AI 기능을 실제 서비스 흐름에 연결하는 역할과 구현 근거를 보여 주는 개인 포트폴리오 기록입니다. 대표 사례인 KT 에이블스쿨 AI 트랙 FOWOCO 빅프로젝트에서 맡은 설계와 구현 범위를 중심으로 정리합니다.
한눈에 보기
- 문제와 목표: 여러 업무와 부족한 정보를 함께 다루는 외국인 근로자 HR 행정 지원 흐름에서, 요청에 따라 다음 작업을 판단하고 연결하는 AI 서비스 흐름을 구성했습니다.
- 맡은 역할: LangGraph Supervisor Graph·Shared State·조건별 Workflow 라우팅과 FastAPI AI Serving API를 담당했습니다.
- 확인 범위: 2026-06-29~2026-08-26에 진행한 8인 교육 과정 팀 프로젝트이며, 공개 기록에는 확인 가능한 역할·설계 판단·검증 범위만 남깁니다.
배경
포트폴리오의 첫 화면에서 자동화나 서버 운영 자체보다, 어떤 문제를 맡았고 어떤 판단과 결과가 남았는지를 먼저 전달할 필요가 있었다. 그래서 전체 이력을 나열하기보다 FOWOCO 사례를 중심으로 두고, 관련 상용 개발 경험과 상품 리뷰 분석 Multi-Agent 사례를 보조 근거로 연결했다.
기간과 역할
- 포트폴리오 운영 확인: 2026-09-29
- 대표 사례: KT 에이블스쿨 AI 트랙 FOWOCO 빅프로젝트
- 수행 기간과 형태: 2026-06-29~2026-08-26, 8인 교육 과정 팀 프로젝트
- 담당: LangGraph Supervisor Graph·Shared State·조건별 Workflow 라우팅, FastAPI AI Serving API
과정
FOWOCO는 여러 업무와 부족한 정보를 함께 다루는 외국인 근로자 HR 행정 지원 흐름을 대상으로 했다. 요청 분석 뒤 필요한 정보를 보완하고, Shared State를 바탕으로 Supervisor가 다음 작업을 분기하도록 구성했다. 공개 자료에는 본인이 구현한 부분과 팀 전체 모듈을 구분하고, 문서 상태 분기·모듈 fallback·모델 정보·문서 입력값은 공개 코드 근거와 함께 확인하는 방식으로 정리했다.
결과와 확인
https://iwhya.kr에서 포트폴리오를 제공한다.- 2026-09-29에 공개 주소의 HTTP 200 응답과 NAS 웹 서버의 active 상태를 확인했다.
- 공개 원고에는 FOWOCO의 역할·설계 판단·검증·한계를 담고, 개인 원본 자료와 내부 운영 정보는 분리한다.
한계와 다음 기록
FOWOCO는 교육 과정의 팀 프로젝트이며 상용 AI 실무 경력으로 표현하지 않는다. 정량 성능이나 운영 성과는 검증 가능한 근거가 생기기 전에는 덧붙이지 않는다. 이후에는 프로젝트에서 실제로 바뀐 점과 검증 근거가 생길 때만 이 기록을 갱신한다.