RoboDine

🛠️ 기술 스택

시스템 통신 아키텍처

로봇 시스템

• ROS2 Jazzy: 로봇 운영체제 및 통신 프레임워크
• OpenCV: 실시간 영상 처리 및 객체 감지
• YOLOv8: 6DoF 객체 감지 및 포즈 추정
• Navigation2: 자율주행 및 동적 경로 계획

백엔드 & 인프라

• FastAPI: 고성능 비동기 API 서버 (멀티 프로토콜 지원)
• PostgreSQL: 주문, 재고, 로깅 데이터 관리 (SQLModel ORM)
• WebRTC: 실시간 영상 스트리밍 (지연 <100ms)
• aiortc: Python WebRTC 구현체

프론트엔드

• React: 운영자 대시보드 (10페이지, 7,000+ lines)
• React: 고객 키오스크 (5페이지, 2,262 lines)
• TypeScript: 타입 안전성 보장
• Tailwind CSS: 현대적 반응형 UI/UX
• Context API: 전역 상태 관리 (7개 Provider)

개발 도구 & 협업

• GitHub: 버전 관리 및 협업
• Jira: 애자일 스프린트 관리 (8 스프린트, 61 작업 항목)
• Confluence: 문서화 및 기술 공유
• Slack: 일일 스크럼 및 실시간 소통

🚀 주요 구현 기능

1. 운영자 대시보드 - 실시간 관제 시스템

구현 규모: 10개 페이지, 총 7,037줄의 React 코드

• 실시간 모니터링: WebSocket 기반 로봇/주문/재고 상태 추적
• 로봇 제어: 원격 명령 전송 및 상태 모니터링
• WebRTC 스트리밍: 다중 카메라 실시간 영상 (<100ms 지연)
• 플로팅 AI 챗봇: 드래그 가능한 대화형 인터페이스
• JWT 인증: 보안 강화된 로그인 시스템

2. 고객 키오스크 - 다국어 주문 시스템

구현 규모: 5개 페이지, 총 2,262줄의 React 코드

• 4개 언어 지원: 한국어/영어/일본어/중국어 (660줄 번역 파일)
• 실시간 조리 라이브: WebRTC 기반 개인 맞춤 조리 영상
• 터치 최적화: 직관적인 3단계 주문 프로세스
• 실시간 동기화: WebSocket으로 메뉴/주문 상태 업데이트

3. 로봇 시스템 통합

🍳 COOKBOT (조리 로봇)

• 6축 로봇팔: myCobot 기반 정밀 조리 작업
• 비전 연동: YOLOv8 객체 감지 → 로봇팔 제어
• 조리 자동화: 샐러드 조리 및 플레이팅 완전 자동화

🤖 ALBABOT (서빙 로봇)

• 자율주행: Navigation2 기반 동적 경로 계획
• 다중 로봇 협업: 3대 로봇 동시 운영 및 충돌 방지
• 정밀 서빙: 테이블별 정확한 음식 배달

🤖 CookGPT & AlbaGPT (AI 비전)

• 실시간 객체 감지: YOLOv8 기반 92% 정확도
• 6DoF 포즈 추정: 3D 공간에서 객체 위치/회전 인식
• 사람 인식: MediaPipe 활용 고객 감지 시스템

4. 실시간 통신 시스템

통신 프로토콜 구현:
  WebSocket: 
    - 실시간 상태 업데이트
    - 자동 재연결 기능
    - 토픽별 독립 스트림
  
  WebRTC:
    - P2P 비디오 스트리밍  
    - STUN 서버 기반 NAT 통과
    - 다중 클라이언트 지원
    
  TCP/UDP:
    - 로봇 제어 명령
    - 비전 데이터 전송
    - 고성능 실시간 처리

📈 개발 프로세스 & 성과

Jira 기반 애자일 개발 실적

2개월간 체계적인 스프린트 관리를 통해 프로젝트를 성공적으로 완료했습니다.

스프린트별 작업 완료율:

총 개발 실적: 8 스프린트, 61 작업 항목 완료

개발 단계별 주요 성과

Phase 1: 기획 및 설계 (4월 1-3주차)

• 시스템 아키텍처 설계: 멀티 프로토콜 통신 구조 확립
• 기술 스택 선정: ROS2, FastAPI, React 기반 기술 조사
• HW/SW 통합 설계: 로봇과 서버 간 인터페이스 정의

Phase 2: 코어 시스템 구축 (4월 4주차 - 5월 1주차)

• RoboDine Service 개발: FastAPI 기반 중앙 제어 서버
• 통신 인프라 구축: WebSocket, TCP, UDP 멀티 프로토콜 서버
• 데이터베이스 설계: PostgreSQL 기반 운영 데이터 모델링

Phase 3: 로봇 시스템 개발 (5월 1-3주차)

• COOKBOT 구현: 6축 로봇팔 조리 자동화
• ALBABOT 구현: Navigation2 기반 자율주행 서빙
• 비전 시스템: YOLOv8 기반 실시간 객체 감지

Phase 4: UI/UX 개발 (5월 2-4주차)

• 운영자 대시보드: 10페이지 실시간 관제 시스템
• 고객 키오스크: 4개 언어 지원 주문 인터페이스
• WebRTC 스트리밍: 실시간 영상 모니터링 시스템

Phase 5: 통합 테스트 & 최적화 (5월 4주차 - 6월 1주차)

• 시스템 통합: 모든 구성 요소 연동 테스트
• 성능 최적화: 실시간 처리 지연 시간 단축
• 안정성 검증: 24시간 연속 운영 테스트

코드 품질 및 규모

프로젝트 품질 지표:

• 코드 품질: ⭐⭐⭐⭐☆ (85/100) - ESLint, Prettier 적용
• 문서화: ⭐⭐⭐⭐⭐ (90/100) - Confluence 체계적 관리
• 테스트 커버리지: ⭐⭐⭐☆☆ (75/100) - 핵심 기능 테스트
• 성능: ⭐⭐⭐⭐☆ (88/100) - 실시간 처리 최적화
• 확장성: ⭐⭐⭐⭐⭐ (92/100) - 모듈화된 아키텍처
• 유지보수성: ⭐⭐⭐⭐☆ (87/100) - 명확한 코드 구조

코드 통계:

• Frontend: 9,299줄 (React/TypeScript)
• Backend: 5,000+줄 (Python/FastAPI)
• ROS2: 3,000+줄 (Python/C++)
• 총 코드량: 17,000+줄

협업 도구 활용

• Jira: 8 스프린트, 61 작업 항목 체계적 관리
• Confluence: 기술 문서, 회의록, 개발 일지 통합 관리
• GitHub: 브랜치 전략 기반 협업 개발
• Slack: 일일 스크럼 및 실시간 소통 플랫폼

💡 핵심 기술 성과

1. 멀티 프로토콜 통신 시스템 구축 ⭐

도전: 하나의 시스템에서 WebSocket, TCP, UDP, RTSP 4개 프로토콜을 안정적으로 운영

해결: FastAPI 비동기 처리를 활용한 독립적인 프로토콜 서버 모듈 설계

# 핵심 구현 - 멀티 프로토콜 서버
class MultiProtocolServer:
    def __init__(self):
        self.websocket_manager = ConnectionManager()
        self.tcp_server = TCPServer(port=8001)
        self.udp_receiver = UDPReceiver(port=8003)
        self.rtsp_server = RTSPServer(port=8554)
    
    async def start_all_servers(self):
        await asyncio.gather(
            self.start_websocket_server(),
            self.tcp_server.start(),
            self.udp_receiver.start(),
            self.rtsp_server.start()
        )

성과:

• 4개 프로토콜 동시 안정 운영
• 실시간 데이터 처리 지연 < 50ms
• 24시간 무중단 서비스 가능

2. React 기반 대규모 프론트엔드 아키텍처 ⭐

도전: 복잡한 로봇 시스템을 직관적으로 제어할 수 있는 웹 인터페이스 구축

해결: Context API 기반 상태 관리와 모듈화된 컴포넌트 설계

// 7개 Context Provider로 전역 상태 관리
<AuthProvider>
  <WebSocketProvider>
    <HealthCheckProvider>
      <NotificationsProvider>
        <LanguageProvider>
          <CartProvider>
            <UnifiedWebSocketProvider>
              {/* 애플리케이션 */}
            </UnifiedWebSocketProvider>
          </CartProvider>
        </LanguageProvider>
      </NotificationsProvider>
    </HealthCheckProvider>
  </WebSocketProvider>
</AuthProvider>

성과:

• 운영자 대시보드: 10페이지, 7,037줄
• 고객 키오스크: 5페이지, 2,262줄
• 4개 언어 완전 지원: 660줄 번역 파일
• 실시간 WebRTC 스트리밍: <100ms 지연

3. ROS2-Web 통합 브리지 시스템 ⭐

도전: ROS2 로봇 시스템과 웹 기반 인터페이스 간의 실시간 통신

해결: FastAPI 기반 브리지 서버로 프로토콜 변환 및 상태 동기화

성과:

• ROS2 토픽 ↔ WebSocket 실시간 변환
• 로봇 제어 명령 TCP 전송
• 비전 데이터 UDP 스트리밍

4. 실시간 WebRTC 영상 스트리밍 ⭐

도전: 다중 클라이언트가 동시에 로봇 카메라 영상을 실시간으로 시청

해결: aiortc 기반 WebRTC 서버와 MediaRelay 멀티캐스팅

성과:

• 지연 시간: 100ms 미만
• 다중 클라이언트: 동시 스트리밍 지원
• 자동 복구: 연결 실패 시 자동 재연결

5. 애자일 개발 프로세스 완성 ⭐

도전: 6명 팀의 2개월 프로젝트를 체계적으로 관리

해결: Jira 기반 스프린트 관리와 Confluence 문서화

성과:

• 8 스프린트 완주: 61개 작업 항목 100% 완료
• 일일 스크럼: 매일 진행 상황 공유
• 기술 문서화: Confluence 통합 관리

기술적 난이도 및 혁신성

프로젝트 진행에 따른 기술 성숙도:

혁신성 포인트:

• 🚀 멀티 프로토콜 통합: 4개 프로토콜 동시 운영
• 🤖 ROS2-Web 브리지: 로봇과 웹의 완전한 통합
• 📱 실시간 스트리밍: WebRTC 기반 다중 클라이언트 지원
• 🌐 대규모 프론트엔드: 9,000+줄 React 애플리케이션

🎬 프로젝트 갤러리

시스템 아키텍처 & 기술 다이어그램

프론트엔드 인터페이스

개발 과정 & 팀워크

"2개월간 6명의 팀원이 협력하여 완성한 RoboDine 프로젝트는 단순한 로봇 시스템을 넘어, 실제 비즈니스 환경에서 동작하는 완전한 서비스를 구현했습니다."

🔮 향후 개선 계획 & 학습

기술적 확장 계획

1. 클라우드 네이티브 전환
   • Kubernetes 기반 마이크로서비스 아키텍처
   • Docker 컨테이너화 및 CI/CD 파이프라인
   • AWS/Azure 클라우드 인프라 활용
2. AI 고도화
   • 강화학습 기반 로봇 작업 최적화
   • 고객 선호도 학습 기반 추천 시스템
   • 컴퓨터 비전 성능 향상 (YOLO → Transformer)
3. 확장성 강화
   • 다중 매장 지원 시스템
   • 실시간 데이터 분석 및 BI 대시보드
   • 모바일 앱 개발

개인 역량 성장

기술적 성장

• Full-Stack 개발: React ↔ FastAPI ↔ ROS2 전 영역 경험
• 시스템 아키텍처: 대규모 멀티 프로토콜 시스템 설계
• 리더십: 6명 팀의 기술적 의사결정 주도
• 문제 해결: 복잡한 통신 및 동기화 문제 해결

프로젝트 관리

• 애자일 방법론: Jira 기반 스프린트 관리 숙련
• 기술 문서화: Confluence 기반 체계적 문서 관리
• 팀 협업: GitHub, Slack을 활용한 효율적 협업

비즈니스 가치

RoboDine 프로젝트를 통해 다음과 같은 실무 적용 가능한 역량을 갖추었습니다:

• ✅ 대규모 시스템 설계: 멀티 프로토콜 통신 아키텍처
• ✅ 실시간 웹 서비스: WebSocket, WebRTC 기반 실시간 시스템
• ✅ 로봇 시스템 통합: ROS2 기반 하드웨어-소프트웨어 통합
• ✅ 모던 프론트엔드: React, TypeScript 기반 대규모 웹 애플리케이션
• ✅ DevOps 경험: Git, Jira, CI/CD 기반 개발 프로세스

이 프로젝트는 ROS2와 AI 기술의 실무 적용을 통해 실제 비즈니스 문제를 해결하는 엔지니어링 역량을 보여주는 대표작입니다.