미리보기

주요업무

• AI 오토라벨링 기능 연구 및 주식 종목 API 테스트

  성과

  • Super speech API를 테스트하고 분석하여 자사의 AI 언어 분석 시스템에 성공적으로 도입했습니다.

  • 처리 속도를 20% 향상시키고, 오류율을 15% 감소시켜 전반적인 시스템 성능 개선에 기여했습니다.

• AI 로보어드바이저 시스템 최적화

  성과

  • Python을 활용하여 주식 시스템의 일일 Tick 처리 기능을 개선했습니다. 이 변경을 통해 500개 Tick 조회 시간을 기존 30초에서 10초로 단축시켜, 처리 효율이 300% 향상되었습니다. 이 결과로 사용자의 대기 시간 감소로 인한 사용자 경험 개선이 확인되었습니다.

• LG 클로이 & 테미 전용 로봇 앱 개발

  성과

• 영어레벨 테스트 앱 개발

  • LLM(대규모 언어모델)을 기반으로 하는 영어레벨 테스트 기능을 개발하고, 이를 네이티브 앱으로 변환하여 LG 클로이 로봇에 탑재했습니다. 일본 EDIX 전시회에서 첫 시연을 통해 하루 평균 30~50명의 이용자를 확보하였고, 3일간 최소 150명이 앱을 경험했습니다. 이용자 피드백은 90%의 높은 만족도를 보여줬으며, 관련 개선사항의 반영으로 추가 기능 개발이 계획되어 있습니다.

• ChatGPT OpenAI API 이용 외국인 중계 번역 어플 개발

  • OpenAI의 ChatGPT API를 활용하여 다국어 간 실시간 번역이 가능한 모바일 앱을 개발했습니다. 이 앱은 Android 기반의 LG 클로이 (AOSP)와 일반 모바일 디바이스에서 모두 호환되며, TTS, STT, 현지화 지원을 통한 강화된 사용자 경험을 제공합니다. 초기 테스트에서 사용자 인터페이스 반응성이 40% 향상되었습니다.

• 복권 긁기 앱 개발

  • scratchView를 이용한 복권 긁기 데모 앱 개발

  • 광고 삽입 후 출시 예정 준비 중

• 영상 분석 시스템 개발

  성과

  • 구글 GCP Intelligence API와 AWS rekognition API를 이용해 영상 분석 시스템을 구축했습니다. 녹화된 영상은 사람과 물체를 식별하고 분류하며, 기존에 있던 시스템 대비 정확도를 25% 개선했습니다.

  • LG U+, 새마을금고 관련 프로젝트에 시연 후 긍정적인 평가를 했으며, POC 진행 예정입니다.

• 실시간 영상 시스템 개발

  성과

  • 딥러닝 모델을 통한 얼굴 및 사물 분석 기능을 개발하여 실시간 영상 분석 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 기존의 영상 녹화 분석보다 실시간으로 데이터를 분석하여 응답 받는 기능으로, 사용자의 대기 시간을 대폭 감소시켰습니다. 특히, 성별 구별 정확도가 이전 모델 대비 10% 향상되어, 보다 정확한 분석 결과를 제공합니다.

  • 현재 이 시스템을 로봇 TEMI와 연동해 로봇 판매를 예정하고 있습니다.

주요업무

• 일본 ATOMICA 웹 화면 제작 및 결제 기능 연동

  성과

• 일본 현지 백엔드 API 버그 발견 및 결제 API 실패 이유 확인 및 해결 제시

주요업무

• 가상자산 지갑 앱 [아스타월렛] 고도화
• 3사 코인거래소 지갑 앱 [토탈월렛] 데모 화면 개발
• 3사 코인거래소 지갑 앱 [토탈월렛] 매도매수 화면 개발

  성과

• 이더리움의 정수 기준 로직에서 부동소수점 기준으로 로직 변경 후 기능 개선, 전체 금액 입출금 성공
• EXPO EAS로 마이그레이션 진행 후 빌드 시간 단축 및 성능 개선
• Flutter 토탈월렛 데모 앱 출시

주요업무

• [광주 문화 아시아 전당] 웹 페이지 마이그레이션 및 키오스크 통신 API 개발
• [해운대블루라인] 웹 페이지 개발 및 키오스크 통신 API 개발

  성과

• JAVA6기반에서 JAVA8로 변경 후 문법 개선 후 소스양 축소
• Oracle기반에서 MySQL로 마이그레이션 진행 및 쿼리 개선
• 소스 관리 SVN에서 Git으로 형상관리 도입
• Web API 문서 Notion으로 문서관리 도입
• IntelliJ 통합 툴 도입

주요업무

• PHP 레거시 프로젝트 SpringBoot로 이관 작업 업무 진행

로봇 Temi와 연동해 실시간 영상을 분석해 사용자에게 다양한 경험을 선사해주는 시스템입니다.

[모바일 개발자 1명, 백엔드 개발자 2명]
기술: Python, FastAPI, AWS EC2, Docker, Docker Compose, Grafana, Loki, Promtail, Git Action

• 역할: 클라이언트 (로봇 테미)에서 실시간 영상을 송출해 사람, 얼굴, 사물 등을 감지하는 시스템 개발

• 목표: 로봇 테미는 지나가는 행인 및 사물을 분석해 사용자에게 다양한 인터렉션을 제공하는 것이 목표입니다.

• 문제: 실시간 통신 시 불안정한 부분과 사람, 얼굴 분석의 정확도가 떨어지는 문제가 발생

• 해결방법: YOLO, MTCNN, 국내 AI 허브에서 남녀 딥러닝 모델을 적용했으며, 24프레임 기준으로 24/1, 12/1, 5/1 끊는 형태로 전처리를 진행해 정확도를 높였습니다. 실시간 통신 시 재연결 시간을 짧게 줬으며, 끊김 발생 시 재연결 시도를 점진적으로 늘려서 서버 부하를 줄이는 방향으로 안정성을 확보했습니다.

• 결과: 현재 초기 개발 보다 10% 정확도를 높였으며, 로봇 테미와 연동 테스트를 진행, 로봇 대여 서비스를 진행 예정에 있습니다.

시연용으로 제작된 데모 버전 시스템을 고도화해 자사 솔루션으로 활용하기 위한 프로젝트입니다.

[모바일 개발자 1명, 백엔드 개발자 2명]
기술: node, JAVA, Springboot, AWS S3, AWS Lambda, AWS SNS, AWS SQS, AWS EC2, AWS Rekognition

• 역할: 모바일에서 녹화된 AWS 기술로 영상을 분석 시스템 기능 개발

• 목표: MP4 파일의 영상을 분석해서 오브젝트 감지, 얼굴 감지, 위험 행동 분석 감지 시스템을 구축합니다.

• 문제: AWS Lambda, Rekognition 등의 기능을 사용해보지 않아 러닝커브가 있음

• 해결방법: 공식 문서 참고 및 chatGPT 도움을 받아 진행

• 결과: 현재 GCP Intelligence API & AWS rekognition API 각각의 다른 플랫폼에서 AWS로 통합하도록 진행하고 있음, AWS S3 PreSignedURL을 이용해서 파일 업로드 기능 완료, AWS Lambda 로컬 테스트 구축 후 AWS SNS, SQS 기능 연동 진행 중. 클라이언트에 요청 응답 서버 진행 중. 최종적으로 AWS EC2에 올려 자동화되도록 구현에 있습니다.

• 구버전 데모 사이트: 하이버프 AI 영상 분석 (blackjune67.github.io)

• 구버전 고도화 소스: blackjune67/rtsp-intellijgence-node-server: 노드로 통합 (github.com)

LG CNS 에듀테크 개발팀과 합작으로 일본 EDIX 전시에 참여한 프로젝트입니다.

[백엔드 개발자 2명, 메인 앱 개발자 1명, 웹 및 앱 개발자 2명]

• 역할: 웹으로 되어 있는 기존 영어 레벨 테스트를 LG 클로이 전용 앱 및 일반 모바일 디바이스에서 동작하도록 기능 개발

• 목표: LG 클로이의 카메라, 마이크 등의 네이티브 기능이 앱에서 동작되도록 개발

• 문제: LG 전자에서 공식적으로 제공한 문서를 참고했으나 정상적으로 동작되지 않는 이슈, AOSP 환경으로 인한 기능 개발 제한

• 해결방법: 문서 내에 있는 함수 별도로 호출 및 커스텀, 구글 관련 기능 (파이어베이스, 플레이스토어 등)이 안되는 환경에서 관련된 기능을 제외 후 카메라, 음성 인식이 되도록 변경

• 결과: 기간 내에 맞춰 EDIX 전시회 성공적으로 출시

공연 전시 등의 티켓 예매 서비스입니다.

[국내 개발자 1명(프리랜서), 매니져 1명, 일본 현지 개발자 3명 + @]

• 역할: 카드 결제 기능 개발, 화면 개발
• 목표: 일본 백엔드에서 보내준 데이터를 기반으로 결제 기능 개발
• 문제: 백엔드 이슈로 인해 결제 단계 진행 불가
• 해결방법: 응답 cURL 복사 후 일본 현지 개발자에게 전달 후 확인 부탁
• 결과: 동작불가로 인해 카드 결제 작업 진행 불가

국내 3사 코인 거래소 업비트, 빗썸, 코인원 API를 이용해 통합적으로 이용할 수 있는 거래 시스템 플랫폼이며, 자사 코인을 이용해 숙박, 기프티콘 등의 B2C 거래를 할 수 있는 통합 서비스입니다.

[모바일 개발자 3, 프론트 개발자 1, 백엔드 개발자 2]

• 역할: 업비트, 코인원, 빗썸 3사 국내 코인 거래소 API를 이용한 매도매수 기능 개발
• 목표: 비트코인, 이더리움, 국내코인 차트 화면 개발 및 매도매수 거래량 화면 개발, 3사 거래소 선택 후 매도매수 기능 개발
• 문제: 갑작스러운 Flutter SDK 업데이트로 인해 문법 Deprecated 및 종속된 라이브러리 비호환
• 해결방법: Flutter SDK 업데이트 및 종속된 라이브러리 업데이트 후 Deprecated 문법 수정
• 결과: Flutter 종속성 문제 해결 후 정상 빌드 성공 및 Flutter 속도 개선

가상자산 지갑 및 자사 코인을 이용한 B2C 결제 서비스 플랫폼입니다.

[모바일 개발자 1, 프론트 개발자 1, 백엔드 개발자 1]

• 역할: 플랫폼 유지보수 및 신기능 개발
• 목표: 입출금 기능 개선, 금액 입력화면 정수표현 18자리 부동소수점으로 표현, SDK 업그레이드
• 문제: 기존 SDK39 지원 종료로 인해 서비스 중인 아스타월렛 지원 중단 위기
• 해결방법: SDK43으로 마이그레이션 진행 및 종속된 모든 라이브러리 최소 version으로 업그레이드
• 결과: SDK 43 업그레이드 진행 후 불필요한 라이브러리 제거로 인해 빌드 속도 개선
• 서비스 URL: https://play.google.com/store/apps/details?id=io.astawallet.viichainteam&hl=ko&gl=US

기존에 있던 광주국립아시아문화전당 서비스를 인계 받아, 고도화를 진행하는 프로젝트였습니다.

[프로덕트 매니저 1, 풀스택 개발자 5, .NET 개발자 2]

• 역할: 키오스크에 필요한 API 개발, 고객 인증번호 조회 시 핸드폰 번호 중복 여부 기능 개발
• 목표: Struts2로 된 레거시 프로젝트 SpringBoot로 마이그레이션 진행, Oracle -> MySQL 마이그레이션, 키오스크 API 개발 (로그인, 예약조회, 예약발권, 잔여수량조회, 인증번호, 검표여부 유효성 체크, 현장판매 발권, 현장발권 취소, CTI 저장용 API, 키오스크별 관리 API)
• 문제: 연계된 소스 분실로 불확실한 기능 및 동작 불가 기능 발견
• 해결방법: Compile된 소스 DeCompile 후 기능 유추 후 기능 개발, Oracle에 쓰인 함수 MySQL 함수로 마이그레이션
• 결과: 맡은 페이지 정상 작동되도록 완성, 키오스크 API 예매, 발권, 취소 기능 개발 완료
• 서비스 URL: https://www.acc.go.kr/main/index.do

해운대 해변 열차 서비스를 자사의 티켓팅 솔루션을 이용해 예약 예매할 수 있는 프로젝트입니다.

[프로덕트 매니저 1, 풀스택 개발자 3, .NET 개발자 1]

• 역할: 프로젝트 기초 셋업, 키오스크에 필요한 API 개발, 기능 유지보수 및 운영 이슈 대응
• 목표: 키오스크 및 웹 API (티켓[12], 창구[8], 보고서[16] API 총 36개) 개발
• 문제: 로그인 API SELECT시 DB 죽어버리는 문제 발견
• 해결방법: 쿼리 개선 (불필요한 컬럼 삭제 및 중복 제거)
• 결과: 대량의 쿼리 개선 후 속도 100ms 단위에서 10ms 단위로 개선
• 서비스 URL: https://www.bluelinepark.com/booking.do

원티드와 인프런에서 주관한 코틀린 & 스프링 컨퍼런스에 참여해 다양한 개발자와 경험, 의사소통을 이뤘습니다.

코핀홀딩스에서 재직하면서 스터디를 만들어 진행했습니다.
처음 접하는 프론트 기술을 공부하면서 만들었습니다.
주제는 자유롭게 본인이 공부한 것을 Notion에 올리면서 다른 사원들과 공유하는 스터디를 만들었습니다.
Notion의 폼과 데이터 함수를 이용해 진척도 및 중요도를 표시하도록 하는 기능도 개발해 폼에 적용했습니다.

신입 사원들 위주로 TIL 진행

• Notion을 이용한 TIL 계획 및 템플릿 개발 후 주도적으로 진행
  • 학습 내용에 따른 별 점수 기능 도입
• 다른 스터디 그룹에 템플릿 공유
• 2명에서 시작해 10명 인원 참여
• 업무효율 증대