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게시글: 8
등록: 2026년부터

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Backend
작은 수정이 전체를 깨뜨리기 시작했을 때: 옐로우버스 DB 재설계 이야기
옐로우버스 학원 셔틀버스 운행 시스템은 서비스 규모 증가에 따라 초기 데이터베이스 구조의 한계를 드러냈습니다. 특히 운행일정과 탑승일정이 얽힌 도메인에서 작은 수정이 전체 시스템에 파급되는 '나비 효과'를 겪으며, 땜질식 개선으로는 더 이상 지속 가능하지 않다는 판단 하에 DB 재설계를 진행했습니다. 본 글에서는 운행일정의 파편화와 탑승일정의 복잡성으로 인해 발생한 구조적 문제들을 진단하고, 이를 해결하기 위한 설계 전략과 그 결과를 공유합니다. 변경 비용과 리스크가 큰 데이터 계층의 근본적인 재설계를 통해 시스템의 안정성과 확장성을 확보하는 과정에 대한 이야기입니다.
데이터베이스DB 재설계일정 시스템
더스윙·2026년 1월 30일
Frontend
CSR 환경에서 Dynamic OpenGraph 구현하기
이 글은 Vite + React 기반의 CSR 웹 애플리케이션에서 동적 OpenGraph 메타 태그를 구현하는 방법을 다룹니다. 기존에는 SSR 전환 없이 카카오톡 등 소셜 미디어에서 공유 카드를 보여주기 위해 React Helmet과 같은 라이브러리를 사용했지만, 이는 JavaScript를 실행하지 않는 소셜 크롤러에게는 메타 태그가 존재하지 않는 것과 같아 효과가 없었습니다. 글에서는 CloudFront Function을 활용하여 CSR 환경에서도 각 멤버십 플랜별로 다른 시각적 정보(이미지, 제목, 설명)를 담은 공유 카드를 동적으로 제공하는 해결책을 제시합니다. 이를 통해 SSR 전환 없이도 앱 외부에서 멤버십의 특징을 효과적으로 전달할 수 있게 됩니다.
CSROpenGraphReact
더스윙·2025년 12월 3일
AI
스윙 고객센터, 어떻게 응답 시간을 71% 단축했나? - 2부: Synapse AI 도입
이 글은 스윙 고객센터의 응답 시간을 71% 단축하기 위해 Synapse AI 플랫폼의 Synapse Concierge를 도입한 경험을 다룹니다. 이전 1부에서 실시간 채팅에서 케이스(게시판) 방식으로 전환하여 효율성을 높였지만, 장문 케이스의 초기 해석 병목과 상담사별 응대 품질 편차라는 새로운 문제가 드러났습니다. Synapse Concierge는 이러한 문제를 해결하기 위해 고객 문의의 핵심 의도를 파악하고, 맥락을 요약하며, 상담사에게 필요한 정보를 제공하는 역할을 합니다. 이를 통해 상담사는 고객 문의를 더 빠르고 정확하게 이해하고 일관된 품질의 응대를 제공할 수 있게 되어, 결국 고객센터의 전반적인 효율성과 고객 만족도를 향상시키는 데 기여했습니다.
Synapse AISynapse Concierge고객센터
더스윙·2025년 11월 18일
Frontend
스윙 iOS에서 더 개선된 애니메이션 시스템 만들기
이 글은 더스윙의 iOS 개발팀이 앱 개발 중 마주치는 애니메이션 관련 이슈를 해결한 경험을 공유합니다. 일반적으로 iOS 앱에서 애니메이션은 필수적이며, `UIView.animate`나 `UIViewPropertyAnimator`를 사용하지만 예상치 못한 문제가 발생하곤 합니다. 본문에서는 이러한 애니메이션 동작의 개선 과정을 구체적인 코드 예시와 함께 설명하며, 더스윙이 어떻게 더 나은 애니메이션 시스템을 구축했는지 소개합니다. 이를 통해 개발자들이 iOS 애니메이션 구현 시 겪을 수 있는 어려움을 이해하고 해결책을 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.
iOS애니메이션UIView.animate
더스윙·2025년 11월 5일
Frontend
R-tree를 사용한 가까운 마커 찾기 기능 구현과 개선기
모빌리티 서비스 기업 더스윙에서 지도 상의 마커를 움직일 때마다 가장 가까운 마커를 찾아 UI를 변경하는 기능을 구현한 경험을 공유합니다. 초기 요구사항을 마커 이동, 반경 내 마커 탐색, 최단 거리 마커 식별, UI 업데이트로 분해하고, React와 카카오맵 SDK를 활용하여 구현 과정을 설명합니다. 특히, 500m 이내의 가까운 마커를 효율적으로 찾기 위해 R-tree 자료구조를 도입하여 성능을 개선한 내용을 중심으로 다룹니다. 이 글은 지도 기반 서비스에서 공간 데이터 처리 및 최적화에 대한 실질적인 해결책을 제시합니다.
R-tree마커카카오맵
더스윙·2025년 10월 27일
Etc
스윙 고객센터, 어떻게 응답 시간을 71% 단축했나? - 1부: 게시판으로 전환
더스윙은 실시간 채팅 기반 고객센터의 확장 마찰 문제를 해결하기 위해 운영 모델 재설계에 나섰습니다. 기존 채팅 방식은 고객의 요구사항 파악에 많은 시간이 소요되고, 정보 누락 및 오입력으로 인한 재확인 과정이 반복되어 첫 응답 시간(FRT)과 총 해결 시간(TTR)이 증가하는 문제가 있었습니다. 또한, '빠른 응대'에 대한 기대감은 실제 문제 해결에 필요한 시간과의 괴리를 만들고 불만을 야기했습니다. 이에 스윙은 '빠른 응대' 대신 '완결성 있는 해결'을 목표로 삼고, 고객센터 운영 방식을 채팅에서 게시판 형태로 전환하는 방안을 모색하며 응답 시간을 71% 단축하는 것을 목표로 합니다. 본 글은 이러한 전환의 배경과 문제점을 1부에서 다룹니다.
고객센터운영 효율성채팅
더스윙·2025년 10월 20일
Frontend
pnpm을 사용한 모노레포로 프론트엔드 생산성 늘리기
이 글은 더스윙 프론트엔드팀이 겪고 있던 생산성 저하 문제를 해결하기 위해 모노레포를 도입한 경험을 공유합니다. 연구에 따르면 잦은 맥락 전환은 평균 23분 15초의 복귀 시간을 소요하며, 개발자에게는 주당 1~2시간의 손실을 야기합니다. 더스윙 팀은 20개 이상의 백오피스 앱을 운영하며 각기 다른 레포지토리에서 작업하는 과정에서 잦은 맥락 전환, 코드 중복, 비일관적인 개발 경험(DX) 등의 문제를 겪었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 pnpm을 활용한 모노레포 도입을 결정했으며, 이를 통해 개발 생산성을 향상시키고자 했습니다. 모노레포 도입의 배경, 과정, 그리고 실제 달라진 점에 대한 상세한 내용이 이어질 예정입니다.
모노레포pnpm생산성
더스윙·2025년 1월 8일
Etc
SWING이 피크타임 택시 배차성공률을 2배 높인 전략
SWING은 피크타임 택시 배차 성공률을 높이기 위해 게이미피케이션 전략을 도입했습니다. 피크타임에는 택시 수요가 공급을 훨씬 초과하여 배차 실패율이 2~3배 높아지고, 이는 고객 신뢰도 하락과 기사 이탈로 이어지는 악순환을 야기했습니다. 또한, 기사들이 기존 앱을 선호하여 SWING 앱 선택 유인이 부족한 문제도 있었습니다. 이를 해결하기 위해 SWING은 데이터 기반 분석과 게이미피케이션 요소를 결합한 보상 체계를 설계했습니다. 이 전략을 통해 피크타임 배차 성공률을 2배 높이는 성과를 달성했습니다.
택시배차게이미피케이션
더스윙·2025년 1월 7일