Backend / Infra / AI / MLOps

운영 가능한 백엔드, 실시간 시스템, 배포 자동화, 모니터링을 중심으로 학습하고 구현합니다.

• 도메인 경계, public ID, 멱등성, 감사 로그를 고려한 백엔드 API 설계
• WebRTC, MQTT, SSE, Kafka, Redis Pub/Sub, Outbox 기반 실시간 시스템
• Docker Compose, Jenkins, Nginx, Prometheus, Grafana를 활용한 배포/운영 환경 구성
• GPU 추론 서버와 핵심 비즈니스 서버를 분리하는 AI 서비스 연동
• 개인 NAS와 홈네트워크 기반 실제 서비스 배포/운영 경험
• BOJ / solved.ac 기반 알고리즘 학습: 그래프 탐색, 백트래킹, 동적 계획법 중심

• Notion과 Jira를 활용해 요구사항, API 계약, 트러블슈팅, 배포 의사결정, 회고를 기록합니다.
• 문제 발생 시 원인, 해결 과정, 재발 방지 관점으로 정리하고 팀원이 다시 참고할 수 있는 형태로 남기려고 합니다.
• 코드뿐 아니라 운영 방식과 의사결정 근거가 남는 개발을 중요하게 생각합니다.

• 개인 NAS와 홈네트워크를 운영하며 실제 서비스를 배포하고 유지보수합니다.
• 내부망/외부망 접근, reverse proxy, 도메인 연결, TLS, 백업, 접근 제어를 직접 구성하며 운영 경험을 쌓고 있습니다.
• 배포 이후 로그 확인, 서비스 상태 점검, 장애 대응, 데이터 보존까지 고려하는 운영 습관을 만들고 있습니다.

360도 촬영 기반 3DGS 인체 아바타 생성·체형 측정·AI 피드백 서비스

• 기간: 2026.04.17 - 2026.05.28
• 역할: AI, 3DGS, Body Measurement, Infra, MLOps
• 저장소: GitHub 미공개
• 기술 스택: Python, 3D Gaussian Splatting, SMPL, COLMAP, SPZ, GLB, RabbitMQ, MinIO, Docker, GitLab CI/CD, tmux, Linux
• 주요 기여:
  • 근거 지표: Jira 담당 118건, 보고 110건, 작성·병합 MR 59건, critical path 586.814s -> 336.180s 42.7% 감소, mask split/dilation ~159.968s -> ~1.9s 98.8% 감소
  • 360도 촬영 영상 기반 단일 인체 재구성 파이프라인을 구성하고, 3DGS 렌더링 엔진과 신체 측정 엔진을 분리
  • frame extraction, subject mask, masked COLMAP, 3DGS train, postprocess, SPZ/GLB export, measurement export로 이어지는 stage 기반 파이프라인 설계
  • preprocess, fit, measure-export 단계로 SMPL 기반 신체 측정 엔진을 분리하고 measurement_report.json 산출 계약 정리
  • RabbitMQ 기반 avatar request/response 흐름과 MinIO artifact 업로드, presigned URL 전달 구조 설계
  • GPU 서버에서 Docker 대신 tmux worker로 장시간 3DGS job을 실행하고 stage timing, run manifest, stdout/stderr log를 남기도록 운영화
  • mask reprojection 기반 sparse filtering, postprocess Gaussian pruning, contour refine, dark artifact cleanup을 적용해 신체 주변 배경/노이즈 point를 제거
  • postprocess 결과를 PLY/SPZ viewer artifact와 연결하고 source geometry, training camera, measurement coordinate는 훼손하지 않도록 export-only 보정 원칙 적용

전화로 예약하면 집 앞까지 찾아오는 방문형 비대면 원격 진료 자율주행 로봇 서비스

• 기간: 2026.03.09 - 2026.04.18
• 역할: 백엔드, MSA 설계, 인프라, 모니터링, AI-IDV 본인확인 서버 구현/연동
• 저장소: github.com/hwan515/waddoc
• 기술 스택: Spring Boot, PostgreSQL, Redis, Kafka, LiveKit, MQTT, Docker Compose, Jenkins, Nginx, Prometheus, Grafana, FastAPI, SCRFD, AdaFace, PaddleOCR, ONNX Runtime
• 주요 기여:
  • 근거 지표: 전체 Jira 432건 중 담당 201건(46.5%), 보고 219건(50.7%), 트러블슈팅/버그 21건, 4-service 구조, MQTT 토픽 7종, Redis Pub/Sub fan-out, Kafka/Outbox
  • 예약, 미션, 진료 세션, 보호자, 관리자, 로봇 관제 도메인을 분리하고 MSA 서비스 경계와 REST API/도메인 플로우 설계
  • Kafka와 dual Outbox를 활용한 배차/비즈니스 이벤트 처리
  • Redis Pub/Sub fan-out 기반 scale-out SSE 알림 구조 구현
  • 로봇 관제 통신을 MQTT over WSS 구조로 전환하고 telemetry cache, stale payload 방어 로직 적용
  • Jenkins 변경 경로 기반 배포, monitoring stack, Grafana 접근 제어 구성
  • FastAPI 기반 AI-IDV 본인확인 서버를 구현하고 SCRFD 얼굴 검출, AdaFace 얼굴 임베딩 비교, PaddleOCR 신분증 OCR 파이프라인을 구성
  • Spring Boot multipart 계약으로 AI-IDV 서버를 연동하고 PaddleOCR 결과 구조화와 OCR/얼굴 대조 재검증으로 false negative 완화
  • AdaFace checkpoint를 ONNX로 변환하고 FP16/INT8 양자화 및 FP32 대비 임베딩 유사도/latency 비교 스크립트를 정리

예금 비교부터 카드 추천까지 다루는 SSAFY 통합 금융 서비스

• 기간: 2025.12
• 역할: 팀장, 백엔드, 추천 시스템, 챗봇
• 저장소: github.com/hwan515/bankbank
• 기술 스택: Django, DRF, Vue, MySQL, ChromaDB, OpenAI API, Redis, WebSocket, Docker, Nginx, Daphne
• 주요 기여:
  • 근거 지표: 카드 데이터 수집 -> MySQL 마이그레이션 -> 혜택 정제 -> ChromaDB 동기화 4단계 파이프라인, 15개 혜택 카테고리, Function Calling 도구 5개
  • 예금/적금 상품 저장, 목록 조회, 상세 조회, 관심 상품 가입/해제 기능 구현
  • Card-Gorilla API 기반 카드 데이터 크롤링, SQLite 저장, MySQL 마이그레이션 파이프라인 구성
  • SQL hard filter와 ChromaDB semantic search를 결합한 하이브리드 카드 추천 시스템 구현
  • 사용자 프로필 기반 추천과 자연어 질의 기반 추천을 분리하고 연회비/전월실적 조건을 후보군 단계에서 제어
  • OpenAI Function Calling 기반 금융 챗봇에서 카드 추천, 상품 검색, 가입 상품 조회 도구 연동
  • WebSocket 채팅, 커뮤니티 게시판, Docker 기반 배포 구성 담당

MSA 서비스를 OpenStack 기반 하이브리드 클라우드 환경에 배포하는 인프라 프로젝트

• 기간: 2025.02
• 역할: Kubernetes 클러스터 구축, 네트워크/배포 자동화, CI/CD 인프라 구성
• 자동화 스크립트: github.com/hwan515/kubernetes-Project/tree/main/k8s
• 기술 스택: OpenStack, Kolla-Ansible, Kubernetes, kubeadm, CRI-O, Flannel, MetalLB, Ingress Nginx, HAProxy, Keepalived, Jenkins, Harbor, Shell, Linux, Terraform, Ansible
• 주요 기여:
  • 근거 지표: Kubernetes 자동화 스크립트 5개, Kubernetes/CRI-O v1.30, Calico v3.27.5, kubeadm init/join, Helm, CNI 설치 자동화
  • OpenStack 기반 VM 환경에서 controller / compute 노드 IP convention을 정의하고 Kubernetes 클러스터 구조 설계
  • kubeadm, CRI-O, kubelet, kubectl 설치와 커널 모듈, swap, SELinux, sysctl 설정을 쉘 스크립트로 자동화
  • HAProxy와 Keepalived를 이용해 Kubernetes API Server VIP를 구성하고 멀티 컨트롤러 노드 조인 구조 설계
  • kubeadm init/join, CRI-O, Helm, CNI 설치 스크립트를 분리하여 클러스터 재배포 시간을 단축
  • MetalLB IPAddressPool / L2Advertisement / BGP 설정을 환경별 네트워크 대역에 맞게 조정하고 LoadBalancer 노출 문제 해결
  • Jenkins, Harbor, GitLab 기반 CI/CD 흐름과 Kubernetes 배포 명세를 정리해 MSA 서비스 배포 기반 마련

• SSAFY 최종 프로젝트 우수상
• SSAFY 특화 프로젝트 우수상
• Metanet Cloud Engineer 장려상
• SQLD
• Microsoft Azure Fundamentals AZ-900

Level 1: 학습/실습 · Level 2: 기능 구현 · Level 3: 프로젝트 적용 · Level 4: 설계/운영 · Level 5: 주도/최적화

Stack	Level	Evidence
	Lv.4 ★★★★☆	Waddoc MSA, REST API, Kafka/Outbox, 인증/세션 도메인
	Lv.4 ★★★★☆	BankBank, Waddoc AI-IDV, MoM GPU worker/API
	Lv.2 ★★☆☆☆	프로젝트 UI, 관리자/사용자 화면, API 연동
	Lv.4 ★★★★☆	도메인 모델링, 캐시, Pub/Sub fan-out, 데이터 마이그레이션
	Lv.4 ★★★★☆	Waddoc 실시간 알림/로봇 관제, MoM 비동기 작업 파이프라인
	Lv.4 ★★★★☆	RAG/LLM, OCR/Face IDV, AdaFace ONNX 양자화
	Lv.4 ★★★★☆	MoM 3DGS/SMPL 후처리, measurement pipeline, artifact flow
	Lv.4 ★★★★☆	CI/CD, monitoring stack, 배포/운영 품질 게이트
	Lv.4 ★★★★☆	Metanet Kubernetes 클러스터 구축, kubeadm/Helm/CNI 자동화

• 프로필: github.com/hwan515
• 대표 저장소: Waddoc, BankBank, Kubernetes 자동화
• 프로젝트 노트, 트러블슈팅 기록, API 계약, 배포 의사결정을 코드와 함께 관리하려고 합니다.