01 소개

운영과 확장을 고려해
백엔드 구조를 설계하는
백엔드 엔지니어

Java/Spring 기반 백엔드 개발자로 약 2년간 다국어 확장, 대용량 조회 성능 개선, 글로벌 타임존 대응 등 운영 환경을 고려한 백엔드 구조 설계를 수행해 왔습니다. 구현 이전에 설계 의도와 제약사항을 정확하게 파악하고, 이를 기반으로 개발·QA·운영 단계까지 일관되게 진행했습니다.

현재 (주)제타럭스시스템에서 PMO로 재직 중이며, PMO 업무와 병행하여 Python·FastAPI, Spring Framework, AI Agents 등 최신 기술 스택을 토이 프로젝트로 지속적으로 다루고 있습니다.

기술 영역

Backend & APIJava (Spring Framework, Struts, JSP) / Python, FastAPI
Data & DatabaseMySQL, PostgreSQL, SQLite
Frontend & CollaborationJavaScript, jQuery / Angular 기반 운영 대응 / React 기반 개인 프로젝트
ToolsDocker, Git, Apache JMeter
02 개발 경력

(株)Lazorte (히타치 솔루션 파트너사) — 백엔드 엔지니어

2023.04 – 2025.02 · 1년 11개월

(주)미스미(MISUMI) 관리자 프레임 개발 프로젝트에 참여해 다국가·다국어 대응 작업을 두 차례 맡았고, 사내 고객처의 ERP 시스템 운영을 담당했습니다.

Project 01
(주)미스미(MISUMI) 관리자 프레임 — 아시아 5개 국어 확장 및 DB 구조 최적화
기간2024.06 – 2025.02
인원8명
주요 기술Java, Struts, JSP, JavaScript, MySQL

프로젝트 개요

아시아 5개국 서비스 확장에 따른 다국어 확장성 확보 및 28만 건 규모의 제품 데이터를 가지는 복수의 제품 테이블의 참조처리 변경 및 대용량 조회 성능 개선 프로젝트.

담당 업무 1국가·언어 조합 기반 테이블 재설계
문제
기존 구조는 새 언어가 추가될 때마다 테이블 스키마(컬럼/테이블)를 변경해야 했으며, 독일과 같이 한 국가에서 복수의 언어를 사용하는 경우 테이블 내의 데이터가 혼재하게 되는 문제가 발생함.
해결
국가와 언어 조합을 메타데이터화하여 국가·언어 조합 기반의 제품 정보 테이블 구조 개선 수행.
성과
이후 신규 언어 확장 시 스키마 변경 없이 데이터 적재만으로 처리 가능한 구조적 확장성 확보.
테이블 구조 재설계 — 기존 vs 개선 이후
기존 — 국가 단위 테이블 국가A 언어1 테이블_A 국가B 언어1 테이블_B 국가C 언어1 언어2 혼재 테이블_C ⚠ → 언어 추가 시 구조 변경 필요 개선 이후 — 국가·언어 조합 단위 국가A 언어1 테이블_A_L1 국가B 언어1 테이블_B_L1 국가C 언어1 테이블_C_L1 국가C 언어2 테이블_C_L2 → 언어 추가 = 테이블 추가만으로 가능 테이블 참조 흐름 입력 국가코드 확인 테이블 선택 입력 국가+언어코드 조합 확인 조합 테이블 선택 국가·언어 조합 코드를 기반으로 테이블을 동적 선택 — 같은 국가의 다국어를 별도 테이블로 분리 관리
담당 업무 2대용량 다중 조인(Join) 쿼리 인덱스 최적화
문제
STL/썸네일 관리 화면에서 제품 마스터(28만 건)와 모델 마스터(4만 건) 등 4개 테이블을 다중 조인하여 검색할 때, 인덱스 부재로 풀 스캔(Full Scan)이 발생해 화면 응답 속도가 심각하게 저하됨.
해결
레거시 시스템 안정성을 위해 비정규화 대신, 조인 키이자 핵심 검색 조건인 모델번호(型番)를 기준으로 복합 인덱스 구성.
성과
인덱스 최적화를 통해 풀 스캔을 제거하고 운영 환경에서 안정적인 조회 성능을 확보. 동일 구조의 썸네일 관리 화면까지 수평 전개하여 성능 개선.
담당 업무 3관리자 Config 화면 신규 개발 및 테이블 관리 화면 테이블 추가
범위
다국어 확장에 필요한 시차·공지사항·언어 설정용 Config 화면을 신규 구축. 재설계된 테이블 구조에 맞춰 기존 테이블 관리 화면에 신규 테이블을 추가하고 CRUD 전체를 신규 구현.
성과
관리자가 DB에 직접 접근하지 않고도 데이터를 CSV로 조회·관리할 수 있는 운영 체계 확보.

추가 담당

  • 기본/상세 설계서 작성 (Java/Struts 기반 백엔드 로직, SQL 구현)
  • 단위·결합 테스트 시나리오 설계 및 수행
Project 02
(주)미스미(MISUMI) 관리자 프레임 — 태국(영어) 확장 및 글로벌 타임존 대응
기간2023.06 – 2024.02
인원8명 (PM–PL–개발)
주요 기술Java, Struts, JSP, JavaScript, jQuery, MySQL

프로젝트 개요

태국 시장 신규 출시에 맞춘 제품 정보 관리 기능 신규 개발 및 다국가 운영 환경 구축.

담당 업무 1STL · 썸네일 관리 화면 백엔드 신규 구축
범위
태국 서비스 출시에 맞춰 STL 관리 화면과 썸네일 관리 화면을 신규 개발. Action → Function → DAO → DB로 이어지는 백엔드 전 계층 로직을 처음부터 설계·구현.
성과
화면에서 DB 커넥트 까지의 신규 개발을 담당.
서버 처리 시퀀스 — 담당 개발 영역 (화면~DAO)
화면 Action Class Function Class DAO Class DB ① 메인 흐름 화면 입력값 요청 전달 SEARCH / UPLOAD UPDATE / DELETE 쿼리 실행 제품/STL/썸네일 ② 에러 처리 예외 처리 에러 화면 표시 ③ 반영 API (클라이언트) 클라이언트 UPDATE (API) UPDATE (API) UPDATE 실행 DB 반영 ← 반영 결과 Json 반환
담당 업무 2글로벌 타임존(Timezone) 시차 대응 설계
문제
일본(GMT+9)과 태국(GMT+7) 사용자가 동일한 제품 정보를 공유하는 상황에서, 서버 시간 기준으로 수정 일자 등을 일괄 표시하여 사용자 간 데이터 시점이 불일치하는 문제 발생.
해결
데이터 참조 방식을 수정하여 각 국가의 시차(Timezone)를 동적으로 반영하도록 백엔드 로직 설계.
성과
국가별 사용자가 자국 시간 기준으로 정확한 시점의 데이터를 확인할 수 있도록 데이터 정형성 보장.

추가 담당

  • 태국 서비스 전용 제품 정보 화면 레이아웃 구성
  • 기본/상세 설계서 작성 (Java/Struts 서버 로직, SQL 구현)
  • Java 기반 서버 비즈니스 로직 및 SQL 개발 (JSP 화면 연결)
  • 단위·결합 테스트 설계 및 검증 완료
운영 업무 (상시)
사내 고객처 ERP 시스템 — 유지보수 및 고객 요구사항 대응
기간2023.04 – 2025.02 (재직 기간 전체)
주요 기술Java, Spring Framework, Angular, PostgreSQL

담당 업무

  • Spring Framework / Angular 기반 자사 ERP 솔루션 유지보수 및 모니터링
  • 고객사 요구사항 접수 및 대응
  • 시스템 이상 감지 및 장애 처리
03 PMO 경력

(주)제타럭스시스템 — 백엔드 출신 PMO

2025.08 – 재직중

공공 플랫폼 구축 사업 2건의 PMO로서 요구사항 정의부터 화면 설계, 일정 관리, 설계 산출물(아키텍처·DB·클래스 설계서 등) 검토, QA까지 프로젝트 전반의 PMO 업무를 수행했습니다. 백엔드 개발 경험을 바탕으로 설계 산출물과 API/DB 구조를 검토하며 개발팀과 기술 커뮤니케이션을 수행했고, Apache JMeter를 활용한 Java 서버 성능 테스트를 직접 수행했습니다.

Project 03
신재생 에너지·발전소 데이터 개방 사업
공공 데이터 플랫폼 구축 · 2025.08 ~ 2025.12

담당 업무

  • 요구사항 분석 및 정의서 작성 — 고객사 요구사항을 수집·정리하여 요구사항 정의서로 문서화
  • 화면 설계 — 비즈니스 요구사항을 반영한 시스템 화면 설계
  • ETL 파이프라인 구조 설계 자료 작성 및 고객사 소통 — 원천 DB 수집부터 전처리, 개방 DB 적재까지의 ETL 흐름을 도식화한 설명 자료를 제작하여 고객사 합의 기반 마련
  • 개발 일정 관리 — 마일스톤 기반 일정 수립 및 진척 관리
  • 설계·보안 감리 대응 — 감리 지적 사항에 대한 기술적 대응 및 개발팀과의 조율
  • QA 수행 — 단위·통합·인수 테스트 시나리오 설계 및 실시
  • 성능 테스트 — Apache JMeter를 이용한 Java 서버 성능 테스트 수행
Project 04
경상북도 인구산업 통합 플랫폼[3단계] GBinPLUS+ 구축 사업
공공 인구통계 플랫폼 구축 · 2025.09 ~ 2026.05

담당 업무

  • 요구사항 분석 및 정의서 작성 — 고객사 요구사항을 수집·정리하여 요구사항 정의서로 문서화
  • 화면 설계 — 비즈니스 요구사항을 반영한 시스템 화면 설계
  • 망 연계 아키텍처 설계 및 고객사 소통 — 개발환경 → 운영환경 → 웹서버 → PPP → 행정안전부 행정망 → 경상북도청으로 이어지는 다단계 연계 경로를 구간별로 정의하고, 망 연계 신청 절차 진행 및 고객사 조율
  • 개발 일정 관리 — 마일스톤 기반 일정 수립 및 진척 관리
  • QA 수행 — 단위·통합·인수 테스트 시나리오 설계 및 실시
  • 성능 테스트 — Apache JMeter를 이용한 Java 서버 성능 테스트 수행
04 프로젝트
SmartFactoryV2
다품종 생산순서 최적화 의사결정 지원 시스템
기간2026.05
대회2026 스마트 공장 운영 시스템 MVP 개발 해커톤 (차세대융합기술연구원 메이커스페이스 × DACON)
— 163팀 중 본선 진출
인원2명 (팀 타르트포인트) — 담당: 백엔드·AI/ML·DB
주요 기술백엔드: Python, FastAPI, Pydantic, XGBoost, OR-Tools, SQLite
프론트엔드: React 18, Vite, TypeScript
GitHubgithub.com/Ease113/Feel-the-vibe ↗
MVP페이지SmartFactory MVP ↗

프로젝트 개요

경험에 의존하던 다품종 제조 라인의 생산순서 결정을 데이터 기반으로 시뮬레이션하고 비교하는 스마트팩토리 플랫폼의 MVP입니다. XGBoost로 전환 비용을 예측하고 OR-Tools로 순서를 최적화하는 파이프라인을 구축했습니다.

파이프라인 구조
생산 계획 입력 /optimize — 페이지 진입 시 1회 XGBoost 전환 비용 예측 fallback: 결정론적 휴리스틱 OR-Tools 순서 최적화 fallback: 휴리스틱 근사 탐색 결과 고정 — 이후 재호출 없음 추천 순서 ❄ FROZEN 고정된 비교 기준선 /predict — 조정 시마다 (n회) 운영자 드래그 & 드롭 XGBoost 경량 재계산 fallback: 결정론적 휴리스틱 비용 점수 즉시 업데이트 OR-Tools 재호출 없음 현재 순서 (가변) 운영자 조정 반영 vs /validate 룰 기반 리스크 검증 /explain LLM → fallback: 템플릿 /decisions SQLite → KPI 대시보드
설계 판단 1비결정적 연산 분리를 위한 API 계약 설계 (/optimize 단일 호출)
문제
운영자가 화면에서 순서를 조정할 때마다 최적화 알고리즘(OR-Tools)이 재호출되면 비교 기준선이 계속 흔들려 추천안과의 비용 비교가 불가능해짐.
해결
페이지 진입 시 /optimize를 1회만 호출하여 추천 순서를 고정하고, 이후의 사용자 조정에 따른 변경 사항은 가벼운 /predict 연산으로 재계산하도록 API 설계.
성과
무거운 비결정적 연산 비용을 절감하고, 사용자에게 명확하고 고정된 의사결정 비교 기준선 제공.
설계 판단 2시스템 복원성을 위한 계층형 대체 작동(Fallback) 설계
문제
해커톤 및 데모 환경에서 API 키 누락, ML 모델 미학습, 최적화 라이브러리 에러 발생 시 전체 파이프라인이 멈출 위험 상존.
해결
AI 구성요소 실패 시 XGBoost → 결정론적 휴리스틱, OR-Tools → 휴리스틱 탐색, LLM → 템플릿 기반 텍스트로 단계별 다운그레이드되도록 Fallback 로직 구현.
성과
일부 AI 구성요소 실패 상황에서도 전체 기능이 동작할 수 있도록 안정성을 확보.
설계 판단 3데이터 모델 수준의 모호성 제거 (plan_item_id 분리)
문제
하나의 생산 계획 내에 동일한 제품(SKU)이 중복 배치될 수 있어 sku_id만으로는 정확한 순서 식별이 불가능함.
해결
데이터 모델 설계 시 생산 순서의 기준 식별 키를 sku_id가 아닌 고유한 plan_item_id로 정의.
성과
데이터 모델 수준에서 중복 SKU 배치 문제를 근본적으로 해소하고 순서 식별 모호성 제거.
개발 환경 — AI-assisted Workflow 적용

본 프로젝트는 자체 정립한 AI 협업 워크플로우(Claude Code / Codex)를 적용해, 모든 기능을 설계 문서 선행 → 구현 → 교차 검증의 순서로 진행했습니다.
핵심 규칙:
(1) CLAUDE.md로 "가정 명시·범위 통제·Surgical Changes" 등 자연어 규칙을 명문화,
(2) design-doc.md 템플릿(Context / Goals & Non-Goals / Architecture / Sequence / Decisions / Edge Cases)으로 구현 전 게이트웨이 운영.
프로젝트의 모든 설계 문서는 docs/design/에 정리되어 있습니다.

결과

  • 163개 참가팀 중 온라인 예선 통과 → 오프라인 본선 진출 (2026.05.22)
  • AI 추천안·운영자 조정안 비용 비교 기능 구현
  • AI 구성요소 부분 장애 시에도 전체 파이프라인 정상 동작