민동현

운전습관 개발

• Kafka·Flink 재처리 정합성 개선
• 티맵 핵심 서비스인 운전습관에서 장애 복구를 위한 재처리 시, 하나의 주행 이력이 일부만 생성되거나 여러 건으로 분할되는 문제 발생
• 동일한 스트리밍 데이터를 반복 재처리할 수 있는 테스트 환경을 구축하고, RDB에 저장한 정상 처리 결과와 비교해 변경 전후 정합성 검증
• 빠른 입력 기준의 Watermark 생성으로 다른 입력의 메시지가 누락되는 원인을 확인하고, Watermark를 독립적으로 생성하도록 변경
• 반복 재처리 테스트에서 기준 데이터 대비 정합성 99.9% 달성
• VOC 대응 프로세스 개선
• VOC 원인 확인을 위해 개발자가 원시 데이터를 정제하고, CS 담당자가 사전 작성된 SQL로 조회해야 하는 구조로 인해 반복적인 분석 작업과 데이터 가공 비용 발생
• 탐지 상세정보를 스퀘어어드민에서 직접 조회할 수 있도록 제공해, 개발자의 데이터 정제와 CS 담당자의 SQL 실행에 의존하던 대응 절차 간소화
• 데이터 가공·조회에 소요되던 월 500만원의 인프라 비용 절감, CS 담당자의 건당 조회·확인 시간 2분 → 1분으로 50% 단축
• Flink 로컬 재현·디버깅 환경 구축
• 타 팀으로부터 인수한 Flink 서비스에 로컬 실행·재현 절차가 없어, 원시 GPS 데이터만으로 VOC 원인을 분석하는 데 한계
• 실제 사용자 GPS 데이터를 로컬에서 재생하고, IDE 브레이크포인트로 처리 흐름과 중간 상태를 추적할 수 있는 디버깅 환경 구축
• 실행 과정에서 오류 원인을 직접 확인할 수 있도록 개선해, 개발자의 VOC 건당 원인 분석 시간 약 40분 → 5분으로 단축
• Flink 처리 결과 모니터링 및 이상 징후 알림 구축
• 주행 생성·미생성 건수와 위반요소 탐지율을 확인할 지표가 없어, 로직 변경에 따른 처리 이상을 파악하기 어려운 상황
• 주요 처리 결과를 메트릭으로 수집하는 대시보드를 구축하고, 비정상 수준의 변화에 대한 모니터 알림 설정
• 로직 변경 전후의 영향을 확인하고, 주행 생성 및 위반 탐지의 이상 징후를 조기에 인지할 수 있는 운영 체계 마련

TMAP OPEN API 개발

• OpenMetrics 도입으로 모니터링 비용 절감 및 사내 확산
• API 사용량을 로그 기반으로 집계하면서, 사용량 증가에 따라 Datadog 로그 수집·분석 비용이 커지는 문제 발생
• 사내 최초로 OpenMetrics 기반 메트릭 수집 방식을 도입해, 로그 기반 집계 대비 모니터링 비용 절감
• 사내 기술세션에서 도입 사례를 공유하고, 여러 팀의 OpenMetrics 적용으로 확산

운전점수 개발

• 운전점수 계산 로직 공통화로 중복 구현 해소
• 약 4개 서비스에서 점수 계산 로직을 개별 구현하고 있어, 운전점수 2.0의 계산 방식 변경을 각 서비스에 중복 반영해야 하는 상황
• 계산 로직을 공통 Starter 라이브러리로 분리하고, 각 서비스가 의존성 추가와 함수 호출만으로 사용할 수 있도록 제공
• 계산 로직의 수정 지점을 라이브러리로 일원화해, 서비스별 중복 구현과 변경 누락 가능성 축소
• 운전점수 서비스 내재화 및 AWS 마이그레이션
• 외주사가 개발한 SKT IDC 기반 운전점수 서비스를 내부 개발·운영 체계로 전환하는 내재화 프로젝트에 참여
• 서비스를 AWS로 이전하고 Oracle → DynamoDB 전환 수행
• AWS로 옮긴 기존 로직의 응답을 사용자에게 반환하면서 전환 대상 로직의 결과를 함께 비교하고, Datadog 대시보드에서 응답 일치율을 검증하며 점진적으로 전환
• DynamoDB 데이터 보관 정책 수립으로 저장 비용 26% 절감
• 삭제 정책 부재로 사용하지 않는 주행 이력이 장기간 누적돼 저장 비용 증가
• 데이터 보관·삭제 기준을 수립하고, 대량 삭제 시 DB 처리 용량을 초과하지 않도록 삭제 처리량을 점진적으로 증가시키고 실패 요청에 지수 백오프 재시도 적용
• 불필요한 장기 보관 데이터를 정리해 DynamoDB 저장 비용 약 26% 절감
• 팀 공통 AI 개발 컨텍스트 및 계획 수립 스킬 구축
• 운전점수 계산 규칙·아키텍처·DB 구조·운영 주의사항·코드 작성 규칙을 공통 컨텍스트 저장소로 체계화
• 팀의 AI 활용 수준과 결과물 품질 편차를 줄이기 위해, 공통 컨텍스트 기반의 작업 계획을 수립하는 Plan 스킬을 제작하고 팀원들과 공동 사용

티맵 화물서비스 신규 개발 및 출시

• "티맵 화물" 정식 출시
• 운임 자동 지급 배치 개발
• 지급 대기 주문을 대상으로 일 1회 배치를 구현하고, 지급 대상 선정부터 은행 API 호출·결과 확인·주문 상태 갱신까지 개발
• 지급 완료 상태 저장과 후속 처리의 트랜잭션을 분리해, 후속 처리 실패로 지급 상태가 롤백되는 문제 방지
• 이상 발생 시 배치를 중단하고 송금 결과와 원인을 확인한 뒤 재실행하는 운영 절차 적용
• 약 1년 6개월의 운영 기간 동안 누적 약 3,000억 원의 운임 지급 처리
• 운송 업무 기능 개발
• 접수·배차·완료 단계별 SMS·알림톡 자동 발송 및 주선사 접근 권한 관리 기능 구현

Dooray! 홈·게시판 신규 개발

• 위젯 확장을 고려한 공통 구조 설계
• 여러 서비스의 정보를 제공하는 홈 화면 위젯 개발
• 추상 골격 클래스를 활용해 위젯별 데이터 조회 구현과 공통 처리 흐름을 분리하고, 새로운 위젯 유형을 추가할 수 있는 구조 설계
• 위젯 조회 N+1 개선
• Scouter APM 모니터링으로 위젯 조회 시 발생한 N+1 문제를 발견하고, Fetch Join을 적용해 개선
• 게시글 동시 수정 검증을 위한 동시성 테스트 구현
• 조직 단위 게시판 기능 개발
• JPA 낙관적 락 검증 과정에서 발생한 스레드별 트랜잭션 문제를 해결하고, CyclicBarrier로 동일 버전 데이터의 동시 수정 상황 재현
• 최종 버전 값으로 단일 수정 반영 여부를 검증하고, 구현 과정과 시행착오를 기술 블로그에 공유
• MapStruct 도입으로 객체 매핑 코드 간소화
• 반복적으로 작성하던 객체 간 매핑 코드를 MapStruct 기반으로 전환해 보일러플레이트 감소
• 컴파일 시점에 매핑 코드를 생성하도록 구성해 수작업 매핑의 누락·실수 가능성 축소

한국은행 Dooray! 전환 지원

• 한국은행 인사정보와 Keycloak을 연동하는 회원·인증 체계 구축에 참여
• Vue.js 기반의 한국은행 전용 회원가입 및 관리자 화면 개발
• NHN 협업툴 두레이 한국은행도 쓴다

RENOBIT 시각화 솔루션 개발 및 개선

• 리플렉션 기반 호출 구조를 기능별 API로 점진적 전환
• FE가 전달한 서비스명·메서드명을 리플렉션으로 실행하던 단일 엔드포인트 구조 개선
• FE 호출 지점을 정리하고, 기능별 URL·Controller에서 서비스 메서드를 직접 호출하도록 점진적으로 전환
• 코드에서 API별 호출 관계를 명시적으로 파악할 수 있도록 개선
• 신규 기능 개발에 테스트 코드 도입
• 테스트 코드가 없던 개발 환경에서 테스트 작성을 제안하고, 신규 기능 개발 시 테스트 코드를 함께 작성하는 방식 적용
• Jenkins·Docker 기반 CI/CD 구현
• Jenkins와 Docker를 활용한 빌드·배포 자동화 구성

음식 포장 서비스 인수 개발 및 기능 확장

• 외주 개발된 초기 서비스를 인수해, 신입 개발자로서 단독으로 후속 개발을 담당하고 서비스 수익화 단계까지 참여
• 간편로그인·리뷰·즐겨찾기·상점 검색 등 앱 서비스 API 개발
• 운영자용 KPI 대시보드, Spring Batch 기반 배치 및 앱 푸시 예약 발송 기능 구현

• 효과적으로 공부하기 위해 스터디 결성 후 팀장을 맡음. (5인)
• Effective Java 스터디 (완료)
• 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초
• @java-starter

• 공식 문서 번역
• Junit5 한글 문서
• 

인덕대학교 개발자 커리어·취업 특강 (2022·2023)

• 2022년 11월·2023년 11월, 개발자 커리어 및 직무 특강과 Q&A 진행 (각 1시간)

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