Projects

지금까지 진행한 프로젝트들입니다

Lead, Fullstack

React TypeScript Django PostgreSQL Supabase NCP

JBIG - 학회 웹서비스 운영·고도화

전북대학교 AI·빅데이터 학회에서 학회장과 웹사이트 풀스택 유지보수를 맡았습니다. React/TypeScript·Django REST API 기반 서비스에서 Supabase(PostgreSQL) 데이터 구조 개편, NCP Object Storage 기반 파일 업로드 구조 구현, 사용자 피드백 기반 기능 개선과 운영 환경 고도화를 수행했습니다.

Live Site GitHub 자체 제작 교안

AI, Lead, PM

XGBoost RAG

ITDA - AI 기반 이동장터 운영 최적화 플랫폼

전남 영광군 이동장터 봉사·인터뷰에서 발견한 품절·폐기, 비효율적 경로, 운영 데이터 부재 문제를 AI 기반 운영 최적화 플랫폼으로 구조화했습니다. 수요예측·경로 최적화·재고 추천·Care-CRM·RAG 정책 보고서를 통해 이동장터 운영자의 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

GitHub 언론보도

AI, Solo

Python Random Forest K-Means RAG LangChain

J-Connect - AI 기반 지역소멸 대응·로컬 브랜딩 플랫폼

전북 공공데이터를 분석해 단기 관광 중심의 지역 활성화 전략을 재검토하고, 관계인구→생활인구→정주인구로 이어지는 단계별 인구 유입 모델을 설계했습니다. Random Forest·K-Means·RAG를 활용해 지역별 정주 요인 분석, 개인화 로컬 추천, 공공데이터 기반 AI 여행 비서를 프로토타입으로 구현했습니다.

AI, Lead, IoT

Python

Care-Navi - 고령환자 병원 스마트 동행 디바이스

의료서비스 이용·고령화·병원 규모 데이터를 분석해 고령환자가 대형병원에서 겪는 이동·절차·정보 문제를 구조화했습니다. 실내 경로 안내, 상황별 음성 케어, 환자 이동 데이터 분석의 3단계 솔루션을 설계하고 NetworkX·Dijkstra·gTTS 기반 PoC를 구현했습니다.

AI, Backend

AX RAG AI-OCR CNN+LSTM LightGBM FastAPI

Port-AX - 지능형 항만 운영 통합 플랫폼

항만공사 인터뷰를 통해 분산된 데이터, 서류 검수, 규정 검색, 장치장 혼잡 문제를 정의하고 기존 TOS를 교체하지 않는 API 연동형 AX 플랫폼을 설계했습니다. RAG·AI-OCR·CNN+LSTM·앙상블 예측을 결합한 4개 AI 모듈과 통합 대시보드 MVP를 구현했습니다.

서비스 기획

B2G/B2B

CrediWork - AI 기반 고립청년 고용 브릿지 플랫폼

고립·은둔 청년 인터뷰를 통해 심리 지원 이후 실제 ‘첫 일경험’이 부족한 고용 공백을 문제로 정의했습니다. 기업·공공기관의 디지털 마이크로워크를 비대면 일경험으로 연결하고, 수행 데이터를 C-Score와 직무 포트폴리오로 전환하는 B2G/B2B 고용 브릿지 모델을 설계했습니다.

Data, Agent

DiD RAG AI Agent

Sentinel - 로컬 이벤트 기반 소상공인 마케팅 AI Agent

로컬 이벤트가 실제 소상공인 매출에 미치는 효과를 DiD로 검증하고, 유의한 이벤트·상권 조합을 데이터화했습니다. 이를 RAG와 5개 전문 Agent에 연결해 점주의 질문 의도에 따라 카드·상권·이벤트 데이터를 검색하고, 근거가 명시된 맞춤형 마케팅 실행 전략을 생성하도록 설계했습니다.

Data, AI

Python XGBoost AWS Lambda API Gateway

SUM:CLIMATE BUOY - 제주 해양 위험 예측·모니터링 플랫폼

스마트 부표 113만 건과 해양기상·사고 데이터를 시공간 결합해 26개 피처의 학습 데이터셋을 구축하고, XGBoost 기반 해양 위험 예측 모델(Recall 82.7%)을 개발했습니다. AWS Lambda·API Gateway로 예측 API를 배포하고 Sentinel-2 위성 레이어, 통합 대시보드, 위험 알림까지 서비스화했습니다.

Data, AI, Fullstack

Python PCA K-Means RAG

Mingle-K - 데이터 기반 K리그 팬 성향·소셜 매칭 플랫폼

K리그 선수 행동·신체 데이터를 전처리하고 PCA·K-Means로 4개 성향 축을 분석해 16가지 FBTI(Football Type Indicator)를 설계했습니다. 분류 결과를 RAG 기반 AI 코치와 React Native 앱에 연결해 선수 성향 해설, 유사 선수 추천, 팬 매칭까지 제공하는 MVP를 구현했습니다.

Flutter Frontend, QA

Flutter Claude Code Figma MCP QA

BeaverTalk - 실시간 AI 한국어 회화·발음 코칭 앱

외국인 학습자를 위한 실시간 AI 한국어 회화 서비스의 Flutter 프론트엔드·QA를 담당했습니다. Claude Code와 Figma MCP를 연동해 UI 구현을 고도화하고, 통화 API 원가를 분석해 컨텍스트 압축과 파이프라인 분리로 건당 원가를 50% 절감하고 구독당 통화 가능 건수를 14건→95건으로 확대했습니다.

Data Intern, Team

Python PCA Clustering Logistic Regression

CJ ONE - IFC몰 고객 동선 분석·매출 활성화 전략

CJ ONE 회원 데이터를 기반으로 IFC몰 내 5개 브랜드의 교차 방문과 잠재고객을 분석했습니다. 브랜드 간 이동을 히트맵으로 시각화하고 PCA·군집분석으로 평일·주말 고객을 세분화했으며, 로지스틱 회귀로 회원별 브랜드 방문을 약 80% 예측했습니다. 분석 결과를 시네샵 리뉴얼·콜라보 팝업 등 비즈니스 실행 과제로 연결했습니다.

Data, Team

Excel EDA Regression Multicollinearity

전북 식품사막화 - 고령층 식품 접근성 데이터 분석

전북 14개 시군의 식료품점·교통·고령인구·온라인 접근성 등 공공데이터를 결합해 식품사막화 원인을 분석했습니다. 이상치·다중공선성을 검토해 회귀모형을 조정하고, 진안·임실·무주를 취약지역으로 도출했습니다. 분석 결과를 기존 점포 기반 배달 서비스와 고령층 디지털 교육 프로그램으로 연결했습니다.

Data, ML, Optimization

Python ML Optimization

기후 변화에 따른 미국 옥수수 수확량 예측 & 작물 배분 최적화

Purdue PAGE Program에서 1981~2015년 미국 2,644개 카운티의 기후·토양·수확량 데이터를 분석했습니다. 9개 모델을 비교해 LightGBM 공간 교차검증 R² 0.73을 확보하고, 29℃ 이상 극한고온의 영향을 분석했습니다. 이후 ML 예측값을 2,056개 카운티의 작물 배분 최적화 문제로 확장해 GA·SA·TS를 비교하고 전환비용과 기후손실 회복의 trade-off를 분석했습니다.

Team Lead

AX rHWP Open Source

전북특별자치도 생성형 AI 플랫폼 고도화

약 5,000명의 공무원이 사용하는 전북도청 온프레미스 생성형 AI 플랫폼 고도화 프로젝트에서 팀장을 맡았습니다. 도청·소방본부와 요구사항을 조율하고, 한글·엑셀 웹 동시편집 모듈을 담당해 Nextcloud·Yjs·rHWP 기반 협업 구조를 구현했습니다. 공문서 렌더링 오류를 한글 2024와 픽셀 단위로 개선하고 rHWP 본가에 10건의 수정사항을 반영했습니다.

서비스 기획

Service Planning Service Design

RE:PLAY - 장애인 단계별 취업 성장·마이크로태스크 매칭 플랫폼

장애 청년 32명을 대상으로 취업 과정의 어려움과 업무 선호를 조사하고, ‘완성된 직무에 사람을 맞추는 구조’보다 개인별 역량·작업 조건에 맞는 단계적 경험이 필요하다고 문제를 재정의했습니다. AI 면접 연습→대학생 멘토→마이크로 태스크→R-Score·AI 포트폴리오로 이어지는 4단계 취업 성장 모델과 대학·기업·공공기관을 연결하는 B2B/B2G 서비스 구조를 기획했습니다.

Data, ML, AI Agent

Python ML

AI Action Router - 경량 AI Agent 라우팅 모델

자연어 요청을 30개 AI Agent 행동 중 하나로 분류하는 라우팅 모델을 개발했습니다. 문제 구조를 분석해 30-class 분류를 후보 3개 내 선택 문제로 재정의하고, KoELECTRA·RoBERTa 등과 경량 모델을 비교했습니다. 최종적으로 TF-IDF+Logistic Regression과 candidate masking·추론 최적화를 적용해 Final Score 95.30, Hidden Macro F1 0.892로 전체 1위를 기록했습니다.