김나영 Portfolio

Backend Developer

사용자 데이터를 안정적으로 저장하고,
비즈니스 규칙을 API로 구현합니다.

팀 서비스 백엔드의 인증·권한, 공개 API, 사용자 데이터 조회 구조와 서비스 계층 구현을 중심으로 백엔드 프로젝트를 정리했습니다.

FESTAI 코드 보기

백엔드·서비스 개발 경험

대표 프로젝트 팀 프로젝트 (4인) FastAPI PostgreSQL Public API AI 연동 ESG

FESTAI

FastAPI·PostgreSQL 기반 지역축제 운영 백엔드에서 공개 API 11개를 구현했습니다. 공개·방문객·관리자 권한을 분리하고 승인 데이터 기반 AI 안내, 외부 AI 오류 시 fallback, 방문객 데이터 전처리와 ESG 지표 export를 연결했습니다.

FESTAI 공개 API와 AI 컨텍스트 흐름
방문객 QR 웹, 공개 조회 API, 축제 운영 컨텍스트, Alan AI 폴백으로 이어지는 흐름
도메인

축제 홈·프로그램·구역·시설·지도·혼잡·공지·설문 공개 조회와 방문객 AI 안내

데이터 모델

게시된 축제와 승인·게시 콘텐츠만 반환하고, 혼잡·공지·프로그램·ESG 데이터를 AI 컨텍스트로 집계

API 구조

FastAPI 라우터를 auth·public·visitor·admin·merchant 영역으로 분리하고 공통 응답·레이트 리밋 적용

문제 해결

Alan GET 호출의 URL 길이 문제를 질문별 컨텍스트 선택·상한 처리로 줄이고, 실패 시 기존 fallback 응답 유지

테스트

팀 전체 141개 테스트 중 AI festival context 11개·전처리 13개, 총 24개를 직접 작성해 승인 데이터 기반 응답과 예외 경로를 검증

운영 안정성

익명 방문 세션은 원문 토큰 대신 해시를 저장하고, 외부 AI 사용 여부를 응답에 드러내도록 설계

전체 시스템

방문객 QR 웹, 운영자 콘솔, 참여업체 콘솔이 함께 쓰는 축제 운영 백엔드로, JWT 인증·역할 기반 접근 제어(RBAC)·PostgreSQL 데이터 모델 위에서 11개 라우터·169개 API 엔드포인트·141개 테스트로 구성됩니다(팀 4인 공동 개발).

내 기여·검증 범위

공개 API(public.py, 11개 엔드포인트) 게시 상태 필터링, 승인된 festival context 기반 AI 안내(ai.py)와 Alan fallback, 방문객 데이터 전처리 파이프라인(preprocessing.py), 축제 ESG 지표 export(esg_export.py), 방문 세션 토큰 해시 처리를 구현하고 테스트 24개로 검증했습니다.

Public Router AI Client Context Repository Preprocessing ESG Export AI Tests
Repository Organization
대표 프로젝트 풀스택 FastAPI Spring Boot PostgreSQL React

PetBalance

개인 반려동물의 식단 조합 분석과 보호소 운영을 하나의 데이터 흐름으로 연결한 풀스택 서비스입니다. 개인 사용자는 반려동물의 제품·급여량·식단 조합을 관리하고, 보호소는 로스터·급여·재고·예산을 함께 운영할 수 있도록 구성했습니다.

PetBalance 서비스 아키텍처
React·Electron·Android 클라이언트, FastAPI 분석 서비스, 개인·보호소 데이터 저장 구조
문제 정의

제품 정보와 급여 기록이 분산되어 반려동물별 영양 균형을 비교하기 어렵고, 보호소 운영에서는 담당자·재고·예산 데이터가 따로 관리되는 문제를 대상으로 했습니다.

개인 사용자 기능

반려동물 프로필, 제품 정보, 급여량, 식단 조합을 저장하고 영양 기준과 비교해 칼로리·주요 영양소 구성을 확인하는 흐름을 구현했습니다.

보호소 운영

Next.js Route Handlers와 Neon PostgreSQL을 기반으로 로스터, 급여 기록, 재고, 예산 데이터를 연결했습니다. revision 값을 함께 저장해 여러 운영자가 동시에 수정할 때 충돌을 감지하고 최신 상태를 다시 확인하도록 했습니다.

API·데이터 구조

FastAPI 인증·제품·식단·영양 분석 API와 SQLite/PostgreSQL 저장 구조를 구성하고, Spring Boot에서도 확장할 수 있도록 도메인·서비스 경계를 분리했습니다.

클라이언트 확장

React/Vite 웹을 기준으로 Electron 데스크톱과 Capacitor Android 배포로 확장해 동일한 서비스 흐름을 여러 실행 환경에서 사용할 수 있도록 했습니다.

검증·안전성

백엔드 단위·API 테스트 63개와 프런트엔드 프로덕션 빌드로 주요 흐름을 확인했습니다. 영양 기준과 제품 데이터는 데모 범위임을 표시하고 의료 판단을 대체하지 않는다는 한계를 문서화했습니다.

FastAPI API 영양 분석 데이터베이스 React Frontend Backend Tests 문서·결정 로그
Repository
개인 프로젝트 Java 17 Spring Boot JPA REST API

Pigge Server

Java 17·Spring Boot 기반 거래·커뮤니티 REST API 19개와 Android 클라이언트 연동을 구현했습니다. DTO 중복으로 발생한 Kotlin 빌드 오류와 실제 기기 접속을 위한 LAN 연결 문제를 해결하고, Service 테스트 3개로 거래 저장·월별 조회·잔액 계산 흐름을 검증했습니다.

Pigge Server API 흐름
Controller, Service, Repository, AI Client로 이어지는 거래 API 흐름
도메인

사용자별 수입·지출 거래 관리, 월별 현금 흐름 확인, 게시글·댓글 기반 커뮤니티

데이터 모델

사용자 이메일, 거래 유형, 금액, 카테고리, 거래 날짜 중심의 거래 Entity 구성

핵심 API

거래 저장·조회·AI 분석과 커뮤니티 게시글 작성·목록 조회·댓글 작성·조회 API 구현

구현 완료

거래·커뮤니티 API의 Controller-Service-JPA Repository 흐름을 구현하고, 최신 Android 클라이언트를 android/에 통합해 서버와 클라이언트 소스를 함께 관리하는 구조 구성

클라이언트 연동

Android의 Retrofit 연결 주소를 에뮬레이터 전용 주소에서 개발 PC의 LAN IP로 변경하고, 개발용 applicationId를 분리해 실제 기기 설치·연결 테스트 환경 구성

월별 집계 로직

거래 유형과 거래 월을 기준으로 수입·지출 합계를 계산하고 잔액 응답으로 연결

문제 해결

Android 통합 과정에서 중복 선언된 월별 요약 DTO가 Kotlin 재선언 오류와 홈 화면 필드 참조 오류를 일으키는 원인을 확인하고, 불완전한 DTO를 제거해 클라이언트 빌드 구조 정리

검증 근거

API 엔드포인트 19개와 Service 테스트 3개의 기존 검증 범위를 유지하면서, Android 클라이언트의 DTO 충돌·빌드 설정·Retrofit 접속 주소를 수정해 실제 기기 연동을 준비했습니다.

다음 개선 단계

트랜잭션 정합성, 조회 성능, Bean Validation, 공통 예외 응답, Swagger 문서화 보강

Controller Community API Service Repository Request DTO Service Test Android 연결 수정 개발 패키지 분리 Android UI 동기화
Repository 상세 문서
팀 프로젝트 (캡스톤) Flutter Supabase PostgreSQL AI 연동

DentalLink

치과 운영 과정에서 발생하는 환자, 예약, 대기열, 공지, 광고 데이터를 모바일 앱과 Supabase로 연결한 캡스톤 팀 프로젝트입니다. 관리자 웹 화면의 데이터 연동과 환자 앱의 AI 상담 기능을 직접 구현했습니다.

DentalLink 데이터 접근 구조
Supabase Auth, PostgreSQL 테이블, 화면별 데이터 접근 구조
도메인

병원 예약, 환자 관리, 대기열, 공지·광고 관리, 환자용 AI 상담을 하나의 흐름으로 관리

데이터 모델

환자, 예약, 대기 상태, 공지, 광고, 알림 설정을 Supabase(PostgreSQL) 기반으로 구성

관리자 웹 연동

예약·대기열·광고·공지·알림·환자 관리 등 관리자 화면 8개를 Supabase 서비스·Provider 계층에 연결(17커밋)

환자 앱 AI 상담

Groq API와 로컬 Ollama(tinyllama)를 함께 붙인 AI 상담 기능, PIN 로그인, 예약 캘린더 화면 구현(5커밋)

수동 검증

예약 조회, 대기 상태 확인, 공지 노출, AI 상담 응답 흐름을 앱 화면에서 확인(자동화 테스트는 아직 없음)

개선 예정

RLS 정책, 권한별 접근 제어, 예약 충돌 방지, 위젯/서비스 테스트 추가, main 브랜치로의 통합

전체 시스템

Flutter 앱 + Supabase로 팀이 함께 만든 치과 예약·관리 서비스입니다. 팀 작업은 기능별 브랜치에서 진행되어 main에는 아직 통합되지 않았습니다.

내 기여·검증 범위

관리자 웹 8개 화면의 Supabase 연동(web2 브랜치)과 환자 앱 AI 상담·PIN 로그인(app_dev2 브랜치)을 구현했습니다. 예약·대기·공지 로직은 팀원과 함께 만들었습니다.

예약 관리 화면 Reservation Service AI 상담 Service PIN 로그인 화면
팀 저장소 (dentalink_app · 비공개) 내 기여 브랜치: web2 · app_dev2 상세 문서
팀 프로젝트 Python FastAPI SQLite SQLAlchemy OpenCV

SilentOrchestra 2.0 · 팀 프로젝트

사용자가 정해진 명령을 외우는 대신 반복되는 몸짓과 현재 사용 맥락을 학습해 행동을 제안·실행하는 로컬 우선 Spatial AI Agent 팀 프로젝트입니다(2026.09). 웹캠 제스처 클라이언트와 FastAPI 관찰 API의 연동, OpenCV 기반 손짓 인식 개선을 맡았습니다.

SilentOrchestra 2.0 제스처 관찰 흐름
웹캠 제스처 클라이언트가 모션 특징을 뽑아 FastAPI 관찰 API로 넘기고, SQLite에 제스처·맥락 기억을 저장하는 흐름
도메인

Observation → Pattern → Suggestion → Memory → Execution → Feedback 학습 흐름으로, 3회 반복 관찰 후 행동을 제안하고 사용자 승인 이후 자동 실행

데이터 모델

사용자·제스처·사용 맥락을 결합한 개인화 행동 기억을 SQLite·SQLAlchemy로 저장하고, 원본 영상과 얼굴 정보 없이 모션 특징과 맥락만 보관

API 구조

웹캠 제스처 클라이언트가 관찰 이벤트를 FastAPI 관찰 API로 전송하고, 백엔드가 패턴·제안·실행 단계로 연결

문제 해결 — 미감지

손이 관심 영역 일부만 차지하면 전체 Optical Flow 중앙값이 0에 수렴해 좌우 손짓이 감지되지 않는 원인을 분석하고, 임계값을 넘은 움직임 픽셀만 선별해 평균 이동 방향을 계산하도록 개선(PR #1)

문제 해결 — 오탐지

배경·카메라 노이즈까지 움직임으로 잡히는 문제를 MOG2 전경 마스크와 Optical Flow 조건 결합, 수평·수직 이동 비교, 동일 방향의 연속 프레임 검증으로 안정화(PR #8)

검증

현재 저장소 기준 pytest 21 passed, SQLite 38 statements passed — 팀 저장소 전체 구현·검증 결과이며 개인 구현으로 주장하지 않음

전체 시스템

사용자·제스처·맥락을 결합한 개인화 행동 기억 관리와 학습 흐름, FastAPI 기반 API, SQLite·SQLAlchemy 저장 구조, 원본 프레임을 저장하지 않는 로컬 우선 설계로 구성된 팀 저장소 전체 성과입니다. 위 테스트 수치도 팀 저장소 전체 검증 결과입니다.

내 기여·검증 범위

관심 영역 전체 중앙값 대신 움직임 픽셀만 선별해 평균 방향을 계산하도록 바꾸고 최소 움직임 비율을 설정값으로 분리, 이동량·방향·움직임 비율·누적 감지 횟수를 출력해 현장 디버깅을 보완했습니다(PR #1). 이후 MOG2 전경 분리와 연속 프레임 방향 검증을 더해 오탐지를 줄였고(PR #8), 두 PR은 main에 병합됐습니다.

PR #1 · 움직임 픽셀 기반 Optical Flow PR #8 · MOG2 전경 분리·연속 프레임 검증 Repository
Repository Organization

4-party (Kakao Map 기여)

4인 팀이 만든 명지대 학생 택시 동승 매칭 앱에서 Kakao Map 연동과 거리·소요시간 산출 기능을 담당했습니다.

내 기여 Repository 상세 문서

기술 경험 범위

FESTAI는 FastAPI·PostgreSQL 기반 축제 플랫폼 백엔드, Pigge Server는 Spring Boot·JPA 기반 가계부 API, DentalLink는 Flutter·Supabase 기반 관리자 웹 연동과 AI 상담 기능, 4-party는 팀 프로젝트 중 Kakao Map 연동·거리·소요시간 산출 기여 범위로 구분해 설명합니다.