★최지현 · AI Agent
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PORTFOLIO · 26.01 기준

PORTFOLIO

const engineer = "최지현"; // Trusted AI Agent

★ Agent Architect ★ End-to-End 서비스 ★ Trusted AI

최지현 | 믿음직한 · 도메인 적응력

AI Agent Engineer · Backend

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★ ABOUT ME ★

저는 LangGraph 기반의 Agent System 설계 및 오케스트레이션에 강점을 가진 AI Agent 엔지니어입니다.

01
★
구조 설계

Agent System Design

LangGraph로 비즈니스 문제를 다각도로 분석하고 멀티 에이전트를 조율해 팀 규모 산출물을 1인으로 완성한 경험.

02
★
신뢰성 (믿음직한)

Trusted AI (RAG & Validation)

환각을 기술적으로 방지하고 교차검증·신뢰도 스코어링으로 결과에 근거·출처를 부여해 AI를 맹신하지 않는 설계.

03
★
도메인 (적응력)

End-to-End & Adaptability

보안·무역·채용 등 생소한 도메인을 빠르게 학습해 데이터부터 배포까지 Full-Stack AI 서비스로 완성.

★ SKILL ★

핵심 스택은 강조 표시했습니다.

★ Backend / Infra
FastAPI (Async)Spring BootMSADockerRedisAgent / LLMOps
★ AI / ML / NLP
LangGraph RAG LangChain MCP SBERT Fine-tuning RandomForest XGBoost Whisper / DeepFace
★ CAREER & EDUCATION ★

실무 경험과 교육 과정을 시간순으로 정리했습니다. 항목을 클릭하면 상세 내용이 펼쳐집니다.

2026.06 ~ 2026.08(현재 진행) · 320h Education

[NIPA·NVIDIA] GPU 가속 기반 AI Agent 엔지니어 과정

NIPA·NVIDIA 협력 GPU 가속 및 NeMo·A2A 기반 멀티에이전트 엔지니어 과정(320시간).

#NVIDIA #NeMo #GPU가속
▶

커리큘럼

  • 이론 & 실습: 고급 RAG · FastMCP · NVIDIA NeMo Agent · NeMo-A2A 멀티에이전트 · Triton & LLMOps
  • PBL 프로젝트: GPU 가속 RAG 지식 검색 서비스 · MCP/NeMo 업무 자동화 · NeMo-A2A 멀티에이전트 협업 시스템
  • 주관 & 운영: NIPA · NVIDIA 협력 (ICT이노베이션스퀘어 수도권, KOSA·앨리스, 구름 goorm)

프로젝트

  • QMesh
  • 1인 프로젝트, 금융·제조·보험 에이전트 간 통신 구현

다룬 기술 스택

NVIDIA NeMo TensorRT-LLM FastMCP A2A RAG Hybrid Search Reranker HyDE Triton NeMo Guardrails
2026.03 ~ 현재 Career

KOSA — AI 교육 보조강사

교강사 대상 AI 개발 역량강화 실습 멘토링·운영 지원. 코드 디버깅, 에러 슈팅, 기술 질의응답.

#Mentoring #DevOps
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근무 내용

  • 보수교육 보조강사로 근무 — 12~20명 수강생의 실습을 실시간 지원.
  • OpenAI Agents SDK 연동 오류, Python STT/TTS 파이프라인 버그, Spring AI 오류 등 실시간 디버깅·트러블슈팅.
  • 타인의 코드를 분석하고 문제를 해결하는 커뮤니케이션 역량 확보.

담당 강의 (실습 보조)

  • Spring AI 기초 (26.03.14~15) · OpenAI API, Spring AI, Spring Boot, STS
  • 음성으로 제어하는 MCP 기반 대화형 AI 비서앱 (26.03.19~20) · OpenAI API, STT, TTS, MCP
  • 구글 AI Studio — 나노바나나·VEO·AI 앱 배포 (26.03.26~27) · OpenAI API, Google AI Studio, 나노바나나, VEO, Kakao API
  • Spring AI 임베딩과 RAG 구현 (26.03.28~29) · Spring AI, Spring Boot, OpenAI API, RAG, Vector Store
  • Spring AI Tool 호출 및 MCP Server 개발 (26.04.05) · Spring AI, Spring Boot, OpenAI API, MCP, SSE-WebFlux, Tool Calling
  • 워크플로우 기반 처리 시스템 설계 패턴 입문 (26.04.13~14) · n8n, Docker, Google API(Gmail·Drive), OpenAI
  • LLM 기반 자율 에이전트 개발 및 워크플로우 자동화 (26.04.18~19) · OpenAI API, Tavily·SERP, ReAct, Reflexion, Colab, LangGraph

다룬 기술 스택

Spring AI MCP LangGraph RAG STT / TTS n8n Docker
2025.08 ~ 2025.10 Education

KOSA Spec-up — K-Bridge

K-Bridge : 통관 법률 도메인 RAG·LangGraph 팀 프로젝트. 요건 분석·판례 교차검증 담당(팀 4인).

#RAG #LangGraph
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커리큘럼

  • 통관·법률 도메인 RAG·LangGraph 기반 팀 프로젝트

프로젝트

  • 대표 프로젝트: K-Bridge (HS코드 기반 규제 자동 분석)
  • 담당: 요건 분석 엔진 · 판례 교차검증 · 프론트 모듈화

다룬 기술 스택

RAG LangGraph FastAPI Spring Boot PostgreSQL
2025.03 ~ 2025.08 · 960h Education

KOSA 생성형 AI 과정 — KOCRUIT

생성형 AI 응용 개발자 양성 과정(960시간). LangGraph 설계·FastAPI E2E 구현, 과정 1위.

#SpringBoot #FastAPI
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커리큘럼

  • 백엔드: Java · Oracle SQL · Spring RESTful · FastAPI
  • 프론트 & 클라우드: React·Vite · Docker · AWS EC2
  • 생성형 AI: Transformer 구현 · RAG · LangGraph · 프롬프트 방법론

프로젝트

  • 대표 프로젝트: KOCRUIT (AI 채용 관리, 팀장 · 최종 1위)

다룬 기술 스택

LangGraph FastAPI Spring Boot GPT-4o Docker AWS
2022.09 ~ 2023.03 Career

비상교육 — AI 연구개발 Cell

실제 기업 데이터 기반 AI 서비스 PoC(ML/NLP)를 1인 개발, 대표이사 앞 시연.

#RandomForest #XGBoost #KMeans #SBERT #KoBERT
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담당 업무

  • AI 서비스 프로토타입 1인 개발 및 경영진 시연 (Google Colab / Python)

프로젝트

  • 이탈 고객 예측 (RFM·KMeans·RF/XGBoost, 정확도 85.3%)
  • 질문-답변 검색 (SBERT/KoBERT STS 0.90, 개인정보 익명화 10만 1천 건)

다룬 기술 스택

SBERT KoBERT XGBoost Decision Tree RandomForest Python Colab, Jupyter
2021.09 ~ 2022.06 · 1120h Education

코드스테이츠 — AI 부트캠프

ML/DL/NLP 기초 이론(1120시간) 및 기업 협업 프로젝트. 이후 NLP 심화 과정 수료.

#SBERT #KoBERT
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커리큘럼

  • ML 통계·미분 · EDA · CLI · Flask · MySQL · MongoDB · ML/DL
  • NLP 심화: BERT·GPT·BART 학습법, 문장 유사도(STS) fine-tuning

프로젝트

  • KoBERT 뉴스 보정(기업협업) · 악기 분류 CNN · IoT 이상탐지

다룬 기술 스택

ML DL NLP PyTorch HuggingFace NSP, STS KoBERT Flask MySQL
★ PROJECTS ★

카드를 클릭하면 문제정의 · 해결방법 · 성과가 펼쳐집니다.

01
A2A 멀티 에이전트 오케스트레이션 허브

QMesh

#A2A#MultiAgent#ProtocolDesign#HumanInTheLoop
▶
◆ 해결한 문제

스택도 소유권도 다른 세 도메인 에이전트(금융·보험·제조)를 잇는 문제. MCP는 자기 도구를 쓰는 층이라, 남의 조직 에이전트에게 일을 맡길 때 필요한 신원 증명·사람 승인 대기·크로스도메인 추적을 다루지 못한다.

◆ 설계 포인트
  • 중립 프로토콜 계층: 연결 코드를 어느 도메인에도 종속시키지 않고 별도 레포로 분리. Agent Card 3종 + Task JSON Schema 13종을 SSOT로 고정.
  • Actor / Subject 신원 분리: 인증(누가 부르나)과 인가(누구 데이터인가)를 나누고, 위험도별 3단 자격증명 스코프(조회·심사·자금이동)를 적용.
  • HITL 2단 승인: 자금이동은 요청 부서 → 집행 부서 재무 승인. AI는 초안까지만 쓴다 — 프롬프트가 아니라 도구 권한 수준에서 강제.
  • request_chain_id 분산 트레이스: MaintQ → FinAllQ → InsuQ 멀티홉 여정 하나를 단일 타임라인으로 묶어 감사 로그에 남긴다.
// 01_topology.png 완전 삼각형 A2A 토폴로지
(Orchestrator :9000 · 도메인 :9001~:9003)
// 02_multihop_trace.png MaintQ → FinAllQ → InsuQ 멀티홉 릴레이
& request_chain_id 전파
// 03_identity_scope.png Actor/Subject 신원 분리
& 위험도별 3단 자격증명 스코프
★ 성과 (프로토콜 실증)

세 이종 스택 에이전트가 서로의 내부를 모른 채 표준 계약만으로 협업. 단일 홉·멀티홉·2단 승인 3경로를 실 DB·실 인증으로 종단 검증했다.

0종
표준 Task 스키마
0경로
A2A 실동작 검증
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02
Key manager service

KEY MANAGER

#Spring Boot#RESTfulAPI#JPA#PostgreSQL
▶
◆ 해결한 문제

LLM 코드 분석 시 발생하는 높은 오탐률(False Positive)과 환각으로 인한 신뢰성 부족.

◆ 설계 포인트
  • Framework-aware 프롬프트로 초기 40~50% 오탐률 대폭 감소.
  • DAST 샌드박스 교차검증으로 취약점을 실제 익스플로잇으로 증명.
  • 보안 원칙 수호 (ADR-016): 편의성 대신 핵심 보안 원칙 준수.
// 01_architecture.png 시스템 전체 아키텍처
(Spring Boot + FastAPI + LangGraph)
// 02_dast_sandbox.png DAST 샌드박스 격리 네트워크
& 취약점 교차 검증 파이프라인
// 03_prompt_flow.png Framework-Aware 프롬프트
오탐 감축 흐름도
★ 성과 (신뢰성 확보)

'찾았다'가 아닌 '증명했다'로 전환하여 실무 즉시 도입 가능한 수준의 AI 신뢰성 확보.

−0%
오탐률
0종
증적 자동화
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03
AI 기반 코드 보안 분석 플랫폼

SECUREAI ENGINE

#TrustworthyAI#DAST교차검증#FalsePositive감소#DevSecOps
▶
◆ 해결한 문제

LLM 코드 분석 시 발생하는 높은 오탐률(False Positive)과 환각으로 인한 신뢰성 부족.

◆ 설계 포인트
  • Framework-aware 프롬프트로 초기 40~50% 오탐률 대폭 감소.
  • DAST 샌드박스 교차검증으로 취약점을 실제 익스플로잇으로 증명.
  • 보안 원칙 수호 (ADR-016): 편의성 대신 핵심 보안 원칙 준수.
★ 성과 (신뢰성 확보)

'찾았다'가 아닌 '증명했다'로 전환하여 실무 즉시 도입 가능한 수준의 AI 신뢰성 확보.

−0%
오탐률
0종
증적 자동화
GITHUB PPT 상세 설명영상 보기
// 01_architecture.png 시스템 전체 아키텍처
(Spring Boot + FastAPI + LangGraph)
// 02_dast_sandbox.png DAST 샌드박스 격리 네트워크
& 취약점 교차 검증 파이프라인
// 03_prompt_flow.png Framework-Aware 프롬프트
오탐 감축 흐름도
04
HS코드 / 규제 자동 분석 RAG Agent

K-BRIDGE

#도메인적응력#무역행정자동화#CrossValidation#CoT
▶
◆ 문제 정의

복잡하고 방대한 수출입 규제 문서를 사람이 일일이 확인해야 하는 법적/시간적 리스크.

◆ 해결 방법
  • Multi-Stage CoT Agent: 규제-절차-리스크-사후관리 4단계 순차 분석 파이프라인.
  • Cross-Validation: '요건 분석'·'판례 검증' 병렬 실행 후 논리적 모순을 체크하는 재검증 노드.
  • Hybrid 구조: 공공 API + 검색엔진 결합으로 정보 최신성 확보.
★ 성과 (Impact)

규제 불확실성 해소 및 통관 사전 준비 시간 획기적 단축.

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// workflow.png 여기에 LangGraph
워크플로우 이미지
05
AI Agent 기반 기업용 채용 관리 시스템

KOCRUIT

#End-to-End#Multimodal#AgentOrchestration#TeamLead
▶
◆ 문제 정의

단순 반복 업무로 인한 채용 리소스 낭비 및 면접관의 주관적 평가 개입.

◆ 해결 방법 (Agent)
  • 멀티모달 분석: Whisper(음성)+DeepFace(표정) 6차원 정량 평가 리포트.
  • LangGraph Orchestration: '분석-전략-생성-검토' 노드 모듈화.
  • FastAPI 마이그레이션: Spring Boot → FastAPI 전환으로 Python 모델 호환·비동기 스트리밍 확보, Redis 캐싱.
★ 성과 (Impact)

면접 자동화 시스템 구축 및 멀티모달 기반 정량 평가로 업무 시간 단축.

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// architecture.png 여기에 아키텍처
다이어그램 이미지
06
비상 교육

질문-답변 검색

#DataTrust#개인정보익명화#SBERT#Churn
▶
◆ 문제 정의

강사 부재 시 답변 지연, 그리고 게시판 원천 데이터에 이름·주소·전화번호 등 민감정보가 무작위로 섞여 있는 문제.

◆ 해결 방법
  • SBERT/KoBERT STS Fine-tuning으로 유사 질문 추천·자동 답변 파이프라인 단독 구축.
  • 정규표현식 + NER 직접 조합으로 비정형 개인정보 익명화.
★ 성과 (Impact)

"데이터를 다루는 사람의 기준이 곧 서비스 신뢰"를 체감. 대표이사 앞 시연·발표.

0.0
유사도 정확도
0K+
데이터 정제
상세 설명영상 보기
// pipeline.png 여기에 익명화/모델링
파이프라인 이미지
07
VISANG EDUCATION

이탈 고객 예측 (실무 NLP·데이터)

#Data Preprocessing#DecisionTree#RandomForest#변수중요도
▶
◆ 문제 정의

강사 부재 시 답변 지연, 그리고 게시판 원천 데이터에 이름·주소·전화번호 등 민감정보가 무작위로 섞여 있는 문제.

◆ 해결 방법
  • RFM 파생변수 + KMeans + RandomForest·XGBoost 멀티 모델링.
  • RFM 파생변수 + KMeans + RandomForest·XGBoost 멀티 모델링.
★ 성과 (Impact)

"데이터를 다루는 사람의 기준이 곧 서비스 신뢰"를 체감. 대표이사 앞 시연·발표.

0.0
유사도 정확도
0K+
데이터 정제
0%
이탈 예측
상세 설명영상 보기
// pipeline.png 여기에 모델링
파이프라인 이미지
★ FUTURE PLANS ★

대체 불가능한 AI Service Architect 를 목표합니다.

01

고성능 Agent-Backend 통합 아키텍처

LangGraph 상태관리 + FastAPI 비동기로 대규모 트래픽에 견고한 에이전트 시스템.

02

신뢰성 보장 LLMOps 파이프라인

답변 품질을 정량화하고 지속 개선하는 자동 평가·모니터링 환경 구축.

03

Multi-Agent Ecosystem 리더

특화 에이전트가 외부 툴·DB와 유연히 상호작용하는 확장형 시스템 설계.

★

함께 만들어요

새로운 기회와 협업을 언제나 환영합니다. 커피챗이든 채용 제안이든 편하게 연락 주세요.

ttogle918@gmail.com github.com/ttogle918 Tistory velog Portfolio
THANK YOU ★
© 2026 최지현 · AI Service Architect