미리보기

• AI 학습 데이터 구축 도구 개발

• 관리자 플랫폼 개발 및 유지보수

  • 공통 모듈(메뉴 관리, 권한 관리, 결재 관리, 통계 등)의 재사용성과 확장성을 고려하여 설계 및 구현

• 데이터 설계 및 관리 업무를 수행

  • 성능 최적화를 위해 인덱스 적용, 쿼리 튜닝 등을 통해 데이터베이스 처리 속도 개선 및 안정성 확보

돈이 아닌 시간을 교환하고 저축하는 은행, 타임클라우드

• 주요 기여:

  • 시간 로직 계산 및 트랜잭션 처리:
    사용자 간의 시간 기부 및 거래가 정확히 반영되도록 시간 충전/차감 로직을 효율적으로 설계하여 데이터 정합성 보장. 각 사용자의 도움 내역을 트랜잭션 단위로 안전하게 처리

  • 동시성 제어 및 안정성:
    DB Lock을 통해 동시 접속 환경에서도 시간 충전/차감 및 트랜잭션 충돌을 방지하며, 시스템 안정성을 유지. 트랜잭션 처리 성능을 유지하기 위한 최적화 작업 진행.

  • API 설계 및 관리자 페이지 연계:
    관리자 페이지와의 API 연계를 통해 사용자의 시간 거래 내역을 실시간으로 추적하고 관리할 수 있도록 구현. 관리자는 서비스 전반을 모니터링하고, 시간 기부 및 거래 내역을 효과적으로 관리 가능.

  • 성능 최적화:
    시스템의 응답 속도와 처리 성능을 최적화하여, 사용자 요청에 대한 처리 속도를 20~30% 개선
    API 응답 시간을 안정적으로 400~600ms 범위 내에서 유지하며, 성능 저하 없이 동시 요청을 효율적으로 처리

  기술 스택: Java, Spring Boot, MySQL, JPA

AI 학습용 데이터 구축을 위한 웹 기반 라벨링 도구

• 주요 기여:
  프로젝트 설명: 데이터 라벨링 관리 플랫폼으로, 라벨링 데이터를 처리 및 관리하여 AI 학습용 데이터 구축을 지원

1. 플랫폼 성능 최적화:

   • 데이터 조회 및 저장을 위한 인덱스 설계 및 적용으로 쿼리 성능을 약 30% 개선.

   • 반복적으로 사용되는 데이터를 캐싱하여 API 응답 속도 최적화.

   • 병렬 처리 및 비동기 로직을 도입하여 대량의 JSON 데이터를 효율적으로 처리.

2. 관리자 페이지 연계:

   • 관리자용 API를 통해 라벨링 작업 상태 모니터링 및 실시간 데이터 관리 기능 구현.

   • 작업 진행 현황 및 통계 기능 추가.

기술 스택: Java, Spring Boot, MySQL, JPA

주요 성과:

• JSON 스트리밍 파싱 방식을 도입하여 메모리 사용량을 줄이고 대량 데이터 처리 속도 약 40% 향상.

• 데이터베이스 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 데이터 저장 및 조회 시간을 30% 이상 단축.

• 캐싱 로직으로 API 응답 시간을 500ms 이내로 안정적으로 유지.

• 데이터 유효성 검증 및 구조화된 저장으로 데이터 정합성 확보 및 오류율 감소.

AI 융합 불법복제 판독 시스템

• 주요기여

1. 크라우드 워커를 통한 이미지 수집 APP 개발:

• 월 평균 20,000건의 이미지 수집 및 처리, JPA를 활용한 작업 내역 저장 및 관리

• 메타데이터와 이미지 데이터 관리:

  • 10만 건 이상의 메타데이터와 약 80만 건의 이미지 데이터를 효율적으로 저장 및 검색

  • 인덱스 설계를 통해 이미지 검색 속도 향상 (평균 2초 → 400~600ms)

2. KiprisPlus API(특허정보 활용 서비스) 연계 및 데이터 처리

• 특허청 KiprisPlus API 연계:

  • XML 데이터를 DB에 적재하고, 관리자 페이지에서 손쉽게 조회 및 관리할 수 있도록 구성

  • 데이터 처리 과정에서 발생하는 부하를 방지하기 위해 별도 서버로 분리하고, 비동기 작업 구조를 도입하여 서비스 성능을 최적화.

• 디자인 육면도 이미지 관리:

  • 약 80만 건의 디자인 육면도를 효율적으로 저장 및 인덱싱으로 데이터 검색 성능 향상

3. 시스템 설계 및 성능 최적화

• AI 모델 학습 데이터 전처리:

  • 수집된 이미지와 메타데이터를 AI 학습용으로 정제하고 적재

  • 데이터 관리 및 검색 효율화를 위한 전반적인 시스템 설계 최적화

• 관리자 페이지 기능:

  • 이미지 및 메타데이터 관리, 디자인권 정보 조회 및 수정 기능 구현

  • RESTful API 설계로 확장성을 고려한 구조 구축

성과:

• 크라우드 워커와의 협업을 통해 데이터 수집 범위 및 품질 개선

• 디자인권 데이터의 구조적 관리 및 검색 성능 향상

사용 기술 스택:

Java, Spring Boot, JPA (APP), Mybatis (관리자 페이지), MariaDB

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