신영섭.
AI Engineer · Backend Experience
결과가 이상하면
데이터부터 다시 보는 개발자입니다
학습 데이터가 없는 부호 인식 모델을 합성 데이터로 학습시켰고, 논문 검색 에이전트의 실패 원인을 평가셋으로 찾아 고쳤습니다. 약 1,300명이 쓴 축제 티케팅 서버도 직접 만들고 운영했습니다.
프로젝트 살펴보기Experience in practice
- 01인턴 · 부대 부호 인식 모델합성 데이터 약 3만 장으로 병과 94%, 제대 92%
- 02인턴 · 교범 온톨로지 설계테스트 질문 정답률 38% → 77%
- 03인턴 · GPU 서버 모니터링Prometheus·Grafana로 공용 GPU 사용 현황 공유
- 04운영 · 축제 티케팅약 1,300명 사용, 900매 초과·중복 발급 0건
SKILLS
기술 스택
AI / ML
Knowledge
Backend
Data
Infra / Cloud
Ops / Test
PROJECTS
측정으로 원인을 찾아 고친 경험
최근 프로젝트부터 정리했습니다. 카드를 누르면 구조도와 해결 과정을 볼 수 있습니다.
작전도 부대 부호 인식 모델
탐지·분류 2단계 파이프라인 · 단독 담당
실제 작전도가 수십 장뿐이라 표준 부호 SVG로 합성 데이터를 만들어 학습시켰습니다.
결과
병과 정확도 94% · 제대 92% · 검출 재현율 98.6%
- SVG 합성 증강 도구로 학습 데이터 약 3만 장 생성
- 오답 분석으로 증강 결함을 찾아 데이터 재구성
방책 생성 에이전트용 교범 온톨로지 설계
TBox · ABox · SHACL
교범 3권의 교리를 작전 유형부터 방책 선택 조건까지 하나의 구조로 설계했습니다.
결과
테스트 질문 정답률 38% → 77% · 모순 0
- 작전 유형 → 기동 형태 → 방책 계층과 원문 근거 연결
- 교리 스키마와 엔진 연동 설정을 모듈로 분리
LangGraph 논문 검색 AI 에이전트
4인 팀 · 검색 서브그래프·RAG·평가 담당
RAGAS 평가로 영어 전용 리랭커가 한국어 질의 순위를 무너뜨리는 원인을 찾았습니다.
결과
회피 답변 30% → 11% · 도메인 밖 질문 거부 100%
- 벡터 검색 → 거리 게이트 → 리랭킹, 실패 시 외부 검색
- 평가셋 99건으로 단계별 분리 측정
에듀핏 · AI 학습 취약영역 분석
2인 팀 · 요구사항 분석·설계·시각화·시간표 담당
모의고사 성적표 사진으로 취약 단원·유형을 분석하고 학습 시간표까지 이어 주는 학원용 AI 기능입니다.
결과
성적표 인식 · 취약영역 시각화 · 시간표 · 챗봇 4개 기능 구현·시연
- 원문 대신 출제 의도 태그로 취약영역 분석
- 챗봇은 풀이 캐시 후 없을 때만 생성
Notion 개발 일지 자동화
Claude Code 하네스 · Notion MCP
git commit만 하면 Claude Code가 커밋을 분석해 Notion 개발 일지를 자동으로 씁니다.
결과
수동 일지 작성 0회 · 상시 로드 규칙 20줄 → 3줄
- 훅(언제)과 스킬(어떻게)을 나눈 4계층 구조
- jq 필터로 git commit일 때만 동작
축제 선착순 티케팅
서비스 제안 · 서버·인프라 설계 · 운영
현장 팔찌 배부를 온라인 선착순 발급으로 바꾸고, Redis Lua로 중복 확인·수량 확인·발급을 한 번에 처리했습니다.
결과
약 1,300명 사용 · 900매 초과·중복 발급 0건
- 서버리스 구조 부하 테스트 후 Redis 구조로 전환
- 1,000명 동시 접속 p95 501ms
EVERY WEAR · AI 가상 피팅
AWS 인프라 · 크롤링 서버 · 배포 자동화
최대 3분 걸리는 크롤링을 요청에서 떼어내고, 재현되지 않던 OOM을 지표와 로그로 추적했습니다.
결과
크롤러 장애 격리 · OOM 원인(남은 스레드) 규명
- 백엔드·크롤러를 ECS 서비스 2개로 분리
- Terraform으로 AWS 리소스 20여 개 관리
MAITE · AI 회의 분석
6인 팀(FE 3 · BE 3) · 팀장 · 인프라·채팅·AI 봇
회의 중 말로 질문하면 음성으로 답하는 AI 봇과, 화자를 구분한 회의록 요약을 만들었습니다.
결과
음성 질문 STT → GPT → TTS · 화자 분리 회의록 요약
- STOMP 기반 실시간 채팅과 일정 상태 공유
- 단일 EC2 운영 구조와 ECS 전환 설계
CAREER
실무에서 맡은 일
소프트온넷
AI 개발 인턴 · 국방 AI 방책수립 지원 과제작전계획(방책) 수립을 돕는 AI 에이전트 과제에서, 에이전트의 입력과 지식 기반을 만드는 일을 맡았습니다.
탐지(RF-DETR)·분류(YOLO11) 파이프라인을 설계하고, 표준 부호 SVG로 합성 데이터를 만들어 학습·배포했습니다.
교범 3권의 교리를 TBox·ABox로 설계하고, 테스트 질문과 점검 스크립트로 수정할 때마다 확인했습니다.
인턴 4명이 함께 쓰는 GPU 서버의 사용률과 메모리를 Prometheus로 수집해 Grafana 대시보드로 공유했습니다. 명령어로 일일이 확인하지 않고 비어 있는 시간을 보고 학습을 돌릴 수 있게 됐습니다.