언동 김

AI Serving

NVIDIA DeepStream: 기존 대비 40% 이상의 dGPU 메모리를 절약했습니다.

Multi Modal 모델 적용: 멀티 모달 모델을 적용하여 복합적인 데이터 처리 및 분석을 가능하게 했습니다.

Message Broker 연결 및 REST API: Message Broker를 통한 메시지 전달과 REST API를 통해 파이프라인 제어를 구현했습니다.

CUDA 프로그래밍: CUDA 프로그래밍을 통해 데이터 전처리 과정에서 정규화를 수행, 시스템 성능을 극대화했습니다.

Backend

대규모 비디오 스트림 아키텍처 설계: 다수의 비디오 스트림을 중계할 수 있도록 아키텍처를 설계하고, 이를 통해 안정적인 스트리밍 환경을 구현했습니다.

InfluxDB 사용: InfluxDB를 통해 NCP 기준 1초에 한 번씩 데이터를 클라이언트에게 전송했습니다.

쿠버네티스와 Argo CD: 쿠버네티스(Kubernetes)와 Argo CD를 활용하여 Scale up/out 및 CI/CD 환경을 구축했습니다. 이를 통해 시스템의 안정성과 확장성을 보장했습니다.

프론트엔드

Video Control 및 HLS, WASM 사용: RTSP를 바로 받을 수 있도록 HLS 및 WebAssembly(WASM)를 활용하여 비디오 스트림을 효율적으로 처리했습니다.

Svelte 프레임워크: Svelte 및 SvelteKit 프레임워크에서 필요한 라이브러리를 지원하지 않아, 직접 라이브러리를 수정 및 커스텀하여 프로젝트에 적용했습니다.
이로 인해 프로젝트의 유연성과 성능을 크게 향상시켰습니다.

비디오 편집 도구 제작: HLS, WASM와 Svelte, SvelteKit 프레임워크를 통해 자막, 자르기, 크기 조절 기능을 포함한 비디오 편집 도구를 제작했습니다.

실시간 데이터 시각화: D3 및 Observable Plot을 활용하여 1초에 한 번씩 그래프 데이터를 갱신하고, 68,400개의 데이터를 받아 그래프를 제작한 후 다운사이징했습니다.

AI 교육

교육생들에게 인공지능의 기초 개념부터 고급 응용까지 체계적으로 교육하였습니다.

Python 프로그래밍을 활용한 인공지능 모델 개발 및 구현을 지도하였습니다.

TensorFlow를 사용하여 딥러닝 모델을 구축하고, 이를 실습을 통해 이해할 수 있도록 도왔습니다.

최신 인공지능 논문을 리뷰하고, 이를 바탕으로 최신 기술 동향을 교육생들에게 전달하였습니다.

문서화 및 커뮤니케이션 능력을 강조하여 교육생들이 이해하기 쉬운 자료를 작성하고, 효과적인 전달 방법을 연구하였습니다.

Backend 개발 교육

Django 프레임워크를 이용하여 서버 개발의 기초부터 고급 기능까지 교육하였습니다.

AI 서버 및 REST API 구조에 대해 심도 있게 설명하고, 교육생들이 직접 프로젝트를 통해 실습할 수 있도록 지도하였습니다.

교육생들이 실무 환경에서도 활용할 수 있도록 다양한 실습과 예제를 제공하였습니다.

Frontend 개발

Next.js를 활용하여 아이펠 랜딩 페이지 프로젝트를 시작하였습니다.

해당 프로젝트는 2022년까지 회사에서 실제로 사용되었으며, 실제 상업화된 프로젝트의 첫걸음이었습니다.