기능을 빠르게 만드는 것보다, 사용자가 겪는 불편의 원인을 구조적으로 바라보려 합니다.
백엔드, AI, 인프라를 함께 경험하며 실제로 동작하고 유지보수할 수 있는 서비스를 고민해왔습니다.
'삼성 청년 SW AI 아카데미'에서 여러 프로젝트를 수행하며 실시간 멀티플레이 서비스, AI 기반 감정 분석 서비스, ERP AI Assistant를 개발했습니다.
단순히 기능을 구현하는 것에 그치지 않고, 서비스가 실제 사용자에게 안정적으로 동작하기 위해 필요한 구조를 고민해왔습니다.
- 실시간 서비스에서는 상태 정합성을 고민했습니다.
- AI 서비스에서는 결과의 신뢰성과 근거를 고민했습니다.
- ERP 서비스에서는 데이터 안전성과 도메인 규칙을 고민했습니다.
- 팀 프로젝트에서는 일정, 역할, 피드백 흐름을 조율하며 서비스를 완성했습니다.
자세한 프로젝트 내용과 문제 해결 과정은 아래 포트폴리오에서 확인하실 수 있습니다.
PDF 학습 자료를 기반으로 퀴즈를 생성하고, 여러 사용자가 실시간으로 함께 문제를 푸는 멀티플레이 학습 서비스입니다.
저는 팀장과 백엔드 개발을 맡아 WebSocket 기반 실시간 진행 구조와 Redis Stream 기반 응답 처리 구조를 설계했습니다.
사용자마다 화면 전환 시점이 달라지는 문제를 해결하기 위해 ACK, Pending, Timeout 구조를 적용했고, 모든 사용자의 응답 상태를 기준으로 라운드가 안정적으로 전환되도록 구현했습니다.
Language
- Java
- JavaScript
Open Source & Framework
- Spring Boot
- WebSocket
- Redis Stream
- PostgreSQL
- Vue.js
- Three.js / TresJS
- Jenkins
- Nginx
- Docker
성과
- 9일 만에 MVP 배포
- 50명 사용자 테스트 진행
- 설문 27건 수집
- 피드백 반영률 92%
- SSAFY 공통 프로젝트 1위
사용자의 그림과 감정 기록을 기반으로 자신의 심리 상태를 돌아볼 수 있도록 돕는 감정 드로잉 서비스입니다.
저는 AI와 인프라를 담당하며 YOLO 기반 객체 탐지 모델 학습, OpenCV 보조 특징 추출, RAG 기반 해석 구조, Docker Compose 기반 배포 환경을 구축했습니다.
집, 나무, 사람의 특징이 서로 다르다는 점을 고려해 단일 모델이 아닌 3개의 YOLO 모델로 분리했고, LLM이 임의로 해석하지 않도록 근거 문서 기반의 RAG 구조를 적용했습니다.
Language
- Python
- JavaScript
Open Source & Framework
- FastAPI
- YOLOv8
- OpenCV
- LangChain
- Redis
- RabbitMQ
- Docker Compose
- Nginx
- AWS S3
- Comet ML
성과
- House / Tree / Person 3개 모델 분리
- OpenCV 기반 면적, 중심, 밀도 등 보조 특징 추출
- RAG 기반 근거 중심 해석 구조 설계
- Docker Compose 기반 AI 서버 배포
- SSAFY 특화 프로젝트 2위
ERP 데이터를 기반으로 메타데이터 커스터마이징과 자연어 질의 기반 AI Assistant를 제공하는 서비스입니다.
저는 백엔드, AI Assistant, 인프라를 담당하며 메타데이터 Resolver, Workflow Engine, 자연어 SQL 검증 구조, Jenkins 기반 CI/CD 파이프라인을 설계했습니다.
ERP의 회사별, 업무별, 사용자별 규칙을 코드에 직접 작성하지 않고 메타데이터로 관리할 수 있도록 구조화했습니다.
또한 자연어 SQL 기능에서는 LLM이 생성한 쿼리를 그대로 실행하지 않고, 허용 테이블·컬럼 whitelist, AST 검증, 회사 ID 조건 강제 주입을 통해 멀티테넌트 환경에서 데이터 안전성을 확보하고자 했습니다.
Language
- TypeScript
- JavaScript
- SQL
Open Source & Framework
- NestJS
- TypeORM
- PostgreSQL
- Flyway
- Redis
- Next.js
- Docker Compose
- Jenkins
- Nginx
- Caddy
성과
- 메타데이터 기반 ERP 커스터마이징 구조 설계
- DEFAULT → TENANT → BUSINESS → USER scope 병합 구조 설계
- Workflow Engine 기반 저장 시점 검증 흐름 구현
- 자연어 SQL whitelist / AST 검증 구조 설계
- Jenkins CI 병렬화로 빌드·테스트 시간 단축


