DeepECG Univ

주요 작업

• ECG 장비 데이터를 파싱·저장하고, 파형 데이터를 분석 엔진에 전달해 AMI·LVSD·Kidney·HK 등 소견별 예측 결과를 score와 함께 제공하는 시스템의 백엔드를 주도적으로 설계·구축
• FastAPI Clean/Hexagonal Architecture(Domain·Adapter·Core 4계층, Protocol 기반 Repository)로 시스템 구조를 설계하고, uv workspace 모노레포·공통 패키지·Database와 신규 App 확장용 boilerplate·Docker 배포 기반을 구성
• 8개 벤더·약 12종 장비의 ECG 포맷을 파싱하는 파서를 Registry·Factory 패턴으로 설계하여, 벤더별 포맷을 표준 데이터 구조로 정규화하고 신규 장비를 최소 변경으로 확장 가능하도록 구성
• 기존 4개 엔진에 순차적으로 분석을 요청하던 구조를 Redis broker·Celery 기반 병렬 처리로 개선하여 채점 응답 시간을 기존 대비 1/4 수준으로 단축
• 외부 장비 연동용 System API(ECG 파서·업로드, 분석 score·결과 전달)와 환자·통계·설정 등 다수 도메인 API를 직접 구현
• JWT 기반 인증/보안 기능 개발 (토큰 버전 회전, 로그인 잠금, 이용약관 최초 동의 처리 등)
• PHI(환자정보) 컬럼 암호화(pgcrypto)·감사 로그·사이버보안 테스트 스위트, SBOM(CycloneDX) 공급망 보안 및 OSS 라이선스 리스팅(Dependency-Track 연동) 등 의료 데이터 보안·컴플라이언스 요구사항을 구현
• 엔진 병렬화 방식·이벤트 루프 선택 등 주요 아키텍처 의사결정의 비교 검토 과정을 문서로 남겨 팀의 판단 근거로 공유