박 상 우
문제를 정의하고, 비즈니스에 기반한 해결책을 모색하는 일을 즐기는 개발자입니다.
About Me
Introduction
비즈니스 요구사항을 기반으로 팀의 성과를 극대화하고, 구조적인 접근을 통해 문제를 해결하는 일을 즐깁니다.
Floatic의 초기 멤버로 합류하여, 시리즈 Pre-A 단계부터 LX-Pantos PoC 프로젝트를 성공적으로 수행하며 회사의 프로덕트를 수익 창출이 가능한 비즈니스 모델로 성장시키는 데 기여했습니다. 현재는 시리즈 A 투자 유치를 준비하고 있으며, 이를 위해 LX-Pantos 서비스 도입과 다양한 고객사 요구를 반영한 프로젝트를 진행 중입니다. 특히, 기존 서버 아키텍처를 리팩토링하고 성능 최적화를 통해 서비스의 안정성과 확장성을 강화하고 있습니다.
저는 팀의 목표와 비전을 이해하고, 문제를 구조적으로 분석하여 실질적인 해결책을 제시함으로써 팀과 조직의 성과를 높이는 데 가치를 두고 있습니다.
Contacts
- Email | tkddnsos@gmail.com
- Github | https://github.com/upswp
Floatic | Back-end Developer
Floatic 플랫폼팀에서 백엔드 개발을 담당하며, 로봇 IoT 통합 및 외부 시스템과의 안정적인 통신을 위한 서버 개발과 AWS 기반 DevOps 환경 구축을 중심으로 작업을 진행하고 있습니다.
현재는 로봇과 서버 간 연동을 테스트하기 위한 테스트베드 서버 개발과 사내 시스템 확장 및 최적화를 목표로 다양한 프로젝트를 수행 중입니다. Agile 방식을 적극 활용하여 2주 단위 스프린트와 데일리 스크럼을 통해 팀 협업 및 프로젝트 관리 효율성을 극대화하고 있습니다. 또한, 테스트 커버리지 80% 이상을 유지하여 높은 코드 품질과 안정성을 보장하고 있습니다.
Stack :
- Backend:
- Kotlin, Spring Boot, JUnit 5, Mockito
- RDBMS (MySQL), JPA, QueryDSL
- GraphQL, Kafka, ElasticSearch
- Frontend & Language:
- TypeScript
- Containerization & Orchestration:
- Docker, Docker Compose, AWS EKS (Kubernetes), AWS ECS
- Cloud & Database:
- AWS RDS, AWS DynamoDB, AWS IoT Core
- CI/CD & DevOps:
- AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, AWS CodeDeploy
- Aqua Security for container scanning and security
LX-Pantos Floware
실도입 및 운영
24.11 ~ 진행중
- 추가 기능 개발: LX-Pantos 환경에 적합한 Floware 기능을 설계 및 구현하여 서비스 확장성을 강화.
- 사용자 요청에 따라 맞춤형 기능을 추가하여 다양한 고객 요구를 충족.
- 로봇 운영에 필요한 실시간 데이터 처리 및 분석 기능을 추가해 작업 효율성 개선.
- On-Premise 환경 이관 작업:
- 기존의 클라우드 중심 아키텍처를 물리적 서버 환경으로 이전하여 안정성을 확보.
- 로봇 실사용을 통한 대용량 트래픽 처리:
- 실물 로봇 운영 테스트에서 발생하는 대규모 트래픽 처리 환경 구축.
- Kafka 및 Redis를 활용한 트래픽 분산 처리로 데이터 손실 없이 안정적인 운영 보장.
- 성과:
- On-Premise 환경 도입 후 안정적인 시스템 운영을 통해 장애 발생률 15% 감소.
- 실시간 데이터 처리 속도를 20% 개선하여 로봇 작업 처리 시간을 단축.
MSA 아키텍처 개선
24.10 ~ 진행중
- MSA 서비스 흐름 통합 관리 아키텍처 개선:
- 기존에 MSA로 분리된 각 서비스를 유형별로 통합 관리할 수 있는 중앙 관리 아키텍처를 설계 및 구현.
- 서비스 간 의존도를 낮추고 독립적인 배포 및 유지보수가 가능하도록 아키텍처를 최적화.
- GraphQL을 활용한 단일 진입점(API Gateway) 설계를 통해 다양한 서비스 데이터를 효율적으로 관리 및 제공.
- 고객 요구사항 및 커스터마이징 기능 개선:
- 고객사별 요구사항을 충족하기 위한 유연한 설정 관리 및 서비스 커스터마이징 기능 추가.
- 설정 기반의 확장성 높은 아키텍처를 구현하여 새로운 고객 요구사항에 대한 대응 속도 향상.
- 서비스 기능 확장 시 고객사의 도메인별 특성을 반영할 수 있는 맞춤형 구성 지원.
- 성과:
- 통합 관리 아키텍처 도입으로 운영 효율성을 30% 개선.
- 고객 맞춤형 커스터마이징 기능으로 신규 고객사의 서비스 도입 기간을 20% 단축.
- MSA 환경에서의 중복 서비스 로직 제거로 유지보수 비용 절감.
Floware WMS SDK
24.08 ~ 24.10
- 기존의 API 연동으로 진행되는 서비스를 SDK 서비스 제공을 위해 Kotlin, TypeScript를 기준으로 개발
- 가상의 WMS 서버를 설계후 Core Service와 SDK, Test WMS Serve를 연동하여 테스트 진행
Playwright 기반 E2E 테스트 환경 구축
24.07 ~ 24.08
- Playwright를 활용한 E2E 테스트 환경을 설계하고 전체 서비스 진행을 위해 모노레포로 설계
- 각 도메인별 테스트부터 하나의 프로덕트 개념의 통합 테스트 개발
Floatic BackOffice
24.05 ~ 24.06
B2B 사업 자산 관리 시스템 설계 및 개발
- 프로젝트 개요:
- Floatic B2B 비즈니스 운영을 지원하기 위해 계정, 로봇, 운영 데이터 등 다양한 자산을 체계적으로 관리할 수 있는 BackOffice 시스템을 설계 및 구축.
주요 기여 및 성과
- 자산 관리 시스템 설계 및 구현:
- B2B 사업 운영에 필요한 계정, 로봇 등 기본 정보와 운영 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 자산 관리 시스템 개발.
- 데이터 구조 설계 및 연동 API 개발을 통해 자산 추가, 수정, 삭제와 같은 주요 기능을 구현.
- 운영 효율성 강화:
- 사용자가 직관적으로 데이터를 관리할 수 있도록 최적화된 UI/UX 요구사항 반영.
- 대규모 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 데이터베이스 모델링과 쿼리 최적화 수행.
- 성과:
- 자산 관리의 효율성을 높이고, 데이터 처리 속도와 정확도를 개선하여 B2B 비즈니스 운영을 지원.
- 기존의 수작업 중심 자산 관리 방식에서 디지털화된 관리 시스템으로 전환하며 생산성을 향상.
Monolithic 서버환경을 MSA 환경으로 전환
24.03 ~ 24.05
- MSA 전환 및 확장 가능 아키텍처 구축:
- Monolithic 환경에서 MSA(Microservices Architecture)로 전환하여 플랫폼의 유연성과 확장성을 대폭 향상.
- 고객사별 요구사항 및 기존 플랫폼 솔루션과의 조화를 고려해 도메인 중심 설계(DDD)를 기반으로 한 핵사고날 아키텍처를 도입.
- 각 서비스 간 독립성과 고가용성을 확보하기 위해 데이터 분리 및 API 통합 전략을 설계.
- Spring Security 기반 인증/인가 분리:
- Spring Security를 활용하여 인증(Authorization)과 인가(Authentication)를 독립적으로 분리.
- Gateway 역할을 수행하는 보안 서버를 구축하여 각 서비스 모듈의 보안성을 강화.
- 인증/인가 서버를 모노레포(Monorepo) 구조로 관리하여 개발과 배포의 효율성을 극대화.
- 기술적 도전과 해결:
- 기존의 Monolithic 시스템을 분석하여 서비스 간 의존성을 최소화하고 MSA로 전환 중 발생 가능한 데이터 일관성 문제를 해결.
- Redis와 Kafka를 활용한 이벤트 기반 데이터 동기화로 MSA 환경에서의 트랜잭션 관리를 최적화.
- Kubernetes 환경에서의 CI/CD 파이프라인을 설정해 자동 배포 및 롤백 전략을 도입.
- 성과:
- 서비스 모듈 간 독립 배포를 가능하게 하여 시스템 업데이트 속도 25% 개선.
- 고객사 요구사항에 맞춘 맞춤형 MSA 구성으로 신규 고객사 도입률 증가.
Floatic on-premise
24.01 ~ 24.02
물류센터의 특성을 고려한 내부망을 기준으로 서비스 환경 구축 작업 진행
- 로봇과의 연동 시스템 구축 및 테스트 진행
- Docker를 이용한 서비스 환경 구축
- Docker Compose를 활용하여 Floatic 플랫폼팀 프로덕트를 관리
LX Pantos
PoC Project
23.09 ~ 23.12
단기간 내 성공적으로 완료된 고객사 맞춤형 PoC 프로젝트
- 프로젝트 개요:
- Floatic 플랫폼팀의 주요 기능을 고객사의 실제 업무 환경에서 검증하기 위한 PoC(Proof of Concept) 프로젝트로, 제한된 기간 내 다양한 요구사항을 신속하게 반영하여 성공적으로 완료.
주요 기여 및 성과
- 단기간 프로젝트 관리 및 운영:
- 3개월이라는 짧은 기간 동안 Agile 방식을 적용하여 개발 및 운영 프로세스를 체계적으로 관리.
- 고객사의 요구사항을 우선순위에 따라 분류하고 신속히 대응하여 개발 진행.
- 고객사 요청사항 반영:
- 다양한 고객사 맞춤형 기능 개발 및 변경사항을 즉각적으로 반영.
- Monolithic 기반 서버 환경에서 고객사의 업무 흐름과 최적화된 서비스 아키텍처를 설계.
- 성과:
- PoC 프로젝트를 성공적으로 마무리하며, 고객사와의 신뢰를 구축하고 Floatic 플랫폼의 실제 운영 가능성을 입증.
- 요구사항 처리 속도를 대폭 향상하여 고객사 만족도를 높이고 프로젝트 기한을 준수.
기술 스택 및 접근 방식
- Monolithic 기반 설계:
- 단일 서버 환경에서 빠르게 요구사항을 처리할 수 있도록 최적화된 아키텍처를 개발 및 운영.
- Agile 방식 적용:
- 짧은 스프린트를 기반으로 요구사항 분석, 개발, QA를 반복적으로 수행하여 일정 내 모든 기능 제공.
Floatic LENS
(물류센터 모니터링 시스템)
23.05 ~ 23.09
B2B Flody 로봇 작업 및 물류센터 운영 현황을 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템 설계 및 구현
- 프로젝트 개요:
- 기존 Admin-console의 상위 버전으로 B2B Flody 로봇의 작업 현황과 물류센터 운영 데이터를 실시간으로 관리 및 시각화하는 Floatic LENS 시스템 개발.
- 물류센터 환경에 적합한 보안과 성능을 갖춘 Spring Security 기반 보안 서버를 설계 및 구축.
주요 기여 및 성과
- 실시간 물류센터 모니터링 기능 개발:
- Dashboard: 물류센터 작업 현황을 실시간으로 모니터링할 수 있는 대시보드 개발.
- Viewer: 로봇의 실시간 상태와 작업 진행 상황을 시각화하는 Viewer 개발.
- WorkList: 로봇의 작업 데이터를 통계적으로 가공하여 효율적으로 표시하는 WorkList 기능 구현.
- 데이터 처리 및 시각화:
- BFF (Backend for Frontend) 서버 구축:
- WMS의 실시간 데이터를 연산 처리하고, 클라이언트 요청에 최적화된 데이터를 변환 및 제공.
- 일정 기간의 통계 데이터를 시각적으로 표현하여 운영 효율성 강화.
- GraphQL 및 Kafka 기반 데이터 흐름 설계:
- 대규모 실시간 데이터 처리와 메시징 시스템을 통해 빠르고 안정적인 데이터 제공.
- 보안 및 시스템 안정성 강화:
- MSA 환경에서 다양한 서비스의 보안을 책임질 Spring Security 기반 인증/인가 서버 설계 및 구축.
- Spring 3.0 버전을 활용하여 최신 보안 표준에 부합하는 보안 서버 개발.
- 보안 서버가 각 MSA 서비스의 Gateway 역할을 수행하며, 서비스 간 데이터 보호를 강화.
성과
- 실시간 모니터링 개선: 물류센터와 로봇 작업 현황을 한눈에 파악할 수 있는 시스템으로 운영 효율성을 극대화.
- 보안 강화: MSA 환경에 최적화된 인증/인가 시스템 구축으로 데이터 보호와 서비스 안정성 확보.
- 데이터 처리 최적화: Kafka 기반 메시징과 GraphQL 활용으로 데이터 처리 성능을 향상하여 사용자 요청에 빠르게 대응.
“사내 테스트베드”
서버 구축 및 설계
22.10 ~ 22.11
가상 OMS 설계 및 로봇 운영 테스트 환경 구축
- 프로젝트 개요:
- 사내 테스트베드에서 사용할 가상 OMS(Order Management System)를 설계하고, 이를 기반으로 실제 로봇과의 연동 테스트를 수행하기 위한 서버를 개발 및 운영.
- 주요 기여:
- 가상 주문 데이터 생성 및 연동:
- 랜덤으로 생성되는 N명의 주문 데이터를 기반으로 로봇에게 오더를 전달하는 프로그램 설계 및 구현.
- 실사용 환경을 시뮬레이션하여 로봇의 작업 처리 정확성과 효율성을 검증.
- 피킹 알고리즘 개발:
- 오더피킹, 총량피킹, 소분피킹 등 다양한 피킹 방식을 알고리즘화하여 구현.
- 각 피킹 방식에 대한 테스트를 진행하며 최적화 작업 수행.
- Agile 개발 방식 적용:
- 2주 스프린트 주기로 개발을 진행하여 빠른 피드백과 반복적인 개선 작업을 수행.
- 성과:
- OMS 테스트베드 구축으로 실제 로봇 운영 환경에서의 문제를 사전에 발견하고 해결.
- 피킹 알고리즘 최적화로 로봇의 작업 처리 시간과 정확도를 향상.
- 테스트 환경에서 발생 가능한 예외 상황을 시뮬레이션하여 시스템의 안정성과 신뢰성을 확보.
살다의 메인 서비스인 “잘살아보세" 서비스 담당인 “App-Solution” 파트에서 “Backend”를 담당하며 Agile 방식의 프로세스 기반으로 개발을 진행하며 빠른 업무환경속에서 성과중심의 개발을 했습니다.
Stack : Kotlin , Spring Boot,Spring Data JPA, MySQL, QueryDSL, Redis, JUnit5, AWS, Docker, Swagger
”잘살아보세”
리텐션 프로젝트 진행
22.07 ~ 22.08
Agile 프로세스를 기반으로 사용자 리텐션을 강화하기 위한 Restful API 서버 개발
- 프로젝트 개요:
- "잘살아보세" 서비스의 사용자 확보 및 리텐션을 목표로 Agile 방식으로 진행된 프로젝트.
- 확장성과 유지보수성을 고려하여 Restful API 서버를 설계 및 개발.
- 역할 및 주요 기여:
- Agile 프로세스 적용:
- 2주 단위의 스프린트 기반으로 개발을 진행하며, 서비스 기획 단계부터 API 설계 및 테스트까지 전 과정에 참여.
- QA 및 이슈 대응:
- QA 과정에서 발생한 주요 이슈를 빠르게 처리하여 제품 품질을 유지.
- 코드 리뷰를 통해 팀원들과 협업하며 코드의 적합성과 효율성을 개선.
- 성과:
- 사용자 리텐션 강화를 위한 핵심 기능 추가 및 최적화를 통해 서비스 재방문율 증가.
- Agile 기반 개발로 인한 배포 주기 단축과 기능 출시 속도 향상.
- 코드 리뷰 및 QA 대응 프로세스 강화로 프로젝트의 안정성과 품질 확보.
Refactoring “잘살아보세” 서비스 레이어 개선
22.03 ~ 22.05
수년간 축적된 레거시를 분석하고, 도메인 중심 설계(DDD)를 기반으로 유지보수성과 확장성을 강화
- 레거시 분석 및 문제 진단:
- 아파트 서비스의 특성상 다양한 권한 및 이해관계로 인해 발생한 복잡한 기능의 누적을 분석.
- 팀원들과 협업하여 생산성 저하와 장애 빈도의 원인을 도출하기 위해 다양한 운영 데이터를 수집하고 시스템 성능 지표를 기반으로 문제점을 파악.
- 개선 전략 수립 및 실행:
- 여러 차례의 팀 미팅을 통해 레거시의 복잡한 의존성을 분리하고, 도메인 중심 설계(DDD)를 도입하여 서비스 모듈화를 진행.
- 담당자를 명확히 지정하고 작업 단위를 세분화하여 효율적으로 개선 작업을 진행.
- 성과:
- 도메인별 명확한 역할 정의를 통해 팀 간 협업 효율성을 크게 향상.
- 시스템 장애 발생 빈도를 25% 이상 감소시키며 서비스 안정성 강화.
TPMN의 메인 서비스인 광고 중계 플랫폼 서비스의 레거시 코드를 수정하는 작업과 수동으로 월마다 진행되는 정산서비스를 작업하는 자동화 시스템으로 바꾸는 프로젝트를 진행했습니다.
Stack : Java, Spring , Mybatis, MySQL, JSP, GCP, SVN
STATs 정산 프로그램 개발
21.07 ~ 21.08
정산 자동화 시스템 구축으로 효율성 극대화
- 기존 레거시 분석 및 설계: 수동으로 처리되던 정산 프로세스를 분석하여 각 단계 간의 관계를 명확히 파악하고, 이를 기반으로 정산 시스템의 아키텍처를 설계.
- 유효성 검사 모듈화: 정산 프로세스 내 발생하는 유효성 검사를 개별 기능 단위로 분리하여 처리. 단계별 오류 확인과 수정이 가능하도록 유연성을 확보.
- 자동화 및 속도 개선:
- 정산 작업을 자동화하여 기존 3~4일 소요되던 작업 시간을 2시간으로 단축.
- 데이터 처리 속도와 정확도를 향상시키며, 사용자 오류 발생률 감소.
- 성과:
- 수동 작업 시간 단축으로 생산성 80% 이상 향상.
- 정산 처리 속도 증가로 시스템 가동률 개선 및 사용자 만족도 상승.
STATs 프로그램 유지보수
21.06 ~ 21.11
유지보수성과 확장성을 고려한 시스템 구조 개선
- 레거시 개선 및 재구성:
- 기존의 비효율적인 레거시 코드를 개선하여 MVC 패턴에 기반한 모듈화된 아키텍처로 전환.
- 데이터 처리 및 유효성 검증을 위한 DTO(Data Transfer Object) 설계를 도입하여 HashMap 중심의 비효율적인 구조를 대체.
- Validation 체계화:
- 데이터 유효성 검증 프로세스를 표준화하여 시스템 안정성을 강화.
- 유지보수 중 발생하는 오류를 사전에 방지할 수 있는 검증 로직을 추가.
- 성과:
- 유지보수 비용 절감 및 신규 기능 추가에 필요한 개발 시간 단축.
- 기존 레거시 환경 대비 코드 품질 및 가독성 대폭 개선으로 팀 협업 효율성 증대.
Skills
Backend
- Java & Spring, Kotlin & Spring ,ORM(JPA, QueryDSL), Native Query(MyBatis) 기반의 개발 경험을 가지고 있습니다.
- 기존의 Http 통신을 GrapqhQL을 이용하여 전환한 경험을 가지고 있습니다.
- on-premise 환경구축을 위해 local 환경에서 기존의 서비스를 Docker Compose를 활용하여 운영한 경험이 있습니다.
- Monolithic 서버환경 개발부터 MSA로 전환하는 경험을 가지고 있어 다양한 환경에서 확장가능한 설계를 구현할 수 있습니다.
Database & SQL
- MySQL, MariaDB RDBMS 사용 경험이 있습니다.
- Flyway를 통한 Table Schema 버전 관리 경험을 가지고 있습니다.
Tools & Work flow & Documentation.
- Jira를 통한 스프린트, 작업 단위 관리, 진행 경험을 가지고 있습니다.
- Git + GitKraken를 사용한 Git-flow 사용 경험을 가지고 있습니다.
- Github, Gitlab 사용 경험을 가지고 있습니다.
- RestDocs와 Swagger 를 이용한 API 문서화 경험을 가지고 있습니다.
Education
삼성 청년 SW 아카데미 4 기 (삼성전자)
2020.07. ~ 2021.06
SW 필수 지식 및 알고리즘 중심의 몰입형 코딩 교육을 바탕으로 실전 SW 프로젝트 수행
한남대학교 컴퓨터통신무인기술학과 학사
2016.03 ~ 2020.08
2016 ~ 2020 전액 장학금
Experience
한남대학교 컴파일러 전공봉사
2019.11 ~ 2019.12
- 컴퓨터과학 기초 이론 학습지도
한남대학교 인공지능 전공봉사
2019.10 ~ 2019.11
- 인공지능 관련 학습지도 및 전공교육
한국장학재단 대학생 재능봉사활동
2019, 2018년 참여
- 대학전공관련 학습지도 , 진로지도 및 고민상담
월드프렌즈 ICT 봉사단 (NIA 한국정보화진흥원)
- 아프리카 가나 파견 / 웹페이지 교육봉사활동
대한민국 육군 1사단 수색대대 전문하사
2017.07 ~ 2017.08
2012.11 ~ 2015.02
Patent right
KR 10-2020-0094961
발행일: 2020년 10월 8일