기본정보 입니다.
학습과 프로젝트에서 다뤄본 기술 스택입니다.
Spring MVC 기반의 REST API 구현과 기본적인 계층형 구조 설계를 학습하고 프로젝트에 적용.
모듈·컨트롤러·서비스 구조를 활용해 Node.js 기반 API를 구성하고 학습 중.
이미지와 컨테이너의 기본 개념을 이해하고, 개발 환경 구성 및 Docker Compose 활용을 학습 중.
파일 시스템과 권한, 쉘 명령어를 익히며 개발·배포 환경을 다루는 방법을 학습 중.
전공 수업에서 RAG 기반 챗봇을 구현하며 문서 검색과 응답 생성 흐름을 학습.
컴포넌트 기반 UI 구성과 상태 변화에 따른 화면 렌더링을 프로젝트에서 경험.
시맨틱 태그와 문서 구조를 이해하며, 읽기 쉽고 유지보수하기 좋은 마크업을 작성.
유틸리티 클래스를 중심으로 반응형 레이아웃과 일관된 UI를 구성.
기술적 한계를 극복하고 완성도 높은 사용자 경험을 위해 직접 고민하고 제작한 주요 프로젝트입니다.
2026.02 - 2024.04 (아키텍처 설계, 백엔드 전체 개발)
동기식 이미지 업로드 시 발생하는 서버 메모리 병목 현상과 클라이언트 대기 지연을 근본적으로 극복하기 위해 설계한 고성능 처리 서버입니다. NestJS와 BullMQ(Redis 기반)를 연동해 요청 수신과 연산을 즉시 분리하여 대규모 트래픽 분산과 안전성 극대화를 달성했습니다.
2024.09 - 2024.12 (풀스택 개발 및 배포 완료)
사용자들이 복잡한 설치 없이 브라우저 환경에서 쉽고 빠르게 모여 소통할 수 있는 실시간 멀티플레이 웹 보드게임 서비스입니다. Socket.io와 Redis 인메모리 데이터베이스의 캐싱 메커니즘을 융합하여 밀리초(ms) 단위의 반응 속도를 가진 신뢰성 높은 실시간 동기화 상태 머신을 완성했습니다.
2025.03 - 2025.08 (파이프라인 구축 및 프론트엔드 최적화)
인공지능 모델(LLM)의 고질적 한계인 환각을 억제하고 신뢰성 높은 최신 사내/학업 가이드북 규정을 정답으로 반환하도록 설계된 RAG(검색 증강 생성) 챗봇입니다. 내부 문서를 토큰화한 뒤 벡터 데이터베이스화(FAISS)하여 고유 지식 범위 내에서 엄격하게 증명 가능한 출처 기반의 정답을 추론합니다.