문제 정의부터 기획, 배포까지 직접 마칩니다. From defining the problem to planning and deployment, I finish it myself.

회사에서는 금융 시스템을, 퇴근 후에는 개인 제품을 만들며 쌓았습니다.

I built these working on financial systems at the office and on my own products after hours.

1. 01 · FINANCE

   금융 미들웨어

   Financial middleware

   은행·카드사·보험사가 쓰는 24×7 솔루션을 개발합니다. 거래가 멈추면 안 되는 환경에서 일하다 보니, 장애 대응과 운영 안정성이 일의 기본값이 됐습니다.

   I work on a 24×7 solution used by banks, card issuers and insurers. Transactions there can't stop, so incident response and operational stability have become the baseline of how I work.

2. 02 · AI HARNESS

   AI 하네싱 워크플로

   AI-harnessing workflow

   AI를 쓰면 속도는 쉽게 얻지만 품질은 쉽게 흔들립니다. 검증 단계를 워크플로 안에 넣어 속도와 품질을 같이 지키고, 새 모델과 도구를 빠르게 흡수해 워크플로 자체도 계속 개선합니다.

   With AI, speed comes easily but quality slips just as easily. I keep verification inside the workflow to hold on to both, and I keep improving the workflow itself as new models and tools arrive.

3. 03 · OWNERSHIP

   끝까지 가져가는 오너십

   End-to-end ownership

   ART-WINDOW와 채운은 기획부터 운영까지 모든 결정을 한 사람이 내려야 하는 일입니다. 이 과정을 거치며 맡은 부분만이 아니라 제품 전체를 보게 됐습니다.

   On ART-WINDOW and Chaewoon, every decision from planning to operations falls on one person. Building them taught me to look at the whole product, not just my part.

디리아의 금융 인터페이스 솔루션 CruzLink(MCI/MCA)를 Java 풀스택으로 설계·구현합니다. 운영 콘솔 화면 기능, 거래 처리 비즈니스 로직, 운영·관리 기능, Oracle→PostgreSQL 같은 이기종 DBMS 대응까지 맡으며, 모두 무중단 운영 환경 기준에 맞춰 개발합니다.

Java full-stack design and implementation of CruzLink (MCI/MCA), DIREA's financial interface solution: operations-console UI, transaction-flow business logic, 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 중간에서 중계·관리하는 24×7 금융 인터페이스 솔루션입니다. 농협 · SC제일은행 · 현대카드를 비롯해 부산은행 · 경남은행 · 롯데카드 · 삼성자산운용 · 한국증권금융 · 메리츠화재 · DB손해보험 · 농협생명 · 신한캐피탈 · 수협중앙회 · 신협중앙회 · 대교CNS 등 다수 금융권 고객사에서 채택 중.

CruzLink is a 24×7 financial interface solution that brokers and manages communications between internal and external systems, including transaction and core-banking operations. Adopted by financial institutions including NH NongHyup, Standard Chartered Bank Korea, Hyundai Card, BNK Busan Bank, BNK Kyongnam Bank, Lotte Card, Samsung Asset Management, Korea Securities Finance Corporation, Meritz Fire & Marine Insurance, DB Insurance, NH NongHyup Life Insurance, Shinhan Capital, the National Federation of Fisheries Cooperatives, the National Credit Union Federation of Korea and Daekyo CNS.

핵심 참여 프로젝트

Key engagements

• 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, currently ongoing.
• 2025-11 → 12 대교CNS 솔루션 구축 — PostgreSQL 환경 솔루션 설치 및 Oracle→PostgreSQL 쿼리 변환·최적화. 현장에서 발견한 호환성 결함을 본사에 실시간 공유해 PostgreSQL 버전 안정화에 기여. Daekyo CNS install — PostgreSQL solution 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

Also

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

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

AI 생태계는 몇 주 단위로 바뀝니다. 새 모델과 도구가 나오면 먼저 써 보고, 검증된 것만 워크플로에 남기는 식으로 계속 고쳐 왔습니다. 아래는 그렇게 남은, 매일 실제로 쓰는 도구와 규칙입니다.

The AI ecosystem shifts every few weeks. When a new model or tool ships, I try it early and keep only what proves itself, so the workflow keeps improving. Below are the tools and rules that stayed, the ones I actually use every day.

1. 01 · GATES

   통과 못 하면 진행이 막히는 품질 게이트

   Quality gates that block progress until they pass

   작업하며 얻은 교훈은 메모로 남기는 대신, 실행 전에 반드시 통과해야 하는 게이트로 만들어 둡니다. 레퍼런스 조사량, 검증 단계 같은 기준을 의지에 맡기지 않고 워크플로 자체가 강제하게 했습니다.

   Instead of leaving lessons as notes, I turn them into checks the work must pass before it moves on. Standards like reference-survey depth or validation steps are enforced by the workflow itself, not by willpower.

2. 02 · HARNESS

   프로젝트 규칙 + 누적 메모리

   Project rules + persistent memory

   프로젝트마다 지킬 규칙과 컨벤션을 CLAUDE.md에 묶고, 세션이 끝나도 남는 파일 메모리와 지식 베이스에 결정·교훈을 쌓습니다. 작업이 바뀌어도 같은 기준이 반복 적용됩니다.

   Each project keeps its rules and conventions in CLAUDE.md, while decisions and lessons accumulate in a file-based memory and knowledge base that persist across sessions — so the same standards carry over as the work changes.

3. 03 · REVIEW

   정반합 검증 루프 · 외부 비평자 게이트

   Thesis–antithesis–synthesis review loop

   기획·디자인·카피처럼 자동화된 테스트로 판단하기 어려운 작업은 별도의 AI를 외부 비평자로 두고 검토합니다. 평가 기준은 제가 세우고, 비평자가 수렴 신호([CONVERGE])를 줄 때까지 라운드를 끝내지 않습니다. codex·Gemini처럼 서로 다른 모델을 함께 써서 한쪽이 놓친 약점을 다른 쪽이 잡게 합니다.

   For work that automated tests can't judge — planning, design, copy — I bring in a separate AI as an external critic. I set the evaluation criteria myself, and a round isn't done until the critic explicitly signals convergence ([CONVERGE]). I also pair different models, such as Codex and Gemini, so one catches what the other misses.

이 워크플로 덕분에 ART-WINDOW의 개발·QA·배포와 채운의 브랜드 정의·시안 작업을 혼자 감당할 수 있었습니다.

This workflow is what lets one person cover ART-WINDOW's development, QA and deployments, plus Chaewoon's brand and design work.

ART-WINDOWART-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 아키텍처·서버·클라이언트·인프라·POD 제작·배송 파트너 연동까지 1인 설계·구현.

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

▸ www.art-window.com

• Java / Spring
• Oracle ADB · PostgreSQL
• Flutter
• SvelteKit · Svelte 5
• Gemini API
• Gemma 4 12B
• 임베딩 · 클러스터링
• OCI
• Docker

• Gemini API로 공간 사진을 분석해 작품을 추천하고, Replicate·Seedream으로 이미지를 생성하는 파이프라인 구축 (프롬프트 조립·응답 파싱·생성 웹훅 처리 포함)
• Built the pipeline that analyzes a room photo and recommends artwork with the Gemini API, then generates images via Replicate and Seedream (prompt assembly, response parsing, completion webhooks)
• 추천 시스템 고도화 — 인테리어·작품 이미지를 Gemma 4 12B(비전-언어 모델)로 의미 태깅하고, 임베딩·클러스터링으로 화풍을 군집화해 공간↔작품 매칭의 근거 데이터를 구축. 크롤링 → 태깅 → 임베딩 → 클러스터링으로 이어지는 데이터 전처리·가공 파이프라인을 단계별로 고도화
• Recommendation-system upgrade — semantic tagging of interior and artwork images with Gemma 4 12B (a vision-language model), then embedding and clustering to group styles and build the matching-evidence data for room↔artwork pairing. Hardened the crawl → tag → embedding → clustering preprocessing pipeline stage by stage
• 운영 안정화: 결제 웹훅 멱등 처리, 크레딧 차감 동시성 락, 외부 API 타임아웃, 시크릿 외부화(GitHub Secrets)
• Operational hardening: idempotent payment webhooks, concurrency locks on credit deduction, external-API timeouts, secrets moved into GitHub Secrets
• JMeter 부하 테스트와 성능 튜닝으로 병목 구간을 개선
• JMeter load testing and tuning to remove bottlenecks

채운 (Chaewoon)Chaewoon

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

생년월일 기반 오행 해석을 컬러 팔찌 추천과 구매 흐름으로 연결하는 개인화 커머스 제품. 사주 입력부터 해석, 추천, 구매 퍼널 이벤트 측정까지 한 흐름으로 구현했고, 제품·연출 이미지도 전부 생성 AI로 제작합니다. 메인 9개 + Daily Line 4개 운영 라인업 확정, Cloudflare Pages 미리보기 운영 중.

A personalized-commerce product that links birth-date-based five-element (saju) readings to a color-bracelet recommendation and checkout flow. Saju input, reading, recommendation and purchase-funnel tracking run as one flow, and every product and campaign image is AI-generated. The operating lineup of nine main concepts plus four daily-line concepts is set, currently in preview on Cloudflare Pages.

• 브랜드 기획·카피·디자인처럼 수치로 판정하기 어려운 평가·개선은 직접 만든 coplan 워크플로로 진행: 외부 비평 AI와 정반합 라운드를 돌리고 수렴 판정 후에만 다음 단계로. 사전예약 페이지는 15라운드를 거쳐 확정
• For brand planning, copy and design, where there is no numeric pass/fail, I run coplan, a workflow I built: thesis–antithesis–synthesis rounds with an external critic AI, moving on only after convergence. The pre-order page took 15 rounds to settle
• 비평 AI가 정적 스크린샷이 아니라 실제 렌더 화면을 보도록 chrome-devtools·Playwright MCP를 연결해, 타이포그래피·리듬·여백 등 시각 품질까지 한 루프 안에서 평가·개선
• Connected the chrome-devtools and Playwright MCPs so the critic AI reviews the live render instead of static screenshots, bringing typography, rhythm and spacing into the same review loop