AI Agent의 허가된 행동(intent)과 컨테이너에서 실제 관측된 행동(runtime observation)을 비교해 정책 우회와 MCP 도구 오용을 탐지·격리하고, OCSF 증거로 남기는 로컬 보안 실습 플랫폼. OPA 정책, Tetragon eBPF, OCSF/Elastic SOC 파이프라인, OAuth 2.1 MCP 인증, 공급망 신뢰 게이트를 하나의 실행 환경으로 통합했습니다.

• OPA 기반 allow/review/deny 정책과 1회성 human approval capability로 MCP 도구 실행 경계 통제
• Tetragon process·file·network observation과 intent ledger를 상관분석해 허가되지 않은 런타임 행동 탐지
• Phase 15 로컬 회귀 기준 정책 p95 21.211ms, detect-to-block 2.9초, recall 100%, FPR 0% 측정

내 PC 안에서 돌아가는 업무 OS를 목표로, 로컬 데이터와 MCP 툴을 연결하고 승인 기반 실행 정책을 적용한 AI 에이전트. OpenAI Agents SDK 기반 Agent Orchestrator가 Planner, Policy Engine, Trace Logger를 묶어 파일·Git·노트·커맨드 작업을 안전하게 조율합니다.

• FastMCP stdio 서버(mcp-fs, mcp-git, mcp-notes, mcp-runner)를 독립 툴로 연결해 로컬 작업 자동화
• R/W/X/N 권한 모델을 두고 파일 쓰기, 커맨드 실행, 외부 네트워크 작업은 승인 후 실행되도록 Policy Engine 설계
• SQLite Trace Logger로 모든 툴 호출과 승인 흐름을 기록해 재현 가능성과 감사 가능성 확보

「개인정보 보호법」 제35조의2 기반 마이데이터 동의·전송 관리 시스템. SHA-256 해시 체인 감사 로그, Claude AI 이상 탐지, Spring AI MCP 서버를 통합한 풀스택 개인 프로젝트. AWS EC2 · RDS · S3 · CloudFront 직접 배포, GitHub Actions CI/CD. (단위 119 + 통합 26 = 테스트 145개)

• SHA-256 해시 체인 + DB 트리거(UPDATE/DELETE 차단) + 비관적 락으로 감사 로그 3중 불변성 보장
• JWT(사용자) · API Key SHA-256 해시(에이전트) 이중 인증, RBAC 3단계 권한, 상태 머신 멱등성 보장
• Spring AI MCP 서버(SSE)로 Agent Tool을 제공하고 Claude Desktop과 직접 연동해 보안 패턴 자동 탐지

한국 수도법·먹는물 수질기준·정수처리 공정 문서 8종을 GPT-4o로 파싱해 20종 노드/24종 관계의 지식 그래프를 구축하고, Neo4j Graph DB와 KR-SBERT 벡터 검색을 asyncio로 병렬 실행하는 하이브리드 RAG 시스템. 자체 5-지표 평가 프레임워크 40문항 기준 Overall 0.830 달성.

• LLM → Cypher 생성 → Neo4j 그래프 검색과 KR-SBERT 벡터 검색을 병렬 실행, 두 컨텍스트를 통합해 멀티홉 추론 처리
• 복합 질의 자동 분해 (비교·인과·절차 키워드 또는 80자 초과 시 서브쿼리로 분해 후 병렬 검색)
• FastAPI SSE 스트리밍 + Next.js D3.js force-directed graph로 지식 그래프 실시간 시각화

CDC NHANES 2009–2020 공개 데이터(약 4만 명)를 기반으로 LightGBM·Cox PH·XGBoost 4개 ML 모델을 학습하고, Causal DAG + Monte Carlo Digital Twin으로 라이프스타일 개선 효과를 10년 단위로 시뮬레이션하는 풀스택 AI 건강 플랫폼.

• LightGBM + Optuna Bayesian HPO(80 trials)로 생물학적 나이 예측 MAE < 5년, Pearson r > 0.95 달성
• Cox PH 모델로 5년·10년 생존 확률 산출(C-index 0.8373), XGBoost로 심혈관·암 등 5종 원인별 사망 확률 제공
• 라이프스타일 슬라이더 → Causal DAG 전파 → Monte Carlo 500회로 생물학적 나이 변화 95% CI 실시간 계산

Hyperledger Fabric 블록체인을 활용한 부동산 등기사항증명서 발급·위변조 방지 시스템. 전세사기 예방을 목적으로 등기 데이터를 온체인에 기록해 투명성과 무결성을 확보합니다. (졸업 프로젝트)

• 등기 데이터 SHA-256 해시화 후 온체인 저장, QR코드로 블록체인 원본 대조 위변조 검증
• 발급자 정보를 PDC(Private Data Collection)에 격리 저장해 등기소 직원만 열람 가능
• NextAuth.js의 JWE 토큰(alg: dir, enc: A256GCM)을 Java에서 복호화하는 커스텀 메서드 개발

K-water 인턴십 중 수동 로그 분석의 한계를 경험한 뒤 직접 구현한 경량 SIEM. 보안 이벤트 수집 → 자동 탐지 → 실시간 시각화 파이프라인. Spring ApplicationEvent로 수집·탐지·감사 레이어를 느슨하게 결합했습니다.

• 전략 패턴 기반 4가지 탐지 룰 — Redis 슬라이딩 윈도우(브루트포스), 포트 스캔, 비인가 MAC, 시간 외 접근
• SHA-256 해시체인 감사 로그로 중간 변조 즉시 탐지, /api/audit/verify 전체 체인 무결성 검증
• SSE 실시간 피드 + React 대시보드, Python 공격 시뮬레이터(4가지 시나리오)

Bloomberg Terminal 스타일의 모의주식거래 풀스택 플랫폼. KIS OpenAPI · Yahoo Finance 실시간 시세를 기반으로 주문 체결, 포트폴리오 분석, AI 리포트 챗봇을 제공합니다.

• WebSocket STOMP 기반 실시간 시세 브로드캐스트, GBM 시뮬레이션으로 장외 시간 시세 유지
• RSI · MACD · 볼린저밴드 기술적 분석, MDD · 섹터 비중 포트폴리오 분석
• 증권사 리서치 기반 RAG 챗봇 (NEUTRAL/AGGRESSIVE/CONSERVATIVE 페르소나)

공정 이상 데이터를 활용해 납품 기한 지연 가능성과 예상 지연 시간을 사전에 예측하고, 관리자의 의사결정을 지원하는 AI 기반 스마트팩토리 시스템. KT AIVLE School 8기 빅프로젝트.

• 비전 기반(도장·차체·용접) 및 센서 기반(엔진·프레스·앞유리) 다중 검사 모델 통합 대시보드
• 공정 이상 → 납기 영향 분석 → 관리자 대시보드 → AI 챗봇 기반 대응 가이드까지 통합 제공
• 생산관리, 주문·공정 시뮬레이션, 재고, 납기예측, 클라우드 배포까지 풀스택 구현

스마트폰 센서 데이터를 활용해 정적·동적 행동과 세부 동작을 분류하는 AI 모델. 단일 모델의 클래스 혼동을 줄이기 위해 정적/동적 분류 후 세부 행동을 예측하는 2단계 모델링 구조를 적용했습니다.

• Feature Importance와 KDE Plot 분석으로 중력·각도 관련 핵심 변수를 도출
• 데이터 분할 케이스 5종을 비교해 특정 Feature 편향 여부와 성능 안정성 검증
• 단계별 딥러닝 파이프라인으로 Test 기준 Accuracy/F1-score 0.90~0.99 수준 달성

이력서 기반 개인화 질문, 답변 평가, 자기 재검토, 다음 질문 생성을 하나의 루프로 구성한 AI 면접관 Agent. 단순 Q&A가 아니라 면접관의 판단 흐름을 노드 기반 파이프라인으로 모델링했습니다.

• evaluate → reflect → re_evaluate → decide → generate → summarize 흐름의 Agent 구조 설계
• 지원자 답변에 따라 질문 난이도와 방향을 동적으로 변경하고 논리성·일관성 중심 피드백 제공
• Gradio UI로 질문-응답-피드백-종합 리포트까지 실제 면접 흐름 구현

강의용 PPT를 업로드하면 슬라이드 분석, 강의 스크립트, 음성, 자막, 영상 병합까지 자동화하는 AI 강사 Agent. 반복 교육 콘텐츠 제작의 시간·비용 문제를 해결하는 One-Stop 자동화 흐름을 구현했습니다.

• 슬라이드 단위 스크립트 생성 후 음성·자막·영상 생성과 최종 병합까지 자동 처리
• 강의 맥락에 따라 일침/격려 멘트를 선택하고 SerpAPI 검색으로 설명 보강
• 반복/종료 분기와 진행 상태 관리를 통해 긴 콘텐츠 생성 파이프라인 안정화

Spring Boot + React + OpenAI API 기반 도서관리시스템을 실제 운영 가능한 웹 서비스로 배포하기 위해 CI/CD, Auto Scaling, Load Balancer, CloudWatch 모니터링을 구성한 팀 프로젝트.

• GitHub Push → CodePipeline → CodeBuild → Manual Approval → CodeDeploy 자동 배포 흐름 구성
• CloudFront/S3 정적 배포와 ALB/Auto Scaling Group 기반 동적 요청 분산 구조 설계
• Health Check 실패와 Auto Scaling 배포 충돌을 로그 분석, appspec/buildspec 수정, OVERWRITE 전략으로 해결

노래 가사를 분석해 감정과 핵심 구절을 자동으로 추출하는 AI 웹 애플리케이션

• 44가지 감정 레이블 기반 다중 레이블 분류 (KPoEM 모델 파인튜닝)
• 단어별 감정 기여도 분석 및 가사 통계 시각화
• 아티스트·곡명 검색, 분석 히스토리 기능

통신사 고객 이탈 위험을 예측하고 맞춤형 유지 전략을 제안하는 ML 웹 애플리케이션

• XGBoost · RandomForest · GradientBoosting 앙상블로 이탈 확률 실시간 예측
• 개인화된 유지 전략 자동 생성 및 A/B 모델 비교
• 실시간 KPI 대시보드, CSV/PDF 리포트 내보내기

LIAR · FEVER · FakeNewsNet 데이터셋을 통합한 AI 팩트체킹 시스템. BM25 기반 위키피디아 증거 검색 후 3개 DistilBERT 모델을 병렬 추론하고 가중 앙상블로 진위를 판별합니다.

• Wikipedia 5,993개 문서 대상 BM25 증거 검색 및 Leave-One-Out 증거 영향도 분석
• LIAR(6-class) · FEVER(3-class) · FakeNewsNet(2-class) 모델 병렬 추론 후 가중 앙상블
• SSE 기반 실시간 스트리밍, 배치 처리(최대 50건), URL/본문 기사 분석 지원