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전국 20곳 이상 온프레미스 AI 선별 시스템의 Django 중앙 백엔드

8 Django 앱, Celery 5 큐 × 3 워커 풀, PostgreSQL RANGE 파티셔닝으로 초당 30건 이상 선별 요청을 처리하는 온프레미스 백엔드.

Modbus TCP 기반 PLC 통신 미들웨어, 4계층 분리와 Celery 전용 폴링

4계층(Celery / Service / Modbus / Repository) 분리와 전용 워커 폴링으로 최대 64개 분류 출구 데이터를 10초 주기로 수집.

8대 카메라 실시간 GPU 추론 파이프라인과 품목별 머신 비전 라이브러리

torch.multiprocessing 캡처→추론→MV→전송 파이프라인과 BaseProcessor 추상화를 갖춘 독립 비전 라이브러리 패키지.

전국 20곳+ 현장 원격 모니터링, 이상치 데이터 자동 수집, CI/CD·배포 표준화, GitHub–Slack–Notion 연동 웹훅

Prometheus + Grafana 모니터링, FastAPI 이상치 수집, GitHub Actions + Docker Compose 배포, GitHub–Slack–Notion 연동 웹훅의 4축 운영 인프라.

현장 Kiosk 모드로 운영되는 React + Electron 데스크톱 앱

가상 스크롤·Adaptive Polling·모놀리스 분해로 산업용 PC에서도 60fps를 유지하는 React + Electron Kiosk 앱.

Flask Blueprint를 Django + DRF로 옮기고 DB를 분리한 4단계 포팅 작업

Flask Blueprint를 Django + DRF로 옮기고 MySQL을 PostgreSQL + MongoDB로 나눈 4단계 포팅. 보안 취약점과 3계층 아키텍처 표준화까지 함께 정리.

5인 팀의 Git Flow·아키텍처 문서·Pre-commit·Storybook 개발 환경을 주도적으로 세운 기록

Git Flow + PR 리뷰, 아키텍처 문서 세트, Pre-commit 품질 체계, Storybook 컴포넌트 개발 환경을 5인 팀에 정착.

이미지 AI 기반 농산물 품질 예측 시스템 초기 프로토타입

Python + OpenCV + PyTorch로 만든 농산물 AI 선별 초기 프로토타입. 이후 에이오팜 분사 시스템의 기반이 됐다.