미리보기

Java와 Android를 사용해 BLE 연동 및 데이터 타입 변환 프로그램 개발에 기여했습니다.

• BLE 연결 안정성 문제 해결

  • 도전 과제: BLE 장치와의 안정적인 연결 유지가 중요한데 특히 저전력 상태에서 BLE 장치가 간헐적으로 연결이 끊기거나 데이터 패킷 손실이 발생했습니다.

  • 해결 방안: 재연결 로직을 구현하여 연결이 끊어질 경우 자동으로 다시 연결하도록 데이터를 안정적으로 전송하기 위해 재전송 메커니즘을 도입했습니다.

  • 구체적 성과: 연결 유지율을 75%에서 95%로 향상시켰고, 평균 재연결 시간을 2.5초에서 1.2초로 단축시켰습니다.

• 데이터 타입 변환 효율성 문제 해결

  • 도전 과제: BLE 장치에서 전송되는 데이터가 압축된 이진 포맷 구조로 구현되어 변환 작업이 다소 복잡했습니다. 데이터 타입 변환 시 성능 저하와 메모리 사용량 증가를 확인했습니다.

  • 해결 방안: 데이터 타입 변환을 최적화하기 위해 비동기 처리와 메모리 캐싱을 적용했습니다.

  • 구체적 성과: 데이터 처리 속도를 40% 개선하였고, 데이터 타입 변환에 소요되는 CPU 사용량을 30% 감소시켰습니다.

기존 Java 백엔드 레거시 코드 Kotlin 리팩토링 및 쿼리 성능 개선에 기여했습니다.

• 레거시 코드의 복잡성과 이해 문제 해결 및 시각화

  • 도전 과제: Java로 이루어진 기존 레거시 코드에 복잡한 로직과 문서화 되지 않은 코드로 인해 Kotlin으로 리팩토링하는데 어려움이 발생했습니다.

  • 해결 방안: Kotlin의 간결하고 직관적인 구문을 활용해 중복 코드를 제거하고, 함수형 프로그래밍 패러다임을 도입하여 코드 길이를 줄였습니다.

  • 구체적 성과: 코드 분석 시간과 의존성 확인 시간을 30% 단축시켰으며, 신규 팀원의 온보딩 시간을 평균 2주에서 1주로 단축했습니다.

• 메인 화면 배너 API 비효율적인 쿼리 패턴의 개선

  • 도전 과제: 레거시 코드의 배너 API에 반복적인 쿼리 호출이 많아 데이터베이스 부하가 증가하고, 네트워크 트래픽이 과다하게 발생했습니다.

  • 해결 방안: 비효율적인 쿼리 패턴을 개선하기 위해 배치 쿼리를 도입하고, 중복된 쿼리 호출을 하나의 쿼리로 병합하여 데이터베이스와의 통신 횟수를 줄였습니다. 또한, 데이터베이스와의 연결을 지속적으로 유지하여 연결 설정 비용을 줄였습니다.

  • 구체적 성과: 데이터베이스 호출 수를 70% 줄였으며, 전체 응답 시간을 평균 2.0초에서 0.6초로 70% 단축했습니다.

경매 조회 성능 최적화

• 도전 과제: 다양한 조건(카테고리, 가격, 인기도 등)으로 경매 목록을 조회할 때 성능 이슈가 발생했습니다. 특히 대량의 데이터에서 페이징 처리 시 속도가 현저히 느려졌습니다.

• 해결 방안: QueryDSL을 도입하여 동적 쿼리 생성을 최적화하고, 복잡한 정렬 로직을 애플리케이션 레벨에서 처리했어요. 또한, 자주 사용되는 조회 조건에 대해 복합 인덱스를 적용했습니다. 특히 인기도 기반 정렬 시 서브쿼리를 활용한 효율적인 쿼리 구조를 설계하여 성능을 크게 개선했습니다.
  그리고 페이징 처리 시 'No Offset' 방식을 도입하여 대용량 데이터에서도 일관된 성능을 유지할 수 있게 했습니다.

• 성과 측정: 경매 목록 조회 시간을 평균 2.5초에서 0.8초로 68% 단축했고, DB 서버의 CPU 사용률을 35% 감소시켰어요. 부하테스트를 통해 1만 건 이상의 데이터에서도 페이징 처리 시간을 일정하게 유지할 수 있게 되었습니다. 추가로, 복합 인덱스 적용으로 인덱스 활용률이 40%에서 85%로 향상되었고, 사용자들의 검색 반응 속도 만족도가 60%에서 90%로 크게 상승했습니다.

AWS 인프라 구성 및 서비스 배포

• 도전 과제: AWS에서 다중 가상 서버 인스턴스(t2.micro)로 로드 밸런서를 구성하고, 하나의 데이터베이스 인스턴스를 추가하여, 메모장 서비스를 배포해야 했습니다. 또한, Nginx와 uWSGI를 사용한 웹 애플리케이션 환경을 설정해야 했습니다. 서버 간 통신을 고려한 IP 설정 및 보안 그룹 구성도 문제였습니다.

• 해결 방안: EC2 인스턴스 2개와 Redis를 사용하는 데이터베이스 인스턴스를 별도로 구성하였습니다.
  서버 간의 통신은 프라이빗 IP로 이루어지도록 하고, 각 인스턴스에 대해 Redis와의 통신을 허용하는 보안 그룹을 적용했습니다. 로드 밸런서(ALB)를 설정하여 클라이언트 요청을 자동으로 적절한 EC2 인스턴스에 분산 처리할 수 있도록 했습니다. 마지막으로 CI/CD 파이프라인으로 AWS CodePipeline을 구축하여 개발부터 배포까지의 과정을 자동화했습니다.

• 성과 측정: 애플리케이션의 평균 응답 시간이 800ms에서 300ms로 약 60% 감소하였으며, AWS 리소스 사용량을 최적화하여 월 비용을 30% 절감했습니다. 또한 ALB 사용을 통해 갑작스러운 트래픽 증가 시에도 Auto Scaling으로 인해 서비스 중단 없이 원활하게 대응할 수 있게 되었습니다.

메시지 전송 속도와 동시성 최적화

• 도전 과제: 클라이언트 간 빠른 메시지 전송과 안정적인 동시성을 보장하면서 스레드 간 경쟁 상태를 해결해야 했습니다.

• 해결 방안: 메시지 전송을 위해 std::condition_variable을 사용하여 스레드 간 동기화를 관리하고, Producer-Consumer 패턴을 적용하여 메시지 전송의 효율성을 높였습니다. 또한, 특정 스레드에서만 네트워크 I/O 작업을 처리하게 하여 동시성 문제를 해결했습니다.

• 성과 측정: 메시지 전송 속도가 30% 향상되었고, 서버의 동시성 처리 성능이 40% 이상 증가했습니다. 서버의 CPU 사용률을 25% 감소시켜 시스템 리소스 사용량을 최적화했습니다.

멀티스레드 및 I/O 멀티플렉싱 구현

• 도전 과제: C++ 기반으로 멀티스레드 환경에서 다수의 클라이언트가 동시에 접속할 수 있는 채팅 서버를 구현해야 했습니다. 스레드 간의 동기화 문제와 I/O 처리를 효율적으로 관리하는 것이 주요 도전 과제였습니다.

• 해결 방안: std::thread와 std::mutex를 사용하여 스레드 간 동기화를 구현했으며, select()를 사용한 I/O 멀티플렉싱을 도입하여 다수의 클라이언트를 동시에 처리할 수 있도록 했습니다. 또한, 작업 큐와 조건 변수를 통해 메시지 큐 작업을 관리하여 스레드 간 충돌을 방지했습니다.

• 성과 측정: 100명 이상의 동시 접속 클라이언트에서 메시지 전달 시간을 80ms로 유지하며, 서버 안정성을 확보하였습니다. 스레드 처리 효율을 30% 향상시키고, CPU 사용률을 40% 최적화했습니다.

블록체인 스마트 컨트랙트 기반 챌린지 시스템 설계

• 도전 과제: 챌린지를 생성하고, 참여자가 이를 완료하면 토큰 보상을 자동으로 지급하는 스마트 컨트랙트를 블록체인 상에 구현해야 했습니다. 챌린지 발행자(Publisher)와 참가자(Participant) 간의 상호작용을 안전하고 투명하게 관리하는 것이 주요 과제였습니다.

• 해결 방안: ICP(Internet Computer Protocol) 기반의 Canister를 활용해 challenge canister와 token canister를 구현했습니다. challenge canister는 챌린지 생성, 참가, 보상 처리 등을 담당하며, token canister는 토큰 발행 및 전송을 담당했습니다. 각 사용자의 고유 식별자와 참가 상태를 저장해 참가 기록 및 보상을 안전하게 관리할 수 있도록 했습니다.

• 성과 측정: 스마트 컨트랙트를 사용한 토큰 거래의 처리 시간을 15% 단축하였으며, 전체 시스템의 투명성을 유지하면서 사용자 참여율이 25% 증가했습니다.

AI 프로덕트 엔지니어링을 위한 AI 모델링 학습 프로젝트를 3단계로 진행하였습니다.

GCP 환경에서 제공하는 8가지 AI & ML 어플리케이션 서비스들을 학습했습니다.

코드리뷰와 PR을 통해 5가지 Java Spring 기반 프로젝트 미션들을 완료했습니다.