Na Keaunsol — Backend Engineer Portfolio

№ 01

AI Tools.

● AI Productivity

dev-trends & leetCodeHelper — AI 개발 생산성 도구 자체 제작

2026.04 · Individual · Python · Spring Boot · Groq · DeepL · GitHub Actions

Problem

AI 툴을 사용하는 것과 AI 기반 워크플로를 설계하는 것은 다른 역량. 실제 일상 개발에 녹아드는 도구를 직접 제작해 설계자 관점의 AI 자동화 경험을 축적했습니다.

Key Implementations

dev-trends — 일일 개발 트렌드 자동 수집 파이프라인. Python + GitHub Actions 기반, 매일 08:00 KST에 Hacker News · Stack Exchange · GitHub GraphQL 3개 소스 통합 수집.
자체 스코어링 공식 — log10(upvotes+1)·1.0 + log10(comments+1)·1.5 + log10(views+1)·0.3으로 상위 5개 선별. DeepL API → deep-translator 폴백 2단계 번역 후 Slack 자동 전송 + 일자별 MD 리포트 Git 자동 커밋.
leetCodeHelper — LeetCode 제출·AI 리뷰·Git 통합 자동화. Spring Boot 기반 로컬 서버, LeetCode GraphQL API 연동으로 일일 문제 자동 수신, IntelliJ External Tool로 제출.
Accepted 시 엔드투엔드 자동화 — Groq API(llama-3.3-70b) 기반 한국어 코드 리뷰 자동 생성(시간/공간 복잡도·풀이 접근법·개선 사항), UnSolved → Solved 자동 이동, Git 커밋·푸시까지 자동 처리.
스케줄러 운영 — 일일(0 0 9 * * MON-FRI) · 주간(0 0 6 * * MON) cron으로 문제 동기화.

Stack

PythonSpring BootJavaGroq APIDeepL APIGitHub ActionsGraphQLSlack Webhook

№ 02

POST EAT.

● In Progress

음식 사진 기반 미니멀 푸드 다이어리 앱 — 린 스타트업 기반 팀 프로젝트

2026.03 — 현재 · TroisLab (3인) · 기획 + 백엔드 API + DB 전담

Vision

린 스타트업(Lean Startup) + 애자일 스프린트 전략 기반. MVP 검증 후 단계적 확장 로드맵을 수립하고, 목표를 재방문 실사용자 100명 확보 → 유료 전환율 3%(Freemium 구독 모델)로 구체화했습니다. 단순 "기능 구현"이 아닌 서비스 관점의 설계를 실험 중인 프로젝트입니다.

Key Implementations

Flyway 기반 DB 마이그레이션 관리 — 스키마 변경 이력을 코드로 관리, 팀 간 DB 동기화 문제 사전 차단.
JPA AOP로 쿼리 타이밍 로깅 — 모든 리포지토리 호출의 실행 시간을 자동 수집, 병목 조기 발견 체계.
Docker 멀티스테이지 빌드(Alpine) — 이미지 크기 최소화, 빌드 캐시 최적화.
GitHub Actions → AWS ECR → EC2(SSM) 자동 배포 — 운영 관점의 CI/CD 파이프라인 직접 설계.
노션 기반 협업 프로세스 설계·운영 — 이슈 트래킹 DB · WBS · 백로그 · API 명세서를 모두 노션에서 통합 관리.

Stack

Spring Boot 3.xJPAMariaDBFlywayDocker Multi-stageGitHub ActionsAWS ECR / EC2 / SSMFlutter (협업)Notion

№ 03

KNOCK

Closed · Code Public

영화·공연 개봉일 리마인더 웹앱 — 백엔드 단독 전담

2025.01 — 2025.04 · Backend Lead · Spring Boot · Elasticsearch · Selenium · FCM · Heroku · Python

Problem

국내 영화·공연 정보는 KOFIC · CGV · MEGABOX · LOTTE CINEMA · KOPIS 5개 플랫폼에 파편화되어 있고, 같은 작품도 플랫폼별로 제목·날짜·포스터가 제각각. 관심 작품의 개봉을 놓치지 않으려면 사용자가 여러 앱을 매일 확인해야 했습니다.

Role

백엔드 단독 전담 — 크롤링 파이프라인, 소셜 로그인 인증 체계, 검색 엔진, Push 알림 스케줄러, 배포·운영까지 전 구간 설계·구현.

Architecture

확장성에 방점을 둔 설계 — OCP를 지킨 크롤링 파이프라인. 5개 플랫폼의 HTML 구조가 전혀 달랐지만, 템플릿 메서드 패턴으로 공통 수집 흐름을 추상화해 플랫폼 추가 시 기존 코드를 건드리지 않도록 했습니다. 유사도 기반 중복 병합 로직을 직접 설계해 파편화된 데이터를 하나의 작품으로 정규화했고, Elasticsearch + Nori 한국어 분석기로 비정형 콘텐츠를 검색 가능한 형태로 인덱싱했습니다.

인증은 전략 패턴으로. OAuth2 소셜 로그인(Kakao · Naver · Google) 3종을 Strategy로 분리해 제공자를 추가해도 기존 로직 수정이 없습니다. JWT는 Access(메모리) + Refresh(HttpOnly/Secure Cookie) 이중 토큰 구조로 보안·UX 균형을 설계했습니다.

Key Implementations

멀티 플랫폼 크롤러 — Selenium 기반 5개 플랫폼 동시 수집. 플랫폼별 파서를 Template Method로 분리.
유사도 기반 중복 병합 — 제목·개봉일·감독 등 다중 필드 매칭으로 플랫폼 간 중복 데이터를 단일 레코드로 통합.
OAuth2 + JWT 이중 토큰 — Access Token은 메모리, Refresh Token은 HttpOnly/Secure Cookie 저장. Authorization Code Flow 직접 구현.
FCM 푸시 알림 시스템 — 사용자 설정 D-day 기준 오전 9시 자동 발송. 프론트 Service Worker ↔ 백엔드 양방향 아키텍처.
Heroku 메모리 제약 트러블슈팅 — R14 메모리 한계 문제를 스케줄링 로직 최적화 + 리소스 분산 + G1GC 튜닝(Xms512m, Xmx2g)으로 해결.
PWA 적용 — Service Worker·Manifest로 모바일 네이티브 경험 구현.

Outcome

5

플랫폼 동시 크롤링

R14→0

Heroku 메모리 에러 해결

Vercel + Heroku

실사용자 대상 배포·운영

사이드 프로젝트에 머무르지 않고 실제 배포·운영까지 진행. "이론으로 안 것"과 "사용자 환경에서 문제를 해결한 것"의 차이를 커리어의 분기점으로 삼은 프로젝트입니다.

Stack

Spring BootSpring SecurityElasticsearchNori AnalyzerSeleniumPythonFCMJWTOAuth2HerokuPWA

№ 04

Gugudan AI.

Love-note

AI 심리·연애 상담 서비스 백엔드 — Hexagonal Architecture 기반 설계

2025.11 — 2025.12 · Backend · Python · FastAPI · Redis · OpenAI API · Docker

Approach

Hexagonal Architecture(Ports & Adapters)로 설계 초기부터 책임 분리. Domain · Application · Infrastructure · Adapter 계층을 명확히 나눠, AI 모델이 OpenAI에서 다른 LLM으로 교체되어도 도메인 로직이 흔들리지 않도록 구조화했습니다. SEO · AEO를 설계 초기 단계부터 고려해 검색 친화적 URL 구조와 메타데이터 체계를 적용했습니다.

Key Implementations

OpenAI 스트리밍 AI 상담 — Server-Sent Events 기반 실시간 응답. 사용자 체감 지연 최소화.
AES-256 대화 메시지 암호화 — 민감한 상담 내용을 DB 저장 시점에 암호화, 개인정보 보호.
Redis 기반 세션 관리 + JWT 블랙리스트 — 로그아웃·토큰 탈취 대응을 위한 강제 만료 체계.
CSRF 보호 + OAuth 2.0 소셜 로그인 — Google · Kakao · Naver 3종 연동, 보안 계층 다중화.
Docker Compose 배포 — FastAPI · MySQL · Redis를 단일 파이프라인으로 관리.

Stack

PythonFastAPIMySQLRedisOpenAI APIDocker ComposeHexagonal ArchAES-256OAuth 2.0

№ 05

Finance Agent.

팀 리더 · 최우수 선정

재무 문서 기반 개인 자산 분석 AI — AI Multi-Agent 부트캠프 최종 프로젝트

2025.11 — 2025.12 · Team Leader (5명) · Python · Next.js · Multi-Agent · Redis · AWS

Concept

사용자가 원천징수영수증·급여명세서 등 PDF를 업로드하면, 여러 AI Agent가 자동으로 문서를 분류·분석하고 세액공제 항목을 식별한 뒤, 절세 전략과 미래 자산 시뮬레이션까지 가이드로 제공하는 서비스. 단일 LLM으로 처리하기 어려운 복합 금융 분석을 Multi-Agent 파이프라인으로 해결했습니다.

Key Implementations

Multi-Agent 파이프라인 설계·구현 — 문서 분류 → 추출 → 분석 → 권고 → 시뮬레이션의 단계별 에이전트 체인 직접 설계.
Hexagonal Architecture 적용 — 에이전트 교체·추가가 용이하도록 Port/Adapter 경계 명확화.
Redis 캐싱 전략 — 반복 분석 요청에 대한 응답 속도 최적화, OpenAI 호출 비용 절감.
세액공제 자동 식별 + 절세 전략 — 도메인 지식을 프롬프트 엔지니어링과 검증 로직으로 구현.
팀 리더 역할 — 5인 팀의 업무 분배 · PR 리뷰 · 코드 리뷰 · 백로그 관리 · 주요 기능 다수 개발 병행.

Outcome

최우수

코드랩 아카데미 수강생 선정

5명

팀 리드 (분배 · 리뷰 · 개발)

Multi + Hex

Agent 파이프라인 · Hexagonal

Stack

PythonNext.jsMulti-AgentLangChain-styleRedisMySQLAWS EC2AWS S3AWS CognitoCloudFrontRoute53

№ 06

Properties Server.

Foundation · 2023

HR 패키지 공통 코드 관리 전용 서버 — 화이트정보통신 재직 시 백엔드 단독 구축

2023.07 — 2023.12 · Individual · Backend · Spring Boot 3.x · Kotlin · Java · Elasticsearch

Problem

AS-IS HR 패키지의 공통 코드 체계는 Oracle에 수백 개 공통코드 × 수천 개 코드 디테일이 파편화되어 있어, 코드 조회·유지보수가 사업 확장의 병목이었습니다. 비즈니스 서버와 코드 데이터가 섞여 있어 운영 관리도 어려웠습니다.

Architecture

계층 재설계 중심의 접근 — 파편화된 코드 체계를 4단계 하이라키 구조로 재정의:

BizUnit (사업부) └─ CodeSys (코드 시스템) └─ CodeKind (코드 종류) └─ Code (코드 상세)

각 계층을 독립 ES 인덱스(frm-biz-unit, frm-code-sys, frm-code-kind, frm-code)로 분리하여 조회 효율과 관리 용이성을 동시에 확보. 비즈니스 서버와 분리된 전용 프로퍼티 서버로 운영해 코드 관리 책임을 격리했습니다.

Key Implementations

Oracle → Elasticsearch 이관 파이프라인 — Spring Data Elasticsearch의 bulkIndex + refresh() 조합으로 JPA 기반 Oracle 원본을 일괄 이관. @Setting(shards = 3, replicas = 2).
Nori 한국어 분석기 전면 적용 — 모든 텍스트 필드에 Nori 분석기를 적용해 한국어 검색 정확도 확보.
타입 하이브리드 매핑 — ID·코드류(cdId, cd, mainCd)는 Keyword(exact match), 명칭·설명류(cdNm, cdKindNm)는 Text + Nori 타입으로 구분하여 정확 매칭과 검색 정확도 동시 확보.
Spring Boot 3.x Java + Kotlin 혼합 구성 — 프로젝트 부트스트랩·샘플 컨트롤러를 Kotlin(@SpringBootApplication, runApplication<Main>(*args))으로, 도메인 엔티티·서비스·리포지토리를 Java로 작성해 점진적 Kotlin 도입 경험.
아리아 기반 암호화 로직 직접 구현 — 민감 데이터 암호화 계층을 자체 구현.
Elasticsearch Java API Client + REST High-Level Client 병용 — co.elastic.clients(신규 Java API) + org.elasticsearch.client(7.17.10) 두 클라이언트를 용도별로 구분 사용.

Stack

Spring Boot 3.xKotlinJava 17Elasticsearch 7.17Spring Data ESES Java API ClientOracleJPALombok

Na
Keaunsol.

어제보다 나은
구조를
만듭니다.

3년 7개월,
HR 도메인의 중심에서.

설계 패턴을
실전으로 옮기다.

AI Tools.

POST EAT.

KNOCK

Gugudan AI.

Finance Agent.

Properties Server.

깊이와
넓이를 함께.

꾸준함을,
숫자로 증명합니다.

혼자서,
동료와, 실전으로.

Personal Study

개발새발 스터디

AI Multi-Agent

Let's
build something
that lasts.

어제보다 나은구조를만듭니다.

3년 7개월,HR 도메인의 중심에서.

설계 패턴을실전으로 옮기다.

AI Tools.

POST EAT.

KNOCK

Gugudan AI.

Finance Agent.

Properties Server.

깊이와넓이를 함께.

꾸준함을,숫자로 증명합니다.

혼자서,동료와, 실전으로.

Personal Study

개발새발 스터디

AI Multi-Agent

Let'sbuild somethingthat lasts.

어제보다 나은
구조를
만듭니다.

3년 7개월,
HR 도메인의 중심에서.

설계 패턴을
실전으로 옮기다.

깊이와
넓이를 함께.

꾸준함을,
숫자로 증명합니다.

혼자서,
동료와, 실전으로.

Let's
build something
that lasts.