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バックエンドインターン · Python / FastAPI · 法令 RAG チャットボット백엔드 인턴 · Python / FastAPI · 법령 RAG 챗봇

法令知識を検索するチャットボットサービスのエンジニアインターンとして、既存システムのボトルネックと不具合を見つけてコードを修正し、サービスの安定化に貢献しました。あわせて NL2SQL 論文を分析し、非開発者向けの RAG セミナーを行いました。법령 지식 조회 챗봇 서비스의 엔지니어 인턴으로서, 기존 시스템의 병목과 결함을 찾아 코드를 수정하고 서비스 안정화에 기여했습니다. 더불어 NL2SQL 논문을 분석하고, 비개발자를 위한 RAG 세미나를 진행했습니다.

• チャットボット回答の自動評価パイプライン構築
  • KAIST の法令データ（KCL）を正解基準とし RAGAS フレームワークを適用して、定性的な判断に頼っていた法令検索の品質を定量的な数値で測定できる評価環境を整備
• 챗봇 답변 자동 평가 파이프라인 구축
  • KAIST 법령 데이터(KCL)를 정답 기준으로 삼고 RAGAS 프레임워크를 적용하여, 정성적 판단에 의존하던 법령 조회 품질을 정량적 수치로 측정하는 평가 환경 마련
• 不要な LLM 呼び出しの除去で API 応答 43% 短縮（12.9 秒 → 7.4 秒）
  • 応答を区間ごとに計測し、最終結果に使われないのに毎回実行されていたボトルネックを特定して除去
• 불필요한 LLM 호출 제거로 API 응답 속도 43% 단축 (12.9초 → 7.4초)
  • 응답 구간별 성능 계측을 통해, 최종 결과에 사용되지 않음에도 매번 실행되던 병목 구간을 식별하고 제거
• ログ消失を防ぐ保存方式の再設計
  • サーバーの異常終了時に全ログが消えていた、既存のファイル上書き構造の弱点を把握
  • 1 行ずつ追記する JSONL（Append-only）方式に改め、ファイル肥大化時の性能低下を防ぎつつ、障害時にも記録済みのログが保持されるようにした
• 로그 유실 방지를 위한 저장 방식 재설계
  • 서버 비정상 종료 시 전체 로그가 소실되던 기존 파일 덮어쓰기 구조의 취약점 파악
  • 한 줄씩 덧붙이는 JSONL(Append-only) 방식으로 개편하여, 파일 확장 시의 성능 저하를 막고 장애 발생 시에도 이미 기록된 로그가 보존되도록 함
• 法令データの埋め込み欠落の不具合を解決
  • データ取り込み時に 450 字を超える文が切り捨てられ、最大 60% の知識データが欠落していた原因を突き止め、パイプラインのロジックを正常化
• 법령 데이터 임베딩 누락 결함 해결
  • 데이터 적재 과정에서 450자를 초과하는 문장이 절삭되어 최대 60%의 지식 데이터가 누락되던 에러 원인을 규명하고 파이프라인 로직 정상화

セキュリティサークルのコミュニティ · BE 3 · FE 2보안 동아리 커뮤니티 · BE 3 · FE 2Team LeaderBackend Engineer

GitHubGitHubnimda.kr · 稼働中nimda.kr · 운영 중

外部ホスティングで運用していた旧サークルサイトが、決済トラブルとバックアップ不在によりデータを失ったことを受け、同じ失敗を繰り返さないために、バックエンドの部員をメンタリングしながらコミュニティプラットフォームを一から企画し直して再構築しました。学生でも維持できる費用を基準に AWS Lightsail へインフラを移し、定期バックアップとロギングパイプラインを備えて、障害時にすぐ原因を追跡し復旧できるようにしています。掲示板・部員管理・大会運営を一つにまとめ、現在も実運用中です。외부 호스팅으로 운영하던 기존 동아리 사이트가 결제 문제와 백업 부재로 데이터를 잃은 뒤, 같은 실수를 반복하지 않기 위해 백엔드 부원들을 멘토링하며 커뮤니티 플랫폼을 처음부터 다시 기획해 재구축했습니다. 학생 수준에서 유지 가능한 비용을 기준으로 AWS Lightsail로 인프라를 옮기고, 정기 백업과 로깅 파이프라인을 두어 장애 시 원인 추적과 복구가 바로 가능하게 했습니다. 게시판·부원 관리·대회 운영을 한곳에 모아 지금도 실제로 운영 중입니다.

Backend

Spring Boot · JPA · MySQL · Redis

Frontend

React · Next.js

Infra

Docker · Nginx · AWS Lightsail

技術ブログ RAG パイプライン · 産学連携課題기술 블로그 RAG 파이프라인 · 산학과제1st AuthorBackend Engineer

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運営している技術ブログの記事の中から読者が欲しい情報にすぐたどり着けるよう、ブログの内容を根拠に答える AI チャットボットの導入を企画しました。ところが既存の単純なテキスト分割をそのまま使うと、技術文書の核であるコードブロックや表の構造が途切れ、文脈が崩れてしまいました。これを解決するため、ウェブ文書の構造を保ったまま検索・回答する RAG パイプラインを自ら設計し、375 件の記事で評価しました。その結果、回答が根拠に忠実な度合い（Faithfulness）が 0.75 から 0.85 に上がり、1.2B の小型モデルでも GPT-4o と同等の品質を確認して、KCC 2026 の論文につながりました。→ KCC 2026 論文운영 중인 기술 블로그의 글 속에서 독자가 원하는 정보를 바로 찾을 수 있도록, 블로그 내용을 근거로 답하는 AI 챗봇 도입을 기획했습니다. 그런데 기존 단순 텍스트 분할을 그대로 쓰면 기술 문서의 핵심인 코드 블록과 표의 구조가 끊겨 문맥이 무너졌습니다. 이를 해결하기 위해 웹 문서의 구조를 보존한 채 검색하고 답하는 RAG 파이프라인을 직접 설계하고, 375개 포스트로 평가했습니다. 그 결과 답변의 근거 충실도(Faithfulness)가 0.75에서 0.85로 올랐고, 1.2B 소형 모델로도 GPT-4o와 대등한 품질을 확인해 KCC 2026 논문으로 이어졌습니다. → KCC 2026 논문

• HTML 見出し（h1–h4）基準の階層的チャンキング + コード・表ブロックの分離で、分割時の文脈断絶を防止
• HTML 헤더(h1–h4) 기준 계층적 청킹 + 코드·표 블록 분리로 분할 시 문맥 단절 방지
• BM25 + 埋め込みのハイブリッド検索（0.35 : 0.65）と Cross-Encoder 再ランキングで Top-4 を選定 — Dense 検索比 Answer Relevancy +13%
• BM25 + 임베딩 하이브리드 검색(0.35 : 0.65)과 Cross-Encoder 재정렬로 Top-4 선정 — Dense 검색 대비 Answer Relevancy +13%
• 埋め込み 3 種・LLM 3 種を RAGAS で比較し、mxbai-embed-large-v1 + EXAONE-4.0-1.2B の構成を採用
• 임베딩 3종·LLM 3종을 RAGAS로 비교해 mxbai-embed-large-v1 + EXAONE-4.0-1.2B 구성 채택

RAG

Python · Chroma · BM25 · mxbai-embed-large / mxbai-rerank · EXAONE-4.0

Eval

RAGAS

Web

Next.js · MongoDB

Web と iOS で同期するクロスプラットフォーム単語帳웹과 iOS가 동기화되는 크로스플랫폼 단어장Full Stack

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外国語の勉強が好きで、これまで数多くの単語アプリを使ってきました。机では Web、外ではスマホと場面が分かれるのに、同じ単語帳が Web とアプリの間でつながらないのがいつも不満でした。そこで Web と iOS で同じ単語帳をリアルタイムに同期し、街で見かけた単語を OCR でその場に保存できる自分専用の単語帳を作ることにしました。地下鉄のように通信が不安定な場所でも学習が途切れないよう、モバイルはオフライン優先で設計し、接続が戻れば変更分だけを送ります。単語登録から復習まで、自分が毎日使うことを前提に作っている進行中のプロジェクトです。외국어 공부를 좋아해서 여러 단어 앱을 써 봤습니다. 책상에서는 웹, 밖에서는 폰으로 쓰는데 같은 단어장이 웹과 앱 사이에서 이어지지 않는 점이 늘 아쉬웠습니다. 그래서 웹과 iOS에서 같은 단어장을 실시간으로 동기화하고, 길에서 마주친 단어를 OCR로 그 자리에서 저장할 수 있는 제 전용 단어장을 만들기로 했습니다. 지하철처럼 통신이 불안정한 곳에서도 학습이 끊기지 않도록 모바일은 오프라인 우선으로 설계했고, 연결이 돌아오면 변경분만 보냅니다. 단어 등록부터 복습까지 제가 매일 쓰는 것을 전제로 만들고 있는 진행 중인 프로젝트입니다.

• モバイルは Drift（SQLite）ローカル DB でオフライン完結。変更は outbox に溜め、接続時に SyncCoordinator が送信し、サーバーは変更カーソルを保持してアプリは前回カーソル以降の差分だけを受け取る
• 모바일은 Drift(SQLite) 로컬 DB로 오프라인에서 완결. 변경은 outbox에 쌓아 두고 연결 시 SyncCoordinator가 전송하며, 서버는 변경 커서를 유지해 앱은 마지막 커서 이후 변경분만 받아감
• サーバーを source of truth とし、Web は直接 CRUD。削除はソフトデリート、同じ単語が両側で編集された衝突は updated_at で解決
• 서버를 source of truth로 두고 웹은 직접 CRUD. 삭제는 소프트 딜리트, 같은 단어가 양쪽에서 수정된 충돌은 updated_at으로 해결
• Firebase トークン認証でユーザーごとにデータを分離
• Firebase 토큰 인증으로 사용자별 데이터 격리

Mobile

Flutter · Drift (SQLite)

Web

Next.js

Backend

FastAPI · PostgreSQL · Firebase Auth

Web

iOS · Flutter

Ymatics · 企画・営業職向けYmatics · 기획·영업 직군 대상

インターンシップ中に企画・営業職を対象に、社内チャットボットの RAG の仕組みを説明するセミナーを主導しました。技術用語の代わりに実際のサービス画面を使い、検索と生成がつながる流れを直感的に説明しました。인턴십 중 기획·영업 직군을 대상으로 사내 챗봇의 RAG 동작 원리를 설명하는 세미나를 주도했습니다. 기술 용어 대신 실제 서비스 화면을 활용해 검색과 생성의 연결 과정을 직관적으로 설명했습니다.

Nimda Security 部員向けNimda Security 부원 대상

バックエンド開発を始める部員を対象に、Spring Boot と JPA による REST API サーバー構築のメンタリングを行いました。理論にとどまらず NIMDA コミュニティプラットフォームを一緒に完成させる過程で、例外処理やコードレビューの経験を共有しました。→ NIMDA백엔드 개발에 입문하는 부원들을 대상으로 Spring Boot와 JPA 기반 REST API 서버 구축 멘토링을 진행했습니다. 이론에 그치지 않고 NIMDA 커뮤니티 플랫폼을 함께 완성하는 과정에서 예외 처리와 코드 리뷰 경험을 나눴습니다. → NIMDA

公州大学校 · 約 90 名規模공주대학교 · 약 90명 규모

サークル初の定期大会 NimdaCon の開催とオンラインジャッジの導入で、アルゴリズム学習の基盤を整えました。運営中に経験したデータ消失事故をきっかけに、コミュニティプラットフォーム NIMDA を一から設計し直して開発しました（部員向け C++ / Java アルゴリズムメンタリングも並行）。→ NIMDA최초의 정기 대회(NimdaCon) 개최와 온라인 저지를 도입해 알고리즘 학습 기반을 다졌습니다. 운영 중 겪은 데이터 소실 사고를 계기로 커뮤니티 플랫폼 NIMDA를 밑바닥부터 다시 설계하고 개발했습니다(부원 대상 C++ / Java 알고리즘 멘토링 병행). → NIMDA

技術ブログ · 382 本 · 累計 41 万 PV기술 블로그 · 382편 · 누적 41만 PV

Spring、AWS などバックエンド技術の動作原理と学習の過程を継続的に記録してきました。この記録をデータセットとして、ブログの内容を根拠に答える RAG チャットボット（RagBlog）を自作し、KCC 2026 の論文発表へと発展させました。→ RagBlogSpring, AWS 등 백엔드 기술의 동작 원리와 학습 과정을 꾸준히 기록해 왔습니다. 이 기록들을 데이터셋으로 활용해 블로그 내용을 근거로 답하는 RAG 챗봇(RagBlog)을 자체 개발했으며, 이를 KCC 2026 논문 발표로 발전시켰습니다. → RagBlog

GPA 3.9 / 4.5 · 2027.03 卒業見込み학점 3.9 / 4.5 · 2027.03 졸업 예정

兵役 · 満期除隊병역 · 만기 제대