BACKEND & INFRASTRUCTURE

영상과 데이터를 연결하고,

서비스를 운영합니다.

안녕하세요, 전찬입니다. MHNCity에서 영상 분석·관제 서비스의 백엔드와 인프라를 담당합니다.

문제가 생기면 같은 상황을 재현하고 로그와 데이터 흐름을 따라 원인을 좁힙니다. 기능을 고친 뒤에는 실제 화면과 운영 흐름을 다시 확인합니다.

Seoul, South Korea · jeonchan05

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01 / WORK & IMPACT

업무에서 확인한 성과

86.7%

이벤트 목록 로딩 시간 단축

약 30초 → 3.5~4초

80%

분석 메인 루프 p95 단축

약 400ms → 80ms

50%

동일 화면의 API 호출 감소

중복 2회 → 1회

로딩 시간은 개선 후 상한인 4초로 계산했습니다. 메인 루프 수치는 모델과 작업 배치를 바꾼 부하 테스트 결과입니다.

대표 업무

영상 분석·관제 서비스 개발과 운영 개선

영상 입력, AI 추론, 이벤트 저장과 실시간 알림을 연결했습니다.

조회·알림 전달 개선, 분석 런타임 조정, Jenkins·Argo CD 배포 자동화와 React·Vite 관제 웹 전환을 맡았습니다.

비식별화 서비스 백엔드 개발

문서 비식별화 서비스의 인증·개인정보 처리와 운영 기능을 개선했습니다.

가입 승인과 조직별 권한, 서버 응답 마스킹, 계정 잠금·복구, AWS SQS 이식과 장애 알림을 다뤘습니다.

02 / PROJECT COLLECTION

프로젝트 갤러리

주요 프로젝트

03 / TECH STACK

사용하는 기술

Backend · Data

TypeScript · Node.js · Express · Python · FastAPI

MySQL · MariaDB · OracleDB · Redis · RabbitMQ · MinIO · AWS SQS

Web

React · Vite · JavaScript · HTML · CSS

AI · Video

Triton · Ray · YOLO · VLM · FFmpeg

Infra · Operations

Kubernetes · Docker · Nginx · Jenkins · Argo CD

Prometheus · Grafana · Alertmanager · AWS · GCP · KT Cloud