미리보기

자율주행로봇을 활용한 서비스를 사용자에게 제공합니다.
그 중에서 로봇을 이용한 물류센터 자동화 서비스를 개발하고 운영했습니다.
로봇 엔진, 로봇 시스템 관제, 현장 기술자 등 다양한 동료들과 협업했습니다.

로봇 관제 서버와 웹소켓을 통해 약 1초 단위로 로봇 데이터를 주고받는 환경에서, 사용자에게 안정적인 서비스를 제공하는 방법을 배웠습니다.

문제 상황

• 비동기 이벤트 핸들러 간 순서 보장 옵션이 없어, 로직이 뒤섞이는 문제 발생

• 이를 해결하기 위해 임시로 동기 호출 방식으로 변경했으나 성능이 저하됨

기여

• RabbitMQ로 이벤트를 전달하기 전, Redis 기반 중간 큐를 도입하여 이벤트 순서 보장 옵션을 추가

• 리시버 데코레이터에서 확장 가능한 파라미터를 추가, 리시버의 실행 방식을 유연하게 변경할 수 있도

  록 추상화

• 임시 동기 코드를 비동기로 변환하여 이벤트 처리 속도 개선

문제 상황

• 서비스가 의존하는 로봇 관제 API와 로직이 대규모 변경됨

• 2명의 인원으로 약 한 달 이내에 변경된 API와의 안정적인 호환 필요

기여

• 변경 전후 API가 모두 호환될 수 있도록 설계에 참여

• 로봇 관제와 서비스 간 버그 원인을 구별하고, 재현 경로를 분석하여 로봇 관제팀 및 QA팀에 공유

• 웹소켓 및 동시성 이슈로 인한 버그 수정하여 안정성 확보

물류센터 설정 효율화

문제 상황

• 현장 엔지니어가 물류센터마다 상이한 로케이션 규칙을 개발자에게 전달하고 적용 여부를 검증해야 하

  는 반복적인 프로세스

• 작은 수정이 발생할 때마다 개발자에게 요청 필요

기여

• 여러 형식의 데이터를 가져오고 내보낼 수 있는 Django Admin용 라이브러리를 도입하고 세팅 방법을

  문서로 공유하여, 비개발자가 직접 설정할 수 있도록 프로세스를 개선해 의사소통 비용 최소화

운영 버그 분석을 위한 GraphQL 서버 로그 구축

문제 상황

• 클라이언트 로그에 의존해야 하는 버그 발생 시, 현장 담당자가 물류 센터를 방문해 개발자에게 로그를

  전달해야 해서 문제 해결이 지연됨

기여

• OpenSearch의 필드 낭비를 최소화하면서도 필요한 키워드를 효과적으로 검색할 수 있도록 로그 구조

  설계

• 새로운 GraphQL API가 추가될 때마다 로그가 자동으로 생성되도록 View 레이어 구축 및 로그 추가

프로젝트 개요

• 플랜테리어, 반려식물에 관심을 갖는 사람들에게 식물을 찾아주고 식물의 정보를 제공해주는 서비스

기여

• Docker 개발 환경 구축 및 배포

• 전반적인 DB 모델링 및 API 구현 (약 15개)

• 이미지 학습에 필요한 식물 이미지 크롤링

결과

• 엘리스 인공지능 프로젝트 최우수상 수상