이예승

학과

컴퓨터공학부

관심분야

컴퓨터네트워크

학번

2021****07

자기소개

클라우드 엔지니어로서의 성과를 쌓고, 클라우드 기술을 통해 기업의 효율성과 가치를 높이는 데 기여하고자 지원하게 되었습니다. 저는 동아리에서 KakaoCloud Essential Basic Course와 Kubernetes Engine Intermediate Course를 개발하고 교육하는 경험을 통해, 클라우드 기술을 심도 있게 다루고 이를 타인에게 효과적으로 전달하는 능력을 키웠습니다. 이를 통해 얻은 주요 성과는 교육생의 85%가 클라우드 인프라와 Kubernetes 사용에 대해 실습을 완수하고 긍정적인 피드백을 준 것입니다. 이러한 성과는 제가 클라우드 기술을 체계적으로 이해하고, 타인에게 전달할 수 있는 역량을 가지고 있음을 보여줍니다.

또한 클라우드 리소스 프로비저닝 자동화 프로젝트를 통해 멀티클라우드 환경에서의 자원 관리 자동화를 구현했습니다. 이 과정에서 GitHub Actions와 Kubernetes를 사용해 리소스 생성 및 삭제를 자동화하고, 관리자의 수작업을 70% 이상 절감하는 성과를 냈습니다. 이러한 경험은 클라우드 엔지니어 직무에서 필요한 기술적 역량뿐만 아니라, 효율적인 문제 해결과 자동화를 통한 비용 절감의 가치를 깊이 이해하게 했습니다.

귀사가 클라우드 기술을 통해 혁신을 이끌어 나가고 있는 만큼, 저는 이 과정에서 학습한 기술적 역량과 문제 해결 능력을 활용하여 귀사의 클라우드 환경 최적화에 기여할 수 있을 것이라 확신합니다. 클라우드 자원의 효율적인 관리와 자동화를 통해 귀사의 비즈니스 목표를 달성하는 데 적극적으로 이바지하고 싶습니다.  

이수교과목

SW 취업 역량 강화

사용가능기술

OS 및 D B : Linux, MySQL

언어 및 Tool : Java, Python, Docker, Kubernetes, Kakaocloud  

수행 프로젝트

2024.08 ~ 2024.11 클라우드 리소스 프로비저닝 자동화 서비스 개발(이완프로젝트)

▶ 인 원 : 5명

▶ 기술 스택: FastAPI, Git, GitHub, Docker, Kubernetes, Kakaocloud, React

▶ 프로젝트소개

 교내 SW 중심대학 클라우드 VM 제공 사업을 위한 자동화 웹 서비스 개발, 운영

 신청자의 요구를 GitHub PR로 생성하여 VM 생성, 삭제, 연장 자동 관리 기능 제공

2023.09 ~ 2024.06 카카오클라우드 교육 콘텐츠 개발 및 교육 지원(아래 카카오클라우드 3개 함친 버전)

▶ 인 원 : 5멸

▶ 기술 스택

 Kubernetes: 쿠버네티스 클러스터를 구축하고 관리하여 교육생들이 클라우드 네이티브 애플리케이션을 직접 배포하고 스케일링할 수 있도록 지도

 Docker: 컨테이너 이미지 생성과 배포 과정을 통해 마이크로서비스 아키텍처의 핵심 개념을 교육

 Kubeflow: 머신러닝 파이프라인 자동화 및 하이퍼파라미터 튜닝을 실습하여 교육생들이 AI 워크플로우를 효과적으로 관리할 수 있도록 지원

 Helm: Helm 차트를 활용하여 복잡한 애플리케이션의 자동 배포를 구현하고, 이를 교육생들이 실습할 수 있도록 함

 MySQL: 데이터베이스 설정과 운영을 통해 교육생들이 데이터 관리와 백엔드 서비스 구축에 대한 이해를 높임

 클라우드 인프라 구성(IAM, VPC, VM 등): 클라우드 환경에서의 자원 관리와 보안 설정을 직접 실습하여 교육생들의 인프라 이해도를 향상시킴

▶ 프로젝트소개: 카카오클라우드 협력사 교육을 위해 기초부터 심화까지의 클라우드 교육 자료를 개발하고, 가천대학교 컴퓨터공학과 학생들과 협력사 직원들을 대상으로 교육을 진행함. 클라우드 인프라 관리, 쿠버네티스 심화, 그리고 Kubeflow를 활용한 머신러닝 워크플로우 구축까지 총 3개의 교육 과정을 책임짐

▶ 역할 및 활동

1. 교육 자료 개발

o 이론 자료 작성: 클라우드 컴퓨팅, 쿠버네티스, Kubeflow의 핵심 개념과 최신 기술 동향을 반영한 이론 자료 제작

o 실습 자료 개발: 총 25개의 실습 과제를 설계하여 교육생들이 직접 실습을 통해 기술을 습득하고 응용할 수 있도록 구성

2. 교육 진행 및 지원

o 교육 진행: 각 교육 과정에서 강의 및 실습 세션을 주도적으로 이끌며 교육생들의 이해도 향상

o 트러블슈팅 지원: 실습 과정에서 발생하는 문제들을 신속하게 해결하고, 기술적인 질문에 전문적으로 답변하여 원활한 학습 환경 제공

o 피드백 수집 및 자료 업데이트: 교육생들의 피드백을 바탕으로 교육 자료를 지속적으로 개선 및 업데이트

▶ 결과물

 포괄적인 교육 콘텐츠 개발

o 이론 및 실습 자료: 클라우드 인프라 관리부터 쿠버네티스 심화, Kubeflow를 활용한 머신러닝 파이프라인 구축까지 아우르는 교육 자료를 성공적으로 개발함

o 실습 과제: 총 25개의 실습 과제를 통해 교육생들이 직접 환경 설정, 애플리케이션 배포, 모델 서빙까지 경험할 수 있도록 구성

 교육 효과 증진

o 실무 역량 강화: 실습 중심의 교육을 통해 교육생들의 실무 능력을 향상시켰으며, 협력사 직원들의 클라우드 기술 활용 역량 향상시킴

o 문제 해결 능력 향상: 교육생들이 실제 문제를 해결하는 과정을 통해 트러블슈팅 능력 향상 시킴

 지속적인 자료 공유 및 업데이트

o GitHub 활용: 교육 자료를 GitHub에 공유하여 교육생들이 언제든지 접근 가능하도록 하였고, 최신 기술 동향을 반영하여 자료를 지속적으로 업데이트함

2020.10 ~ 2020.12 카카오클라우드 Kubeflow 교육자료 개발 및 어시스턴트

▶ 소 속 : 카카오클라우드, SW 중심대학

▶ 인 원 : 3명

▶ 기술 스택 : Kubernetes Kubeflow (Jupyter Notebook Katib Training Operator KServe)

▶ 프로젝트소개

 프로젝트 목표: 카카오클라우드의 협력사 직원 및 가천대학교 학생들이 Kubeflow를 활용해 머신러닝 워크플로우를 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록, Kubeflow와 Kubernetes 환경을 기반으로 한 교육 자료와 실습 환경을 개발

 주요 역할 및 활동 : 교육 자료 제작

 이론 자료: Kubeflow 아키텍처, 구성 요소, ML 파이프라인 구축의 핵심 개념을 포함한 이론 자료 개발

 실습 자료: Kubernetes Cluster 구성부터 Kubeflow 설정, Jupyter Notebook과 Training Operator를 활용한 ML 파이프라인의 단계별 구축 및 배포 방법 안내

 결과물

1. 파이프라인 생성 및 예측 모델 학습

파이프라인 정의와 실행

 교육 참가자들이 Kubeflow를 이용해 머신러닝 파이프라인을 정의하고 실행하는 방법 습득 가능

 파이프라인 내 각 컴포넌트의 데이터 흐름을 이해하고, 실행 후 결과를 검토하여 성능을 평가할 수 있음

파이프라인 컴포넌트 확인

 각 컴포넌트의 입력 및 출력 데이터를 확인함으로써, 데이터의 변환 과정과 각 컴포넌트의 역할을 명확히 이해 가능

 이를 통해 파이프라인 내 데이터 처리 과정을 체계적으로 파악할 수 있음

컴포넌트 간의 연결 및 실행 상태 확인

 컴포넌트 간의 연결 상태와 실행 결과를 시각적으로 확인하여, 파이프라인의 전체적인 흐름, 의존성 파악

 실행 중 발생할 수 있는 문제를 식별 및 해결할 수 있음

파이프라인 생성 및 실행

 모델 서빙을 위한 파이프라인을 설정하고 실행하는 방법 이해 가능

 파이프라인 실행 후 결과를 분석하여, 모델 서빙의 성능을 평가하고 개선할 수 있음

2. Kubeflow 모델 서빙 API 생성

모델 서빙 API 테스트

파이프라인 생성 및 실행

 모델 서빙을 위한 파이프라인을 설정하고 실행하는 방법 이해 가능

 파이프라인 실행 후 결과를 분석하여, 모델 서빙의 성능을 평가하고 개선할 수 있음

3. Kubeflow 하이퍼파라미터 튜닝

 하이퍼파라미터 튜닝 실험의 결과를 분석하여 최적의 하이퍼파라미터를 선정 가능

 각 트라이얼의 결과를 통해 모델 성능을 최적화할 수 있음

K8s의 내부 동작 살펴보기

 K8s 클러스터 내에서 Job과 Pod의 상태를 모니터링하여, 실험 진행 중 발생할 수 있는 문제를 식별 및 해결 가능

 성과

 이론 자료 및 실습 자료 개발

 카카오클라우드 인프라 관리 및 서비스 구축에 대한 포괄적인 이론 및 실습 자료를 성공적으로 개발

 실습 자료에는 클라우드 환경에서의 기본적인 인프라 관리와 서비스 구축을 다루는 14개의 실습 과제 포함

 교육 보조

 실습 과정에서 발생하는 다양한 문제를 해결하여 교육생들이 실습을 원활하게 진행할 수 있도록 지원

 학생들과 협력사 직원들이 교육 내용을 잘 이해할 수 있도록 지원하고 질문에 대한 답변 제공

 자료 공유 및 업데이트

 GitHub을 활용하여 실습 자료를 공유하고, 실습생들이 언제든지 접근할 수 있도록 지원

 피드백을 수집하여 교육 자료를 지속적으로 개선하고 카카오클라우드의 최신 기술 동향 반영

2023.09 ~ 2023.12 Kubernetes 교육자료 개발 및 어시스턴트

▶ 인 원 : 5명

▶ 기술 스택 : Kubernetes, Docker, VPC, DNS, MySQL, Helm, SpringBoot

▶ 프로젝트소개

 프로젝트 목표

 카카오클라우드 협력사 직원과 가천대학교 컴퓨터공학과 학생들을 대상으로 Kubernetes 관리와 활용에 대한 심화 교육을 제공하기 위해, 이론 및 실습 자료를 개발하고 교육을 지원

 Kubernetes 기반 클라우드 인프라의 고급 관리 및 애플리케이션 자동화

 주요 역할 및 활동 : 교육 자료 제작

 교육 자료 개발

 이론 자료: Kubernetes 클러스터 아키텍처, 주요 서비스 개념 및 고급 관리 기능에 대한 심화 이론 자료 작성

 실습 자료: 클러스터 생성과 관리, 컨테이너 이미지 제작, 애플리케이션 배포 및 Helm을 통한 자동화 배포 등 실습을 위한 단계별 자료 제작

 결과물

 1. Shell Script를 통한 Kubernetes 환경 구축 자동화: 사용자가 진행 상황을 볼 수 있도록 작업 진행

 2. AZ별 LB 접속 확인

 새로 고침시 서버의 호스트 이름(Pod의 이름)이 번갈아 바뀌는 것을 볼 수 있음

 이전에 배포했던 Pod과 교차로 접속되며, 로드밸런싱이 잘 이루어짐을 확인

 첫 번째 DB는 AZ-a의 DB 엔드포인트에 3306 포트로 연결됨을 확인

 두 번째 DB는 AZ-b의 DB 엔드포인트에 3307 포트로 연결됨을 확인

→ AZ-a의 로드밸런서로 접근하여도, 다른 AZ의 DB에 접근이 가능함을 알 수 있음

 AZ-b의 로드밸런서의 IP로 접속해도 이전과 동일하게 작동

→ 이는 서로 다른 AZ에 같은 서비스가 성공적으로 배포되었음을 알 수 있음

 3. Helm을 통한 자동 배포 : 자동 배포를 위한 소스파일 제작

 성과

 교육 자료 개발

 Kubernetes 클러스터 구성부터 애플리케이션 자동화 배포까지 포함하는 11개의 실습 과제를 개발하여 학습자가 클라우드 인프라의 전반적인 흐름을 실습으로 체험할 수 있도록 함

 교육 지원 및 문제 해결

 교육 중 발생하는 실습 문제를 해결하고 각종 기술적 질문에 답변하며 학습자의 이해도를 높임

 자료 공유 및 최신성 유지

 GitHub을 통해 교육 자료를 공개하여 언제든지 접근할 수 있도록 하고, 최신 Kubernetes와 클라우드 동향을 반영해 실습 자료를 지속적으로 업데이트 함

2024.06 ~ 2024.07 [클라우드 VM 발급 자동화] 웹 페이지 개발

▶ 인 원 : 3

▶ 기술 스택 : FastAPI, React, Docker, Kubernetes, GitHub Actions, AWS, Kakao Cloud, MySQL, JWT

1. 프로젝트 개요

• 프로젝트 명: SW 중심 대학을 위한 멀티클라우드 VM 관리 자동화 시스템

• 목적: SW 중심 대학을 위해 클라우드 VM 제공 서비스를 자동화하고, 관리자의 수동 관리 부담을 줄이며 학생과 연구자가 클라우드 지식 없이도 쉽게 가상머신을 활용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 했습니다. 또한 멀티클라우드 리소스를 통합적으로 관리할 수 있는 간편한 인터페이스를 제공하여 관리 효율성을 높이고자 했습니다.

• 역할: 저는 백엔드 개발과 인증 로직 구현을 담당하였습니다. FastAPI와 JWT를 사용하여 인증 서버를 구축하고, 로그인, 회원가입, 토큰 발급 등의 기능을 구현했습니다. 또한 Kakao Cloud API와의 연동을 통해 클라우드 리소스 요청이 안전하게 처리되도록 보안 및 인증 로직을 강화했습니다.

2. 문제 정의 및 목표

• 문제 상황: 기존 VM 제공 서비스는 관리자가 직접 클라우드 자원을 수동으로 관리해야 했으며, 사용자에게도 복잡한 클라우드 설정 과정이 필요했습니다. 이는 클라우드 지식이 부족한 사용자들에게 큰 장벽이 되었고, 관리자의 업무 부담을 증가시켰습니다.

• 목표: 관리자가 수동으로 관리하던 VM 제공 프로세스를 자동화하고, AWS와 Kakao Cloud 등 여러 클라우드 서비스를 통합적으로 관리할 수 있는 인터페이스를 제공하여 관리의 효율성을 높이는 것을 목표로 했습니다. 또한 사용자들이 클라우드 지식 없이도 간편하게 가상머신을 생성하고 사용할 수 있는 환경을 구축하고자 했습니다.

3. 해결 방법 및 기술적 접근

3.1 설계 및 아키텍처

• 시스템 아키텍처 다이어그램: 프로젝트는 멀티클라우드 환경에서 클라우드 자원 관리 자동화를 위해 AWS, Kakao Cloud, GitHub 등을 연동한 시스템으로 설계되었습니다.

• 주요 특징:

o 중앙 집중형 대시보드: 실시간 자원 사용량, 성능 지표, 장애 상태 등을 시각화하여 관리자가 한눈에 파악할 수 있는 대시보드를 제공했습니다.

o GitHub PR 기반 리소스 관리: 사용자가 GitHub PR을 통해 클라우드 리소스를 요청하고, 관리자가 PR을 승인하면 리소스가 자동으로 생성되거나 삭제되도록 설계하여, 여러 클라우드 자원을 GitHub 하나로 관리할 수 있도록 했습니다.

o 다중 클라우드 지원: AWS, Kakao Cloud, OpenStack 등 다양한 클라우드 서비스와의 통합을 통해 여러 리소스를 손쉽게 관리할 수 있도록 설계했습니다.

3.2 주요 구현 사항

• 핵심 기능 구현 방법:

o 인증 및 보안: JWT 기반 인증 시스템을 도입하여 사용자의 로그인과 권한 관리를 안전하게 수행하고, Refresh Token을 통해 액세스 토큰의 만료 시점에서도 원활한 사용자 경험을 제공했습니다.

o 클라우드 리소스 자동화: GitHub Actions와 Webhook을 사용해 사용자가 PR을 생성하면 리소스가 자동으로 생성되거나 삭제되도록 하여 관리 효율성을 높였습니다.

o 비동기 프로그래밍 및 확장성: FastAPI와 HTTPx, asyncio를 사용하여 여러 사용자의 요청을 동시에 처리할 수 있도록 구현하였고, Kubernetes를 통해 서비스 확장성을 보장했습니다.

4. 성과 및 결과

• 결과 데이터: 클라우드 리소스 생성 및 삭제 과정에서 관리자의 수작업 시간이 70% 이상 절감되었으며, 사용자 요청 처리 속도는 30% 이상 향상되었습니다. 사용자는 클라우드 지식 없이도 가상머신을 쉽게 생성하고 사용할 수 있었습니다.

• 배운 점: 인프라 자동화와 클라우드 자원 관리의 중요성을 깊이 이해하게 되었으며, FastAPI와 Kubernetes와 같은 인프라 관리 도구의 사용을 익혔습니다. GitHub Actions를 활용한 CI/CD 파이프라인 자동화를 통해 DevOps 역량도 키울 수 있었습니다.

5. 느낀 점 및 향후 계획

• 느낀 점: 클라우드 인프라 자동화를 통해 관리 효율성을 크게 높일 수 있었고, 특히 멀티클라우드 환경에서 자원 관리의 복잡성과 중요성을 체감했습니다. 이번 프로젝트를 통해 얻은 경험을 바탕으로 클라우드 아키텍처 설계와 DevOps 및 클라우드 보안 분야에서 더 깊이 있는 전문성을 쌓고자 합니다.

• 향후 계획: 앞으로 서버리스 아키텍처를 이용해 클라우드 비용을 절감하고, 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발을 목표로 하고 있습니다. 또한, GCP, Azure 등 다양한 클라우드 플랫폼을 다루며 멀티클라우드 환경에서 인프라 자동화에 더욱 능숙해지고자 합니다.

2020.10 ~ 2020.01 GPT-4o API 를 활용한 정보 약자 대상의 지능형 키오스크 개발

▶ 인 원 : 6명

▶ 기술 스택 :

▶ 프로젝트소개: 현대 사회에서 디지털 기기와 키오스크의 사용이 증가하고 있지만, 정보 약자(고령자, 장애인 등)에게는 이러한 기술이 큰 장벽이 될 수 있습니다. 이 프로젝트는 정보 약자들이 보다 쉽게 키오스크를 이용할 수 있도록 사용자 친화적이고 접근성 높은 UI를 제공하는 것을 목표로 하며, 특히 GPT-4o API를 키오스크에 접목하여 자연스러운 상호작용을 통해 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 설계하였습니다.

▶ 결과물

 대화형 주문 시스템 : GPT-4o API를 활용하여 자연스러운 음성 인식 및 상호작용을 구현

 사용자가 자연어로 주문할 수 있도록 지원하며, 주문 세부 사항을 명확하게 확인

 사용자의 음성 명령을 인식하고, 온도, 크기, 수량 등의 주문 세부 사항을 확인하며, 주문을 구조화하여 출력

 STT/TTS 기능 : 음성 인식 및 음성 합성을 통한 사용자 상호작용

 사용자의 음성을 인식하여 텍스트로 변환하고, AI 응답을 음성으로 출력

 Google Cloud Speech-to-Text 및 Text-to-Speech API를 사용하여 음성 인식 및 합성 기능 구현

 포인트 적립 및 사용 시스템 : PortOne 결제 모듈 및 포인트 시스템 구현

 결제 및 포인트 적립/사용 기능을 통해 사용자에게 편리한 결제 옵션 제공

 결제 모듈을 통해 결제를 처리하고, 포인트 적립 및 사용 기능을 제공

 넛지 기능 : 결제 및 추가 주문 유도

 사용자가 중요한 결제 옵션을 놓치지 않도록 강조 표시

 특정 상황에서 버튼 강조 등의 넛지 기법을 적용하여 결제 및 추가 주문을 유도

▶ 성과

 대화형 주문 시스템 구현: GPT-4 API로 음성 기반 대화형 주문 시스템을 구축해 고객이 음성으로 간편하게 주문 가능

 음성 인식 및 합성 기능 제공: Google Cloud STT/TTS API를 사용하여 음성 인식과 합성을 구현해 정확하고 자연스러운 음성 인터페이스 제공

 결제 및 포인트 시스템 구축: PortOne API로 신용카드 결제와 포인트 적립·사용 기능을 추가해 빠르고 간편한 결제 지원

 결제 과정에서 넛지 기능 구현: 중요한 옵션을 강조하는 넛지 기능을 통해 결제 실패율을 줄이고 주문 완료율 향상

 접근성 개선을 위한 인터페이스 제공: 명확한 버튼, 큰 텍스트, 음성 안내 등을 통해 모든 연령층이 쉽게 이용할 수 있는 사용자 친화적 UI 설계

 실시간 메뉴 및 주문 관리 시스템: MySQL과 연동하여 메뉴와 주문 정보를 실시간으로 관리해 운영 효율성 향상

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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