About Me
AI / LLM Engineer & Frontend Developer
AI를 단순히 개발을 대신하는 도구가 아니라, 함께 문제를 해결하는 파트너로 활용합니다.
작업을 하나의 흐름으로 처리하기보다 역할 단위로 나누고, 각 역할을 에이전트로 분리하여
구조적으로 설계한 뒤 작업을 진행합니다.
프로젝트마다 필요한 역할을 정의하고, 에이전트 단위로 세분화하여 각 영역을 독립적으로
구현하고 연결합니다.
이 방식은 개인이 수행할 수 있는 작업이라도 효율성과 시간, 비용을 줄이면서
동시에 결과의 완성도를 높이기 위해 사용하고 있습니다.
이 구조를 기반으로 다양한 시스템을 빠르게 설계하고 실제로 동작하는 결과까지 구현하는
개발 방식을 유지하고 있습니다.
Seoul, Korea
Leadership & Activities
Awards
2023 디지털 창의인재 경진대회 우수상
전주대학교
Lyricst
팀장 / 기획 / 프론트엔드
음악을 듣는 경험에서 확장하여 가사 감정/스토리에 몰입하는 스트리밍 UX를 제안한 웹 프로토타입
입력부터 결과까지 이어지는 AI 파이프라인을 설계하고, 이를 인터랙티브한 사용자 경험으로 연결합니다.
AI / Data
LLM pipeline, search systems, multimodal processing
Backend
REST API, data modeling, server design
Frontend
Interactive UI, type-safe components
3D / Interactive
Real-time 3D rendering, gesture interaction
Infra
Containers, CI/CD, monorepo
문제를 기능 목록으로 보지 않고 서비스 구조로 분리합니다. 데이터 흐름과 역할 경계를 먼저 정의한 뒤 구현에 들어갑니다.
ex. BandStage — 공연·아티스트·장소·티켓을 4계층으로 분리해 구조화하고, 지역·날짜·장르 기준 탐색 흐름까지 함께 설계했습니다.
LLM을 단순 텍스트 생성기가 아니라 입력을 구조화하는 엔진으로 사용합니다. 프롬프트는 데이터 계약이며, 출력은 이후 파이프라인에서 재사용 가능한 스키마로 설계합니다.
ex. MDE — 사용자의 자연어 기반 음악 아이디어를 MusicProfile이라는 구조화된 스키마로 변환하는 프롬프트를 설계했습니다. 생성된 구조체는 음악 방향, 사운드 구성, 비주얼 무드 생성 과정에서 공통 데이터 레이어로 재사용되도록 구성했습니다.
데이터 처리 결과와 사용자 경험을 함께 설계합니다. 인식된 데이터가 어떤 피드백으로 이어져야 자연스러운지 실험하며 개선합니다.
ex. MUSE — 손동작 인식 결과를 사운드 제어 경험으로 연결하기 위해 화면 영역별 역할을 정의하고 실시간성과 안정성을 반복 개선했습니다.
사용자의 행동을 시스템 입력으로 정의하고, 인터랙션 흐름 전체를 설계합니다. UI 동작이 곧 데이터 탐색 구조가 되도록 연결합니다.
ex. Page of Artist — 3D 카드 인터페이스에서 이동·포커싱·선택 흐름을 설계해 인터랙션이 정보 탐색으로 이어지도록 구현했습니다.