트랜스버스 개발팀장 - 에보클래스 LMS 서비스(evoclass.ai) 개발 - 에보클래스 화상회의 서비스 (room.evoclass.io) 개발 - 산업기능요원 대체복무 중 (~ 2024.8) 에보클래스는 실시간 화상 수업 플랫폼이자 LMS 솔루션입니다. 개발팀장으로서 트랜스버스에서 개발하는 모든 프로젝트 (LMS, 화상회의) 개발/관리에 참여하였습니다. 초반에는 디자인 및 프론트엔드 개발, 백엔드 개발로 참여하다가 개발자 수가 늘어난 지금은 백엔드 및 DevOps 쪽에 더 참여하고 있습니다. LMS 프론트엔드는 React 로 개발하였으며 코드 작성의 난이도보다는 기능 구현 수와 안정성, 가벼움, 수 많은 페이지와 관리 페이지를 만드는 데 집중하였습니다. 그리고 페이지도 많고 상태 관리를 해야할 부분도 많아 Redux와 Redux-Saga로 프로젝트 설계를 초반부터 세밀하게 해 두어야 했습니다. 화상회의 프론트엔드는 React 로 개발하였으며 디바이스 호환성과 안정성을 가장 중요하게 생각하고 프론트엔드 최적화에 있어 정말 많은 고민을 하였습니다. LMS 백엔드는 Python DRF 로 개발하였습니다. LMS 프론트와 화상회의 관리에서 필요한 API를 구현하였고 최대한 안정성은 있지만 속도를 챙길 수 있도록 세밀하게 Query Optimaztion 을 한 기억이 남습니다. Silk 와 Django-debug-tool 로 API 요청에 어떤 쿼리를 보내는지 확인하고 최대한 줄여보기도 하였습니다. 화상회의 백엔드는 WebRTC 를 담당하는 미디어 서버(node.js, mediasoup)와 미디어 서버의 배치를 관리하는 노드 풀 서버(fastapi, redis, nginx)를 구현하였습니다. 대규모 트래픽을 동시에 처리할 수 있도록 구현하였으며 수요 예측 모듈을 통하여 효과적인 서버 배치를 하도록 구현하였습니다. 위와 같은 서비스를 효율적으로 배포하기 위해 모두 Github Action CI/CD 를 구축하였고 GCP에 Terraform 을 사용하여 IaC 로 인프라를 구축하였습니다. 또한 효과적인 Secret 관리를 위해 Vault 를 K8s 로 Wrapping 하여 AKS 에 배포하였습니다.

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NIPA에서 개최한 2020 인공지능 온라인 경진대회에서 혼자 AI 문제 해결을 통해 우수한 대회 성과를 거두었으며 경진대회를 통해 얻은 사업화 지원금(1.6억원)을 통하여 '리허설' 이라는 AI 면접 평가 시스템을 구현하는데 참여하였습니다. 리허설은 AI 기반의 면접 평가 시스템이며 웹 서비스와 AI 모듈로 나뉩니다. 웹 서비스는 React, Python DRF 로 프론트엔드와 백엔드를 구축하였으며 사이트 내에서 면접자의 인터뷰 영상을 촬영하고 동시의 STT 로 면접자의 답변 내용을 기록한 뒤 백엔드로 넘겨주도록 구현하였습니다. AI 모듈은 백엔드에서 받아온 STT와 얼굴 영상을 바탕으로 CV 와 NLP 처리를 통해 면접자의 태도와 답변 내용을 분석하는 역할을 합니다.

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