안덕기

RAG, OCR, 시계열 예측, 영상 인식 등 다양한 AI 기술을 직접 서비스에 접목해본 실전 경험을 바탕으로,
단순 기술 도입을 넘는 실질적 문제 해결에 집중하고 있습니다.

• RAG 기반 사내 업무 봇 개발 (2025.03 ~ 현재)
  • Spring AI 기반 오케스트레이터를 통해 LLM 응답 흐름 제어
  • Slack, OpenSearch(Vector DB), Bedrock(Claude 3.5 sonnet) 등을 연계한 검색형 응답 시스템 구축
• OCR 서빙 데이터 플랫폼 개발 (2023.10 ~ 현재)
  • MultipartFile, Byte Array, S3 URL 등 다양한 입력 포맷을 표준화하여 OCR 전처리 자동화
  • JsonNode 기반 비정형 데이터 처리 구조 설계로 확장성 및 유지보수성 확보
• 시계열 예측 모델 기반 출국장 혼잡도 데이터 제공 (2024.10 ~ 2025.02)
  • 데이터 수집 → 전처리 → 예측 모델 적용 → API 서빙까지 전체 파이프라인 구축
• 위성 영상 분석 AI 서비스 개발 (2020.01 ~ 2022.05)
  • Object Detection 및 Classification 모델을 활용하여 분석 결과 정제 및 보고서 자동 생성

복잡하게 얽힌 레거시 시스템의 구조를 분석하고, 안정성·성능·유지보수성을 고려한 개선 작업을 통해 서비스 품질과 개발 생산성을 동시에 향상시켰습니다.

• 데이터 키 관리 암호화 모듈 개선 (2025.03 ~ 2025.05)
  • AWS와 직접 통신하는 중앙 키 관리 워크로드와 키 캐싱 및 전달만 담당하는 SDK로 역할을 명확히 분리하여 시스템 안정성과 유연성 확보
  • AWS SDK EOL 대응 및 불필요한 복호화 제거를 통해 보안성과 처리 효율 개선
  • 기존 모듈의 메서드 시그니처를 유지해 교체 시 호환성 확보
• FEP 전문 통신 레거시 시스템 라이브러리화 (2024.02 ~ 2024.05)
  • 엑셀 기반 수작업 설정을 코드 기반 설정으로 전환하여 운영 자동화
  • 블랙박스 형태의 전문 통신 영역을 제거하고 로직 가시성 확보
  • 금융 감사에 대응할 수 있도록 CI/CD 기반 배포 프로세스 재구성
• 보험 계약 시스템 리팩토링 (2023.01 ~ 2023.03)
  • 보험 설계, 계약, 배서 등 도메인 공통 로직을 모듈화하여 코드 중복 제거 및 재사용성 향상
  • 수만 줄의 코드를 수백 줄로 리팩토링하여 유지보수 용이성 확보
  • 복잡한 계약 처리 로직의 처리 속도를 수십 초 → 1초 미만으로 개선
• 위성 영상 분석 보고서 시스템 개선 (2020.11 ~ 2021.03)
  • HWP, HTML 등 고객 요구 형식으로 결과를 제공할 수 있도록 출력 모듈 개선
  • 기존 hwplib 기반 구조를 Kotlin DSL 기반으로 재설계하여 개발 생산성 향상
  • Kotlin Coroutine 기반 비동기 처리로 영상 병렬 처리 성능 확보

각 구성 요소가 명확한 책임을 가지고 서로 영향을 최소화할 수 있는 구조를 지향합니다.
이러한 철학을 바탕으로 유연하고 유지보수가 쉬운 아키텍처를 설계하고 있습니다.

• RAG 기반 사내 업무 봇 시스템 설계 (2025.03 ~ 현재)
  • Slack → Proxy → LLM 오케스트레이터로 이어지는 비동기 처리 구조 설계
  • 요청 제한(Rate Limit) 대응을 위한 Proxy 서버 도입 및 비동기 큐 처리 적용
  • ETL 플랫폼과의 연계를 통해 도메인 지식 기반 데이터 구축 자동화
• ETL 아키텍처 설계 및 개발 (2024.03 ~ 현재)
  • Extract: OpenAPI, 파일 기반의 원본 데이터를 MongoDB에 저장하여 추적 가능성 확보
  • Transform: 도메인별 로직에 따라 데이터를 전처리 및 변환
  • Load: 변환된 데이터를 단일 API에서 type/version 기준으로 제공, restdocs-api-spec 기반 문서화
• 위성 영상 프로세싱 아키텍처 설계 (2020.01 ~ 2022.05)
  • 영상 수신 → 타일링 → 인퍼런스 → 결과 저장 → 보고서 생성의 전체 프로세스를 정의
  • 각 단계는 Kotlin Coroutine 기반으로 비동기 처리하여 병렬성과 성능 확보