JANG JINSEO · OPS CONSOLE as of 2026-08-06 ART-WINDOW CHAEWOON DIREA jang6129@naver.com github.com/jang6129

장진서 · 백엔드 개발자 — Java·Spring / AI 에이전트 운영 Jang Jinseo · Backend developer — Java·Spring / AI agent operations

24×7 금융 미들웨어를 개발하고,
AI 에이전트가 실제로 일하는 시스템을 운영합니다. I build 24×7 financial middleware, and run a system where AI agents do real work.

(주)디리아에서 Java 기반 채널통합 미들웨어 CruzLink(MCI/MCA)의 거래 흐름 로직과 운영 웹을 개발합니다. 현재 농협 신용MCA 구축·고도화를 진행 중입니다.

At DIREA Inc., I develop the transaction-flow logic and operations console of CruzLink (MCI/MCA), a Java-based channel-integration middleware. I am currently working on the build-out and enhancement of Nonghyup's Credit MCA.

퇴근 후에는 서비스 두 개를 혼자 만듭니다 — 공간 사진에서 작품을 추천·생성하는 ART-WINDOW, 사주 해석을 팔찌 커머스로 잇는 채운. 코드의 많은 부분을 AI 에이전트가 쓰지만, 무엇이 좋은 결과인지 판정하는 기준과 게이트는 전부 사람이 설계합니다.

After hours I build two services alone — ART-WINDOW, which recommends and generates artwork from a room photo, and Chaewoon, which turns saju readings into bracelet commerce. AI agents write much of the code, but every standard and gate that decides what counts as good is designed by a person.

이 페이지는 그 운영 체계의 관제 화면 형식으로 쓴 자기소개서입니다. 실린 수치는 전부 실측이며, 기준 날짜가 붙어 있습니다.

This page is my self-introduction, written as that system's operations console. Every number on it is measured, and dated.

LIVE SERVICES
2 — chaewoonseoul.com · art-window.com
자체 제작 스킬SKILLS AUTHORED
24
게이트·자동화 스크립트GATE / AUTOMATION SCRIPTS
24
에이전트 메모리 파일AGENT MEMORY FILES
135
PUBLIC KIT
ai-harness-kit · MIT

측정 기준 as of 2026-08-06 · 로컬 파일 실측 카운트 · 상세 ↓ SYS/02as of 2026-08-06 · local file counts · details ↓ SYS/02

▍SYS/01

운영 중인 시스템Systems in operation

LIVE ×2

ART-WINDOW

2025-09 → · 개인 제품2025-09 → · personal product

사용자의 공간 사진에서 작품 한 점을 추천·생성하고 POD 액자로 배송하는 공간 큐레이션 자동화 제품. 기획·브랜드·서버·클라이언트·인프라·제작 파트너 연동까지 1인 설계·구현.

A spatial-curation product: a single artwork is recommended and generated from a photo of the user's room, then shipped as a POD-framed print. Solo design and build across planning, brand, server, client, infra and production-partner integrations.

▸ www.art-window.com

  • Gemini API로 공간 사진을 분석해 작품을 추천하고 Replicate·Seedream으로 생성하는 파이프라인 구축 — 프롬프트 조립·응답 파싱·생성 웹훅 처리 포함
  • Built the pipeline that reads a room photo with the Gemini API and generates artwork via Replicate and Seedream — prompt assembly, response parsing, completion webhooks
  • 추천을 LLM의 한 번 판단에 맡기지 않고 근거 데이터를 직접 구축 — 실제 인테리어·작품 사진 14만 장을 수집, 비전-언어 모델 Gemma 4 12B로 의미 태깅(로컬 GPU 서버), 액자·제품샷·워터마크 게이트로 걸러 생성용 3만 장 확정
  • Instead of trusting a single LLM guess, I built the matching evidence myself — 140k collected interior/artwork photos, semantically tagged with Gemma 4 12B (a vision-language model, on a local GPU server), filtered through frame / product-shot / watermark gates down to a 30k generation pool
  • 방은 픽셀이 아니라 스타일 서술 텍스트로 임베딩(실제 방과 연출된 방은 픽셀이 안 닮음) — 화풍 400개 군집 → 노출 209종, 사용자는 추상 파라미터 대신 실제 예제 이미지로 선택. 방 업로드부터 생성까지 배포 환경에서 end-to-end 검증
  • Rooms are embedded from a text description of style, not pixels (real rooms and staged shoots don't match pixel-wise) — 400 style clusters → 209 surfaced, so users pick from real examples instead of abstract parameters; the whole path verified end-to-end on the deployed build
  • 운영 안정화 — 결제 웹훅 멱등 처리, 크레딧 차감 동시성 락, 외부 API 타임아웃, 시크릿 외부화, JMeter 부하 테스트
  • Operational hardening — idempotent payment webhooks, concurrency locks on credit deduction, external-API timeouts, externalized secrets, JMeter load testing
추천 아키텍처 · 데이터 근거 매칭Recommendation architecture · data-grounded matching
OFFLINE
크롤 14만crawl 140K →Gemma 태깅Gemma tagging →품질 게이트quality gates →생성풀 3만gen pool 30K →임베딩·군집 400→209embed·cluster 400→209
ONLINE
방 업로드room upload →Gemini 방 분석Gemini room read →스타일 텍스트 임베딩style-text embed →코사인 매칭·다양화cosine match·diversify →생성generate
  • Java / Spring
  • Python · FastAPI
  • Oracle ADB · PostgreSQL
  • Flutter
  • SvelteKit · Svelte 5
  • Gemini API
  • Gemma 4 12B
  • 임베딩 · 클러스터링Embedding · Clustering
  • OCI
  • Docker

채운 (Chaewoon)Chaewoon

2026-05 → · 개인 제품2026-05 → · personal product

생년월일 기반 오행 해석을 컬러 팔찌 추천과 구매 흐름으로 잇는 개인화 커머스. 사주 입력 → 해석 → 추천 → 구매 퍼널 측정까지 한 흐름이고, 제품·연출 이미지도 전부 생성 AI로 제작. 제품 페이지·API 서버 라이브, 정식 오픈 준비 중.

Personalized commerce linking birth-date-based five-element readings to a color-bracelet recommendation and checkout flow. Saju input → reading → recommendation → funnel tracking run as one flow, and every product image is AI-generated. Product page and API server are live; full launch in preparation.

▸ chaewoonseoul.com

  • 만세력→오행 판정을 서버의 규칙 엔진으로 결정적으로 고정 — 같은 입력이면 같은 결과. 비결정적인 LLM 선택은 이 판정에서 의도적으로 배제
  • The lunar-calendar→five-element reading runs as a deterministic rule engine on the server — same input, same result — with non-deterministic LLM choices deliberately kept out of that decision
  • Toss 결제 연동, 구매 퍼널 이벤트 7종 측정, OCI·Nginx 위에서 API 서버(api.chaewoonseoul.com) 직접 운영. 주문은 슬랙으로 자동 통지
  • Toss Payments integration, seven funnel events tracked, and the API server (api.chaewoonseoul.com) run on OCI behind Nginx — orders are auto-announced to Slack
  • Java / Spring
  • 오행 규칙 엔진Five-element rule engine
  • Toss Payments
  • OCI · Nginx
  • Cloudflare Pages
▍SYS/02

AI 에이전트를 다루는 방식How I operate AI agents

DAILY · VERSIONED

AI 생태계는 몇 주 단위로 바뀝니다. 새 모델과 도구를 먼저 써 보고 검증된 것만 남기다 보니, 1년 사이 워크플로의 무게중심이 세 번 옮겨졌습니다. 아래는 그 버전 로그와, 지금 매일 실제로 도는 것들입니다.

The AI ecosystem shifts every few weeks. I adopt early and keep only what proves itself — which has moved my workflow's center of gravity three times in a year. Below is the version log, and what actually runs every day now.

  1. v1 · 2026-05

    검증 루프 — AI에게 종료 권한을 주지 않는다

    The review loop — agents don't get to declare "done"

    기획·디자인·카피처럼 자동화된 테스트로 판정 못 하는 작업에 별도의 AI를 외부 비평자로 두는 정반합 루프를 도입했습니다. 평가 기준은 사람이 정하고, 비평자가 수렴 신호([CONVERGE])를 낼 때까지 라운드를 반복합니다. 채운 사전예약 페이지는 15라운드를 거쳐 수렴했습니다.

    For work automated tests can't judge — planning, design, copy — I added a thesis-antithesis-synthesis loop with a separate AI as external critic. I set the criteria; a round only ends when the critic explicitly signals convergence ([CONVERGE]). Chaewoon's pre-order page converged after 15 rounds.

  2. v2 · 2026-06

    기준의 기계화 — 교훈을 게이트로 바꾼다

    Mechanized standards — lessons become gates

    작업하며 얻은 교훈을 메모로 남기는 대신, 통과 못 하면 빌드·배포가 멈추는 게이트로 변환했습니다. 레퍼런스 조사량·검증 단계·금지어 같은 기준을 의지가 아니라 워크플로가 집행합니다. 규약(CLAUDE.md)과 파일 기반 메모리로 세션이 바뀌어도 같은 기준이 적용되고, 계획·구현·QA는 역할별 서브에이전트로 분리했습니다. 이 방법론은 공개 키트 ai-harness-kit(MIT)으로 일반화해 두었습니다.

    Instead of leaving lessons as notes, I turned them into gates that halt the build or deploy when unmet — survey depth, validation steps, banned phrases are enforced by the workflow, not willpower. Conventions (CLAUDE.md) plus file-based memory carry the same standards across sessions, and planning/implementation/QA are split into role-scoped subagents. The methodology is generalized in the public kit ai-harness-kit (MIT).

  3. v3 · 2026-07 →

    운영의 위임 — 사람은 기준을 설계하고, 에이전트가 돌린다

    Delegated operations — I design the standards, agents run them

    • 자율 운영. 매일 정해진 시각에 에이전트가 사업 계기판(결제 키 상태·주문·방문 흐름)을 자동 수집·발행하고, 작업 세션이 열리면 현황과 지식베이스 결함을 먼저 브리핑합니다. 배포 스크립트는 라이브 응답을 검증해야 끝납니다. 주문 알림·발행 파이프라인도 같은 방식으로 돕니다.
    • Autonomous operations. Every day, on schedule, an agent collects and publishes the business dashboard (payment-key state, orders, visit flow); when a work session opens, it briefs current status and knowledge-base defects first. Deploy scripts don't finish until the live response is verified.
    • 평가의 기계화. 에이전트의 작업 블록을 채점할 때, 에이전트가 쓴 글자는 입력에서 전부 뺍니다 — 배포 기록·라이브 HTTP 응답·git 원격 상태 같은 외부 기록만 봅니다. 이 평가기의 설계 자체도 에이전트 12개로 진행했습니다: 4각도 독립 설계 → 점수 조작(게이밍) 공격 → 합성.
    • Mechanized evaluation. When scoring an agent's work block, everything the agent wrote is excluded from the input — only external records count: deploy history, live HTTP responses, git remote state. The evaluator itself was designed by 12 agents: four independent designs → adversarial gaming attacks → synthesis.
    • 검사기의 역테스트. 게이트의 초록불을 믿지 않습니다. 일부러 위반물을 넣어 실제로 차단되는지 확인한 검사기만 신뢰합니다.
    • Reverse-tested checkers. A green light alone earns no trust — a checker counts only after I've fed it a deliberate violation and watched it bite.
    • 지식베이스 신뢰 등급. 누적 지식을 "사람이 검증 / 사람 발화 귀속 / 에이전트 합성" 3층으로 나누고, 린터가 근거 없는 합성만 짚어냅니다. 에이전트 메모리 색인·브랜드 지식베이스·레포 문서의 3존을 각각 기계 점검합니다.
    • Trust-tiered knowledge base. Accumulated knowledge is split into three tiers — human-verified / human-attributed / agent-synthesized — and a linter flags only unsupported synthesis, across three zones: agent memory index, brand knowledge base, in-repo docs.
    • 모델 라우팅. 작업 난이도별로 모델과 추론 강도를 배정하고(분석·설계는 최상위, 단순 변환은 경량), 과부하 시 자동 폴백 체인. codex·Gemini 같은 타사 모델은 교차 비평과 이미지 생성에 씁니다.
    • Model routing. Models and reasoning effort are assigned by task difficulty (top tier for analysis and design, light for simple transforms), with automatic fallback chains under load. Third-party models like Codex and Gemini handle cross-review and image generation.
LIVE ARTIFACT · 이 페이지의 배포 게이트 실행 기록LIVE ARTIFACT · this page's own deploy-gate run

주장 대신 기록으로 보여드립니다. 이 자기소개서 자체도 카피 게이트(tools/check-copy.py — master.yaml의 금지어 목록 검사)를 통과해야 배포됩니다. 아래는 2026-08-06 이 페이지의 빌드에서 나온 실제 출력입니다 — 첫 실행은 AI 상투어를 섞은 초안, 두 번째는 지금 읽고 계신 본문입니다.

A record instead of a claim: this self-introduction must itself pass a copy gate (tools/check-copy.py, checking the banned-phrase list in master.yaml) before deploying. Below is the actual output from this page's build on 2026-08-06 — first run: a draft laced with AI clichés; second run: the text you are reading.

$ python3 tools/check-copy.py draft/hero-slop.txt
✗ 금지어 "열정" 1건 · ✗ 금지어 "최선을 다하" 1건 · ✗ 금지어 "완벽한" 1건 · ✗ 금지어 "혁신적인" 1건 · ✗ 금지어 "에 끌립니다" 1건
BLOCKED — 배포 불가
$ python3 tools/check-copy.py site/index.html
✓ 금지어 0건 · as-of 스탬프 4곳
PASS — 배포 진행
정반합 검증 루프 · 외부 비평자 게이트Thesis–antithesis–synthesis review loop
FLOW
초안draft → 외부 비평 AIexternal critic AI → 판정verdict → 수정 → 다시 비평revise → re-review → [CONVERGE]
판단Judgment

AI는 자기 결과물의 완성도를 스스로 판정하지 못함 → 종료 기준 [CONVERGE]는 사람이 정의하고, 서로 다른 모델의 교차 검증으로 누락을 보완.AI can't gauge its own output quality → the exit bar [CONVERGE] is human-defined, and cross-review between different models covers the gaps.

이 체계 덕분에 ART-WINDOW의 개발·QA·배포와 채운의 브랜드·시안 작업을 풀타임 직장과 병행하며 혼자 감당합니다.

This system is what lets one person, alongside a full-time job, cover ART-WINDOW's development, QA and deployments plus Chaewoon's brand and design work.

▍SYS/03

(주)디리아 · 솔루션 엔지니어DIREA Inc. — Solution Engineer

2024-12 → NOW

디리아의 금융 인터페이스 솔루션 CruzLink(MCI/MCA)를 Java로, 백엔드 비즈니스 로직과 운영 콘솔 웹을 함께 설계·구현합니다. 거래 처리 로직, 운영·관리 기능, Oracle→PostgreSQL 이기종 DBMS 대응까지 — 모두 무중단 운영 환경 기준으로 개발합니다.

Java design and implementation of CruzLink (MCI/MCA), DIREA's financial interface solution — transaction-flow business logic together with the operations web console, operations & management features, and heterogeneous-DBMS support (Oracle→PostgreSQL) — all built to 24×7 production standards.

CruzLink는 거래·계정계 업무를 포함한 내·외부 시스템 간 통신을 중계·관리하는 24×7 금융 인터페이스 솔루션입니다. 농협 · SC제일은행 · 현대카드 등 다수 금융권 고객사에서 채택 중.

CruzLink is a 24×7 financial interface solution brokering communications between internal and external systems, including transaction and core-banking operations — adopted by financial institutions including NH NongHyup, Standard Chartered Bank Korea and Hyundai Card.

  • 2025-04 → NOW KEY 농협 신용MCA 구축 및 고도화 — CruzLink 기반 거래 흐름 비즈니스 로직 개발 및 핵심 웹 기능 개선. 현재 진행 중인 주력 프로젝트. KEY Nonghyup Credit-MCA build & upgrade — CruzLink-based transaction-flow business logic and core web feature work. The principal engagement, ongoing.
  • 2025-11 → 12 대교CNS 솔루션 구축 — PostgreSQL 환경 설치와 Oracle→PostgreSQL 쿼리 변환·최적화. 현장에서 발견한 호환성 결함을 본사에 실시간 공유해 PostgreSQL 버전 안정화에 기여. Daekyo CNS install — PostgreSQL rollout and Oracle→PG query conversion / optimization. On-site compatibility findings fed back to HQ, hardening the PG build of the product.
  • 2025-12 신협중앙회(대전) 시스템 오픈 대응 — 낯선 커스텀 소스 로직을 트레이싱하고 오픈 직전 위험 요소를 점검해 일정 지연 방지. Shinhyup Federation HQ (Daejeon) launch — traced unfamiliar custom logic and ran a pre-launch sweep to keep the schedule on track.

그 외 — 농협생명 PoC (2026-03) · 농협·삼성자산운용 TechCare 정기 Health Check (2025-08→12) · DB손해보험 PoC (2025-03) · IBK기업은행 PoC (2025-02).

Also — Nonghyup Life Insurance PoC (2026-03) · Nonghyup & Samsung Asset Management TechCare health checks (2025-08→12) · DB Insurance PoC (2025-03) · IBK Industrial Bank PoC (2025-02).

▍SYS/04

(주)델토이드 · Backend DeveloperDeltoid Inc. — Backend Developer

2024-01 → 06

의료용 보행검사 시스템 백엔드를 Java/Spring Boot로 설계·구현하고 AWS EC2 운영까지 담당 — 환자·검사 데이터 모델, 데이터 생성 API, IMU 블루투스·레이더 센서 적재 라인, GitHub Actions CI/CD, PostgreSQL 스키마 설계.

Java/Spring Boot backend for a medical gait-analysis system with end-to-end AWS EC2 operations — patient/exam data model, data-generation APIs, IMU-Bluetooth / Radar sensor ingest, GitHub Actions CI/CD, PostgreSQL schema design.

▍OPS NOTES

일하는 방식How I work

  1. 01추상적인 요청을 받으면 먼저 입력, 제약, 확인 가능한 산출물로 나눕니다.
  2. 02모르는 영역은 오래 추측하지 않고 로그, PoC, 문서, 동료 리뷰로 빠르게 확인합니다.
  3. 03한 번 정한 기준은 문서, 테스트, 게이트로 남겨 다음 작업도 같은 기준 위에서 진행합니다.
  4. 04화면, API, 인프라, 운영 비용, 그리고 사용자가 실제로 거치는 흐름까지 이어졌을 때 끝났다고 봅니다.
  1. 01When a request comes in vague, I first break it into inputs, constraints, and verifiable outputs.
  2. 02For unfamiliar areas I don't guess for long — I confirm fast with logs, a PoC, the docs, or a teammate's review.
  3. 03Once a standard is set, I write it down as docs, tests or gates, so the next piece of work follows the same bar.
  4. 04I count it done only when it holds together end to end — UI, API, infra, operating cost, and the path a user actually takes.
▍STACK

스택Stack

LANG
Java
BACKEND
Spring Boot
FRONTEND
SvelteKit · Flutter
DB
Oracle · PostgreSQL
INFRA
OCI · AWS · GCP · Azure · Cloudflare · Docker
AI
Claude Code · Codex · Antigravity · Gemini API · Gemma 4 12B · Replicate · BytePlus (Seedream) · 임베딩·클러스터링embedding·clustering
DOMAIN
금융 인터페이스 솔루션 (CruzLink MCI/MCA) · AI 공간 큐레이션 · 개인화 커머스
Financial interface solution (CruzLink MCI/MCA) · AI spatial curation · personalized commerce
▍LOG

타임라인Timeline

  1. 2026-08자율 운영 체계(계기판 수집·발행·평가기) 가동 · 웹 자소서 v4 콘솔 개편Autonomous ops (dashboard collection·publishing·evaluator) running · this console rebuild
  2. 2026-07채운 제품 페이지·API 서버 라이브 · ai-harness-kit 공개(MIT)Chaewoon product page & API live · ai-harness-kit published (MIT)
  3. 2026-05채운 개인 제품 빌드 시작Chaewoon — personal product build started
  4. 2026-03농협생명 PoC · CruzLink 도입 검토 지원Nonghyup Life Insurance PoC · CruzLink evaluation support
  5. 2025-12신협중앙회(대전) 시스템 오픈 대응 · 대교CNS PostgreSQL 솔루션 구축Shinhyup Federation HQ (Daejeon) launch · Daekyo CNS PostgreSQL rollout
  6. 2025-09ART-WINDOW 개인 제품 빌드 시작ART-WINDOW — personal product build started
  7. 2025-04 → NOW농협 신용MCA 구축 및 고도화 — CruzLink 비즈니스 로직 KEYNonghyup Credit-MCA build & upgrade — CruzLink business logic KEY
  8. 2025-02 → 03IBK 기업은행 PoC · DB 손해보험 PoCIBK Industrial Bank PoC · DB Insurance PoC
  9. 2024-12(주)디리아 입사 · 솔루션 엔지니어Joined DIREA · Solution Engineer
  10. 2024-01 → 06(주)델토이드 · Backend Developer (의료 IMU/Radar)Deltoid Inc. — Backend Developer (medical IMU/Radar)
  11. 2023-08 → 11끼니 팀장 · 경기도 주관 공모전 IT부문 우수사례KKINI — Team Lead · Gyeonggi-Province IT Excellence award
  12. 2023-03 → 09네이버 클라우드 AIaaS 개발자 과정 (1,004h)Naver Cloud AIaaS Developer Course (1,004h)
  13. 2022-08 → 12TABA 1기 · 코로나 ML 우수상(2등)TABA Class 1 · 2nd-place COVID ML capstone
▍RECORDS

학력 · 자격 · 어학Education · Certifications · Language

  • EDU 단국대학교 (죽전) · 학사 · 커뮤니케이션학부 영상콘텐츠 전공 · 소프트웨어학 부전공 2023.08 졸업 Dankook University (Jukjeon) · B.A. · Communication / Visual Content Studies · Minor in Software Graduated 2023.08
  • TRAINING 네이버 클라우드 AIaaS 개발자 과정 (비트캠프 · 1,004h · 2023) · TABA (Tmax AI Bigdata Academy · 640h · 2022) Naver Cloud AIaaS Developer Course (Bitcamp · 1,004h · 2023) · TABA (Tmax AI Bigdata Academy · 640h · 2022)
  • AWARDS TABA 1기 우수상(2등) — 코로나 고위험군 예측 ML 모델 (2022-12) · 경기도 공모전 IT부문 우수사례 — 끼니 (2023-11) TABA Class 1 — 2nd-place capstone, COVID high-risk prediction ML (2022-12) · Gyeonggi-Province IT Excellence award — KKINI (2023-11)
  • LANGUAGE TOEIC 960 2024-09
  • CERT 운전면허 2종 보통 (2019-05) Driver's License (Class 2) (2019-05)
▍CONTACT

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