- Express.js 3
- Java 3
- Node.js 3
- Python 3
- Spring 3
- MongoDB 2
- MySQL 2
- Pytorch 2
- RabbitMQ 2
- AWS 1
- Android 1
- Apache 1
- Attention 1
- Bi-LSTM 1
- C++ 1
- CNN 1
- DeepLab 1
- Django 1
- Docker 1
- Flume 1
- GCP 1
- HTML 1
- Hadoop 1
- Hive 1
- IOCP 1
- IoTivity 1
- Javascript 1
- JenkinsX 1
- Kubernetes 1
- LSTM 1
- MFC 1
- MQTT 1
- MSA 1
- Mask RCNN 1
- Object detection 1
- OpenAPI 1
- Opensource 1
- PHP 1
- PyQT 1
- R 1
- RNN 1
- Sqoop 1
- Swing 1
- Tensorflow 1
- Terraform 1
- Zookeeper 1
- jQuery 1
Express.js
실시간 대중교통 경로 탐색
웹프로그래밍 강의에서 Open API를 이용한 프로젝트를 만들게 되었습니다. 그렇게 선택하게 된 주제는 ‘실시간 대중교통 경로 탐색’이었습니다. 실제로 시중에서 많이 사용되고 있는 대중교통 길찾는 앱들은 버스의 경우 실시간 위치 정보만을 이용하여 도착예정시간을 추측하고, 지하철 같은 경우 실시간 위치정보가 아닌 역별 시간표를 기준으로 제공하고 있었습니다.
IoTivity 화재감지 시스템
졸업작품 프로젝트로 IoT간 통신에 대한 표준을 지향하는 IoTivity 라이브러리를 사용하여 화재감지시스템을 설계 구축했습니다. 처음 프로젝트 주제로 BLE만을 사용하여 디바이스간 통신 네트워크 구축을 계획했었습니다. 하지만, 블루투스의 기술스펙이나 아이디어 구현에 한계가 있는 와중에 교수님의 제안으로 IoTivity를 이용한 화재감지 시스템과 기존 블루투스 아이디어 중 일부를 접목하여 프로젝트를 설계하게 되었습니다.
공영주차장 실시간 예측
빅데이터 분야로 나아가기 위해 아이디어를 내고 구현하게 된 첫번째 프로젝트로 중요한 의미가 있는 프로젝트였습니다. 당시 알파고가 큰 이슈를 가지고 있었고 기계학습에 대해 큰 관심이 주목되던 시기였습니다. 사실 알파고에 의해 주목되기 이전부터 Tensorflow를 공부하고 구현을 하고자 했었고, 이쪽 분야에 대한 정보들이 많이 쏟아져 나오면서 프로젝트를 실습하는데 필요한 정보들을 찾는데 어려움을 겪고 있던 찰나에 기계학습에 대한 정보에 이목이 집중되면서 기계학습에 관한 자료들을 얻는데 쉬워졌었습니다.
Java
박람회 세션 관리 웹 서비스
박람회 관리 업체의 외주로 하게된 프로젝트로 박람회를 진행하는 업체에서 세션관리를 위해 필요한 웹서비스 제작 프로젝트입니다. 요구사항을 간단하게 정리하면 관리 업체는 관리하는 박람회, 세션, 발표자를 관리할 수 있어야하며 발표 진행시 원격으로 발표자의 발표화면을 조작할 수 있어야합니다. 또한 발표자는 자신의 발표 슬라이드를 업로드 및 관리할 수 있어야하고 발표 일정에 대한 이메일 알림에 대한 기능이 요구되었습니다. 처음으로 맡은 대형 프로젝트로 백앤드 구현을 맡았습니다. 프로젝트 요구사항 중 발표자의 발표화면에 대한 조작 요구사항을 해결하기 위해 웹소켓 및 PyQT를 이용한 UI 구현에 기술적 이슈가 존재했으며, 이를 위해 RabbitMQ를 이용한 동기화 및 소켓을 통한 실시간 동기화로 문제를 해결했던 프로젝트였습니다.
2017 대통령 선거 빅데이터 분석
이전 프로젝트인 공영주차장 실시간 예측 프로젝트에서 분산파일시스템에 대한 필요성을 뼈저리게 느꼈던 적이 있습니다. 해당 프로젝트로 인해 하둡 시스템이 만들어지고 발전하게된 이유를 그 누구보다도 잘 알게 되었습니다. 사실 저는 학문에 익히고 이해하는데 있어서 발생 원리와 발전 과정을 알아야 해당하는 학문을 더 깊이 있고 넓게 익힐 수 있다고 생각하기에 하둡에 대한 공부는 그 어느때보다도 재밌었던 것 같습니다.
화면 공유 협업 프로그램
팀프로젝트를 진행할 시 서로의 화면을 공유하고 회의를 하거나, 개발을 해야할 경우가 있습니다. 내부 네트워크에서 클라이언트의 화면을 선택함으로써 화면을 다같이 공유하여 팀프로젝트 능률 향상에 목적을 가지고 개발하게 되었습니다.
Node.js
실시간 대중교통 경로 탐색
웹프로그래밍 강의에서 Open API를 이용한 프로젝트를 만들게 되었습니다. 그렇게 선택하게 된 주제는 ‘실시간 대중교통 경로 탐색’이었습니다. 실제로 시중에서 많이 사용되고 있는 대중교통 길찾는 앱들은 버스의 경우 실시간 위치 정보만을 이용하여 도착예정시간을 추측하고, 지하철 같은 경우 실시간 위치정보가 아닌 역별 시간표를 기준으로 제공하고 있었습니다.
IoTivity 화재감지 시스템
졸업작품 프로젝트로 IoT간 통신에 대한 표준을 지향하는 IoTivity 라이브러리를 사용하여 화재감지시스템을 설계 구축했습니다. 처음 프로젝트 주제로 BLE만을 사용하여 디바이스간 통신 네트워크 구축을 계획했었습니다. 하지만, 블루투스의 기술스펙이나 아이디어 구현에 한계가 있는 와중에 교수님의 제안으로 IoTivity를 이용한 화재감지 시스템과 기존 블루투스 아이디어 중 일부를 접목하여 프로젝트를 설계하게 되었습니다.
공영주차장 실시간 예측
빅데이터 분야로 나아가기 위해 아이디어를 내고 구현하게 된 첫번째 프로젝트로 중요한 의미가 있는 프로젝트였습니다. 당시 알파고가 큰 이슈를 가지고 있었고 기계학습에 대해 큰 관심이 주목되던 시기였습니다. 사실 알파고에 의해 주목되기 이전부터 Tensorflow를 공부하고 구현을 하고자 했었고, 이쪽 분야에 대한 정보들이 많이 쏟아져 나오면서 프로젝트를 실습하는데 필요한 정보들을 찾는데 어려움을 겪고 있던 찰나에 기계학습에 대한 정보에 이목이 집중되면서 기계학습에 관한 자료들을 얻는데 쉬워졌었습니다.
Python
딥러닝 감정분석 분류 모델 튜토리얼 구현
신입생 프로젝트의 일환으로 진행했던 감정분석 분류 모델을 구현하고 성능을 비교하는 프로젝트입니다. NLP 분야에서 기초가 되는 RNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM with Attention, CNN 4개의 모델을 직접 구현하고 성능 비교를 통해 각 모델에 대한 장단점을 분석하는 프로젝트입니다.
박람회 세션 관리 웹 서비스
박람회 관리 업체의 외주로 하게된 프로젝트로 박람회를 진행하는 업체에서 세션관리를 위해 필요한 웹서비스 제작 프로젝트입니다. 요구사항을 간단하게 정리하면 관리 업체는 관리하는 박람회, 세션, 발표자를 관리할 수 있어야하며 발표 진행시 원격으로 발표자의 발표화면을 조작할 수 있어야합니다. 또한 발표자는 자신의 발표 슬라이드를 업로드 및 관리할 수 있어야하고 발표 일정에 대한 이메일 알림에 대한 기능이 요구되었습니다. 처음으로 맡은 대형 프로젝트로 백앤드 구현을 맡았습니다. 프로젝트 요구사항 중 발표자의 발표화면에 대한 조작 요구사항을 해결하기 위해 웹소켓 및 PyQT를 이용한 UI 구현에 기술적 이슈가 존재했으며, 이를 위해 RabbitMQ를 이용한 동기화 및 소켓을 통한 실시간 동기화로 문제를 해결했던 프로젝트였습니다.
공영주차장 실시간 예측
빅데이터 분야로 나아가기 위해 아이디어를 내고 구현하게 된 첫번째 프로젝트로 중요한 의미가 있는 프로젝트였습니다. 당시 알파고가 큰 이슈를 가지고 있었고 기계학습에 대해 큰 관심이 주목되던 시기였습니다. 사실 알파고에 의해 주목되기 이전부터 Tensorflow를 공부하고 구현을 하고자 했었고, 이쪽 분야에 대한 정보들이 많이 쏟아져 나오면서 프로젝트를 실습하는데 필요한 정보들을 찾는데 어려움을 겪고 있던 찰나에 기계학습에 대한 정보에 이목이 집중되면서 기계학습에 관한 자료들을 얻는데 쉬워졌었습니다.
Spring
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
박람회 세션 관리 웹 서비스
박람회 관리 업체의 외주로 하게된 프로젝트로 박람회를 진행하는 업체에서 세션관리를 위해 필요한 웹서비스 제작 프로젝트입니다. 요구사항을 간단하게 정리하면 관리 업체는 관리하는 박람회, 세션, 발표자를 관리할 수 있어야하며 발표 진행시 원격으로 발표자의 발표화면을 조작할 수 있어야합니다. 또한 발표자는 자신의 발표 슬라이드를 업로드 및 관리할 수 있어야하고 발표 일정에 대한 이메일 알림에 대한 기능이 요구되었습니다. 처음으로 맡은 대형 프로젝트로 백앤드 구현을 맡았습니다. 프로젝트 요구사항 중 발표자의 발표화면에 대한 조작 요구사항을 해결하기 위해 웹소켓 및 PyQT를 이용한 UI 구현에 기술적 이슈가 존재했으며, 이를 위해 RabbitMQ를 이용한 동기화 및 소켓을 통한 실시간 동기화로 문제를 해결했던 프로젝트였습니다.
2017 대통령 선거 빅데이터 분석
이전 프로젝트인 공영주차장 실시간 예측 프로젝트에서 분산파일시스템에 대한 필요성을 뼈저리게 느꼈던 적이 있습니다. 해당 프로젝트로 인해 하둡 시스템이 만들어지고 발전하게된 이유를 그 누구보다도 잘 알게 되었습니다. 사실 저는 학문에 익히고 이해하는데 있어서 발생 원리와 발전 과정을 알아야 해당하는 학문을 더 깊이 있고 넓게 익힐 수 있다고 생각하기에 하둡에 대한 공부는 그 어느때보다도 재밌었던 것 같습니다.
MongoDB
실시간 대중교통 경로 탐색
웹프로그래밍 강의에서 Open API를 이용한 프로젝트를 만들게 되었습니다. 그렇게 선택하게 된 주제는 ‘실시간 대중교통 경로 탐색’이었습니다. 실제로 시중에서 많이 사용되고 있는 대중교통 길찾는 앱들은 버스의 경우 실시간 위치 정보만을 이용하여 도착예정시간을 추측하고, 지하철 같은 경우 실시간 위치정보가 아닌 역별 시간표를 기준으로 제공하고 있었습니다.
공영주차장 실시간 예측
빅데이터 분야로 나아가기 위해 아이디어를 내고 구현하게 된 첫번째 프로젝트로 중요한 의미가 있는 프로젝트였습니다. 당시 알파고가 큰 이슈를 가지고 있었고 기계학습에 대해 큰 관심이 주목되던 시기였습니다. 사실 알파고에 의해 주목되기 이전부터 Tensorflow를 공부하고 구현을 하고자 했었고, 이쪽 분야에 대한 정보들이 많이 쏟아져 나오면서 프로젝트를 실습하는데 필요한 정보들을 찾는데 어려움을 겪고 있던 찰나에 기계학습에 대한 정보에 이목이 집중되면서 기계학습에 관한 자료들을 얻는데 쉬워졌었습니다.
MySQL
2017 대통령 선거 빅데이터 분석
이전 프로젝트인 공영주차장 실시간 예측 프로젝트에서 분산파일시스템에 대한 필요성을 뼈저리게 느꼈던 적이 있습니다. 해당 프로젝트로 인해 하둡 시스템이 만들어지고 발전하게된 이유를 그 누구보다도 잘 알게 되었습니다. 사실 저는 학문에 익히고 이해하는데 있어서 발생 원리와 발전 과정을 알아야 해당하는 학문을 더 깊이 있고 넓게 익힐 수 있다고 생각하기에 하둡에 대한 공부는 그 어느때보다도 재밌었던 것 같습니다.
IOCP 소켓통신을 이용한 채팅프로그램
네트워크 프로그래밍에 대해서 공부를 하게 되면 기본적으로 동기 소켓통신을 시작으로 비동기 소켓통신을 배우고 프로그래밍 프로젝트 과제를 하게 됩니다. 어떻게 보면 소켓통신을 하는데 있어서 기본적인 원리와 소켓통신을 하면서 이루어지는 통신과 확인과정에 대한 이해를 돕는데 가장 간단한 방법이고 배우는 시간이 오래 걸리지 않기 때문에 그런것 같습니다. 하지만 저는 MMORPG를 봤을 때 몇십 만명이나 되는 인원들이 마다 소켓을 할당해줄 경우 메모리가 남아 나지 않을 텐데 어떻게 구현이 가능하지라는 의문을 가지게 되었고, 해결방법을 찾다가 IOCP 소켓통신에 대해 알게 되었습니다.
Pytorch
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
딥러닝 감정분석 분류 모델 튜토리얼 구현
신입생 프로젝트의 일환으로 진행했던 감정분석 분류 모델을 구현하고 성능을 비교하는 프로젝트입니다. NLP 분야에서 기초가 되는 RNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM with Attention, CNN 4개의 모델을 직접 구현하고 성능 비교를 통해 각 모델에 대한 장단점을 분석하는 프로젝트입니다.
RabbitMQ
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
박람회 세션 관리 웹 서비스
박람회 관리 업체의 외주로 하게된 프로젝트로 박람회를 진행하는 업체에서 세션관리를 위해 필요한 웹서비스 제작 프로젝트입니다. 요구사항을 간단하게 정리하면 관리 업체는 관리하는 박람회, 세션, 발표자를 관리할 수 있어야하며 발표 진행시 원격으로 발표자의 발표화면을 조작할 수 있어야합니다. 또한 발표자는 자신의 발표 슬라이드를 업로드 및 관리할 수 있어야하고 발표 일정에 대한 이메일 알림에 대한 기능이 요구되었습니다. 처음으로 맡은 대형 프로젝트로 백앤드 구현을 맡았습니다. 프로젝트 요구사항 중 발표자의 발표화면에 대한 조작 요구사항을 해결하기 위해 웹소켓 및 PyQT를 이용한 UI 구현에 기술적 이슈가 존재했으며, 이를 위해 RabbitMQ를 이용한 동기화 및 소켓을 통한 실시간 동기화로 문제를 해결했던 프로젝트였습니다.
AWS
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
Android
IoTivity 화재감지 시스템
졸업작품 프로젝트로 IoT간 통신에 대한 표준을 지향하는 IoTivity 라이브러리를 사용하여 화재감지시스템을 설계 구축했습니다. 처음 프로젝트 주제로 BLE만을 사용하여 디바이스간 통신 네트워크 구축을 계획했었습니다. 하지만, 블루투스의 기술스펙이나 아이디어 구현에 한계가 있는 와중에 교수님의 제안으로 IoTivity를 이용한 화재감지 시스템과 기존 블루투스 아이디어 중 일부를 접목하여 프로젝트를 설계하게 되었습니다.
Apache
사진형SNS ‘인스플’
사진형SNS ‘인스플’은 2011년 10년지기 친구와 함께 시작하게 된 스타트업 프로젝트의 일환입니다. 당시 대한민국은 소셜네트워크 서비스로 왕좌로 군림했던 싸이월드가 페이스북의 출현으로 왕좌의 자리가 변하고 있던 시기입니다. 그 당시 페이스북은 글을 통해서만 글을 게시하고, 뉴스피드라는 친구의 글을 한눈에 보는 서비스와 친구찾기라는 자신의 정보를 기반으로 친구를 찾아주는 서비스로 큰 인기를 끌었습니다.
Attention
딥러닝 감정분석 분류 모델 튜토리얼 구현
신입생 프로젝트의 일환으로 진행했던 감정분석 분류 모델을 구현하고 성능을 비교하는 프로젝트입니다. NLP 분야에서 기초가 되는 RNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM with Attention, CNN 4개의 모델을 직접 구현하고 성능 비교를 통해 각 모델에 대한 장단점을 분석하는 프로젝트입니다.
Bi-LSTM
딥러닝 감정분석 분류 모델 튜토리얼 구현
신입생 프로젝트의 일환으로 진행했던 감정분석 분류 모델을 구현하고 성능을 비교하는 프로젝트입니다. NLP 분야에서 기초가 되는 RNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM with Attention, CNN 4개의 모델을 직접 구현하고 성능 비교를 통해 각 모델에 대한 장단점을 분석하는 프로젝트입니다.
C++
IOCP 소켓통신을 이용한 채팅프로그램
네트워크 프로그래밍에 대해서 공부를 하게 되면 기본적으로 동기 소켓통신을 시작으로 비동기 소켓통신을 배우고 프로그래밍 프로젝트 과제를 하게 됩니다. 어떻게 보면 소켓통신을 하는데 있어서 기본적인 원리와 소켓통신을 하면서 이루어지는 통신과 확인과정에 대한 이해를 돕는데 가장 간단한 방법이고 배우는 시간이 오래 걸리지 않기 때문에 그런것 같습니다. 하지만 저는 MMORPG를 봤을 때 몇십 만명이나 되는 인원들이 마다 소켓을 할당해줄 경우 메모리가 남아 나지 않을 텐데 어떻게 구현이 가능하지라는 의문을 가지게 되었고, 해결방법을 찾다가 IOCP 소켓통신에 대해 알게 되었습니다.
CNN
딥러닝 감정분석 분류 모델 튜토리얼 구현
신입생 프로젝트의 일환으로 진행했던 감정분석 분류 모델을 구현하고 성능을 비교하는 프로젝트입니다. NLP 분야에서 기초가 되는 RNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM with Attention, CNN 4개의 모델을 직접 구현하고 성능 비교를 통해 각 모델에 대한 장단점을 분석하는 프로젝트입니다.
DeepLab
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
Django
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
Docker
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
Flume
2017 대통령 선거 빅데이터 분석
이전 프로젝트인 공영주차장 실시간 예측 프로젝트에서 분산파일시스템에 대한 필요성을 뼈저리게 느꼈던 적이 있습니다. 해당 프로젝트로 인해 하둡 시스템이 만들어지고 발전하게된 이유를 그 누구보다도 잘 알게 되었습니다. 사실 저는 학문에 익히고 이해하는데 있어서 발생 원리와 발전 과정을 알아야 해당하는 학문을 더 깊이 있고 넓게 익힐 수 있다고 생각하기에 하둡에 대한 공부는 그 어느때보다도 재밌었던 것 같습니다.
GCP
박람회 세션 관리 웹 서비스
박람회 관리 업체의 외주로 하게된 프로젝트로 박람회를 진행하는 업체에서 세션관리를 위해 필요한 웹서비스 제작 프로젝트입니다. 요구사항을 간단하게 정리하면 관리 업체는 관리하는 박람회, 세션, 발표자를 관리할 수 있어야하며 발표 진행시 원격으로 발표자의 발표화면을 조작할 수 있어야합니다. 또한 발표자는 자신의 발표 슬라이드를 업로드 및 관리할 수 있어야하고 발표 일정에 대한 이메일 알림에 대한 기능이 요구되었습니다. 처음으로 맡은 대형 프로젝트로 백앤드 구현을 맡았습니다. 프로젝트 요구사항 중 발표자의 발표화면에 대한 조작 요구사항을 해결하기 위해 웹소켓 및 PyQT를 이용한 UI 구현에 기술적 이슈가 존재했으며, 이를 위해 RabbitMQ를 이용한 동기화 및 소켓을 통한 실시간 동기화로 문제를 해결했던 프로젝트였습니다.
HTML
사진형SNS ‘인스플’
사진형SNS ‘인스플’은 2011년 10년지기 친구와 함께 시작하게 된 스타트업 프로젝트의 일환입니다. 당시 대한민국은 소셜네트워크 서비스로 왕좌로 군림했던 싸이월드가 페이스북의 출현으로 왕좌의 자리가 변하고 있던 시기입니다. 그 당시 페이스북은 글을 통해서만 글을 게시하고, 뉴스피드라는 친구의 글을 한눈에 보는 서비스와 친구찾기라는 자신의 정보를 기반으로 친구를 찾아주는 서비스로 큰 인기를 끌었습니다.
Hadoop
2017 대통령 선거 빅데이터 분석
이전 프로젝트인 공영주차장 실시간 예측 프로젝트에서 분산파일시스템에 대한 필요성을 뼈저리게 느꼈던 적이 있습니다. 해당 프로젝트로 인해 하둡 시스템이 만들어지고 발전하게된 이유를 그 누구보다도 잘 알게 되었습니다. 사실 저는 학문에 익히고 이해하는데 있어서 발생 원리와 발전 과정을 알아야 해당하는 학문을 더 깊이 있고 넓게 익힐 수 있다고 생각하기에 하둡에 대한 공부는 그 어느때보다도 재밌었던 것 같습니다.
Hive
2017 대통령 선거 빅데이터 분석
이전 프로젝트인 공영주차장 실시간 예측 프로젝트에서 분산파일시스템에 대한 필요성을 뼈저리게 느꼈던 적이 있습니다. 해당 프로젝트로 인해 하둡 시스템이 만들어지고 발전하게된 이유를 그 누구보다도 잘 알게 되었습니다. 사실 저는 학문에 익히고 이해하는데 있어서 발생 원리와 발전 과정을 알아야 해당하는 학문을 더 깊이 있고 넓게 익힐 수 있다고 생각하기에 하둡에 대한 공부는 그 어느때보다도 재밌었던 것 같습니다.
IOCP
IOCP 소켓통신을 이용한 채팅프로그램
네트워크 프로그래밍에 대해서 공부를 하게 되면 기본적으로 동기 소켓통신을 시작으로 비동기 소켓통신을 배우고 프로그래밍 프로젝트 과제를 하게 됩니다. 어떻게 보면 소켓통신을 하는데 있어서 기본적인 원리와 소켓통신을 하면서 이루어지는 통신과 확인과정에 대한 이해를 돕는데 가장 간단한 방법이고 배우는 시간이 오래 걸리지 않기 때문에 그런것 같습니다. 하지만 저는 MMORPG를 봤을 때 몇십 만명이나 되는 인원들이 마다 소켓을 할당해줄 경우 메모리가 남아 나지 않을 텐데 어떻게 구현이 가능하지라는 의문을 가지게 되었고, 해결방법을 찾다가 IOCP 소켓통신에 대해 알게 되었습니다.
IoTivity
IoTivity 화재감지 시스템
졸업작품 프로젝트로 IoT간 통신에 대한 표준을 지향하는 IoTivity 라이브러리를 사용하여 화재감지시스템을 설계 구축했습니다. 처음 프로젝트 주제로 BLE만을 사용하여 디바이스간 통신 네트워크 구축을 계획했었습니다. 하지만, 블루투스의 기술스펙이나 아이디어 구현에 한계가 있는 와중에 교수님의 제안으로 IoTivity를 이용한 화재감지 시스템과 기존 블루투스 아이디어 중 일부를 접목하여 프로젝트를 설계하게 되었습니다.
Javascript
사진형SNS ‘인스플’
사진형SNS ‘인스플’은 2011년 10년지기 친구와 함께 시작하게 된 스타트업 프로젝트의 일환입니다. 당시 대한민국은 소셜네트워크 서비스로 왕좌로 군림했던 싸이월드가 페이스북의 출현으로 왕좌의 자리가 변하고 있던 시기입니다. 그 당시 페이스북은 글을 통해서만 글을 게시하고, 뉴스피드라는 친구의 글을 한눈에 보는 서비스와 친구찾기라는 자신의 정보를 기반으로 친구를 찾아주는 서비스로 큰 인기를 끌었습니다.
JenkinsX
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
Kubernetes
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
LSTM
딥러닝 감정분석 분류 모델 튜토리얼 구현
신입생 프로젝트의 일환으로 진행했던 감정분석 분류 모델을 구현하고 성능을 비교하는 프로젝트입니다. NLP 분야에서 기초가 되는 RNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM with Attention, CNN 4개의 모델을 직접 구현하고 성능 비교를 통해 각 모델에 대한 장단점을 분석하는 프로젝트입니다.
MFC
IOCP 소켓통신을 이용한 채팅프로그램
네트워크 프로그래밍에 대해서 공부를 하게 되면 기본적으로 동기 소켓통신을 시작으로 비동기 소켓통신을 배우고 프로그래밍 프로젝트 과제를 하게 됩니다. 어떻게 보면 소켓통신을 하는데 있어서 기본적인 원리와 소켓통신을 하면서 이루어지는 통신과 확인과정에 대한 이해를 돕는데 가장 간단한 방법이고 배우는 시간이 오래 걸리지 않기 때문에 그런것 같습니다. 하지만 저는 MMORPG를 봤을 때 몇십 만명이나 되는 인원들이 마다 소켓을 할당해줄 경우 메모리가 남아 나지 않을 텐데 어떻게 구현이 가능하지라는 의문을 가지게 되었고, 해결방법을 찾다가 IOCP 소켓통신에 대해 알게 되었습니다.
MQTT
IoTivity 화재감지 시스템
졸업작품 프로젝트로 IoT간 통신에 대한 표준을 지향하는 IoTivity 라이브러리를 사용하여 화재감지시스템을 설계 구축했습니다. 처음 프로젝트 주제로 BLE만을 사용하여 디바이스간 통신 네트워크 구축을 계획했었습니다. 하지만, 블루투스의 기술스펙이나 아이디어 구현에 한계가 있는 와중에 교수님의 제안으로 IoTivity를 이용한 화재감지 시스템과 기존 블루투스 아이디어 중 일부를 접목하여 프로젝트를 설계하게 되었습니다.
MSA
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
Mask RCNN
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
Object detection
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
OpenAPI
실시간 대중교통 경로 탐색
웹프로그래밍 강의에서 Open API를 이용한 프로젝트를 만들게 되었습니다. 그렇게 선택하게 된 주제는 ‘실시간 대중교통 경로 탐색’이었습니다. 실제로 시중에서 많이 사용되고 있는 대중교통 길찾는 앱들은 버스의 경우 실시간 위치 정보만을 이용하여 도착예정시간을 추측하고, 지하철 같은 경우 실시간 위치정보가 아닌 역별 시간표를 기준으로 제공하고 있었습니다.
Opensource
IoTivity 화재감지 시스템
졸업작품 프로젝트로 IoT간 통신에 대한 표준을 지향하는 IoTivity 라이브러리를 사용하여 화재감지시스템을 설계 구축했습니다. 처음 프로젝트 주제로 BLE만을 사용하여 디바이스간 통신 네트워크 구축을 계획했었습니다. 하지만, 블루투스의 기술스펙이나 아이디어 구현에 한계가 있는 와중에 교수님의 제안으로 IoTivity를 이용한 화재감지 시스템과 기존 블루투스 아이디어 중 일부를 접목하여 프로젝트를 설계하게 되었습니다.
PHP
사진형SNS ‘인스플’
사진형SNS ‘인스플’은 2011년 10년지기 친구와 함께 시작하게 된 스타트업 프로젝트의 일환입니다. 당시 대한민국은 소셜네트워크 서비스로 왕좌로 군림했던 싸이월드가 페이스북의 출현으로 왕좌의 자리가 변하고 있던 시기입니다. 그 당시 페이스북은 글을 통해서만 글을 게시하고, 뉴스피드라는 친구의 글을 한눈에 보는 서비스와 친구찾기라는 자신의 정보를 기반으로 친구를 찾아주는 서비스로 큰 인기를 끌었습니다.
PyQT
박람회 세션 관리 웹 서비스
박람회 관리 업체의 외주로 하게된 프로젝트로 박람회를 진행하는 업체에서 세션관리를 위해 필요한 웹서비스 제작 프로젝트입니다. 요구사항을 간단하게 정리하면 관리 업체는 관리하는 박람회, 세션, 발표자를 관리할 수 있어야하며 발표 진행시 원격으로 발표자의 발표화면을 조작할 수 있어야합니다. 또한 발표자는 자신의 발표 슬라이드를 업로드 및 관리할 수 있어야하고 발표 일정에 대한 이메일 알림에 대한 기능이 요구되었습니다. 처음으로 맡은 대형 프로젝트로 백앤드 구현을 맡았습니다. 프로젝트 요구사항 중 발표자의 발표화면에 대한 조작 요구사항을 해결하기 위해 웹소켓 및 PyQT를 이용한 UI 구현에 기술적 이슈가 존재했으며, 이를 위해 RabbitMQ를 이용한 동기화 및 소켓을 통한 실시간 동기화로 문제를 해결했던 프로젝트였습니다.
R
공영주차장 실시간 예측
빅데이터 분야로 나아가기 위해 아이디어를 내고 구현하게 된 첫번째 프로젝트로 중요한 의미가 있는 프로젝트였습니다. 당시 알파고가 큰 이슈를 가지고 있었고 기계학습에 대해 큰 관심이 주목되던 시기였습니다. 사실 알파고에 의해 주목되기 이전부터 Tensorflow를 공부하고 구현을 하고자 했었고, 이쪽 분야에 대한 정보들이 많이 쏟아져 나오면서 프로젝트를 실습하는데 필요한 정보들을 찾는데 어려움을 겪고 있던 찰나에 기계학습에 대한 정보에 이목이 집중되면서 기계학습에 관한 자료들을 얻는데 쉬워졌었습니다.
RNN
딥러닝 감정분석 분류 모델 튜토리얼 구현
신입생 프로젝트의 일환으로 진행했던 감정분석 분류 모델을 구현하고 성능을 비교하는 프로젝트입니다. NLP 분야에서 기초가 되는 RNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM with Attention, CNN 4개의 모델을 직접 구현하고 성능 비교를 통해 각 모델에 대한 장단점을 분석하는 프로젝트입니다.
Sqoop
2017 대통령 선거 빅데이터 분석
이전 프로젝트인 공영주차장 실시간 예측 프로젝트에서 분산파일시스템에 대한 필요성을 뼈저리게 느꼈던 적이 있습니다. 해당 프로젝트로 인해 하둡 시스템이 만들어지고 발전하게된 이유를 그 누구보다도 잘 알게 되었습니다. 사실 저는 학문에 익히고 이해하는데 있어서 발생 원리와 발전 과정을 알아야 해당하는 학문을 더 깊이 있고 넓게 익힐 수 있다고 생각하기에 하둡에 대한 공부는 그 어느때보다도 재밌었던 것 같습니다.
Swing
화면 공유 협업 프로그램
팀프로젝트를 진행할 시 서로의 화면을 공유하고 회의를 하거나, 개발을 해야할 경우가 있습니다. 내부 네트워크에서 클라이언트의 화면을 선택함으로써 화면을 다같이 공유하여 팀프로젝트 능률 향상에 목적을 가지고 개발하게 되었습니다.
Tensorflow
공영주차장 실시간 예측
빅데이터 분야로 나아가기 위해 아이디어를 내고 구현하게 된 첫번째 프로젝트로 중요한 의미가 있는 프로젝트였습니다. 당시 알파고가 큰 이슈를 가지고 있었고 기계학습에 대해 큰 관심이 주목되던 시기였습니다. 사실 알파고에 의해 주목되기 이전부터 Tensorflow를 공부하고 구현을 하고자 했었고, 이쪽 분야에 대한 정보들이 많이 쏟아져 나오면서 프로젝트를 실습하는데 필요한 정보들을 찾는데 어려움을 겪고 있던 찰나에 기계학습에 대한 정보에 이목이 집중되면서 기계학습에 관한 자료들을 얻는데 쉬워졌었습니다.
Terraform
IntelliSys Fitzme 서비스
인텔리시스 Intelligence Team 팀장으로 큰 성장이 있었던 프로젝트입니다. 전체적으로 안정적인 서비스를 구축하기 위해 MSA 구조의 서비스를 설계하고 적용해본 첫 프로젝트입니다. 또한 이를 기반으로 AWS 클라우드 위에서 인프라 및 CI/CD 구축을 주로 담당하였다. 또한 서비스 로직 중에서 핵심적인 제한된 GPU 자원 내에서 딥러닝 모듈을 서빙하기 위한 큐잉 시스템을 개발했다. 이를 통해서 딥러닝 모듈 서빙을 위한 한계점과 필요한 환경이 무엇인드 뼈저리게 느낄 수 있었던 프로젝트였다.
Zookeeper
2017 대통령 선거 빅데이터 분석
이전 프로젝트인 공영주차장 실시간 예측 프로젝트에서 분산파일시스템에 대한 필요성을 뼈저리게 느꼈던 적이 있습니다. 해당 프로젝트로 인해 하둡 시스템이 만들어지고 발전하게된 이유를 그 누구보다도 잘 알게 되었습니다. 사실 저는 학문에 익히고 이해하는데 있어서 발생 원리와 발전 과정을 알아야 해당하는 학문을 더 깊이 있고 넓게 익힐 수 있다고 생각하기에 하둡에 대한 공부는 그 어느때보다도 재밌었던 것 같습니다.
jQuery
사진형SNS ‘인스플’
사진형SNS ‘인스플’은 2011년 10년지기 친구와 함께 시작하게 된 스타트업 프로젝트의 일환입니다. 당시 대한민국은 소셜네트워크 서비스로 왕좌로 군림했던 싸이월드가 페이스북의 출현으로 왕좌의 자리가 변하고 있던 시기입니다. 그 당시 페이스북은 글을 통해서만 글을 게시하고, 뉴스피드라는 친구의 글을 한눈에 보는 서비스와 친구찾기라는 자신의 정보를 기반으로 친구를 찾아주는 서비스로 큰 인기를 끌었습니다.