주요 키워드
문제를 쪼개고,구조로 증명합니다.
백엔드, 데이터 흐름, 배포까지 직접 다룹니다.대표 프로젝트 3개만 먼저 보이게 정리했습니다.
Interview Route
가장 먼저 볼 3개
짧은 소개
- 백엔드 개발자를 목표로 공부하는 컴퓨터공학부 박주영입니다.
- API, DB, 트랜잭션, 배포 흐름을 직접 구현하고 검증합니다.
- 포트폴리오에는 확인한 구현·운영 기록만 남깁니다.
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핵심 역량
역량을 추상적으로 나열하지 않고, 프로젝트에서 실제로 다룬 문제 기준으로 정리했습니다.
상태가 꼬이지 않는 흐름 설계
예매, 신청, 주문처럼 상태가 바뀌는 기능은 요청 순서와 권한 경계를 먼저 나눕니다.
깨지면 안 되는 데이터 기준
정원, 티켓 상태, 판단 기록처럼 어긋나면 안 되는 데이터를 기준으로 DB와 화면을 맞춥니다.
배포 후 문제까지 직접 추적
운영 URL, 캐시, 서비스워커, 빌드 오류처럼 배포 뒤에 보이는 문제도 로그와 화면으로 확인합니다.
AI 결과를 검증 가능한 화면으로
AI 판단은 그대로 믿지 않고 근거, 차단 이유, 읽기 전용 화면처럼 사람이 확인할 수 있게 정리합니다.
제가 풀어본 문제들
프로젝트를 기능 이름이 아니라 해결한 문제 기준으로 먼저 보이도록 정리했습니다.
동시에 신청해도 정원이 초과되지 않게 하려면?
장바구니에서 신청 처리까지 이어지는 DB 흐름과 동시성 기준을 정리했습니다.
등록·수정·삭제 후 화면 상태가 어긋나는 이유는?
API 응답을 기준으로 목록 상태가 다시 맞춰지도록 CRUD 흐름을 정리했습니다.
공공 데이터는 어떻게 추천 결과가 될 수 있을까?
수집, 정제, 저장, 분석 API를 거쳐 추천 결과로 연결되는 구조를 만들었습니다.
AI 판단을 어떻게 검증 가능하게 보여줄까?
시장 데이터, 모의투자 기록, 차단 이유를 공개하고 실제 주문은 잠갔습니다.
AI 감정 분석 결과를 어떻게 안정적인 추천으로 바꿀까?
Claude 응답을 서비스 데이터로 정규화하고 감정결과·추천기준·히스토리를 분리했습니다.
여러 기기에서 슬라이드와 점수를 어떻게 실시간 동기화할까?
발표 화면이 상태를 broadcast하고 폰 리모컨이 구독하도록 WebSocket으로 분리했습니다.
주요 프로젝트
Interview Route
면접관 추천 열람 순서
가장 설명력이 큰 프로젝트부터 배치했습니다.
대표 프로젝트
가장 보여주고 싶은 문제 해결 기록입니다.

예매·MOCK 결제·QR 흐름 통합

개인 프로젝트 · 읽기 전용 · 주문 잠금

Claude 감정분석 추천
AI 감정 분석 기반 음악 추천 서비스
Claude 응답을 정규화해 설명 가능한 추천과 히스토리 개인화로 연결했습니다.
내가 맡은 것
팀원의 React 음악 추천 프론트에 Spring Boot 백엔드 프록시 추가 Claude 감정 분석·추천·믹스 응답을 서비스 데이터로 정규화 공통 에러 처리·캐시·rate limit·Swagger 문서와 Oracle 단일 JAR 배포 담당
결과
Claude 감정 분석 결과를 정규화해 설명 가능한 추천으로 변환 감정 결과·추천 기준·히스토리를 분리해 사용자 기록 기반 개인화 Oracle VM에 단일 JAR로 배포하고 헬스 체크로 운영 확인

폰 리모컨 · 실시간 동기화
ICPC MT 실시간 진행 시스템
발표 화면과 폰 리모컨을 분리하고 WebSocket으로 실시간 동기화했습니다.
내가 맡은 것
발표 화면·폰 리모컨·보기 전용 화면 분리 설계 Flask-SocketIO로 슬라이드·음악·점수 상태 broadcast와 구독 구현 Oracle Cloud nginx + gunicorn(eventlet) 단일 워커 배포
결과
발표 화면과 폰 리모컨을 분리해 진행자가 노트북에서 자유로워짐 점수·슬라이드·음악 상태를 WebSocket으로 다기기 실시간 동기화 Oracle Cloud에 nginx + gunicorn(eventlet) 단일 워커로 배포
백엔드 기초 프로젝트
정원, 상태, DB 흐름을 다룬 기본기 기록입니다.

정원 초과 방지

저장 후 화면 동기화
개발 중 · 기획 프로젝트
검증 중인 아이디어와 기획 기록입니다.
어디에 썼는지 보이는 기술
단순 나열보다, 어떤 문제를 풀 때 사용했는지 함께 보여주도록 정리했습니다.
백엔드
DB
Frontend
데브옵스
블록체인
도구 / 프론트 기초
질문으로 시작하는 개발 기록
면접에서 바로 이어질 수 있는 문제 상황과 해결 근거만 남겼습니다.
왜 SELECT FOR UPDATE가 필요했을까?
수강신청에서 동시에 눌렀을 때 정원이 초과되는 문제를 트랜잭션과 행 잠금 기준으로 정리했습니다.
저장했는데 왜 화면이 바로 안 바뀌었을까?
물품 관리 시스템에서 등록·수정·삭제 이후 화면 상태가 어긋나는 이유와 상태 소유 위치를 정리했습니다.
공공 API 데이터는 왜 바로 쓰기 어려웠을까?
상권 분석 서비스에서 공공 API 데이터를 수집한 뒤 결측치, 이상치, 저장 기준을 맞춘 과정을 정리했습니다.
NFT 티켓은 왜 상태 흐름이 먼저였을까?
예매, NFT 발급, QR 검표, 재판매 제한이 서로 어긋나지 않도록 상태 흐름을 먼저 정리한 기록입니다.
자동매매 화면에서 왜 주문 잠금이 필요했을까?
시장 데이터와 AI 판단 근거는 보여주되 실제 주문은 잠그는 읽기 전용 대시보드 구조를 정리했습니다.
왜 AI 응답을 그대로 추천에 쓰면 안 됐을까?
감정 분석 음악 추천에서 Claude 응답을 그대로 쓰면 화면과 추천이 흔들리는 이유와, 응답을 서비스 데이터로 정규화하고 감정 결과·추천 기준·히스토리를 분리한 과정을 정리했습니다.
발표 화면과 리모컨을 왜 WebSocket으로 나눴을까?
MT 진행 시스템에서 발표 화면과 폰 리모컨을 분리하고, 서버가 상태를 캐시·broadcast하도록 만든 이유와 단일 워커(eventlet)가 필요했던 배포 함정을 정리했습니다.
연락처
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