백엔드 개발자

이신성

<h5>라즈베리파이 기반 환자 체온 관리 시스템</h5><code>python</code> <ul><li>Python의 PulseSensor 라이브러리를 이용해 심박수를 측정하고 확인</li><li>DHT11 온도 센서와 Pulse 센서를 활용해 데이터를 수집하고 Buzzer와 LED로 환자 상태를 알리는 시스템</li></ul>

전남대학교 캡스톤디자인

토익

포트폴리오

GitHub

단축 URL 서비스 (<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://few-monkey-6ee.notion.site/URLShortener-191a674672d981d0902dd45f9a154253">Link</a>)<code>Java 21</code> <code>Spring Boot 3.x</code> <code>MySQL</code> <code>Spring Data JPA</code>주요 역할<ul><li>MySQL 인덱스 적용을 통한 평균 조회 1.09s -&gt; 189.92ms 5.74배 성능 향상</li><li>k6 부하 테스트 수행, 리소스 사용량 및 응답 속도 측정</li><li>Prometheus, Grafana를 사용하여 서버 모니터링 시스템 구축</li><li>Sping Cloud Config를 사용하여 별도의 설정 없이 블랙리스트 URL을 관리하도록 구성</li></ul><hr>트러블 슈팅 및 고민부하 테스트에서 CPU 사용률 과다 및 응답 속도 저하 문제 해결 문제 : 1 Core CPU / 1 GB Memory / 1 Pod 환경에서 RPS 10 부하 테스트 진행 시 CPU 사용률이 최대 99.7%까지 상승하고 응답 속도 저하 발생해결 : 인덱스를 적용하여 조회 성능 향상 및 메모리 사용량 안정화, CPU Usage 안정화를 위한 스케일 아웃 테스트를 진행하고 적정 인프라 스펙 결정<hr>부하 테스트 중 OutOfMemoryError 발생문제 : Docker 컨테이너의 메모리 제한을 1GB로 설정했음에도 max heap size가 256MB로 설정되어 OutOfMemory 발생해결 : JVM 옵션을 수정하여 컨테이너 메모리의 100%를 할당하도록 -XX:MaxRAMPercentage=100.0 옵션을 추가하여 문제를 해결<hr>Spring Cloud Config를 활용한 블랙리스트 URL 자동 관리문제 : 기존의 yml 파일을 사용하여 블랙리스트 URL을 관리하는 방식에서는 설정 변경 시 매번 파일을 수정하고 배포해야 하는 번거로움이 있음.해결 : Spring Cloud Config를 사용하여 별도의 설정 파일 수정 없이 실시간으로 설정 내용을 수정하고 적용할 수 있도록 구성하여, 설정 변경을 더 효율적으로 관리하도록 해결.

URLShortener

<h5>각 플랫폼에 흩어져있는 공연 정보를 제공하는 서비스 (<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://few-monkey-6ee.notion.site/Hey-1a1a674672d980548531dc32a07a9abf">Link</a>)</h5><code>Java 21</code> <code>Spring Boot 3.x</code> <code>PostgreSQL</code> <code>Spring Security</code> <code>Spring Data JPA</code> <code>QueryDSL</code>주요 역할<ul><li>JWT 로그인 구현, Redis를 활용한 RefreshToken 저장</li><li>불필요한 연관 관계 제거 및 리팩토링을 통한&nbsp;코드 재사용성 및 가독성 증가</li><li>Querydsl 도입으로 검색 및 필터 기능을 효율적으로 구현</li><li>비동기 적용을 통해 외부 API 연동의 지연 시간을 7.9s -&gt; 3.7s로 단축</li><li>AOP 활용으로 회원/비회원 처리 로직을 효율적으로 관리</li></ul><hr>트러블 슈팅 및 고민소셜 로그인 비즈니스 로직 개선문제 : 단일 API에서 모든 로그인 로직을 처리하면서 플로우가 과도하게 복잡해졌으며, 신규 사용자의 경우 별도의 동의 절차 없이 자동으로 가입되는 문제가 발생해결 : 회원 가입과 소셜 로그인 프로세스를 분리하여 책임을 명확히 구분하고, Redis를 활용해 임시 데이터를 저장함으로써 인증 흐름을 단순화하고 유연성을 확보<hr>KOPIS API 연동 성능 개선문제 : 매일 1회 스케줄러를 실행하여 공연 목록을 최신화하는데, 일주일 기준 약 100개의 데이터를 처리함. 다수의 API 호출로 인해 응답 속도가 느려지고, 공연 시설 정보 저장 시 중복 데이터가 발생할 가능성이 있음.해결 : CompletableFuture를 활용한 병렬 처리로 공연 상세 정보 조회 응답 속도 개선, synchronized 적용을 통해 중복 저장을 방지하고 데이터 정합성 유지

<h5>OpenAI의 ChatGTP를 활용하여 이미지 기반 캐릭터 생성 및 변형을 제공하는 서비스 (<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://few-monkey-6ee.notion.site/DrawMyCharacter-191a674672d9815f9f5bd179f5ffc96d">Link</a>)</h5><code>Java 21</code> <code>Spring Boot 3.x</code> <code>MySQL 8.0</code> <code>Spring AI</code> <code>Spring Security</code> <code>Spring Data JPA</code> <code>QueryDSL</code>주요 역할<ul><li>ChatGPT 기반 이미지 분석 및 생성 API 구현</li><li>멀티 이미지 생성 및 비동기 처리 적용으로 응답 시간 최적화</li><li>쿼리 튜닝을 통한 이미지 목록 조회 성능 개선</li></ul><hr>트러블 슈팅 및 고민이미지 생성 최적화문제 : ChatGPT API는 직접적인 이미지 변형 기능을 제공하지 않으며, 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 요청해야 함. 단일 이미지 생성 방식에서는 사용자가 원하는 결과가 아닐 경우 여러 번 요청해야 하므로, 비효율적인 리소스 사용과 응답 지연이 발생함.해결 : 한 번의 요청으로 다수의 이미지를 생성할 수 있도록 개선하여 반복 요청을 최소화하고, 비동기 처리를 적용해 응답 속도를 향상<hr>쿼리 최적화로 이미지 목록 조회 성능 개선문제: 좋아요 순으로 캐릭터 이미지 목록을 조회하는 기능에서, <code>likes</code> 테이블과 <code>character</code> 테이블을 조인한 후 좋아요 수를 집계하는 방식으로 인해 응답 속도가 느림. 10만 건의 데이터를 모두 조인한 후 집계 연산을 수행하면서 불필요한 연산 부담이 발생하여 조회 성능이 저하됨해결: <code>likes</code> 테이블에서 먼저 좋아요 수를 집계한 후 <code>character</code> 테이블과 조인하는 방식으로 변경하여 연산량을 줄이고, 쿼리 성능을 최적화