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오굿푸드 | 마감식품 특가 플랫폼

gani00 — Wed, 10 Jun 2026 15:26:43 +0900

0. 프로젝트 개요

오굿푸드 | 마감식품 특가 플랫폼

오굿푸드는 마감 임박 식품을 할인된 가격으로 판매할 수 있도록 돕는 플랫폼이다.
소비자는 주변 매장의 마감 임박 상품을 확인하고 예약·구매할 수 있으며, 매장은 폐기될 가능성이 있는 상품을 판매로 전환할 수 있다.

개발 기간 / 팀 구성

2025.07 / 5인 풀스택 개발

내 역할

서비스 기획 (전체 기획 · 경쟁사 분석 · 문제 및 기능 정의)

백엔드 개발 (사용자 서비스 관련 기능 구현)

1. 문제 정의

문제 발견

1) 소비기한 임박 상품의 낭비

식품 판매 과정에서 소비기한이 임박했지만 아직 판매 가능한 상품이 발생함
해당 상품은 제때 판매되지 않으면 폐기될 가능성이 높음
판매 가능한 상품이 폐기되면서 매장 입장에서는 재고 손실과 폐기 비용이 발생함
소비 가능한 식품이 버려진다는 점에서 자원 낭비 문제로도 이어짐

2) 자영업자의 홍보 플랫폼 부족

편의점이나 대형마트는 자체 앱, 멤버십, 쿠폰 시스템을 통해 소비기한 임박 상품을 할인 판매할 수 있음
반면 개인 카페, 동네 빵집, 소규모 음식점 등 자영업자는 자체 플랫폼을 구축하기 어려움
할인 상품 정보를 소비자에게 실시간으로 알릴 수 있는 채널이 부족

3) 마감식품 정보 접근 어려움

소비자는 주변 매장에 어떤 마감식품이 있는지 쉽게 알기 어려움
할인 상품이 있더라도 매장에 직접 방문하거나 별도로 확인해야 하는 불편함이 있음
상품 정보, 할인율, 구매 가능 여부를 한곳에서 확인하기 어려움
이로 인해 합리적인 가격으로 상품을 구매할 기회를 놓칠 수 있음

타겟 유저

1) 고객

주변 매장의 할인 상품을 한눈에 확인하고 싶음
품질에는 문제가 없지만 가격이 저렴한 상품을 구매하고 싶음
소비기한이 임박한 상품 정보를 미리 알고 방문하고 싶음
합리적인 소비를 통해 생활비 부담을 줄이고 싶음

2) 사장님

남은 상품을 폐기하기 전에 판매하고 싶음
별도 앱이나 홍보 채널을 직접 만들기 어려움
할인 상품 정보를 소비자에게 빠르게 알리고 싶음
재고 소진을 통해 로스율과 폐기 비용을 줄이고 싶음

2. 기존 서비스와의 차별점

경쟁 서비스 분석

기존 마감식품 할인 플랫폼을 중심으로 서비스 유형과 구매 방식에 대해 조사해봤습니다.

구분	럭키밀	라스트오더	Too Good To Go	오굿푸드
서비스 유형	마감식품 럭키백 예약·픽업 서비스	편의점·마트·음식점 마감할인 플랫폼	글로벌 마감식품 Surprise Bag 플랫폼	자영업자 중심 마감식품 예약·픽업 플랫폼
핵심 타겟	베이커리·카페 등 신선식품 매장과 할인 구매 소비자	편의점, 대형마트, 음식점 이용자	음식물 낭비를 줄이고 싶은 소비자와 식품 매장	마감식품을 판매하고 싶은 자영업자와 할인 구매 소비자
상품 제공 방식	당일 남은 상품을 럭키백 형태로 구성	매장별 마감할인 상품 노출	Surprise Bag 형태의 랜덤 구성	매장 상황에 따라 남은 상품을 마감식품 세트 또는 할인 상품으로 제공
강점	랜덤박스의 재미와 높은 할인율	다양한 제휴처와 상품 접근성	환경 가치와 글로벌 서비스 검증	자영업자도 활용 가능한 등록 구조와 상태 기반 픽업 흐름
한계/고려점	상품 구성을 사전에 정확히 알기 어려움	대형 유통·제휴 중심 성격이 강함	상품 선택권이 제한될 수 있음	초기 서비스라 매장 확보와 신뢰 형성이 중요함

우리 서비스의 포지션

1) 자영업자 중심 마감식품 플랫폼

오굿푸드는 대형마트나 편의점이 아닌, 자체 플랫폼 구축이 어려운 자영업자를 주요 공급자로 설정
사장님이 소비기한 임박 상품을 직접 등록하고 판매할 수 있는 구조를 기획
자영업자는 폐기될 수 있는 상품을 판매로 전환해 로스율을 줄일 수 있음

2) 소비자 할인 구매 서비스

소비자는 주변 매장의 마감식품 정보를 확인할 수 있음
정가보다 저렴한 가격으로 상품을 구매할 수 있음
마감식품 정보를 직접 찾아다니지 않아도 플랫폼 안에서 확인하고 구매할 수 있도록 설계

3) B2B와 B2C가 결합된 B2B2C 서비스

사장님에게는 마감식품 등록·판매 관리 기능을 제공
소비자에게는 할인 상품 탐색·구매·픽업 경험을 제공
플랫폼은 사장님과 소비자 간 거래를 연결하는 중간 구조로 작동

4) 단순 상품 조회가 아닌 거래 흐름 중심 플랫폼

클론 코딩 수준의 상품 목록 구현에 그치지 않고, 실제 구매 흐름을 구성하고자 함
상품 조회 → 구매/결제 → 매장 확인 → 픽업 완료로 이어지는 흐름을 설계
마감식품 특성상 “구매 이후 실제 픽업까지 완료되는 과정”이 중요하다고 판단

5) 구매자·사장님·어드민 기능을 포함한 운영형 서비스

구매자: 상품 조회, 상세 확인, 구매, 픽업 상태 확인
사장님: 상품 등록, 주문 확인, 픽업 처리
어드민: 사용자, 매장, 상품 등 서비스 운영 정보 관리
세 사용자 유형을 나누어 실제 서비스 운영에 필요한 구조를 고려

3. 기획 과정

주요 기능

1) 사용자

예약 가능한 상품 조회 및 오늘 픽업 & 내일 픽업 제품 선택 가능
필터링 기능을 통해 주문 상태 필터링 조회 가능
리뷰 작성 및 내가 작성한 리뷰, 전체 리뷰 조회 가능
북마크를 통한 관심 가게 등록 가능

2) 가게(사장님)

오굿백 상품 등록 및 마감 가능
예약 목록 확인 및 픽업 처리, 취소 처리 가능
내 가게 리뷰 확인 및 월별 매출 확인 가능

3) 관리자

가게 등록 요청 승인 및 거절을 통한 사용자 관리 가능
전체 회원 조회 및 상품 목록 조회 가능
예약, 픽업 상태 확인 및 관리 가능
사용자, 사장님에게 알림 전송 가능
전체 어플 매출 관리 및 통계 기능 제공

가장 어려웠던 결정

1) 알림 기능 구현 방식

마감식품 서비스에서는 주문 상태가 바뀌거나 픽업 시간이 가까워졌을 때 사용자에게 알림을 제공하는 것이 중요함

초기 개발 편의성과 알림 기능 구현에 적합한 Scheduler 선택

	Batch	Scheduler
목적	대량 데이터 처리	정해진 시간마다 작업 실행
적합한 작업	정산, 통계 집계, 대량 알림	픽업 알림, 주문 상태 확인
장점	실패 복구, 작업 이력 관리에 강함	구현이 간단하고 가벼움
단점	초기 설정이 복잡하고 무거움	복잡한 처리나 대량 작업에는 한계
오굿푸드 적용	서비스 확장 후 정산·통계에 적합	초기 알림 기능에 적합

2) 데이터 정합성 관리

주문과 결제 과정에서 데이터 정합성을 유지하는 것이 중요
동시성 문제와 결제 실패 경우 고려해야
수량과 결제 정보가 어긋나지 않도록 트랜잭션과 예외처리 강화

3) 결제 API 연동

Toss API 연동으로 구매 흐름 설계
결제 API 응답값과 서비스 내부 주문 상태를 일관되게 연결
결제가 성공하면 주문 상태를 확정하고, 결제가 실패하면 주문이 생성되지 않거나 재고가 복구

유저 플로우

사장님, 어드민, 구매자별 간단한 유저플로우

4. 결과 및 회고

실제 결과(서비스 화면)

서비스 화면

자세한 서비스 화면은 https://ohgoodteam.github.io/OhGoodFood/pages/guide.html 에서 확인 가능합니다.

잘 된 것

1) 전체 서비스 흐름과 기능이 안정적으로 연결됨

상품 등록, 상품 조회, 구매, 결제, 주문 확정, 픽업으로 이어지는 전체 흐름을 구성함
구매자, 사장님, 어드민 기능을 나누어 실제 서비스 운영 구조를 고려함
단순 상품 조회 서비스가 아니라, 거래가 발생하고 관리되는 플랫폼 형태로 구현함
서비스의 핵심 흐름이 끊기지 않고 작동하도록 기획과 개발을 연결한 점이 잘 작동함

2) 초기 아이디어가 기능으로 잘 반영됨

“사장님은 로스율을 줄이고, 소비자는 할인 구매를 할 수 있다”는 초기 문제의식을 서비스 기능으로 구체화함
자영업자가 마감식품을 등록하고, 소비자가 이를 확인해 구매하는 구조를 구현함
B2B와 B2C가 동시에 작동하는 플랫폼 방향을 기능에 반영함
아이디어 수준에 머무르지 않고 구매자·사장님·어드민의 역할로 나누어 서비스 구조를 완성함

아쉬운 것 / 추가 기획안

1) 기존 서비스의 불만사항을 더 적극적으로 반영하지 못함

마감식품 플랫폼을 리서치하면서 기존 서비스에 대한 몇 가지 불만사항을 확인할 수 있었음
대표적으로 높은 수수료율, 마감 할인 플랫폼에 입점하면 “장사가 안 되는 매장”처럼 보일 수 있다는 인식, 포스기와 별도 연동되지 않아 휴대폰으로 주문을 확인해야 하는 불편함이 있었음
프로젝트 당시에는 핵심 기능 구현에 집중하느라 이러한 운영상의 불편함까지 충분히 반영하지 못함

추가 기획안

초기 입점 사장님에게 낮은 수수료 또는 무료 등록 기간을 제공해 진입 장벽을 낮춤
“마감 할인”이라는 표현보다 “오늘의 특가”, “친환경 소비”, “로스 절감 캠페인”처럼 긍정적인 메시지로 브랜딩
사장님용 주문 확인 화면을 단순화하고, 추후 POS 연동 또는 태블릿 전용 관리자 화면을 기획
주문이 들어왔을 때 사장님이 별도로 앱을 계속 확인하지 않아도 되도록 알림 기능 강화

2) 서비스 UI/UX의 일관성이 부족했음

모바일 사이즈를 고려해 화면을 구성했지만, 완전한 반응형 웹으로 구현하지는 못함
모바일 환경에서는 일부 화면이 깨지거나 사용성이 떨어질 수 있었음
팀원들이 각자 담당 기능의 프론트 화면을 구현하면서 색상, 버튼, 여백, 카드 디자인 등의 일관성이 부족했음
서비스 전체를 관통하는 디자인 시스템이나 공통 컴포넌트 기준이 충분하지 않았음

추가 기획안

색상을 줄이고 핵심 CTA 버튼 중심으로 화면을 단순화
상품 카드, 버튼, 상태 배지, 입력 폼 등 공통 UI 컴포넌트 정의
모바일 우선 레이아웃을 기준으로 반응형 화면 재구성
구매자 화면과 사장님 화면의 목적을 분리해 UX 구조 개선
상품 탐색 화면은 빠른 비교가 가능하도록, 사장님 화면은 주문 처리 속도를 높일 수 있도록 설계

3) 기존 서비스 벤치마킹이 더 필요했음

프로젝트를 진행하며 럭키밀, 라스트오더, Too Good To Go와 같은 유사 서비스를 확인했지만, 이를 충분히 구조적으로 분석하지는 못함
기존 서비스가 어떤 구매 흐름을 제공하는지, 어떤 방식으로 사장님을 입점시키는지, 어떤 불만사항이 있는지를 더 자세히 분석했다면 기획 완성도를 높일 수 있었을 것 같음
특히 랜덤 구성 상품, 픽업 시간, 주문 취소, 노쇼 방지, 수수료 정책 등은 추가로 비교해볼 만한 요소였음

추가 기획안

기존 서비스의 사용자 리뷰를 분석해 반복적으로 등장하는 불편사항 정리
사장님 입장에서 입점, 상품 등록, 주문 확인, 정산 과정의 불편함 분석
구매자 입장에서 상품 탐색, 예약, 결제, 픽업 과정의 이탈 지점 분석
벤치마킹 결과를 바탕으로 오굿푸드의 기능 우선순위 재정의
서비스 차별점을 “기능 추가”가 아니라 “운영 흐름 개선” 관점에서 설정

Fin

오굿푸드는 Spring Legacy, JSP, HTML/CSS 기반의 서비스 개발 경험이라는 의의와 함께, 좋은 아이디어를 실제 사용자 흐름과 운영 구조로 구체화해본 기획 경험으로도 의미 있는 프로젝트였습니다.

사용자 경험을 고려하고 어드민 서비스를 함께 개발해 탄탄한 서비스 기획/개발 경험을 쌓을 수 있었습니다.

탐라탐라 | LLM 기반 제주 여행 일정 추천 서비스

gani00 — Wed, 3 Jun 2026 14:59:59 +0900

0. 프로젝트 개요

탐라탐라 | LLM 기반 제주 여행 일정 추천 서비스

사용자의 여행 취향과 일정에 따라 AI 기반 맞춤형 제주 여행 코스를 추천하는 웹 서비스이다.

사용자가 복잡한 검색 과정을 거치지 않고도 자신의 취향에 맞는 제주 여행 코스를 구성하고,

루트 설정부터 준비물 까지 한번에 해결할 수 있는 에이전트를 개발하는 것을 목적으로 삼았다.

개발 기간 / 팀 구성

2024. 09 - 2024. 11 / BE 2, FE 2, 삼성리서치 멘토

내 역할

서비스 기획 (컨셉 기획 · 경쟁사 분석 · 기능 정의)

백엔드 개발 (LLM 응답 구조 개선을 위한 RAG 도입, API 개발)

1. 문제 정의

문제 발견

- 제주 여행은 선택지가 다양하고, 이동 루트의 중요성이 높은 여행지임

- 관련 정보의 양은 충분하지만 다양한 요건을 고려해 선별하는 부담이 커짐

- 다양한 플랫폼을 비교하지 않고 하나의 서비스로 해결할 수 있는 편리함이 요구됨

타겟 유저

제주도 여행을 준비하는 모든 사용자

- 여러 플랫폼을 비교하지 않고, 개인 취향을 반영하는 여행 계획을 세우고 싶어하는 사용자

2. 기존 서비스와의 차별점

1) 경쟁 서비스 분석

다양한 여행 서비스를 제공하는 플랫폼에서 AI를 활용해 여행 일정을 추천해주는 서비스를 분석해 보았다.

서비스	특징	한계
트리플 AI 일정 추천	여행지, 기간, 여행 스타일 라벨 기반으로 AI가 일정 생성	실시간으로 요구사항을 추가하거나 대화형으로 수정하기 어려움
마이리얼트립 AI 여행 플래너	보유 DB와 GPT 기반으로 일정 및 관련 상품 추천	번역 품질이 어색하거나 국내 여행지 답변이 미비할 수 있음
viiv	질문형 자연어 입력과 쇼츠 형식의 시각적 일정 제공	정해진 질문 중심이라 상호작용의 깊이가 제한적임

2) 우리 서비스의 포지션

실시간 상호작용

- 대화형 인터페이스를 통해서 일정 추천 및 수정이 실시간으로 이어질 수 있음

개인 성향 반영

- 대화가 이어질수록 사용자의 세부 요구를 반영해 보다 개인화된 일정 추천 가능

답변의 신뢰도

- 환각의 가능성을 줄이고자 정보 신뢰성을 높이는 방향으로 설계

- 데이터 기반 추천 구조 적용

3. 기획 과정

주요기능

1) 사용자 맞춤형 여행 추천

- 사용자의 입력을 바탕으로 기간, 동반자, 선호 테마를 분석해 LLM이 여행 일정을 추천하도록 설계.

- 추천 품질에 영향을 주는 핵심 정보만을 입력항목으로 설정.

2) 실시간 대화형 일정 수정

- LLM의 추천 결과에 따라 실시간 대화형 인터페이스를 통해 계획의 일부을 수정할 수 있도록 설계.

- 여행 계획의 초안을 바탕으로 보다 개인화 된 일정으로 발전 가능.

3) RAG 기반 장소 데이터 활용

- LLM의 환각(Hallucination) 문제를 해결하기 위한 주요 기능

- 직접 수집한 장소 데이터를 바탕으로 DB를 구성해 RAG 구조를 적용함으로써 신뢰도 높은 응답 결과 도출 가능.

4) 세부 일정 및 경로 확인

- 지도를 활용한 세부 일정을 파악할 수 있고, 지도 API를 활용해 길찾기 기능으로 연결할 수 있도록 설계.

5) 여행 일정 저장 및 관리

- 생성된 여행 일정을 저장하고, 다시 확인할 수 있는 기능

가장 어려웠던 결정

1) AI 기능의 신뢰 문제

- 환각 문제 → RAG 구조 도입

- SSE 문제 → 응답 시간을 고려해 실시간 스트리밍 설계

- 대화의 저장 방법 및 용량, 빈도

2) 사용자 경험의 제공 범위

- 여행 일정 추천 서비스는 확장 가능성이 많음

- 기간 내 개발 가능 기능과 핵심 기능 위주로 설계

3) 커뮤니티 기능

- 서비스 재방문과 콘텐츠를 쌓을 수 있다는 장점

- 일정 추천의 메인 기능보다 중요도가 높아질 수 있다는 한계로 확장 기능으로 남겨둠

시퀸스다이어그램

시퀸스다이어그램

4. 결과 및 회고

실제 결과(서비스 화면)

대화 화면

더 많은 화면 및 프로젝트 소개는 아래 깃허브 링크를 참조

https://github.com/gaaaani/2024-2-SCS4031-jjambbong-3/blob/main/README.md

잘 된 것

1) 문제 정의와 기획 과정

- 실제 불편 사항에서 출발해 서비스를 기획

- 경쟁 서비스 분석으로 실시간 대화형 서비스로 차별화 요소를 추가함

2) 서비스 범위와 신뢰성 문제

- 부가 기능을 넣기 보다는 여행 일정 추천과 관리에 집중

- 응답의 고도화를 위해 데이터를 기반으로 추천 구조를 적용

3) 최신 기술의 활용

- LLM, RAG, LangChain, Pinecone 등 최신 기술을 활용

- 프롬프팅을 통한 서비스 목적에 벗어나는 대화 제한

아쉬운 것

1) 실제 사용자 검증이 부족함

- 실사용자 대상으로 충분한 테스트를 진행하지 못함

- 개인화의 척도나 만족도에서 객관적인 수치적 성과를 얻어내지 못한 어려움

2) 일정 내 지도와의 연계성에서 품질이 떨어짐

- 구현 과정에서 지도 연계 품질이 정교하지 못했음

- 추천 루트가 최단거리 중심으로 구현되면서 실제 지형을 반영하지 못한 한계가 있었음

- 다양한 교통수단을 고려한 추천이 부족했음

3) 불필요한 UI/UX 흐름

- 일정 추천 과정의 단계나 추천 결과를 확인하고 저장하는 과정에서 직관성이 떨어짐

- 추천 결과를 시각화와 함께 카드나 타임라인등의 형태로 보여줬으면 좋았을 듯

Reading Routine | 독서 기록 및 루틴 서비스

gani00 — Tue, 2 Jun 2026 15:38:12 +0900

0. 프로젝트 개요

Reading Routine | 독서 기록 및 루틴 서비스

독서 루틴 형성과 기록 관리를 돕는 웹 기반 서비스이다.

디지털 도구 활용 선호도를 기반으로 현대인의 독서율 향상에 기여하는 것을 목적으로 삼고 있다.

개발 기간 / 팀 구성

2024. 09 - 2024. 11 / BE 2, FE 2

내 역할

서비스 기획 (컨셉 기획 · 경쟁사 분석 · 기능 정의)

백엔드 개발 (도서 API 연동, 서재&루틴 기능 개발)

1. 문제 정의

문제 발견

1) 독서 앱 대부분 책 기록에만 집중되어 있음

2) 독서하는 장소를 기록하고 싶음

3) 독서를 루틴화 하고, 같은 루틴을 공유하고 싶음

-> 독서 경험 자체를 담으며, 장소와 함께 독서를 기록하는 루틴 형성을 통해 기억과 감각을 연결시킬 수 있음

타겟 유저

독서를 하고 싶은데 꾸준히 못 하는 사람 / 독서 루틴을 공유하고 싶은 사람

2. 기존 서비스와의 차별점

경쟁 서비스 분석

1) 북적북적

책 검색·기록, 페이지 수 트래킹, 월별 통계 제공. 읽은 권수를 cm로 환산해 캐릭터 리워드를 부여하는 등 디자인과 게임 요소가 강점. 독서에 흥미를 갖게 하는 입문용 앱으로 포지션.

한계 — 카테고리별 통계 없음, 루틴·습관화 기능 부재

2) 북덕방

독서 달력·타이머·메모(사진 밑줄) 등 기록 기능이 충실. 독서 모임 찾기 기능으로 오프라인 커뮤니티 연결 시도.

한계 — 루틴 관리 없음, 장소 기록 불가, 사용자 간 동기부여 연결 약함

3) 루티너리

루틴 타이머·습관 트래킹·달력 제공. 독서 전용이 아닌 범용 루틴 앱으로, 루틴 관리 자체는 강력함.

한계 — 독서 특화 기능 없음, 세부 통계는 유료 버전에만 제공

기능 비교표

기능	리딩루틴	북적북적	북덕방	루티러니
책 검색 및 기록	O	O	O	X
독서·루틴 달력	O	O	O	O
독서·루틴 타이머	O	X	O	O
메모	O	O	O	O
장소 저장 기능	O	X	X	X
커뮤니티·경쟁 기능	O	X	△	X

우리 서비스의 포지션

1) 공통 한계

기존 서비스들을 기록을 메인으로, 습관화도 동기부여까지 연결되지 않는다는 한계점을 가진다.

2) 유저 인터뷰에서 발견한 니즈

"독서한 장소를 함께 기록하고 싶다 — 내가 어디서 가장 많이 읽는지 알고 싶다"는 니즈 발견. 카페, 도서관 등 독서 공간과 기록을 연결하는 기능은 기존 서비스 어디에도 없었고, 이것이 리딩루틴의 핵심 차별점으로 설정했다.

3) 차별화 포인트

- 독서 장소 기록 → 지도 API 활용

- 루틴 타이머 제공 → 루틴별 기록 및 관리 가능

- 리딩 클럽 → 다른 사용자와 루틴 및 기록 공유

3. 기획 과정

주요 기능

1) 회원 관리

- 아이디·비밀번호 기반 로그인 및 회원가입. 개인화 서비스의 기반.

- Django(JWT)를 이용한 로그인/로그아웃 구현.

2) 루틴 기록

- 독서 루틴 등록 후 수행 시 책 제목·장소·한줄소감 포함한 독서록 작성.

- 캘린더로 패턴 확인.

- 루틴 등록시 설정한 시간을 바탕으로 타이머 작동.

3) 서재 관리

- 읽고 있는 책 등록. 책별 기록과 연결된 루틴을 한곳에서 확인.

- 알라딘 API 활용으로 책 검색 용이.

4) 리딩 클럽

- 다른 사용자와 루틴을 공유하고 서로의 기록 확인. 함께하는 독서 습관 형성.

5) 커뮤니티

- 시간대별 인기 장소·책·루틴 확인. 다른 사용자 기록 탐색 및 참여 가능.

- 지도 API 활용으로 장소 등록 및 확인 가능.

가장 어려웠던 결정

1) 루틴 알림 기능

- 웹 서비스 특성상 구현이 어려워 배제

- 개선 포인트로 남음

2) API 활용

- 도서·지도 API 후보에 대해 정확도·비용·연동 난이도를 기준으로 선정

3) 메인 화면 구성

- 장소, 루틴, 참여 클럽 중 메인 화면 구성에 포함할 기능

- 서비스 차별점인 장소에 대한 것을 메인 화면 중앙에 배치

유저 플로우 / ERD

유저플로우

ERD

4. 결과 및 회고

실제 결과(서비스 화면)

메인페이지, 루틴 리스트, 내 서재

통계 기록 보기, 리딩클럽 상세

더 많은 화면은 아래 깃허브를 참고

https://github.com/CSID-DGU/2024-2-OSSProj-PAGE6-06/blob/main/Doc/%EC%88%98%ED%96%89%EA%B3%84%ED%9A%8D%EC%84%9C.md

잘 된 것

1) 지도와 서점 API 도입으로 장소 기반 기록이라는 차별점을 실제 기능으로 구현.

2) UI 완성도 - 직관적인 디자인으로 구현

3) 첫 본격 프로젝트로서 기획·개발 전 과정을 직접 경험

- 서비스 기획부터 구현까지 완주한 프로젝트로, 이후 프로젝트의 기반이 됨.

아쉬운 것 / 다음엔 다르게 할 것

1) 루틴 알림 기능 미구현

- 습관화를 돕는 핵심 요소였는데, 앱이 아닌 웹이라 우선순위에 밀려 빠진 것이 아쉬움

2) 서비스 경량화 필요

- 클럽 기능을 배제하고 개인 독서 루틴 형성에 집중하는 방향도 유효했을 것

3) 핵심 가치 전달 방식 부족

- 기능은 구현됐지만 서비스의 차별점이 명확히 전달되도록 설계하지 못함. 다음엔 기획 단계에서 더 고민할 것

4) 배포 후 운영 경험 부재

-실제 유저 데이터 기반의 유지보수·개선 사이클을 경험하지 못함. 다음엔 배포 이후 단계까지 계획에 포함할 것

5) 초기 기획 시 제안했던 기능 누락

- 도서관 API 활용한 근처 도서관 소장도서 검색 기능

- 도서 추천 알고리즘

- 서점 링크 연동으로 구매 유도

내기만사성

gani00 — Tue, 2 Jun 2026 12:49:02 +0900

내기만사성 = 내가 기획했다 + 대기만성 + 사(는 포인트)

내가 기획자로 대성하는 그날까지 내기만사성 상태를 유지하겠다.

치얼스

~~죽은 블로그를 다시 살려보자는 마음으로 기록하고,,~~

02-3. 모의고사 (프로그래머스, JAVA)

gani00 — Wed, 11 Mar 2026 16:50:24 +0900

[Java] 모의고사 (프로그래머스)

문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42840

프로그래머스

SW개발자를 위한 평가, 교육의 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프

programmers.co.kr

세 명의 수포자가 각각 정해진 패턴으로 문제를 찍는다.
실제 정답 배열이 주어졌을 때 가장 많이 맞춘 사람을 구하는 문제이다.

풀이 과정

1️⃣ 문제 분석

각 수포자는 다음과 같은 반복 패턴으로 답을 찍는다.

수포자1 → 1,2,3,4,5
수포자2 → 2,1,2,3,2,4,2,5
수포자3 → 3,3,1,1,2,2,4,4,5,5

패턴이 반복된다
answers 배열 길이는 최대 10,000

따라서 문제를 해결하려면 answers 배열과 수포자 패턴을 비교해야 함

2️⃣ 접근 방식

이 문제는 완전탐색(Brute Force) 문제이다.

가능한 모든 경우를 직접 확인하자!

answers 배열 전체를 순회하면서 각 수포자의 패턴과 비교 해보자

시간복잡도

O(N)

3️⃣ 핵심 아이디어

✔ 패턴 반복 처리

문제의 핵심은 패턴이 반복된다는 것이다.

예를 들어 수포자1 패턴

1 2 3 4 5

문제가 10개라면

1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

처럼 반복된다.

이를 해결하는 방법이 바로 나머지 연산(%)이다.

pattern[i % pattern.length]

예시

soopoja1[i % 5]

4️⃣ 알고리즘 설계

1. 수포자 패턴 배열 생성
2. answers 배열 순회
3. 정답 비교 후 점수 증가
4. 최고 점수 찾기
5. 최고 점수자를 결과 배열에 추가

최종 코드

import java.util.*;

class Solution {

    public int[] solution(int[] answers) {

        int[] soopoja1 = {1, 2, 3, 4, 5};
        int[] soopoja2 = {2, 1, 2, 3, 2, 4, 2, 5};
        int[] soopoja3 = {3, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 5, 5};

        int[] score = new int[3];

        // 정답 비교
        for(int i = 0; i < answers.length; i++){

            if(answers[i] == soopoja1[i % 5]){
                score[0]++;
            }

            if(answers[i] == soopoja2[i % 8]){
                score[1]++;
            }

            if(answers[i] == soopoja3[i % 10]){
                score[2]++;
            }
        }

        // 최고 점수 찾기
        int max = Math.max(score[0], Math.max(score[1], score[2]));

        List<Integer> list = new ArrayList<>();

        // 최고 점수자 찾기
        for(int i = 0; i < score.length; i++){
            if(score[i] == max){
                list.add(i + 1);
            }
        }

        // List → 배열 변환
        return list.stream()
                   .mapToInt(Integer::intValue)
                   .toArray();
    }
}

⏱ 시간복잡도

정답 배열을 한 번 순회

O(N)

최대 문제 수

10,000

따라서 충분히 빠르게 실행된다.

정리

이 문제에서 기억해야 할 핵심은 다음 3가지이다.

1️⃣ 완전탐색 (Brute Force)
2️⃣ 패턴 반복 처리 (% 연산)
3️⃣ 최대값 찾기

특히 나머지 계산!

i % pattern.length

02-2. 두 개 뽑아서 더하기 (프로그래머스, JAVA)

gani00 — Wed, 11 Mar 2026 16:42:36 +0900

[Java] 두 개 뽑아서 더하기 (프로그래머스)

문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/68644

배열에서 서로 다른 두 인덱스의 값을 더한 결과를 구하고, 중복을 제거한 뒤 오름차순으로 정렬하여 반환하는 문제이다.

풀이 과정

1️⃣ 문제 분석

문제의 핵심 조건

서로 다른 인덱스의 두 수를 선택
두 수의 합을 모두 구하기
중복 제거
오름차순 정렬

예시

numbers = [2,1,3,4,1]

가능한 합

2+1
2+3
2+4
2+1
1+3
1+4
1+1
...

두 수의 조합 개수

n(n-1)/2

2️⃣ 접근 방식

✔ 이중 반복문

두 개의 인덱스를 선택하기 위해 이중 반복문을 사용한다.

for(int i = 0; i < numbers.length - 1; i++){
    for(int j = i + 1; j < numbers.length; j++){

이렇게 하면 i, j 조합이 생성되고

(i, j)

같은 인덱스 사용 방지 가능
중복 조합 방지 가능

✔ 중복 제거 방법

중복 제거 방법은 크게 2가지가 있다.

방법 1. List + contains()

리스트에 값이 이미 존재하면 추가하지 않음

if(!list.contains(sum)){
    list.add(sum);
}

하지만 contains()는 내부적으로 O(n) 탐색이기 때문에 데이터가 많아질수록 성능이 떨어질 수 있다.

방법 2. HashSet

HashSet은 중복을 자동으로 제거한다.

이미 존재하는 값이면 자동 무시.

set.add(value)

시간복잡도

O(1)

3️⃣ 알고리즘 설계

전체 흐름

1. 두 수의 합 구하기
2. 중복 제거
3. 정렬
4. 배열 반환

풀이 1 — List 활용

import java.util.*;

class Solution {
    public int[] solution(int[] numbers) {

        // 결과 저장 리스트
        List<Integer> list = new ArrayList<>();

        // 두 수의 합 계산
        for(int i = 0; i < numbers.length - 1; i++){
            for(int j = i + 1; j < numbers.length; j++){

                int sum = numbers[i] + numbers[j];

                // 중복 체크
                if(!list.contains(sum)){
                    list.add(sum);
                }
            }
        }

        // List → 배열 변환
        int[] ans = new int[list.size()];
        for(int i = 0; i < list.size(); i++){
            ans[i] = list.get(i);
        }

        // 정렬
        Arrays.sort(ans);

        return ans;
    }
}

풀이 2 — HashSet 활용

중복 제거를 위해 HashSet을 사용한다.

import java.util.*;

class Solution {
    public int[] solution(int[] numbers) {

        // 중복 제거를 위한 HashSet
        HashSet<Integer> set = new HashSet<>();

        // 두 수의 합 구하기
        for(int i = 0; i < numbers.length - 1; i++){
            for(int j = i + 1; j < numbers.length; j++){
                set.add(numbers[i] + numbers[j]);
            }
        }

        // Set → 정렬 → 배열 변환
        return set.stream()
                .sorted()
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .toArray();
    }
}

⏱ 시간복잡도

이중 반복문

O(n²)

정렬

O(n log n)

전체 시간복잡도

O(n²)

(이중 반복문이 가장 큰 영향)

정리

1️⃣ 두 수의 조합 만들기 - 이중 반복

for(int i = 0; i < n; i++)
    for(int j = i+1; j < n; j++)

2️⃣ 중복 제거

1. List + contains
2. HashSet

3️⃣ 컬렉션 → 배열 변환

set.stream()
   .sorted()
   .mapToInt(Integer::intValue)
   .toArray();

02-1. 배열 몸풀기 문제

gani00 — Wed, 11 Mar 2026 16:32:41 +0900

코딩테스트를 준비하면서 가장 기본이 되는 자료구조는 배열(Array)이다.
배열 문제에서는 보통 다음 3가지 패턴이 자주 등장한다.

배열 정렬
중복 제거
배열 ↔ 리스트 변환

1️⃣ 배열 정렬하기

정수 배열을 정렬해서 반환하는 solution() 함수를 작성한다.

import java.util.Arrays;

public class Main {

    private static int[] solution(int[] arr) {
        Arrays.sort(arr); // 오름차순 정렬
        return arr;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {5, 2, 9, 1};
        int[] sorted = solution(arr);

        System.out.println(Arrays.toString(sorted));
        // [1, 2, 5, 9]
    }
}

Arrays.sort()

Arrays.sort(arr);

특징

배열을 오름차순으로 정렬
원본 배열 자체가 변경됨 (in-place 정렬)

시간복잡도

O(n log n)

원본 배열 유지 방법

정렬 시 원본 배열을 유지하고 싶다면 복사 후 정렬을 사용한다.

int[] copy = arr.clone();
Arrays.sort(copy);

또는

int[] copy = Arrays.copyOf(arr, arr.length);

2️⃣ 배열 제어하기

정수 배열을 받아 중복값 제거 -> 내림차순 정렬 한 뒤 반환하는 문제

✔ 내가 작성한 풀이

import java.util.*;

public class Main {

    private static int[] solution(int[] arr) {

        Arrays.sort(arr); // 오름차순 정렬

        List<Integer> list = new ArrayList<>();

        // 중복 제거
        int prev = arr[0];
        list.add(prev);

        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] != prev) {
                list.add(arr[i]);
                prev = arr[i];
            }
        }

        // 내림차순 정렬
        Collections.sort(list, Collections.reverseOrder());

        // List → int[] 변환
        return list.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {5, 2, 9, 2, 5, 1};
        int[] sorted = solution(arr);

        System.out.println(Arrays.toString(sorted));
        // [9, 5, 2, 1]
    }
}

[풀이 과정]

1. 배열 정렬

배열을 오름차순 정렬한다.

Arrays.sort(arr);

[5,2,9,2,5,1]
→
[1,2,2,5,5,9]

2. 중복 제거

int prev = arr[0];
list.add(prev);

이전 값을 저장하고 다를 경우만 추가한다.

if(arr[i] != prev)
// [1,2,2,5,5,9] → [1,2,5,9]

3. 내림차순 정렬

Collections.sort(list, Collections.reverseOrder());

Collections.reverseOrder()

이 메서드는 내림차순 정렬 기준(Comparator)을 반환한다.
내부적으로 큰 값 → 작은 값 순서로 정렬
기본형 배열에서는 사용할 수 없어 boxed() 해줘야 함

실제 동작 과정

1. Arrays.sort() 실행
2. Comparator로 reverseOrder 사용
3. 큰 값이 앞으로 오도록 비교
4. 배열을 내림차순 정렬

4. List → 배열 변환

list.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();

✔ 책 풀이 (Stream API)

import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;

public class Main {

    private static int[] solution(int[] arr) {

        Integer[] res = Arrays.stream(arr)
                .boxed()
                .distinct()
                .toArray(Integer[]::new);

        Arrays.sort(res, Collections.reverseOrder());

        return Arrays.stream(res)
                .mapToInt(Integer::intValue)
                .toArray();
    }
}

Stream API 주요 메서드

boxed() : 기본형 → 참조형 변환

- Comparator는 기본형 배열에 사용할 수 없음

int → Integer

distinct() : 중복 제거

for문 vs Stream

for문	직접 제어 가능, 알고리즘 이해 쉬움
Stream	코드 간결, 선언형 프로그래밍

정리

1. 배열 정렬

Arrays.sort(arr); // 오름차순
Arrays.sort(arr, Collections.reverseOrder()); // 내림차순

시간복잡도

O(n log n)

2. 중복 제거 방법

1. Set 사용
2. distinct()
3. 직접 비교

3. List ↔ 배열 변환

List → 배열

list.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();

배열 → List

Arrays.stream(arr).boxed().toList();

02. 배열

gani00 — Sat, 7 Mar 2026 23:59:40 +0900

배열과 리스트

1️⃣ 배열 (Array)

크기가 고정된 연속된 메모리 공간에 데이터를 저장
1차원 배열, 2차원 배열로 나뉨
빠른 인덱스 접근이 가능하지만 크기 변경 불가

// 1차원 배열
int[]arr1= {1,2,3,4,5};
System.out.println(arr1[0]);// 1

// 값 변경
arr1[2]=10;// arr1 = {1, 2, 10, 4, 5}

// 2차원 배열
int[][]arr2= {
    {1,2,3},
    {4,5,6},
    {7,8,9}
};
System.out.println(arr2[1][2]);// 6

// 배열 길이
System.out.println(arr1.length);// 5
System.out.println(arr2.length);// 3 (행)
System.out.println(arr2[0].length);// 3 (열)

2️⃣ 리스트 (ArrayList)

크기가 가변적인 배열 형태의 자료구조
배열보다 편리하게 요소 추가, 삭제 가능
ArrayList는 List 인터페이스를 구현

importjava.util.ArrayList;
importjava.util.List;

// ArrayList 초기화
List<String>list=newArrayList<>();

// 값 추가
list.add("apple");
list.add("banana");
list.add("cherry");

// 값 조회
System.out.println(list.get(0));// apple

// 값 수정
list.set(1,"blueberry");// banana -> blueberry

// 값 삭제
list.remove(2);// cherry 삭제

// 리스트 크기
System.out.println(list.size());// 2

// 반복문
for (Strings :list) {
System.out.println(s);
}

// 람다식 forEach
list.forEach(s ->System.out.println(s));

✅ 정리

구분 배열(Array) 리스트(ArrayList)

크기	고정	가변
요소 추가/삭제	불편	편리 (add, remove)
장점	메모리 효율, 빠른 인덱스 접근	동적 크기, 다양한 메서드
단점	크기 변경 불가	인덱스 접근은 배열보다 약간 느림

01. 필수 문법

gani00 — Sat, 7 Mar 2026 23:56:53 +0900

Java 코딩 테스트 필수 문법 정리

1. Primitive Type vs Reference Type

Primitive Type (기본 타입)

값 자체를 저장하는 타입

대표적인 타입

int
long
float
double
boolean
char

특징

값 자체를 저장
연산 속도가 빠름
null을 가질 수 없음

// primitive type
int a = 0;
long[] longs = new long[10];
float f = 10.5f;
double d = 10 / 3.0;

Reference Type (참조 타입)

객체의 메모리 주소를 저장하는 타입

대표적인 타입

Integer
Long
Float
Double
String
ArrayList
HashMap

특징

객체의 주소를 참조
null 가능
Primitive보다 연산 속도가 느릴 수 있음

ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
Stack<Long> stack = new Stack<>();
Queue<Float> queue = new ArrayDeque<>();
ArrayDeque<Double> arrayDeque = new ArrayDeque<>();

2. 컬렉션 (Collection Framework)

컬렉션 프레임워크는 여러 개의 데이터를 저장하고 관리하기 위한 클래스들의 집합

코딩 테스트에서 자주 사용하는 컬렉션

ArrayList
Stack
Queue
ArrayDeque
HashMap

3. 배열 vs 리스트

배열 (Array)

특징

크기 고정
특정 인덱스 접근 O(1)
삽입 / 삭제 불가능
값 변경만 가능

int[] arr = new int[10];
arr[0] = 5;

리스트 (ArrayList)

특징

가변 길이
삽입 / 삭제 가능
내부적으로 배열 기반
데이터 삽입 시 평균 O(N)

ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(10);
list.add(20);

배열 vs 리스트 비교

구분	배열	리스트
크기	고정	가변
접근 속도	O(1)	O(1)
삽입/삭제	불가능	가능

4. HashMap

HashMap은 key - value 쌍을 저장하는 자료구조

해시 테이블 기반으로 구현됨

특징

키를 통해 빠르게 값 검색
평균 시간복잡도 O(1)
순서 보장하지 않음

주요 메서드

put(key,value)	데이터 저장
get(key)	값 조회
containsKey(key)	key 존재 여부 확인
remove(key)	삭제

사용 예시

// HashMap 초기화
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();

// 값 삽입
map.put("a", 1);
map.put("b", 2);
map.put("c", 3);

// key 존재 여부
map.containsKey("a"); // true

// 값 조회
map.get("a"); // 1

// 값 수정
map.put("b", 4);

// 삭제
map.remove("a");

5. 문자열 (String)

String은 Immutable 객체

즉, 한 번 생성된 문자열은 변경할 수 없음 문자열을 변경하면 새로운 객체가 생성됨

문자열 예시

String str = "Hi";

str = "He";
str += "llo";

System.out.println(str); // Hello

문자열 수정

str = str.replace("H", "h");

6. StringBuilder vs StringBuffer

문자열을 mutable(변경 가능) 하게 관리하는 클래스

문자열 수정이 많을 때 String보다 효율적

차이점

StringBuffer	Thread-Safe (멀티스레드 안전)
StringBuilder	Thread-Safe 아님 (더 빠름)

코딩 테스트에서는 대부분

StringBuilder 사용

사용 예시

StringBuilder sb = new StringBuilder();

sb.append(10); // "10"
sb.append("aaa"); // "10aaa"

System.out.println(sb); // 10aaa

sb.deleteCharAt(3); // "10aa"

sb.insert(1, 2); // "120aa"

System.out.println(sb);

참고
- append(10)은 int지만 메서드 오버로딩 때문에 문자열로 처리됨

7. 람다식 (Lambda Expression)

람다식은 메서드를 하나의 식(Expression) 형태로 표현하는 방식

→ 익명 함수(Anonymous Function)

// 기존 방식
Runnable r1 = new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello");
}
};


// 람다식
Runnable r2 = () -> System.out.println("Hello");

특징

함수형 인터페이스에서만 사용 가능
코드가 간결해짐
함수를 값처럼 전달 가능

자주 사용하는 곳

// 반복
list.forEach(x -> System.out.println(x));

// 정렬
Collections.sort(list, (a,b) -> a-b);

// Stream
list.stream()
.filter(x -> x > 10)
.map(x -> x * 2)
.forEach(System.out::println);

8. 구현 노하우

조기 반환 (Early Return)

조건을 만족하면 즉시 return → 불필요한 중첩 if 제거

public int divide(int a, int b) {
if (b == 0) {
return -1;
}
return a / b;
}

보호 구문 (Guard Clause)

잘못된 입력을 먼저 검사

public void printName(String name) {
if (name == null) {
throw new IllegalArgumentException("name cannot be null");
}

System.out.println(name);
}

9. 제네릭 (Generic)

타입을 미리 지정하지 않고 사용 시 결정

→ 타입 안정성 제공

List<String> list = new ArrayList<>();

list.add("apple");
// list.add(10); // 컴파일 에러

String value = list.get(0);

10. Stream API

컬렉션 데이터를 선언형 방식으로 처리하는 API

특징 > 코드 간결

데이터 필터링
데이터 변환
데이터 정렬
데이터 집계

예시

List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5);

// Stream 사용
List<Integer> result = list.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.map(n -> n * 2)
.collect(Collectors.toList());

System.out.println(result); // [4, 8]

자주 사용하는 메서드

메서드설명

filter()	조건 필터링
map()	데이터 변환
sorted()	정렬
forEach()	반복
collect()	결과 수집

Stream 기본 구조

데이터 생성 → 가공 → 결과

list.stream()
.mapToInt(Integer::intValue)
.toArray();

정리

코딩 테스트에서 중요한 Java 문법

Primitive vs Reference
배열 vs ArrayList
HashMap
String / StringBuilder
Lambda
Generic
Stream