개발 인원: BE 2인, AOS 1인, 풀스택 1인
개발 기간: 2025. 06. ~ 2025. 06. (2주)
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🍚 서비스 소개

전북잇다는 전북특별자치도의 향토음식을 중심으로 한 맞춤형 여행 AI 큐레이션 모바일 앱입니다. 단순한 맛집 추천 서비스가 아닌, 사용자가 원하는 음식과 지역을 선택하면 AI가 최적의 여행 동선을 고려한 맞춤 맞로드 코스를 자동으로 생성해주는 서비스입니다. 스탬프 수집과 인증 기능을 통해 게임적 요소를 더해 사용자의 지속적인 참여와 전북 향토음식 문화 체험을 유도합니다.

👤 담당 역할

• 백엔드 설계 및 개발 (기여도 30%)
  • Spring Boot 기반 REST API 아키텍처 설계 및 개발
• JWT 구현
  • JWT 토큰 생성, 검증, 갱신 로직 구현
  • JWT 토큰 기반 사용자 인증/인가 시스템 설계
  • Spring Security와 JWT 연동을 통한 보안 강화

• Android 개발 (기여도 40%)
  • 회원가입, 로그인
  • 식당/코스 북마크
  • 스탬프 수집 및 필터링
  • 메인 화면, 향토음식 소개 기능

⚙️ 개발 환경

아키텍처 구성도

주요 기술 선정 이유

Android Hilt

• 복잡한 의존성 관리와 팀 협업 효율성을 위해 선택. Repository, ViewModel 간 자동 주입으로 코드 결합도를 낮추고 테스트 용이성 확보.

DataStore

• 사용자 토큰 및 설정 정보 저장을 위해 선택. SharedPreferences 대신 Flow 기반 비동기 처리와 타입 안전성을 제공하여 안정적인 로컬 데이터 관리.

Docker+Railway

• 컨테이너화된 배포 환경 구축을 위해 선택. GitHub Actions와 연동한 CI/CD 파이프라인으로 코드 변경 시 자동 빌드 및 배포 구현.

AWS S3

• 사용자 업로드 이미지 저장을 위해 선택. 안정적인 클라우드 스토리지로 대용량 이미지 파일 관리와 CDN을 통한 빠른 로딩 속도 제공.

주요 기능 및 목업

성과

팀 성과

• 기획부터 개발, 배포까지 2주 만에 완성도 있는 앱 개발
• 단순 맛집 추천이 아닌 '맛로드 코스' 자동 생성으로 새로운 가치 창출
• 공공데이터 API 연동 및 AI 큐레이션 기능까지 구현한 풀스택 서비스

개인 기여

• Spring Security 기반 JWT 인증/인가 시스템 설계 및 구현
  • JWT 토큰 생성, 검증, 블랙리스트 관리 로직 구현
  • Spring Security FilterChain과 연동한 커스텀 JWT 인증 필터 개발
• DataStore를 활용한 로컬 데이터 관리 시스템 구현
• Android Hilt 의존성 주입으로 모듈화된 아키텍처 구축
  • 의존성 주입을 통한 코드 유지보수성 향상
• 백엔드 개발 경험을 바탕으로 서버-클라이언트 간 원활한 API 연동

회고

• 스탬프 수집 기능에서 실시간 필터링과 진행률 계산 로직을 구현하면서, 사용자 인터페이스에서의 상태 관리와 데이터 동기화의 중요성을 깨달을 수 있었습니다.
• 팀원의 제안으로 Android Hilt를 도입해보면서, 처음에는 복잡해 보였지만 Repository와 ViewModel의 의존성 관리가 자동화되어 코드가 훨씬 깔끔해지는 것을 경험할 수 있었습니다.
• 처음으로 Spring Security와 JWT를 연동한 보안 시스템 구현에 도전하면서 인증 필터 체인과 토큰 검증 로직을 이해하는 과정에서, 웹 보안의 핵심 원리와 인증/인가 시스템에 대한 이해를 얻을 수 있었습니다.
• 백엔드를 담당했다가 이후 Android 개발로 역할을 전환하면서 다소 혼란이 있을 뻔했지만, 서버와 클라이언트 간의 데이터 흐름을 완전히 이해하게 되어 API 설계와 연동에서 더 나은 결과를 낼 수 있었습니다.

Detail

1. Hilt 의존성 주입을 통한 모듈화 아키텍처 구축

이전 프로젝트에서는 Fragment에서 직접 Repository를 생성하고 ViewModel에 전달하는 방식으로 구현했으나, 객체 생성과 의존성 관리가 복잡해지는 문제가 발생했습니다.
이를 해결하기 위해 Hilt 의존성 주입 프레임워크를 도입하여 NetworkModule, ApiModule, DataStoreModule로 계층을 분리했습니다. @Singleton 어노테이션으로 AuthRepository와 StampRepository의 생명주기를 관리하고, @HiltViewModel과 @AndroidEntryPoint를 통해 자동 주입을 구현했습니다. 결과적으로 각 컴포넌트가 필요한 의존성만 주입받아 코드 결합도가 현저히 낮아지고, 개발 효율성이 향상되었습니다.

2. 커스텀 Interceptor를 활용한 API 인증 오류 해결

개발 중 자체 서버 API 호출 시 403 Forbidden 오류가 지속적으로 발생하는 문제에 직면했습니다. 모든 API 요청에 JWT 토큰이 포함되지 않아 서버에서 인증되지 않은 요청으로 처리되었으며, 동시에 공공데이터 API에는 토큰이 불필요한 상황이었습니다.
이를 해결하기 위해 OkHttp의 AuthInterceptor를 구현하여 요청 경로를 분석해 자동으로 토큰을 추가하는 시스템을 구축했습니다. excludedPaths로 로그인/회원가입 경로를 제외하고, 나머지 요청에는 DataStore에서 JWT 토큰을 조회해 "Bearer" 헤더를 자동으로 추가하도록 구현했습니다. 결과적으로 403 오류가 완전히 해결되었으며, 개발자가 매번 수동으로 토큰을 관리할 필요가 없어져 개발 효율성이 크게 향상되었습니다.

개발 인원: BE 3인, AOS 3인
개발 기간: 2025. 04. ~ 2025. 05. (6주)
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🩺️ 서비스 소개

요양보호사들의 아날로그 방식 수기 기록과 비표준화된 커뮤니케이션 문제를 해결하기 위해 개발된 디지털 요양 기록 비서 서비스입니다.
음성 인식, OCR, 건강 상태 측정, AI 리포트 등의 기능을 통해 요양 기록 과정을 디지털화하여 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 요양 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다.

👤 담당 역할

• 팀장
• 백엔드 개발 (기여도 52%)
  • JPA를 활용한 도메인 모델링
  • PostgreSQL 데이터베이스 연동
  • Spring Boot 기반 REST API 설계 및 개발
• OCR 시스템 구축 (기여도 100%)
  • FastAPI 기반 OCR 서버 개발
  • Naver CLOVA API 연동을 통한 일정표 텍스트 추출 기능 구현
• AI 데이터 수집 및 전처리 (기여도 90%)
  • AI 리포트 생성을 위한 데이터 생성 및 전처리
• 프로젝트 최종 발표 

⚙️ 개발 환경

아키텍처 구성도

주요 기술 선정 이유

Spring Boot

• RESTful API 개발에 검증된 프레임워크로, JPA를 통한 복잡한 도메인 모델링과 PostgreSQL 연동이 용이. 또한 팀원들의 기술 숙련도와 풍부한 생태계를 고려해 안정적인 백엔드 구축이 가능.

FastAPI

• OCR과 AI 데이터 처리를 위한 Python 기반 서비스가 필요했고, FastAPI는 높은 성능과 자동 API 문서화 기능을 제공해 Spring Boot 메인 서버와의 연동을 효율적으로 구현할 수 있음.

PostgreSQL

• 건강 데이터의 복잡한 집계 쿼리와 시계열 분석에 MySQL보다 적합하고, 다중 사용자 환경에서의 동시성 처리가 우수. 추후 요양원 확장과 대용량 건강 데이터 처리를 고려해 선택.

Redis

• 건강 데이터 수치 계산 후 사애적인 상태(높음/보통/낮음)를 화면에 진입할 때마다 일일이 계산하지 않도록, 측정 시에만 캐싱해 두고 이용.

주요 기능 및 목업

성과

팀 성과

• 요양보호사 현직자 인터뷰를 통해 수기 작업의 비효율성과 소통 문제 파악
• STT(음성 인식) 기반 일지 작성 기능 안정화
  • 실시간 스트리밍 음성 인식에 캐싱 매커니즘과 비속어 필터링을 적용
  • 중복 발화 방지 처리로 데이터 신뢰성 확보
• AI 주간 리포트 자동화 성공
  • Mistral 7B, LoRA 기반 최적화와 프롬프트 설계를 통해 건강 데이터 및 활동 내역의 요약 보고서를 자동 생성

개인 기여

• AI 모델 학습용 건강 데이터 직접 생성 및 전처리
  • 건강 지표별 정상 범위 정의 및 변화 패턴 감지 로직 개발
• FastAPI 기반 OCR 시스템 구축 및 Spring Boot와의 연동 아키텍처 설계
• OCR 기능 인식 정확도 약 84% 향상 (Google Vision → Naver CLOVA)
• JPA N+1 문제를 로그 분석으로 발견하고 @BatchSize로 해결 (쿼리 21개→3개)
• Spring Boot 기반 REST API 설계 및 구현 (일정표, 일지, 측정 기능 중심)
• AWS S3 이미지 업로드 구현 (모바일 서비스에 맞춘 리사이징 로직으로 스토리지 비용 절약 및 전송 속도 향상)

회고

• 전체적인 일정 관리를 위해서는 팀원 개개인의 현황 공유가 정확해야 한다는 것을 느꼈습니다. 팀장으로서 전반적인 진행 상황을 파악하고 역할 조정을 결정할 필요를 느꼈습니다. (업무 재분배 및 우선순위 부여 등)
• 백엔드 개발자로서 Spring 서버 위주로만 구현해 왔는데, FastAPI 및 외부 서비스와 연동하는 등의 새로운 시도를 해 볼 수 있었습니다. 이 과정에서 생긴 인프라 문제를 직접 포착하여 해결하기도 했습니다. (docker-compose port값 이슈)
• AI 영역의 경우, 모델 학습에 필요한 데이터를 직접 생성하고 그 유효성을 위해 전처리를 담당함으로써 다양한 상황적 요소를 고려할 수 있는 기회가 되었습니다.
• ResponseCode, ResponseDTO, ApiResult를 통해 예외처리와 응답 구조를 통일한 결과, 이후 수정이 수월해졌고 프론트엔드에서도 다양한 상황에 대응할 수 있게 되어 유지보수 가능한 코드의 중요성을 깨달았습니다.

Detail

1. AI 건강 리포트 생성 모델을 학습시키기 위한 데이터 생성

초기에는 건강 데이터 학습용 샘플을 단순한 랜덤 값으로 생성했으나, 실제 건강 지표의 변화 패턴과 차이가 커서 모델 성능이 저하되는 문제가 발생했습니다. 이에 건강 지표의 일반적인 변동 특성을 고려하여 지표별 정상 변동 범위를 정의하고, 확률 기반 패턴 생성 로직을 구현했습니다. 체지방률은 정상 변동의 2.5배, 심박수는 2.0배 이상 차이 시 특이점으로 감지하는 임계값을 설정하였고, 급변(30%), 추세(50%), 변동성(20%) 패턴을 현실적인 확률로 분배하여 적용한 결과, 생성된 데이터의 의학적 타당성이 크게 향상되어 보다 정확한 건강 리포트 기능 구현이 가능해졌습니다.

2. OCR 기능 인식 정확도 향상

초기에는 Google Vision OCR 기술을 활용하여 선과 칸, 텍스트를 위치에 기반하여 인식하는 로직을 일일이 생성했습니다. 그러나 시간 및 클라이언트(요양 대상)의 이름을 잘못 인식하는 문제, 스케줄을 다수 누락시키는 문제가 발생하였고, 50개 중 5개 일정만이 정상적으로 등록되었습니다. 이에 Naver CLOVA OCR을 적용하여 표를 먼저 인식하도록 하였고, 이후 인식된 텍스트를 파싱하여 JSON으로 구조화한 결과, 50개 중 47개 일정이 정상적으로 등록되어 정확도가 약 84% 상승했습니다. 미인식된 소수의 일정 또한 사진상의 빛반사나 흔들림 등에 의한 것으로, 일반적인 촬영 상태로는 인식률이 100%에 달하는 결과를 보였습니다.

개발 인원: BE 3인, AOS 3인
개발 기간: 2025. 02. ~ 2025. 04. (6주)
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📚 서비스 소개

블록체인과 IPFS 기술을 활용하여 강의 콘텐츠의 위변조를 방지하고, 신뢰 가능한 수료증을 발급하는 디지털 교육 플랫폼입니다.
기존 중앙화된 교육 플랫폼의 불투명한 수익 분배와 콘텐츠 보안 문제를 해결하기 위해 스마트 컨트랙트를 통한 자동 정산 시스템과 P2P 강의 거래를 지원하여 신뢰할 수 있는 온라인 교육 생태계를 구축합니다.

👤 담당 역할

• 팀장
• Android 앱 개발 (기여도 30%)
  • 사용자 인터페이스 설계 및 구현
  • Kotlin을 활용한 모바일 앱 전체 개발
• QR코드 시스템 (기여도 100%)
  • 수료증 검증을 위한 QR코드 생성 및 스캔 기능 개발
• IPFS 시스템 구현 (기여도 100%)
  • CID 기반 콘텐츠 관리 시스템 구축
  • 강의 자료 및 수료증 데이터의 IPFS 업로드/다운로드 기능 개발
• 프로젝트 최종 발표

⚙️ 개발 환경

아키텍처 구성도

주요 기술 선정 이유

Spring Boot

• RESTful API 서버 구축에 최적화되어 있고, Web3j와의 연동을 통해 블록체인 트랜잭션 처리가 용이.

MySQL

• 사용자, 강의, 수강 정보 등 관계형 데이터 저장에 적합하며, 팀원들의 기술 숙련도와 Docker 환경에서의 안정적인 운영을 고려해 선택.

Web3j

• Spring Boot와 블록체인(Polygon) 간의 연동을 위한 라이브러리로, 스마트 컨트랙트 배포 및 트랜잭션 처리를 안정적으로 구현 가능. Meta Transaction(ERC-2771) 구현에도 필수적.

Redis

• 블록체인 트랜잭션 처리 시 발생하는 네트워크 지연 문제를 해결하기 위한 캐싱 레이어로 활용. 그 결과 평균 응답시간 75.4% 감소와 처리량 284.0% 증가를 달성.

주요 기능 및 목업

성과

팀 성과

• Redis 캐싱 아키텍처 도입
  • 평균 응답시간 75.4% 감소, 처리량 284.0% 증가 등
• 사용자 경험 개선
  • Smart Contract · Relayer 구조 최적화 → 사용자의 가스 수수료 부담 해소
  • 다중 관리자 계정 운영 → 트랜잭션 병목 문제 대응

개인 기여

• QR코드 기반 수료증 검증 시스템 구현
• 강의 자료 및 수료증 정보의 무결성 보장을 위한 IPFS 로직 설계 및 구현
• 내용 기반 해시(CID) 특성을 활용한 중복 파일 자동 제거로 스토리지 비용 절약
• 사용자가 트랜잭션 처리 상태를 명확히 인지할 수 있도록 UX 개선
• 블록체인 트랜잭션 지연 문제를 파악하고 로딩 상태 관리 시스템 구현 (중복 거래 시도 방지)

회고

• 블록체인, 스마트 컨트랙트, IPFS 등 새로운 기술 영역에 도전하며 복잡한 기술일수록 더 깊이 있는 학습 경험을 얻을 수 있다는 점을 깨달았습니다. 초기 러닝 커브는 가팔랐지만, 새로운 기술 스택에 대한 적응력을 기를 수 있었습니다.
• 이전 프로젝트와 달리 안드로이드 개발을 담당하면서 서버-클라이언트 간 원활한 협업을 위해서는 명확한 API 문서화와 실시간 소통이 필수라는 점을 깨달았습니다. 백엔드 개발자 관점에서 명세서 작성과 변경사항 공유의 중요성을 체감할 수 있었습니다.
• 팀장으로서 일일 스크럼 운영과 업무 분배를 통해 개발과 매니징을 병행하는 리더십 경험을 쌓을 수 있었습니다. 팀원들의 진행 상황 파악과 일정 조율의 중요성을 깨달았습니다.
• 기술 선정의 중요성을 깨달았습니다. Polygon 기반으로 개발한 우리 팀과 Solana(Rust) 기반으로 개발한 다른 팀의 성능 차이를 비교하면서, 블록체인 플랫폼 선택이 사용자 경험에 미치는 영향력을 체감할 수 있었습니다.

Detail

1. Pinata에 강의 자료 및 수료증 정보 업로드

Pinata는 IPFS(InterPlanetary File System) 기반의 파일 저장 및 관리 서비스를 제공하는 플랫폼입니다.
파일이 중앙 서버가 아닌 P2P 네트워크에 저장되며, 러너스 서비스가 다운돼도 IPFS에 핀된 파일과 수료증 정보에는 접근이 가능합니다.

또한 파일의 위치가 아닌 내용에 기반한 해시값을 기준으로 URL이 생성됩니다.
따라서, 동일한 내용의 파일은 동일한 해시(CID)가 되기에 중복 저장이 되지 않아 스토리지를 절약할 수 있습니다.

2. 블록체인 중복거래 시도 방지

토큰 충전, 강의 구매 등의 이벤트로 거래가 발생하면, 블록체인 특성상 트랜잭션에 일정 시간이 소요됩니다.
작업이 완료되지 않은 채로 거래 버튼을 다시 클릭한다거나, 다른 화면으로 이동하여 거래를 시도하였을 시 서비스 이용에 혼란을 초래하는 바, 사용자가 직관적으로 거래 진행 중임을 인지하고 다른 화면으로 이동할 수 없도록 로딩 관리 시스템을 구현하였습니다.
로딩 중일 때에는 오버레이 애니메이션을 화면에 적용합니다.

개발 인원: BE 3인, AOS 3인
개발 기간: 2025. 01. ~ 2025. 02. (6주)
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☕️ 서비스 소개

조리 중 손을 사용할 수 없는 상황에서도 음성인식과 시각 자료를 통해 레시피를 열람할 수 있는 핸즈프리 조리 환경을 제공하는 스마트 레시피 앱입니다. 고급 검색 기능과 AI 기반 레시피 자동 변환 시스템을 통해 사용자 친화적인 요리 경험을 제공합니다.
또한 MediaPipe 기반 모션 인식 기능을 통해 손짓만으로도 앱을 조작할 수 있는 직관적인 인터랙션을 지원합니다.

👤 담당 역할

• 백엔드 개발 리드 (기여도 40%)
  • Spring Boot 기반 REST API 아키텍처 설계 및 개발
• 카카오 로그인 구현 (기여도 70%)
  • 모바일 앱의 백엔드 연동 부분 개발 참여
  • OAuth 2.0 기반 소셜 로그인 시스템 구축
• 모션 인식 시스템 (기여도 100%)
  • MediaPipe를 활용한 손동작 인식 기능 구현
• 프로젝트 중간, 최종 및 지역 발표

⚙️ 개발 환경

아키텍처 구성도

주요 기술 선정 이유

ElasticSearch

• 태소 분석, 초성 검색, 한영 자동 교정 등 고급 검색 기능 구현을 위해 선택. 일반 RDBMS로는 구현하기 어려운 복합적인 검색 조건을 효율적으로 처리 가능.

MediaPipe

• 초기 TensorFlow Lite를 통하여 모델 학습을 진행하였으나, 사용 현장을 고려하여 움직임 대신 특정 자세에 반응하도록 MediaPipe 선택.

GPT API

• PDF 형태의 레시피를 JSON으로 자동 변환하는 파이프라인 구축에 활용. 수작업으로는 시간이 많이 걸리는 레시피 데이터 구조화 작업을 자동화.

JPA

• 객체-관계 매핑을 통한 데이터베이스 접근 계층 추상화로, 복잡한 레시피 데이터 모델링을 효율적으로 처리. 또한 백엔드 초심자 팀원들에게 SQL 작성 부담 완화.

주요 기능 및 목업

성과

팀 성과

• SSAFY 프로젝트 우수상(2등) 수상
• ElasticSearch 검색 성능 개선 (샤드 분산 문제 해결)
• 레시피 업로드 속도 50% 향상 (청크 단위 분할 저장으로 최적화)

개인 기여

• '베스트 멤버' 상 수상 (협업 기여도 인정)
• OAuth 2.0 카카오 로그인 시스템 설계 (신규/기존 사용자 분기 처리)
• Spring Boot 기반 REST API 설계 및 구현 (로그인, 회원가입, 권한 관리, 주문)
• 카페 소음 환경을 고려해 MediaPipe 모션 인식 기능 기획 및 구현 (기존 기획에 없던 기능)

회고

• 백엔드 개발 리드 역할을 수행하며 팀원들의 질문에 답하기 위해 기술을 깊이 학습하고 문서화하는 과정에서 제 자신도 더 깊은 이해를 얻을 수 있었습니다. Spring Boot 경험이 부족한 상황에서도 팀을 이끌며 문제 해결 능력과 지속적인 학습 습관을 기를 수 있었습니다.
• 백엔드 개발자였지만 Android, MediaPipe 등 다양한 영역을 간접적으로 경험하며 풀스택적 사고와 전체적인 서비스 관점을 기를 수 있었습니다.
• 성적의 압박 없이 즐기며 개발한 결과 오히려 우수상과 사업성 있다는 평가를 받아, 팀워크를 기반으로 긍정적인 마음과 함께 임할 때 더 좋은 결과가 나온다는 점을 실감했습니다.
• 모션 인식, 음성 인식 등 새로운 기술들을 단순히 써보기 위함이 아닌 실제 조리 상황의 불편함을 해결하려는 목적으로 접근했을 때 더 의미 있는 결과물이 나왔습니다.

Detail

1. 모션 인식 기능 기획 및 구현

메뉴 제조 중 터치 방식으로 화면을 조작하기란 비효율적이라는 점을 감안하여 음성 인식 기능을 구현했지만, 현장 테스트 결과 소음 때문에 음성 인식이 잘 되지 않는다는 한계를 발견하였습니다. 이에 간단한 손동작만으로도 레시피 이전/다음 단계를 조회할 수 있도록 기존에 없던 기획을 추가하였고, MediaPipe를 활용하여 구현에 성공했습니다.

초기에는 TensorFlow Lite로 구체적인 동작 모델 학습을 진행하였지만, 빠른 전환이 필요하다는 판단 하에, 긴 움직임보다는 특정 자세를 인식하여 신속하고 정확하게 UI를 조작할 수 있게 했습니다.

2. API 문서화를 통한 협업 효율 개선

백엔드 개발자로서 처음으로 체계적인 API 명세서를 작성한 경험입니다. 전체 엔드포인트에 대한 상세 명세서 작성과 실시간 업데이트를 통해 프론트엔드 팀과의 협업 효율성을 크게 향상시켰고, 백엔드 구현 완료 전에도 연동 작업이 가능해졌습니다.

이후 프로젝트에서는 JWT 토큰 기반 인증을 도입하여 URI에서 userId가 노출되는 보안 문제를 해결했습니다.