개발한 내용 한 눈에 보자!
기술: TensorFlow, Android(java), AI 기반 블럭 인식
성과: 아날로그 블록과 디지털 기기의 융합으로 새로운 언플러그드 코딩 교육 구현
특징: 5가지이상 악기 블록을 활용한 음악 생성, 13가지이상 장르 지원
역할: ai 개발 및 안드로이드 개발 (접근성)
기술: React, FastAPI, OpenAI API, MySQL
성과: 복용 준수율 30% 향상, 창업경진대회 특별상
역할: 풀스택 개발 및 AI 서비스 연동
기술: Python, OpenCV, TensorFlow, Pytorch 성과: 역할:
기술: Python, OpenCV, TensorFlow, Django
성과: 정확도 95%, 수동 체크 오류율 90% 감소
역할: AI 모델 설계 및 프론트엔드 개발과 간단한 백엔드 개발 체크
기술: Docker, Docker Compose, CI/CD
성과: 컨테이너화를 통한 배포 효율성 300% 향상
역할: DevOps 파이프라인 구축
비밀게시판
기술: Spring Boot, JPA, Mybatis, React, JWT
성과: jwt를 이용한 crud 개발 및 백엔드 개발 실력 검증
역할: 백엔드 코어부분 개발 및 보안 구현
기술: Spring Boot, JPA, Mybatis, React
성과: 다음 기수를 위한 게시판 코어부분 완성
역할: 프론트엔드 코어부분 개발 및 프론트 최적화
자세한 내용: web_BE Repository
전문 분야: 실무 중심 백엔드 아키텍처 설계, 성능 최적화, 보안 중심 개발
핵심 기술:
- Frameworks: Spring Boot 3.0+, Django REST, FastAPI, Flask, Node.js/Express
- Database: MySQL 8.0+, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQLite
- ORM/Persistence: JPA/Hibernate, MyBatis, JDBC Template
- DevOps: Docker, Kubernetes, GitHub Actions, Jenkins
- Monitoring: Prometheus, Grafana
주요 프로젝트:
- 🏥 Smart Medication Management Platform (Spring Boot + FastAPI)
- 📝 Community Board System (Spring Boot + Oracle + JWT)
- 📚 Used Bookstore Management System (Java + Oracle + JDBC)
- ✅ Todo Management System (Spring Boot + MySQL + MyBatis)
성과 지표:
- API 응답시간 200ms 이하 달성
- 컨테이너화를 통한 배포 효율성 300% 향상
자세한 내용: AI Repository
전문 분야: Computer Vision, Deep Learning, 자율주행 시스템, NLP
핵심 기술:
- Computer Vision: OpenCV, YOLO, DeepLabv3+, UNet, MobileNet
- Deep Learning: PyTorch ⭐⭐⭐⭐⭐, TensorFlow ⭐⭐⭐⭐, Keras
- NLP: LangChain, Transformers, OpenAI API, Hugging Face
- Machine Learning: scikit-learn, XGBoost, Pandas, NumPy
- Deployment: CUDA, Docker, Google Cloud, AWS
주요 프로젝트:
- 🚗 Autonomous Driving System (PyTorch + OpenCV + YOLO)
- 👁️ Vision Assistance System (PyTorch + OpenCV + TensorFlow)
- 🤖 Enterprise AI Chatbot (LangChain + Next.js + OpenAI API)
- 🏥 Medical Diagnosis Systems (다양한 ML 모델)
성과 지표:
- Computer Vision 작업에서 95%+ 정확도 달성
- 30+ 연구논문 구현 및 분석
- 실시간 처리 가능한 프로덕션 시스템 구축
자세한 내용: web_FE Repository
전문 분야: 모던 프론트엔드 개발, 성능 최적화, 사용자 경험
핵심 기술:
- Frameworks: React 18, Next.js 14
- Languages: TypeScript, JavaScript ES2023
- Styling: Styled-components, Tailwind CSS, CSS Modules
- State Management: Redux Toolkit, Zustand, SWR
- Testing: Jest, React Testing Library, Playwright
- Build Tools: Vite, Webpack
주요 프로젝트:
- 🏥 의약품 복용 관리 UI (React 18 + TypeScript)
- 📝 씨앗 게시판 Frontend (React + Redux Toolkit)
- 🛒 E-commerce Platform (Next.js 13 App Router + TypeScript)
- 🎯 AI 기반 출석 관리 (Next.js + Django)
성과 지표:
- Core Web Vitals 점수 평균 30% 향상
- React 18 Concurrent Features 실전 적용
- TypeScript 기반 100% 타입 안전성 확보
- first-spring-starter - Spring Boot 기초 학습
- 로그인과 그 모든 것: FE - 인증 시스템 프론트엔드
- 로그인과 그 모든 것: BE - 인증 시스템 백엔드
- 채팅 시스템: 실시간 커뮤니케이션 구현
- MySQL 성능 최적화: 리뷰 문서
- AI 정확도: Computer Vision 95%+, NLP 89%+ 달성
- Backend 성능: API 응답시간 200ms 이하, 동시 접속자 100명 처리
- Frontend 최적화: Core Web Vitals 30% 향상, 실시간 렌더링 최적화
- DevOps 효율성: Docker 컨테이너화로 배포 시간 300% 단축
- 허밍블럭스: CES 2025 수상, 교육 기술 혁신
- 의약품 관리: 복용 준수율 30% 향상, 창업경진대회 특별상
- AI 출석 관리: 수동 체크 오류율 90% 감소, 관리자 업무 시간 70% 단축
- 커뮤니티 시스템: 실사용자 개발자 커뮤니티 운영, 안정적인 서비스 제공
확장 가능한 시스템 설계 우선
지속적인 성능 개선
보안을 고려한 개발
이론과 실무의 연결고리 구축
- Backend: Kubernetes 기반 마이크로서비스 배포, Event Sourcing 패턴 적용
- AI: 3D Object Detection 연구, Multimodal AI Systems 개발
- Frontend: React 19 업그레이드, Web Assembly 연구
- 통합 시스템: GraphQL API 도입, 실시간 데이터 스트리밍
- 성능 최적화: Redis 캐싱 전략, ML Pipeline 통합
- 아키텍처: Micro Frontend 아키텍처, Serverless 연구
- 고도화: 대용량 데이터 처리, Multi-region 배포
- 모니터링: 종합적인 시스템 모니터링, 성능 최적화 고도화
- 연구: MLOps 파이프라인 구축, 실시간 AI 시스템 통합
"기술로 세상을 더 포용적이고 창의적으로 만들어가는 개발자"
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