서울시 실시간 인구 데이터와 문화행사 정보를 제공하는 iOS 애플리케이션입니다.
- 아키텍처: MVVM + Coordinator Pattern + Clean Architecture
- 반응형 프로그래밍: RxSwift + RxCocoa
- UI: UIKit, SnapKit, FSCalendar
- 네트워킹: Alamofire + URLSession
- 지도: MapKit + CoreLocation
- 데이터 포맷: GeoJSON + Protocol Buffers
Presentation Layer (MVVM)
↓
Domain Layer (Use Cases)
↓
Data Layer (Repository)
- Presentation Layer: MVVM 패턴으로 UI 로직과 비즈니스 로직 분리
- Domain Layer: Use Case 패턴으로 비즈니스 로직 캡슐화
- Data Layer: Repository 패턴으로 데이터 소스 추상화
protocol SeoulPublicAPIClientType {
func fetchRealTimePopulationData(forArea areaCode: String, completion: @escaping (Result<SeoulPopulationDTO.Data?, Error>) -> Void)
func fetchCulturalEvents(_ request: CulturalEventDTO.Request, completion: @escaping (Result<[CulturalEvent], Error>) -> Void)
}
final class SeoulPublicAPIClient: SeoulPublicAPIClientType {
static let shared = SeoulPublicAPIClient()
private init() {}
}
- 프로토콜 기반 의존성 주입으로 테스트 용이성 확보
- 싱글톤 패턴의 적절한 활용과 제한
- 모듈 간 결합도 최소화
protocol BaseViewModelType {
associatedtype Input
associatedtype Output
var disposeBag: DisposeBag { get set }
func transform(_ input: Input) -> Output
}
final class CulturalEventCalendarViewModel: BaseViewModelType {
struct Input {
let selectedDate: Observable<Date>
}
struct Output {
let events: Driver<[CulturalEvent]>
let isLoading: BehaviorRelay<Bool>
}
func transform(_ input: Input) -> Output {
// 비즈니스 로직 구현
}
}
- 단방향 데이터 흐름: Input → Transform → Output
- 메모리 관리: DisposeBag을 통한 리소스 해제
- 에러 처리: RxSwift의 에러 처리 체인 구현
protocol MDFDecodableFeature {
init(feature: MKGeoJSONFeature) throws
}
protocol StylableFeature {
var geometry: [MKShape & MKGeoJSONObject] { get }
func configure(overlayRenderer: MKOverlayPathRenderer)
func configure(annotationView: MKAnnotationView)
}
final class MDFDecoder {
private let geoJSONDecoder = MKGeoJSONDecoder()
func decodeHotspotAreaFeatures() throws -> [HotspotAreaFeature] {
// GeoJSON 디코딩 및 최적화
}
}
- 메모리 최적화:
- 지도 피처 풀링
- 메모리 캐시 크기 제한
- 불필요한 피처 즉시 해제
- 성능 최적화:
- GeoJSON 데이터 캐싱
- 렌더링 우선순위 관리
- 백그라운드 디코딩
extension SeoulPublicAPIClientType {
func fetchCulturalEventsRx(_ request: CulturalEventDTO.Request) -> Single<Result<[CulturalEvent], Error>> {
return Single.create { single -> Disposable in
self.fetchCulturalEvents(request) { response in
switch response {
case .success(let events):
single(.success(.success(events)))
case .failure(let error):
single(.failure(error))
}
}
return Disposables.create()
}
}
}
- 병렬 처리:
- DispatchGroup을 활용한 동시성 제어
- Operation Queue를 통한 작업 우선순위 관리
- 에러 처리:
- 재시도 메커니즘
- 폴백 전략
- 에러 로깅 및 모니터링
protocol BaseViewConfigurable {
@objc optional func configView()
@objc optional func configHierarchy()
@objc optional func configLayout()
}
extension BaseViewConfigurable {
func configBase() {
configView?()
configHierarchy?()
configLayout?()
}
}
- 재사용성:
- 프로토콜 기반 컴포넌트 설계
- 컴포지션 패턴 활용
- 성능:
- 뷰 재사용 메커니즘
- 레이아웃 최적화
- 접근성:
- VoiceOver 지원
- Dynamic Type 대응
문제:
- 다수의 GeoJSON 피처 렌더링 시 메모리 사용량 급증
- 스크롤 시 프레임 드롭 발생
- 배터리 소모 증가
해결:
-
메모리 최적화
- 피처 풀링 구현
- 메모리 캐시 크기 제한
- 불필요한 피처 즉시 해제
-
렌더링 최적화
- LOD(Level of Detail) 시스템 구현
- 비동기 렌더링 파이프라인 구축
- 렌더링 우선순위 큐 도입
-
배터리 최적화
- 위치 업데이트 주기 최적화
- 백그라운드 작업 스케줄링
- 불필요한 네트워크 요청 제거
문제:
- 여러 지역의 실시간 데이터 동시 처리
- 네트워크 지연 및 실패 처리
- 데이터 일관성 유지
해결:
-
데이터 동기화
- 병렬 처리 최적화
- 데이터 캐싱 전략
- 백그라운드 업데이트
-
에러 처리
- 재시도 메커니즘
- 폴백 데이터 제공
- 사용자 피드백
-
성능 모니터링
- 메트릭 수집
- 성능 분석
- 사용자 경험 개선
NowSeoul_iOS/
├── Application/
│ ├── AppDelegate.swift
│ └── SceneDelegate.swift
├── Presentation/
│ ├── Base/
│ │ ├── Protocols/
│ │ ├── BaseViewController.swift
│ │ └── BaseViewModel.swift
│ ├── HomeScene/
│ ├── MapScene/
│ ├── CulturalEventScene/
│ └── PopulationScene/
├── Domain/
│ ├── UseCases/
│ └── Models/
├── Data/
│ ├── Network/
│ ├── Repository/
│ └── DTO/
├── MDF/
│ ├── Decoder/
│ └── Features/
└── Resources/
├── Assets/
└── Localization/
-
테스트 도입
- XCTest를 활용한 단위 테스트 구현
- RxBlocking을 통한 비동기 코드 테스트
- UI 테스트 자동화 구축
- 테스트 커버리지 목표 설정
-
아키텍처 개선
- SwiftUI 마이그레이션
- Combine 프레임워크 도입
- 모듈화 강화
-
성능 최적화
- 메모리 사용량 최적화
- 배터리 소모 개선
- 네트워크 효율성 향상
-
모니터링 시스템
- 크래시 리포트
- 성능 메트릭
- 사용자 행동 분석
-
보안 강화
- 데이터 암호화
- 보안 취약점 검사
- 인증 시스템 개선
-
피처 풀링 시스템
- 객체 재사용을 통한 메모리 효율성 향상
- 메모리 캐시 크기 제한 (최대 50개)
- 불필요한 피처 즉시 해제
-
LOD(Level of Detail) 시스템
- 거리 기반 3단계 상세도 레벨 구현
- 가까운 영역: 1km 이내, 100% 상세도
- 중간 영역: 5km 이내, 50% 상세도
- 먼 영역: 10km 이상, 20% 상세도
-
비동기 렌더링 파이프라인
- 백그라운드 스레드에서 피처 렌더링
- 배치 처리로 메인 스레드 블로킹 방지
- 우선순위 기반 렌더링 (중심점 기준 거리)
- 메모리 사용량 모니터링
- 렌더링 프레임 레이트 측정
- 배터리 소모량 추적