백엔드 개발자

신윤섭

성실함

책임감

꼼꼼함

효율적

적응력

<blockquote>연합 IT 동아리 성장하는 감자들이 모인 곳</blockquote><ul><li>활동 기간 : 2024.03 ~ 진행 중</li></ul><h6>주요 활동 내용</h6><ul><li>Java, Spring Boot, JPA 학습과 네트워킹 참여 및 과제 수행, 스터디 운영으로 백엔드 역량 증가<ul><li>관련 PR<ul><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/IT-Cotato/10th-BE-Networking-2/pull/19">Jmeter를 이용한 동시성 문제 추적과 동시성 처리를 위한 synchronized, 비관적 락, 낙관적 락, 네임드 락 비교</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/IT-Cotato/10th-BE-Networking-2/pull/28">Index를 이용한 읽기 성능 개선 과정</a></li></ul></li></ul></li><li>해커톤 참여와 백엔드 프로젝트를 통한 협업 및 소프트웨어 개발 경험</li><li>AWS와 Github Actions를 통한 CI/CD 구축 경험</li></ul>

코테이토

OPIc

정보처리기사

Github

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<blockquote>정보의 체계적인 관리와 공유를 위해 AI 기반 컨텐츠 분석을 활용한 링크 아카이빙 플랫폼</blockquote>팀 구성: 10인 프로젝트 (FE 2명, DE 2명, FE 2명, BE 3명)사용한 기술 스택<ul><li>Back-End: Java, Spring Boot, Spring Security, Spring AI, JPA, Jsoup</li><li>DataBase: MySQL, Redis</li><li>Authentication: OAuth2.0(카카오 소셜 로그인), JWT</li><li>Infra: AWS(EC2, RDS, S3), GitHub Actions</li><li>Docs: Notion, Swagger</li></ul><hr><h3>주요 역할</h3>역할 : BackEnd 개발 리더<ol><li>AI 기반 컨텐츠 요약 시스템 구현(기여도 100%): Spring AI와 OpenAI API를 활용한 데이터 자동 분석, 요약 및 JSON 데이터로 변환</li><li>사용자 인증 시스템 구현(기여도 100%): 카카오 소셜 로그인과 JWT 토큰 기반의 인증/인가 시스템 설계 및 구현</li><li>보안 시스템 강화(기여도 100%): Refresh Token 관리 전략 수립 및 Global Exception Handler를 통한 전역 예외 처리 구현</li><li>링크 파싱 시스템 구현(기여도 90%): Jsoup을 활용한 링크 HTML 변환 및 파싱, 데이터 추출 시스템 구현</li><li></li></ol><hr><h3>트러블 슈팅 및 고민</h3><h4>1. BE 개발 리더로서 프로젝트 시작 전 준비해야 할 요소는 무엇일까?</h4><ul><li>문제: 파트별 협업 방식의 첫 프로젝트에서 백엔드 개발 리더로서 팀원 간 원활한 소통을 위한 요소 고민</li><li>해결:<ul><li>백엔드 파트 주 1회 대면 회의 추진</li><li>PM이 작성한 기능 명세서를 기반으로 Notion에 구체적 API 명세서 작성 및 개발 우선순위 정의</li><li>Issue, PR, Review를 위한 가이드라인 수립, 팀원 역량별(진행했던 프로젝트 경험 기반) 기능 개발 분담</li><li>Github Flow 브랜치 전략 채택, branch rule 설정(최소 1명의 review, approve로 merge 허)으로 보안 강화</li></ul></li><li>결과: 프로젝트 진행 중 기능 구현 일정이 지연되는 상황이 발생하지 않았다.</li><li>관련 PR/Commit : <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/IT-Cotato/10th-ODIT-BE/pull/3">👷 PR 템플릿 작성 #3</a></li></ul><h4>2. AI 요약 시스템의 성능 및 정확도 향상 위해선 어떠한 접근 방법이 필요할까?</h4><ul><li>문제: OpenAI API 호출을 위해 RestTemplate를 구현했지만, API 호출 시 Latency 60s, 평균 15,000 tokens 사용, 정확도 50~60% 측정으로 "낮은 응답속도로 인한 사용자 이탈과 서비스 운영 비용의 부담으로 인한 프로젝트 존속 불가" 피드백을 받았다.</li><li>해결<ul><li>데이터 정확도 향상을 위하여 HTML 태크 필터링과 Strategy Pattern을 이용한 플랫폼별 (Tistory, Branch, Naver Blog, Instagram) 파싱 전략 구현하며 Jsoup 파싱 기능 개선</li><li>RestTemplate를 대체하기 위해 자료 조사 진행 후 Spring의 추상화와 효율적 자원관리 특성을 활용할 수 있는 Spring AI를 사용하기 위한 POC 진행</li><li>토큰 사용량 절감과 정확도 향상을 위한 ChatClient와 Prompt, Structed Output 적용 및 AI 모델 전환<ul><li>(gpt-3.5-turbo → gpt-4o-mini)</li></ul></li><li>LoggingAdvisor 구현으로 API 호출을 모니터링</li><li>@Async, CompletableFuture를 이용한 비동기 아키텍처 구현으로 응답 속도 개선을 진행</li></ul></li><li>결과<ul><li>API 호출 지연시간: 60초 → 7~8초 (8배 향상)</li><li>평균 토큰 사용량: 15,000 tokens → 7,000 tokens (50% 절감)</li><li>정확도: 50~60% → 95% (40% 향상)</li><li>이러한 개선 결과를 팀 전체와 공유하여 기술 전환을 이끌어내고 프로젝트의 성공적 마무리에 기여함</li></ul></li><li>관련 PR/Commit<ul><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/IT-Cotato/10th-ODIT-BE/pull/37">✨ OpenAI API를 이용한 링크 요약 시스템 구현 완료 #37</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/IT-Cotato/10th-ODIT-BE/pull/44">✨ 인스타그램 플랫폼 AI 요약 기능 구현 #44</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/IT-Cotato/10th-ODIT-BE/pull/93">♻ 이미지 추출 정확도 향상, 서비스 중단 방지 적용 #93</a></li></ul></li></ul>

링크 아카이브 서비스 오딧(ODIT)

<blockquote>허위 매물로 인한 피해를 최소화하고 예방하기 위해 블록체인 기술을 활용한 투명하고 신뢰할 수 있는 부동산 거래 플랫폼</blockquote>팀 구성: 4인 프로젝트 (FE 1명, BE 3명)기여도: Spring 서버 개발 70% 기여 및 프로젝트 리딩으로 전체 65% 기여기술 스택<ul><li>Back-End: Java, Spring Boot, Hyperledger Fabric, JPA, Retrofit2</li><li>Database: CouchDB</li><li>Infra: AWS(EC2, S3, ELB), Docker</li></ul><hr><h3>주요 역할</h3>역할 : BackEnd 개발 및 팀 리더<ol><li>RESTful API 개발(기여도 100%): Spring 기반 부동산 매물 관리 및 거래 처리 API 구현</li><li>클라이언트-서버 통신(기여도 100%): Retrofit2 라이브러리를 활용한 Android-Spring 서버 간 HTTP 통신 구현</li><li>AWS 인프라 구축(기여도 90%): EC2 서버 배포 및 S3 기반 매물 이미지 저장소 구현</li><li>체인코드 통신(기여도 60%): 하이퍼레저 패브릭 네트워크와 스마트 계약 처리를 위한 체인코드와 Spring 서버와의 통신 구현</li><li>하이퍼레저 패브릭 네트워크 구축(기여도 40%): 구매자, 판매자, 중개인 3개 조직으로 구성된 프라이빗 블록체인 네트워크 설계 및 구현 보조</li></ol><hr><h3>트러블 슈팅 및 고민</h3><h4>1. 블록체인 기술 도입 시 팀원들과의 지식 격차를 어떻게 해소할 것인가?</h4><ul><li>문제: 블록체인 기술에 대한 팀원들의 이해도 차이로 인한 개발 진행 속도 저하 및 의사소통 어려움이 발생하였다.</li><li>해결<ul><li>팀 전체 블록체인 학습 세션 주 1회 진행 (공식 문서, 논문, 강의 활용)</li><li>블록체인 개념 및 Hyperledger Fabric 아키텍처에 대한 문서를 번역하며 Peer와 Organization, Orderer, Channel의 역할 이해</li><li>국내외 동일/유사 서비스를 조사하며 서비스에 대한 이해도 향상</li></ul></li><li>결과<ul><li>기존 팀원들의 블록체인 이해도 향상으로 개발 속도 증가 및 의사소통 효율성 개선</li><li>교수진으로부터 "혁신적인 기술 적용과 체계적인 팀 운영"이라는 평가를 받음</li></ul></li></ul><h4>2. 블록체인과 기존 시스템의 효과적인 통합 방안은?</h4><ul><li>문제: Spring 기반 백엔드 서버와 Hyperledger Fabric 블록체인 네트워크 간의 효율적인 통신 구조를 설계하는 과정에 어려움이 발생특히 블록체인이라는 신기술의 특성상 Spring과의 통합 레퍼런스가 극히 제한적이었고, 대부분의 자료가 gRPC와 같은 추가 통신 프로토콜을 도입하는 복잡한 방식을 제안받았다.</li><li>해결<ul><li>다양한 통합 방식을 검토하던 중 Hyperledger Fabric SDK for Java를 활용한 커스텀 인터페이스 개발</li><li>트랜잭션 제출 및 원장 쿼리 기능을 추상화하는 인터페이스를 설계하여 비즈니스 로직과 블록체인 통신 로직을 분리</li></ul></li><li>결과:gRPC와 같은 추가적인 통신 프로토콜 도입 없이 Java 기반의 솔루션을 구현함으로써 개발 복잡도를 크게 낮춤</li><li>관련 PR/Commit: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/supsup-hae/Anbang-BE/commit/b1723e26f51df7f8560893d18f48304a6e9701a3">Anbang-BE/commit/b1723e2</a></li></ul><h5><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/supsup-hae/anbang-server">Github(Anbang BE)</a> <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/supsup-hae/capstone-project-anbang">Github(Anbang Android)</a></h5><hr><h3>성과</h3><ol><li>해당 프로젝트를 기반으로 논문을 작성 및 제출하여 캡스톤 프로젝트에서 전체 팀 1등 달성</li><li>교수진으로부터 "혁신적인 기술 적용과 체계적인 팀 운영"이라는 평가를 받음</li></ol>

블록체인 기반 부동산 거래 시스템 개발 프로젝트

<blockquote>대한 적십자가의 '사회적 재난' 수준의 혈액 부족 위기 상황을 해결하고자, 헌혈 참여를 장려하고 관리하는 모바일 플랫폼</blockquote>팀 구성: 2인 프로젝트 (FE 1명, BE 1명)기술 스택<ul><li>Back-End: Java, Spring Boot, JPA, Retrofit</li><li>Database: MySQL</li><li>Infra: AWS(EC2, RDS),Google Maps API, 공공데이터 포털 API</li></ul><hr><h3>주요 역할</h3>역할 : BackEnd 개발 및 팀 리더<ol><li>공공데이터 활용(기여도 100%): 헌혈의 집 공공 데이터를 수집 및 정제 후 데이터베이스에 업로드하여 서비스 제공</li><li>헌혈 관리 시스템(기여도 70%): 개인별 헌혈 이력 관리 및 다음 헌혈 가능일 자동 계산 기능 구현</li><li>위치 기반 서비스(기여도 30%): Google Maps API를 활용한 주변 헌혈의 집 위치 정보 제공 및 시각화 기능 구현</li></ol><hr><h3>트러블 슈팅 및 고민</h3><h4>1. 안드로이드-서버 간 효율적인 통신 구조 설계 방안은 무엇을 채택해야 할까?</h4><ul><li>문제: EC2 기반 서버와 안드로이드 앱 간의 효율적인 통신 방식 선택에 어려움이 존재했다. (Spring 학습 초기 단계)</li><li>해결<ul><li>Retrofit 라이브러리를 활용한 REST API 구현 방식 채택</li><li>Spring의 Entity, DTO, DAO 구조 기반 API 설계 학습 및 적용</li></ul></li><li>결과<ul><li>안정적이고 유지보수가 용이한 API 구조 구현 성공</li><li>Spring 프레임워크의 핵심 아키텍처에 대한 실무적 이해도 향상</li></ul></li></ul><h5><a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://github.com/supsup-hae/S2E2API">Github(오늘의 헌혈)</a></h5><hr><h3>성과</h3><ol><li>한신대학교 컴퓨터공학과 주최 소프트웨어 공모전에서 동상 수상</li></ol>