씨이랩

기간: 2022.09 ~ 2024.10

Astrago - GPU 관리 솔루션 유지 보수 및 개선

• 사용자 피드백 반영 및 UX 개선 • 기존 스텝 형식 워크로드 생성 → 일체형 워크로드 생성 방식으로 변경하여 사용성 향상 • 불필요한 화면 전환 최소화 및 데이터 입력 과정 간소화 기능 개발

2. GPU 리소스 모니터링 기능 강화

• HPE OneView 연동을 통한 실시간 모니터링 기능 추가 • 파트너사 HPE와 협력하여 GPU 사용량, 온도, 전력 소비 등의 실시간 데이터 연동

3. 권한 및 접근 제어 기능 개선 - RBAC(Role-Based Access Control) 기반 권한 시스템 보완 • 백엔드 팀과 협업하여 사용자 역할별 권한 설정을 강화 • 조직별 GPU 자원 접근 제한 기능 추가로 보안성 향상

**4. 유지보수 효율화

• 유지보수 프로세스 정립 및 온보딩 지원** • 유지보수 가이드 문서화를 통해 팀원 간 지식 공유 및 신규 인력 적응 기간 단축 • 신규 프론트엔드 개발자의 온보딩을 지원하여 개발 생산성 향상 | | 주요 성과 | 워크로드 생성 방식 개선 및 추가 기능 개발로 사용자 작업 시간 단축 (약 30%) • 기존 스텝 형식 → 일체형 워크로드 생성 방식으로 변경하여 조작 단계를 줄이고 UX 개선 • 피드백 반영 후 사용자 작업 시간 평균 30% 감소, 워크로드 생성 과정 간소화

HPE OneView 연동을 통한 GPU 모니터링 기능 확장 → 추가 계약 2건 달성 • HPE와 협업하여 실시간 GPU 모니터링 기능 구현 (사용량, 온도, 전력 소비 등) • 기능 확장을 통해 신규 고객사 2곳과 추가 계약 체결

RBAC 권한 관리 시스템 강화로 보안 신뢰도 향상 • 사용자 역할별 권한 제어 및 조직별 GPU 접근 제한 기능 적용 • 보안 강화 조치로 기존 고객사의 신뢰 확보 및 계약 연장 유도

유지보수 프로세스 정립 및 온보딩 효율화 → 신규 팀원 적응 기간 20% 단축 • 유지보수 가이드 문서화 및 신규 개발자 온보딩 지원 • 신규 프론트엔드 팀원의 적응 기간 평균 20% 단축, 개발 생산성 향상 |

Astrago TF팀 – GPU 관리 솔루션 프로토타입 개발

• 반복적인 UI 개발을 최소화하기 위한 공통 컴포넌트 개발 • 버튼, 인풋, 드롭다운, 모달 등 재사용 가능한 UI 컴포넌트 제작
• 디자이너와 협업하여 디자인 시스템 초기 구축 • 공통 UI 스타일을 정의하여 디자인 및 개발 간 일관성 유지

2. 핵심 기능 개발 및 프로토타입 완성

• 워크로드 생성 기능 구현
• 실시간 GPU 모니터링 대시보드 및 보고서 기능 개발 • Mock 데이터를 활용한 그래프 및 통계 UI 제작 - RBAC 기반 권한 관리 시스템 초안 설계

3. TF팀 내 리더십 역할 수행

• 프론트엔드 개발 방향성 설정 및 기술적 의사결정 주도
• 주간 단위 개발 목표 설정 및 팀원 간 업무 조율
• 백엔드 및 기획팀과 협력하여 API 설계 및 데이터 모델 논의 | | 주요 성과 | 반복 작업 최소화를 위한 공통 UI 컴포넌트 구축 → 개발 시간 단축 (약 20%) • 버튼, 인풋, 드롭다운, 모달 등 재사용 가능한 UI 컴포넌트 개발 • 공통 컴포넌트 도입 후 UI 관련 작업 소요 시간 평균 20% 감소

디자이너와 협업하여 디자인 시스템 초기 구축 → UI 일관성 유지 • 디자인 시스템을 기반으로 이후 컴포넌트 추가 및 확장 용이성 확보

3개월 만에 GPU 관리 솔루션 프로토타입 개발 완료 • **초기 기획 단계부터 UI 설계 및 핵심 기능 개발을 주도하여 프로토타입 완성

백엔드와의 협업을 통해 API 설계 반영** • GPU 사용량, 온도, 전력 소비 등의 데이터 모델 및 API 구조 논의 ****• API 스펙을 사전 정의하여 이후 유지보수 및 확장 용이성 확보

TF팀 내 주도적인 역할 수행으로 정식 프로젝트 전환 기여 • 프로토타입 개발을 성공적으로 마무리하며 프로젝트의 방향성을 설정 • 이후 정식 프로젝트(Astrago)로 전환되는 기반 마련 | | 참고 사이트 | B2B 솔루션, 소개 사이트 |

한국 자동차 연구원 마켓플레이스

• 페이지별 공통 레이아웃(헤더, 사이드바, 대시보드) 및 UI 컴포넌트 개발
• Redux Toolkit을 활용한 전역 상태 관리

2. 협력사 API 3종 직접 연동 및 데이터 통합 처리

• 원래 백엔드 담당이었으나, 지원 없이 프론트에서 직접 협력사 API 연동
• 서로 다른 3개의 API 응답 값을 프론트엔드에서 통합 가공 및 최적화
• API 응답 속도를 고려한 비동기 처리 및 에러 핸들링 개선

3. 재귀 카테고리 기능 및 Mock API 적용

• 자동차 데이터 및 API를 계층적 구조로 정리한 재귀 카테고리 기능 구현
• 백엔드 API 개발 전 Mock API를 활용하여 개발 속도 향상

3. 기획 단계 지원 및 데이터 연동 설계

• 원래 개발 업무만 수행 예정이었으나 기획 지원까지 확장
• 데이터 모델 구조 제안 및 API 설계 검토하여 개발 병목 최소화 | | 주요 성과 | 공통 레이아웃 및 모듈화 적용 → 개발 생산성 30% 향상 • UI 재사용성을 높여 개발 시간 단축 및 유지보수 효율 증가

협력사 API 3종 직접 연동 → 개발 일정 준수 및 데이터 처리 최적화 • 백엔드 지원 없이 프론트에서 API 통합 가공하여 일정 차질 방지 • API 응답 최적화 및 에러 핸들링 개선으로 데이터 일관성 확보

재귀 카테고리 기능 및 Mock API 적용 → 개발 효율 증가 • 트리 구조의 재귀 카테고리 UI 구현으로 데이터 탐색 최적화 • 백엔드 API 연동 전 **Mock API 적용으로 개발 병목 최소화

기획 지원 및 데이터 연동 설계 → 개발 프로세스 안정화** • 초기 기획 단계에서 데이터 구조 및 연동 방식 제안하여 개발 리스크 최소화 | | 참고 사이트 | Link |

X-Labeller - 데이터 라벨링 솔루션

• 캔버스 기반 이미지 라벨링 툴에서 OffscreenCanvas API 적용하여 렌더링 성능 개선
• 대량의 이미지 및 객체 처리 시 프레임 속도(FPS) 안정화 및 지연 시간 단축

2. 데이터 라벨링 기능 개선 및 자동화

• 기존 수동 클릭 10회 → 자동화(4~5회) 적용하여 UX 100% 이상 개선
• Konva.js & Fabric.js를 활용한 라벨링 도구 성능 최적화 및 UI 개선

3. 이미지 라벨링 Mask 기능 개발

• 객체의 경계를 분리하여 더 정밀한 마스킹 기능 추가
• 라벨링 툴 내에서 다중 객체 지원 및 편집 기능 강화

4. 라벨 서포트 기능 연구 및 확장 (기존 3개 → 8개)

• Polygon Slice, Edit, Fill, Outliner, Auto Label 폴리곤 서포트 기능 추가

5. 프로젝트 관리 기능 개발

• 인사관리 페이지: 사용자 권한 관리 및 프로젝트 참여자 등록 기능 개발
• 모델 예측 페이지: AI 모델 결과 시각화 및 데이터 비교 기능 추가
• 공지사항 페이지: 프로젝트별 공지사항 등록 및 관리 기능 구현 | | 주요 성과 | OffscreenCanvas API 적용 → 라벨링 툴 성능 20% 이상 개선 • 대량 이미지 처리 시 렌더링 속도 증가 및 FPS 안정화

자동화 기능 도입 → UX 100%+ 향상 • 기존 수동 클릭 10회 이상 → 자동화(4~5회) 적용으로 사용자 피로도 감소 및 작업 속도 향상(Link)

라벨링 서포트 기능 확장 → 지원 도구 3개 → 8개 확대 • 다양한 서브 기능 지원으로 작업자 효율 증가

프로젝트 관리 기능 개발 → 운영 효율성 향상 • 인사관리, 모델 예측, 공지사항 기능 추가로 프로젝트 운영 및 데이터 관리 개선 | | 참고 사이트 | Link |