“안녕하세요. 동입니다.”
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개인의 목표, 팀원들의 목표, 팀의 목표를 함께 성취하는 개발자입니다.
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정해진 기한 내 설정한 기능 및 범위에 대해서 완수하는 개발자입니다.
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문제를 정의하고, 정의한 문제를 해결할 수 있는 개발자입니다.
Contact
Email : ruthetum@gmail.com Education
성균관대학교 컴퓨터교육과 (2016.03. ~ 2023.02. 예정) Career
두나무(Dunamu)
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2022.06. ~ 재직 중
스마일게이트 스토브(Smilegate Stove)
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2021.12.13. ~ 2022.02.25. (인턴)
웍스모바일(Works Mobile)
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2021.07.05. ~ 2021.08.27. (인턴)
자세한 내용은 상단 comment에 남겨진 링크를 확인해주세요.
Blog
개인 실험 및 정리
기술 블로그
Software Skills
Backend
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golang
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java/spring
Frontend
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react/vue
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android(java)
Infra
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AWS
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MySQL, Redis, MongoDB
Tool
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github, goland, intellij, vsc, datagrip, notion, slack, postman, jira
Projects
Smooth
기간
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2021.12. ~ 2022.02.
구성
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Backend 2명, Frontend(Web, iOS) 2명 中 Backend 참여
Github
사용 기술
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Java SpringBoot Spring MVC Spring Data JPA Spring Cloud Spring Integration
WebSocket MySQL Redis Kurento Media Server Nginx AWS FCM
nGrinder Jmeter SonarQube
프로젝트 소개 및 성과
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MSA 기반의 대용량 서비스 구현을 목표로 텍스트 채팅과 화상 채팅을 모두 지원하는 ‘디스코드 클론코딩’을 주제로 프로젝트를 진행했습니다.
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전체 아키텍처를 설계하며 MSA 설계와 마이크로 서비스간 효율적인 요청 및 확장성을 고려했습니다.
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미디어 서버를 활용하여 WebRTC 기반의 화상 채팅 기능을 구현했고, TCP Connection을 활용하여 사용자의 접속 정보를 저장 및 관리했습니다.
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프로젝트 진행 과정에서 기술 선택 이유를 설명하기 위해 기술의 개념 및 선택 이유를 Wiki에 정리했고, 프로젝트 적용 전에 별도의 래퍼지토리를 생성하여 PoC 및 R&D를 진행했습니다.
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nGrinder와 Jmeter를 활용하여 부하 테스트를 진행하며 성능을 개선하고자 했고, SonarQube를 활용하여 코드의 중복성을 낮추고 품질을 높이기 위해 노력했습니다.
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최종 평가에서 인턴 기간동안 함께 참여했던 8팀 중 MVP팀을 수상했습니다.Blind Cafe
기간
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2021.09. ~ 2021.12.
구성
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Planner 1명, Designer 1명, Backend 1명, Frontend(AOS, iOS) 2명 中 Backend 참여
Github
사용 기술
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Java SpringBoot Spring MVC Spring Data JPA Spring Security Spring RESR Docs WebSocket STOMP SockJs MySQL MongoDB Redis Nginx Jenkins SonarQube AWS FCM
프로젝트 소개 및 성과
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영화 ‘어바웃 타임’의 한 장면이었던 ‘블라인드 데이트’에서 영감을 받아 상대방의 정보를 알지 못한 채 관심사를 바탕으로 매칭된 상대방과 3일간 채팅을 진행하는 데이트 매칭 애플리케이션입니다.
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채팅 기능의 경우 WebSocket과 STOMP를 활용 및 확장성을 고려하여 Redis를 메시지 브로커로 활용한 기능을 개발했습니다.
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또한 매칭이 성사되고 일정 시간이 지날 때마다 푸시 알림이 제공되는 기능과 매일 밤 12시 매칭권이 리셋되는 기능을 제공하기 위해 @Scheduled을 이용하여 작업을 실행하고 있습니다.
기타 프로젝트 및 자세한 내용은 상단 comment에 남겨진 링크를 확인해주세요.
Experience
프리미엄 앱 런칭 동아리 MakeUs
2021.09. ~2021.12.
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데이트 매칭 애플리케이션을 런칭했습니다.
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해커톤 및 서버 스터디에 참여했습니다.
학부연구생
2021.01 ~ 2021.06
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몰입형 VR/AR 컨텐츠를 위한 비디오 압축 기술 연구실에서 학부연구생으로 참여했습니다.
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참여 기간동안 비디오 표준 및 인코딩, 디코딩 기술을 이해하고 적용해봤습니다.
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딥러닝 기반의 영상 처리 기술 연구(Object detection, Depth Estimation)를 통해 단안 카메라 기반의 속도 추정 모델을 개발했습니다.
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360 컨텐츠에 대한 인코딩, 디코딩 학습을 통해 몰입형 미디어를 위한 영역 기반 패킹과 타일 기반 사용자 시점 적응적 스트리밍 연구를 진행했습니다.
https://github.com/ruthetum/HM-helper/blob/main/experiment/readme.md
기타 활동 및 자세한 내용은 상단 comment에 남겨진 링크를 확인해주세요.
Awards and Certificate
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제 4회 4차 산업혁명 인재양성 연합페스티발 대상(한국정보통신보안윤리학회)
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성균관대학교 Co-Deep Learning 우수상 (딥러닝 기반 속도 측정 모델 개발)
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2021 한국정보처리학회 ICT 멘토링 학술대회 (2021 ACK) 우수상 및 논문 게재
https://www.koreascience.or.kr/article/CFKO202133649075982.pdf
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정보처리산업기사