김현수

고객 방문 시 구매 내역을 수기로 기록하다 보니 데이터 누락이 잦고, 과거 이력을 즉시 확인하기 어려워 개인별 맞춤 응대가 불가능했습니다.

고객 조회와 QR 스캔을 연동한 웹 서비스를 구축하여, 현장에서 즉시 구매 이력이 DB에 쌓이고 조회될 수 있도록 구현했습니다.

기록에 소요되는 시간을 대폭 줄였으며, 누락 없는 데이터를 바탕으로 일본 현장 매장의 고객 관리 체계를 정립했습니다.

아이패드 카메라를 이용한 스캔 방식은 기기 위치가 고정되어 있어 인식 속도가 느렸고, 현장 직원들이 매번 기기에 가까이 가서 스캔해야 하는 물리적인 불편함이 있었습니다.

외부 바코드 스캐너를 웹 시스템에 연동하여, 어떤 각도에서도 즉각적인 상품 인식이 가능하도록 개선했습니다.

인식 오류로 인한 지연 시간을 없앴고, 현장 직원들의 사용 편의성을 높여 실제 현장 안착에 기여했습니다.

시스템 도입 초기, 실제 매장의 업무 흐름과 맞지 않는 기능들이 있어 현장에서 사용을 기피하는 상황이었습니다.

직접 매장을 방문하여 점주들의 사용 패턴을 관찰하고 불편 사항을 청취했습니다. 이를 바탕으로 복잡한 멤버십 연동 절차를 간소화하는 등 실무 중심의 기능을 우선적으로 반영했습니다.

현장 요구사항이 반영되면서 시스템 활용도가 실질적으로 높아졌고, 매장 업무의 전산화 비중을 성공적으로 높였습니다.

주기적으로 진행되는 이벤트 페이지 제작 시 유사한 UI가 반복되어 개발 리소스가 낭비되는 구조였습니다.

자주 활용되는 레이아웃과 디자인 요소를 공통 컴포넌트화하고, 데이터 구성에 따라 화면이 렌더링되도록 구조를 개선했습니다.

반복 업무에 투입되는 시간을 줄여 신규 기능 개발에 집중할 수 있는 환경을 만들었으며, 프로모션 대응 속도도 높였습니다.

의료 현장에서 환자의 환부 사진이나 영상을 기록해야 할 때, 매번 무거운 전용 촬영 장비를 이동시키기에는 물리적/시간적 제약이 컸습니다.

데스크톱 서비스에서 환자를 선택하면 생성되는 전용 QR 코드를 모바일로 스캔하여, 스마트폰에서 즉시 미디어를 업로드하고 환자 정보에 연동하는 기능을 개발했습니다.

고가의 전용 장비 없이도 의료진의 스마트폰을 통해 신속하게 기록을 남길 수 있게 되어, 기록 누락을 줄이고 진료 효율을 높였습니다.

기존 jQuery 기반 코드의 유지보수가 한계에 달했고, 수천 장의 의료 이미지를 렌더링할 때 브라우저 메모리 부족 및 성능 저하 현상이 빈번했습니다.

Next.js와 TypeScript를 도입해 아키텍처를 현대화하고, 가상 리스트(Virtual List)와 이미지 최적화 로직을 적용해 렌더링 성능을 개선했습니다.

대용량 이미지 렌더링 속도를 50% 이상 개선했으며, 타입 안정성을 확보해 대규모 리팩토링 과정에서의 사이드 이펙트를 최소화했습니다.

초기 MVP 단계에서 로그인, 매물 리스트, 위치 기반 조회 등 방대한 기능을 단기간에 구축해야 했습니다.

React를 기반으로 로그인/회원가입 기능을 구현하고, Google Maps API를 통합하여 지도 위에서 매물 위치를 시각화하는 핵심 기능을 개발했습니다.

안정적으로 MVP 개발을 완료하여 실제 서비스 배포까지 성공했으며, 초기 시장 반응을 확인하기 위한 기초를 마련했습니다.