다

실제 가정집과 유사한 환경(카펫, 문턱, 다양한 조도)의 테스트베드에서 정량적 성능 측정 및 실패 사례 분석이 필요합니다

AI 이상행동 감지 시스템(Pose Estimation, Activity Recognition)을 추가하면 '실내 공간 인지형 안전 플랫폼'으로 격상될 수 있습니다