지형공간정보 연구자, 인프라 엔지니어, InSAR 엔지니어, 풀스택 개발자, 데이터 분석가, AI native 빌더
측지·지형공간(석사)에서 출발해, 위성 InSAR로 지표 변위를 직접 측정·검증하고, 그 위의 시스템을 AI native로 짓고 다중 서버·스토리지·모니터링으로 직접 운영하는 엔지니어입니다.
연구 도메인을 깊이 이해하면서, 그 위의 프로덕션 시스템까지 한 사이클로 매듭짓는 것을 좋아합니다.
지형공간정보 석사(지각변동·GNSS) 배경 위에 기획·설계 + 프론트엔드 + 백엔드 + 인프라/CI-CD + AI를 한 사람이 풀스택으로 다룹니다. 위성 SAR/InSAR는 제 연구 주제였던 지표·지각 변위를 다른 센서로 다시 만난 영역입니다.
데이터가 거치는 길 — 프로젝트별 파이프라인
각 프로젝트에서 데이터가 입력 → 처리 → 사용자(또는 산출물)에 닿는 경로를 한눈에 봅니다. SAR 플랫폼·SDPE·집비치기 세 갈래 — 정밀한 호출 관계는 각 프로젝트 상세 다이어그램에서 볼 수 있습니다.
운영 콘솔(React Flow 캔버스)에서 DAG를 배포하면, Pipeline Workflow 서브시스템의 오케스트레이터(CSC-08)가 컨트롤 타워로서 pgmq로 단계별 작업을 할당(SI-04)하고 완료(SI-03)를 추적해 L0→L3를 진행시킵니다. 9개 CSC가 수집(DCS)·신호처리(SPS)·후처리(PPS)·서비스(DSS)에 매핑됩니다.
운영자가 Semaphore(Ansible 웹 UI)에서 버튼으로 플레이북을 돌리면, .173 제어 허브의 Ansible이 이기종 3노드 플릿을 구성(SSH+become·인터넷 없는 노드엔 LAN 코드 push)하고, Prometheus가 각 노드 exporter를 scrape해 Grafana·Alertmanager로 시각화·알림합니다. 디스크 고갈은 자동정리 동작 전에 사전 알림으로 돌아옵니다.
모바일 재고 앱 한 대를 위에서 아래로 — 페이지에서 갈라지는 커맨드(쓰기)·쿼리(읽기) 두 레인이 CQRS 구조 그대로입니다. 옆의 두 기기는 그 흐름의 끝: FCM 푸시가 도착한 잠금화면, 그리고 알림을 탭하면 열리는 앱 대시보드입니다.
단계 진단은 직군이 기준선입니다
같은 SAR 작업이라도 지형공간정보(석사) 전공자가 하는 것과 비전공자가 직군 확장으로 하는 것은 다릅니다. 저는 측정 대상(지표 변위)이 연구 주제였던 전공자입니다. 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.
어디서, 무엇을 — 프론트엔드에서 풀스택으로
루미르에서 위성영상 검색 프론트엔드로 시작해 사내 시스템들을 거쳐, 지금은 백엔드·SAR 처리·AI까지 한 사이클을 책임지는 풀스택으로 확장하고 있습니다.
- 2023프론트엔드위성영상 검색 플랫폼
Sentinel-1 기반 위성영상 검색·데이터 처리 파이프라인 플랫폼의 데스크톱 프론트엔드를 개발했습니다. 입사 후 처음 마주친 SAR 도메인을 직군 확장으로 흡수한 출발점.
- 2024프론트엔드루미르 채용관리 시스템
지원 → 서류 → 면접 → 입사 → 수습평가 → 채용 단계를 처리하는 사내 전용 채용 플랫폼 프론트엔드.
- 2025프론트엔드루미르 일정관리 시스템
회의실·차량·숙소 등 사내 일정 예약을 등록·관리하는 전용 플랫폼 프론트엔드.
- 2026풀스택 확장 · 동시 진행현재세 플랫폼을 동시에 — 백엔드·SAR 처리·AI로 확장
프론트엔드를 넘어 아래 세 프로젝트를 같은 기간에 동시 진행하며 기획·프론트·백엔드·인프라·AI까지 한 사이클을 책임지는 단계로 확장 중입니다.
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.
메인 직군 · 학습 도메인
주력 엔지니어링 스택과, 연구 도메인 위에서 익힌 SAR 처리 도구를 분리해서 봅니다. 직군 안의 깊이와 직군 확장을 명확히 구분합니다.
주력 · 풀스택 엔지니어링
- Linux 서버 운영· 다중 노드 · 트러블슈팅
- 서버 · 네트워크· 3-노드 토폴로지 · LAN 재구성
- NAS · 스토리지· RAID5 27TB · NFS / SMB2 / CIFS
- Docker · docker-compose
- GitLab CI/CD· 0에서 구축 + 커스텀 메일
- Ansible · systemd· 운영 자동화 · 타이머 이관
- 모니터링· Uptime Kuma 함대 + Grafana / Prometheus
- 장애 대응 · 성능· 디스크풀 DB 복구 · 부하 진단 · 81MB→1.1MB
- Terraform IaC· S3 양쪽 레시피
- Kubernetes· 학습 중 · CKA 준비 (홈랩)
- FastAPI· 분석 서버 (NestJS 연결)
- 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
- 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 처리
- 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
지형공간 연구자 · 풀스택 · 인프라 엔지니어. 지형공간정보 석사(지각변동·GNSS) 배경 위에 기획·설계 + 프론트엔드 + 백엔드 + 인프라/CI-CD + AI를 한 사람이 풀스택으로 다룹니다. 위성 SAR/InSAR는 제 연구 주제였던 지표·지각 변위를 다른 센서로 다시 만난 영역입니다.
여러 서버·스토리지·CI/CD를 직접 운영하고 장애·성능까지 책임지는 인프라 엔지니어가 필요하신가요?
관측·실험 데이터를 직접 분석하고, 그 위의 시스템까지 만들 사람이 필요하신가요?
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.
- →Brain Trinity를 본인 완전체 시스템으로 키울 계획입니다 (음성·일기·회의록·PDF 통합)