병렬처리 기반 실시간 통신 서버 구축 - 기존에는 통신 서버에 오는 모든 메시지에 대해 모든 클라이언트가 전달받기 때문에 대민서비스로 가면 클라이언트의 데이터 부하가 상당할 것으로 예상했음 - 또한, 기존에는 1개의 정부기관을 대상으로 통신 서버 한대로 설계되어 있었지만 17개의 정부기관으로 확장해야 하는 요구사항으로 통신 서버를 확장해야 함 - 클라이언트가 받아야 할 큐만 전송, 다수의 통신 서버 병렬 처리, 구현해야할 기능의 확장성을 동시에 고려한 시스템 구조 설계

파일 색인 및 증분 색인: DFS 알고리즘으로 파일 탐색 후 folder_path 기반 B-Tree 인덱스를 활용하여 색인 속도 최적화. 증분 색인 적용으로 전체 재색인 부담 최소화. -Apriori 알고리즘 기반 연관 검색어 추출: 사용자 검색 로그를 군집화하여 연관 키워드 자동 추천. 배치 스케줄러로 성능 최적화. -문서 필터링 및 텍스트 추출: Apache POI, Tika, Tesseract OCR 활용해 다양한 문서 포맷 지원 및 검색 정확도 향상. -Kafka, Cassandra, MongoDB 데이터 수집: 매일 30만

모듈화 및 커스터마이징 - 각 기능을 모듈화하여 확장 가능하도록 설계 - 공통 기능을 모듈화하여 고객사별 맞춤 기능 추가 가능 - 옵션값 기반 반응형 모듈 설계 별도의 코드 수정 없이 설정 값만으로 기능 및 화면 변경 가능 - 배포 후 유지보수 편의성을 위해 원소스(One-Source) 방식 적용 - 귀뚜라미, 흥국화재, 코젠바이오텍, 에이스테크놀로지 등 9개 회사 커스텀 개발 및 납품

KOSMO 내부에서 AI 음식 추천 프로젝트 우수상을 수상

-JSON 동적 매핑 및 샤딩 적용으로 데이터 확장성 및 검색 성능 최적화. -초성/중성/종성 분리 커스텀 Tokenizer 개발로 검색 정확도 개선, 대소문자 무관 검색 및 입력 오류 보정 기능 추가. -Multi-Search, multi_match, bool 쿼리 적용 및 최신순 정렬, 필터링 기능 구현. -Bulk API 및 Batch 비동기 색인으로 적재 속도 극대화. -실시간 자동완성, 최근 검색어 저장 및 Aggregation 기반 연관 검색어 추출. 사내 최우수 평가 획득: 검색 시스템 최적화 및 맞춤형 기능 구현 성과