백엔드 개발자

한성욱

API 서버 개발과 데이터 처리 역량을 보유하고 있는 Backend Engineer 한성욱입니다.
학부 시절 다양한 프로젝트를 수행하며 기술적 역량을 키워왔습니다.

[API 서버 구현 및 배포]
FastAPI, MySQL, Docker 기반 음성 인식 애플리케이션 서버 개발
TMAP, ChatGPT 등 외부 API 연동 기능 개발
[데이터 처리 및 AI 모델 개발]
OpenCV 기반 자율주행 시물레이터의 카메라 데이터 실시간 처리
LSTM 딥러닝 모델을 활용한 에너지 사용량 최적화(약 20% 비용 절감 달성)
Mutimodal 데이터 기반 추천 시스템 개발

성실함

책임감

학습 지향

고객 중심

열정적

<ul><li>Python을 활용한 빅데이터 분석 및 시각화 프로젝트 수행, AI 모델 개발(Decision Trees, DNN, CNN, RNN) 실습</li><li>Docker를 활용한 AI 모델 배포 및 관리 과정 실습</li><li>클라우드 환경에서 활용 가능한 인프라 및 자동화 도구에 대한 실습 (Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub Actions, Azure 등)</li></ul>

SKT Fly AI

Github

Tistory

담당 역할: Backend 서버 개발기술 스택: Python, FastAPI, MySQL, Docker, Git<ul><li>발화 텍스트를 통한 서비스 연결 API 구현</li></ul>ChatGPT API를 이용하여 발화 텍스트를 분석해 사용자 의도 추출 및 서비스로 연결 기능 개발, 비동기 처리를 통한 처리 속도 개선<ul><li>사용자 위치 기반 정보 추천 API 구현</li></ul>TMAP API를 활용한 적절한 장소(병원, 식당 등) 추천 기능 개발, 사용자 위치 기반 콜택시 번호 제공 기능 개발<ul><li>Database 설계 및 구축</li></ul>사용자 상태와 병원 방문 기록을 저장하는 시스템 구축, 맞춤형 병원 정보 및 택시 서비스 제공 시스템 개발<ul><li>Backend 서버 배포</li></ul>Docker를 이용한 Backend 서버, 데이터 베이스 서버 컨테이너화, Docker compose를 통한 컨테이너 관리 및 배포

에이닷 실버 고령층 친화적 에이닷

담당 역할: SLAM &amp; Navigation 기능 개발, 규칙 기반 시뮬레이터 개발기술 스택: Python, C++, ROS, Ubuntu, Git<ul><li>LIDAR 센서와 ICP 알고리즘을 사용하여 SLAM &amp; Navigation 수행</li></ul>LIDAR 센서와 ICP 알고리즘을 활용한 SLAM 및 내비게이션 수행, 센서 및 제어 데이터를 바탕으로 초기 위치 설정 후 지도 생성과 위치 추정을 동시에 진행하여 자율주행 차량의 안전한 이동 설계<ul><li>ROS 환경에서 카메라 데이터 전처리를 통한 규칙 기반 시뮬레이터 개발</li></ul>카메라 데이터를 OpenCV로 전처리한 후 규칙 기반 운행을 구현, 알고리즘 단순화를 통한 다양한 변수에 안정적으로 작동하는 코드 작성

가상환경기반 자율주행 경진대회 (특별상)

담당 역할: 센서 데이터 수집, Dashboard 개발, 딥러닝 모델 개발기술 스택: Python, DeepLearning, Git<ul><li>DataHub를 활용한 센서 데이터 수집</li></ul>실제 오폐수 처리 설비를 기반으로 프로토타입 구축, Advantech WISE-PaaS SDK를 활용하여 에너지, 입력 및 출력 유량 데이터를 NoSQL 기반 DataHub에 저장<ul><li>Dashboard 개발</li></ul>DataHub에 저장된 데이터를 이용하여 실시간 에너지 사용량, 주별 및 월별 에너지 사용량, 입력 대비 출력 유량 등을 시각화하는 대시보드 개발<ul><li>LSTM 딥러닝 알고리즘을 통한 입력 유량값 기반 출력값 조절</li></ul>입력 유량값을 기반으로 출력값을 조절하는 LSTM 딥러닝 알고리즘 개발 및 심야 시간대 전력 사용 최적화를 통해 에너지 비용을 약 20% 절감

2023 Advantech AIoT Innoworks Project (최우수상)

담당 역할: 논문 조사, 데이터 전처리, 딥러닝 모델 개발기술 스택: Python, DeepLearning<ul><li>추천 시스템 논문 조사</li></ul>모델 개발 및 데이터 최적화된 전처리 방법 개발을 위한 자료 조사 및 검증 테스트 수행<ul><li>추천 시스템 개발</li></ul>평점, 텍스트, 이미지 데이터를 각각 cosine similarity를 활용해 매트릭스 구현, soft voting 방식으로 결합하여 추천 시스템 개발

2023 인하 인공지능 챌린지 (최우수상)

담당 역할: 데이터 전처리 및 시각화, 머신 러닝 모델 개발기술 스택: Python, C++, MachineLearning<ul><li>EMG 관련 논문 및 시리얼 데이터 전처리 논문 조사</li></ul>논문 조사를 통한 EMG 신호와 시리얼 데이터 처리 기본 지식 습득, 데이터 전처리 방법과 신호 분류 알고리즘에 대한 연구 방향 설정<ul><li>데이터 전처리 및 시각화</li></ul>MAV, ABS, MAV2 등 총 13가지 수식을 Python 코드로 구현하여 데이터를 전처리하고 시각화를 통한 주요 특징 파악, Python os 라이브러리를 활용하여 데이터 슬라이싱 및 전처리를 통해 자동으로 특징점을 추출하는 프로세스 구축<ul><li>머신 러닝을 통한 손 동작 분류</li></ul>K-NN, SVC, RF, XGB 등 머신 알고리즘을 적용하여 정확도 약 98% 손동작 분류 알고리즘 개발