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<hr> <h3>프로젝트 소개</h3> <p>서울시 공공데이터포탈에서 제공하는 ‘우리마을상권’ 데이터를 이용한 상권 추천 애플리케이션으로, 사용자가 창업을 원하는 직종을 선택하면 그 직종의 성장률이 높은 지역을 추천해줍니다.</p> <h3>사용 기술</h3> <p><code>Jetpack Compose</code> <code>Retrofit2</code> <code>Coroutine</code> <code>RoomDB</code> <code>Hilt</code></p> <h3>관련 링크</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/DESH-Project/desh">Github</a></li> </ul> <h3>역할 (Front-End)</h3> <ul> <li><p>UI 개발</p> <ul> <li>다양한 기기에서도 동일한 UI 보장</li> <li>KakaoMap과 BottomSheet를 활용한 지도 화면 개발</li> </ul> </li> <li><p>Architecture 구축 &amp; API 개발</p> <ul> <li>MVVM 패턴과 LiveData를 통한 단방향 데이터 흐름</li> <li>Hilt를 이용한 의존성 주입</li> <li>RoomDB를 통해 자주 변경되지 않는 정보를 로컬에 캐싱</li> <li>Retrofit2와 Coroutine을 활용한 <strong>비동기 네트워크 통신</strong></li> <li>OAuth2를 통한 소셜 로그인</li> </ul> </li> <li><p>팀장 역할 수행</p> <ul> <li>전체 코드 주기적으로 리팩터링</li> <li>git branch 전략을 세우고, 프론트엔드 코드 리뷰 회의 진행</li> <li>백앤드 개발자, 디자이너와 필요한 리소스에 대해 주기적으로 회의 진행</li> </ul> </li> </ul>

<hr> <h3>프로젝트 소개</h3> <p>예술품을 AI에게 감정받고 실시간 경매에 등록할 수 있는 애플리케이션입니다.<br>AWS Rekognition과 ChatGPT를 통해 예술품을 감정하고, Clova API를 이용하여 음성을 합성합니다.<br>이를 통해 경매 참여자는 미술관의 도슨트에게 작품의 설명을 듣는 것처럼 작품에 대한 안내를 받을 수 있습니다.</p> <h3>사용 기술</h3> <p><code>Java</code> <code>Spring Boot</code> <code>Spring Security</code> <code>PostgreSQL</code> <code>Nginx</code> <code>AWS</code> <code>Docker</code> <code>Nginx</code> <code>Redis</code></p> <h3>관련 링크</h3> <ul> <li><a href="https://github.com/SW-Contest/app-server">Github</a></li> <li><a href="https://seungsuhwang-portfolio.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/KakaoTalk_20230912_213219303.mp4">시연영상</a></li> <li><a href="https://seungsuhwang-portfolio.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/artfolio_%EB%B0%9C%ED%91%9C%EC%9E%90%EB%A3%8C.pdf">발표자료</a></li> </ul> <h3>역할 (Back-end)</h3> <ul> <li><p>API 개발</p> <ul> <li>WebSocket을 통한 실시간 경매 입찰</li> <li>이미지 후처리 &amp; S3 업로드</li> <li>Spring Security와 JWT를 이용한 인증/인가</li> </ul> </li> <li><p>인프라 구축 &amp; 배포</p> <ul> <li>Docker와 EC2를 활용한 인프라 구축 및 배포</li> <li>Route 53과 가비아를 통해 도메인 네임 부여</li> </ul> </li> <li><p>DB 정규화 &amp; JPA 쿼리 최적화</p> <ul> <li>테이블의 논리적 관계를 고려하여 정규화/반정규화 진행</li> <li>접근 빈도가 높은 데이터를 Redis에 캐싱 (<strong>158ms → 38ms</strong>)</li> <li>지연 로딩과 JPQL의 Fetch Join 연산을 활용한 쿼리 최적화</li> </ul> </li> <li><p>외부 API 연동 </p> <ul> <li>외부 API 호출 결과 Redis 캐싱</li> <li>AWS Rekognition을 이용하여 이미지로부터 관련 키워드 추출</li> <li>OpenAI API와 Clova API를 이용하여 추출된 키워드로 이미지를 분석하고 음성 합성</li> </ul> </li> </ul>