웹 개발자, 풀스택 개발자, 데이터 분석가, 프로덕트 엔지니어, 인프라 엔지니어, SAR·위성 도메인 엔지니어, AI native 빌더
AI를 사고 파트너로 두고 직군을 확장하면서 시스템을 함께 만드는 개발자입니다.
회사가 풀어야 할 문제를 옆에서 빠르게 흡수해, 도메인 학습부터 풀스택 구현·운영까지 한 사이클로 매듭짓는 것을 좋아합니다.
프론트엔드 + 백엔드 + 인프라/CI-CD + AI를 한 사람이 풀스택으로 다루며, 회사에서 만난 SAR/위성 도메인까지 확장해 적용하고 있습니다.
단계 진단은 직군이 기준선입니다
같은 SAR 작업이라도 공간정보공학 전공자가 메인 직군으로 하는 것과, 웹 개발자가 직군 확장으로 하는 것은 다릅니다. 아래 매트릭스와 5단계 모델이 본인의 현재 좌표입니다.
AI 활용 5단계 — 본인식 정의
단계는 순차 계단이 아닙니다. '맥락을 먼저 깔고 → AI에게 질문을 받고 → 다시 사고하고 → 피드백을 주고 → 거기서 내 생각이 더 정리되는' 사고 파트너 모드로 인식이 바뀌면 3·4·5단계가 한꺼번에 열립니다.
재료는 같습니다. 코스만 다릅니다
조립형 이력서의 원칙입니다. 같은 6개 프로젝트라도 읽는 사람에 따라 풀이 깊이가 달라집니다. 아래 트랙 토글로 회사·도메인 맥락에 맞춘 코스를 보실 수 있습니다.
루미르 SAR 데이터 플랫폼
Sentinel + LumirX 검색·저장·분석·요청 통합 — 사내 위성 데이터 풀스택 서비스 (3 레이어)
Sentinel과 LumirX 위성 데이터를 사내에서 검색·저장·분석·요청까지 한 사이클로 처리할 통합 서비스가 부재했습니다. 데이터 저장(NAS+CDSE), InSAR 분석(SNAP·ISCE2·MintPy), 사용자 진입 프론트엔드가 각각 분리되어 있어 사용자가 위치 요청만으로 분석 결과까지 받기 어려운 구조였습니다.
3 레이어 통합 서비스를 본인이 단독으로 설계·구축하고 있습니다. **저장 레이어**(sar-data-retrieval, NestJS 모노레포 + CDSE + NAS PoC + DDD 5-layer) + **분석 레이어**(lumir-linux-snap, 5종 도구 다중 스택 + 다중 agent 워크트리) + **프론트 레이어**(sar-search-and-analyzer, Next.js + 지도 + AOI + 분석 요청 UI). 모두 AI native 100%로 진행하며, [[집비치기-him]]에서 검증한 4-Layer + CQRS + 한글 메서드명 패턴을 회사 백엔드 설계에 역전이 중입니다.
ISCE2 도입으로 분석 처리 속도를 확보해 *날씨·계절 무관 지표 변위 데이터 서비스화*가 가능한 단계에 진입했습니다. 사용자가 지도에서 위치를 요청하면 저장된 분석 데이터를 즉시 제공하거나, 없으면 신규 처리 후 제공하는 흐름을 한 사람이 풀스택으로 묶고 있다는 점이 핵심입니다.
SDPE — SAR 처리 파이프라인 오케스트레이션
루미르 LumirX 위성 데이터 다단계 파이프라인 · NestJS 5 서브시스템 + DAG
LumirX 위성 원시 SAR 데이터(L0~L3) 다단계 파이프라인을 운영자가 구성·실행·추적·복구할 시스템이 부재했고, 새 위성·새 알고리즘 추가 시 코드 변경 최소화가 필요했습니다. 본인 입장에서 파이프라인 도메인은 백지 상태로 투입됐습니다.
인계받은 NestJS 5 서브시스템 모노레포 위에서 DAG 기획 UI 설계·구현 (Figma 없이 UI 코드 + Playwright e2e가 곧 기획 문서)을 진행했습니다. GitLab CI/CD 0에서 구축 + interfaces/csc-8 세부 설계 + ICD/SAD 80~100p docx 그대로 AI 학습 + 작은 단위 위배 검토 반복 + 운영 콘솔 작업 종료 자동 재배포 훅을 박았습니다.
백지 상태 직군 확장에도 불구하고 사수 인계 기본 설계 위에서 상세 설계·구현을 끌어냈습니다. 아키텍처가 확장 가능한 구조로 안정화되어 Sentinel 확장 + Snappy 알고리즘 DAG 처리 등이 시간 소요 없이 확장 가능합니다.
집비치기 (him)
AI native 100% 풀스택 사이드 프로젝트
가정 재고 관리의 실제 페인 포인트(어디 갔지·유통기한·재고·재구매 알림)와 풀스택 증명 동기 — 혼자서 UI 기획·프론트·백·인프라 모든 분야가 가능함을 검증하고 싶었습니다.
NestJS + CQRS + TypeORM + PostgreSQL + 프론트엔드 + Docker Compose + S3 + Terraform IaC + 백업 메트릭 → Grafana를 갖췄습니다. 회사 검증 아키텍처 패턴을 그대로 차용했으며 AI native 100%로 코드 작성은 AI, 사람 노드는 (1) UI 기획 + (2) 코드 연결 검토 + (3) e2e 테스트 셋으로 분리했습니다. DB는 사용자 격리를 위해 자체 인프라를 구축 중입니다.
개인 + 거점 공유자 1인 베타 운영 + 13+ 위키 자산 환류 (2단계 설계 프로세스·테스트 5-layer·정합성 31건 간극 정비·백업 메트릭 자동화·S3+Terraform 양쪽 레시피)를 달성했습니다. 회사로 역전이도 일어났습니다 — 집비치기 UI + current e2e 테스트 패턴이 회사 프론트엔드 강화에 도입 중이고, 4-Layer 패턴이 sar-search-and-analyzer 백엔드 설계에 적용됩니다.
Lumir-ERP (사내 백오피스)
4 도메인 워크스트림 통합 — CMS 풀스택 + 자원예약·LRIM·면접관리 프론트엔드
루미르 사내 백오피스 4개 도메인(자원예약·CMS·LRIM 채용·LRIM 면접관리) 풀스택 구축이 필요했고, 사내 전 사원 + 채용 담당자·면접관·평가자 + 외부 입사지원자까지 사용자 풀이 가장 넓은 회사 프로젝트입니다.
Next.js 14/15 (App Router) + TypeScript + Tailwind + shadcn/ui + SWR + Playwright를 사용했습니다. Plan(mock)/Current(실제 API) 환경 분리 패턴 (파트장 인계) + 도메인별 Context 패턴 + (cms)/(sms)/(ams)/(uam) 도메인 분리 + UAM은 MongoDB 직접 접근입니다. LRIM 두 앱은 pnpm + Turborepo 모노레포(@repo/ui·common·modules)입니다. AI native 100%로 코드 작성은 AI, 본인은 UI 기획 검토 + 코드 연결 검토 + e2e 테스트를 담당합니다.
사내 전 사원 + 외부 입사지원자까지 운영 중인 4 도메인 백오피스입니다. CMS는 풀스택 단독(기획·BE·테스트, 프론트 테스트 개선 중), 나머지 3개는 프론트 모든 기능을 담당했습니다. 핵심 자산은 프로젝트 4개가 아니라 4 도메인 동시 적응력과 CMS 풀-사이클 단독 경험입니다.
Brain Trinity
인지 부하 분산 + 도메인 적응 메커니즘의 시스템화
생물학적 뇌를 중요한 업무에 집중하게 두려면 '중요하지만 항상 기억할 필요는 없는 내용'을 외부 시스템으로 분리해야 했습니다. 단순 노트앱은 검색은 되지만 합성·연결·재사용이 안 됐습니다 (트리거: Karpathy LLM Wiki 영상).
Karpathy LLM Wiki 패턴 3-레이어 (raw/ 불변 + wiki/ AI 컴파일 + Output/ 파생) + Claude Code 협업 (단일 도구) + skill 시스템(ingest/lint/query) + frontmatter 스키마 + index/log 자동 갱신 + Obsidian 그래프 + MEMORY 자동 동기화를 갖췄습니다. AI 작성 100%로 사용자 입력은 프롬프트 채팅뿐입니다.
위키 페이지 56+ 누적, 매 ingest마다 자동 cross-link + raw frontmatter 동기화 + index/log 갱신이 일어납니다. 본 이력서·자가 진단·6개 프로젝트 자료 박스 자체가 Brain Trinity의 4단계 자동 작동의 살아있는 증거입니다. 향후 회사 프로젝트 묶음(sdpe + lumir-sar-platform) 통합 시 5단계 사내 시스템화 흐름이 가능합니다.
메인 직군 · 학습 도메인 · 미래
본인 직군(웹 개발)과 회사에서 배운 학습 도메인(SAR·위성영상)을 분리해서 봅니다. 직군 안의 깊이와 직군 확장을 명확히 구분합니다.
메인 직군 · 웹 개발
- TypeScript
- Next.js
- React
- Tailwind CSS
- Playwright (e2e)
- NestJS
- CQRS· @nestjs/cqrs
- TypeORM
- PostgreSQL
- pgmq· PostgreSQL message queue
- DDD 5-layer· domain / business / context / handlers / interfaces
- Jest + Testcontainers
- Docker · docker-compose
- GitLab CI/CD· 0에서 구축 + 커스텀 메일
- Terraform IaC· S3 양쪽 레시피
- Grafana + Prometheus· 백업 메트릭 textfile collector
- FastAPI· 분석 서버 (NestJS 연결)
- Claude Code· 메인 사고 파트너 · AI native 100%
- 다중 agent 워크트리· agent 1~4 병렬 + handoff 시스템
- Brain Trinity 위키· Karpathy /raw 패턴 + skill 시스템
학습 도메인 · SAR · 위성영상
- Sentinel-1 SAR
- ESA SNAP 12· MicrowaveTBX (SAR)
- SNAPHU· 위상 언래핑
- MintPy· SBAS 시계열
- ISCE2· 신규 트랙 — 속도 확보
- StaMPS PSI· Octave + 12 patches
- DInSAR · SBAS · PSInSAR
- PyAPS + ERA5· 대기 보정
- CDSE· Copernicus Data Space
- QGIS
- Python (분석)· rasterio · geopandas · shapely
- Snappy· SNAP Python bridge
우창욱입니다
웹 개발자, SAR 도메인 확장 중. 프론트엔드 + 백엔드 + 인프라/CI-CD + AI를 한 사람이 풀스택으로 다루며, 회사에서 만난 SAR/위성 도메인까지 확장해 적용하고 있습니다.
도메인을 빠르게 흡수해야 하는 새로운 산업을 시작하시나요?
AI를 도구가 아니라 협업자로 쓰는 풀스택이 필요하신가요?
코드뿐 아니라 기획·인프라·테스트까지 한 사이클로 책임지는 사람을 찾으시나요?
이 포트폴리오와 자가 진단, 6개 프로젝트 자료 박스는 모두 Brain Trinity라는 메타 시스템에서 컴파일됐습니다. Karpathy LLM Wiki 패턴 + Claude Code 협업 + skill 시스템으로 위키 페이지 56+ 가 누적되어 있습니다.
새로운 도메인이 나타나도 정보 구조화와 AI native 기반이면 해결하지 못할 일이 없다고 봅니다. Brain Trinity가 그 방법론이자 자산이며, 면접에서 직접 시연이 가능합니다.
- →임베디드 확장을 진행하고 있습니다
- →하드웨어·로보틱스로의 자연 확장을 예상하고 있습니다
- →Brain Trinity를 본인 완전체 시스템으로 키울 계획입니다 (음성·일기·회의록·PDF 통합)