임재환
Jaehwan Lim

발표자료 생성, 편집, 리허설 코칭, 실전 발표를 하나의 서비스로 연결하는 팀 프로젝트입니다.

• 빌드·문법 검사·테스트를 자동 실행하는 CI를 GitHub Actions로 구축해, 문제 있는 코드가 merge 전에 걸러지게 했습니다.
• 커밋 단위로 버전을 추적하는 EC2·CloudFront 자동 배포 파이프라인을 구축하고, 배포 전후 정상 동작을 자동 검증해 잘못된 배포가 사용자에게 노출되지 않게 했습니다.

PUBG 전적 데이터에 한국어로 질문하면 LLM이 데이터 카탈로그를 참고해 SQL을 생성·실행하고 차트로 답하는 데이터 파이프라인 프로젝트입니다.

• Airflow 일 배치 DAG(수집→마트→품질→정합성 검증)로 14일 후 소멸되는 매치 데이터 1,500건·23만 행을 무인 증분 적재했습니다.
• 데이터 카탈로그와 실제 DB 구조가 어긋나면 LLM이 잘못된 답을 만들기 때문에, 둘의 일치를 자동 검사하는 검증 단계를 파이프라인에 넣었습니다.
• 이 검증으로 무기가 아닌 데이터(차량·낙사 등)가 무기 통계에 섞여 들어가던 문제를 발견하고, 원본 데이터를 확인해 수집 코드를 바로잡았습니다.

정글 학습자료 검색과 GitHub 코드 조회를 질문 유형에 따라 연결하는 RAG 기반 AI 멘토 서비스입니다.

• 문서를 700자 단위·120자 중첩으로 나누고, pgvector 의미 검색과 단어 검색을 결합해 검색 정확도를 높였습니다.
• 질문을 학습자료·FAQ·GitHub 코드·일반 답변으로 분기하고, 벡터 검색 실패 시 단어 검색으로 전환했습니다.

Python으로 구현한 인메모리 키-값 저장소입니다.

• 여러 클라이언트를 동시에 처리하는 TCP 서버를 만들고, 쓰기 요청을 한 줄로 세워 순서대로 처리해 동시 쓰기에도 데이터가 꼬이지 않게 설계했습니다.
• 변경 기록을 파일에 남겨 재시작 시 복원하는 AOF 복구와 TTL 자동 만료를 구현하고, MongoDB와 응답 속도·처리량을 비교하는 벤치마크로 성능을 검증했습니다.