포지션 상세
퀀텀에어로(주)는 국내외로 널리 알려진 방산 기업들과 기술 협력 및 개발을 하고 있습니다.
다영역 무인체계에 적용 가능한 자율비행·자율전투 기술을 자체적으로 개발하며,
국방 자율체계에 특화된 기술구조를 갖춰 나아가고 있습니다.
다양한 유형의 무인체계 간 매끄러운 통합을 통해
미래의 전장을 지배하는 퀀텀에어로(주)가 되겠습니다.
"Redefine Battlefields with Advanced Technology, QUANTUMAERO"
- Object Detection, Segmentation, Depth Estimation 등 비전 모델의 학습·평가·개선,
도메인 데이터(항공 시점, 소형 객체, 주·야간) 특성에 맞는 튜닝
• 자율항법을 위한 2D/3D Perception 개발
- 장애물 인지, 깊이 기반 공간 이해 등 GPS-denied 환경 자율비행을 지원하는 비전 기능 구현
• 목표인식 및 다중 객체 추적
- ByteTrack 등 추적 알고리즘 적용, 기체 움직임(ego-motion)을 보상한 안정적 트랙 유지,
깊이·항법 융합 기반 표적 3D 위치산출
• Edge/온보드 배포 및 최적화
- TensorRT 변환, 양자화(FP16/INT8), Jetson 환경에서의 추론 지연·처리량 측정과 정확도-지연 트레이드오프 분석
• 데이터셋 파이프라인
- 비행 데이터 기반 데이터셋 구축, 라벨링 품질 관리, 학습/검증/홀드아웃 분리 원칙 수립 참여
• 합성데이터 활용
- 시뮬레이션 기반 합성 이미지의 학습 기여도 검증, 실측 데이터와의 성능 비교 실험
• 성능 벤치마킹
- 조도·고도·기상 조건별 mAP 평가, 실비행 영상 기반 회귀 시험, 결과의 정량적 문서화
• 비행시험 참여
- 인식 성능 검증 시나리오 설계, 현장 데이터 수집, 시험 후 실패 사례 분석
• Perception(Detection, Segmentation 등) 알고리즘 연구·개발 경험
• YOLO, MMDetection/MMCV 등 오픈소스 비전 프레임워크 사용 경험
• Python 능숙, C++ 코드를 읽고 수정할 수 있는 수준
• 평가 지표 (mAP, precision/recall, confusion matrix 등)에 대한 이해
• 모델의 성능 수치를 데이터 누수, 과적합, 평가셋 편향 등을 고려해서 스스로 점검하는 태도
• Linux 환경과 Git, PR 기반 Agile 개발 협업에 익숙한 분
다영역 무인체계에 적용 가능한 자율비행·자율전투 기술을 자체적으로 개발하며,
국방 자율체계에 특화된 기술구조를 갖춰 나아가고 있습니다.
다양한 유형의 무인체계 간 매끄러운 통합을 통해
미래의 전장을 지배하는 퀀텀에어로(주)가 되겠습니다.
"Redefine Battlefields with Advanced Technology, QUANTUMAERO"
주요업무
• 카메라 기반 인식 모델 연구·개발- Object Detection, Segmentation, Depth Estimation 등 비전 모델의 학습·평가·개선,
도메인 데이터(항공 시점, 소형 객체, 주·야간) 특성에 맞는 튜닝
• 자율항법을 위한 2D/3D Perception 개발
- 장애물 인지, 깊이 기반 공간 이해 등 GPS-denied 환경 자율비행을 지원하는 비전 기능 구현
• 목표인식 및 다중 객체 추적
- ByteTrack 등 추적 알고리즘 적용, 기체 움직임(ego-motion)을 보상한 안정적 트랙 유지,
깊이·항법 융합 기반 표적 3D 위치산출
• Edge/온보드 배포 및 최적화
- TensorRT 변환, 양자화(FP16/INT8), Jetson 환경에서의 추론 지연·처리량 측정과 정확도-지연 트레이드오프 분석
• 데이터셋 파이프라인
- 비행 데이터 기반 데이터셋 구축, 라벨링 품질 관리, 학습/검증/홀드아웃 분리 원칙 수립 참여
• 합성데이터 활용
- 시뮬레이션 기반 합성 이미지의 학습 기여도 검증, 실측 데이터와의 성능 비교 실험
• 성능 벤치마킹
- 조도·고도·기상 조건별 mAP 평가, 실비행 영상 기반 회귀 시험, 결과의 정량적 문서화
• 비행시험 참여
- 인식 성능 검증 시나리오 설계, 현장 데이터 수집, 시험 후 실패 사례 분석
자격요건
• 컴퓨터공학·전자공학·인공지능 등 관련 분야 학사 이상 (석사 신입 환영)• Perception(Detection, Segmentation 등) 알고리즘 연구·개발 경험
• YOLO, MMDetection/MMCV 등 오픈소스 비전 프레임워크 사용 경험
• Python 능숙, C++ 코드를 읽고 수정할 수 있는 수준
• 평가 지표 (mAP, precision/recall, confusion matrix 등)에 대한 이해
• 모델의 성능 수치를 데이터 누수, 과적합, 평가셋 편향 등을 고려해서 스스로 점검하는 태도
• Linux 환경과 Git, PR 기반 Agile 개발 협업에 익숙한 분
