- 조서현 -

• Next.js, Vite, Elysia.js 기반 웹 어플리케이션 개발
• 개발 초기 기술 선택부터 배포까지 모든 과정 경험
• 6개월 이상 개발되던 핵심 비지니스 기능이 만족스럽지 못했던 이유를 찾고, 문제점과 해결방법을 찾아서 COO와 상의 후 기능 개발.

해외 영업 AI 자동화 에이전트 Rinda의 핵심 기능 중 하나인 "바이어 서치"의 문제점을 스스로 파악하고 정확도 및 성능을 개선

• 정확도 문제: 기존 검색은 LLM 키워드 생성 기반 SQL 조회 방식이라, 사용자의 제품을 판매할 바이어가 아닌 생산하는 회사가 매칭되는 한계
• 속도 문제: 외부 API 요청이 순차적으로 발생하며 3분 이상 소요
• 해결: 총 5단계의 파이프라인으로 구성 (페르소나 추출 -> 멀티 소스 병렬 검색 -> 이메일 수집 -> 점수 기반 필터링 -> LLM 설명 추가)
• 결과: 개선 후, 바이어 서치 품질에 대한 긍정적 고객 피드백 11건 확인. 기존 대비 비현실적 추천 문제 해소. 소요 시간을 최대 100초로 단축.

• 동아리 프로그래밍 대회 개최를 위해 개발한 플랫폼
  • ANIGMA, ANAGETDON 등의 실제 동아리 대회 운영 사례 있음
• 일반, 스페셜저지, 인터렉티브 등 다양한 문제 형식과 8개 이상의 프로그래밍 언어 지원
• Next.js 풀스택에 채점 서버는 안정성과 속도를 위해 Rust + Redis 사용
• AWS 배포를 염두하여 S3 인터페이스와 호환되는 MinIO를 파일 저장소로 사용
• DMOJ처럼 SSH 등으로 실제 서버에 접속할 필요없이, 관리자 페이지 혹은 CLI로 모든 관리 작업을 수행할 수 있음
  • 사이트 테스트 시, LLM으로 테스트할 수 있도록 비즈니스 로직을 인증 API로 노출 및 CLI 개발: "AOJ에 A+B 문제 만들고 테스트해줘" -> LLM이 알아서 문제 지문과 테스트케이스까지 업로드하고 코드까지 제출 가능

• 파이썬을 모방한 스택 머신 기반 프로그래밍 언어
• Lexer, Parser, Semantic Analyzer, Compiler, VM 등 프로그래밍 언어 개발의 바닥부터 시도한 경험
• WASM을 이용해서 정적 웹페이지에 플레이그라운드 배포

• 백준에 있는 문제를 검색하는 기능을 제공하는 비공식 MCP
• LLM은 이 MCP를 사용해서 정확한 문제 추천이 가능함
• 기능 개발의 핵심 역할을 맡음

• FFMPEG을 이용해서 동영상 파일을 GIF로 변환하거나 크기 조절이 가능한 웹사이트
• 기존에 존재하는 ezgif과는 달리 서버에 파일을 업로드할 필요 없이 로컬에서 WASM로 동작함

• 우리 학교 학생이 풀지 않은 백준 문제를 조회할 수 있는 웹사이트
• Spring Boot cron job을 이용해서 백준 서버에 무리가 없는 선에서 데이터의 신선함을 유지

• 게임 '림월드'의 미번역 컨텐츠를 자동으로 추출하여 번역기를 이용하여 사용자 언어로 번역하는 모드
  • 구글 번역이나 DeepL 등의 전통 번역기 지원
  • ChatGPT, Gemini, Claude 뿐만 아니라 로컬 LLM 엔드포인트도 지원
• 사용자는 번역이 완료되는 것을 기다릴 필요 없이, 게임을 플레이하며 실시간으로 번역이 적용되는 과정을 경험할 수 있음
• 모드 설정 내 번역 편집기를 이용하여 번역 텍스트를 직접 수정할 수 있음

• 게임 '림월드'의 번역 가능한 컨텐츠를 추출하여 번역자가 사용할 수 있는 외부 툴
• 기존에 존재하던 툴의 아쉬운 점(Patches 미지원, TranslationHandle 등의 게임 내 번역 지원 기능 미지원)을 실제 번역자와 다이렉트로 소통하면서 개발
• 해당 게임의 커뮤니티 한국어 번역 모음집에서 사용을 적극 추천하는 툴로 지정

전체 학점 4.1 / 4.5

전공 학점 4.25 / 4.5

매 학기 열리는 교내 프로그래밍 대회. 대상 2번 수상, 장려상~금상 4번 수상

본선 진출 (61등)

사단 대표로 출전하여 데이터 증강과 모델 훈련에서 핵심적인 역할 수행. 예선전 20등하여 사단장 휴가 3일

글로벌 AI/SW 인재 프로그램

Howard R. Hughes College of Engineering - Embedded AI Workshops

• 연구 논문: Environment-Conditioned Hammering-Precursor Monitoring for Reliable Embedded Systems

대회 전반적인 운영 및 개최. 문제 5문제 출제, 모든 문제 검수.

180점 만점에 176점으로 합격