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이 포트폴리오는 데스크톱 가로 화면 환경에 최적화된 화면으로 구성했습니다. 비율을 적당히 조절해서 보시면 최적의 화면에서 보실 수 있습니다.
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저는 어릴때 부터 여러가지를 경험하는 것을 좋아했습니다.
이러한 과정 속에서 저는 포기하지 않고 끝까지 해내는 끈기, 그리고 새로운 환경에 빠르게 적응하고 배운 것을 활용하는 능력을 키워왔습니다.
저는 힘든 순간에도 끈기 있게 도전하며 성장해 나가고 있습니다.
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Phone. 010-9465-2546
Mail. gilhyun.gwon0731@gmail.com
School. 부산SW마이스터고등학교 재학 중
Linkedin. https://www.linkedin.com/in/길현-권-a44978379/
Github. https://github.com/Hyun731
Velog. https://velog.io/@hyun_731/posts
Game/Backend 1명 UX/UI 1명
#2025 네트워크 방과후 최우수상🥇
2025년 네트워크 방과후 2025.11.05 ~ 2025.12.15
Unity MediaPipe MySQL FastAPI
레포지토리 X(영상으로 대체)
MediaPipe를 이용한 게임 전반 로직 작성 아이디어 기획
최근 기사들을 통해 청소년 비만률이 지속적으로 증가하고 있다는 문제를 접하게 되었습니다.
특히 신체 활동 부족과 불규칙한 식습관이 주요 원인으로 지적되고 있었으며, 일부 청소년들은 혈압약이나 당뇨약을 복용할 정도로 건강 문제가 심각해지고 있다는 사실이 인상 깊었습니다.
정부에서는 비만 치료제를 허용하는 정책도 시행하고 있지만, 약물 치료에는 메스꺼움, 구토, 설사와 같은 부작용 우려도 존재합니다.
이러한 상황에서 단순히 약물에 의존하기보다는 청소년들이 자연스럽게 운동을 할 수 있도록 돕는 방법이 필요하다고 생각했습니다.
그래서 운동을 강제로 시키는 방식이 아니라 게임 요소를 통해 자연스럽게 신체 활동을 유도하는 서비스를 만들고자 했습니다. 이를 위해 실제 신체 움직임과 심박수를 활용한 RUN!을 기획하게 되었습니다.
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실제 스쿼트와 점프를 하면 게임에 반영되는 모습
뛰는 자세를 보일때만 Distance가 올라가는 모습
게임은 플레이어가 달리면서 장애물을 피하는 방식으로 진행되며, 사용자의 실제 움직임이 게임 캐릭터의 동작에 반영되도록 구현했습니다.
특히 MediaPipe 기반 전신 인식을 활용하여 사용자의 움직임을 게임에 반영했습니다.
또한 단순 좌표 비교 방식이 아닌 유클리드 거리 계산을 사용하여 실제 움직임에 더 가깝게 반영되도록 구현했습니다.
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프로젝트 진행 중 가장 어려웠던 부분은 센서 → 서버 → 게임으로 이어지는 데이터 통신 구조 구현이었습니다.
ESP32와 라즈베리파이에서 측정된 데이터를 서버로 전송하는 과정에서 네트워크 설정 문제로 데이터가 정상적으로 전달되지 않는 문제가 발생했습니다.
이를 해결하기 위해 각 장치에서 사용하는 네트워크 포트 번호를 동일하게 맞추고 통신 구조를 재설정했습니다.
그 결과 센서 데이터가 FastAPI 서버로 정상적으로 전송되고, 게임에서 API를 통해 데이터를 받아 사용할 수 있는 구조를 구현할 수 있었습니다.
이 과정을 통해 IoT 환경에서 여러 장치 간 네트워크 통신 구조를 실제로 구현하고 이해할 수 있었습니다.
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Data Analysis 1명 AI 1명 UX/UI 1명 Backend 1명 App 1명
#동계 해커톤 최우수상🥇
2025년 동계 해커톤 2025.12.29 ~ 2025.12.31
Tensorflow.js ultralytics YOLOv11n
https://github.com/Hyun731/TrashDetection-YOLOv11n-
YOLOv11n 모델 파인튜닝 모델 모바일 환경 최적화 모델 성능 가평 AIHub/Kaggle 데이터 분석 및 전처리 수행