미리보기

C#을 활용한 WPF 개발 업무를 맡아 'T Live GCS'라는 WPF 기반 제품을 개발했습니다.

영상에서 AI를 통해 화재를 감지했을 때 사용자들에게 자동으로 문자를 전송하는 시스템을 구축하여, 화재 감시자가 자리를 비운 상황에서도 메세지를 통해 실시간으로 화재 상황을 알 수 있도록 했습니다.

이를 통해 화재 감시에 필요한 인력을 줄일 수 있었습니다.

또한, 각 디바이스를 클릭하면 로그를 쉽게 관리하고 조회할 수 있는 기능을 개발했습니다.

이를 통해 사용자는 드론 로그를 개별 파일에서 수작업으로 찾는 대신, 간편하게 로그를 조회할 수 있게 되어 업무 효율이 크게 향상되었습니다. 이 과정에서 비동기 처리를 적용하여 조회 속도를 크게 개선하고, 사용자 경험을 향상시켰습니다.

Vue.js를 활용한 웹 프론트엔드 개발 업무도 맡아, 회사 내 고객사와 제품들을 관리하는 CMS(Customer Management System)의 프론트엔드 개발을 4개월 동안 진행했습니다.

이를 통해 회사의 제품과 고객사를 효율적으로 관리할 수 있었으며, 고객사에서도 시스템에 접속해 현황을 조회하고 제품 정보를 쉽게 확인할 수 있어, 업무 지연 문제를 해결하는 데 기여했습니다.

특히, 컴포넌트 재사용성과 유지보수성을 고려하여 설계함으로써 개발 시간을 단축하고 향후 기능 추가가 용이하도록 했습니다.

법무부 교정 통합 관제시스템 프로젝트에서는 Vue.js와 자바스크립트를 활용해 프론트엔드를 개발하고, 웹소켓을 통해 백엔드와 실시간 통신을 구현했습니다.

네이버 맵 API를 이용해 교정청 차량들의 위치를 실시간으로 지도에 표시하고, 이동 경로를 설정할 수 있는 기능을 개발했습니다.

이를 통해 교정청에서는 버스의 현재 위치, 지나온 경로, 탑승 인원, 예상 소요 시간과 거리를 한눈에 파악할 수 있었으며, 교정청 간 이동 시 경로 설정이 간편해져 업무 효율이 높아졌습니다.

또한, 성능 최적화를 통해 지도 렌더링 속도를 개선하여 대규모 데이터 처리 시에도 부드러운 사용자 경험을 제공할 수 있었습니다.

유니티 클라이언트 개발자로 다양한 과제를 수행하였습니다.

주 업무는 ‘데이터 품질 관리’로, 데이터의 구문적 정확성과 통계적 다양성을 검사하는 일이었습니다. 업무는 주로 ‘PostgreSQL’이라는 데이터베이스를 이용하여, SQL 문 작성을 통해 수행하였습니다. 구문적 정확성은 데이터 내의 프로퍼티, 개수, 또는 null 값 등을 검사합니다. 통계적 다양성은 데이터를 이용하여 다양한 통계를 내는 작업입니다.

그리고, Mask R-CNN이라는 알고리즘으로 Semantic Segmentation 하는 일을 맡았습니다. 컴퓨터 비전 분야로, 사진에서 클래스들을 추출하여 표시합니다. ‘침실 데이터’를 이용하여 선풍기, 침대 등 다양한 클래스를 구분하는 데 성공하였습니다.