Private GitLab, Harbor, Jenkins, ArgoCD 기반 온프레미스 환경에서 구축한 MSA 기반 카풀 예약 서비스입니다. gRPC, Outbox Pattern, Istio를 적용해 서비스 간 통신과 데이터 정합성을 함께 고려했습니다.

시스템 아키텍처

주요 성과

• 4개 마이크로서비스와 Kong API Gateway 기반의 MSA 환경을 구축했습니다.
• GitOps 배포 파이프라인을 구축하고 Kubernetes 자동 배포 환경을 구현했습니다.
• Kong API Gateway로 외부 요청 라우팅과 JWT 검증 흐름을 중앙화했습니다.
• Istio Service Mesh로 서비스 간 호출 지연을 1~4ms 수준으로 관찰하고 트래픽 가시성을 확보했습니다.

핵심 기여

• Outbox Pattern을 적용해 상태 변경과 외부 서비스 호출 간 데이터 불일치 가능성을 완화했습니다.
• gRPC와 Protobuf를 도입해 서비스 간 통신 계약을 명확히 하고 내부 호출 구조를 표준화했습니다.
• Request ID와 재시도 정책을 적용해 중복 환불 위험을 줄이고 실패 요청의 추적 가능성을 확보했습니다.
• 인증 검증 책임을 API Gateway로 분리해 개별 서비스의 인증 처리 부담을 완화했습니다.

CQRS와 Debezium CDC를 적용해 조회와 예약 워크로드를 분리한 전기차 충전소 예약 플랫폼입니다. Kafka 기반 CDC 파이프라인으로 PostgreSQL-MongoDB 간 실시간 조회 모델 동기화를 구현했습니다.

시스템 아키텍처

CDC 파이프라인 아키텍처

주요 성과

• 12,000여 건의 충전소 데이터를 활용한 예약 플랫폼을 구축했습니다.
• CQRS 패턴을 적용해 조회 트래픽과 예약 생성 요청을 분리했습니다.
• Debezium CDC와 MongoDB 동기화 모듈 기반 실시간 데이터 동기화 파이프라인을 구축했습니다.

핵심 기여

• Debezium CDC로 PostgreSQL 변경 데이터를 Kafka 이벤트로 전파하는 데이터 파이프라인을 구현했습니다.
• PostgreSQL과 MongoDB 간 이기종 데이터베이스 동기화로 CQRS 아키텍처를 구현했습니다.
• Kafka 기반 이벤트 처리 구조를 설계해 서비스 간 결합도를 낮추고 확장성을 확보했습니다.
• Jenkins, Docker Hub를 활용한 CI/CD 파이프라인을 구축했습니다.

커넥티드카 백엔드가 차량 소프트웨어 신뢰성에 직접 관여한다는 문제의식에서 출발한 OTA(Over-the-Air) 업데이트 사전 검증 시스템입니다. 차량에서 수집된 ECU 인벤토리 데이터를 정규화하고, 업데이트 패키지의 배포 가능 여부를 판단하는 검증 로직을 구현했습니다.

시스템 아키텍처

주요 성과

• ECU 인벤토리 데이터 정규화 및 업데이트 패키지 버전·의존성 규칙 기반 검증 로직을 구현했습니다.
• Kafka 기반 비동기 파이프라인으로 차량 상태, 검증 결과, 실패 사유를 이력화하는 체계를 구축했습니다.
• 차량 소프트웨어 신뢰성이 차량 내부 로직뿐 아니라 백엔드의 검증 설계에도 좌우된다는 인사이트를 도출했습니다.

핵심 기여

• 차량에서 수집된 ECU 인벤토리 데이터를 정규화하는 로직을 구현했습니다.
• 업데이트 패키지의 버전과 의존성 규칙을 비교해 배포 가능 여부를 판단하는 검증 로직을 구현했습니다.
• Kafka 기반 비동기 파이프라인으로 차량 상태 데이터와 검증 결과, 실패 사유를 이력화했습니다.

GraphDB와 Gemini LLM을 연동해 기업 화상회의 중 실시간으로 회의 내용을 기록하고 질의응답까지 지원하는 AI 어시스턴트 시스템입니다.

주요 성과

• GraphDB와 Gemini LLM을 연동한 AI 기반 회의 어시스턴트 시스템을 개발했습니다.
• 자동 회의록 생성, 할 일 추출, 캘린더 연동, 화면 공유 모듈을 구현했습니다.
• GraphRAG 기반 지식 그래프와 실시간 컴포넌트를 AWS 환경에 분산 구축했습니다.

핵심 기여

• 회의 중 발화 내용을 기반으로 실시간 QA가 가능한 구조를 설계했습니다.
• GraphRAG 기반 지식 그래프로 회의 맥락과 근거를 연결한 질의응답 흐름을 구현했습니다.

EPUB 문서를 GraphDB에 지식 그래프로 구조화하고 LLM 질의응답과 연결한 문서 기반 AI 리더기입니다. 기존 키워드 검색이 문서 간 관계와 추론 질문을 처리하지 못하는 한계를 보완하기 위해 GraphRAG 구조를 설계했습니다.

주요 성과

• 500페이지 도서와 30여 개 학칙 파일 기반 문서 질의응답 기능을 구현했습니다.
• 문서 기반 질의응답 정확도 95%를 확인했습니다.
• GraphML 렌더링 구조 개선으로 시각화 시간을 20초대에서 4초대로 단축했습니다.
• KCI 논문 등재 및 SW중심대학 연합 SW FESTIVAL 3위를 수상했습니다.

핵심 기여

• EPUB 데이터 추출 및 문서 구조 분석 파이프라인을 구현했습니다.
• 문서를 노드와 관계로 변환해 GraphDB에 적재하는 지식 그래프 구조를 설계했습니다.
• GraphDB 검색 결과를 LLM 질의응답과 연결해 근거 기반 답변 흐름을 구현했습니다.
• GraphML을 브라우저에서 직접 렌더링하도록 개선해 그래프 시각화 성능을 개선했습니다.

• 알고리즘·코딩 테스트 훈련을 통해 문제 해결 능력을 강화하고 있습니다.
• Java, Spring Boot, REST API, 관계형 데이터베이스 기반 백엔드 애플리케이션을 개발하고 있습니다.
• 애자일 협업 방식으로 팀 프로젝트를 수행하고 있습니다.

• MSA 기반 모빌리티 서비스를 Spring Boot로 설계·구현했습니다.
• Kubernetes 배포 환경과 GitOps 파이프라인을 직접 구축했습니다.
• gRPC 통신과 이벤트 기반 아키텍처로 서비스 간 연동을 설계했습니다.
• 모범상 및 우수 프로젝트상 2회 수상 (WanderPool, Watt-Up)

• 지식 그래프 모델링 기반의 GraphRAG 질의응답 시스템을 개발했습니다.
• 문서 내 개체 간 관계를 추출·관리하는 데이터 파이프라인을 설계했습니다.
• Neo4j 기반 시각화로 결과를 설명 가능한 형태로 제공했습니다.
• 연구 결과를 KCI 등재 학술지에 게재했습니다.

• HTML, CSS, JavaScript 기반 웹 프로그래밍 실습을 지원했습니다.
• 팀 프로젝트 중 발생하는 구현 이슈의 디버깅을 도왔습니다.
• 과제 평가 및 학생 개발 역량 향상을 지원했습니다.

• Spring Boot와 REST API 설계 원칙 기반 백엔드 서비스를 개발했습니다.
• 데이터베이스 스키마를 설계하고 CRUD 기능을 구현했습니다.
• Git 기반 협업 워크플로우로 팀 프로젝트를 수행했습니다.

• 교내 셔틀버스 앱의 백엔드 서비스를 유지보수하고 기능을 개선했습니다.
• API 연동, 서버 모니터링, 운영 이슈 대응을 담당했습니다.
• 예외 처리 개선과 불필요한 서버 연산 제거로 서비스 안정성을 높였습니다.