• 컴퓨터 공학을 전공한 저는 SW 아카데미에서 체계적인 백엔드 교육을 받았습니다. 이를 통해 스프링부트, JPA, REST API 설계, 데이터베이스 관리 등 백엔드 개발에 필요한 다양한 기술을 익히게 되었습니다. 또한 팀 프로젝트를 통해 협업 능력과 문제 해결력을 향상시킬 수 있었습니다.
• 최근에는 클라우드 환경에서의 서비스 배포와 관리 기술을 학습하며, Docker 기반 컨테이너 시스템 구축 경험도 쌓았습니다. 이를 통해 안정적이고 효율적인 서비스 제공을 위한 기술적 역량을 갖추기 위해 학습중입니다.

프로젝트 기간: 2024.08.26 ~
인력 구성: BE 2명, FE 2명, AI 1명, 인프라 1명
사용 기술: EC2, Docker, Aiohttp, HAProxy, Nginx, Express

• 주요 업무 및 역할

  • EC2 기반 도커 컨테이너 환경 구성
  • Blue-Green 무중단 배포 구현
  • HAProxy를 이용한 Node.js 이미지 서버 로드밸런싱
  • 파이썬 기반 WebSocket을 이용한 YOLO 서버 구축

• 프로젝트 목적

  • 전동킥보드의 2인 탑승, 헬멧 미착용 등 여러 위반사항들을 CCTV를 통해 자동으로 적발할 수 있는 시스템을 구축함으로써 공공 목적으로 서비스 제공

• 느낀 점/ 학습한 점

  • 무중단 배포 전략의 중요성: 이번 프로젝트에서 Blue-Green 배포 방식을 적용하면서, 서비스 운영 중단 없이 안정적으로 새로운 기능을 배포하는 방법을 학습했습니다. 실제로 새로운 버전을 배포하는 과정에서 발생할 수 있는 예기치 못한 오류로 인한 서비스 중단을 방지하기 위해 무중단 배포 방식을 구현하였고, 이를 통해 시스템의 가용성과 안정성을 유지할 수 있었습니다. Blue-Green 방식의 장점과 적용 방법에 대해 더 깊이 이해할 수 있는 기회가 되었습니다.
  • 로드밸런싱의 필요성 체감: HAProxy를 통해 Node.js 서버에 로드밸런싱을 적용하면서, 서버 간 부하를 분산시키는 것이 통해 성능 최적화가 가능했습니다. 특히 다수의 요청이 동시에 들어오는 상황에서 서버 간 부하를 고르게 분산하여 처리 속도를 높이고, 시스템의 안정성을 보장할 수 있었습니다.

프로젝트 기간: 2024.07.02 ~ 2024.08.16
인력 구성: BE 4명, FE 2명
사용 기술: Java, Spring Boot, FastAPI, EC2, Docker, Redis, MariaDB

• 주요 업무 및 역할

  • 백엔드 REST API 설계 및 DB 설계
  • EC2 기반 도커 컨테이너 환경 구성
  • OpenVidu 기반 영상 회의 서비스 구축
  • Open AI의 API를 이용한 봇 구현

• 프로젝트 목적

  • 온라인에서 익명으로 브레인 스토밍을 진행할 수 있는 플랫폼을 제공하고, 동시에 생성형 AI 봇이 직접 회의에 참가해 의견을 내고 회의에 도움을 줄 수 있는 서비스 제공

• 느낀 점/ 학습한 점

  • 데이터베이스 선택의 중요성: 실시간 회의 환경에서는 모든 데이터를 RDBMS에 저장하는 것이 비효율적이라는 점을 깨달았습니다. 저장할 필요가 없는 휘발성 데이터의 경우 Redis와 같은 인메모리 데이터베이스를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있었습니다. 이를 통해 데이터베이스 선택이 시스템 성능에 미치는 영향을 직접 체감할 수 있었습니다.
  • 동시성 문제와 실무 적용: 소켓 통신을 통해 여러 사용자가 동시에 동일한 데이터에 접근하는 상황에서 동시성 문제가 발생했습니다. 이론으로만 알고 있던 동시성 문제가 실제로 발생하는 것을 경험하였고, 이를 해결하기 위해 이론적 지식을 실무에 적용하는 중요성을 깨달았습니다. 이를 통해 동시성 문제를 예측하고, 적절한 동시성 제어 기법을 적용하는 것의 필요성을 느꼈습니다.
  • Docker Compose와 네트워크 구성 학습: OpenVidu 기반의 영상 회의 서비스를 구축하기 위해 여러 Docker Compose를 동시에 사용해 보았습니다. 이 과정에서 각 컴포즈 간의 네트워크를 연결하는 방법을 학습할 수 있었습니다. 처음으로 여러 도커 컴포즈를 활용하여 서비스 구성하는 경험을 통해 컨테이너 간 네트워킹 설정과 운영 환경 관리 능력을 키울 수 있었습니다.
  • 생성형 AI의 활용: 생성형 AI를 회의 참가자 중 한 명으로 활용하면서, 그 성능과 실용성을 직접 체감할 수 있었습니다. 이번 프로젝트에서는 OpenAI의 Assistant API를 활용하였으며, 비동기 처리를 위해 쓰레드를 생성해 요청을 보내는 방식을 구현했습니다. 이를 통해 생성형 AI의 응답 속도와 정확도를 최적화하는 방법을 배우게 되었으며, 나아가 생성형 AI를 활용한 다양한 서비스의 가능성에 대해 깊이 고민해 보는 계기가 되었습니다.

프로젝트 기간: 2024.05.12 ~ 2024.05.23
인력 구성: 풀스택 2명
사용 기술: Java, Spring Boot, Node.js, Docker, Redis, MySQL, MyBatis

• 주요 업무 및 역할

  • 백엔드 REST API 설계 및 DB 설계
  • Vue3를 이용한 프론트엔드 제작
  • KAKAO MAP 기반 지도 서비스 구성
  • Redis를 이용한 랭킹 시스템 설계

• 프로젝트 목적

  • 유튜버 및 인플루언서들이 방문한 가게나 관광지를 확인하고 싶어 하는 사용자를 위해, 방문한 관광지와 해당 인플루언서를 한눈에 볼 수 있는 서비스를 제공

• 느낀 점/ 학습한 점

  • 라이브러리 선택의 중요성: 프론트엔드에서 Kakao Map을 렌더링하기 위해 선택한 라이브러리가 기대한 기능을 충분히 제공하지 못하는 문제를 겪었습니다. 특히 동적 렌더링에서 문제가 발생해, 페이지 일부를 다시 렌더링하는 방식으로 해결해야 했습니다. 이를 통해 라이브러리 선택 시 기능의 적합성과 안정성을 사전에 철저히 검토하는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다.
  • MyBatis 사용 경험: 이번 프로젝트에서 처음으로 JPA 대신 MyBatis를 사용해 보았습니다. MyBatis는 직관적인 쿼리 작성과 유연한 매핑이 가능하여, JPA와는 다른 장점을 제공한다는 것을 느꼈습니다. 이 경험을 통해 프로젝트의 요구 사항에 따라 JPA와 MyBatis 중 적합한 기술을 선택하는 판단력이 중요함을 인식하게 되었습니다.
  • Redis를 이용한 랭킹 시스템: Redis를 이용하여 특정 값을 기준으로 데이터를 정렬해 랭킹 시스템을 구현하고, 주기마다 이를 초기화하는 서비스를 구현하여 Redis의 강점을 알 수 있었습니다.

프로젝트 기간: 2023.07 ~ 2023.09
인력 구성: 풀스택 2명, 인프라 1명, AI 1명
사용 기술: React, Flask, Python

• 주요 업무 및 역할

  • Flask 기반 REST API 설계 및 DB 설계
  • 기기 모니터링을 위한 대시보드 설계

• 프로젝트 목적

  • 항로표지 관련 정보들을 수집, DB에 저장하고 이를 시각화하여 예지 보전을 지원하는 서비스

• 느낀 점/ 학습한 점

  • 현실 도메인에 맞는 DB 설계 및 데이터 전처리 경험: 항로표지 관련 다양한 정보들을 JSON 형태로 수집해 DB에 저장하는 과정에서 중복 제거, 데이터 정제 등 여러 전처리 작업을 수행했습니다. 이를 통해 도메인 특성에 맞는 효율적이고 이해 가능한 DB 구조를 설계하는 것이 얼마나 중요한지 깨달았습니다. 이 경험을 통해 복잡한 현실 문제를 다루기 위해서는 도메인에 대한 깊은 이해와 적절한 데이터 처리 방법이 필수적임을 배웠습니다.
  • 클라이언트 요구에 맞춘 UI/UX 설계: 프로젝트를 진행하면서 클라이언트의 요구를 이해하고 충족시키는 방법을 학습할 수 있었습니다. 특히 대시보드 설계 시, 클라이언트는 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 UI를 원했습니다. 이러한 요구를 반영해, 고장 예측 정보를 직관적으로 확인할 수 있는 대시보드 UI를 개발했습니다. 이 과정에서 사용자 경험(UX)의 중요성을 느꼈으며, 기술적 완성도뿐만 아니라 사용자의 요구와 편의성을 고려한 설계가 성공적인 프로젝트의 핵심이라는 것을 깨달았습니다.

프로젝트 기간: 2022.12 ~ 2024.02
인력 구성: BE 2명, FE 1명, 풀스택 1명
사용 기술: Spring Boot, JPA, Node.js, Phaser3

• 주요 업무 및 역할

  • Spring Boot 기반 REST API 설계 및 DB 설계
  • *Express를 이용한 이미지 서버 구성
  • Phaser3 프레임워크를 이용한 웹페이지 구성

• 프로젝트 목적

  • 신입생 등 본교에 익숙하지 않은 유저들이 대학교를 온라인 상에서 미리 체험할 수 있는 메타버스 서비스 개발

• 느낀 점/ 학습한 점

  • 기술 스택 선정의 중요성: 실시간 데이터 통신을 위해 필요한 소켓 기술에 대한 이해가 부족해 프론트엔드에서 데이터를 주기적으로 불러오는 polling 방식을 사용했습니다. 이로 인해 서버 및 클라이언트 측에서 과도한 부하가 발생했습니다. 적절한 기술 스택을 선정하는 것이 프로젝트의 효율성과 성능에 매우 중요한 요소임을 깨달았습니다.
  • 이미지 파일 서버를 이용하기 위한 파일 이름 설정: 이미지 서버를 구성하면서 동일한 이름의 파일이 여러 번 업로드되는 문제가 발생했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 파일 이름을 중복되지 않도록 설정하고, 이를 데이터베이스에서 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 고안했습니다. 파일 이름 중복 문제를 해결하기 위해 파일 업로드 시 고유한 이름을 생성하는 로직을 추가했습니다.

삼성 청년 소프트웨어 아카데미

• 2024년 1월 -
• 컴퓨터공학 학사 과정

충남대학교

• 2016년 3월 - 2024년 2월
• 컴퓨터공학 학사

CNU SW 아카데미

• 2022년 12월 - 2023년 2월
• 백엔드 과정 수료

• 1학기 프로젝트 우수상 - 삼성 청년 SW 아카데미(삼성전자주식회사)
• 1학기 성적 우수상 - 삼성 청년 SW 아카데미(삼성전자주식회사)