Technical Portfolio
견고한 분산 아키텍처와 자율 AI 시스템을 결합하여
비즈니스의 복잡한 엔지니어링 난제를 해결합니다.
8년 이상의 백엔드 코어 설계 및 고성능 분산 시스템 운영 경험을 바탕으로, 최신 LLM 자율 에이전트 오케스트레이션과 Canvas 2D 실시간 데이터 시각화를 결합해 엔터프라이즈 수준의 고신뢰성 소프트웨어를 설계하고 구현합니다.
Project Overview Matrix
핵심 프로젝트 3초 요약 매트릭스AI Weekly 2.0
- 글로벌 7대 매체 대상 24시간 무중단 자율 수집 및 한국어 기술 큐레이션
- 3대 핵심 포인트 배지 및 점진적 아코디언 도입으로 인지 부하 70% 절감
- 스타보드(Starboard): 580개 OSS 대상 3대 체급별 모멘텀 트래커 구축
- 로컬 옵시디언(Obsidian) 지식 그래프 양방향 자동 동기화
bmad-2d-monitor
- 수백 개 오브젝트 렌더링 시 DOM 조작을 탈피하고 Konva.js 60 FPS 방어
- 동적 Y좌표 기반 깊이 정렬(Y-Sorting) 알고리즘 자체 구현
- FSM(유한상태기계) 기반 백엔드-프론트엔드 자율 에이전트 애니메이션 동기화
- Spring AI & PostgreSQL pgvector 확장 기반 사고 로그 시맨틱 검색 구축
통합 관제 대시보드
- 상용 라이선스 비용 절감을 위한 Oracle ➔ PostgreSQL 전면 무중단 이관
- JPA 다중 테이블 조인 N+1 쿼리 폭주 식별 및 Fetch Join 세밀 튜닝
- Spring Boot Proxy 패턴 도입으로 서드파티 통신 CORS 에러 원천 차단
- OS별 파일 경로 차이 동적 상대경로 맵핑 및 SpotBugs 보안 취약점 선제 조치
Detailed Engineering Highlights
문제 해결 및 아키텍처 심층 분석AI Weekly 2.0 — 자율 AI 에이전트 & 기술 신호 큐레이션 플랫폼
매일 쏟아지는 글로벌 AI 기술 신호(모델 출시, 오픈소스, 개발 도구, 연구 논문, 프랙티스)를 사람의 수동 개입 없이 지속 수집하고, 엔지니어들이 3초 만에 맥락을 판단할 수 있도록 초압축 정제하여 배포하는 차세대 자율 AI 기술 동향 플랫폼입니다.
1. 결정적 수집기(Deterministic Collector)와 자율 LLM 에이전트의 2단계 하이브리드 파이프라인
웹 크롤링부터 HTML 파싱, 포맷 변환, 텍스트 요약, Git 푸시까지 전 과정을 LLM 에이전트에게 전적으로 위임할 경우, 외부 사이트 구조 변칙, 네트워크 타임아웃, 토큰 할당량 초과 시 전체 파이프라인이 비결정적으로 중단되는 심각한 신뢰성 결함 발생.
I/O 바운드 작업(웹 크롤링, RSS 파싱, 중복 제거, JSON 정규화)은 Node.js 기반 결정적(Deterministic) 스크립트로 완전히 고정 분리하고, 원문 맥락 분석 및 3초 스캐닝 한국어 요약, 마크다운 생성은 Claude Code 에이전트가 자율 수행하도록 2단계 이원화 파이프라인 구축. 타임아웃 재시도 및 페일세이프 메커니즘을 결합하여 99.9% 무중단 일간 자동 갱신 파이프라인 달성.
2. 인지 부하 70% 절감을 위한 3초 스캐닝 인포메이션 아키텍처 (Information Architecture)
단순히 수집된 긴 줄글 텍스트를 나열할 경우, 모바일 기기로 출퇴근 시 기술 트렌드를 빠르게 스캐닝하려는 엔지니어들에게 극심한 정보 피로도 유발.
각 소식마다 핵심 시사점을 즉각 인지할 수 있도록 3대 핵심 넘버 배지(1, 2, 3)를 카드 전면에 부각하고,
심층 기술 분석(5~10문장)은 네이티브 <details> 아코디언으로 기본 축소 처리하는 점진적 공개(Progressive Disclosure) 패턴을 적용.
정보 인지 속도를 대폭 개선하여 첫 스캐닝 소요 시간을 3초 이내로 단축.
3. 스타보드(Starboard): 580개 오픈소스 대상 3대 체급별 모멘텀 분석 엔진
수십만 스타를 가진 메가 프로젝트와 초기 인큐베이팅 프로젝트가 단일 순위표에 섞일 경우, 신생 프로젝트의 폭발적인 성장 모멘텀이 거대 리포지토리의 절대 스타 수치에 가려져 발견되지 않는 왜곡 현상 발생.
오픈소스 규모에 따라 헤비급(10,000★ 이상), 미들급(1,000★ ~ 10,000★), 라이트급(1,000★ 미만)의 3대 직관적 체급 리그로 데이터를 분기하여 주간 스타 증가 속도(Velocity)와 최근 커밋 활동성(Activity)을 복합 평가하는 랭킹 엔진 구현. 모든 체급에서 급성장하는 유망 기술을 왜곡 없이 조기 탐지 가능.
4. 로컬 옵시디언(Obsidian) 볼트 양방향 지식 그래프 연동
웹 사이트에 단방향으로 배포된 큐레이션 데이터는 개인의 장기적인 연구, 시스템 설계, 업무 태스크 자동화 컨텍스트로 재활용되기 어려움.
웹 배포와 동시에 로컬 옵시디언 볼트(Second Brain)로 정제된 기술 문서를 마크다운으로 역동기화하는 파이프라인(npm run sync:obsidian)을 구축하여,
과거 큐레이션 이력과 개인 지식 베이스가 상호 하이퍼링크로 연결되는 지속 확장형 지식 그래프 생태계 완성.
bmad-2d-monitor — 차세대 2.5D 가상 오피스 AI 모니터링 시스템
단순 텍스트 기반의 정적인 서버 로그 뷰어를 탈피하여, 다수의 자율 AI 에이전트들이 사고하고 협업하는 과정을 16-bit 픽셀아트 기반 가상 오피스 공간에 60 FPS로 실시간 시각화한 지능형 모니터링 플랫폼입니다.
1. Konva.js 2D Canvas 채택으로 HTML DOM 리플로우 병목 돌파 (60 FPS 방어)
수십 명의 에이전트 캐릭터와 수백 개의 오피스 가구 객체를 일반 HTML DOM 엘리먼트로 구성할 경우, 애니메이션 틱(Tick)마다 잦은 Reflow/Repaint가 발생하여 브라우저 프레임이 15 FPS 이하로 급락하고 메모리 누수 발생.
DOM 조작을 전면 포기하고 Konva.js 기반 2D Canvas 렌더링 파이프라인으로 전환. 스프라이트 캐싱 및 레이어 분리 기법을 적용하여 100개 이상의 동적 오브젝트가 상시 상호작용하는 환경에서도 브라우저 메모리 부하를 65% 절감하며 안정적인 60 FPS 유지.
2. 2.5D 입체 깊이 표현을 위한 동적 Y-Sorting 알고리즘 자체 구현
2D Canvas 공간에서 캐릭터가 책상, 모니터 등 고정 사물 앞뒤로 이동할 때 렌더링 Z-Index가 고정되어 있으면 캐릭터가 사물을 뚫고 지나가거나 책상 뒤로 들어갔을 때 사물 위에 겹쳐 렌더링되는 공간적 시각 왜곡 발생.
모든 동적 캐릭터 및 정적 사물의 지면 접점 실시간 Y좌표를 매 프레임마다 연산하여 렌더링 순서를 동적으로 재배열하는 Y-Sorting(깊이 우선 정렬) 알고리즘을 구현. 책상 뒤로 숨거나 앞으로 걸어 나오는 자연스러운 2.5D 깊이감(Depth) 완벽 재현.
3. FSM(유한 상태 기계) 기반 자율 에이전트 상태-애니메이션 동기화
백엔드에서 비동기로 전달되는 에이전트의 복잡한 사고 상태(Idle, Moving, Working, Thinking, Error)가 프론트엔드 렌더링 루프와 즉시 맞물리지 않으면 모션 전환 간 프레임 튐이나 잘못된 애니메이션 상태 고착 현상 발생.
Zustand 전역 상태 저장소와 연동되는 FSM(Finite State Machine) 아키텍처를 설계하여, 상태 전이(State Transition) 규칙에 정의된 경우에만 모션을 변경하도록 통제. 상태 변화에 따른 이동 경로 자동 보간 및 스프라이트 전환 결함 원천 차단.
4. Spring AI & PostgreSQL pgvector 기반 사고 로그 시맨틱 검색 구축
일 수만 건씩 쌓이는 에이전트들의 사고 로그에서 기존 키워드 검색(LIKE, Full-Text) 방식으로는 유사한 맥락의 시스템 이상 징후나 에이전트 간 의사소통 오류 패턴을 포착하기 어려움.
Spring AI 프레임워크와 PostgreSQL pgvector 확장을 도입하여 에이전트의 사고 로그를 임베딩 벡터로 실시간 색인. 자연어 질의를 통한 시맨틱 유사도 검색(Cosine Similarity)을 구현하여 복잡한 에이전트 오류의 원인 맥락을 평균 2초 이내로 추적 가능하도록 고도화.
엔터프라이즈 실시간 통합 대시보드 (DashBoard)
상용 라이선스 비용 절감을 위한 이기종 데이터베이스 마이그레이션부터 외부 서드파티 API 격리, 실시간 서버 시스템 자원 관제까지 백엔드 코어 엔지니어링의 신뢰성과 보안성을 증명한 엔터프라이즈 통합 대시보드 시스템입니다.
1. 이기종 DB 마이그레이션 (Oracle ➔ PostgreSQL) 및 JPA N+1 쿼리 최적화
상용 Oracle DB의 높은 라이선스 비용 이슈와 레거시 SQL 매핑(MyBatis)의 유지보수 한계 존재. 또한 JPA 도입 초기 연관 관계 매핑 시 N+1 쿼리 폭주로 인해 대용량 데이터 조회 시 DB 커넥션 풀 고갈 및 지연 발생.
오픈소스 PostgreSQL로 데이터를 무중단 이관하고 객체 지향적 도메인 설계를 위해 JPA를 전면 도입. 쿼리 프로파일링을 통해 병목 구간을 분석하고 Fetch Join과 Batch Size 설정을 세밀하게 튜닝하여 조회 쿼리 수를 최대 90% 감축하고 API 응답 지연을 대폭 개선.
2. 서드파티 API 종속성 캡슐화 및 브라우저 CORS 충돌 방어
브라우저 클라이언트가 외부 날씨·공공 API를 직접 호출할 경우 발생하는 브라우저 동일 출처 정책(CORS) 에러와, 외부 서비스 명세 변경 시 프론트엔드 코드가 직접 손상되는 강한 결합도 문제 발생.
외부 API 호출부를 백엔드 Service Layer로 철저히 캡슐화하고 Spring Boot 프록시(Proxy) 파이프라인을 구축. 브라우저 CORS 제약을 원천 해소하고 외부 API 변경이 프론트엔드로 전파되지 않는 느슨한 결합(Loose Coupling) 아키텍처 완성.
3. 이기종 OS 파일 경로 종속성 해결 및 엔터프라이즈 정적 보안 감사
개발 환경(Windows)과 운영 서버(Linux) 간 파일 구분자(\ vs /) 차이로 인해
첨부파일 업로드/다운로드 시 경로 탐색 오류가 발생하고, 소스코드 레벨의 잠재적 보안 취약점 사전 검증 체계 부재.
System.getProperty("os.name") 및 Spring ResourceLoader를 활용한 동적 OS 감지 상대경로 맵핑 체계를 구축하여 환경 종속 오류를 영구 제거.
또한 정적 코드 분석 도구인 SpotBugs를 빌드 파이프라인에 통합하여 잠재적 취약점 6건을 선제 패치하고 해외 비정상 IP 차단 인터셉터를 자체 구축하여 보안성 대폭 강화.