Full Sail University: 정규 교육이 내 접근 방식을 어떻게 형성했는가
Source: Dev.to
Overview
나는 2025년 10월에 Full Sail University의 **Web Development B.S.**를 마쳤으며 (GPA ≈ 3.8) 현재 첫 번째 유급 소프트웨어‑엔지니어링 직무를 찾고 있다. 이 회고는 프로그램 구조, 강화한 기술, 그리고 구축한 프로젝트에 대한 솔직한 반성을 담고 있다.
Program Structure
- Four‑week sprints – 매달 로테이션 강사와 루브릭이 있는 미니‑부트캠프 같은 느낌이다.
- Deliverables per sprint – 작동하는 빌드, 문서, 루브릭 체크리스트, 그리고 회고/반성.
- Grading emphasis – 문서와 발표 품질이 코드 자체만큼 중요하게 평가되었다.
Typical Sprint Rhythm
| Phase | Description |
|---|---|
| Intake | 루브릭과 공지가 발표되고 기대치가 해석된다. |
| Prototype | 질문을 빠르게 드러내기 위한 초기 거친 구현. |
| Critique | 동료/강사의 피드백이 게시되며, 종종 주 중반에 이루어진다. |
| Iterate | 피드백을 반영하고 코드와 문서를 다듬는다. |
| Deliver | 최종 패키징, 회고, README 수정, 제출(보통 일요일 밤). |
Course Areas & Core Skills
| Course Area | Key Deliverable | Skills Reinforced |
|---|---|---|
| Full‑stack project cycles | 매달 구축한 React + Node 앱 | 반복, 계획, 비판 처리, 미완성 작업에 대한 자신감 있는 시연 |
| Server‑side development | REST API, 템플릿, 세션 기반 인증(Node/PHP) | 라우팅, 상태 처리, 오류 패턴, 가독성 높은 백엔드 구조 |
| Cloud & deployment | AWS Academy 실습(Elastic Beanstalk, RDS, CloudWatch) | 클라우드 사고 모델, 로깅, 모니터링, 비용 인식, 롤백 습관 |
| Systems & configuration | Linux 권한, Nginx 기본, 자동화 스크립트 | 운영 위생, 트러블슈팅, 반복 가능한 체크리스트, 스크립팅 규율 |
| Human‑Computer Interaction & UX | 사용성 테스트, 접근성 검사, 페르소나 기반 디자인 | UX 공감, 접근성 인식, 비기술 이해관계자와의 명확한 커뮤니케이션 |
Tech stack used across projects: React, Node.js/Express, MongoDB Atlas, Render (backend), GitHub Pages (frontend).
Highlight Projects
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Car‑Match (Full‑stack prototype) – 인증, 프로필, 업로드, 점수 매기기, 실시간 업데이트가 포함된 엔드‑투‑엔드 매칭 앱. 무료 티어 인프라에서 실행된다.
- Repo & demo: (link omitted in source)
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Interactive Pokédex – API 기반 검색, 카드 UI, 오류 상태, 반응형 레이아웃.
- Demo: (link omitted in source)
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AnimalSounds – 사운드 트리거를 위한 작은 UI/UX 실험, 모바일 퍼스트 인터랙션.
- Demo: (link omitted in source)
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Professional Portfolio Website – 템플릿 없이 직접 제작한 포트폴리오 사이트, 내 작업을 전시한다.
- Demo: (link omitted in source)
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CheeseMath (Jest Tests) – 단위 테스트, 목킹, CI 학습을 위해 만든 작은 수학 유틸리티.
- Demo: (link omitted in source)
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Triangle WebGPU Demo – 첫 그래픽 실험; 파이프라인과 GPU 오류 디버깅을 탐색했다.
- Demo: (link omitted in source)
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Ethics Engine Frontend – 규칙 기반 의사결정 UI 프로토타입.
- Demo: (link omitted in source)
Server Management Lab
- Linux 하드닝, Nginx 기본, Bash 자동화를 다룸.
- 체크리스트, 문서화 등 운영 습관은 개인 프로젝트와 AWS Cloud Support 인턴십을 통해 강화되었다.
Internship & Community Involvement
- AWS Cloud Support Internship – 교실에서 배운 개념을 실제 로그 탐색, 고장난 인프라 진단, 시간 압박 하의 문제 해결에 적용했다.
- Community – CIRIS 문서에 기여하고, Tech Talk Club에 참여하며, 동문 Q&A 세션에 참여하고, 작은 OSS 수정 작업을 수행했다.
Work Rhythm & Lessons Learned
| Challenge | Insight / Fix |
|---|---|
| 코딩 전에 과도한 조사 | 초기에 프로토타입을 만들면 속도가 두 배가 된다. |
| Git 사용이 미흡 → 작업 손실 | 올바른 커밋/브랜치 워크플로를 채택; 이후 자연스럽게 습관이 된다. |
| 모호한 루브릭으로 인한 지연 | 합리적인 가정을 세우고 문서화한 뒤 계속 진행한다. |
| “간단한” 작업(UI, 인증, 배포) 과소평가 | 시간을 여유 있게 잡고, “간단함”을 “알 수 없음”으로 간주한다. |
| 마지막 순간 배포 실패 | 일찍 자주 배포하고, 일요일 밤에 급하게 몰아치지 않는다. |
| 그룹 내 개인 작업 과부하 | 루브릭 항목을 분담하고 명확한 경계를 설정한다. |
| 의사결정 문서화 부족 | 코딩하면서 근거를 기록해 재작업을 방지한다. |
| “완벽함”을 추구해 “완료” 지연 | “Done → Working → Better” 흐름을 따른다. |
| “지루한” 주제(접근성, 테스트) 회피 | 교과과정이 강제했으니 개인 프로젝트에서도 지속한다. |
| 한 번에 모든 것을 배우려 함 | 한 달에 1–2가지 기술에 집중하고 이후 순환한다. |
이 경험들은 반복과 적응력을 키워 주었지만, 대규모 프로덕션 노출은 아니었다.
Gaps & Closing Strategies
- Deep CS theory(고급 알고리즘 & 자료구조) – LeetCode 연습과 ACloudGuru 실습으로 메우고 있다.
- Production‑scale DevOps(멀티‑계정 AWS, Terraform, blast radius) – AWS 인턴십과 개인 클라우드 실습을 통해 습득했다.
- On‑call culture(페이징, SLA, 사고 대응) – 사이드 프로젝트에서 모의 사고와 사후 분석을 통해 시뮬레이션했다.
- System design(소규모 앱을 넘어) – 사례 연구를 공부하고, 런북을 만들며, 설계 인터뷰를 연습했다.
Conclusion
Full Sail의 빠른 속도와 스프린트 중심 커리큘럼은 다음을 가르쳐 주었다:
- 계획, 반복, 전달을