안녕하세요, 성원입니다 👋

Hi there, I'm Sungwon

백엔드를 지향하는 개발자 · Backend-leaning Developer

• 🇰🇷 대한민국에서 개발을 공부하는 성원입니다.
• 🎯 Java / Spring Boot 기반의 백엔드 개발을 중심으로 성장하고 있어요.
• 🧠 꾸준한 알고리즘 문제풀이로 CS 기본기를 다지고 있습니다.
• 🌐 팀 프로젝트 howru 에서 Spring 서버 + Python 마이크로서비스(FastAPI · spaCy NLP · LibreTranslate) + TypeScript 프론트엔드 로 구성된 폴리글랏 아키텍처를 팀원들과 함께 구축했습니다.
• 🧑‍🤝‍🧑 그 외 팀 협업 경험: Flutter · Raspberry Pi · YOLOv4 를 아우르는 캡스톤 시스템, VibeList 풀스택 서비스, AI 이미지 생성 + Unity VR 프로젝트 등.
• 🤖 최근에는 Claude Code 를 비롯한 AI 기반 개발 도구를 활용해 개발 생산성을 높이는 데에도 관심이 많습니다.
• ✉️ Reach me at monnjs2004@gmail.com

I'm a backend-leaning developer based in South Korea, focused on building robust server applications with Java & Spring Boot. I enjoy collaborating on polyglot microservice architectures (Spring + Python services + TypeScript frontend) and sharpen my fundamentals daily through algorithm practice.

외국어 학습자를 위한 채팅 기반 언어 교환 플랫폼. 채팅 흐름 안에서 자연스럽게 단어·문장 학습이 이뤄지도록 설계되었으며, Spring 서버 를 중심으로 Python 마이크로서비스(FastAPI / spaCy NLP / LibreTranslate) 가 유기적으로 연동되는 폴리글랏 아키텍처로 구축되었습니다.

A team-built chat-based language-exchange platform with a polyglot microservice architecture — Java/Spring core server, Python services (FastAPI, spaCy NLP, LibreTranslate), and a TypeScript frontend.

Key Features · 핵심 기능

• 💬 실시간 채팅 기반 언어 교환 — 학습자끼리 매칭되어 자연스러운 대화 속에서 학습 진행
• 🌏 실시간 번역 — 자체 호스팅한 LibreTranslate 로 외부 의존 없이 번역 기능 제공
• 🧠 NLP 기반 단어·문법 분석 — spaCy 서비스로 메시지에서 품사/어휘 분석하여 학습 포인트 추출
• ⚡ API 게이트웨이 / 서비스 레이어 — FastAPI 로 파이썬 서비스들을 Spring 서버와 연결
• 🏗 폴리글랏 마이크로서비스 아키텍처 — Java(Spring) + Python(FastAPI/spaCy) + TS(Front) + 자체 번역 서버를 조합한 실전형 구조 설계 경험

Flutter 앱 · Spring 백엔드 · Raspberry Pi · YOLOv4 객체 인식 이 결합된 멀티 컴포넌트 시스템을 팀 프로젝트로 개발했습니다. 하드웨어(RaspberryPi)에서 수집한 영상을 컴퓨터 비전으로 분석하고, 서버를 통해 모바일 클라이언트로 전달하는 End-to-End 파이프라인을 설계·구현했습니다.

A multi-component capstone system combining a Flutter app, Spring backend, Raspberry Pi hardware, and YOLOv4-based object detection — an end-to-end pipeline from device to server to mobile client.

Key Features · 핵심 기능

• 🥧 엣지 디바이스 영상 수집 — Raspberry Pi 에서 카메라 영상을 캡처·전처리하여 업로드
• 👁 YOLOv4 객체 인식 — Jupyter 기반 학습/추론 파이프라인으로 커스텀 객체 탐지 모델 운용
• ☕ Spring 중계 서버 — 엣지와 모바일 클라이언트 사이 데이터 흐름을 중계·관리
• 📱 Flutter 모바일 앱 — Dart·Flutter 기반 크로스 플랫폼 UI 로 인식 결과 확인
• 🔌 End-to-End 파이프라인 설계 — 센서(RasPi) → CV(YOLO) → 서버(Spring) → 클라이언트(Flutter) 흐름 통합

Spotify API 와 YouTube API 를 연동해 사용자의 취향·무드에 맞는 맞춤형 플레이리스트를 추천 해 주는 음악 서비스입니다. 단순 추천에 그치지 않고, 사용자들이 플레이리스트를 공유하고 서로의 취향을 탐색할 수 있는 커뮤니티 기능 까지 제공하는 풀스택 팀 프로젝트입니다.

A full-stack music service built by team MacDungE. It delivers personalized playlist recommendations by combining the Spotify & YouTube APIs, and adds a community layer where users share playlists and discover each other's music taste.

Key Features · 핵심 기능

• 🎧 맞춤 플레이리스트 추천 — Spotify 메타데이터 + YouTube 재생 연동으로 사용자 취향 기반 추천
• 🔗 Spotify / YouTube Open API 통합 — 외부 음악 서비스의 트랙·영상 데이터를 하나의 흐름으로 제공
• 💬 음악 커뮤니티 — 플레이리스트 공유, 좋아요, 댓글 등 사용자 간 상호작용 지원
• 🔐 OAuth 기반 사용자 인증 — Spring Security 로 소셜 로그인/인가 처리

프롬프트 입력으로 이미지를 생성하는 AI · VR 연계 프로젝트. NanoBanana3 이미지 생성 모델을 활용해 사용자가 입력한 프롬프트로부터 이미지를 만들어내고, 웹과 Unity(VR) 클라이언트에서 이를 함께 활용할 수 있도록 구성했습니다.

An AI-powered image-generation project using NanoBanana3 as the generative backend, spanning a web frontend, a Unity/VR client, and a TypeScript backend.

Key Features · 핵심 기능

• 🍌 NanoBanana3 기반 AI 이미지 생성 — 사용자가 입력한 텍스트 프롬프트를 NanoBanana3 모델에 전달하여 이미지를 생성
• 🌐 웹 프론트엔드 — 프롬프트 입력 UI 와 생성 결과 미리보기 제공 (JavaScript)
• 🎮 Unity / VR 클라이언트 — 생성된 이미지를 Unity 기반 VR 공간에서 활용할 수 있도록 연동
• 🔧 TypeScript 백엔드 — 웹·Unity 양쪽 클라이언트 요청을 받아 NanoBanana3 생성 파이프라인을 중계

Java 로 풀이한 알고리즘 문제 코드를 정리한 저장소입니다. 자료구조와 알고리즘 기본기를 꾸준히 다지기 위해 매일 커밋을 목표로 관리하고 있습니다.

Daily algorithm practice in Java — tracking consistent problem-solving as a fundamentals workout.

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🌍 Blog · 블로그

GitHub Pages 로 운영 중인 개인 홈페이지/블로그입니다. 학습 기록과 프로젝트 회고를 점진적으로 정리하고 있어요.

🔗 Homepage — https://moonjs1011.github.io

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"Code is read much more often than it is written." — Guido van Rossum

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