미리보기
기본 정보
기획부터 개발, 배포, 운영까지 전반적인 서비스를 구축하고 최적화한 경험이 있습니다. • React, Next.js, TypeScript를 활용하여 실제 서비스 개발 및 운영 경험 보유 • AWS S3, CloudFront, Lambda 활용한 서버리스 아키텍처 구축 및 CI/CD 자동화 구현 • SEO 최적화를 통해 네이버 및 구글 검색 결과 상위 노출 달성 • 사용자 피드백을 반영하여 지속적으로 서비스 성능 개선 진행
기술 스택
React, Next.js, TypeScript, JavaScript, redux-toolkit, react-query, zustand, styled-components, AWS
자기소개
프로젝트
잇핏
개인
2024.09. ~ 진행 중
매일 식단과 운동을 기록하며 맞춤형 체중 관리를 도와주는 애플리케이션 개발
깃허브 : https://github.com/uudeok/eat-fit
배포URL : https://eat-fit.net
Frontend: Next.js, TypeScript, Tanstack Query, Zustand
Backend: Supabase
Deployment: AWS S3, CloudFront, Route53, Lambda, API Gateway, ACM
Next.js 서버리스 아키텍처 및 CI/CD 구축
S3, CloudFront, Lambda 를 활용한 서버리스 아키텍처 구축
CI/CD 자동화를 통한 배포 프로세스 효율화 및 배포 오류 감소와 운영 효율성 개선
Next.js standalone 빌드 도입으로 배포 시간을 8분 -> 2분으로 단축
생산성 향상을 위한 테스트 도구 개발
비효율적인 테스트 및 디버깅 과정을 해결하기 위한 커스텀 테스트 도구 개발
그래프 시각화를 통해 테스트 단계를 직관적으로 표현하고 각 단계를 클릭만으로 빠르게 이동 가능
개발 모드에서 테스트와 탐색을 간소화하여 개발 생산성 향상에 기여
Fetch API 커스텀 함수로 코드 중복 최소화
Fetch API 사용 시 반복되는 URL 설정, 헤더, 에러 처리로 인한 코드 중복과 유지보수 부담 해결
클로저를 활용한 커스텀 Fetch 함수로 공통 설정을 사전 정의하고, 일관된 요청 처리가 가능하도록 구조화
에러 핸들링 및 공통 로직 중앙화로 중복 코드 약 40% 감소
OpenAI 을 활용한 사용자 맞춤형 기능 개발
OpenAI 을 활용한 사용자 맞춤형 체중 분석 및 피드백 시스템 개발
캐싱 전략 도입으로 동일한 데이터에 대한 중복 요청을 최소화, AI 호출 비용 약 78% 절감 효과
브라우저 저장소 관리 통합 인터페이스 설계
로컬, 세션, 쿠키 저장소 관리의 복잡성 해결을 위한 통합 인터페이스 설계
팩토리 패턴을 활용하여 저장소 객체를 중앙 관리하고 커스텀 useCache 훅을 도입하여 데이터 호출 간소화
저장소 관리의 일관성 및 확장성 확보
실시간 에러 알림 시스템 구축
Nodemailer 를 활용한 실시간 에러 알림 시스템 구축으로 서비스 안정성 향상
먹기록
개인
2024.05. ~ 2024.08.
카카오 맵 API 를 활용한 위치 기반 음식점 조회, 리뷰 작성 및 팔로워 기반 커뮤니티 사이트 개발
깃허브 : https://github.com/uudeok/omuk
배포URL : https://omuk-beta.vercel.app
Frontend: Next.js, TypeScript, Tanstack Query, Zustand
Backend: Supabase
Deployment: Vercel
SEO 최적화
동적 메타데이터 적용으로 페이지별 openGraph 이미지 최적화
사이트맵 개선, robots.txt 적용으로 검색엔진 최적화 강화
Lighthouse 분석을 활용한 LCP 성능 개선
구글 및 네이버 검색 결과 1페이지 상단에 노출 성과 달성
성능 최적화를 위한 노력
Next/Image 사용, Link 태그를 사용한 prefetch 로 페이지 로드 시간 단축
Dynamic Import로 코드 스플리팅으로 초기 로딩 성능 개선
이미지 사이즈 최적화를 통한 이미지 업로드 속도 개선 (용량 15MB->1MB, 업로드 시간 3초->1초대 단축)
UI/UX 개선
Tanstack-Query 활용한 Optimistic UI 적용으로 좋아요 및 북마크 기능에 즉각적인 사용자 피드백 제공
콘텐츠 로딩 시 Skeleton UI 도입으로 데이터 로딩 상태를 직관적으로 표현하여 사용자 경험 향상