프로젝트 배경
[ 문제점 ] 키워드 추적 / 진단 / 결제 / 정산을 각기 다른 SaaS와 엑셀로 운영하면서 도구 비용이 누적 → 소규모 대행사도 월 30~50만원 도구 비용 발생 수작업 키워드 추출이 업체 1곳당 5~10분씩 소요 → 100개 업체 관리하면 한 번 갱신에 8시간 이상 소요 외부 도구에 데이터가 종속되어 서비스 종료 / 가격 인상에 취약 [ 목표 ] 마케팅 워크플로우 전체를 한 플랫폼에서
프로젝트 성과
N1,N2,N3 지수 확인 가능
상세 분석을 통해 관련 지수를 체크할수있도록 환경을 조성하였습니다.
키워드 추출 자동화로 운영 시간 약 70% 절감
사람이 5~10분씩 수작업으로 만들던 키워드를
자동 조합 엔진으로 업체 1곳당 평균 480개 이상의
키워드를 30초 이내로 생성합니다.
자동 조합 엔진으로 업체 1곳당 평균 480개 이상의
키워드를 30초 이내로 생성합니다.
분석 DB 분리로 시계열 쿼리 평균 3.8초
순위 시계열을 컬럼 기반 분석용 DB에 적재하여
14일 추이 / 경쟁 업체 비교 등 분석 쿼리를 200만 행
스캔에도 평균 3.8초 안에 응답합니다.
14일 추이 / 경쟁 업체 비교 등 분석 쿼리를 200만 행
스캔에도 평균 3.8초 안에 응답합니다.
시작 쿼리 응답 시간 1,500배 단축
대용량 수집 이력 테이블에서 30초 타임아웃이 나던
스킵 판정 쿼리에 4컬럼 커버링 인덱스를 추가하고
통계를 갱신한 결과 19ms로 단축, 매일 시작 시점 안정성 확보.
스킵 판정 쿼리에 4컬럼 커버링 인덱스를 추가하고
통계를 갱신한 결과 19ms로 단축, 매일 시작 시점 안정성 확보.
Flutter 토큰 보안 강화
보안 점검에서 평문 SharedPreferences에 저장되던
Access / Refresh 토큰을 OS Keychain 기반 암호화 저장소로
이전, 토큰 탈취 시 사용자 위장 로그인 위험을 제거했습니다.
Access / Refresh 토큰을 OS Keychain 기반 암호화 저장소로
이전, 토큰 탈취 시 사용자 위장 로그인 위험을 제거했습니다.
핵심 기능
진행 단계
데이터 파이프라인 설계
2025.11.
업체 데이터 수집·저장 구조를 먼저 정의했습니다.
MySQL은 운영·결제, 분석 DB는 시계열로 분리하고,
실패 / 재시도까지 데이터로 관리되도록 스키마를 잡았습니다.
MySQL은 운영·결제, 분석 DB는 시계열로 분리하고,
실패 / 재시도까지 데이터로 관리되도록 스키마를 잡았습니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 서비스 카테고리(ex. 커머스, AI 등)와 메인 타깃(ex. 주부, 청소년) 등을 포함한 간략한 소개 - 예시 : 주부들을 위한 생활용품 커머스 개발 2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경 - 예시) 화면 설계, UI/UX 디자인, 서버 구축, Front-end 개발, 관리자 페이지 개발 등 - 예시) 반응형 웹, Android, iOS 등 3) 주요 업







