미리보기

기간 : 2025.03.04 ~ 2025.03.31

인턴 프로그램명 : 바로 인턴 (https://intellipick.spartacodingclub.kr/student-baro-intern)

활동 내용

• FastAPI기반 백엔드 개발 업무 수행

• API 기능 개발 및 코드 리팩토링을 수행

  • DB인덱싱활용 검색기능 개발

  • JWT(Access Token, Refresh Token) 인증/인가 및 데이터 접근권한 기능 개발

  • 테스트코드기반 리팩토링 업무 수행

    
    

기간 : 2024.11.04 ~ 2025.01.27

활동 내용

• MSA기반 대용량 트래픽 처리

  • 모니터링 및 장애대응 활용

  • Kafka, RabbitMQ, Redis 활용 분산 시스템 구축

  • 프로젝트 3회 수행

MSA기반 대용량 트래픽 처리 프로젝트 - Try-It 프로젝트

• Kafka기반 분산시스템 구축

• 대용량 트래픽 처리량 약 126%향상

• Redis 캐시메모리 활용 조회 속도 약 55% 단축

• Redisson기반 분산락을 통한 물품 재고 관리

MSA활용 프로젝트 - RUSH 프로젝트

• Priority Queue기반 Dijkstra알고리즘을 적용해 물류 배송 경로 최적화

• NAVER map API를 통한 실시간 배송 경로 반영
  

기간 : 2024.03.11 ~ 2024.08.30

활동 내용

• Spring 웹 서비스 개발 역량

• EDA, 데이터 전처리, ML/DL AI모델 학습 및 활용

• 웹 서비스,ML, LLM기반 서비스 프로젝트 각 1회 진행

LLM기반 여행추천 프로젝트 - TripFlow 프로젝트 (최우수상 1회)

• LLM기반 멀티턴방식의 챗봇, JWT 인증/인가, 여행 후기 게시판 등 Spring boot, Flask기반 백엔드 API 개발. 

• RAG활용을 위한 Pandas, Numpy, Beautiful Soup, Selenium 기반 데이터 수집 및 전처리.

  
  

기간 : 2022.01.05 ~ 2022.12.30

활동 내용

• 임베디드&웹 개발역량 및 프로젝트를 3회 수행

AR기반 SSAFY소개 방탈출 게임 안드로이드 앱 - 싸륜안 프로젝트 (우수상 2회)

•   AR오브젝트가 일부 환경에서 불안전하게 배치되는 문제에서 원인 분석 후 해결

•   스마트폰 카메라 센서 드라이브를 활용한 프로필 촬영기능 등 수행

AI기반 마스크&얼굴인식 활용 출결관리 프로그램- MAFYA 프로젝트 (우수상 1회)

• AI 마스크인식 모델 인식률 94%이상 달성

기간 : 2021.03.17 ~ 2022.01.24

활동 내용

지도 교수 연구실에서 통신공학을 학습 및 머신러닝을 활용한 전이중 통신시 생기는 잡음을 예측하는 과제 수행

교육명 : AI활용 백엔드 아키텍처 심화 과정

본인 역할 / 팀구성 : 팀원-Backend / Backend(5인)

기간 : 4주 (25.01.02 ~ 25.01.27)

포트폴리오 링크 : https://www.notion.so/Try-It-18ca73bc662681118323e4c82c118b05
Github : https://github.com/HERE-TRILLIONAIRES/try-and-review

본인역할 및 담당

[Web]

• 성능 테스트(Jmeter)를 통한 시스템 성능 측정, Kafka기반 분산 시스템 구축 및 캐시 서버 도입을 통한 API 성능 개선 (161.7/sec → 204.6/sec, 약 126% 향상)

• Redis 캐시 메모리를 활용한 API 조회 성능 향상 (약 55% 응답 속도 향상)

• QueryDSL기반 동적 쿼리 및 페이징 구현 및 compile time type-safe 보장

• ElasticSearch기반 상품 검색 기능 구현, 키워드(상품 이름, 카테고리, 판매자)기반 역인덱싱 조회

• Redisson을 활용한 분산락 적용,

  선착순 신청 남은 인원에 대한 데이터 동시성 문제 및 정합성 해결

• AWS S3 연동을 통한 static content(상품 이미지) 관리, Kafka를 통한 상품 이미지 DB write 작업 비동기 처리 (평균 응답 시간 약 14% 감소

  )

[Cloud]

• MSA기반 Eureka-server, Eureka-client AWS ECR & ECS기반 컨테이너 클러스터 구성

• Kafka, Redis, Zipkin, ElasticSearch를 활용한 분산 시스템 구축을 위해 AWS EC2를 활용한 Docker image를 통한 배포 및 관리

• Github Actions 활용 Build/Deploy 파이프라인 자동화를 통한 무중단 CI/CD 구축

  • 클라우드 배포시 Eureka-server 디스커버리에 등록되지 않은 문제 해결

• Kafka 파티션 스케일 업 (1개 → 2개)으로 병목 해결

배운 점

• JMeter를 활용한 성능 테스트를 통해 시스템 병목 구간을 진단하고, Kafka 기반 분산 시스템 아키텍처와 캐시 서버 도입을 통해 대용량 트래픽 처리 방안을 학습 및 적용했습니다.

• 부분 최적화가 전체 성능에 반드시 기여하지 않음을 경험하며 시스템 병목을 종합적, 부분적으로 모니터링을 통해 분석하는 관점의 중요성을 깨달았습니다.

• AWS ECR, ECS를 활용한 컨테이너 기반 배포 경험을 통해 실무 수준의 인프라 구성 및 운영 역량을 강화했습니다.

교육명 : 빅데이터플랫폼 기반 AI융합 서비스 개발자 양성과정

본인 역할 / 팀구성 : 팀원-Backend & Data 전처리 / Frontend(1인), Backend(2인), AI(1인)

기간 : 8주 (24.06.26 ~ 24.08.30)

포트폴리오 링크 : https://www.notion.so/TripFlow-18ca73bc66268196b0a2d2e6582099b5
Github : https://github.com/KOSA-DDABONG/back-end

본인역할 및 담당

[Web]

Spring boot기반 서비스 기능 구현

• 사용자별 맞춤 추천, 챗봇 대화 관리를 위해 JWT 기반 로그인 기능 구현

• LLM 기반 챗봇 채팅 API 개발 (멀티턴 대화 지원, 키워드 추출 및 관리)

• 여행일정 생성 API 및 일정 경로 알고리즘 적용

• 여행 후기 게시글 작성 및 조회 API 개발 (좋아요/댓글 기능 포함)

• 마이페이지 기능 (나의 일정, 후기, 좋아요한 후기 조회)

Flask기반 AI 서버 구축 및 연동

• Spring Boot- Flask간 RestTemplate기반 연동

• GPT-4o, GPT-4o mini, Claude API 연동

• 여행일정 생성 및 추천 로직 서버 처리

[Cloud]

• AWS EC2, S3 구축 및 관리

• MySQL DB 구축 및 ERD 설계

• 서비스 배포 자동화 스크립트 작성 (Shell Script)

• Spring boot, Flask기반 백엔드 서버 구축

[AI]

데이터 전처리

• 빅데이터 플랫폼, 공공데이터 포털 등에서 162개 데이터 셋 중 3200여개 데이터 선별

• Pandas 활용 데이터 컬럼 통일 및 테마별 원-핫 인코딩

• BeautifulSoup, Selenium 활용 운영시간 크롤링 및 4시간 단위 인코딩

• 검색 시간 단축을 위해 운영시간 6구간 인코딩 (4시간 단위)

데이터 파이프라인 구축

• 사용자 정보, 관심도 기반 맞춤 추천을 위한 데이터 저장 구조 설계

프롬프트 엔지니어링

• GPT 모델 최적화를 위한 프롬프트 작성 및 적용

• 사용자 요구사항 기반 부산 여행 일정 자동 생성 시나리오 수행

• 답변 포맷 통일(JSON) 및 결과 품질 관리 (할루시네이션 0% 달성)

[Git]

• Jasypt 이용 Application.yml 민감정보 암호화

• Git Submodule로 보안 파일 관리 및 GitHub 형상관리

업무 성과

JWT 기반 로그인 기능 구현을 통해 개인 맞춤형 여행일정 추천 및 사용자별 챗봇 세션 분리

Git Submodule과 Jasypt를 활용하여 Application.yml, 서버 IP, 암호화 키 등 민감정보 안전하게 관리하는 암호화

SNS 서비스 기능(후기 게시판, 좋아요, 댓글)에 더해 AI 기반 여행일정 자동 생성 기능 연동

• Backend-AI 서버 간 데이터 포맷과 구조를 직접 정의하고 API 통신 설계

AI 서버 핸들링

• Flask AI 서버 구축 및 Spring Boot와 RestTemplate 기반 JSON 통신 API 직접 구현

사용자 나이대, 여행 테마, 동행자 유형 등을 고려한 맞춤 추천을 위한 데이터 파이프라인 구축

채팅 로그를 매핑하여 사용자별 대화 흐름을 유지하는 데이터 구조 설계 및 성능 최적화

LLM 기반 여행일정 자동 생성 기능에서 거짓 답변(할루시네이션) 0% 달성

프롬프트 엔지니어링을 통한 JSON 기반 일관된 데이터 반환 학습

AWS EC2, S3를 활용하여 Spring Boot, Flask, MySQL 서버 직접 구축 및 운영

162개 데이터셋 수집 후 3,200개 데이터 선별 및 Pandas 활용 데이터 전처리/정형화

6개 프로젝트 중 최우수 프로젝트 선정 (2등)