Projects
AI 플랫폼, 개발자 플랫폼, 자동화 구축 경험을 정리한 프로젝트들입니다.
글로벌 해운사 AI 업무자동화 PoC
글로벌 해운사 대상 4주 n8n 업무자동화 PoC에서 인프라·관측·성능 검증 트랙을 담당했습니다. n8n Community Edition을 Queue Mode로 구성한 5-VM greenfield 아키텍처를 부트스트랩하고, Grafana Alloy remote_write 기반 관측 스택을 구성했습니다. 물질안전보건자료(MSDS) 문서 검증 자동화의 하이브리드 OCR 프롬프트 PoC를 실행하고, k6 기반 성능·부하 테스트를 단독으로 수행했습니다. MS Teams AI 챗봇과 HITL 승인 게이트를 결선했습니다. 본 PoC 환경과 별개로, 팀이 폐쇄망 밖에서 워크플로를 개발·검증할 수 있도록 사내 AWS 계정에 같은 스택을 Terraform으로 재현했습니다.
AI 에이전트 Observability — 사내 플랫폼 관측 계층
사내 DevOps 플랫폼에 AI 에이전트 관측 계층을 구축했습니다. Claude Code와 오픈소스 에이전트 런타임(Hermes)의 OpenTelemetry 신호를 VictoriaLogs/VictoriaMetrics로 수집하고 Grafana로 시각화해, 개발 조직의 에이전트 사용량·비용·성공률을 사용자와 에이전트 단위로 귀속합니다.
자산운용사 n8n 업무자동화 PoC
InfoGrab의 자산운용사 대상 n8n PoC에서 외부망/내부망 배포 패키지와 PDF -> PPT 자동화 워크플로우를 구축했습니다. Rocky Linux + rootless container 환경에서 n8n, reverse proxy, PDF parsing service를 구성하고, 대형 PDF를 reference-source와 structured-review PPT 2종으로 변환하는 비동기 upload/status/download 흐름을 설계했습니다.
DGX Spark MLOps 스택 — 듀얼 노드 LLM 파이프라인
NVIDIA DGX Spark 2대(Production + R&D) 위에 사내에서 쓸 LLM 한 사이클을 세웠습니다. ClearML 기반 10단계 파이프라인, NGC 학습 컨테이너, AWQ 양자화, vLLM 추론, OpenAI 호환 자체 라우터, 그리고 그 스택을 채팅으로 운전하는 운영 에이전트까지입니다.
Insight 마케팅·문서 포털 인프라 — Pulumi IaC와 GitLab CI/CD 통합
사내 마케팅 사이트(Insight v2)와 외부 제품 문서 포털의 인프라·CI/CD 트랙을 맡았습니다. 두 빌드 산출물을 단일 Pulumi(TypeScript) stack으로 AWS에 정의하고, GitLab CI 기반 S3 배포와 CloudFront 무효화 흐름을 표준화했으며, MR마다 자기 호스트를 갖는 리뷰 환경을 엣지 함수 라우팅으로 구성했습니다. v1→v2 전환은 도메인·인증서·DNS를 바꾸지 않고 CloudFront 오리진만 교체하는 방식으로 진행했습니다.
사내 인프라 신규 구축 — Dual WAN 회선 이중화와 망 분리
사내 신사옥 이전에 맞춰 온프레미스 네트워크를 처음부터 설계·구축했습니다. MikroTik RB5009 엣지 라우터로 ISP 2개를 동시에 쓰는 Dual WAN(PCC + Failover)을 구성하고, VLAN 3개로 사무망/서버망/관리망을 분리했으며, WireGuard 인스턴스를 직원용과 외부 협력사용으로 나눠 운영합니다. 회선을 둘로 늘린 뒤 드러난 세션 끊김과 방화벽 조건 누락을 진단해 고쳤습니다.
DevOps 플랫폼 운영 및 접근 관리
InfoGrab 사내 DevOps 플랫폼의 운영 책임 — Keycloak SSO, IAM 라이프사이클, Teleport 기반 인프라 접근, Kubernetes 운영, 자격증명·접근 거버넌스. 단발 engagement가 아닌 회사 단위 상시 책임입니다.
디지털 사이니지 DevOps · AWS IoT OTA 배포 환경 구축
디지털 사이니지 서비스를 실제 운영 가능한 시스템으로 만들기 위해 AWS 인프라를 Pulumi로 코드화하고, GitHub Actions CI/CD와 AWS IoT Core 기반 디바이스 OTA 배포 파이프라인을 구축한 프로젝트입니다. 서버 애플리케이션 배포부터 현장 사이니지 디바이스(Android)의 원격 소프트웨어 업데이트까지 배포 전 과정을 자동화했습니다.
금융권 DevOps 도구셋 구축 및 현장 상주 전환
SVN + ChangeFlow 환경을 GitLab 기반으로 전환하여 개발자 105~125명 대상 DevOps 도구셋을 설계했습니다. 5개 시스템의 전환을 병렬 수행하며, ITSM 통제 환경(squash/rebase/force push 금지)에 맞는 Git 전략을 수립하고 상황별 운영 가이드와 장애 대응 가이드를 작성했습니다. 보안 감사 요건을 충족하며 Rootless Docker 제약 하에서 컨테이너 기반 플랫폼을 구축했습니다.
분산 형상관리 통합 및 CI/CD 표준화
SVN·자체 GitLab·로컬 빌드로 흩어져 있던 형상관리를 단일 GitLab 플랫폼으로 통합하고, 전사 CI/CD 체계를 새로 구축했습니다. OS(Linux/Windows), 빌드시스템(Java/C), 배포방식(SSH/Kubernetes/Docker) 조합별 표준 템플릿 체계를 설계하고, Java 프로젝트의 JDK 버전별 컨테이너화를 수행했습니다. C 프로젝트는 서버 의존성 분석 후 단계적 전환 범위를 설정했습니다.
금융 클라우드 DevOps 플랫폼 구축 및 레거시 전환
SVN + Change Flow 파일 단위 배포 환경을 에어갭 GitLab CI/CD로 전환했습니다. 기존 프라이빗 클라우드 인프라 위에 DevOps 도구셋을 구축하고 온프레미스 GitLab Runner를 연동하여 사용자 1,994명·프로젝트 579개 규모로 운영했습니다. Helm Chart 해시, 컨테이너 Digest 검증 기반 이미지 무결성 체계를 구축했습니다.
VibeCraft: AI 기반 원샷 대시보드 생성 에이전트
Gemini CLI와 MCP 서버를 활용하여 SQLite 데이터를 프롬프트 한 번으로 실행 가능한 React 대시보드로 변환하는 Agentic AI 도구입니다. 프롬프트 계층 구조로 모호함을 제거하여 일관된 품질의 결과물을 생성합니다. 1000팀+ 참가 민관협력 공모전에서 특별상을 수상했습니다.
에어갭 Kubernetes 플랫폼 구축 및 개발자 경험 혁신
VDI 리소스 부족으로 빌드조차 불가능했던 환경을 Kubernetes 기반 개인 개발환경으로 전환했습니다. 동적 와일드카드 도메인(*.dev.example.com)으로 10명 개발자별 독립 환경을 제공하고, JetBrains Remote Debug를 지원했습니다. PoC 도입 후 정식 사업으로 확대 결정되었습니다.
베어메탈 Kubernetes 홈랩 구축 (A to Z)
PC 3대를 활용하여 MikroTik BGP+ECMP 네트워크, Cilium Gateway API, GPU 노드까지 갖춘 Kubernetes 클러스터를 베어메탈에 직접 구축해 상시 운영하는 사이드 프로젝트입니다.
이기종 환경 전사 CI/CD 플랫폼 구축
SVN + 수동 배포 환경에 GitLab CI/CD를 도입하여, Java/C#, Linux/Windows 혼재 환경에서 대표 프로젝트 14개를 아우르는 통합 파이프라인 템플릿을 설계했습니다. Nexus 기반 공통 빌드 환경을 구축하여 개별 서버 의존성을 제거하고, 도입 후 1년간 파이프라인 30,000회+ 실행되어 전사 표준으로 정착했습니다.
NKS 기반 컨테이너화 및 GitOps 체계 구축
SSH 기반 배포 환경을 NKS + ArgoCD GitOps 체계로 전환했습니다. 애플리케이션 컨테이너화를 통해 배포 패키징을 표준화하고 이미지 단위 즉시 롤백이 가능한 안정성을 확보했습니다. 운영팀 10명 대상 GitOps 온사이트 교육을 직접 수행했습니다.
데이터 레지던시 대응 GitLab 클라우드 마이그레이션
데이터를 국내에 두어야 한다는 요건에 따라 형상관리 시스템을 NCP 자체 설치형으로 이관했습니다. 버전을 맞춘 인스턴스에 GitLab 백업 유틸리티로 저장소를 그대로 옮기는 전환 작업을 단독으로 담당했습니다.
보행 패턴 기반 인물 식별 시스템 인프라 구축
걸음걸이를 통해 인물을 식별하는 AI 시스템의 CCTV 네트워크, GPU 인프라, 데이터 파이프라인을 구축한 프로젝트입니다.
보행 패턴 분석용 데이터셋 수집 인프라 구축
공공 치안기관의 보행 패턴 분석 연구를 위해 CCTV 80대가 둘러싼 무대 환경에서 보행 데이터를 수집하는 인프라를 구축했습니다. 영상이 수십 테라바이트 규모여서 디스크로 옮기는 체계를 설계하고, 관절 추출과 데이터셋 생성을 잇는 파이프라인을 개발했습니다.
실시간 영상 분석 인퍼런스 서버 개발
공공 치안기관의 보행 패턴 분석 시스템에서 학습된 YOLO 모델로 객체 탐지와 자세 추정을 수행하는 인퍼런스 서버를 개발했습니다. 초당 30프레임을 목표로 Kafka 로 수신과 추론을 떼어 놓고 결과를 MongoDB 에 쌓아 조회할 수 있게 했습니다. PoC 단계에서 멈춘 프로젝트입니다.
스마트 농업 용수 관리 백엔드 시스템 개발
공공데이터 API와 IoT 센서를 연동하여 농업 용수를 효율적으로 관리하는 백엔드 시스템을 개발했습니다. Strategy 패턴을 적용하여 수집 대상을 런타임에 동적으로 설정할 수 있는 유연한 크롤링 아키텍처를 구현했습니다.
산업 안전 객체 탐지 모델 파인튜닝
산업 현장의 안전 위반 사항(안전모 미착용, 쓰러진 작업자, 화재)을 실시간으로 탐지하기 위해 YOLOv5 모델을 파인튜닝했습니다. 수만 장의 라벨링된 이미지 데이터셋을 활용하여 특정 CCTV 환경에 최적화된 모델을 개발하고, ClearML로 실험을 관리하며 지속적으로 모델을 개선했습니다.