만들고, 관찰하고, 더 나은 구조로 개선합니다.
Java · Spring 기반의 백엔드와 Python 기반의 AI를 다루며, 서비스 구현부터 검색·예측까지 연결합니다.
카드 검색부터 덱 구성·공유, AI 카드 판별까지.
유희왕 덱 구성 및 공유 플랫폼입니다. MySQL Full-Text 검색, URL 기반 덱 공유, Redis 대기열을 적용하고 API와 크롤러의 실행 역할을 분리했습니다.
Spring Boot React MySQL Redis FastAPI
몰리는 요청은 순서 있게, 입장은 안전하게.
Redis Sorted Set과 Lua Script로 입장·승급을 원자적으로 처리합니다. WebSocket으로 대기 상태를 전달하고, Heartbeat와 TTL로 이용 상태를 관리합니다.
Java Spring Boot Redis Lua WebSocket
질문에서 관련 자막으로, 자막에서 정확한 영상 시점으로.
YouTube 자막을 의미 단위로 나누고 다국어 임베딩과 ChromaDB로 검색합니다. 로컬 Ollama 기반 RAG 챗봇은 검색된 자막 원문과 영상 시점 링크를 제공하며, 인용 구절을 서버에서 검증합니다.
Python SentenceTransformers ChromaDB Ollama FastAPI Vue
배터리 초기 데이터에서 수명 예측까지, 선택의 근거와 한계를 함께.
초기 100사이클 데이터로 ESS 배터리의 전체 사이클 수명을 예측합니다. EDA와 특징 비교를 거쳐 RBF SVR을 선택하고, 프로토콜 그룹 기반 검증과 배치 간 평가로 일반화 성능을 분석했습니다.
Python pandas NumPy scikit-learn SVR
| 관심사 | 프로젝트에서 다룬 내용 |
|---|---|
| 트래픽과 동시성 | Redis 대기열 · Lua 원자 연산 · 입장 인원 제어 |
| 서비스와 데이터 | Spring API · MySQL 검색 · 수집 프로세스 분리 |
| 실시간 사용자 경험 | WebSocket 상태 전달 · 재연결과 세션 수명 관리 |
| AI 검색과 근거 검증 | 자막 청킹 · 다국어 임베딩 · 벡터 검색 · RAG 인용 검증 |
| ML 실험과 평가 | EDA · 특징 비교 · 그룹 기반 검증 · 배치 간 오류 분석 |
| 관찰과 개선 | 부하 테스트 · 응답 흐름 분석 · 기술 선택과 트러블슈팅 기록 |
Backend Java · Spring Boot · Spring Data JPA
Data & Messaging MySQL · Redis · WebSocket
AI & ML Python · SentenceTransformers · ChromaDB · Ollama · scikit-learn · pandas · NumPy
Frontend React · Vue · JavaScript
Infra & Collection Docker Compose · AWS EC2 / RDS · Selenium · Jsoup
작동하는 기능에서, 설명할 수 있는 설계로.