미리보기

네트워크 알고리즘 기반 실험환경 구축 및 검증

연구 목적

• 하이브리드 P2P 블록체인 네트워크의 성능 개선을 위해, 선행 연구에서 제안된 최단 거리 추정 알고리즘을 구현하고 검증 시스템을 개발함.

• 해당 알고리즘은 소수 reference 노드와의 RTT 측정만으로 전체 거리 비용을 예측하는 좌표계 기반 기법임.

• 본 과제에서는 이를 기반으로 RTT 기반 위치 추정 및 Self-CrossCheck 로직을 구현하여 블록 전파 지연을 줄이는 것을 목표로 함.

기여 및 역할

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1. 거리 추정 알고리즘 및 통신 로직 구현

• 연구실 공개 논문(MDA·GMM 기반)을 참고하여, RTT 기반 좌표 계산 및 거리 추정 알고리즘을 Go로 구현 (피어/검증 노드용)

• UDP/gRPC 기반 통신 로직 및 Protocol Buffers 기반 메시지 포맷 설계와 직렬화 처리

• Self-CrossCheck 로직을 통해 좌표계 오류를 검출하고, 네트워크 변화 발생 시 자동으로 재구성되도록 처리

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2. 테스트 환경 구성 및 자동화 도구 구현

• 각 피어/검증 노드를 Go 실행 환경이 포함된 Docker 컨테이너로 구성,
  Python 기반 Containernet을 활용해 실제 통신이 가능한 가상 멀티노드 네트워크 구축

• Python 스크립트를 통해 Docker 이미지 빌드 - 시뮬레이션 실행 - 거리 오차 및 지연 시간 수집 - matplotlib 기반 결과 시각화까지 전 과정을 자동화

• 조건 변경 및 반복 실험의 유연성 확보를 위해 Shell 스크립트를 추가 도입

• 실험 조건(좌표계 차원, 참조 노드 수, Self-CrossCheck 기준 등)을 Python 인자로 전달하고, Shell에서 제어하여 조건 기반 연속 테스트 및 자동 로깅 구현

• 실험 결과는 CSV 및 그래프 형태로 정량 분석되며, 거리 예측 정확도와 네트워크 통신 안정성을 시각적으로 평가

성과 및 개선

• 반복 실험과 조건 변경의 자동화를 통해 실험 효율성과 재현성을 크게 향상

• 좌표 기반 거리 추정 기법의 확장성과 적용 가능성을 실제 네트워크 시뮬레이션을 통해 입증

• 알고리즘–시뮬레이션–자동화가 모듈화된 구조로 분리되어, 후속 연구나 커스터마이징에 용이한 형태로 정리됨

기술 스택

Go, gRPC, Protocol Buffers, UDP, Docker, Docker Compose, Containernet, Python, Shell Script, matplotlib

참고 링크

📎 학습 기록 및 트러블슈팅 일지

시스템 프로그래밍 및 CLI 기반 개발 훈련

활동 목적

• 과학기술정보통신부 설립 SW 비학위 교육기관에서 본과정 커리큘럼 진행

• 리눅스 기반 환경에서 C 및 Shell 언어를 활용해, CLI 툴 개발 및 시스템 자동화 프로젝트 수행

주요 내용

• VM 기반 Linux OS 설치 및 사용자 계정, SSH, 방화벽, 크론탭 등 시스템 환경 설정

• Shell Script를 활용한 자동화 및 Makefile 기반 빌드 구성

• Git/Vim 환경에서의 개발에 대한 실무 감각을 익히고, 코드 리뷰를 통해 협업 역량을 강화함

• C 표준 및 고급 함수(get_next_line, printf 등) 약 50여 개를 직접 구현하며 메모리 구조 및 표준 입출력 동작 이해

성과

• 로우레벨 시스템 구조에 대한 기초 실무 역량 확보

• 동료 평가를 통한 커뮤니케이션 및 문서화 능력 향상

• 프로젝트 내용을 Notion 및 Tistory 블로그에 정리하여 지식 공유 실천

기술 스택

Linux, Shell Script, C, Git, Vim, Makefile, Unit Test, Code Review, 기술 문서화

참고 링크

📎 기술문서 및 프로젝트 정리 (Notion & Github)

오픈소스 도구 개발 및 글로벌 사용자 지원

역할

• Python 기반 Ren’Py 확장 도구(Plugin) 5종 직접 설계 및 개발

• 기획–개발–문서화–기술 지원–릴리즈 관리까지 OSS 전체 사이클 운영

프로젝트 개요

Ren’Py는 Python 기반의 입문자 친화적 오픈소스 게임 엔진이지만, 고급 연출이나 기능 확장에는 구조적 제약이 있음. 이를 보완하기 위해 기능과 내부 구조를 분석하고, 확장 도구 5종을 직접 설계·개발함. 도구 배포부터 문서화, 글로벌 사용자 대상 기술 지원까지 전 과정을 단독 수행함.

문제 정의 및 목표

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1. 확장 기능 구현의 어려움

Ren’Py는 스크립트 기반의 단순한 구조로 입문자에게는 접근성이 높지만, Python 코드를 활용한 기능 확장, 상태 관리, 모듈화 구현에는 진입장벽이 큼. 특히 고유 문법과 내부 Python 블록 간 연결 방식이 불분명하고, 공식 문서나 커뮤니티에서도 Python 메서드나 객체 기반 구현 방식에 대한 설명이 매우 제한적임. 그 결과, 복잡한 인터랙션이나 동작 로직을 도입하려면 내부 Python 프레임워크 구조를 직접 분석하거나 역추적해야 하는 상황이 종종 발생함.

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2. 동적 기능 및 런타임 제어의 한계

Ren’Py는 이미지 변형과 애니메이션을 .rpy 스크립트에서 정적으로 선언하는 구조로, 런타임 조건에 따라 동작을 바꾸는 시스템 구현에 제약이 있음 (예: 미니게임, 조건부 애니메이션 등).

Ren'Py는 기본적으로 '단일 사용자 환경'이며 사실상 '단일 스레드 구조'로 동작하고, 자체적인 체크포인트 및 롤백 기능을 내장하고 있음. 이로 인해 Python 코드가 메인 스레드를 점유하면 Ren’Py의 렌더링 루프가 중단되어, 상태 변화가 화면에 반영되지 않는 문제가 발생하기도 함. 또한 인터랙션 트리거가 정적으로 선언된 Displayable에 종속돼 있어, 기능 모듈화나 로직 분리가 어려움.

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3. UI 흐름 및 제어 확장의 어려움

Ren’Py는 선택지와 UI 요소 대부분이 정적 선언 방식으로 구성되어 있어, 상태 기반 UI 설계나 입력 흐름 제어에 구조적 제약이 있음. 예를 들어, 인터랙션 중 추가 제어나 입력값에 따른 동적인 UI 갱신은, Displayable 내부의 렌더링–입력 처리 일체형 구조로 인해 구현이 복잡함. 특히 선택지는 입력 즉시 흐름이 진행되기 때문에, 진행 이전에 다른 동작이나 인터렉션을 거치는 다단계 선택, ‘확정’ 버튼 기반의 단계형 인터페이스 구성이 기본적으로 지원되지 않음.

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4. 실시간 UI 편집 도구 부재

Ren’Py는 실행 중 UI 요소의 위치나 좌표를 시각적으로 조정할 수 있는 전용 에디터를 기본 제공하지 않음. UI 배치는 (x, y) 좌표를 수동 조정한 뒤 반복 실행을 통해 확인해야 하며, transform이 적용된 경우 코드상의 위치와 실제 출력이 어긋나는 문제가 자주 발생함. 이로 인해 UI 설계에 많은 시행착오와 디버깅 비용이 발생함.

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5. 외부 도구 연동 및 기능 확장의 한계

Ren’Py는 상대적으로 폐쇄적인 구조와 한정된 생태계를 가지고 있어, 외부 시스템(API, CLI 등)과의 연동이나 실험적 기능 확장이 어렵고, 관련 예제나 자료가 부족함. 대부분의 기능은 내부 문법 중심으로 구현되며, 외부 연동은 사용자 수준에서의 실험에 머무르는 경우가 많음.

주요 기여

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1. 사용자 중심 오픈소스 기능 설계 및 도구 구현 (총 5종)

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🔹 립싱크 자동화 도구

• Rhubarb-Lipsync CLI 음성 분석기와 Ren’Py의 이미지 객체(layeredImage)를 연동해, 타임스탬프·음소 타입 기반 자동 립싱크 애니메이션 시스템을 구현함

• 사전 처리(음성 분석)와 인게임 처리(이미지 전환)를 Python 코드에서 분리된 구조로 구성했으며, 입문자를 위한 설치 및 사용 튜토리얼 영상도 함께 제작

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🔹 배치 프리뷰 및 보조를 제공하는 시각 에디터

• Ren’Py 실행 중 이미지와 UI 요소를 드래그 앤 드롭으로 배치할 수 있는 시각 편집 도구를 설계·개발함

  • 애니메이션이나 변형이 적용된 런타임 객체도 실시간으로 불러와 조작 가능

• Displayable 내부 구조(Transform, Screen, Draggable 등)와 Ren’Py의 Python 이벤트 처리 및 코드 흐름을 분석해, 렌더링 중에도 좌표 추적과 상태 갱신이 매끄럽게 이루어지도록 커스텀 제어 로직을 구현

• 단일 .rpy 파일, 인게임 단축키(L/ESC), 직관적인 UI로 구성해 입문자도 별도 설정 없이 바로 사용할 수 있게함.

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🔹 다중 선택 UI 구성 도구

• 기본 menu 시스템의 단일 선택 흐름을 보완하여, 여러 항목을 선택·해제한 뒤 ‘확정’하는 단계형 선택지 진행/관리 모듈을 Python 기반으로 구현함

• 텍스트·이미지 버튼을 모두 지원하며, 사용자 파라미터 기반으로 선택 제한, 결과 반환, 추가 액션 연동이 가능한 재사용 가능한 그룹형 UI 및 상태 관리 모듈로 설계함

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🔹 FPS 미니게임 프레임워크

• Ren’Py의 정적 인터랙션 구조를 우회해, Python 콜백을 기반으로 상태 전환과 화면 갱신이 실시간으로 이루어지는 미니게임 프레임워크를 개발함

• 렌더링 객체 전환과 transform 콜백을 활용해, 이벤트 발생–상태 변경–화면 반영의 흐름을 유연하게 구성

• 게임 조건(예: 목표 수, 타이밍 등)은 클래스 인자로 설정 가능하며, 재사용 가능한 형태로 예제와 함께 제공함.

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🔹 GPT 스토리 자동화 도구

• 고정된 스크립트 흐름에서 벗어나, Ren’Py와 OpenAI API를 연동한 자동 스토리 생성 시스템을 실험적으로 구현함.

• JSON에서 캐릭터, 배경, 조건 등을 불러온 뒤, 객체로 상태를 관리하며 스토리 흐름에 맞춰 업데이트함.

• GPT 응답을 파싱해 게임 상황에 따라 자동으로 스토리를 분기·진행하도록 설계함

• 비개발자도 쉽게 활용할 수 있도록 설치법과 사용 예시를 영상으로 제작함.

2. 오픈소스 운영 및 기술 문서화

커뮤니티 피드백을 바탕으로 기능을 개선하고, 실사용자 대상 설치 지원, 튜토리얼 제공, 실시간 질의응답 등 전반적인 기술 지원을 직접 담당

• GitHub 및 Itch.io에 MIT/CC0 라이선스로 공개 배포

• 사용자 대상 README, 추가 튜토리얼 영상, Github Issues, Itch Devlog 작성

• Discord DM, Itch 댓글, 포럼 답변 등을 통해 영문 커뮤니케이션 기반 실시간 피드백 대응

• 반복 피드백 기반 기능 수정 및 릴리즈 관리 - 실제 사용자 환경에서의 설치 문제 해결 경험 다수

3. 글로벌 커뮤니티 기여 실적

• Github 오픈소스 큐레이션 Awesome 리스트에 등재 (1건)

  • Awesome-Ren'Py

    • Rhubarb x Ren'Py Lipsync Plugin 모듈

• Ren'Py 공식 포럼 리소스 토픽 등재 (3건 이상)

  • 96 Minigames

  • External Resources Integration

  • Lipsync Animation

• 여러 해외 커뮤니티에서 도구 추천 및 언급 다수

  • Ren’Py 공식 Discord, DevTalk 등 비주얼노벨 중심 Discord 커뮤니티

  • Reddit, Bluesky, Lemmy, Hatena Blog 등 다양한 플랫폼 포함

• 사용자 피드백을 기반으로 문서/설치 오류 개선 및 로그 기록, 튜토리얼 영상 직접 제작

• Itch.io 기준 누적 다운로드 700+, GitHub 기준 지속적 유입 유지

성과 및 영향

• 사용자의 설치/이해를 고려한 기능 설계 및 문서 작성 => 비개발자 대상 OSS 실효성 확보

• 오픈소스 도구의 기획 - 개발 - 테스트 - 배포 - 유지보수 전 주기를 단독으로 경험

• 영어 커뮤니케이션을 통한 글로벌 사용자 기술 지원 및 트러블슈팅 역량 검증

기술 스택

Python, Ren’Py Script, Shell Script, Rhubarb CLI, OpenAI API, GitHub, GitHub Issues, Markdown, Notion

참고 링크

• 📎 배포 목록 – GitHub 프로젝트 리스트

• 📎 전체 포트폴리오 – Notion 페이지

  • 💡 사용자 피드백 모음

  • 💡기술지원 및 트러블슈팅 내역

  • 💡 구현 및 개발 로그

팀 내 언어 장벽 해소에 기여하는 메신저 봇 개발 (GCP 배포)

문제 정의 및 목표

• Lingo V1 - 2024년도 9월 개발 진행

• Lingo V2 - 2025년도 5월 Infra 및 CI/CD 자동화 도입

2024년 글로벌 Game Jam 프로젝트 참여 중, 팀 내 일부 구성원의 영어·한국어 간 언어 장벽으로 원활한 협업이 어려웠음. 번역기와 메신저를 반복적으로 오가는 일은 소통 지연과 피로도를 높였고, 과거 대화 내역 확인도 어려워 정보 격차와 소통 단절이 발생함.

따라서, 팀원 간 자연스러운 다국어 소통을 실시간으로 지원하고, 언어 장벽 없는 협업 환경을 구축하고자 함.

주요 기여

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🔹 V1 (2024.09)

• Python 기반 GPT API 연동 Discord 번역 봇(Lingo Bot) 직접 개발

• GCP Compute Engine(Ubuntu VM)에 배포, Shell Script로 백그라운드 실행 구성

• 언어 감지 기반 실시간 메시지 번역 및 채널 관리 명령어 구현 (@botID !add_channel 형식)

• GPT 프롬프트 최적화로 한국어 번역의 자연스러움 및 문맥 가독성 개선

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🔹 V2 (2025.05)

GitHub Actions + Terraform 기반 CI/CD 자동화로 운영 효율성 확보

• 인프라 생성(Terraform) 및 봇 배포 자동화 워크플로우 구성

  • scp-action과 ssh-action으로 GCP VM에 코드 전송 및 실행 환경 자동 세팅 (.env, 의존성, nohup 실행 포함)

  • Terraform으로 서비스 계정 키 기반 GCP 리소스 자동 프로비저닝

• 앱 슬래시 커맨드(자동완성 메뉴 인터페이스) 도입 및 langdetect 패키지 기반 언어 감지 정확도 개선

성과 및 영향

• 도입 4일 만에 팀 전원이 실시간 교류에 적극 참여하게 되어, 언어 장벽 없는 협업 환경 조성

• 소통 부담 완화 => 전 멤버가 자유롭고 활발하게 의견 교환, 친밀한 팀 분위기 형성

• 팀 피드백을 반영해 지속 개선, 이후 다른 글로벌 해커톤 프로젝트에도 재활용

  • 2025년도 2월 - Azure 해커톤 당시 후반부 합류했던 한국인 디자이너의 소통 부담 완화

• 단순 번역 기능을 넘어, 팀워크와 몰입도 향상에 실질적 기여

기술 스택

• 언어 및 프레임워크: Python, Discord API (Discord.py), OpenAI API

• 배포 및 자동화: Google Cloud Compute Engine (Ubuntu 20.04), Shell Script, Terraform, GitHub Actions

참고 링크

• 📎 Github 저장소

• 📎 프로젝트 회고 및 팀 피드백

• 📎 글로벌 게임잼 참여 기록 (2023, 2024)

Microsoft Azure AI Developer 해커톤

🏆 기술 설계 부문 수상 / Design Award

2025년 2월 (졸업 직후), Microsoft Azure 기반 글로벌 해커톤에 참가하여 ‘정서적 만족 중심의 렌탈형 스마트팜’을 주제로 팀을 기획·구성함. 다양한 국적의 팀원들과 원격 협업하며, 실제 IoT 장비와 클라우드 인프라를 연동하는 구조 설계 및 개발을 진행함.

문제 정의 및 목표

Azure 기반 IoT 메시지 흐름을 안정적으로 구성하고, 복잡한 리소스 간 의존성과 라우팅 구조를 해결하는 것이 핵심 과제였음.

IoT 디바이스에서 발생하는 데이터를 클라우드에서 실시간으로 수집·처리하고, 이를 다른 서비스나 API로 연동하기 위해, 각 리소스 간 메시지 흐름과 의존 관계를 명확히 정의할 필요가 있었음.

주요 기여

• 팀 리더로서 프로젝트 기획 및 인프라 아키텍처 설계 주도 (기여도 100%)

• Azure IoT Hub – Function App – Cosmos DB 간 메시지 라우팅 설계 및 디버깅 수행 (IoT Explorer, Application Insights 활용)

• Node.js 기반 Function App으로 IoT 메시지 실시간 처리 및 Cosmos DB 저장

• Terraform 기반 IaC 구성으로 리소스 자동화 및 배포 효율화

• ESP32용 Micropython 펌웨어 작성 및 시뮬레이터 기반 로컬 테스트 환경 구축

• 기술 설계, 구현, 문서화 전 과정의 흐름을 리드하며 팀 전반 조율

성과 및 영향

• 복잡한 리소스 구성과 의존성을 코드 기반으로 정리해 배포 효율과 안정성 대폭 향상

• Azure 서버리스 아키텍처에서의 메시지 흐름 설계와 Terraform 활용 실전 경험 확보

• Azure 기반 전체 기술 구조 기획 및 설계 문서화 기여도가 인정되어 디자인 부문 수상

기술 스택

Azure IoT Hub / Function App / Cosmos DB, Terraform, MQTT, ESP32 (Micropython), Node.js (Function App), REST API

참고 링크

• 🔗 GitHub – Infra 배포 | IoT 펌웨어

• 📄 Docs – 해커톤 제출 페이지 | 한글 포트폴리오

하이브리드 앱 개발 및 DevOps 기반 협업 환경 구축 주도

문제 정의

React Native 기반 하이브리드 앱 개발 프로젝트에서 잦은 빌드 실패, CI/CD 파이프라인 부재, API 응답 불확실성, QA 기준 및 기술 공유 체계 미비로 생산성과 협업 효율이 저하됨.

목표

• iOS/Android 앱의 CI/CD 자동화 및 수동 배포 오류 제거

• AI 기반 이미지 분석 API의 응답 오류율 측정 및 시각화

• QA·온보딩 기준 정립을 통한 협업 효율 개선

주요 기여

• CI/CD 자동화: Fastlane 기반 Firebase 배포 파이프라인 구축, 보조 스크립트로 빌드·의존성 반복 작업 자동화

• AI 응답 테스트: Jest로 이미지 분석 API 응답 테스트 자동화(50+ 샘플), 오류율 52% 진단 및 Vercel을 통해 시각 리포트 배포

• QA 도구 설계: Storybook 기반 UI 테스트 및 문서화 도구 구성, 코드 자동 생성 인터페이스로 협업 및 온보딩 효율 개선

성과 및 영향

• 배포 시간 70% 이상 단축, 누구나 재현 가능한 자동화 환경 구축

• AI 품질 이슈(해상도·용량·오버핏팅) 정량적 진단 및 서버팀과 공유

• 협업 도구 및 문서화 표준화 => QA 효율 및 유지보수성 장기적 향상

• CI/CD 및 테스트 환경 100% 단독 구축, Storybook QA 도구 80% 주도

• 2024 항공대 산학협력 성과발표회 대상 수상

기술 스택

Fastlane, Shell Script, Firebase, Vercel, React Native, TypeScript, Jest, Storybook.js

참고 링크

📎 API 자동 테스트 결과 ｜ QA 도구 (Storybook) ｜ CI/CD 및 FE 구조 문서 ｜ Jest 테스트 코드

Microsoft 주최·심사 글로벌 해커톤

• Azure 기반 시스템 아키텍처 및 서비스 연계 설계로 수상 (Design Award)

• 📎 Devpost 프로젝트 페이지 (영문)

주한외국인 커뮤니티 플랫폼 기획 및 개발 (2023.01–2024.06)

• 예비창업 및 팀 프로젝트 연계로 기획, 디자인, 프론트엔드 전반 주도

• 예비창업 서류 제출·피칭, 공공데이터 공모전 예심 통과, 교내 발표 진행

• React/React Native, Tailwind, Firebase 기반 MVP 초기 구현 및 반응형 웹앱 구현

• 다국어 번역 API(Google/ChatGPT), 위치 기반 지역정보 기능 등 통합 설계

• 📎 활동 기록 및 기술 포트폴리오

Notion으로 직접 제작한 콘텐츠를 바탕으로,
기초 툴 사용법과 실습을 지원하며 개발 입문자의 이해를 돕는 데 집중함

• Ren'Py 엔진 실습형 스터디 운영

• Git/GitHub 기초 및 버전관리 특강 진행

• 📎 Ren'Py 튜토리얼 | Git 특강 내역

Discord·카카오톡·HelloTalk VoiceRoom 등 플랫폼을 활용한 실시간 Q&A 및 정규 수업 운영, Instagram·Notion 기반 다국어 콘텐츠 제작을 통해 외국인 커뮤니티의 한국어 학습과 정착 지원

Instagram 콘텐츠 채널

• 한국어 학습 카드형 콘텐츠 디자인 및 제작 (총 200장 +)

• 📎 @realkoreanclass0901

Notion 위키 모음

• 📎 한국어 교육자료 정리용 위키

• 📎 외국인을 위한 생활 안내 중심 위키