부트캠프는 센서가 만든 데이터를,
현장이 믿는 AI 서비스로.
사람의 걸음에서 근육건강 신호를, 공장의 설비에서 품질 신호를 읽습니다.
🖼️대표 이미지 자리public/images/hero-main.jpg
↓ 아래로 스크롤해 사업을 둘러보세요
→ 각 사업의 세부내용은 오른쪽으로 넘겨 자세히 보세요(마우스 클릭)
부트캠프는 센서가 만든 데이터를,
About
모바일 하나로 만드는 고령자의 건강관리 습관, 건강한 사회를 준비합니다.
부트캠프는 2022년 광주에서 시작했습니다.
우리는 논문이나 시제품에서 멈추지 않는 것을 원칙으로 삼았습니다. 4년간 고령자 1,000여 명의 보행데이터를 직접 모았고, 그 데이터로 만든 알고리즘을 공인시험기관을 통해 성적서로 확인하고, 지금은 실제 생활체육시설에 장비를 통해 검증하고 있습니다.
이 과정에서 얻은 것은 보행 알고리즘 하나가 아니라, 센서 데이터를 현장이 신뢰할 수 있는 서비스로 바꾸는 방법 자체였습니다. 그래서 우리는 그 역량을 제조 현장으로 넓히고 있습니다. 고령자의 걸음을 읽던 기술은, 공장 설비의 신호를 읽는 일과 뿌리가 같습니다. 데이터로 움직이는 제조 현장 또한, 우리가 같은 기술로 준비하는 일입니다.
About · 연혁
걸어온 길
2026
02월IEEE Internet of Things Journal 논문 게재
「고령자의 보행 패턴 분석 방법」 특허 등록
제10-2929814호
04월창업도약패키지 사업 선정(창업진흥원)
06월중기부 신속상용화 과제 착수 — Smart EMS Package 1.0
제조 AX 사업 진출
생활체육 현장 실증 — 파크골프장 데이터 수집
고령자 300명 규모 · 서구체육회 등 확산 준비
2025
04월산학연 Collabo R&D 본 사업 선정(중소벤처기업부)
광주대학교 낙상 예방 특허 통상실시권 기술이전
근감소증 스크리닝 관련 특허 3건 출원
한국정보기술학회논문지 논문 2편 게재
2024
초기창업패키지 사업 선정(창업진흥원)
산학연 Collabo R&D 예비과제 선정 「근감소증 AI 플랫폼」 착수
인체 대상 데이터 수집 본격화
보건복지부 공용 IRB 확보
08월KTC 공인시험성적
AIWALKER 보행분석 AI 알고리즘 신뢰성 확보
AI Walker 앱 구글 플레이스토어 등록
2023
창업성장기술개발 디딤돌 사업 선정(중소벤처기업부)
10월「근육 감소량 정량화 장치」 특허 출원
11월한국융합과학회지 논문 게재
보행속도에 따른 고령자 건강지표 설계
2022
06월(주)부트캠프 설립
광주광역시 남구
예비창업패키지 선정(창업진흥원)
EMS 모듈 시제품 개발
11월「고령자의 보행 패턴 분석 방법」 특허 출원
국제학술대회(ICET) 논문 발표
스마트폰 기반 낙상 감지 알고리즘
About · 팀
만드는 사람과 방향을 정하는 사람
김민석
대표이사
26년간 소프트웨어를 만들고, 그 소프트웨어가 어디로 가야 하는지를 기획해 왔습니다.
가전·전기전자 산업의 개발 현장과 기술기획을 오가며 쌓은 역량입니다. GIST 연구원을 거쳐 2022년 부트캠프를 설립했고, 약 16.4억 원 규모의 정부 R&D 과제를 직접 기획하고 총괄했습니다.
Lismer Andres Caceres Najarro
CTO
GIST 전기전자컴퓨터공학 박사. 조선대학교 조교수를 겸하고 있으며, 머신러닝 분야 SCI 논문을 다수 발표했습니다.
부트캠프의 AI 알고리즘 설계를 총괄합니다.
옆으로 밀어 넘기기클릭으로 넘기기
근육건강 조기스크리닝
손안에서 시작하는
근육 건강 관리
장비도, 검사복도, 배우는 것도 없습니다. 늘 쓰던 스마트폰 하나로
— 평소 걸음을 읽고, 근육 건강의 변화를 신호등처럼 알려드립니다.
📷
hero-hand.jpg
어르신의 손에 들린 스마트폰 클로즈업 — 화면에 AIWalker 신호등 결과, 배경은 흐린 파크골프장
걸음 속도
1.12 m/s
오늘의 신호등
지난달의 나와 비교
+0.04 m/s ↑
Features
하나의 기능이 아니라,
어르신의 일상에 맞춘 완결된 시스템입니다.
01 — 평상시 걸음
평소처럼 걷습니다
체육시설 키오스크에서 체크인하고 늘 걷던 대로 잠시 걸으면 끝. 스마트폰 내장 센서가 걸음 속도·보폭·리듬을 조용히 읽습니다. 특별한 동작도, 새로 배울 것도 없습니다.
📷
feature-01-walk.jpg햇살 좋은 파크골프장을 자연스럽게 걷는 어르신, 주머니 속 스마트폰
● REC 측정 중 — 보행 리듬 안정
02 — 간편한 안내 UI
결과는 신호등처럼, 한눈에
복잡한 수치 대신 정상 · 주의 · 위험 세 가지 색. 측정이 끝나면 그 자리에서 바로 확인하고, 앱에는 기록이 차곡차곡 쌓입니다.
📷
feature-02-kiosk.jpg키오스크 화면 앞에서 결과를 확인하며 미소 짓는 어르신
정상그 자리에서 바로 확인
03 — 장기적 관찰 및 추적
지난달의 나와 비교합니다
한 번의 측정보다 중요한 건 변화입니다. 개인별 보행 기준선을 만들고 걸음이 느려지는 신호를 먼저 포착 — 타인과의 비교가 아닌, 어제의 나와의 비교입니다.
📷
feature-03-app.jpg앱의 6개월 추이 그래프가 표시된 스마트폰 화면 클로즈업
걸음 속도 · 6개월
+0.04 m/s 좋아졌어요
+0.04 m/s 좋아졌어요
04 — 가족 안심 기능(디지털 안심망)
멀리 있는 가족도 안심
자녀와 요양보호사가 앱으로 어르신의 근육 건강 변화를 함께 봅니다. 주의 신호가 켜지면 알림으로 — 돌봄의 공백을 채우는 디지털 안심망입니다.
📷
feature-04-family.jpg출근길 지하철에서 보호자 앱 알림을 확인하는 40대 자녀
화려한 약속 대신,
4년간 검증한 숫자로 말합니다.
6건
등록·출원 특허
92%+
보행분석 정확도 — 공인시험(KTC) 검증
16.4억원
정부 R&D 과제 — 누적 수행
IRB
승인 기반 인체 대상 연구
1,000여명
누적 인체 데이터 (4년)
Product Timeline
걸어온 길, 걸어갈 길
2022 — 2024 · DONE!
원천 기술 확보
보행·행동·낙상 분석 알고리즘 개발. 기술의 근간을 세우고 공인시험으로 정확도를 검증했습니다.
📷
tl-2022-lab.jpg
2024 — 2025 · DONE!
서비스로 다듬기
시니어 모니터링 앱 개발과 현장 데이터 수집. 기술이 실제 어르신 손에서 작동하도록 다듬었습니다.
📷
tl-2024-app.jpg
2025 · DONE!
근감소 위험 분석 AI
보행 변화로 근육 건강 위험을 읽는 예측 모델 개발과 특허 출원.
📷
tl-2025-ai.jpg
2026 · NOW
생활체육 현장 실증
광주 서구체육회 파크골프장 리빙랩 — 어르신이 실제 운동하는 현장에서 서비스를 검증하고 있습니다.
📷
tl-2026-livinglab.jpg
2027+ · NEXT GOAL
지역에서 전국으로
실증 레퍼런스를 바탕으로 광주·전남 체육·복지시설을 거쳐 전국 생활체육시설로 확산합니다.
FAQ
자주 묻는 질문
병원 검사인가요?+
아닙니다. AIWalker는 의료기기가 아닌 생활체육·웰니스 서비스입니다. 진단이 아니라 일상 속 건강 관리를 돕는 참고 지표를 제공하며, 위험 신호가 보이면 전문 검진을 안내합니다.
어르신이 뭘 준비해야 하나요?+
아무것도 필요 없습니다. 시설의 키오스크에서 체크인한 뒤 평소처럼 걷기만 하면 됩니다. 스마트폰 사용이 어려우셔도 현장에서 도와드립니다.
결과는 얼마나 믿을 수 있나요?+
핵심 보행분석 기술은 공인시험기관(KTC) 성적서로 검증됐고, 전문 보행분석 장비 대비 92% 이상의 정확도(오차율 8% 이하)를 확인했습니다. 지금도 300명 규모 리빙랩 연구로 정밀도를 계속 높이고 있습니다.
측정 데이터는 안전한가요?+
모든 데이터는 암호화되어 안전하게 관리되며, IRB(연구윤리위원회) 승인 절차를 따르는 연구 기준으로 다룹니다. 보호자 공유도 본인 동의가 있을 때만 이뤄집니다.
우리 시설에도 도입할 수 있나요?+
네. 고가 장비 없이 키오스크와 소프트웨어 구독만으로 도입할 수 있어 초기 부담이 적습니다. 체육시설·복지관·건강타운 등 시니어가 모이는 곳이라면 어디든 문의해 주세요.
📷
cta-group.jpg파크골프장에서 함께 웃으며 걷는 어르신들 단체 사진 (와이드)
옆으로 밀어 넘기기클릭으로 넘기기
제조AX · AI 응용제품 신속 상용화
숙련공의 감(感)을,
AI의 근거로.
자동차 전장 SMT 라인의 리플로우 열공정을 AI가 실시간으로 예측·권고·보정합니다. 부트캠프는 이 제조 AI 엔진부터 국제표준 연동, 확산 Kit까지 — Smart EMS Package의 핵심 SW를 개발합니다.
공정 불량률
▼ 개선
Reflow AI
폐루프 최적화
AX전환
데이터는 있지만, 흐름이 닫혀 있지 않은 제조현장.
부트캠프의 컨소시엄이 그 고리를 잇습니다.
AS-IS · 지금의 현장
분산된 데이터
SPI·실장·Reflow·AOI 데이터가 장비·시스템별로 흩어져, 불량의 전후공정 원인을 한눈에 볼 수 없습니다.
경험에 기댄 열공정 튜닝
최종 품질을 좌우하는 리플로우 조건을 숙련 작업자의 감과 반복 튜닝으로 맞춰, 품질 편차가 생깁니다.
사후 판정 중심
검사는 이미 만들어진 뒤 양·불을 가릴 뿐, 불량을 미리 막는 예방으로 이어지지 못합니다.
→
TO-BE · Smart EMS Package
하나의 Digital Thread
Board·Lot·Recipe ID로 계획–지시–실적–검사–품질–출하를 하나의 흐름으로 연결합니다.
AI 권고 + 작업자 승인
리플로우 조건을 AI가 실시간 예측·권고하고, 작업자가 승인하는 반자동 폐루프로 전환합니다.
사전 예방 운영
검사 데이터가 사후 판정이 아닌 사전 예방 정보로 쓰여, 불량이 생기기 전에 조건을 바로잡습니다.
Smart EMS Package 1.0
자동차 전장 SMT 라인을 위한,
제품이 되는 제조 AI.
01 — DIGITAL THREAD
공정을 하나의 실로 통합하다
인쇄 → SPI → 실장 → 리플로우 → AOI로 이어지는 전 공정을 Board·Lot·Recipe 단위로 연결합니다. 불량이 나면 어느 공정의 어떤 편차에서 비롯됐는지 역추적할 수 있습니다.
02 — REFLOW OPTIMIZATION AI
열공정을, 감이 아닌 폐루프로
Tombstone·Void·Bridge 같은 불량은 대부분 리플로우 열 조건에서 비롯됩니다. AI가 데이터를 수집→예측→권고하고, 작업자 승인→제어→검증으로 닫히는 폐루프(Closed-loop)로 조건을 실시간 보정합니다.
03 — INSPECTION INTELLIGENCE
검사를 판정에서 예방으로
미르기술의 고정밀 SPI·AOI 데이터를 MES·AI와 실시간 연계합니다. 양·불을 가리는 데서 그치지 않고 이상 징후를 미리 감지해, 불량이 생기기 전에 상류 공정 조건을 바로잡습니다.
04 — DT VISUALIZATION COCKPIT
모두가 같은 화면으로 소통
KPI·SPC·알람·승인 워크플로·다거점 비교를 하나의 운영 대시보드로 통합합니다. 현장 작업자부터 해외 거점까지 같은 기준으로 보고 판단할 수 있습니다.
05 — ADOPTION ENGINEERING · 부트캠프
AI 권고를, 현장 업무로 안착시키다
아무리 정확한 AI도 현장이 신뢰하고 실행하지 못하면 성과로 이어지지 않습니다. 부트캠프는 AI 권고가 실제 라인에서 작동하도록 승인 절차·롤백 기준·불량 이벤트 확인·권한·로그를 설계하고, 설치·교육·유지보수를 하나의 운영 SOP로 묶습니다.
부트캠프의 자리 · 3개 SW Pack 개발
부트캠프는
세 개의 핵심 Pack을 만듭니다.
부트캠프는 이 컨소시엄에서 제조 AI 엔진과 국제표준 연동, 그리고 Roll-out Kit — 세 개의 SW Pack 개발을 맡습니다. 열공정을 읽는 AI부터, 이기종 설비를 연결하는 표준, 검증된 성과를 멕시코 거점까지 옮겨 심는 확산까지. 공급기업 부트캠프가 연구개발과 구축을 주도합니다.
헬스케어 AX(AIWalker)에서 다져온 센서 AI · 데이터 표준화 · 제품화 · 현지화 역량이, 그대로 제조 AX로 이어집니다.
🧠
제조 AI 엔진 · Manufacturing AI Pack
Reflow Thermal Profile 실시간 예측·권고, 이상징후 탐지와 품질 전조 예측 — 열공정을 감이 아닌 근거로 최적화하는 제조 특화 AI 엔진
🔗
국제표준 연동 · Global Standard Connector
AAS · OPC-UA · B2MML 기반 이기종 설비 표준화. Board/Lot/Recipe 공통키로 설계–생산–품질 데이터를 Plug & Play로 연결
📦
Roll-out Kit
설치 가이드·SOP·교육자료·유지보수 체계 + 다국어 UI(스페인어·베트남어)·멕시코 확산 템플릿 — 반복 설치 비용을 줄이는 제품화
Consortium · 5개 기관
각자의 강점이 하나의 제품으로 모입니다
도입기업
DH오토웨어
광주 SMT 골든라인·제조데이터·KPI 검증. 전장 EMS 실증 현장.
대표 공급기업
컴퓨터메이트
EMS 실행 모듈(MES)·DT 운영 가시화 백본. 통합 공급 총괄.
공급기업
미르기술
SPI·AOI 정밀 검사와 검사 AI 고도화, 품질 인텔리전스.
공급기업
㈜부트캠프
제조 AI 엔진(Reflow 최적화)·국제표준 연동(AAS/OPC-UA)·Roll-out Kit 개발.
기획기관 · PMO
스마트컴퍼니
과제 구조화·성과관리·가격정책·확산 로드맵 지원.
The Project
중소벤처기업부 국책과제로 검증되는
제조 AX 상용화
2년
AI 응용제품 신속 상용화 과제
2026 – 2028
5개 기관
컨소시엄 공동 수행
도입 · 공급 · 참여 · 기획
6모듈
Smart EMS Package 구성
5대 모듈 + Roll-out Kit(부트캠프)
Commercialization
광주에서 검증하고, 세계로 확산합니다
NOW
STAGE 1
Domestic Expert
2026 – 2027 · 실증
- 광주 골든라인 AI 실증
- 기준선·개선효과 정량화
- sEMSp1.0 검수·제품성 확보
NEXT
STAGE 2
Global Hub
과제 종료 직후
- 멕시코 거점 교차 검증
- 글로벌 EMS 대상 구독 판매
- 공통 제조-AI 프레임워크 적용
VISION
STAGE 3
Standard Maker
~2031
- 글로벌 제조-AI 표준 창출
- 참조 아키텍처 제시
- 생태계 리더십 확보
Shadow · 관찰형
→
Approval · 승인형 반자동
→
A/B 실증 · sEMSp1.0
→
멕시코 · 글로벌 확산
옆으로 밀어 넘기기클릭으로 넘기기
Technology
같은 기술이, 걸음과 설비를 읽습니다.
고령자의 보행과 공장의 설비는 달라 보이지만, 데이터로 보면 같습니다. 둘 다 잡음 섞인 시계열 센서 신호이고, 둘 다 현장에서 즉시 판단해야 하며, 둘 다 틀린 값을 내면 신뢰를 잃습니다.
두 사업이 공유하는 것
| AI 헬스케어 | 제조 AX | |
|---|---|---|
| 입력 | 스마트폰 · IMU 가속도/자이로 | 설비 · 공정 센서 |
| 성격 | 잡음 섞인 시계열 | 잡음 섞인 시계열 |
| 제약 | 현장에서 즉시 판단, 네트워크 불안정 | 라인 정지 불가, 지연 허용 안 됨 |
| 리스크 | 틀린 건강 신호는 신뢰를 잃는다 | 틀린 품질 신호는 라인을 멈춘다 |
| 그래서 필요한 것 | 품질 게이트 + 경량 추론 | 품질 게이트 + 경량 추론 |
부트캠프가 헬스케어에서 4년간 만든 것은 보행 알고리즘 하나가 아니라, 센서 데이터를 현장이 신뢰할 수 있는 판단으로 바꾸는 파이프라인이었습니다. 그 파이프라인을 제조 현장으로 옮기고 있습니다.
파이프라인
부트캠프는 이 다섯 단계를 전부 직접 합니다. 어느 한 단계를 외부에 맡기면 나머지가 흔들립니다.
- 01
수집
저전력 다채널 센서 수집. 착용·조작 부담을 최소화합니다.
- 02
전처리
동기화, 구간 분할, 정규화. 장비·위치마다 다른 특성을 보정합니다.
- 03
품질 게이트
기준 미달 데이터를 걸러냅니다. 통과하지 못하면 결과를 내지 않습니다.
- 04
경량 추론
현장 기기에서 바로 판단합니다. 서버 왕복을 기다리지 않습니다.
- 05
검증
공인시험과 현장 실증으로 확인합니다. 내부 수치로 만족하지 않습니다.
품질 게이트 — 값을 만들지 않는다는 원칙
센서 데이터는 지저분합니다. 스마트폰이 주머니에 있는지 손에 있는지, 어르신이 걷다 멈췄는지, 설비가 정상 상태였는지에 따라 같은 신호도 전혀 다른 의미가 됩니다.
많은 시스템이 이 문제를 무시하고 어떻게든 결과를 내려고 합니다. 화면에 숫자가 떠야 완성된 것처럼 보이기 때문입니다. 부트캠프는 반대로 설계했습니다. 품질 기준에 미달하면 결과를 내지 않고 재측정을 안내합니다.
파크골프장 실증 (2026.05~06)
- 98.2%
- 분석 가능률
- 1.8%
- 결측률
- 100%
- 비식별 처리율
품질검수를 거쳐 분석대상을 확정한 결과입니다. 기준에 미달한 데이터는 분리했습니다.
모델과 아키텍처
모델은 무겁다고 좋은 게 아닙니다
현장 기기에서 즉시 돌아야 하므로, 문제에 맞는 가장 가벼운 모델을 고릅니다.
- 온디바이스 경량 ML
- Random Forest 등. 낮은 연산으로 현장 기기에서 즉시 추론합니다.
- 딥러닝
- Bi-LSTM 기반 시계열 행동인식. 시간적 맥락이 필요한 문제에 사용합니다.
- 선택 기준
- 정확도만 보지 않습니다. 지연시간, 전력, 현장 기기 사양, 유지보수 난이도를 함께 봅니다.
엣지 아키텍처
네트워크가 끊겨도 현장은 멈추면 안 됩니다. 그래서 계층을 나눴습니다.
- 01
개인 · 설비 센서
신호 수집과 1차 전처리
- 02
현장 엣지 노드
세션 관리 · 품질검사 · 경량 추론 · 임시저장과 동기화
- 03
안내 · 운영 화면
현장에서 바로 읽히는 결과 표시와 운영자 대응
- 04
분석 · 검증 계층
장기 저장 · 모델 관리 · 리포트
표준과 계약으로 연결합니다
- AAS · OPC-UA
- 제조 현장의 국제표준 인터페이스로 연동합니다. 설비·시스템이 달라도 데이터가 이어집니다.
- 스키마 계약 기반 설계
- 모듈 간 주고받는 데이터의 형식을 계약으로 고정하고 버전을 관리합니다. 컨소시엄·외주 협업에서 각자 개발해도 통합이 쉽습니다.
- 모듈 분리
- 수집 · 분석 · 전송을 분리해, 한 곳을 고쳐도 나머지를 건드리지 않습니다.
보안 · 개인정보
- 최소 수집
- 식별정보 분리 보관
- 비식별 분석
- AES-256 암호화 전송 · 저장
- 최소권한 접근통제
- 보관 · 파기 절차
연구가 뒷받침합니다
알고리즘은 논문과 특허로, 성능은 공인시험으로 확인했습니다.
- 5편
- 논문
- 6건
- 특허
- 검증
- KTC 공인시험
- 1,000여명
- 누적 인체 데이터
SCI 1편 · KCI 4편
등록 1건 · 출원 5건
보행분석 AI 알고리즘
4년간 직접 수집
옆으로 밀어 넘기기클릭으로 넘기기
성과·인증
특허
등록
제10-2929814호
고령자의 보행 패턴 분석 방법, 그리고 분석된 보행 패턴을 이용한 보행 보조 장치, 방법 및 시스템
2022.11.02 출원
출원
인공지능 학습모델을 이용하여 근육 감소량을 정량화할 수 있는 정량화 장치 및 시스템
2023.10.16
근감소증을 진단하는 시스템 및 방법
2025.01.07
근감소증을 진단하는 장치 및 그 방법
2025.01.21
온디바이스 AI 및 개인 운동 기록 표준 플랫폼을 이용한 개인 맞춤형 근감소증 예측 및 예방 관리 시스템과 그 방법
2025.11.26
AI 기반의 낙상 예방 시스템 및 낙상 예방 방법
2026.02.02
성과·인증
논문 · 기술이전
Location-Aware Deep Learning Models for Smartphone-Based Activity Recognition in Elderly Populations
IEEE Internet of Things Journal · 2026 · SCI · 공동
Multi-Position Smartphone Sensor-based Elderly Gait Analysis and Low-Latency Fall Detection Bi-LSTM Model Development
한국정보기술학회논문지 · 2025 · KCI · 주저자
A Lightweight Machine Learning Model for Fall Detection using Feature Vectors
한국정보기술학회논문지 · 2025 · KCI · 공동
보행속도에 따른 고령자 건강지표 설계
한국융합과학회지 · 2023 · KCI · 교신
A fall detection Algorithm for thigh mounted smartphone using random forest and feature selection Techniques
ICET (국제학술대회) · 2022 · 학술대회 · 공동
기술이전
- 낙상 예방 특허 통상실시권 이전 — 광주대학교 · 2025
성과·인증
인증 · 수행과제 · 언론
인증
- KTC 시험성적서
- AIWALKER 보행분석 AI 알고리즘 모델 · 판정 합격 · 한국기계전기전자시험연구원 · 2024.08
- KCTL 시험성적서
- 스코어보드 제품 · 방송통신기자재(전자파적합성) 시험성적
- 기술임치
- 핵심 기술자료 임치
- 보건복지부 IRB
- 인체 대상 연구 승인 · 보건복지부
주요 수행과제
- 2022예비창업패키지 — EMS 모듈 개발
- 2023창업성장기술개발 디딤돌 — AI 헬스케어 · GIST 협력 · 1.3억 원
- 2024초기창업패키지 — AI 헬스케어 · 순천대학교 주관 · 1.2억 원
- 2024산학연 Collabo R&D — AI 헬스케어 · 3.16억 원 · 파크골프장 현장 데이터 수집 완료
- 2026창업도약패키지 — AI 헬스케어 · 수행 중
- 2026광주테크노파크 창업기업 제품실증지원사업 — AI 헬스케어 실증 · 수행 중
- 2026중소벤처기업부 신속상용화 기술개발 — 제조 AX · Roll-out Kit SW 개발 주도 · 2026.06 ~ 2028.06
언론
옆으로 밀어 넘기기클릭으로 넘기기
Careers
현장까지 따라가는 사람을 찾습니다.
부트캠프의 일은 모델을 만드는 데서 끝나지 않습니다. 어르신이 실제로 걷는 체육관에 장비를 설치하고, 데이터 품질을 확인하고, 안 되면 다시 고칩니다. 그 과정을 지루해하지 않는 분과 함께하고 싶습니다.
상시 지원
정해진 공고 없이 상시로 지원을 받습니다. 아래 어느 쪽이든 관심 있는 분이라면 편하게 연락 주세요.
- 센서 데이터
- 머신러닝
- 엣지 디바이스
- 데이터 파이프라인
- 현장 운영
자유 형식 이력서를 아래 주소로 보내주세요. 검토 후 개별적으로 연락드립니다.
bootcamp.co.ltd@gmail.comContact
함께 검증해볼 현장을 찾습니다.
- 주소
- 광주광역시 남구 효덕로 277, 인성관 2층 202호 (진월동, 광주대학교)
- 사업자등록번호
- 808-88-02526
© 2026 주식회사 부트캠프. All rights reserved.