미리보기

  주요 업무

• 풀스택으로 개발 진행
• 인증, 유저, 커뮤니티 도메인 개발
• 실시간 채팅 기능 개발

세부 내용

• 채팅 기능 구현
  - 실시간 채팅이 가능하도록 WebSocket 및 STOMP 프로토콜을 사용
  - 멀티 채팅 서버 구성을 위해서, Redis를 외부 메세지 브로커로 사용
• 채팅 알람 기능 구현
  - FCM을 사용하여 채팅이 왔을 때, 알림을 받을 수 있도록 구현
• 로그인 기능 구현
  - Spring Security를 사용하여 인증 및 권한 로직과 비지니스 로직을 분리

기술 스택

• Java 17, Spring Boot, Spring Security
• MySQL, JPA, MongoDB
• Redis, FCM
• Javascript, HTML, CSS, React

[깃허브] https://github.com/cire0304/Thiscord

  주요 내용

• 쿠폰 조회 / 사용 / 발급 API 개발
• 모니터링 및 성능 최적화 진행
• MySQL Replication을 구성하여 DB의 트래픽 분산

세부 내용

• 쿠폰 초과 발급 이슈 해결
  - 서로 다른 사용자가 동시에 쿠폰 발급을 요청할 때, 재고 이상으로 쿠폰이 발급되는 이슈가 발생
  - 쿠폰 초과 발급을 방지하기 위해 비관적 잠금을 사용하여 동시성 제어
• 쿠폰 발급 코드 리팩토링을 통한 성능 개선
  - 잠금 경합으로 인한 성능 저하를 최소화 하기위해, 잠금 점유 시간을 최소화 하도록 코드 변경
  - 코드 변경 후, 쿠폰 테이블의 외래키 제약 조건으로 인한 데드락 이슈 발생
  - 데이터 무결성과 트레이드 오프하여 외래키 제약 조건 제거 후 성능 향상
  - TPS : 180.7 → 220.3
• 어플리케이션 초기 응답 지연 이슈 해결
  - Spring Cold start로 인해, 초기 응답 시간이 11초가 넘는 요청 발생
  - Warm up 과정을 통해 초기 응답 시간을 100m 이내로 개선
• 모니터링을 통한 성능 개선
  - Pinpoint 플랫폼을 사용하여 모니터링한 결과, 코드 실행 시간의 대부분을 DB Connection을 획득하는데 사용하는 것을 확인
  - DBCP 튜닝과 인덱스를 추가하여, DB Connection 획득 시간을 최소화
  - CPU 평균 사용량: 10% → 35%
  - TPS: 61 → 179
• 다중 데이터베이스 사용을 위한 커스텀 어노테이션 개발
  - Secondary DB에서 실행되는 서비스 조회 트래픽으로 인해 처리 성능이 지연되면, 복제 지연이 발생할 수 있음
  - 트랜잭션 읽기/쓰기 모드에 따라 DB 라우팅할 경우 세밀한 라우팅이 어려움
  - AOP 기반 DataSource 라우팅 어노테이션 개발하여 어노테이션으로 라우팅을 제어할 수 있도록 개발

기술 스택

• Java 17, Spring Boot
• MySQL, JPA
• Naver Cloud Platform
• Pinpoint, Ngrinder

[깃허브] https://github.com/f-lab-edu/AYU-Coupon-Service
[블로그 포스팅] https://cire0304.github.io/categories/ayu-coupon

  팀원

• Back-End : 2명
• Front-End: 2명
• Ios : 2명

주요 내용

• 사용자 유스케이스, ERD, 인프라 주요 핵심 기능 설계
• 중고 거래 서비스에 필요한 기능 개발 / 배포를 진행
• 인증, 회원, 물품, 재고 도메인 개발

세부 내용

• N + 1 문제 해결
  - 중고 물품 조회시 N + 1 쿼리가 발생하였고, 효율성 개선을 위해 Querydsl Fetch Join을 사용함
• 자동 배포 파이프라인 구성
  - 새로운 기능을 개발할 때마다 수동으로 배포하여 시간이 오래 걸림
  - GitAction과 AWS CLI 기반의 자동 배포 파이프라인을 구성

기술 스택

• Java 11, Spring Boot
• MySQL, JPA, QueryDSL
• AWS EC2, S3, RDS,
• CodeDeploy, Github Actions, Docker

[깃허브] https://github.com/cire0304/second-hand

AI를 활용하여 자동으로 차량의 흠집을 탐지해주는 시스템 설계 및 구현하며 연구를 진행했습니다.
학습데이터가 존재하지 않아, 직접 데이터를 촬영 및 가공하여 학습 데이터를 제작하여 AI 모델을 학습하였습니다.

• Base AI modal: CADNet
• Language: Python

[주요 성과]
카셰어링 서비스 관련 논문 KCI 등재

[논문 상세 보기]
http://koreascience.or.kr/article/JAKO202211757522210.page

인공지능을 활용한 창업 아이디어 경연대회에 참가 및 발표를 진행하였습니다.

[주요 성과]
우수상 수여

인공지능 활용 아이디어 공모전에 참가및 발표를 진행하였습니다.

[주요 성과]
우수상 수여