2016년 알파고를 목격하고 개발자의 꿈을 다시 켰습니다. 웹 퍼블리셔로 입계해
프론트엔드 엔지니어로, LLM 챗봇(튜닙)과 MLOps 플랫폼(라온피플)을 거쳐,
지금은 AI가 실제로 일하는 시스템 — 실행 런타임과 기억 계층을 설계합니다.
AI는 목적이 아니라 도구라고 믿습니다.
AI는 유능하지만, 매일 처음 만난 사람처럼 굴었습니다.
도구를 바꿀 때마다 맥락은 끊기고, 같은 설명을 반복해야 했습니다.
판단
기억을 도구 밖으로 꺼냈습니다. 에이전트 기억 서버(Honcho)를 셀프호스팅하고,
모든 AI 도구가 하나의 기억을 읽고 쓰도록 수집 파이프라인과 정책(MemoryPolicy)을
설계했습니다. 어떤 도구를 쓰든, 나는 같은 사람으로 기억됩니다.
증거
한 달의 공백 후, 기억에서 프로젝트 18개를 복원
연결된 도구 — Claude · Codex · Gemini · Hermes, 하나의 기억으로
지금 보고 있는 이 전시의 원고 역시, 이 기억 시스템이 회상해낸 것입니다
재료
Docker · PostgreSQL(pgvector) · Redis · 자체 MCP 브리지
형식
셀프호스팅 인프라 + 자동 수집 파이프라인
게이트 04 · 2026.07 · 조코딩AX × 프라이머 × OpenAI
AX 해커톤 — 본선 진출
기업 실무 과제를 Codex 플러그인으로 자동화하는 대회
수행
예선에서 기업별 플러그인 3종을 단독 제작·제출했습니다 —
무신사(상품 표시정보 컴플라이언스 검수 · 법령 근거 대조),
메디테라피(인플루언서 시딩 후보 채점 · 결정론+AI 블렌드),
채널톡(CS 온보딩 문서 델타 분석 · 인용 실재성 검증).
오프라인 본선에서는 채널톡 실무 문제를 현장에서 배정받아
문제 정의부터 구현, 1:1 심사까지 완주했습니다.
결과
예선 등록5,300+
본선 선발60인
그레이더 13/13 통과 · 재현성 σ=0.099 실측 · 결정론 게이트 설계 · 무편집 로그 제출 규정 준수
재료
Codex 플러그인 · MCP · 결정론 채점 엔진
형식
대회 — 단독 참가
게이트 05 · 2018 — 2026
실무 경력
7년 · 도메인 6개 — 웹 퍼블리셔에서 AI 플랫폼 프론트엔드까지
거쳐온 도메인
e-sports 플랫폼 → 웹 에이전시 → 이커머스 → 가상화폐 거래소 →
대화형 AI(NLP) → Smart Factory AI.
도메인이 바뀔 때마다 그 산업의 문제를 프론트엔드로 풀어왔습니다.
Smart Factory AI — 라온피플 · 2024.11 — 2026.05
공장 AI 솔루션의 MLOps/AIOps 플랫폼 프론트엔드. 멀티모달 AIOps 제품(IRIS)은 기획 · Figma 디자인 시스템 · 구현 전 과정을 담당
ML 학습 파이프라인 UI — 데이터셋 업로드 · 라벨링 · 학습 · 배포 흐름의 화면 설계
Apidog 기반 API 명세 자동화 도입 — 프론트 5명 대 백엔드 15명 구조의 연동 병목 완화
10GB+ 학습 데이터 업로드 구조 재설계 — OOM 제거, 처리 메모리 5GB → 약 200MB
대화형 AI · NLP — 튜닙 · 2022.05 — 2024.01
멀티페르소나 LLM 챗봇 ‘디어메이트’ — 100+ 캐릭터 운영 어드민을 React로 재구축
SSE 스트리밍 응답 · Markdown 실시간 렌더링 — LLM 응답 UX 구현
캐싱 계층 재설계(로딩 30% 단축 · 중복 호출 60% 감소) · CDN 전환으로 인프라 월 비용 80% 절감
NAVER CLOUD LLM 프롬프트 엔지니어링으로 학습 데이터 생성 · 외부 작가 50명 품질 관리 도구 운영
e-sports · 에이전시 · 이커머스 · 거래소 — 2018 — 2022
언디파인드 — 1,000명+ 규모 e-sports 대회 운영 플랫폼 프론트엔드 · 사용자 분석 기반 v2 기획 전환 주도
엠싱크 — 태경그룹 계열사 10개 사이트 병렬 구축 · 디자인 오버레이 검증 등 퍼블리싱 도구 자체 제작
이노트리 — 한섬닷컴(패션 이커머스) 이벤트 페이지 · iOS Safari 제약을 Canvas로 우회
피앤엑스티 — 가상화폐 거래소 웹 퍼블리싱
형식
실무 요약 — 연도별 흐름은 ‘연보’ 참고
기간
2018 — 2026 · 7년
게이트 03 · 2026 — 계속 진행 중
멀티에이전트 오케스트레이터
numen × neuromem — 실행 가시화 + 기억 엔진
문제
에이전트는 늘어나는데, 누가 무엇을 왜 하는지는 보이지 않습니다.
통제는 가시성에서 시작된다고 생각합니다.
판단
에이전트 실행을 캔버스 위에서 한눈에 보이게 만들고 있습니다(numen) —
하네스와 모델을 노드로 연결하고, 줌 레벨에 따라 라이브 터미널이 열리는
구조입니다. 함께 개발 중인 neuromem은 활성화 확산과 헤비안 가소성을
Rust로 구현한 기억 엔진입니다. 운영 원칙은 ‘AI에게 경로 대신
목적지·제약·통과 기준을 준다’입니다.