- 성명 - 조승준
- 생년월일 - 2000.02.22
- 휴대전화 - 010-5607-5020
- E-mail - cfi02222@gmail.com
- Github - https://github.com/ufxpri
- 산업기능요원 - 2021.02.22 ~ 2023.12.21
- 인천전자마이스터 고등학교 - 2016.03.02 ~ 2019.01.08 정보통신기기과7기 졸업
- 정보처리기능사 - 2017.03.29
- 전자캐드기능사 - 2017.06.23
- 정보기기운용기능사 - 2018.03.21
- 전자기기기능사 - 2018.07.06
- AWS Cloud Practitioner - 2022.10.14 .
- 리눅스마스터1급 - 2022.12.09
- python - (주 언어)
- FastAPI
- multi-threading, multi-processing
- OpenCV
- docker
- gRPC
- rabbitmq
- fluentd
- influxDB
- live streaming
- Micro Service Archtecture
- orchestration
- CI/CD
- Monitoring
비젼 AI 기술을 기반으로 B2B 대상 서비스를 제공하는 인공지능 서비스 스타트업
NCP
load balancer
FastAPI
2명
- NCP 에서 서비스 설정 및 배포
docker
- RFP 문서 작성
ffmpeg
python
pytorch
1명
- 실시간 분석 요구사항을 충족하는 소프트웨어 제작으로 프로젝트 계약을 성립함
기획
elastic search
2명
- 마케팅 데이터를 통해 사용자 요구사항 분석
- 시계열 이벤트 데이터에 적합한 DB를 선택
FastAPI
rabbitmq
docker
docker-compose
MSA
3명
- message queue 기반 AI 분석 시스템 설계 및 프로젝트 리드
- 신입 백엔드 개발자 교육 및 피드백
- multi-processing 을 적용하여 GPU 사용 효율 개선
- 동기식 API 지원으로 인터페이스 복잡도를 3배 개선함
- 리소스 제한에 따른 요청 수 관리와 fail 시나리오 설계
python
gRPC
docker
pytorch
On-Premise
MSA
ffmpeg
5명
- CCTV 36대 스트리밍 데이터를 처리하는 시스템 설계 및 개발
- 동적 스케일링이 용이한 아키텍처를 설계하여 늘어나는 현장 요구사항에 유연하게 대처함
- 시스템 부하 문제를 파악하고 납품일 내에 아키텍쳐를 개선하고 적용함
- 현장 출장 및 적용 테스트와 데이터 수집을 수행함
- 현장에서 딥러닝 동작을 분석하고 모델 개발팀에 피드백을 제공함
- fluentd 와 influxdb 를 사용하여 모니터링 시스템 구축
python
RTSP
stream data
tensorflow
2명
- cctv 스트리밍 데이터를 분석하는 시스템 설계 및 개발
- 비디오 클립 데이터 생성 및 프로세싱 처리
- ffmpeg 를 PIPE 통신을 사용해 시스템에 적용
- 현장 분석 모니터링 및 개발 피드백 전달
python
DDD
mjpeg
klv
AWS
gRPC
4명
- 드론으로부터 중계되는 스트리밍 데이터를 수신하여 분석 및 전달하는 시스템 설계 및 개발
- 스케일 아웃이 가능한 아키텍쳐를 설계하여 증가하는 분석 요청에 대해 효과적으로 대처
- mjpeg, rtsp 등을 수신할 수 있는 컴포넌트를 작성
python
flask
nginx
bootstrap
JWT
MSA
REST API
AWS
tensorflow
3명
- docker를 사용하여 cuda 의존성 문제 해결 및 개발 기간 단축
- AWS EC2를 활용하여 서비스 배포
- 13개의 딥러닝 모델이 동작할 수 있는 MSA 환경 구축
- flask 와 bootstrap 을 사용하여 단기간 안에 심플한 UI구현
- AJAX를 통해 분석요청 및 결과표시를 구현
flask
tensorflow
REST API
async
JWT
2명
- REST 방식으로 개발하여 3개 이상의 업체에 동시에 배포함
- jwt 인증 구현
- 배치단위 처리 시스템을 적용하여 효율적으로 GPU 사용을 스케쥴링함
- 비동기 방식의 API를 설계하여 분석 단계를 추적 가능한 인터페이스를 설계함
- 업체의 특징을 고려한 UI를 설계하여 전달함
linux
network
docker
- linux 기반의 GPU 학습 서버 환경 도입
- SMB를 설정하여 원격 파일전송을 지원함
- SSH 원격 학습서버 사용 방법 교육
- nvidia docker 환경 구축 및 사용방법 교육
OpenVPN
network
SMB
- 24TB 용량의 NAS 서버 구축
- 팀원의 작업 레벨을 고려하여 친숙한 window gui 환경을 선택
- 네트워크 드라이브 시스템을 적용하고 교육함
- RDP기능을 적용하여 원격 제어가 가능하도록 함
- NAS 이외의 기능을 사용할 수 있도록 설정함
- notion 사용방법 교육
- 프로젝트 관리 프로세스 교육
- 서버 파트를 담당함