핀업은 지도 기반 프라이빗 장소 공유 플랫폼으로,
나만의 장소를 친구들에게 소개하고 친구들과 함께 공유 지도를 만들 수 있습니다.
MZ 세대는 맛집 및 여행 정보 검색 시, 신뢰도 있는 리뷰와 평가를 찾기 위해 사용자의 리뷰에 민감하게 반응합니다.
그러나, 지도 정보를 제공하는 플랫폼에서 광고성·허위성 짙은 리뷰가 많아지며,
전반적인 리뷰의 질이 떨어지고 있는 상황입니다.
위의 문제를 해결하기 위해 프라이빗 네트워크 기반의 지도 SNS를 제작하여,
지인들과 자신이 직접 경험했던 장소에 대한 리뷰를 모아볼 수 있는 서비스를 만들고자 했습니다.
비상업적 장소(러닝 코스, 산책길, 풍경 좋은 자리 등)도 공유 가능
| Category | TechStack |
|---|---|
| Language & Framework | Java, Spring Boot |
| DB & ORM | MariaDB, Redis, JPA, QueryDSL |
| API Docs | Swagger |
| Infra | Docker, GitHub Actions, AWS |
| ETC | Kakao Map Web API |
- 지도 API 연동 및 장소 등록 프로세스 설계/구현
- 문제인식:
- 수백만 건의 장소 데이터를 자체 DB에 구축할 경우, 초기 데이터 구축 비용이 높음
- 지속적인 데이터 업데이트 관리가 복잡해지는 문제점 파악
- 해결방안:
- 카카오맵 API와 연동하여 필요 시점에 장소 데이터(상호명, 위경도 좌표, 고유ID)를
선별적으로 DB에 저장하는 시스템 구현 - 유저의 첫 리뷰가 등록되는 시점에 해당 장소 데이터만 DB에 삽입하는 방식으로 데이터 관리 비용 절감
- 카카오맵 API와 연동하여 필요 시점에 장소 데이터(상호명, 위경도 좌표, 고유ID)를
- 문제인식:
- 사용자 맞춤형 지도 서비스 개발
- QueryDsl을 활용한 동적 쿼리 구현으로 친구의 리뷰 데이터만 지도에 표시하는 기능 개발
- 지도 줌 레벨에 따른 인접한 장소 클러스터링 알고리즘 구현으로 사용자 경험 향상
- 지도 영역(북동/남서 위/경도 범위) 기반 페이지네이션 적용으로 조회 성능 80% 개선 (939ms -> 131ms)
- 검색어, 카테고리(음식점, 카페), 정렬 조건(거리순, 평점순) 기반 필터링 기능 개발
- 하버사인 공식을 적용한 현재 위치 기준 장소까지의 거리 계산 알고리즘 구현
- Key-Value 형태의 자료구조를 활용한 장소의 친구 리뷰 평점 통계 그래프 구현
- 편리성과 보안을 고려한 사용자 인증 시스템 구축
- OAuth 2.0 기반 소셜 로그인(구글, 카카오, 네이버) 구현으로 가입 절차 간소화
- Access Token과 Refresh Token을 활용한 기존 설계된 인증 시스템 보안 강화 및 사용자 경험 향상
(빈번한 재로그인 방지) - Refresh Token 활용하여 새로운 토큰쌍을 재발급하는 방식으로 토큰 탈취 위험 최소화
- Redis를 활용한 Refresh Token 관리로 처리 속도 향상 및 토큰 TTL 설정으로 만료 시 자동 삭제
- CI/CD 파이프라인 구축 및 인프라 관리
- Github Actions, Docker Registry, Docker-Compose를 활용한 빌드 및 배포 자동화 구현
- 개발/운영 환경 분리 및 Github Secret을 활용한 설정 정보 보안 관리로 안정적인 배포 프로세스 확립
- AWS 기반 서비스 인프라 구축 및 관리
- 도식 중
- 지도에서 본인과 핀버디의 핀을 조회할 수 있습니다.
- 핀버디가 아닌 유저의 핀은 조회되지 않습니다.
- 카테고리 필터링과 정렬 조건에 따라 핀을 조회할 수 있습니다.
- 닉네임으로 핀버디를 검색할 수 있습니다.
- 핀버디 신청/수락/거절 기능이 제공됩니다.
