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앱과 웹을 통해 사용자에게 중간 지점 추천, 약속 장소 추천, 약속 생성 및 관리 등을 제공하는 약속 스케쥴러 서비스

구현 사항

• 카카오 소셜 로그인을 통한 약속 생성과 일정 관리
• 등시선도 기반 자체 추천 알고리즘을 통한 사용자의 중간 지점 추천
• 카테고리(식당, 카페/공부, 액티비티, 문화생활)별 약속 장소 추천
• 약속 장소까지의 최소 이동 시간 / 경로 추천 및 지도를 통한 표시
• 약속 당일 사용자들의 위치를 확인할 수 있는 실시간 위치 공유

담당 역할

• 중간 지점 추천 알고리즘 개발 및 개선
• 알고리즘 개선을 위한 지하철 간 이동시간 데이터 크롤링(약 70만 개)
• 카카오맵 API를 이용한 약속 장소까지의 최소 이동 경로 시각화

기술 스택

• Frontend : Next.js 13, TypeScript
• Backend : Java 11, Spring Boot 2.7.16, Spring Security, MySQL 8.0.34, JPA, QueryDSL
• Infra :
  • [AWS] EKS, ALB, ACM
  • [Service Mesh] Istio
  • [Monitoring] Prometheus & Grafana
  • [Logging] Elastic Search, Logstash, Kibana
  • [CI/CD] Github Actions + ArgoCD
• ETC : Selenium, PWA

기술 선정 이유

• 모놀리식 아키텍처와 MSA 방식의 차이점을 알기 위해 쿠버네티스를 이용하여 서비스 별 팀을 나누어 인프라를 구성했습니다.
• 서비스 특성 상 웹을 통한 이용보다 모바일을 통한 이용이 적합하고 이용량 또한 많을 것이라 생각되어 PWA를 적용하여 모바일 환경에서도 네이티브 앱과 유사한 기능을 제공했습니다.
• 복합적인 쿼리문 작성과 컴파일 단계에서 디버깅을 위해 JPA와 더불어 QueryDSL을 사용했습니다.
• 서버 사이드 렌더링과 직관적인 라우팅 시스템을 가진 Next.js를 사용함으로써 다른 프론트엔드 라이브러리 / 프레임워크와의 차이를 비교했습니다.

자율 주행을 이용한 스마트팩토리 안전 관리 시스템 프로젝트입니다. ROS 1을 이용한 터틀봇의 자율주행과, ROS 2를 이용한 시뮬레이터의 자율주행 시스템을 디지털 트윈으로 구현했습니다. 자율주행을 위해 Dijkstra(다익스트라), A-star(에이스타)와 같은 알고리즘을 학습했습니다. 안전 관리 기능을 위한 YOLO v8을 이용하여 사고에 관련한 데이터를 학습시켜 화재, 낙상, 안전모 착용 여부를 인식했습니다.

기술 스택

• ROS 1 Kinetic / ROS 2 Foxy
• Python
• OpenCV, YOLO v8
• Spring Boot
• Unity

담당 역할

• Unity를 이용하여 Turtlebot3를 구동시킬 환경을 시뮬레이터에 제작
• ROS 2를 이용하여 시뮬레이터 상에 Turtlebot3의 움직임을 나타내는 실시간 현황 관리

웹 IoT 도메인을 주제로 물류 자동화 서비스를 구현하는 프로젝트에서 웹 사이트를 구현했습니다. 웹 사이트에서 하드웨어를 조작하기 위해서 AWS IoT를 거쳐 통신했습니다. Spring Boot에서는 MQTT를 이용하여 AWS IoT에 통신을 전달했고, 수신한 데이터를 통해서 주문이 들어왔을 경우 데이터에 적합한 상품들을 전달, 인식했습니다. 그리고 관리자에게 편리한 물류 관리 기능을 제공하기 위해 관리자 페이지를 Spring Boot, Vue.js를 이용하여 구축했습니다.

기술 스택

• Java 11, Spring Boot, Spring Security, JPA, MySQL
• Vue.js 3, Vuex, Vue-router, Axios, vue-chart.js
• Jira, Confluence

담당 역할

• DB 설계 및 쿼리문 생성
• Vue.js와 Spring Boot를 이용하여 관리자를 위한 웹 페이지 기능 개발
• vue-chart.js를 이용하여 물류 데이터를 그래프로 제작하여 시각화
• 팀장을 맡아 애자일 방법론을 통해 프로젝트의 전체적인 일정 관리를 진행