미리보기

• Nvidia 협업 R&D 프로젝트 (N-Up)
  - 건축물 AI 균열 및 손상검출 프로그램 웹 서비스 개발
  - 데이터베이스 테이블 설계, 웹 스토리보드 제작
  - 풀스택 (Nest.js, React) 개발

• Ko-Detect Pro (기존 AI프로그램 고도화 작업)
  - 건축물 안전진단 서비스 관리 시스템
  - 프로젝트 기획 및 시스템 스토리보드 제작
  - 코드 유지보수

퇴사 사유 : 경영 악화로 인한 (주)더베터 이직인원 감축

• Edge Device의 딥러닝 백엔드 및 프론트엔드 서비스 개발
  - 주식 데이터 예측 프로젝트 : Python 개발자와 협업하여, 크롤링한 주식 데이터의 예측종가와 실제종가를 데이터 형태 및 그래프(High-Chart) 형태로 표현 (풀스택 웹 애플리케이션 개발)

퇴사 사유 : (주)코매퍼로 인수합병

기존 데스크톱 애플리케이션인 건축물 이미지 AI 균열 및 손상검출 솔루션(이하 KO-DETECT) 고도화 작업의 일환으로, KO-DETECT를 웹 애플리케이션으로 실행할 수 있도록 만든 프로젝트 입니다. (Nvidia 주관 2024 글로벌 기업 협업 프로그램 N&UP)

1. 프로젝트 개인 담당업무

   • UI 웹 스토리보드 및 플로우차트 전체 설계 (Figma)

   • 데이터베이스 테이블 전체 설계 (eXERD)

   • 프로젝트 아키텍처 전체 설계

   • 풀스택 (백엔드 : Nest.js, 프론트엔드 : React) 전체 개발

   • Swagger를 활용한 API 문서화

   • GitHub Actions와 Docker를 통합한 CI 파이프라인 구축

2. 서비스 주요 기능

   • 소셜 로그인 (Google, Naver OAuth) 구현 및 유저 타입 구분 (사용자 (개인회원, 사업자회원) / 관리자)

   • E-mail, password 로그인 및 사용자 IP 입력 후 랜덤으로 생성된 API key를 발급받아 로그인

   • 사용자 : 현금 또는 쿠폰으로 포인트 결제/환불 요청

   • 관리자 : 사용자 계정 관리 및 포인트 결제/환불 승인, 이미지 가격 설정 시 가로×세로 픽셀 배율 및 절사금액 조정

   • 이미지 및 사업자등록증 등 파일 AWS S3 업로드/다운로드 및 조회

   • 이미지 메타데이터를 분석하여 GSD (Ground Sample Distance) 및 촬영 거리(Altitude Used) 설정

Video Project는 사용자가 회원가입 및 로그인을 하고, 비디오를 업로드 및 다운로드받을 수 있는 서비스입니다. (백엔드 개발)

1. 개발 주요사항

   • 데이터베이스 테이블 설계

   • Nest.js를 이용한 REST 백엔드 서버 개발

   • 모놀리식 및 마이크로서비스 아키텍처 2가지 버전 구현

   • Scheduler와 nodeMailer를 활용한 Task 스케줄링 구현

   • TCP 를 활용한 동기 방식 및 Kafka를 활용한 비동기 방식 (MSA)

   • Docker compose를 활용한 애플리케이션의 컨테이너화