보험약관 PDF에서 질병분류코드(KCD)를 자동 추출·정형화하는 LLM 기반 약관 분석 파이프라인 구축

기존 수작업 매핑 대비 약관 1건당 처리 시간 60분 → 3분으로 단축하여 처리 지연 및 오류 가능성 개선

Horizon Europe 연구자용 챗봇 시스템 구축

pgvector + HNSW 최적화를 통해 검색 응답 시간 740ms → 150ms로 단축

학점: 4.16/4.5

장학금 수상: 성적우수장학금(2023), 국가이공계우수장학금(2023–2025)

• Spring Boot 기반의 REST API 서버 개발 경험
• Spring Security 기반 JWT 인증/인가 로직 구현
• 인증 체인 분리를 통한 멀티 로그인 기능 구현

• Python 기반의 API 및 웹 크롤링 자동화 경험
• LangGraph를 활용한 LLM 에이전트 워크플로우 설계, 구현 및 배포

• 트랜잭션 충돌 및 동시성 문제 해결을 위한 비관적/낙관적 락 도입 경험
• pgvector를 활용한 임베딩 기반 유사도 검색 시스템 구현 경험

• 토큰 관리 및 캐싱 관리 / Sorted Set을 사용한 실시간 랭킹 기능 구현
• Pub/Sub 구조를 활용한 실시간 메시지 브로드캐스트 처리

• Docker Compose 기반의 설정으로 개발 환경 구축 간소화
• Docker Swarm의 Rolling Update 전략을 활용, 무중단 서비스 배포

• 주요 리소스(EC2, RDS, S3)를 활용해 서비스 배포, Bastion Host 및 Nginx 리버스 프록시를 통한 보안 구성 강화
• GCP Cloud Run의 사이드카 패턴을 활용, 서버리스 환경에서 최소 비용으로 서비스 배포

• GitHub에 코드 푸시 시, 자동으로 Docker 이미지 빌드 → 푸시 → 서버 배포가 이루어지는 CI/CD 파이프라인 구성
• GitHub Actions와 Bash 스크립트를 활용해 단일 서버 환경에서 Blue-Green 방식의 무중단 배포 구성

• Prometheus와 Grafana를 활용해 모니터링 시스템 구축, 에러 발생 시 Slack 알림으로 운영 대응 속도 개선

• 1인 개발로 기획, 설계, 구현, 배포를 모두 담당
• Cloud Run의 사이드카 패턴을 활용하여 최소 비용으로 배포, CI/CD 단순화 및 cold start 최소화
• PostgreSQL과 pgvector를 이용하여, 구조화된 데이터를 임베딩 기반으로 검색할 수 있도록 구성
• HNSW 인덱스 적용 및 ef_search 파라미터 튜닝을 통해 벡터 검색 속도를 0.74초에서 0.15초로 단축, Recall 95% 이상 달성

• 챗봇 구성: Python, LangChain, LangGraph, Next.js
• 데이터베이스: PostgreSQL, pgvector
• 인프라 및 배포: LangGraph Server, GCP Cloud Run(Serverless)
• LLM(응답 및 임베딩): OpenAI API

• 1인 개발로 설계부터 개발 및 배포까지 모두 담당
• Swagger Codegen을 이용한 OpenAPI 스펙 기반 API 설계 및 구현
• Docker 및 Docker Swarm을 이용한 단일 컨테이너 환경에서의 무중단 배포 구성
• 스프링 시큐리티 체인 분리를 통한 관리자 로그인 구성 및 관리자 페이지 구축

1. 스펙 주도 개발 도입을 통한 커뮤니케이션 비용 절감 및 개발 효율화
   • OpenAPI 스펙을 먼저 작성하고, Swagger Codegen으로 Controller 인터페이스를 자동 생성한 뒤 API 구현
   • 프론트엔드 팀도 OpenAPI 스펙 기반으로 Stub 코드를 사전에 생성할 수 있게 지원하여, 백엔드 개발과 병렬로 작업 가능
   • API 문서로 인한 불필요한 커뮤니케이션 비용을 줄임으로써 전반적인 개발 생산성 향상
   • 문서와 코드의 일치성이 보장되어 관리비용 감소 및 오류 가능성 최소화
   • Swagger 관련 어노테이션이 코드에서 제거되어 코드 가독성 향상
2. 롤링 업데이트 시 요청 유실 문제 해결
   • Spring Boot의 Graceful Shutdown 기능 설정 및 docker stop -t 옵션을 통해 종료 유예 시간을 설정하여 graceful shutdown 보장
   • Blue-Green 배포 시, k6 부하 테스트를 통해 요청 유실 없이 정상 응답 처리되는 것을 확인
   • Zero-Downtime 배포 환경 구현, 서비스 안정성과 배포 효율성 모두 향상
   • Docker Swarm 기반의 Rolling Update 전략으로 전환, update_config, healthcheck, restart_policy 등의 설정을 통한 무중단 배포 환경 구성

• Backend: Java 17, Spring Boot 3, Spring Security 6
• 데이터베이스 및 캐시: MySQL, Redis
• 인프라 및 배포: AWS EC2, RDS, GitHub Actions
• API 문서화: Swagger, Swagger codegen

• 프로젝트 의존성 관리를 위한 멀티 모듈 구조 도입
• Websocket + STOMP를 활용한 PUB-SUB 구조의 실시간 인게임 로직 구현
• Redis를 활용해 빠른 조회가 필요한 일회성 데이터(게스트, 인게임) 관리
• GitHub Actions와 ECS를 이용한 롤링 업데이트 방식의 CI/CD 구축

1. 멀티 컨테이너 환경에서 STOMP 메시지 누락 문제 해결을 위한 Redis Pub/Sub 도입
   • STOMP 인메모리 메시지 브로커를 활용하여 실시간 이벤트 처리 기능을 초기 구현
   • Scale-Out 테스트 중, 멀티 컨테이너 환경에서 실시간 메시지가 간헐적으로 누락되는 현상 발생
   • CloudWatch 로그 확인 결과, 각 컨테이너가 서로 다른 인메모리 브로커 인스턴스를 사용하고 있어 서버 간 메시지 동기화가 이루어지지 않는 구조였음
   • 메시지를 중앙에서 처리하기 위해 Redis Pub/Sub을 외부 메시지 브로커로 도입, 모든 인스턴스가 동일한 Redis 채널을 구독하도록 구성하여 이벤트 동기화 문제 해결
   • 모든 인스턴스가 Redis Pub/Sub를 통해 동일한 채널을 구독함으로써 멀티 컨테이너 환경에서도 실시간 메시지의 일관성 유지 및 누락 문제 해결
2. 라우팅 시 웹소켓 연결 단절 문제 대응 및 게임 시작 동기화 처리
   • 게임 대기실에서는 STOMP 기반 웹소켓 연결을 통해 유저 상태를 실시간 공유
   • 게임이 시작되면 페이지가 라우팅되며 기존 웹소켓 연결이 끊기는 구조였고, 모든 유저가 다시 웹소켓에 연결되기까지 게임 시작 시점이 어긋나는 문제 발생
   • 게임 대기실과 인게임의 웹소켓 엔드포인트를 분리하고, 게임 시작 시 서버는 즉시 인게임 관련 데이터를 Redis에 저장하여 상태를 유지
   • 모든 유저가 인게임 웹소켓에 재연결되면, 서버는 Redis에서 상태를 조회하여 동기화 된 게임 시작 신호(start-event)를 일괄 전송
   • 웹소켓 연결 단절 문제를 구조적으로 해결, 각 클라이언트가 정확히 같은 시점에 게임을 시작하도록 보장
   • Redis를 활용한 인게임 상태 관리로 서버 간 상태 공유 및 유저 재접속 처리에도 유연하게 대응

• Backend: Java 17, Spring Boot 3, Spring Security 6
• 데이터베이스 및 캐시: MySQL, Redis
• 실시간 통신: WebSocket, STOMP
• 인프라 및 배포: ECS, RDS, ElastiCache, GitHub Actions
• API 문서화: Swagger

부루마불을 재해석한 PC 기반 파티 게임

Python과 PyQt를 활용하여 GUI 환경에서 주사위, 이동, 미션 수행 등 핵심 게임 로직 구현

게임 진행에 따라 동적으로 룰이 적용되고 인터페이스가 반응하도록 설계 및 구현

사용 기술: Python, PyQt