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주식회사 알엠소프트는 기록 관리 기업으로, 기록관리 서비스를 제공하며, 이를 통해 공공기관 및 민간, 해외 시장의 요구에 부응하고 있습니다. 국내 기록관리 시장에서 선두적인 기업으로서, 관련 업계에서 인정을 받으며 성과 및 수상을 거두었습니다.

• 스내피
  STT AI 기반의 간편한 자동 자막/번역 웹 서비스입니다.
  서비스 모델 기획 및 제안을 통해 비즈니스 모델을 완성시키며, Python을 이용한 AI 로직 개발 및 Java를 이용한 서비스 로직 개발을 담당하였습니다.

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• 클리브웍스
  과학기술정보통신부 및 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관한 인공지능 학습용 데이터 구축 사업입니다.
  프로젝트의 전체적인 정책을 기획하고 데이터베이스와 프로세스의 설계 및 백엔드 개발을 담당하였습니다.

(주)알엠소프트 최초의 서비스 플랫폼으로 STT AI를 이용하여 사용자에게 보다 간편한 방법으로 영상의 자막을 생성해주고, 번역까지 이용할 수 있는 서비스입니다.

해당 프로젝트는 [2023년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업]에서 활용된 STT AI(Whisper)를 기반으로 한 서비스 모델입니다. 이전 프로젝트에서의 경험을 토대로 좋은 아이템이 될 수 있다고 생각하여 토이 프로젝트로 개발을 시작했습니다. 이후 검토를 거쳐 최종적으로 승인을 받아, 사내 최초의 웹 서비스가 되었습니다.

서비스의 시작부터 함께하며 주축이 되는 AI 기술력에 대한 기획 및 개발을 담당하였습니다.
또한 인프라에 대해서도 꾸준히 개선을 위한 고민을 하였습니다.
해당 프로젝트와 함께 성장하여 백엔드 팀 내 셀 리더 직책을 맡으며 4명의 백엔드 팀원을 이끌었습니다.
또한 프론트&백엔드 협업 간에도 자발적으로 전체 WBS 일정을 관리하였습니다.

2024년 5월 기준 사용자 1,200명+

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[사용 기술]

Java 8 Spring Boot Python 3.10 myBatis MySQL RabbitMQ TUS protocol FFmpeg Conda Youtube API DeepL API Channel Talk API Stibee API Whisper AI

[담당 부분]

• 2023년도 대한민국 SW 교육 페스티벌 참여 (참여형 프로그램 부스 운영)

• Whisper AI를 활용하여 서비스의 주요 기능인 STT 프로세스 개발

  • 결제 후 자동으로 AI 서버에 컨텐츠 정보 전달 -> DB에 저장된 영상 정보를 읽어서 STT 진행 -> 가공된 Text Data를 DB에 저장 -> 완료 처리 후 다음 컨텐츠 자동으로 진행

• Conda를 이용한 AI 서버 세팅 간편화

• 영상 직접 업로드 기능 개발

• Youtube URL을 통한 영상 업로드 기능 개발

• DeepL API를 사용한 번역 프로세스 개발

• FFmpeg을 사용한 자막 인코딩 기능 개발

• RabbitMQ를 이용하여 진행률 조회 개발

• 대기열을 위한 Message Queue (RabbitMQ) 도입

• 대용량 업로드 처리를 위한 TUS protocol 도입

• 무료 체험하기 서비스 개발

• 네이버 소셜 로그인 개발

• Youtube API를 이용한 유튜브 채널 연동 및 콘텐츠 조회 프로세스 개발

• Youtube 관련 라이브러리를 사용하여 Youtube 영상 정보 다운로드 기능 개발

• OCI 라이브러리를 통한 OCI 파일 업로드/다운로드 기능 개발

• 저장된 데이터를 기반으로 SRT/VTT 자막 파일 생성 기능 개발

• 고객 리뷰 작성 및 N회 작성 시 쿠폰 자동 지급 기능 개발

• 기존 FTP protocol 방식을 사용하여 NAS에 저장 중인 데이터 OCI 이전 및 로직 수정

• 업로드 콘텐츠 조회 페이지 개발

• 쿼리 최적화

  • 업로드 컨텐츠 조회 API 4.32 second -> 27 msec 속도 98% 개선

  • DB 설계가 잘못되어 있음을 인지하여 역정규화 후 속도 개선

• 이용 요금제 및 혜택 책정

• 자막 편집 및 번역 편집 페이지 개발

과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 주관의 디지털 대전환의 가속화로 국내 기업ㆍ기관의 경쟁력 향상을 위한 인공지능 산업 기반 조성 및 활성화를 위한 프로젝트입니다.

해당 프로젝트는 전년도 사업과 동일하게 인공지능 학습용 데이터를 구축하고 이를 기반으로 인공지능 산업을 활성화하는 것을 목표로 했습니다. 또한 동일 사업 경험을 기반으로 보다 나은 프로젝트를 만드는 것이 개인의 목표였습니다.

전년도 프로젝트 이후 여러 토이 프로젝트 및 교육을 통하여 시스템 아키텍쳐 설계 및 유저와 소통하는 서비스의 특징에 대해 학습하였습니다. 이를 바탕으로 전체적인 정책 및 프로세스 설계에 참여하며, 포지션을 완전한 백엔드 개발자로 굳히게 되면서 백엔드 팀 내 소규모 팀장을 담당하였습니다.

2023년 12월 기준 사용자 1,000명+

[사용 기술]

Java 8 Spring Boot Python 3.9 myBatis MySQL FTP protocol FFmpeg Whisper AI

[담당 부분]

• 2023년도 대한민국 SW 교육 페스티벌 참여 (참여형 프로그램 부스 운영)

• 영상 업로드 시간 단축을 위해 NAS 활용 제안 및 적용

• 작업 시간 단축 및 인건비 절감을 위한 Whipser AI 제안 및 도입

  • 전년도 대비 작업 시간 60% 이상 감소 / 인건비 절감 5억원+

• Whisper AI 도입을 위한 Python 학습 및 실무 적용

• Python OCI 라이브러리를 통한 OCI 파일 업로드/다운로드 자동화

• 쿼리 최적화 (평균 데이터량 4,000,000+)

  • 검수 작업 리스트 조회 1.81 second -> 4 msec 속도 99% 개선

  • 번역 검수 작업 조회 4.59 second -> 18 msec 속도 99% 개선

• 작업자 일감 할당 시 동시성 이슈 해결

• Ubuntu GUI 서버 구성 -> 추후 Windows 서버로 이전

• 1,000명 이상의 유저와 소통하는 웹 서비스 운영 경험

과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 주관의 디지털 대전환의 가속화로 국내 기업ㆍ기관의 경쟁력 향상을 위한 인공지능 산업 기반 조성 및 활성화를 위한 프로젝트입니다.

이 프로젝트는 국내 기업과 기관의 경쟁력 향상을 위해 인공지능 학습용 데이터를 구축하고 이를 기반으로 인공지능 산업을 활성화하는 것을 목표로 했습니다. 구체적으로, 영상의 음성을 텍스트로 전사하고 검수한 후, 해당 텍스트를 바탕으로 음성 데이터를 생성하는 작업이 포함되었습니다.

Java 개발자로 채용되었으나, 프로젝트 요구조건에 따라 React와 Node js를 공부하여 화면 개편 작업 및 신규 기능 개발에 참여했습니다.

2022년 12월 기준 사용자 600명+

[사용 기술]

Node.js React Java 8 Spring Boot myBatis PostgreSQL

[담당 부분]

• 회원가입 및 회원정보 수정 페이지 개발

• 음성 녹음 (TTS) 페이지 개발