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오픈마켓 통합정산시스템 개발

프로젝트 개요:

• PG사 및 오픈마켓 총 15개의 API를 통합하여 정산 시스템 개발

기술 스택:

• HTML, CSS, JavaScript, Oracle, Spring, Jquery

주요 역할 및 성과

• 크로스브라우징 문제 해결

  • Excel 다운로드 기능에서 Blob 방식이 Safari에서 동작하지 않는 문제를 발견

  • Base64 방식으로 변경하여 Safari 등 모든 브라우저에서 호환성 확보

• 웹 보안 강화

  • Sparrow를 활용하여 XSS 등 보안 이슈를 사전에 검출 및 방지

  • 보안 코딩 규칙을 준수하여 안전한 웹 애플리케이션 개발

• 데이터 조회 속도 향상

  • 주문 데이터는 일별로 변경되지 않는 특성을 활용하여, 매일 새벽 5시에 전일자 데이터를 미리 저장

  • 합계 데이터를 포함하여 사전 저장함으로써 조회 시 응답 속도 개선

• 시각화 및 데이터 처리

  • Chart.js를 사용하여 데이터 시각화로 사용자에게 인사이트 제공

성과

• 미정산금 파악 시간을 기존의 며칠에서 1시간 내로 단축

• 보안 취약점 제로화로 안정적인 서비스 운영에 기여

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프로젝트 개요:

• React, Next.js를 활용하여 오프라인 게임을 웹 애플리케이션으로 개발

• 실시간 데이터 통신과 사용자 친화적인 UI로 게임 진행 시간 단축 및 사용자 경험 향상

기술 스택:

• React, Next14, Socketio, Tailwindcss, Redux, Railway

주요 역할 및 성과

• 라우터의 replace를 활용한 뒤로가기 이슈 해결

  • 모바일 환경에서 게임방 접속 이후 잘못된 뒤로가기 동작을 방지하기 위해 replace를 사용하여 네비게이션 흐름 개선

• 크로스브라우징 문제 해결

  • 모든 주요 브라우저(Chrome, Firefox, Edge, Whale 등)에서 일관된 동작을 보장하며, 크로스 브라우징 이슈를 해결.

    • User-Agent 분석을 통해 Kakao 인앱 브라우저에서 발생하는 특수한 이슈를 발견하고, 코드 수정 및 대응 로직을 구현하여 안정적인 서비스 제공

• Tailwind CSS를 활용한 반응형 디자인 구현

  • tailwind.config.js에 애니메이션과 기본 색상 등을 등록하여 디자인 컨셉의 일관성 유지

  • 반응형 디자인을 구현하여 다양한 화면 크기에서 최적의 사용자 경험 제공

• 실시간 통신 및 상태 관리

  • Socket.io를 이용한 실시간 데이터 통신으로 플레이어 간 실시간 상호작용 지원

  • Redux를 사용하여 예측 가능한 상태 관리 구현

• 성능 최적화

  • 코드 스플리팅과 Lazy Loading으로 초기 로딩 속도 개선

  • 이미지 최적화 및 웹 폰트 로딩 개선

  • Web Vitals를 활용하여 성능 지표 모니터링 및 최적화

  • LCP를 4.2초에서 1.9초로 단축

성과

• 게임 진행 시간 약 83% 단축 (4시간 → 40분)

• Web Vitals 점수 99점 달성으로 최적의 사용자 경험 제공

프로젝트 개요:

• 해외 쇼핑몰의 API를 연동하여 수백 개의 공급사를 연결한 대리 결제 플랫폼

기술 스택:

• HTML, CSS, JavaScript, Mysql, Spring, Spring Security, AWS

주요 역할 및 성과

• 40대 사용자층을 위한 UX 개선

  • 명확한 아이콘, 큰 글씨체, 직관적인 인터페이스를 통해 사용자 편의성 향상

  • 영어 사용 최소화 및 이용 방법 안내 영상 제작으로 접근성 강화

• 반응형 디자인 구현

  • CSS 미디어 쿼리를 사용하여 다양한 디바이스와 화면 크기에 대응하는 반응형 웹 구현

  • 모바일 환경에서도 최적의 사용자 경험 제공

• 동적 데이터 처리 및 UX 개선

  • 주문 페이지에서 카테고리 선택 시 해당 서비스 목록을 동적으로 갱신

  • 새로고침 후에도 선택된 값이 유지되도록 상태 관리 및 로컬 스토리지 활용

  • 중복 주문 방지 로직 구현으로 사용자 오류 최소화

• 성능 최적화

  • Minify 처리하여 효율적인 자원 활용

• 프로젝트 내용: 딥러닝을 활용한 암호화폐 자동 트레이딩 프로그램을 개발하여, 실시간 시장 데이터를 분석하고 매수 및 매도 시점을 예측하여 거래를 자동으로 실행하는 시스템 구축.

• 기술 스택:

  • Python, Selenium, Tensorflow, AWS

• 본인의 역할:

  • 딥러닝 모델 설계: 암호화폐 시장 데이터를 분석하여 최적의 매수 및 매도 시점을 예측하는 모델을 개발.

  • 자동화된 트레이딩 로직 구현: API를 통해 실시간으로 거래소와 연동, 딥러닝 모델의 예측에 따라 자동으로 트레이딩이 이루어지도록 설계.

  • 성능 최적화: 모델의 예측 정확도를 높이기 위한 데이터 전처리 및 하이퍼파라미터 튜닝 작업 진행.

• 프로젝트 내용: Arduino를 이용해 안전 헬멧에 스마트 기능을 추가. 건설 근로자의 심박수 모니터링을 통해 심박수에 따른 3색 LED로 위험도를 표시하여 실시간 건강 상태 경고. 해당 프로젝트는 국토교통부로부터 장관상을 수상.

• 기술 스택:

  • Arduino

• 본인의 역할:

  • 하드웨어 및 소프트웨어 설계: Arduino 센서를 심박수 모니터링, 3색 LED와 연동

  • 논문 조사: 심박수와 건설근로자의 사고 간의 유의미한 연관성을 조사