웹 성능 최적화 - 구글 애널리틱스를 통해 공식 웹 사이트 방문자 80%가 1분 내 이탈하는 문제를 확인 - Lighthouse 분석 후 이미지 압축, WebP/WebM 포맷 적용, Lazy loading, 정적 파일 ‘brotli’ 인코딩 적용, 렌더링 지연 파일 로컬화 진행 - Lighthouse 성능 점수를 60에서 90으로 50% 향상, 이탈률 20% 감소, 페이지 전환율 30% 증가 PNPM 도입을 통한 빌드 성능 개선 - Docker 환경에서 빌드 시간이 길어 배포 지연 발생 - PNPM의 효율적인 패키지 관리 시스템과 캐싱 기능으로 빌드 속도 개선 - 전환 후 빌드 결과물 용량 27% 감소, 빌드 속도 20% 단축 Docker 이미지에 Multi-Stage Builds 도입 - 도커 이미지 빌드 결과물의 용량이 증가함에 따라 서버 비용 증가 - Multi-Stage Builds를 적용해 빌드 스테이지, 런타임 스테이지 분리 - 런타임에 필요한 파일만 이미지에 포함하여 최적화 이전 대비 용량 70% 감소, 서버 비용 절약 코딩 컨벤션 도입을 통한 개발 효율성 및 협업 증진 - 일관성 없는 코드 스타일로 가독성 저하 및 코드 리뷰 시간 증가 - ESLint + 자체 코딩 컨벤션 도입 및 문서화로 코드 가독성 향상. 코드 리뷰 시간 25% 단축

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미술 교육 플랫폼 어드민 개발 - 디지털 미술교육 플랫폼을 관리하는 어드민 웹 사이트 개발 - 교사, 학생 관리 페이지 UI 컴포넌트와 데이터 로직을 분리하여 컴포넌트별 책임을 최소화 - Github PR 기반 코드 리뷰에 참여하여 피드백을 주고받으며 코드 품질 관리

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타겟 광고 AI 모델 성능 개선 및 시스템 자동화 - 광고를 시청하는 대상을 인식하고 해당 시청자의 나이와 성별을 추정하여 알맞은 광고를 노출하는 AI 플랫폼에서 AI 모델 학습과 데이터 라벨링을 수행 - 데이터 학습 이후 AI 모델 유효성을 검증하여 나이는 85%, 성별은 93% 정확도를 기록 - 광고 플랫폼에 부착된 카메라를 제어하는 하드웨어에서 부팅 시 펌웨어 자동 업데이트 시스템 개발 광고 대시보드 개발 - AI 플랫폼을 통해 수집된 사용자 데이터를 분석하는 대시보드 개발 - Chart.js를 활용해 광고 노출도, 광고 시청률, 광고 집중도, 시청자 연령 및 성별 분포, 최고 집중 구간 분석을 시각화하는 대시보드 구현 - 실시간 데이터 업데이트 기능으로 광고주가 즉각적인 데이터 확인 가능

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서비스 기획부터 개발, 배포 · 운영하여 MAU 37,000 달성 - 리그오브레전드 밴픽을 시뮬레이션하는 웹 사이트 기획부터 운영까지 소프트웨어 전반을 담당 - 구글 애널리틱스 사용자 디바이스 분포에서 모바일 접속자 비중이 50%를 초과하는 것을 확인하고 모바일 사용자를 위한 모바일 반응형 디자인 추가 - 사용자 커뮤니티의 의견을 반영하여 유저 상호 간 소통할 수 있는 오픈 채팅 기능을 웹 소켓을 사용하여 구현 - 기능 개선 이후 초기 서비스에 비해 사용자 수 30% 증가, 방문 시간 20% 증가 - 최고 MAU는 37,000을 기록했고 Adsense 월 광고 수익 $30 달성 MVP 개발 방식의 중요성 - 팀 게임을 지원하는 첫 번째 서비스를 개발 - 일렉트론으로 만든 데스크탑 앱에서 롤 클라이언트 게임 데이터를 실시간으로 수집하여 서버에 저장 - 웹 플랫폼에서는 팀을 생성하고 팀원을 구성하고 게임 데이터를 기반으로 팀들 간 경기 데이터, 결과 데이터를 보여주는 서비스를 제공 - 웹 플랫폼에서 용병으로 게임을 진행할 수 있으며 팀 게임을 위해 경기를 만들고 상대 팀을 구하는 여러 기능을 제공 - 팀을 구성해 경기를 진행한다는 메인 서비스에 집중하여 고도화해야 하지만 다양한 기능을 개발하며 출시가 지연되었고 자연스럽게 서비스의 방향성을 점차 잃음 - 핵심 기능에 집중해 빠르게 출시하고 점차 다양한 기능으로 서비스를 개선하는 MVP 개발 방식의 중요성을 깨달음 - 이후 밴픽 시뮬레이션에서는 빠른 출시와 간단한 서비스 사용법으로 접근성을 높여 다수의 사용자를 확보

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