- 2025/01 ~ 현재 : 이카운트 프론트엔드
- 2022/10 ~ 2024/11 : 티맥스 클라우드 프론트엔드 연구원
- 2022/08 ~ 2022/10 : 4차산업기술인재 - Web 1기
- 2022/03 ~ 2022/06 : (주)클래스 액트 인턴
- 2021/11 ~ 2022/09 : 42서울 카뎃
- 2021/03 ~ 2022/02 : 세종대학교 소프트웨어공학과 재학(복수전공)
- 2017/03 ~ 2022/02 : 세종대학교 바이오융합공학과 재학
TCP(Tmax Cloud Platform) IaaS는 기업의 프라이빗 클라우드 구축을 위한 인프라 가상화 솔루션입니다.
Infra부터 App까지, 클라우드 Full Stack을 패키지 형태로 제공하여
클라우드 운영에 대한 고객의 부담을 줄였습니다.
(깃 랩)
1. 프로젝트 초기 설정부터 배포 자동화(CI/CD)까지 프론트엔드 개발 전반을 주도하여 기여 하였으며(리드개발), 성능 최적화 및 모듈 관리에 대한 이해를 바탕으로 프로젝트 아키텍처 를 설계하고 유지 보수성을 향상하였습니다.
2. Webpack을 활용한 번들링 작업으로 파일 구조를 최적화해 페이지 로딩 속도를 개선했습니다.
3. Webpack Analyzer를 활요하여 불필요한 라이브러리를 제거해 빌드 파일 크기를 53MB에서 16MB 로 경량화해 로딩 속도를 높였습니다.
4. useContext와 structure schema를 사용한 폼 공통 컴포넌트 구현으로 폼의 일관성 유지와 유지보수 비용 절감을 이루었습니다.
5. JSON 스키마를 기반으로 모델 폼을 정의하고, 해당 JSON을 통해 CRUD 페이지를 자동 생성하는 시 스템을 설계 및 구현을 통해 UI 컴포넌트를 통일하고, 디자인 시스템의 일관성 유지와 유지보수 비용을 절 감하였습니다
6. Nginx와 도커, 쿠버네티스를 활용하여 배포(이미지를 생성한 뒤 디플로이, 서비스, 인그래 스 yaml작성 후 쿠버네티스를 이용하여 직접 배포)하여 지속적인 배포와 신속한 복구가 가능해졌습니다.
7. VM, 스토리지, 네트워크, Host OS 관련 페이지를 안정적으로 구현하여 사용자 리소스 관리가 용이해 졌습니다.
8. ESLint를 적용해 코드 스타일을 통일하고 오류를 사전 방지하여 DX(개발자 경험)를 최적화했습니다.
9. NPM을 통한 보안 취약점 분석과 수정으로 시스템 안정성을 높였습니다.
10. Chart.js, D3.js를 활용해 막대, 라인, 파이, 스캐터 차트를 구현하여 복잡한 데이터를 직관적으로 시 각화했습니다.
11. Lazy Loading을 도입하여 First Contentful Paint 시간을 2.8s에서 0.8s로 줄여 앱 성능과 사용자 경험을 개선했습니다.
성과/결과: 공군, 해군, 삼성디스플레이 등 다양한 b2b 수주등의 성과를 이루었습니다.
TCP(Tmax Cloud Platform) PaaS는 경쟁력 있는 App을 개발하고
실행, 운영하는데 필요한 모든 요소를 제공하는 플랫폼 서비스입니다.
클라우드 시스템 Full Stack 엔진 및 관리 기술 통합 솔루션을 제공하며,
하드웨어나 운영체제, 미들웨어, 데이터베이스 관리 등에 상관없이
App 개발에만 집중할 수 있는 환경을 제공합니다.
(깃 랩)
1. 네트워크 흐름을 시각화하기 위해 토폴로지 및 콜 트레이스 UI 컴포넌트를 구현하여 데이터 분석과 문 제 해결을 용이하게 했습니다.
2. react-hook-form과 yup을 사용해 폼 생성을 자동화하여 검증과 생성 속도를 높이고 코드 유지보수를 단순화했습니다.
3. 네트워크 관리 및 모니터링을 위한 페이지를 개발하여 사용자가 실시간 상태를 쉽게 확인할 수 있도록 했습니다.
4. TanStack Query를 통해 비동기 데이터 페칭과 캐싱을 관리하여 데이터 일관성과 성능을 최적화했습 니다.
HyperCloud는 사용자 주도의 선택적 환경을 제공하는 클라우드 엔진으로, 사용자 환경에 맞는 인프라 및 플랫폼을 선택하여 빠르고 쉽게 구성해주는 통합 클라우드입니다. 또한, 검증을 거친 다양한 오픈소스와 Tmax의 소프트웨어의 결합 및 자동화를 통해 사용 편의를 고려하였으며, 이를 통해 클라우드 기반 신기술 활용에 최적화를 이룬 클라우드 플랫폼입니다.
1. 싱글 클러스터 관련 페이지를 구현해 단일 클러스터 관리가 직관적으로 가능해졌습니다.
2. CLI에 익숙한 사용자들을 위한 터미널 기능을 UI에 추가하여 사용자 편의성을 강화했습니다.
3. 많은 기능으로 인해 사용자가 복잡한 인식을 주는 것을 피하기 위해 ClusterMenuPolicy를 설정하여 필요한 메뉴만 볼수있도록 하였습니다
4. 오픈소스 프로젝트임으로 여러스타일의 코드와 컴포넌트가 섞여있어서 컴포넌트 공통화 및 최적화하였 습니다
5. 실시간 업데이트를 위해 HTTP에서 웹소켓으로 통신을 변경하여 최신 정보 제공이 용이해졌습니다.
6. Jenkins를 통한 CI/CD 배포 자동화로 안정적이고 신속한 배포가 가능해졌습니다.
7. i18n 라이브러리를 적용해 글로벌 사용자들이 일관된 언어 환경에서 서비스를 사용할 수 있도록 했습니 다.
8. Lazy Loading을 적용해 페이지 초기 로딩 속도를 줄여 사용자 경험과 성능을 개선했습니다.
성과/결과: 공공, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 20여 고객(신한투자증권, 신한은행,국민연금공단, 소방청,충남대학교등등) 보유
데이터 베이스 활용가능한 코드 에디터
(깃 랩으로 이전)
1. 파일트리, 브랜치 앤 태그, ci/cd, 머지 리퀘스트, 커밋 히스토리, 에디터페이지 등 여러서비스 및 페이지 구현
2. 모나코 에디터를 이용하여 편집기능 구현
(인턴 진행하면서 참여함)
1. 로그인 페이지 및 기능 구현
중고 가격 추천 웹페이지
(https://github.com/How-much-do-you-need/how-much)
1. 클라우드를 이용한 배포까지 완료
ai를 활용한 본인 얼굴상에 가장 적합한 소속사를 찾아주는 웹페이지
https://staroasis.shop/ (서비스 주소)
- 깃허브 주소 https://github.com/inth9198/4th_industrial_technology_talent
- 개발 노트 https://www.notion.so/softsquared/8d25c2cb344b40f6a05b9ff049dd55eb
- 마켓컬리 클로코딩 https://github.com/inth9198/4th_industrial_technology_talent
- 과제 시현 영상 https://www.notion.so/softsquared/3-React-Component-JSX-Props-3d4deb639b55487b8fa83d975eec2ea5
- next.js - react framework
- redux(redux-saga) - status management
- emotion - css-in-js(style library)
- formik - form control library
- material-ui - ui library
데이터 파이프라인을 구축하여 정제된 데이터가 화면에 출력될수 있도록 함
react framework, redux-saga를 이용하여 로그인 시스템 구현
중소벤처기업부 R&D 빅데이터 기반 서비스 개발 사업
- 진행기간 : 2022/03/02~2022/06/30
- 주요내용 : 환자에게 임상실험을 추천하는 알고리즘 (특허)
- 출원 번호 : 10-2022-0067882
- 논문명칭 : 임상 참여 조건의 정형화를 위한 데이터 파이프라인 처리방법
- 본인이 기여한 점 : 모든 파이프 라인에 대한 코드 구현
- 사용한 기술스택 및 지식 : 파이썬(주피터 노트북, pandas, numpy)
- 결과 및 성과 : 이전 임상 실험 추천 시스템보다 더욱 구체화된 환자에 맞춤형 임상 실험 추천하는 파이프라인 구축
- 진행기간 : 2022/03/02~2022/06/30
- 주요내용 : 환자에게 임상실험을 추천하는 알고리즘 (특허)
- 출원 번호 : 10-2022-0067881
- 논문명칭 : 임상 참여 조건의 정형화를 위한 속성인식방법
- 본인이 기여한 점 : 모든 파이프 라인에 대한 코드 구현
- 사용한 기술스택 및 지식 : 파이썬(주피터 노트북, pandas, numpy)
- 결과 및 성과 : 이전 임상 실험 추천 시스템보다 더욱 구체화된 환자에 맞춤형 임상 실험 추천하는 파이프라인 구축을 위해 환자의 속성을 인식하는 방법
- 진행기간 : 2022/03/02~2022/06/30
- 주요내용 : 부정을 처리하는 알고리즘 논문(예정)
- 본인이 기여한 점 : 부정을 처리하는 알고리즘에 대한 모든 코드 적 부분의 구현과 여러 알고리즘 추가
- 사용한 기술스택 및 지식 : 파이썬(주피터 노트북, pandas, numpy)
- 결과 및 성과 : 이전에 부정을 처리하는 알고리즘 negex, deepen 에 비하여 더 좋은 성능을 나타냄 (더 높은 accuracy, 더 높은 precision, 더 높은 recall, 더 높은 f1, 더 적은 loss)
https://rigorous-tibia-973.notion.site/f70fb898b13d482db2729b51b11a9234?pvs=4
https://velog.io/@inth19198/posts
https://www.notion.so/UX-a8800e77ae0745dab052eda00818e10a
https://www.notion.so/171722de241544698e075f5fe42d06ce
https://www.notion.so/b7a400f79ff84743ae8254472646e7e6
https://velog.io/@inth19198/posts
https://blog.naver.com/inth2474
https://www.notion.so/softsquared/8d25c2cb344b40f6a05b9ff049dd55eb
