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효율적 장 보기를 위해 품목과 경로를 최적화해주는 서비스

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소개

효율적 장 보기를 위해 품목과 경로를 최적화해주는 서비스

기술적 특징

다수의 디자인 패턴 채택

• 단독으로도, 그룹에 포함될 수도 있는 요소에 대해 컴포지트 패턴 도입
• MVVM 패턴 도입
• 테스트 용이성을 위해 저장소 패턴 적용, 필요에 따라 구현체를 바꿀 수 있게 구현

⚙️ 스택

• Jetpack Compose (Kotlin)
• 의존성 주입 Hilt (KSP)
• 사용자 DB Firebase
• 비동기 처리 Retrofit2
• HTTP 요청 okhttp3
• 지도 API Naver Maps
• 설정 저장 Proto Datastore

🧑‍💻 규모

• Back-end 및 AI 개발자 2명
• Front-end 개발자 1명

🔗 링크

• GitHub 저장소 링크

🙋 담당 업무

Front-end 개발

• 디자인 진행
• Front-end 개발

Back-end 개발

• Firebase에 사용자 DB 준비

프로젝트 매니저

• 일정 조율 등 프로젝트 관리 업무 진행

🛠️ 트러블슈팅

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문제, 분석, 해결의 3단계 구조로 설명합니다:

• 문제, 무엇이 문제인가?
• 분석, 왜 문제인가?
• 해결, 어떻게 문제를 해결했는가? </aside>

컴포지트 패턴 데이터의 형태를 보존하면서 로컬에 저장

1️⃣ 문제

컴포지트 패턴이 적용된 ‘메모’ 데이터의 형태를 보존한 채로 기기에 저장할 수 있는 수단을 찾아야 했음

2️⃣ 분석