백엔드·데이터·AI를 직접 운영하며 만든 포트폴리오
직무를 선택하면 가장 관련도 높은 프로젝트를 우선 보여드립니다. 모든 프로젝트는 의사결정 한 줄과 결과 한 줄을 카드 위에 배치했습니다.
- BackendDataAI7회 조회
Pill-Info Service: AI 기반 의약품 식별 및 정보 검색 서비스
사진 한 장으로 복용 중인 약을 식별하고, 공공데이터 API와 내부 DB를 결합한 하이브리드 검색으로 약품 상세 정보 및 복용 주의사항을 제공하는 풀스택 서비스.
외부 공공데이터 API 장애·데이터 부재 시에도 응답이 끊기지 않도록 학습 데이터 기반 내부 DB Fallback을 응답 경로에 통합해 가용성을 확보.
신뢰도 0.7 미만 시 텍스트 검색 유도로 정보 도달률 향상, API 장애 시 무중단 응답 보장.
PythonPyTorchTorchvisionEfficientNet-B3FastAPISQLAlchemy+4 - AIData7회 조회
반려견 비문 인식 모델 개발
Siamese Network와 SEResNeXt50-IBN 커스텀 백본으로 강아지 비문 패턴 유사도(Cosine Similarity)를 학습해 동일 개체 여부를 판별하는 딥러닝 모델.
조명·색감 변화에 강건한 IBN 블록과 채널 중요도 학습용 SE 블록을 ResNeXt50에 결합해 EfficientNet-B4 대비 더 낮은 오분류율을 확보.
Validation 기준 ROC AUC 0.9995, F1 0.9305. EfficientNet-B4 대비 정확도 우위 및 FP/FN 모두 감소.
Python 3.10PyTorchtimmOpenCVAlbumentationsWandB+2 - BackendAI8회 조회
HappyDog: 반려견 통합 케어 플랫폼
반려견 고유 비문(코 무늬) 생체 인식과 AI 콘텐츠 생성을 결합한 풀스택 서비스. 2025년 컴퓨터공학부 졸업작품 경진대회 최우수상 수상.
개체당 1~2장만 확보 가능한 실환경에 맞춰 Siamese Network 기반 Metric Learning을 채택, 신규 개체 추가 시 재학습이 필요 없는 식별 구조를 만들었다.
비문 인식 정확도 96.2% (FPR 0.8%), 게시글 피드 API 300ms→30ms로 90% 단축, 졸업작품 경진대회 최우수상 수상.
Python 3.10FlaskFlask-SmorestFlask-JWT-ExtendedPyTorchYOLO+6 - Backend7회 조회
Multi-Agent 기반 일본 트렌드 자동 퍼블리싱 파이프라인
일본 Google 트렌드를 실시간 수집하고 멀티 에이전트로 분석·작성·발행까지 자동화한 일본어 SEO 블로그 Zero-touch 파이프라인.
초안 작성 에이전트를 GPT에서 Gemini로 교체해 Sampling Temperature로 톤·말투 자연스러움을 확보, 프롬프트 부담을 줄이고 SEO 품질을 끌어올렸다.
5개 AI 노드 역할 분리와 Google 신뢰성 가이드라인 기반 프롬프팅으로 사람 개입 거의 없이 발행되는 흐름 완성, 콘텐츠 품질·일관성 확보.
n8nWordPress REST APIOpenAI GPTGeminiTavily Search APIGoogle Places API+6