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음악 검색 시스템 개발 - 연속한 vector 검색을 지원하는 고성능 검색엔진 개발 (w/ inverted index, hnsw 알고리즘) o 최신 CPU 스펙(AVX-512) 활용, 거리 계산에서 naive 대비 8배 성능 향상 o 기존 시스템 대비 10배 수준 리소스 최적화 o 기존 시스템 대비 14배 수준 검색시간 최적화 o 실시간 색인 지원 - feature 추출의 전처리 과정에서 발생하는 중복 연산 최소화, 병렬처리. naive 대비 3.6배 성능 향상 - 정보량이 적은 입력을 필터링 하는 휴리스틱 알고리즘 개발 - 기존 시스템 대비 20% 인식성능 향상 - 주요 기술: C++, SIMD, gRPC, Python, Golang, Kubernetes, EFK 유사상품검색 SaaS 개발 - 도메인 주도 설계(DDD)를 적극 도입한 어플리케이션 개발 - 오픈소스 인프라를 활용한 고가용성 아키텍처 설계 - 장애 대응 시나리오 수립 - 주요 기술: Golang, gRPC, Kubernetes, Kafka, Etcd, Minio, Argo-wrokflow, Redis, Milvus, Prometheus, Grafana CCTV 무인상점 서비스 파이프라인 최적화 - Deepstream의 python binding sdk에서 발생하는 메모리 누수 개선 - 마이크로 서비스간 메시징 병목 개선 - 주요 기술: Python, Jetson, Kafka, Influxdb, Argo-CD
유사 이미지 검색 엔진 최적화 - Binary feature(128, 256-bit) 를 다루는 k-nearest neighbor 검색 엔진 병목 분석 - 같은 feature가 대량 색인된 케이스에 대해 실행시간 및 메모리 최적화 - 주요 기술: C++ k-means clustering 알고리즘 최적화 - Markov Chain Monte Carlo(MCMC) 샘플링 기반의 k-means 초기화 알고리즘 논문을 구현해 실행시간을 16배 최적화 o Fast and Provably Good Seedings for k-Means - 저차원에서 강력한 k-means 알고리즘의 논문 구현, 최적화 o Even Faster Exact k-Means Clustering - 주요 기술: C++ 동영상에서 셀럽의 등장 구간을 보여주는 웹 어플리케이션 개발 - 동일 셀럽을 spanning tree로 관리해 구간을 빠르게 추출, 오인식 보정 - 프로세스를 동영상 길이 대비 1:1로 최적화, 실시간 달성 - 각 셀럽의 등장 구간을 보여주기 위한 데모 페이지 개발 - 주요 기술: Python, C++, JavaScript
모바일 환경에서의 이미지 프로세싱 라이브러리 최적화 - Crop, Scaling, Flip, Rotation, color-space 변환 등을 지원하는 라이브러리 개발 및 최적화 - 몇 가지 작업을 동시에 수행할 때의 성능을 최대 40% 향상 - 주요 기술: C, SIMD 같은 인물의 다양한 표정, 포즈를 골라주는 웹 어플리케이션 개발 - 표정을 정규화 하기 위해 Facial Action Coding System(FACS) feature를 추출, 활용 - 다양한 클러스터링 알고리즘의 테스트를 위한 데모 페이지 개발 - 주요 기술: Python, JavaScript