Seungpyo
Suh.

하랑이와 함께하는 모두의 AI 챌린지(내부 명칭 "모두의 AI 챌린지 2026")는 하랑이 캐릭터와 함께 학생이 AI 리터러시를 배우는 인터랙티브 학습 웹입니다. 학생은 어린이·청소년·성인(kid/teen/adult) 세 프로그램 중 하나를 골라 하랑이가 주인공인 스토리를 따라가며, 대사·선택지·퀴즈로 개념을 익히고 각 비트(beat)마다 실제 AI 도구를 직접 써봅니다. 모델 피커로 국산 모델인 Upstage Solar나 네이버 HyperCLOVA X를 골라 프롬프트를 보내면 답변이 토큰 단위로 실시간 스트리밍되고, 시스템 프롬프트를 직접 작성해 나만의 AI 비서를 만들거나 이미지·영상·음악 생성, OCR, 문서 요약·파싱, 정보 추출, 한 문장으로 웹페이지를 만드는 "바이브 코딩"까지 체험합니다. 성인 과정에서는 계약서 이미지를 올리면 OCR로 단어를 인식하고 위험·기간·의무·권리 항목을 골라 원본 위에 색으로 칠해 주는 에이전트 자동화를 경험하며, "세종대왕 맥북" 같은 일부러 틀린 환각 데모로 "AI의 답은 다시 확인해야 한다"는 점을 배운 뒤 마지막에 수료증을 받습니다. 약 4인 팀으로 진행했으며, 저는 프론트엔드와 백엔드 양쪽 모두에서 최다 기여자로 풀스택 리드를 맡았습니다. 프론트엔드에서는 16종의 비트(beat)를 discriminated union으로 정의하고 진행 상태(스테이지·비트 인덱스·선택 모델·정답 여부 등)를 들고 beat 종류에 따라 분기 렌더링하는 StoryPlayer 비트 엔진을 설계했고, 백엔드 OpenAPI 스펙에서 React Query 클라이언트를 자동 생성하는 Orval 파이프라인, 토큰 주입과 401 자동 갱신·재시도를 처리하는 axios 인스턴스, SSE 응답을 직접 파싱해 토큰을 누적하는 LLM 호출 계층, 중복 호출 차단과 실패 시 샘플 결과 폴백, PostHog·Sentry 계측을 구현했습니다. 백엔드에서는 FastAPI 비동기와 dependency-injector 기반으로 도메인·애플리케이션·인프라·프레젠테이션 계층으로 나눈 멀티 프로바이더 AI 게이트웨이를 만들어 Upstage·CLOVA·Gemini를 하나의 API로 묶었고, SSE 챗 스트리밍, OCR·문서 파싱·요약·이미지/영상/음악 생성 프록시, 그리고 바이브 코딩 결과 HTML을 S3 presigned URL로 공유하는 기능과 15MB 업로드 제한·한국어 에러 정규화를 담당했습니다. 기술스택: React 19, Vite, TanStack Router·Query, Panda CSS, Zustand, i18next(ko/en), Orval (프론트엔드) / Python 3.14, FastAPI, dependency-injector, httpx·OpenAI SDK, boto3(AWS S3), Sentry (백엔드) / Upstage Solar·Document OCR·Parse·Information Extract, 네이버 HyperCLOVA X(요약), Google Gemini(Nano Banana 이미지·Veo 영상·Lyria 음악) (외부 AI)

Tnote(티노트)는 학원·교습소를 위한 학생 관리 SaaS입니다. 학생과 반(수업), 시험과 재시험, 클리닉 출석, 과제, 상담 기록을 한곳에서 관리하고 Solapi 문자 발송과 통합 캘린더를 제공하며, 학생은 별도의 마이페이지(/my)에서 자신의 수업·성적·과제·일정을 확인합니다. 모든 데이터는 워크스페이스 단위로 격리되는 멀티테넌트 구조이고, owner·admin·student 세 역할로 권한을 나눕니다. 기획·디자인·개발을 혼자 전담한 1인 풀스택 프로젝트입니다. 핵심은 재시험·과제 관리 워크플로우로, 시험 커트라인 미달 학생을 자동으로 추려 연기·결시·완료 같은 액션을 적용하고 모든 변경을 되돌릴 수 있는 이력으로 남기며, 관리 상태를 워크스페이스별로 커스터마이징할 수 있게 했습니다. 재시험과 과제처럼 비슷한 흐름은 공통 로직으로 추상화해 재사용했고, 시험 성적 입력·내보내기와 변수 치환 템플릿 기반의 Solapi 문자 발송(시험 결과·재시험 안내)을 붙였습니다. 인증은 Supabase Auth 쿠키 세션을 사용하고, 80여 개의 API 라우트는 공통 래퍼로 인증·권한 검사·로깅·에러 응답을 일관되게 처리했습니다. 서버 상태는 TanStack Query, 로컬 UI 상태는 Jotai로 분리해 배포했습니다. 기술스택: Next.js 16(App Router·React Compiler), React 19, TypeScript, Tailwind CSS v4 + shadcn/ui, React Hook Form + Zod, TanStack Query, Jotai, Supabase(PostgreSQL·Auth), Solapi(SMS), Axiom(로깅), Biome, Bun, Vercel

Assetify는 대웅그룹의 Notion 기반 자산 관리 시스템으로, 직원들이 자산 관련 문의와 수리 요청을 간편하게 처리할 수 있는 웹 서비스(Assetify Desk)와 관리자용 모바일 앱(Assetify App)으로 구성되어 있습니다. 웹 서비스는 자산 관련 문의 접수, 하드웨어 수리 요청, 라이선스 조회, 자산 실사 확인의 네 가지 핵심 기능을 제공하며, 직원이 문의나 수리 요청을 제출하면 Notion 데이터베이스에 티켓이 자동 생성되어 고유 링크를 통해 진행 상황을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 모든 데이터는 Notion API를 통해 관리되어 별도의 데이터베이스 구축 없이 운영이 가능하며, 드롭다운 옵션 등의 폼 데이터도 Notion 데이터베이스 스키마에서 동적으로 불러오도록 구현했습니다. 저는 웹 서비스와 모바일 앱 모두의 개발을 담당했습니다. 웹 서비스에서는 JWT 기반 세션 인증을 적용한 라이선스 조회 기능을 구현하여, 관리자가 비밀번호를 입력해 1시간 유효한 조회 링크를 생성하면 MS Office, 한컴, Adobe 등 13종의 소프트웨어 라이선스 정보를 법인명과 사용자명으로 검색할 수 있도록 했습니다. 자산 실사 기능은 미들웨어에서 Notion의 날짜 데이터를 기반으로 실사 기간에만 활성화되도록 접근을 제어했으며, 자산번호 입력 시 기존 정보 조회 플로우와 수동 입력 플로우를 모두 지원합니다. CSS 변수 기반의 다크 모드를 지원하는 커스텀 디자인 시스템도 구축했습니다. 모바일 앱에서는 바코드 스캐너를 통한 자산 조회 및 현장 편집 기능을 구현했고, 필드 유형에 따라 텍스트 입력, 단일 선택, 다중 선택 등 적절한 편집 UI를 바텀시트 형태로 제공했습니다. API 접근 보호를 위해 Bearer 토큰 인증을 적용하고, 타이밍 공격을 방지하기 위한 상수 시간 비교 알고리즘을 적용했습니다. 기술스택: Next.js, React Query, Jotai, Tailwind CSS, Notion API, Vercel (웹) / Flutter, GetX (모바일 앱)

한국디지털미디어고등학교 IT 소셜벤처 동아리 LUNA의 랜딩페이지를 리뉴얼하는 프로젝트입니다. 기존 사이트는 데이터가 하드코딩되어 있고 컴포넌트 재사용성이 부족해 각 페이지를 일일이 수정해야 하는 유지보수상의 문제점이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 프론트엔드 개발을 전담하여 사이트를 새로 구축했습니다. 페이지 데이터를 Notion API를 통해 동적으로 불러오도록 하여, 개발자가 아닌 동아리원들도 Notion에서 손쉽게 내용을 수정할 수 있게 했고, 코드 수정 없이도 실시간으로 웹사이트 내용이 업데이트되도록 했습니다. 각종 수치도 최소한의 데이터만 입력하면 자동으로 계산되어 반영되게 구현했습니다. Vercel의 무료 요금제를 활용하여 비용 부담 없이 지속적인 서비스 운영이 가능하도록 구성했으며, Vercel Analytics를 활용해 방문자 수와 패턴을 파악할 수 있도록 했습니다. 기술스택: Next.js, Tailwind CSS, React Query, Jotai, Notion API, Vercel 웹사이트 보기

디닝은 AI 기반 레시피 제공 앱으로, Software FUTURE&DREAM Challenge 2024에 출품하기 위해 후배 두 명과 함께 진행한 프로젝트입니다. 기존 AI 레시피 서비스들이 텍스트 생성이나 채팅 인터페이스를 통해 레시피를 제공하는 것과 달리, 디닝은 기존의 레시피 앱과 같은 직관적인 UI를 통해 레시피 정보를 전달합니다. 요리 과정 중간중간의 모습을 AI가 생성한 이미지로 시각화하여 제공하는 것이 핵심 차별점입니다. 프로젝트의 전체적인 기획부터 디자인, 개발, 배포까지 모든 과정을 제가 주도하며 팀을 이끌었습니다. 모바일 앱 개발과 백엔드 서버 구축을 모두 담당했으며, 레시피 생성과 이미지 생성 모두 OpenAI API를 활용하여 구현했습니다. 배포 환경은 AWS EC2에 Nginx를 활용하여 구성했고, GitHub Actions와 Docker를 결합한 CI/CD 파이프라인을 통해 자동 배포 시스템도 함께 구현했습니다. 기술스택: Flutter, GetX (모바일 앱) / FastAPI, MongoDB, OpenAI API (백엔드) / AWS EC2, Nginx, Docker, GitHub Actions (인프라)

디미고인 라이트는 디미고인의 핵심 기능인 세탁, 잔류 신청, 금요귀가 신청 세 가지만을 선별하여 제공하는 간결한 웹 서비스입니다. 디미고인은 모바일 앱으로 개발되어 있어 규모가 있거나 구조적인 수정이 필요할 때 앱스토어 심사와 배포 과정에서 상당한 시간이 소요되는 문제가 있었습니다. 특히 개발 시점은 새로운 디미고인으로 전환되는 과도기였기 때문에 신속한 오류 수정과 기능 개선이 꼭 필요한 상황이었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 디자이너 1명과 함께 디미고인 라이트를 개발했습니다. 웹 기반 서비스로 구축함으로써 즉시 배포가 가능하고 오류 대응이 빠르며, 모든 플랫폼에서 접근할 수 있는 서비스를 만들었습니다. 저는 프론트엔드 개발 전반을 담당하여, 세탁/잔류/금요귀가 신청 기능의 UI와 로직을 구현하고 기존 디미고인 API와 연동하는 작업을 진행했습니다. 기술스택: Next.js, Tailwind CSS

밥상은 시각장애인의 식사를 돕는 AI 식사 도우미로, 안경이나 숟가락에 부착할 수 있는 하드웨어 기기 또는 모바일 애플리케이션 형태로 제공됩니다. 시각장애인분들이 식사하기 전 보호자가 밥상 위 반찬들의 위치를 안내해 주던 방식을 AI 기술로 구현한 것으로, 밥상 중앙을 기준점으로 하여 각 반찬이 몇 시 방향에 위치하는지를 파악하고 TTS를 통해 음성으로 안내하는 방식으로 작동합니다. 4인 프로젝트(기획/디자인 2인, 하드웨어 1인, 소프트웨어 1인)로 진행되었으며, 저는 소프트웨어 개발 전반을 맡았습니다. 하드웨어 기기와 통신하는 백엔드 서버를 FastAPI로 구축했고, 초기에는 YOLO 모델을 활용한 객체 인식을 시도했으나 성능상의 한계로 OpenAI API와 통신하는 구조로 변경하여 보다 정확하고 안정적인 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 모바일 애플리케이션도 함께 개발하여 하드웨어 기기 없이도 서비스를 이용할 수 있도록 했습니다. 기술스택: Flutter, GetX (모바일 앱) / FastAPI, OpenAI API (백엔드) / Arduino (하드웨어)

디미페이는 한국디지털미디어고등학교의 무인 매점 결제 서비스로, 2022년 출시 이후 운영되던 기존 시스템의 v2 버전입니다. 합류 당시 기존 서비스의 디자인과 사용자 플로우 등의 문제점들을 해결한 v2 개발이 논의되고 있었고, 저는 v2의 초기 개발부터 안정화까지 전 과정에 참여했습니다. 디미페이는 QR코드 인식을 통한 결제와 얼굴 인식을 통한 결제, 두 가지 결제 방식을 제공하며, 특히 QR코드 결제의 경우 사용자의 휴대폰에 인터넷 연결이 없어도 이용할 수 있는 오프라인 결제 기능까지 지원합니다. 저는 사용자가 얼굴을 등록하고 결제 내역을 확인하며 QR코드를 생성하는 모바일 앱과, 상품을 스캔하고 결제를 진행하는 키오스크 시스템 모두의 개발에 참여했습니다. 앱 개발에서는 전반적인 UI 구성과 세부 디테일 작업, 매점 매니저님이 사용하실 결제 취소 및 핀 초기화 등의 어드민 기능 구현, 오프라인 결제 시 클라이언트와 백엔드 간 유효기간 동기화 알고리즘 작업 등을 담당했으며, 앱스토어 배포와 심사 과정도 맡아 진행했습니다. 키오스크의 경우 전체 코드를 작업했고, 결제 과정에서 발생하는 다양한 오류들을 상시 모니터링하며 신속하게 수정하였습니다. 기술스택: Flutter, GetX (모바일 앱, 키오스크) 시연 영상: 얼굴 인식 / 로컬 토큰

글루드는 프롬프트 엔지니어링 없이도 누구나 쉽게 사용할 수 있는 AI 글쓰기 도우미 애플리케이션으로, 저의 첫 팀 프로젝트입니다. 기획 당시에는 현재처럼 다양한 AI 툴이 제공되지 않았고, 대부분의 AI 서비스가 이용자에게 복잡한 프롬프트 엔지니어링을 요구하는 상황이었습니다. 이러한 진입 장벽을 해결하기 위해 미리 준비된 다양한 형식의 글 템플릿 중에서 사용자가 원하는 형식을 선택하고, 필요한 정보만 입력하면 AI가 자동으로 완성된 글을 작성해주는 방식으로 설계했습니다. 팀은 기획자 1명, 개발자 2명, 디자이너 1명으로 구성되었으며, 저는 모바일 애플리케이션 개발을 담당했습니다. 백엔드 서버 없이 앱에서 직접 OpenAI API를 호출하는 구조로 구현했고, Firebase를 활용하여 사용자 정보와 데이터를 저장하고 관리하는 시스템을 구축했습니다. 기술스택: Flutter, GetX, OpenAI API, Firebase