baunuri

Ownphotos

A self-hosted Google Photos alternative I built from scratch with Django and React. Face recognition, image search via faiss, scene detection, map view — all the smart features, without giving up your data.

Django와 React로 처음부터 직접 만든 셀프 호스팅 Google Photos 대안입니다. 얼굴 인식, faiss 이미지 검색, 장면 감지, 지도 보기 — 데이터 소유권을 포기하지 않으면서 스마트 기능을 제공합니다.

The community forked it into LibrePhotos, which has since grown into a major open-source project.

커뮤니티가 LibrePhotos로 포크하여 현재 주요 오픈소스 프로젝트로 성장했습니다.

Learnflow

Lesson management for online English academies. Every class is automatically recorded on Microsoft Teams, transcribed, and analyzed by AI. Morning reports with grammar corrections, engagement scores, and CEFR-level estimates land in your inbox before you sit down at your desk.

온라인 영어학원 수업 관리 시스템. Microsoft Teams에서 모든 수업이 자동으로 녹음되고, AI가 분석합니다. 문법 교정, 참여도 점수, CEFR 수준 평가가 포함된 아침 리포트가 출근 전에 메일함에 도착합니다.

Also handles automated teacher screening — network tests, recorded interviews, AI pronunciation scoring.

교사 채용 자동 스크리닝도 처리합니다 — 네트워크 테스트, 녹음 면접, AI 발음 평가.

ROSDeck

Mobile dashboard for ROS 2 robots. Teleop, live camera, Nav2 goals, battery monitoring, occupancy map — all from your phone. Split-pane layouts you can save as presets, like tmux for your robot.

ROS2 로봇용 모바일 대시보드. 원격 조종, 실시간 카메라, Nav2 목표 설정, 배터리 모니터링, 점유 지도 — 모두 스마트폰에서. tmux처럼 분할 화면 레이아웃을 프리셋으로 저장할 수 있습니다.

No cloud, no account. Connects directly via rosbridge or foxglove-bridge on your local network.

클라우드 없음, 계정 없음. 로컬 네트워크에서 rosbridge 또는 foxglove-bridge로 직접 연결.

SMUB

A DIY 4x4 ROS-enabled rover built as a research platform for rough-terrain autonomy. Aluminum extrusion frame, BLDC hub motors with 70 Nm per wheel, custom electronics. A viable alternative to commercial robots that cost ten times as much.

험지 자율주행 연구 플랫폼으로 만든 DIY 4x4 ROS 기반 로버. 알루미늄 프로파일 프레임, 바퀴당 70 Nm의 BLDC 허브 모터, 자체 제작 전자장치. 가격이 열 배인 상용 로봇의 대안입니다.

Hexapod

Six-legged walking robot, built three times. Each version fixed the failures of the last — from hobby servos that couldn't hold weight to Dynamixel actuators doing SLAM navigation through forest terrain.

세 번에 걸쳐 만든 6족 보행 로봇. 매번 이전 버전의 실패를 고쳐나갔습니다 — 무게를 버티지 못하는 취미용 서보에서 숲 지형을 SLAM 주행하는 Dynamixel 액추에이터까지.