고영민

Problem Solver · AI Forward Deployed Engineer

사업과 현장의 문제를 찾아, 기술로 해결합니다.

5년차 엔지니어 · 총 경력 4년 3개월

2003년생 · +82 10-6851-0661

ymkoh.dev@gmail.com · github.com/0minKoh · 웹 이력서

고영민 프로필 사진

소개

Summary

기술을 바탕으로 사업과 현장의 문제를 풀어가는 고영민입니다. 모호한 요구에서 해결할 문제를 찾고, 기획·개발·운영을 연결하며 측정 가능한 데이터를 바탕으로 다음 방향을 결정해왔습니다. MAU 10만 명 규모의 플랫폼 개발·운영과 월 3,000건의 문의·상담을 지원하는 CS 자동화를 경험했으며, 일평균 CS 처리시간을 83% 단축했습니다.

‘누구나 기술의 혜택을 누릴 수 있도록’이라는 방향 아래, 8,000명 이상의 수강생을 대상으로 한 AI 교육과 도서 집필로 활동을 넓히고 있습니다. 정규직 근무와 학업을 병행하며 한양대학교 서울캠퍼스 경영학부를 평점 4.45/4.5로 조기·학부 수석 졸업했습니다.

VISION

누구나 기술의 혜택을 누릴 수 있도록.

일하는 원칙 · 가장 작은 가치부터 끝까지

  • 작은 고객 가치부터 검증합니다. 사용자의 기존 업무와 도입 부담을 살피고, 핵심 가설을 먼저 확인합니다.
  • 측정으로 기술을 선택합니다. 실제 환경의 품질·속도·메모리·비용을 비교해 제품 제약에 맞는 구성을 결정합니다.
  • 구현 이후의 판단까지 책임집니다. 설계·개발·배포·운영을 맡고, 기술 성능과 사용자 반응을 구분해 개선·채택·보류를 판단합니다.

경력

수파자 · Full-Stack Engineer (App, Web, AI)

2022.06 - 현재 · 4년 3개월 · 정규직

사업·운영 담당자와 협업하며 담당 영역을 Web → App → DX(Digital Transformation, 디지털 전환)/AX(AI Transformation, AI 전환) → AI Application → Native & Edge AI로 확장했습니다. 담당한 프로젝트는 기술적 의사결정부터 설계, 개발, 배포, 운영까지 End-to-End로 수행했습니다.

소방 히어로 멤버십 · 하나의 핵심 혜택에서 복지 플랫폼으로

플랫폼 개발 인수인계 · 외부 인증 API는 별도 담당

역할: 보유 자산 정의·초기 검증안 제안·설계부터 운영까지 개발 담당

  • 문제·목표
    • 사회공헌 사업 레퍼런스·소방청과의 관계·기존 플랫폼 기술을 보유 자산으로 정의했습니다. 복지 플랫폼 일원화 요구에도 가입 의무화는 불가능해, 자발적 가입을 이끌 혜택 검증을 우선했습니다.
  • 판단·실행
    • 소방관 인증과 혜택 하나로 시작하는 PoC(Proof of Concept, 핵심 가설의 실현 가능성 검증)를 제안했습니다. 임원의 네트워크를 활용해 쿠팡 와우 멤버십을 첫 혜택으로 삼고, 지원·장학사업 등은 후순위로 뒀습니다.
    • 초기에는 여러 OCR(Optical Character Recognition, 이미지 문자 인식) 엔진으로 공무원증을 내부 처리하는 지연 인증을 운영했습니다. 이후 PaddleOCR·사본 사용 방지·예외 처리를 고도화하고, 추론 서버를 Django와 분리해 자원·장애를 격리했습니다.
    • 오픈·소방청 홍보 후 3일 만에 가입·인증 신청 1만 명을 내부 DB에서 확인하고 확장 근거로 삼았습니다. 지원사업 신청·제휴 기능과 SwiftUI·Kotlin 기반 WebView 앱으로 확장했습니다.
  • 결과·검증
    • 플랫폼은 인증 회원 10만+·후원사 100개+·MAU 10만 명 규모로 성장했습니다. 가족 혜택 확장 단계에서 Voice AI로 업무 비중을 옮기며 플랫폼 개발을 인수인계했고, 외부 인증 API는 계속 담당합니다.

소방관 인증 API · 50개사 이상에 연결한 소방관 인증

운영·협업 지속 중

역할: 제휴사 인증 연동 협업·토큰 및 호출 한도 관리·트래픽 운영

  • 문제·목표
    • 제휴사 앱에서도 소방관 인증을 활용할 수 있도록 멤버십의 인증 기능을 외부 서비스에 연결했습니다.
  • 판단·실행
    • 삼성전자·LG전자·롯데카드·올리브영·NH농협카드·다이나핏 등과 OAuth 2.0(접근 권한 위임 표준) 기반 소셜 로그인·소방관 인증 API 연동을 협업했습니다.
    • 제휴사별 인증 토큰을 관리하고 CI(Connecting Information, 연계정보)·DI(Duplication Information, 중복가입확인정보)를 인증 연동에 활용했습니다.
    • 제휴사 예상 트래픽에 따른 호출 한도를 사전에 계약에 반영하고, Rate Limit(일정 시간 내 요청량 제한)을 초과하면 HTTP 429(Too Many Requests, 요청량 초과)로 제한했습니다.
    • 제휴사 증가에 따른 과도한 증설을 피하고 비용 효율을 고려해, 서버별 상태에 따라 요청을 배분하는 동적 로드밸런싱을 운영했습니다.
  • 결과·검증
    • 50개사 이상이 도입한 인증 시스템으로 확장했습니다. 멤버십 플랫폼 개발 인수인계 이후에도 외부 인증 API 관련 업무와 협업은 이어가고 있습니다.

Voice AI · 원천 기술에서 부모 목소리 동화의 수요 검증으로

외부 API 활용 중

역할: 음성 엔진 개발·동화 PoC 제안·외부 API 품질 평가 및 선정

  • 문제·목표
    • 회사의 TTS(Text-to-Speech, 텍스트를 음성으로 합성) 원천 기술 확보 요구를 수행한 뒤, 1년간 엔진 고도화와 제품 실험을 이어갔습니다. 목소리 알람·부모 목소리 동화·최애와의 감정 대화 등 활용처를 탐색했습니다.
  • 판단·실행
    • 모델 미세조정에서 VoxCPM2·nano_vllm 최적화로 접근을 전환했습니다. 문장 청킹·병렬 합성과 Silero VAD·WebRTC 기반 실시간 음성 처리로 TTFA(Time to First Audio, 요청부터 첫 음성 전달까지의 시간) 약 0.8~1.1초를 확보했습니다.
    • 생성 음성의 전사·음질·코사인 유사도를 평가해 최상위 후보를 제공했습니다. 이후 소방 히어로 멤버십에서 부모 목소리 동화를 비동기로 제공하는 PoC를 직접 제안했습니다.
  • 결과·검증
    • 2026년 7월, 1주일 만에 1,400명 이상 신청으로 초기 수요를 확인했습니다. GPU 비용·수익성 문제로 임원진이 외부 API 탐색을 결정한 뒤, 오디오북 문장의 WER(Word Error Rate, 단어 오류율)·CER(Character Error Rate, 문자 오류율)·SIM(Similarity, 유사도)을 평가해 비교 후보 중 품질이 가장 좋았던 Cartesia를 선정했습니다. 현재 외부 API를 사용합니다.

AX · 문의·상담 처리시간을 줄이는 CS 자동화

구축 완료

역할: 상담 솔루션 개발·이해관계자 피드백 기반 전환안 제안·내부 자동화 구현

  • 문제·목표
    • 채널톡과 유사한 상담 솔루션을 개발했지만, 이해관계자와의 소통에서 고객·담당자의 적응 부담을 피드백받았습니다. 새 채널 도입보다 기존 업무 안에서 교육·적응 비용을 줄이는 방향으로 전환했습니다.
  • 판단·실행
    • 고객에게 별도 화면을 노출하지 않는 백그라운드 Computer Use(앱 조작 기반 업무 수행)·Accessibility API(앱 UI 요소 접근·제어 인터페이스)를 활용해 카카오톡 알림톡 초안 생성과 예약 발송을 제안했습니다.
    • 내부 macOS 앱에서 고객 정보 조회와 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색한 사내 문서를 답변 근거로 제공)를 연결했습니다. 검색 결과 평가·재검색과 도구 오류 복구를 구현하고, 담당자의 최종 승인 권한을 유지했습니다.
    • 도구별 자동 실행·승인 후 실행을 구분하고, 비동기 Context Compaction(대화 요약을 통한 컨텍스트 압축)을 가용 메모리에 맞춰 병렬·지연·동기 방식으로 실행하도록 설계했습니다.
  • 결과·검증
    • 조회·분류·답변 초안을 자동화해 일평균 처리시간을 180분 → 30분으로 단축하고 월 3,000건을 지원했습니다. 기존 채널과 담당자의 판단을 유지하면서 반복 업무를 줄였습니다.

주요 경험

창업 · 학습 환경의 격차를 줄이는 첫 가설

부스트캠퍼스 · 학습 공간의 제약을 넘는 온라인 독서실

종료

2021.06 - 2022.05 · CEO · 3-4명 팀

  • 문제·목표
    • 코로나19 시기의 학습 격차에 주목해, 대학생 멘토가 학생의 학습을 관리하는 온라인 독서실을 기획했습니다. 학습 환경을 개선하면 성과에 영향을 줄 수 있다는 가설로 출발했습니다.
  • 판단·실행
    • 자체 제품 개발에 시간과 지원금을 소진했지만 핵심 학습 관리 기능을 완성하지 못했습니다. 이후 게더타운과 수기 학습 관리로 대체 운영을 시도했습니다.
  • 결과·검증
    • 충분한 고객 유입과 지속 이용을 확보하지 못해 종료했습니다. 개발·고객 확보·운영 전반의 실행 역량 부족을 확인하고, 지원사업의 인정과 실제 고객 검증은 다르다는 점을 배웠습니다. 이후 작은 고객 가치를 먼저 검증하는 방식을 지향했습니다.
  • 외부 인정
    • 2022 예비창업패키지, 2021 생애최초 창업지원, 2021 한양대학교 & 성동 캠퍼스타운 창업지원에 선정되었습니다.
    • 2021 HUBS 창업경진대회 최우수상, 2021 한양대학교 & 코맥스 창업경진대회 우수상을 수상했습니다.

교육·출판 · 기술을 실제로 활용할 수 있도록

강의와 집필 · 기술 활용의 장벽을 실행 가능한 방법으로

활동 중

  • 활동
    • 학습 시간 부족·개발 진입 장벽·AI 이용 비용과 보안 부담에 주목해, 일·학업·제품 개발에서 쌓은 경험을 따라 할 수 있는 강의와 도서로 정리하고 있습니다.
    • 도구의 기능 소개보다 공부와 제품 구현의 전체 과정을 안내합니다. 무료 강의와 로컬 AI 활용법을 제공해 학습·활용 비용의 장벽도 낮추고 있습니다.
  • 교육
  • 출판
    • 강의로 확인한 AI 학습·개발 콘텐츠 수요가 제이펍(Jpub) 등 출판사의 집필 제안으로 이어졌습니다. 공부법은 대학생·자격증 학습 도서로, 온디바이스 바이브코딩은 Codex 활용 도서로 확장하고 있습니다.
    • 《A+를 부르는 요즘 대학생의 AI 공부법》 · 제이펍 · 2026.08 출간
      제미나이·제미나이 노트북·퍼플렉시티·안티그래비티 등으로 수업 정리부터 시험·과제·발표까지 이어지는 AI 학습 루틴을 안내합니다. 교보문고·예스24·알라딘 등 주요 서점에서 판매 중입니다.
    • 《OpenAI Codex 바이브코딩》 · 제이펍 · 집필 중 · 2026.08 계약
      ChatGPT 데스크톱 앱의 Chat Mode·Work Mode·Codex Mode를 활용한 AI 협업과 바이브코딩을 다룹니다.
    • 《AI 활용 자격증 공부법》 · 시대고시기획 · 집필 중 · 2026.06 계약
      Gemini Notebook(구 NotebookLM)과 Gemini·Gem을 활용한 자격증 시험 준비와 학습법을 안내합니다.

개인 프로젝트 · 새로운 접근 가능성을 검증하다

이음 · 모호한 요구에서 업무 병목을 찾아 현장형 AX로

진행 중 · 2개 기업 실사용 중

역할: 강진 지역 5개 기업의 업무 분석·문제 정의·AX 컨설팅 및 개발

  • 문제·목표
    • 디지털 활용에 익숙하지 않은 기업 대표들의 모호한 요청을 구체화했습니다. 현재 업무를 단계별로 정리하고 병목과 숨은 니즈를 찾아, 해결할 문제를 직접 제시했습니다.
  • 판단·실행
    • 반석대군농장: 메일·외부 발주 사이트의 주문서 수집부터 정산정보 취합까지 연결했습니다. 정시 수집·누락 작업 보충과 Windows 실행 패키지로 반복 확인 및 설치·실행 부담을 줄이는 도구를 개발했습니다.
    • 느린건조: 기존 HWP/HWPX 신청서 양식을 유지하면서 기업 공통정보를 재사용하고, 담당자가 AI 수정안을 확인·적용하는 문서 작성 도구를 개발했습니다.
  • 현장 적용
    • 느린건조·반석대군농장에서 실제 사용 중입니다. 업무시간 절감 효과는 아직 정량 측정 전이며, 현장 적용과 고도화를 이어가고 있습니다.

Action Chain + Agent Marketplace · AI와 한 번 해결한 일을 반복 없이 재사용하다

개발 중

  • 문제·접근
    • AI가 이미 해결한 작업도 매번 다시 계획하고 수행하는 비효율을 경험했습니다. 성공한 작업 방식을 저장해 다음에는 필요한 판단만 거쳐 재사용하는 도구를 개발하고 있습니다.
  • 검증
    • 반복 작업 벤치마크에서 결과의 정확성을 유지하면서 평균 토큰 사용량 74%, 실행시간 72%를 줄였습니다. 벤치마크
  • 확장
    • 한양대학교 임보람 교수 Lab과 협업하며, 자신의 업무 노하우를 다른 사람도 쉽게 활용할 수 있는 마켓플레이스로 확장하고 있습니다.

AI 모의신검 · 복잡한 신체검사규칙을 개인 맞춤 안내로

종료

  • 문제·접근
    • 직접 겪은 병역 신체검사 정보 탐색의 어려움에서 출발해, 복잡한 규정을 개인 상황에 맞는 안내로 바꾸는 서비스를 개발했습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색한 원문을 답변 근거로 제공하는 방식)를 적용하고 검색 결과 평가·재검색으로 관련 규정을 탐색했습니다.
  • 실행·반응
    • 디시인사이드 군 관련 갤러리에 직접 소개해 초기 사용자를 확보했습니다. 서비스는 일평균 조회수 1,000회, 일 최대 조회수 4,000회를 기록했습니다.
  • 종료 판단
    • 병역면탈 조장 정보에 대한 규제 강화를 계기로, 개인별 신체검사 안내가 악용될 가능성과 법적 위험을 고려해 서비스를 종료했습니다.

학력

한양대학교 서울캠퍼스 경영대학 경영학부 · 경영학사

2021.02 - 2025.08 · GPA 4.45/4.5 · 7학기 조기졸업 · 학부 수석 졸업

  • 2022년 하반기부터 주 40시간 이상 정규직 근무와 학업을 병행했습니다.
  • AI를 학습 과정에 적용해 5개 학기 연속 평점 4.5/4.5를 기록하고, 검증한 학습법을 강의와 도서로 확장했습니다.
  • ADsP(데이터분석 준전문가), 한국데이터산업진흥원

스킬

  • Backend: Python, Django, Django REST Framework, FastAPI, Celery, Gunicorn, REST API, OAuth 2.0
  • Architecture: MSA
  • Vibe Coding: Codex, Claude, Antigravity
  • Mobile: Swift, SwiftUI, Kotlin
  • Frontend: HTML5, CSS3, Bootstrap, JavaScript, TypeScript, jQuery
  • Data & Messaging: PostgreSQL, MySQL, Redis, Kafka
  • AI & Realtime: PaddleOCR, LLM(Large Language Model), RAG(Retrieval-Augmented Generation), Vector DB, vLLM, VoxCPM2, qwen3-tts, TTS(Text-to-Speech), VAD(Voice Activity Detection), WebRTC, On-device LLM, Quantization
  • Reliability & Performance: Rate Limiting, Idempotency, Caching, Async Queue, Backpressure, Circuit Breaker, Graceful Shutdown, P50·P95 Latency Profiling
  • Cloud & DevOps: AWS(Amazon Web Services), GCP(Google Cloud Platform), Docker, Nginx, GoCD, Git
  • Observability & Testing: Structured Logging, Request Tracing, Metrics·Alerting, Unit·Integration·Load Test
  • Automation: BeautifulSoup, Selenium, SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), Google Workspace API, Slack API, Computer Use