소프트웨어 엔지니어 남주호입니다.

AI 카메라 기반 매장 방문객 분석 서비스인 RetailTrend 개발에 참여하고 있습니다. 하루 약 800만 건의 트래픽을 처리하는 중앙 서버를 유지보수하며 신규 기능 개발부터 장애 대응 및 최적화까지 다양한 업무를 수행해 왔습니다.

RetailTrend 소개 페이지

What I did

• 서비스 핵심 데이터 로직 구조 개선 및 성능 최적화
• 서비스 운영을 위한 데이터 관리 시스템 로직 및 웹 UI 개발
• SFTP 기반 데이터 전송 시스템 설계 및 구현
• AWS 클라우드 기반 서비스 운영, 모니터링 및 비용 최적화 (AWS S3 비용 약 40% 절감)
• 카메라 기반 Re-Identification AI 모델 연구 및 개발

문제 해결 사례: 대규모 트래픽 환경의 서버 성능 병목 분석 및 개선

서비스가 확장됨에 따라 병목 현상이 발생했고, 아래 두 가지 관점으로 문제를 분석하고 개선했습니다.

• $match 이전 $lookup 연산 수행으로 인해 COLLSCAN 발생
• $lookup 대상의 인덱스 부재로 인해 COLLSCAN 발생
• 개선 이후 실행 시간 약 20배 단축 (200ms → 10ms)

• Worker Thread Pool을 활용하여 CPU-bound 작업을 분산 처리하도록 개선

LINE Plus의 관리자용 웹 서비스 외주 프로젝트에 프론트엔드 개발자로 참여했습니다.

What I did

• LINE 서비스 콘텐츠 관리 시스템의 웹 UI 개발
• React Hook Form 기반으로 중첩 객체 및 배열 등 복잡한 form 로직 구현
• 페이지 로딩 시간 단축을 통한 사용자 경험 개선 (2400ms → 1300ms)
• Next.js, GraphQL, Naver SmartEditor ONE 등 신규 기술 도입을 위한 선행 연구
• 팀 내 공통 소스코드 관리 정책 수립
• 팀 내 또는 외부 개발팀과의 소스코드 충돌 해결

문제 해결 사례: 웹 페이지 로딩 시간 개선

타사에서 진행한 유사 LINE Plus 외주 프로젝트 대비 페이지 로딩이 느리다는 피드백이 있었고, 원인을 분석하여 개선한 사례입니다.

• Inspect Tool을 활용하여 CPU 사용량 분포 분석: 대부분 유휴 상태임을 확인
• css와 js 정적 리소스 다운로드에 상당 시간 소요
• 브라우저 캐싱을 전혀 사용하지 않아 매번 정적 리소스를 새로 다운로드하는 구조
• 소스코드 변경 사항 즉시 반영을 위해 no-cache 정책을 사용했던 것이 원인

• Bundler 설정에서 정적 리소스 파일명에 hash를 적용하여 Cache Busting을 구현
• 캐싱 정책은 기존으로 복구
• 페이지 로딩 시간 약 45% 개선 (2400ms → 1300ms)