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Available for new projects · 2026

안녕하세요,
개발자 김지영입니다.

AI 모델 서빙부터 인프라 배포까지,
서비스의 시작과 끝을 연결하는 풀스택 개발자

Suwon, South Korea ji092.zip@gmail.com KST (UTC+9)
3D 아바타 AI Serving Fullstack Infra & Deploy
SCROLL
01 ABOUT ME

나는 어떤 개발자인가

저는 한 사람이 기획·모델·백엔드·프론트·인프라를 한 줄로 꿰뚫는 개발자를 지향합니다. 추론 한 번을 위해 데이터셋을 다듬는 일도, 새벽에 서버 로그를 들여다보는 일도 똑같이 즐깁니다.

물리치료사·공인중개사·도배사·바리스타로서 다양한 현장을 거쳤습니다. 현장에서 쌓은 도메인 감각이 지금은 기술을 어디에, 어떻게 쓸지 판단하는 눈이 됩니다.

AI / ML Serving

원천 데이터 수집·라벨링·데이터셋 구성부터 모델 학습, 파인튜닝, RAG 파이프라인, 경량화, FastAPI 기반 서빙까지 end-to-end로 다룹니다.

Fullstack Engineering

React/Next.js와 Python 기반의 Flask·FastAPI를 오가며 도메인 로직과 UI 전반을 이해합니다. 전체 흐름을 파악하고 있기에 팀에서 어느 포지션이든 유연하게 협업할 수 있습니다.

Infra & DevOps

Docker·Nginx·GitHub Actions·AWS 기반으로 CI/CD와 배포·운영을 직접 다뤄봤으며, 인프라의 물리적 한계를 이해하고 그것을 보완하는 효율적인 백엔드·AI 로직 설계를 지향합니다.

Cross-Domain Insight

의료·부동산·인테리어·F&B 등 비기술 도메인을 거치며 쌓은 넓은 시야로, 클라이언트의 언어를 이해하고 요구의 본질까지 짚어냅니다.

02 PROJECTS

무엇을 만들어 보았는가

미니 프로젝트들. 협업으로 첫발을 떼며, 1인 풀스택으로 기획부터 배포까지. 시연 영상과 발표자료, 트러블슈팅까지 같이 볼 수 있어요.

01 · 2026.03 — 2026.04 RehabMate 미리보기

PROJECT 01

RehabMate

물리치료 동작 교정 AI 코칭 서비스

⚙ 기획 · AI 모델 · 백엔드 · 배포 (1인 풀스택)

MediaPipeFastAPIReactDockerAWS EC2
  • MediaPipe Pose 기반 실시간 자세 추정 + 각도 계산 룰엔진
  • 운동 종목별 보상동작 탐지 알고리즘 직접 설계
  • FastAPI + WebSocket으로 30fps 스트리밍 처리
  • 물리치료사 면허 경험을 살려 임상 기준에 맞는 가동범위 평가 설계
  • 실사용 테스트에서 보상동작 탐지 정확도 검증 완료
  • 기획 → 배포까지 3개월, 1인 풀스택 완주
  • WebSocket 프레임 드랍 → 프레임 샘플링 + 비동기 큐로 지연 개선
  • EC2 t 시리즈 CPU 추론 한계 → ONNX 변환으로 추론 속도 확보
02 · 2026.05 — 2026.06 EstateRAG 미리보기

PROJECT 02

EstateRAG

공인중개사 실무용 RAG 챗봇 — 등기부·시세·계약서 한 번에

⚙ 기획 · RAG 파이프라인 · 프론트 · 배포

LangChainPGVectorNext.jsSupabaseVercel
  • 등기부등본·시세·표준계약서 문서 자체 임베딩 파이프라인
  • 하이브리드 검색(BM25 + Dense) + 재랭킹 단계 적용
  • 출처 인용(citation)을 답변마다 강제로 노출
  • 공인중개사 자격 도메인 지식으로 질의 의도 분류 체계 설계
  • 환각(hallucination) 답변 비율을 출처 강제 인용으로 대폭 감소
  • 표 형태 시세 데이터 청킹 깨짐 → 표 전용 파서 + 메타데이터 청킹으로 해결
  • 키워드 질의 검색 누락 → BM25 하이브리드 도입으로 리콜 개선
03 · 2026.06 — 2026.07 BaristaBoard 미리보기

PROJECT 03

BaristaBoard

1인 카페 사장님을 위한 메뉴·재고·매출 통합 대시보드

⚙ 기획 · 백엔드 · 프론트 · 인프라

Spring BootMySQLReactNginxGitHub Actions
  • POS 데이터 CSV 자동 파싱 + 일·주·월 단위 매출 분석
  • 원두 재고 자동 차감 / 발주 알림 룰
  • GitHub Actions로 빌드 → Docker → EC2 무중단 배포
  • 바리스타 실무 경험 기반 재고·발주 흐름을 그대로 시스템화
  • 수기 정산 대비 일일 마감 시간 단축 검증
  • POS CSV 포맷 편차 → 파서 어댑터 패턴으로 기기별 대응
  • 배포 시 다운타임 → 블루그린 방식 무중단 배포 구성
04 · 2026.06 — 2026.08 WallVision 미리보기

PROJECT 04

WallVision

도배 시공 견적을 사진 한 장으로 — Vision + 견적 자동화

⚙ 기획 · 비전 모델 · 백엔드 · 배포

YOLOv8OpenCVFastAPITailwindAWS S3
  • 사진에서 벽면 영역 segmentation → 실제 면적 추정
  • 벽지 종류별 단가 DB 기반 견적 즉시 산출
  • 사진 → 견적 → PDF 발송까지 1분 안에
  • 도배사 현장 경험으로 견적 산출 로직의 실무 정합성 확보
  • 기존 방문 견적 대비 견적 회신 시간 대폭 단축
  • 조명·왜곡으로 면적 오차 → 기준 물체 캘리브레이션 단계 추가
  • 대용량 원본 업로드 지연 → S3 presigned URL 직접 업로드로 개선
03 LAB / IDEAS

어떤 생각을 하고 있는가

아직 실무 경험은 없지만, 사용자·도메인을 직접 겪어본 사람으로서 그릴 수 있는 서비스 제안서와 아키텍처 스케치를 모았습니다.

SERVICE PROPOSAL DRAFTING

RehabClinic OS

동네 물리치료 의원의 도수치료 기록·운동처방·결제까지 한 화면에

물리치료사 면허 시절 직접 겪은 문제 — 종이 차트, 결제 따로, 운동 처방 따로 — 를 한 번에 해결하는 SaaS 제안서. 진료 흐름 분석 → 정보 구조 설계 → AI 동작 분석 모듈 연동까지 단계별 아키텍처.

ARCHITECTURE SKETCH

  • Edge: Next.js (App Router) + 모바일 PWA
  • Core: NestJS REST + RBAC, 진료/결제/처방 도메인 분리
  • AI Module: 별도 FastAPI 서비스, gRPC 통신
  • Data: PostgreSQL + S3, 분석용 BigQuery export
Next.jsNestJSPostgreSQLStripeMediaPipe
SERVICE PROPOSAL IDEA

Broker Copilot

1인 공인중개사를 위한 매물 등록·홍보·계약서까지 AI 코파일럿

공인중개사 사무소의 실무 흐름을 따라가며, 매물 사진 → 광고 카피 → SNS 업로드 → 계약서 초안까지 자동화하는 워크플로우. 단순 챗봇이 아니라 직군 특화 코파일럿으로 설계.

ARCHITECTURE SKETCH

  • Frontend: Next.js + Server Actions
  • Agent Layer: LangGraph 기반 워크플로우 오케스트레이션
  • Storage: Supabase (DB + Storage + Auth)
  • Media Pipeline: FFmpeg 워커로 매물 영상 자동 편집
Next.jsLangGraphSupabaseOpenAIFFmpeg
ARCHITECTURE SKETCH PROTOTYPING

Indie Cafe MLOps

작은 카페 한 곳도 자기만의 추천 모델을 가질 수 있는 초경량 MLOps

POS 데이터로 매출 예측 / 메뉴 추천 모델을 카페 단위로 학습·배포하는 초저비용 MLOps 구성도. AWS 무료 티어를 최대한 활용한 비용 시뮬레이션 포함.

ARCHITECTURE SKETCH

  • Ingest: POS CSV → S3 → Airflow DAG
  • Train: MLflow Tracking + SQLite backend
  • Serve: FastAPI + ONNX, EC2 t4g.nano
  • Monitor: CloudWatch + 간단 Slack 알림
AirflowMLflowFastAPIDockerAWS
FOR FUN IDEA

Keypad Tower (예정)

타이핑 속도로 탑을 쌓는 아주 작은 웹 게임

쉬어가는 코너. 키보드 입력 속도와 정확도에 따라 블록이 올라가는 1인 캐주얼 게임. 심플하지만 디자인은 끝까지 다듬어볼 예정.

ARCHITECTURE SKETCH

  • Pure Frontend, 서버 없음
  • 로컬 랭킹은 IndexedDB
ReactCanvas APIZustand
SERVICE PROPOSAL IDEA

MissionRing

미션을 완료해야만 꺼지는 AI 알람 · 경도 치매 케어를 위한 라이프로그 플랫폼

사진 촬영 미션을 수행해야만 알람이 꺼지는 구조로 루틴 실행을 강제화. VLM이 촬영 상황과 시간 진위(EXIF + 실시간 크로스체크)를 검증하며, 통화 기록 요약·일과 사진을 기반으로 하루 리포트를 자동 생성. 경도 인지장애 사용자에게는 오늘과 일주일 전 일과를 반복 회상시키는 인지 훈련 모드를 제공, 보호자 계정과 연동해 이상 징후를 알림.

ARCHITECTURE SKETCH

  • Mobile: React Native + Expo (백그라운드 알람 신뢰성 · iOS/Android 동시 지원)
  • AI Layer: Claude Vision API (사진 상황·진위 검증) + Whisper STT (통화 내용 요약)
  • Backend: FastAPI (AI 파이프라인 오케스트레이션 · 리포트 생성)
  • Storage & Auth: Supabase (사진·리포트 저장 + 보호자·사용자 계정 분리)
  • Push / Alarm: Firebase Cloud Messaging + expo-notifications
React Native FastAPI Claude Vision Whisper Supabase Firebase
HEALTHCARE AI IN PROGRESS

ADL Motion Analyzer

물리치료사가 설계한 상지 재활 동작 편차 시각화 도구

AI-Hub 데이터셋 71601(손·팔 파지-조작 동작, 500만 건)의 정상 손 관절 궤적을 기준으로, 사용자가 웹캠으로 촬영한 일상생활동작(ADL)의 관절 편차를 실시간 시각화합니다. 컵 들어 마시기 동작에서 어깨 굴곡·팔꿈치 굴곡·손목 회외 각도를 추출하고, 정상 범위 대비 편차 점수를 제공합니다. 임상 판단 대체가 아닌 편차 시각화 도구로 설계.

ARCHITECTURE SKETCH

  • Input: 웹캠 실시간 스트림 또는 영상 업로드
  • Keypoint Extraction: MediaPipe Hands + Pose (손가락 21점 + 상체 관절)
  • Baseline: AI-Hub 71601 샘플 JSON → 정상 궤적 평균 ± SD 산출
  • Scoring: 관절별 각도 편차 계산 → 동작 단계별 점수화
  • UI: Streamlit (편차 그래프 + 관절 오버레이 시각화)
Python MediaPipe OpenCV Streamlit AI-Hub 71601
PROPTECH AI IN PROGRESS

AI Neighborhood Advisor

출퇴근·생활 인프라·주거비를 통합 분석하는 AI 기반 주거지역 추천 서비스

사용자의 직장 위치, 예산, 이동수단, 선호 조건을 입력받아 출퇴근 소요시간, 생활 인프라 접근성, 주거비 부담도를 종합 분석합니다. 공공데이터와 지도 API를 활용해 후보 지역을 평가하고, 개인별 주거 적합도 점수와 장단점을 시각적으로 제공합니다. 단순 매물 검색이 아닌 "살기 좋은 동네"를 찾기 위한 의사결정 지원 도구로 설계.

ARCHITECTURE SKETCH

  • Input: 직장 위치, 예산, 자차 여부, 선호 조건
  • Location Analysis: 지도 API 기반 출퇴근 시간 및 이동 편의성 분석
  • Infrastructure Scoring: 병원·마트·공원·지하철 등 생활 인프라 평가
  • Cost Analysis: 월세·관리비·예상 생활비 기반 주거비 부담도 산출
  • AI Ranking: 사용자 선호도 기반 지역 적합도 예측 모델
  • UI: Streamlit (지도 시각화 + 적합도 대시보드)
Python Streamlit Kakao Map API Public Data AI Recommendation System
HEALTHCARE AI IN PROGRESS

Drug-Food Interaction Analyzer

약물-식품 상호작용 분석 기반 개인 맞춤 영양 의사결정 지원 시스템

복용 약물, 연령, 성별, 기저질환 정보를 기반으로 약물-식품 및 약물-영양소 상호작용을 분석하여 잠재적 위험 요인을 탐지합니다. AI 기반 추천 엔진을 통해 주의 식품, 권장 식품, 부족 가능 영양소를 제시하며, 사용자의 건강 상태에 맞는 영양 섭취 가이드를 제공합니다. 의료적 진단이 아닌 예방 중심의 건강관리 지원 플랫폼으로 설계합니다.

ARCHITECTURE SKETCH

  • Input: 복용 약물, 연령, 성별, 기저질환, 생활습관 정보
  • Data Integration: 약물-식품·약물-영양소 상호작용 데이터 구축
  • Risk Assessment: 상호작용 위험도 및 영양 결핍 가능성 분석
  • AI Recommendation: 개인 맞춤 식품·영양소 추천 모델
  • Decision Support: 주의 식품, 권장 식품, 영양 가이드 제공
  • UI: Streamlit 기반 대시보드 및 시각화 리포트
Python Healthcare AI Drug-Food Interaction Machine Learning Streamlit
04 TECH STACK & EXPERIENCE

무엇을 다룰 수 있는가

코드만의 영역에 머무르고 싶지 않습니다. 직접 겪은 비기술 도메인의 경험이 개발자가 만드는 서비스의 결을 결정한다고 믿어요.

AI / ML

AI

모델 활용부터 서빙, 평가까지

  • PyTorch Daily
  • LangChain / LangGraph Daily
  • HuggingFace Daily
  • MediaPipe Familiar
  • ONNX Runtime Familiar
  • vLLM Learning

Backend

BACKEND

도메인 모델링과 API 설계

  • FastAPI Daily
  • Spring Boot Daily
  • NestJS Familiar
  • PostgreSQL Daily
  • Redis Familiar
  • Kafka Learning

Frontend

FRONTEND

UI와 인터랙션, 그리고 디테일

  • React 19 Daily
  • Next.js Daily
  • TypeScript Daily
  • TailwindCSS Daily
  • Zustand / TanStack Query Familiar

Infra / DevOps

INFRA

직접 굴려본 운영 환경

  • Docker / Compose Daily
  • AWS (EC2, S3, RDS) Daily
  • GitHub Actions Daily
  • Nginx Familiar
  • Terraform Learning
  • Kubernetes Learning
Daily Familiar Learning