unhochoi Goto Github PK

Introduction

• 안녕하세요! 꾸준하고 겸손한 개발자가 되고 싶은 최운호입니다. :)

Contact & Channel

• GMail : [email protected]
• GitHub : https://github.com/unhochoi
• Tec Blog : https://wooono.tistory.com/pages/About
• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/unho-choi-9593871b4/

Skills

• Data

  • Spark(Scala), Hadoop, AWS EMR
  • NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow

• DevOps

  • IaC
    • Terraform, AWS Cloudformation
  • Cluster
    • Google Kubernetes Engine, Amazon ECS
  • CI/CD
    • Google Cloud Build, Github Actions
  • Serverless
    • Google Cloud Functions, Google Cloud Run, AWS Lambda
  • Monitoring
    • Datadog
  • ETC
    • Kubernetes, Docker
    • Nginx, Istio, Helm

• Tools & Collaboration

  • Pycharm, IntelliJ, Visual Studio Code
  • Jira, Slack, GitHub, Notion

Experience

• 엔라이튼 서비스인프라팀 매니저 - 전문연구요원 (2023/01 ~ ing)

  • Cloud Service IAM IaC 관리 - Terraform
  • 사내 Backoffice 시스템 SSO 적용 - Keycloak
  • CI/CD 고도화 - Datadog Synthetic Test
  • GKE Airflow 구축 및 운영 - Helm Chart
  • AWS IoT Core, RTU 간 통신 단절 알고리즘 최적화 - Airflow

• 삼성전자 클라우드 아키텍트 특강 교육 조교 (2021/03 ~ 2021/05)

  • 삼성 개발자분들을 대상으로 하는 3~5일간의 특강에 교육 조교로 참여
    • 고가용성 및 확장성을 만족하는 클라우드 네이티브 딥러닝 추론 애플리케이션을 Classic, Container, Serverless 버전 별로 개발

• 국민대학교 비이공계 학생 대상 프로그래밍 교육 조교 (2021/03 ~ 2022/06)

  • 비이공계 학생을 대상으로 석사 과정 매 학기 프로그래밍 교육 수업 진행
    • 파이썬 기초 실습
    • 공공 데이터(COVID 19, etc)를 사용한 데이터분석 기초 실습
    • Teachable Machine 을 활용한 인공지능 기초 실습

• 국민대학교 분산 데이터 처리 시스템 연구실 연구 조교 (2020/02 ~ 2022/12)

  • 빅데이터 엔지니어링, 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 관련 연구 진행

Projects

• 효율적인 대용량 분산 처리를 위한 Spark 패키지 최적화 (2021/03 ~ 2022/08)

  • 목표
    • Spark의 Sparse Matrix Multiplication(SPMM) 패키지를 최적화함으로써, 행렬 곱셈에 따른 최적의 SPMM 을 제공해주는 서비스 구현
  • 기여 내용
    • 기존 Spark의 SPMM 한계를 극복하는 새로운 SPMM 알고리즘 구현
    • 기존 Spark의 SPMM Latency와 새롭게 구현한 SPMM의 Latency를 예측할 수 있는 DNN 회귀 모델 학습
    • 학습된 DNN 회귀 모델을 사용해, 행렬 곱셈 입력에 따른 최적의 SPMM을 추천해주는 마이크로서비스 구현
    • 구현한 마이크로서비스를 Spark 패키지 내부에 적용 및 배포
  • 결과
    • 실제 그래프 데이터셋을 사용해 행렬 곱셈을 진행했을 때, 기존 Spark의 SPMM Latency보다 약 2.2배 향상된 결과를 얻음
    • "Dense or Sparse : Elastic SPMM Implementation for Optimal Big-Data Processing"라는 논문으로 발전하여, IEEE Transactions on Big Data, NO. 1, AUGUST, 2022에 게재함
  • 주사용기술
    • Spark, Tensorflow, Docker, AWS (ECR, EMR, API Gateway, Lambda)
  • 링크
    • https://ddps-publications.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/dos-tbd.pdf
    • https://www.computer.org/csdl/journal/bd/5555/01/09858628/1FUYvtRM2gE
    • https://github.com/ddps-lab/dos

• 이벤트 로그 분석 서비스 (2020/03 ~ 2020/06)

  • 목표
    • IPS 장비로부터 수집된 로그 데이터를 분석하여, 보안 관제사에게 분석 결과를 시각적으로 제공
  • 기여 내용
    • IPS 장비로부터 수집된 로그 데이터를 Logstash를 거쳐 Elasticsearch에 저장
    • Kibana Dashboard를 통해 로그데이터 분석 및 시각화
  • 결과
    • 졸업 프로젝트로 진행했으며, 성공적으로 완성했으나, 수상은 하지 못함
  • 주사용기술
    • ELK Stack
  • 링크
    • https://github.com/unhochoi/capstone-2020-7

• 클라우드 기반의 딥러닝 추론 애플리케이션 (2021/03 ~ 2021/05)

  • 목표
    • 삼성전자에서 진행하는 클라우드 아키텍트 특강의 교육 조교로 참여함으로써, 수강생분들의 실습 환경을 구축
  • 기여 내용
    • Cloudformation을 사용해 VPC, Subnet, Internet Gateway, Route Table, NAT Gateway를 구성함으로써, 실습 환경 구축
    • 고가용성 및 확장성을 만족하는 클라우드 네이티브 딥러닝 추론 애플리케이션을 Classic, Container, Serverless 버전 별로 구현
      • Classic : EC2, Load Balancer, Auto Scaling 사용
      • Container : ECR, ECS, Load Balancer 사용
      • Serverless : S3, API Gateway, Lambda, EFS 사용
    • 버전 별 애플리케이션의 대규모 트래픽 처리 성능을 확인하기 위해, 오픈소스 로드테스트 툴인 Locust를 사용하여, 로드테스트 애플리케이션을 구현
  • 결과
    • 해당 실습 환경을 기반으로 클라우드 아키텍트 특강을 성공적으로 마침
  • 주사용기술
    • Docker, Tensorflow, AWS (EC2, Cloudformation, ECR, ECS, API Gateway, Lambda, EFS)

• 서버리스 기반의 확장 가능한 추천 시스템 (2020/09 ~ 2020/12)

  • 목표
    • 서버리스 기반의 추천 시스템 구현
  • 기여 내용
    • 협업 필터링 알고리즘의 학습과 추론 단계 중, 추론 과정을 서버리스 기반으로 구현
      • 사용자로부터 입력 받은 아이템 평점 벡터를 API Gateway를 사용해 Lambda로 전달
      • Lambda는 입력 받은 아이템 평점 벡터와 S3에 저장되어있는 아이템 유사도 행렬을 내적함으로써, 해당 사용자의 모든 아이템에 대한 평점을 예측
  • 결과
    • "서버리스 컴퓨팅 기반의 확장 가능한 추천 시스템”라는 논문으로 발전하여, 한국 정보과학회 학술발표 논문집(2020/12, 16-18, KIISE)에 게재함
  • 주사용기술
    • AWS (CloudWatch, RDS, Lambda, S3, API Gateway)
  • 링크
    • https://github.com/unhochoi/scalable-recommender-system-based-on-serverless-computing/blob/main/scalable-recommender-system-based-on-serverless-computing.pdf

• 엣지 가속기 모니터링 시스템 (2021/07 ~ 2021/12)

  • 목표
    • Kubernetes Cluster의 Worker Node들이 사용하는 가속기들에 대한 정보를, Cluster 사용자에게 자동으로 제공하는 서비스 구현
  • 기여 내용
    • 엣지 가속기(NVIDIA Jetson TX1, TX2, Nano, Xavier, Google Edge TPU) 별 하드웨어 세부 정보를 추출 및 전처리하는 컨테이너 이미지 구현
  • 결과
    • "Accelerator-Aware Kubernetes Scheduler for DNN Tasks on Edge Computing Environment"라는 논문으로 발전하여, The Sixth ACM/IEEE Symposium on Edge Computing (SEC 2021 Poster session)에 게재함
  • 주사용기술
    • Linux, Docker
  • 링크
    • https://edge-k8s-project.s3.amazonaws.com/Accelerator-Aware+Kubernetes+Scheduler+for+DNN+Tasks+on+Edge+Computing+Environment.pdf
    • https://ieeexplore.ieee.org/document/9709001
    • https://github.com/unhochoi/edge-accelerator-monitor

Publications

• International

  • Unho Choi and Kyungyong Lee, “Dense or Sparse : Elastic SPMM Implementation for Optimal Big-Data Processing”, IEEE Transactions on Big Data, NO. 1, AUGUST, 2022
    • https://ddps-publications.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/dos-tbd.pdf
    • https://www.computer.org/csdl/journal/bd/5555/01/09858628/1FUYvtRM2gE
    • https://github.com/ddps-lab/dos
  • Jungae Park, Unho Choi, Seungwoo Kum, Jaewon Moon, and Kyungyong Lee, ‘Accelerator-Aware Kubernetes Scheduler for DNN Tasks on Edge Computing Environment’, The Sixth ACM/IEEE Symposium on Edge Computing (SEC 2021 Poster session)
    • https://edge-k8s-project.s3.amazonaws.com/Accelerator-Aware+Kubernetes+Scheduler+for+DNN+Tasks+on+Edge+Computing+Environment.pdf
    • https://ieeexplore.ieee.org/document/9709001
    • https://github.com/unhochoi/edge-accelerator-monitor

• Domestic

  • Sungjae Lee, Jaeghang Choi, Unho Choi, Kyungyong Lee. Scalable Recommender System based on Serverless Computing, KSC 2020.
    • https://github.com/unhochoi/scalable-recommender-system-based-on-serverless-computing/blob/main/scalable-recommender-system-based-on-serverless-computing.pdf

Certification

• AWS Certified Cloud Practitioner
  • AWS 서비스 기반 고가용성, 확장성, 보안성을 갖춘 시스템 설계 역량 증명
  • 취득일 : 2020년 6월 29일
• SQL Developer
  • 데이터베이스 및 데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로, SQL 역량 증명
  • 취득일 : 2019년 9월 24일

Education

• 국민대학교 컴퓨터공학과 컴퓨터공학전공 석사 졸업 (2021.03 ~ 2023.02)
  • 빅데이터 엔지니어링, 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 연구
• 국민대학교 소프트웨어학과 소프트웨어전공 학사 졸업 (2017.03 ~ 2021.02)
  • 개발 기반 과목 이수