SH Pay

개요

금융결제원 OpenAPI를 이용해 오픈뱅킹 서비스를 제공하여 사용자 정보 등을 제공하고 간편한 금융 서비스를 제공합니다. 사용자의 계좌 정보를 확인할 수 있으며 출금 및 입금을 간편하게 이용할 수 있습니다.

더불어 ChatGPT 기반 챗봇을 통해 금융지식을 얻을 수 있으며 편리하게 사용자의 계좌 내역을 조회할 수 있습니다.

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역할 및 기간

• 개인 프로젝트
• 기간 : 2024.01.15 ~ 2024.05.01

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시작 가이드

1. Git clone this repository
2. Write application-real.yml
3. You need 금융결제원 OpenAPI account
    3-1. Sign up 금융결제원 사이트
    3-2. Add below list at application-real.yml file
          bank-tran-id: -
          client-id: -
          client-secret: -
          redirect-uri: -
4. you need OpenAI account
    4-1. Sign up OpenAI website and get secret key
    4-2. Add below list at application-real.yml file
        secret: -
        model: -
        user: -
4. Run this project!

참고

• 금융결제원 OpenAPI 개발자 사이트
• Check out application-real.yml file

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SKills

• Java 17
• Gradle
• Spring Boot 3.2.1
• Spring Data JPA
• Querydsl 5.0
• MySQL 8.1.0
• Redis
• Session(Spring Redis Session)
• AWS EC2, RDS
• Docker
• 금융결제원 OpenAPI
• OpenAI ChatGPT API
• Domain Driven Design
• Layered Architecture
• RESTful API

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Architecture

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Table

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Swagger API & Http API 목록

• Swagger API 목록보기

• Http API 보러가기

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역할 및 기능

• 도메인 개발

  • User
  • OpenBanking
  • Account

• 금융결제원 OpenAPI를 활용한 금융서비스 개발

  • 사용자 AuthCode 발급
  • 사용자 토큰 발급(3-legged)
    • 사용자 정보 조회용
  • 사용자 토큰 발급(2-legged)
    • 입-출금이체용
  • 사용자 토큰 갱신
  • 사용자 정보 조회
  • 사용자 계좌 목록 조회
  • 사용자 잔액 조회
  • 거래내역 조회
  • 출금이체
  • 입금이체

• OpenAI ChatGPT API를 이용한 Custom Chatbot 서비스 개발

  • Komoran을 이용한 개인정보 분기 처리 로직 개발

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Flowchart

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Screenshot

• Screenshot 보러가기

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주요 Code

Redis를 이용한 bank_tran_id 저장

• 문제상황
  • bank_tran_id는 은행 거래 고유번호로서 같은 번호일 경우 00시까지 중복을 허용하지 않습니다. 때문에 API 호출 시 고유번호가 유일한지 검사해야 했기에, 매번 DB IO를 타게 될 경우 성능 저하 이슈가 발생할 수 있었습니다.
• 해결방법 및 실행
  • 이를 해결하고자 Redis의 캐싱 사용해 빠르게 읽어와 고유번호가 유일한지 확인하였습니다. 또한 00시까지 expire time을 설정하여 초기화를 진행하였습니다.
• 성과
  • 이를 통해 불필요한 DB IO를 줄일 수 있는 방법에 대해 고민할 수 있었고 캐싱 기능을 조금 더 이해할 수 있었습니다.

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계좌정보 확인 로직

• 문제상황
  • 계좌를 DB에 저장하고 DB에서 계좌 조회시 오픈뱅킹 API를 호출하여 계좌잔액을 조회해야 했습니다. 잔액 조회시 해당 은행에 요청해야 하는데, 이때 요청이 길어질 경우 이후 요청에 차질이 생길 것 같았습니다.
• 해결방법 및 실행
  • 비동기 방식을 이용하여 이전 작업의 완료를 기다리지 않고 동시에 실행했습니다. Java8의 CompletableFuture 클래스를 활용했습니다.
    • supplyAsync() : 비동기 요청을 실행하였으며 계좌정보Dto를 반환값으로 받고 있습니다.
    • orTimeout() : 계좌조회시 10초 정도 걸릴 경우 문제가 발생한 것으로 간주하고 제한시간을 두었습니다.
    • handle() : 비동기 요청시 예외가 발생할 경우 CustomException을 던져 예외처리를 진행했습니다.
• 성과
  • 비동기 처리를 통해 동시성에 대한 개념을 학습했습니다.
  • 로직을 개발하며 어느 부분에서 문제가 발생할 수 있을지에 대해 고민하며 이를 해결하기 위해 고민하는 능력을 길렀습니다.

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일반 금융상식 및 개인 정보 조회 질문 구분 로직

• KomoranUtil Class

• KomoranSearch Class

• 문제상황

  • ChatGPT를 사용하여 일반 금융상식에 대해선 답변이 가능하나, 사용자 개인정보를 질문할 경우 분기처리 필요했습니다.

• 해결방법 및 실행

  • 오픈소스 komoran 형태소 분석기를 사용하여 문장에서 개인정보를 나타내는 단어를 추출했습니다. 이후 개인정보의 경우와 특정 은행의 경우를 판별하여 사용자의 질문에 맞춤 답변을 제공했습니다.

• 성과

  • 적절한 오픈소스를 이용해 문제상황을 해결한 경험을 얻었습니다.
  • ChatGpt API를 활용해 서비스를 개발한 경험을 얻었습니다.
  • 분석 기준 보러가기