SUNWOO LEE

연결하는 사람,
이선우입니다.

215개 고객사의 서로 다른 시스템을 하나로 잇는 엔터프라이즈 연동 백엔드

"Resilience matters in success."

성공을 결정짓는 핵심은 결국 회복탄력성이다.

— Jensen Huang, NVIDIA

내 방식은 일단 부딪히고, 실패에서 다시 일어나는 것. 앱 30개도, AI 정보 채널도, 자동화 서비스도 그렇게 시작됐다.

HISTORY

걸어온 길

  1. 어린 시절

    첫 자동화

    Visual Basic으로 친구들의 싸이월드 방문자 수를 늘려주는 프로그램을, AutoHotKey로 게임 매크로를 만들며 놀았다. 만든 것으로 누군가를 돕는 재미 — 그게 시작이었다.

  2. 2016

    에너지자원공학과 입학

    강원대. 코드와 무관한 출발점.

  3. 2021

    졸업, 그리고 방향 전환 결심

    노인 복지관 카페의 복잡한 주문·결제 과정을 매크로 한 번의 클릭으로 바꿔드렸다. 코드로 현실의 문제를 고칠 수 있다는 걸 몸으로 배웠고, 방향을 정했다.

  4. 2022.02–07

    Java 백엔드 교육과정

    비전공에서 개발자로, 6개월의 몰입.

  5. 2022.08–09

    DevCamp 1기 최우수상 (1위)

    Java의 정석 남궁성 DevCamp — 팀 프로젝트 1위, 상금 300만원.

  6. 2023.06

    넷앤드 입사 — 엔터프라이즈 연동의 세계

    접근통제 솔루션 HIWARE, 고객사마다 다른 시스템을 잇는 일.

  7. 2024

    연동의 폭이 커지다

    인사·알림·SSO — 금융·대기업 고객사 확장. 팀의 환경도 함께 바꿨다 (SVN→Git · JDK 8→21).

  8. 2025

    AI를 업무에 심다

    사내 AI TF — 이슈 분류·영향도 분석 자동화 파이프라인 주도. 팀에 TDD를 도입·교육하며 함께 성장했다.

  9. 2026

    Cloud · 오픈소스 · 그리고 다음

    AWS SAA 취득, K8s 접근통제 참여, 오픈소스 2종 공개, CKA 준비.

NUMBERS

숫자로 보는 지금

"의지를 믿지 말고, 환경을 만드세요."

노력보다는 환경을

— 이동욱, 인프런 CTO

내 해석은 사람이다. DevCamp에서 만난 이들과 지금도 함께 여행하고, 서로를 성장시킨다. 좋은 사람들 곁이 최고의 환경이니까.

INTERESTS

세 갈래의 관심사

AI Native

2024년, 반복되는 이슈 분석에 지쳐 AI를 업무에 심기 시작했다.

  • 2.5만 건 이슈를 대상으로 자동 분류 → RAG 영향도 분석 → 코드 수정안 생성까지 이어지는 사내 자동화 파이프라인 주도
  • RAG 기반 사내 기술지원 챗봇, 고객사별 NotebookLM 챗봇 CLI 구축
  • 일상 도구로서의 AI — 출퇴근 지하철에서도 폰으로 집 맥미니에 접속해 코딩한다
  • AI 에이전트가 사내 업무를 자율 처리하는 파이프라인(하네스)을 고도화하고, 팀에 TDD를 도입·교육했다
  • AI 정보 채널을 운영하며 최신 소식을 좇고, 사내 AI TF에 공유한다

이 페이지도 Claude와 함께 만들었다.

Cloud Native

손으로 먼저 만들고, 자격증으로 다졌다.

  1. AWS Bedrock 사용량 모니터링 파이프라인 구축 — Kinesis · S3 · Glue · Athena
  2. AWS SAA 취득 (2026.04)
  3. CKA 응시 준비 (2026.08)
  4. 사내 EKS 접근통제 개발 참여
  5. Keycloak OIDC 인증 PoC 진행 중

AWS Summit Seoul 4년 연속 참석 (2023–2026)

Quantum Native

아직은 관객이다. 하지만 가장 앞줄의 관객이고 싶다.

올해, 양자 컴퓨팅 컨퍼런스의 객석에 두 번 앉았다. 다음 패러다임이 오기 전에, 미리 그 문법을 익혀두고 싶어서다.

  • Quantum Korea 2026
  • 「양자 기술의 최신 동향」 강연 — 정연욱 교수 (성균관대 양자정보공학과) · 2026.06.25

그 밖의 객석 — 스마트테크 코리아 2026 (2026.06.12) · 유스콘 2025 (2025.12.27) · DevFest Songdo 2023 (2023.12.10)

LIVE BOARD

살아있는 기록

전환 후 3년, 코딩에 대한 몰입은 갈수록 깊어지고 있다. AI 시대는 그 속도를 한 단계 더 끌어올렸다. 말 대신 기록으로 증명한다: 컨퍼런스의 객석, 매일의 잔디, 그리고 토큰 사용량.

최근 1년 커밋 활동

수집 중

누적 코딩 시간

2022.03부터 · WakaTime 측정

수집 중

누적 토큰

2026년부터 · 하루 평균 약 1억 토큰

NOW — 2026.07

지금 하고 있는 것

PROJECTS

만들고 있는 것들

AiIssueTriage

이슈 자동 분류·RAG 영향도 분석 파이프라인

  • Python
  • FastAPI
  • pgvector
GitHub ↗

KubeAccessBroker

K8s 접근권한 브로커(단기 토큰·RBAC·감사)

  • Java
  • Spring Boot
  • fabric8
GitHub ↗

엔터프라이즈 AI 자동화 파이프라인

이슈→분석→코드 수정안→빌드 자동화 (사내)

배경화면 앱 30개

Flutter, 최대 DAU 3,000 · 템플릿·자동화로 새 앱 출시 준비까지 30분

CASE STUDY

엔터프라이즈 업그레이드를, AI 파이프라인으로

2.5만 건 이슈를 사람이 하나씩 분석·수정하던 업그레이드 작업을, 수집부터 코드 수정안·빌드 검증까지 자동화한 과정.

PROBLEM

버전 업그레이드마다 수천 건의 커스텀 이슈를 개발자가 직접 분류하고, 영향도를 파악하고, 코드를 고쳤다. 반복적이고 느리며, 사람마다 판단이 달랐다.

DESIGN DECISIONS

왜 룰이 아니라 RAG인가

키워드 룰은 새로운 이슈 유형에서 무너졌다. 과거 해결 사례를 의미 검색으로 주입(RAG)해야 영향도 판단이 실제 맥락을 따랐다.

왜 사람 검토 게이트를 두는가

LLM 출력을 자동 적용하지 않는다. dry-run diff로 보여주고 개발자가 라인 단위로 승인한 뒤에만 반영 — 자동화하되 통제는 사람에게.

왜 룰 폴백이 필요한가

LLM이 실패하거나 키가 없어도 파이프라인이 멈추면 안 된다. 룰 기반 폴백으로 끝까지 동작하도록 설계 (오픈소스 AiIssueTriage로 공개).

ARCHITECTURE
  1. 01수집Redmine 증분 · 30분
  2. 02분류pgvector 의미검색 · 15종
  3. 03RAG 분석과거 사례 주입 · risk 0–100
  4. 04검토·생성대시보드 · dry-run diff
  5. 05빌드·반영Docker/Maven · 코멘트 자동
RESULT

반복 분석을 자동화하고, 판단 기준을 코드로 고정했다. 사람은 최종 승인에만 개입한다. 이 경험을 팀에 TDD로 이식·교육하고, 에이전트 하네스로 계속 고도화 중이다.

PRINCIPLES

시스템을 만드는 기준

01

경계에 가드를 세운다

대량 데이터가 움직이는 구간에는 임계값·감소율 가드를 먼저 둔다. 사고는 로직보다 경계에서 난다.

02

다름은 설정으로 흡수한다

215개 고객사의 예외를 코드 분기가 아니라 공통 패턴과 설정으로 처리한다.

03

실패는 재처리 가능하게

실패를 숨기지 않는다. 유형별로 분리해 DLQ에 남기고, 언제든 같은 기준으로 복구한다.

04

자동화하되, 통제는 사람에게

AI가 코드를 제안해도 반영은 dry-run 검증과 사람의 승인을 거친다.

시스템의 신뢰는 정상 흐름이 아니라, 예외를 다루는 방식에서 결정된다.

더 깊은 이야기는 여기에

코드 밖에서는 주 4회 헬스, 격주 풋살. 끈기는 몸에서도 나온다.