플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 헬스 트레이너가 회원별 식단 피드백을 매번 수기로 작성해 업무 시간의 상당 부분이 반복 작업에 소모됨 - 회원이 먹은 음식을 검색할 때 오타·초성·불완전 입력이 잦아 일반 검색으로는 원하는 음식을 찾기 어려움 - 수업 예약을 메신저·수기로 관리해 중복 예약과 노쇼가 발생하고, 트레이너마다 예약 규칙이 달라 일괄 관리가 어려움 - 회원권·수업권 결제와 만료 관리를 수작업으로 처리해 누락과
프로젝트 성과
식단 피드백 작성 자동화
트레이너가 회원 식단마다 수기로 쓰던 피드백을 LangChain 기반 LLM이 자동 생성하도록 구축해, 반복 작성 업무를 검토·수정 작업으로 줄였습니다.
오타·초성 입력에도 찾아지는 한글 음식 검색
ngram·자모 분석기와 동의어 사전을 조합해 불완전 입력 대응력을 높이고, 사전 무중단 배포로 운영 중에도 실시간 갱신이 가능합니다.
동시 예약 충돌 차단과 트레이너별 예약 정책
Optimistic Lock과 프론트·백엔드 이중 검증으로 중복 예약을 막고, 예약 가능 요일·단위 시간·취소 기한을 트레이너별로 설정하게 했습니다.
구독+종량제 하이브리드 결제 자동화
PortOne 연동으로 카드·계좌·간편결제를 통합하고, 결제 실패 알림·주기 갱신·환불까지 도메인 이벤트 기반으로 자동 처리했습니다.
1인 CTO로 MVP부터 실서비스 운영까지
기획·설계·개발·배포·운영 전 사이클을 단독 주도하고, CI/CD·무중단 배포·모니터링을 구성해 장애 없이 서비스를 운영했습니다.
핵심 기능
AI 식단 피드백 자동 생성
회원이 입력한 식단을 구조화해 LLM이 목표(감량·증량)·말투·트레이너 스타일을 반영한 피드백을 자동 생성하고 API로 제공합니다.
진행 단계
기획 및 요구사항 정의
2021.12.
트레이너·회원 업무 흐름을 분석해 핵심 기능 우선순위를 정하고, Kotlin·Spring Boot·Angular·AWS 기술 스택을 확정했습니다.
프로젝트 상세
제품 기획부터 설계, 개발, 운영, 개선까지 전 과정을 주도하며, 시드 단계의 초기 팀에서 시장 요구에 빠르게 대응 가능한 기술 기반 제품을 만들어낸 경험을 보유. 백엔드부터 모바일까지 전방위 기술 스택을 아우르는 풀스택 역량과, 도메인 중심의 유연한 아키텍처 설계를 통해 실질적인 비즈니스 성과에 기여함. 특히, LLM 기반 피드백 자동화, 고도화된 한국어 검색 시스템, 실시간 예약/스케줄링 도구 등 복잡
