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훈련생 실전 프로젝트
실시간 교육용 퀴즈 플랫폼
1. 프로젝트 소개: Quinect - 정의: 실시간 교육용 온라인 퀴즈 플랫폼입니다. - 목표: 실시간 상호작용을 통해 몰입감 있는 학습 환경을 조성하고, 데이터 기반의 학습 성과 추적을 지원합니다. - 특징: 직관적인 인터페이스와 강력한 분석 기능을 제공하여 교육을 위한 학습 파트너 역할을 수행합니다. 2. 프로젝트 사용 기술 (Tech Stack) - Back-end: Java (JDK 21), Spring Boot (3.5.7) - Front-end: HTML/Thymeleaf, CSS3/Bootstrap, JavaScript/jQuery - Database: MySQL (8.0.43) - External Services: Google Gemini (AI를 이용한 퀴즈 생성 등), OAuth 2.0 (소셜 로그인) 3. 주요 프로젝트 구성 - 프로젝트 설계: 플로우차트, ERD(데이터베이스 구조), WBS(작업 분할 구조) 등을 통해 체계적으로 설계되었습니다. - 핵심 기능: 실시간 퀴즈 풀이, 포인트 기반의 보상 시스템(상점, 업적), 친구 관리 및 실시간 채팅, AI를 활용한 퀴즈 자동 생성 기능 등이 포함되어 있습니다.
주식 캔들 패턴 분석 및 AI 주가 예측 웹 서비스
1. 프로젝트 주제 및 선정 배경, 기획의도 1.1 프로젝트 주제: 주식 캔들 패턴 분석 및 AI 주가 예측 웹 서비스 1.2 선정 배경 - 개인 투자자의 정보 비대칭 해소 - 데이터 기반 의사 결정 지원 - 백엔드 기술 역량 심화 2. 프로젝트 내용 2.1. 주요 구현 내용 - 대용량 데이터 수집 및 관리: 한국투자증권 Open API를 활용하여 전 종목의 일봉 데이터 수집 및 MariaDB 적재 - 차트 시각화: 수집된 데이터를 바탕으로 캔들 차트 및 보조 지표 동적 렌더링. - AI 기반 주가 예측: LSTM(Long Short-Term Memory) 딥러닝 모델을 활용하여 과거 시계열 패턴 학습 및 향후 주가 추이 예측 서비스 제공. - 하이브리드 서버 연동: 메인 웹 서버(Spring Boot)와 AI 연산 서버(Python)를 분리하고, REST API로 통신하여 시스템 부하 분산. 2.2. 교육 훈련 내용과의 연관성 - 백엔드 개발: Spring Boot 프레임워크 기반의 MVC 패턴 설계, RESTful API 구축 능력 활용. - 데이터베이스: 대용량 데이터 처리를 위한 쿼리 최적화 및 DB 설계 능력 적용.
약품 재고 및 판매 웹 서비스
1. 프로젝트 개요 및 목적 서비스명: Pharm Track (약품 재고 및 판매 웹 서비스) 정의: 약품 재고와 판매 데이터를 직관적이고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 웹 서비스입니다. 핵심 목적: 기존 약국 전산 시스템을 보완하여, 실시간 재고 확인 수정 및 판매 정보의 즉각적인 처리가 가능한 관리 환경을 구축하는 것입니다. 2. 개발 배경 (필요성) 재고 관리의 한계: 수기나 단순 엑셀 관리로 인해 재고 오류가 발생하고 유통기한 관리가 미흡한 점을 해결하고자 기획되었습니다. UI/UX 문제: 기존 시스템은 유통기한 임박 약품을 파악하기 어렵고, 데이터 흐름(재고 변경, 판매 이력)을 한눈에 보기 어려운 구조였습니다. 정보 제공 제한: 단순 재고 수치 관리에만 집중되어 있어 실제 운영 판단에 필요한 정보 제공이 제한적이었습니다. 3. 주요 구현 목표 정합성 유지: 판매 등록 시 재고 수량이 자동으로 반영되도록 시스템을 구축합니다. 사전 인지: 유통기한 임박 및 재고 부족 약품을 사전에 파악할 수 있는 환경을 제공합니다. 데이터 시각화: 날짜별 매출 및 판매 이력을 기반으로 운영 현황과 매출 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 합니다. 4. 개발 환경 및 팀 구성 기술 스택: Spring Boot(Back-end), React(Front-end), MariaDB(DB) 등을 사용하였습니다.
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