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[역할] 캠핑장 정보 관련 API (조회, 찜하기 등) 구현.

• 캠핑장 목록 조회 API는 테마, 유형, 좌표, 방별 인원, 예약 가능 여부, 평점 등 여러 테이블 정보 조합 필요.
• 필요한 테이블을 모두 Join하는 대신 쿼리를 나누고 서비스 로직에서 병합하여 메모리를 효율적으로 사용.
• JPA를 처음 사용하면서 팀원들에게 질문할 때 문제 상황, 예상 원인, 검색해본 해결책 등 문맥을 함께 설명하여 원활하게 소통하고 기능을 성공적으로 구현.

[역할] AI 활용 영상 분석 파이프라인 구현.

• 전이 학습으로 ResNet 기반 이미지 처리 모델을 학습해 감정 분류, KoBERT 기반 문장 처리 모델을 학습해 답변 의도 분류.
• 이미지 처리 모델 정확도가 최초 0.8% 수준으로 매우 낮게 나왔으나, 이유에 대해 가설 수립, 재학습, 검증하며 84% 수준으로 올려 프로덕션 환경에 사용.
• 팀원들에게 AI 분석 과정과 시스템 아키텍처를 설명하면서 타인이 이해하기 쉽게 설명하는 것이 쉽지 않다는 것을 또 느꼈고, 내용을 정리해서 설명하면서 지식을 공유하는 것이 스스로에게도 도움이 된다는 것을 느낌.

[역할] CI/CD 파이프라인 구축, Docker 컨테이너 기반 서버 배포.

• 자동 배포 파이프라인을 통해 약 2주의 개발 기간 동안 450회(일 평균 약 28회)의 빌드가 자동으로 실행.
• 인적, 시간적 비용 절약, 짧은 배포 주기 덕분에 빌드 실패 시 원인을 빠르게 찾아 수정할 수 있었음.
• 모니터링을 통해 파이프라인 문제를 파악하고 수정.
• 서버 빌드 성공 알림을 받았으나 실제로는 실행되지 않는 문제 발생.
• CPU 사용율, 컨테이너 restart 로그를 바탕으로 문제를 파악하고 빌드 스크립트를 수정하여 동일 문제 재발 방지.
• 조직을 운영하는 데는 시스템이 필요하다는 것을 느낌.
• 코드 리뷰에 뱅크샐러드 ‘Pn 규칙’을 도입, KPT 회고를 도입하여 팀원 간 소통 가이드 라인을 제공.

[역할] 웹 상에서 테이블로 출력되는 데이터를 TSV 파일로 내보내기 기능 구현.

• DB에서 데이터를 직접 뽑아 쓸 수 있지만, 웹에서 ‘내보내기’ 버튼으로 다운로드 받는 것이 더 직관적이라고 생각했고, 필요한 다른 사람이 있을 것이라 생각하여 구현함.
• Scavenger 개발 팀과 댓글로 질문하고 소통하며 기능 완성.
• Scavenger 개발팀이 아닌 외부인으로서 오픈소스에 기여했기 때문에 다른 파일을 최대한 참고해 코드 스타일을 맞췄으나 팀의 컨벤션과 조금씩 다른 점이 존재. 이런 부분은 코드 리뷰를 통해 맞춰 나가는 경험을 할 수 있었음.