기본정보

회 사 명	(주)베스텔라랩		사업자번호	302-88-01107
대 표 자	정상수		홈페이지	www.vestellalab.com
기업구분	중소기업
사업장주소(본사)	소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주	우편번호	13488
	상세주소	경기 성남시 분당구 판교로289번길 20 (삼평동)
사업분야	㈜베스텔라랩은 기존 데이터 사각지대였던 실내 공간에서 정보 수집, 전처리, 가공 등을 통해 고객 가치를 전달함. 또한, Non-GPS 측위 기반 주차 내비게이션, 자율주행차용 V2I 무인 발렛 같은 고유기술을 바탕으로 스마트 인프라 시대를 선도함.
주 제 품	1. 워치마일 (스마트 주차 내비게이션 시스템): GPS 음역지역인 실내·지하 공간에서도 정밀한 위치 정보를 제공하는 스마트 주차 내비게이션. 정밀 측위 기술, Vision AI, 디지털 맵 생성 기술을 활용해 주차 시간 단축하며, 사용자 맞춤형 주차면 추천과 최적 경로 안내를 통해 운전자 중심의 편리한 주차 경험을 제공. 2. 제로크루징 (V2I 무인 발렛 솔루션): 차량과 인프라 간 통신(V2I) 기술을 활용하여 주차 가능 공간, 돌발 상황 등의 정보를 자율주행차에 제공하는 V2I 내비게이션. 3. 파크 옵스 (통합형 스마트 주차 관리 플랫폼): 주차장 운영 및 관리를 위한 통합 대시보드 시스템. 기존 주차장 인프라를 최대한 활용하여 실시간 주차 현황 제공, 데이터 분석, 유도 및 관제 시스템을 지원.
회사보유 기술현황 및 업적	보유 기술 - AI IoT 5G 기반 스마트 주차 관제 및 V2I 자율주행 솔루션 핵심 기술 보유 - AI 기반 주차 관제, Vision AI, 실내 정밀측위 등 국내외 특허 출원 70건 확보 - 워치마일, 파크옵스, 제로크루징, 파킹버드 등 자체 주차 자율주행 솔루션 상용화 - V2I 기반 무인 자율주차 및 라스트마일 주차 솔루션 기술력 확보 주요 실적 - 공항 백화점 공영주차장 등 국내외 대규모 스마트 주차 시스템 구축 실적 다수 - GS인증 1등급, 녹색기술 인증, 조달청 혁신제품 , 우수제품 지정 - 과기정통부, 산업통사앙원부 등 정부 R&D 과제 다수 수행 - CES 혁신상, 에디슨 어워드, 대통령상 등 국내외 기술, SW 분야 수상 실적 보유 - 글로벌 스마트시티 모빌리티 시장 진출을 위한 해외 협력 및 실증 성과 창출

사업자등록증	3. 사업자등록증.pdf

회사소개자료	251119_[베스텔라랩]회사소개서_v1_2026.pdf

회사로고	베스텔라랩_로고png.png

기본정보

참여이력	신규		ICT기술분류	산업 특화 문제 해결 기술
사업장주소(본사)	경기 성남시 분당구 판교로289번길 20 (삼평동)			소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
근무지 주소(실습생)	경기 안양시 동안구 벌말로 80 (관양동) 602호			소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
회사소개	㈜베스텔라랩은 기존 데이터 사각지대였던 실내 공간에서 정보 수집, 전처리, 가공 등을 통해 고객 가치를 전달함. 또한, Non-GPS 측위 기반 주차 내비게이션, 자율주행차용 V2I 무인 발렛 같은 고유기술을 바탕으로 스마트 인프라 시대를 선도함.
주요 제품 및 서비스	1. 워치마일 (스마트 주차 내비게이션 시스템): GPS 음역지역인 실내·지하 공간에서도 정밀한 위치 정보를 제공하는 스마트 주차 내비게이션. 정밀 측위 기술, Vision AI, 디지털 맵 생성 기술을 활용해 주차 시간 단축하며, 사용자 맞춤형 주차면 추천과 최적 경로 안내를 통해 운전자 중심의 편리한 주차 경험을 제공. 2. 제로크루징 (V2I 무인 발렛 솔루션): 차량과 인프라 간 통신(V2I) 기술을 활용하여 주차 가능 공간, 돌발 상황 등의 정보를 자율주행차에 제공하는 V2I 내비게이션. 3. 파크 옵스 (통합형 스마트 주차 관리 플랫폼): 주차장 운영 및 관리를 위한 통합 대시보드 시스템. 기존 주차장 인프라를 최대한 활용하여 실시간 주차 현황 제공, 데이터 분석, 유도 및 관제 시스템을 지원.
회사보유 기술현황 및 업적	보유 기술 - AI IoT 5G 기반 스마트 주차 관제 및 V2I 자율주행 솔루션 핵심 기술 보유 - AI 기반 주차 관제, Vision AI, 실내 정밀측위 등 국내외 특허 출원 70건 확보 - 워치마일, 파크옵스, 제로크루징, 파킹버드 등 자체 주차 자율주행 솔루션 상용화 - V2I 기반 무인 자율주차 및 라스트마일 주차 솔루션 기술력 확보 주요 실적 - 공항 백화점 공영주차장 등 국내외 대규모 스마트 주차 시스템 구축 실적 다수 - GS인증 1등급, 녹색기술 인증, 조달청 혁신제품 , 우수제품 지정 - 과기정통부, 산업통사앙원부 등 정부 R&D 과제 다수 수행 - CES 혁신상, 에디슨 어워드, 대통령상 등 국내외 기술, SW 분야 수상 실적 보유 - 글로벌 스마트시티 모빌리티 시장 진출을 위한 해외 협력 및 실증 성과 창출
인력현황	경영·행정	연구개발	홍보·마케팅	생산·기타	합계
	2 명	10 명	3 명	3 명	18 명

참여배경

참여배경

참여배경

◦ ㈜베스텔라랩은 실내 공간 데이터 기반의 Non-GPS 측위, 주차 내비게이션, V2I 스마트 인프라 등 빠르게 성장하는 산업 분야에서 현장에 즉시 투입 가능한 실무형 인재의 조기 발굴과 양성이 기업의 지속 성장에 필수적이라고 판단함. 이에 본 인턴십은 단순 체험형 프로그램이 아니라, 산업 수요 기반의 인재 양성과 생태계(산업) 육성에 기여하고, 우수 참여자에 대해서는 실제 채용으로 연계 가능한 인재 파이프라인을 구축하기 위해 참여함 ◦ 인턴은 실제 프로젝트 및 업무 환경에서 구성원과 협업하며 업무 수행 방식, 기술·서비스 운영 흐름, 문제 해결 프로세스를 경험함으로써 현업 수행 역량을 체계적으로 강화할 수 있음. 기업은 새로운 인재들과의 협업 과정에서 개선 아이디어 도출 및 서비스 고도화 방향을 확보하고, 실무 기반의 역량 검증을 통해 성장 가능성이 높은 인재를 조기에 발굴할 수 있음. 이를 통해 참여자에게는 직무 역량과 커리어 설계의 기회를, 기업에는 혁신과 채용 연계 기반을 제공하는 상호 성장형 인턴십을 추진하고자 함.

실습조건

실습조건

실습요일	주 5일제	월 화 수 목 금
실습시간	전일제	(09:00 ~ 18:00)
실습조건	휴가	총 5일
	복리후생	식사(점심) 교통 기숙사
	기타 지원사항	카페테리아 제공

실습환경 사진

프로젝트 내용

프로젝트 개요

프로젝트명	Vision-AI 기반 실시간 차량 트래킹·경량 영상분석 알고리즘 고도화
목표	본 프로젝트는 기존에 설치된 CCTV 영상을 활용하여 주차장 내 차량 및 객체를 검출·추적(트래킹)하고, 주차장 환경을 실시간으로 분석할 수 있는 Vision-AI 영상분 석 기술을 고도화하는 것을 목표로 함. 또한 단일 CCTV로 다수의 주차면과 주변 상황을 정확하게 인식할 수 있는 경량 영상분석 기술을 실환경에 적용·검증하는 것을 목표로 함
주요내용	- CCTV 영상 기반 차량 검출 및 트래킹 알고리즘 개발을 위한 데이터 수집·정제 및 학습 데이터 구축 업무에 참여 - YOLO v11 기반 객체 검출 모델 학습 과정에 참여하고, 학습 파라미터 튜닝 및 성능 평가 알고리즘(지표 산출, 비교 분석 등) 적용 - 주차면 단위 분석을 위한 영역 설정, 이벤트 정의, 상황 판단 로직 등 주차장 환경 분석 알고리즘 설계·구현 업무 수행 - 개발에 필요한 IDE 활용, 버전 관리, 데이터 보안 및 관리 절차 등 실무 프로세스를 경험
주요결과물	- 주차장 환경을 실시간으로 분석하는 Vision-AI 영상분석 알고리즘(주차면 점유 판단, 차량 이동 경로 추적, 이벤트 탐지 등) 고도화 결과 도출 - CCTV 영상 기반 차량 검출·트래킹 알고리즘 및 주차면 단위 상태 인식 기능을 확보 - 단일 CCTV 기반 다중 주차면 분석이 가능한 경량 영상분석 알고리즘 적용 결과 및 성능 지표(정확도/재현율 등) 산출물 확보 - 실환경 적용·검증 결과(테스트 리포트, 시나리오별 결과 정리 등) 정리 및 운영 적용 가능성 검토 수행

실습생 직무

실습생 직무

직무구분
기술스택
직무내용	- 실환경 적용·검증 결과(테스트 리포트, 시나리오별 결과 정리 등) 정리 및 운영 적용 가능성 검토 수행 - 실제 CCTV 영상으로 차량을 찾아내고 따라가는 과정 참여: 영상 내 차량을 검출하고 프레임 간 이동을 추적하는 트래킹 파이프라인을 직접 실행·검증하며, 결과가 어떻게 만들어지는지 실무 흐름을 경험 - AI 개발 환경을 직접 세팅하고 운영: Linux 기반에서 Conda 가상환경을 구성하고, CUDA·PyTorch GPU 학습 환경을 구축하여 실무에서 사용하는 개발 환경 표준을 체득 - Pre-trained 모델로 빠르게 성능 확인: 사전학습된 모델을 활용해 즉시 추론 (Inference) 테스트를 수행하고, 탐지 결과(박스/클래스/신뢰도)를 분석하여 성능 개선 포인트를 도출 - 모델 학습·튜닝을 통한 성능 개선 경험: 데이터셋을 기반으로 학습/훈련을 수행하고, 하이퍼파라미터 튜닝 및 성능 지표(mAP, Precision/Recall 등) 비교를 통해 모델 고도화 과정에 참여 - 실무형 실험 설계 및 결과 정리: 실험 조건(모델 버전, 파라미터, 데이터 구성)을 정리하고 결과를 리포트로 남기는 방식으로, 실제 기업의 R&D 업무 수행 방식을 경험
요구(우대) 역량	- Linux 사용 가능자(기본 명령어, 파일/폴더 관리, 환경 설정 수행) - Python 사용 가능자(스크립트 작성, 결과 처리 및 간단한 자동화) - YOLO 모델 활용 경험자 우대(학습/추론 실행, 파라미터 조정, 성능 지표 확인 경험) - 문제해결능력 보유자(오류/이슈 발생 시 로그 확인, 원인 분석 및 해결 시도) - 소통능력 보유자(진행 상황 공유, 질문/이슈를 명확히 전달, 피드백 반영 및 협업)

실습생 지도계획

지도계획

지도계획

◦ 지도 시간 - 주 1회 정기 멘토링(30~60분) 및 필요 시 수시 피드백(업무 진행 중 Q&A, 코드/ 결과 리뷰 형태) ◦ 지도 형태 - 전담 멘토(실무 담당자) 1:1 지도 + 주간 단위 팀 리뷰(간단 공유 미팅) 병행 ◦ 지도 방식 - 온보딩 및 업무 체계 안내: 첫 주에 프로젝트 개요/목표/업무 범위와 협업 방식 (Git·이슈 관리·커뮤니케이션 채널), 보안·데이터 취급 기준을 안내 - 미션 기반 단계별 수행 및 점검: 환경 구축 → 모델 실행/검증 → 학습/튜닝 → 결과 분석 순으로 작은 미션을 단계적으로 부여하고, 진행 상황을 공유받아 이슈 발생 시 해결 방향을 함께 정리 - 리뷰·피드백 및 산출물 관리: 모델 성능 지표와 결과 영상(트래킹 결과 등)을 기준으로 코드/결과 리뷰를 진행하고, 실험 조건·결과를 템플릿으로 기록하여 주간 단위로 산출물을 정리·제출하도록 운영(중간 점검 1회, 최종 리뷰 1회 포함)

실습생 평가계획

실습생 평가계획

평가기준	- 과제 수행력: 부여된 미션을 이해하고 일정에 맞게 수행하는 수준, 산출물 완성도 - 문제해결능력: 오류/이슈 발생 시 원인 파악, 로그 확인, 개선 방향 제안 및 재시도 과정 - 학습/성장 태도: 새로운 기술 습득 속도, 피드백 반영 정도, 자기주도적 개선 노력 - 결과 분석 및 정리: 실험 조건·결과를 근거 기반으로 정리하고, 성능 지표/결과물 해석 능력 - 협업 및 소통: 진행 상황 공유, 질문/이슈 전달의 명확성, 팀 커뮤니케이션 및 협업 태도 - 성실성/준수사항: 근태, 보안·데이터 취급 기준 및 내부 규정 준수
평가방법	- 진행중 평가: 주간 단위 진행 공유 및 1:1 멘토링을 통해 수행 현황 점검, 필요시 과제 난이도/범위 조정 - 중간 점검(1회): 수행 결과(모델 실행/학습/튜닝 결과, 트래킹 결과 등) 및 산출물 (기록 템플릿/리포트)을 기반으로 피드백 제공 - 최종 평가(종료 시): - 최종 산출물 제출(연구보고서, 실험 기록, 결과 리포트 등) - 결과 리뷰(가능 시 간단 발표/데모) 및 질의응답 - 종합 피드백 제공(강점/보완점/향후 개선 방향)

추진일정

추진일정

주차	내용
1~4주차	온보딩 및 개발 환경 구축(Conda/CUDA/PyTorch 세팅) Pre-trained 모델 실행 및 결과 확인 등 첫 미션 수행 주 1회 이상 1:1 피드백으로 업무 방식과 목표 정렬
5~8주차	모델 학습/훈련 미션 수행 및 성능 지표 확인 하이퍼파라미터 튜닝 등 개선 미션 수행 결과 리뷰를 통해 실험 조건/결과 정리 방식 체득
9~12주차	차량 검출·트래킹 알고리즘 적용/개선 과제 수행 시나리오별 테스트 및 결과 분석 미션 수행 보고서 중간본 작성 및 피드백(중간 점검)
13~16주차	고도화 결과 정리 및 실환경 적용 관점 검증 미션 수행 최종 리뷰(결과 공유/발표 진행) 보고서 최종본 제출 및 실습 종합 피드백 제공

기대효과

기대효과

기대효과	◦ Vision-AI 기반 차량 검출·트래킹 및 환경 분석 알고리즘 고도화에 필요한 실험/검증 업무를 체계화하여 R&D 생산성 향상 ◦ 모델 학습·튜닝·평가 과정에서의 실험 기록, 성능 지표, 테스트 리포트 등 기술 자산을 축적하고 내부 재사용 가능한 표준 프로세스 확보 ◦ 실무 협업을 통해 신규 인재의 관점에서 개선 아이디어를 도출하고, 서비스 적용 관점의 검증 범위를 확대하여 제품/서비스 완성도 제고

향후 실습생 채용 계획

채용계획

채용계획	◦ 우수 실습생에 대해서는 인턴십 종료 후 정규직(또는 계약직) 채용을 적극 검토하며, 실습 기간 중 직무 적합도와 협업 역량을 종합 평가하여 채용 연계 추진 ◦ 채용 프로세스는 최종 산출물(연구보고서, 실험 기록, 결과 리포트)과 결과 리뷰를 바탕으로 1차 평가를 진행하고, 실습 기간 동안 협업했던 전담 멘토 및 실무 담당자 인터뷰를 통해 직무·협업 적합도를 확인함. 이후 처우 협의를 거쳐 최종 채용 여부를 확정