본문으로 건너뛰기
InwooLeeme 아바타

InwooLeeme

문제를 풀고, 만들고, 기록합니다.

C++로 알고리즘 문제를 풀고, Next.js와 AI로 무언가를 만듭니다.
여기엔 그 과정에서 푼 문제와 새로 배운 것들을 남깁니다.

  • 알고리즘 문제 해결을 좋아하고, 그 사고방식을 웹/AI 도구 개발에 적용합니다.
  • Next.js 기반 서비스와 MCP/LLM 에이전트 프로젝트를 만들고 있습니다.
  • 성능 개선, 자동화, 지식 기록에 관심이 많습니다.
InwooLeeme solved.ac profile card

기술 스택

주력실전 사용탐색

Languages

C++주력TypeScript주력JavaScript실전 사용Python실전 사용Rust탐색

Frontend

React주력Next.js주력Tailwind CSS실전 사용MDX실전 사용lightweight-charts실전 사용Tauri탐색

Backend · AI

FastAPI실전 사용SQLite실전 사용LangChain.js실전 사용AutoGen탐색Google Gemini실전 사용

Data

Pandas탐색Polars탐색scikit-learn탐색

Tooling

Git실전 사용Vercel실전 사용

학력·활동

  1. 2026.07–현재

    SK SKALA

  2. 2024.03–2025.12

    전북대학교 알고리즘 동아리 ALPS

    매주 알고리즘 학습 및 문제 풀이, 코딩테스트 및 알고리즘 대회 대비

  3. 2019.03–2026.08

    전북대학교 소프트웨어공학과

수상 이력

  1. 2025

    한국정보기술학회 하계종합학술대회 대학생 논문경진대회

    우수논문상 · 「MCP 기반 PC용 개인 음성 비서 시스템 구축 방안」

    관련 프로젝트 글
  2. 2025

    ICPC 전북대학교 예선 경시대회

    금상 · 전년도에 이어 참가

  3. 2024

    ICPC 전북대학교 예선 경시대회

    금상 · 팀 기반 알고리즘 경시대회

  4. 2024

    전남대학교 소프트웨어중심대학 제7회 SW프로그래밍 경진대회(호남•제주권)

    장려상 · 알고리즘 문제 해결 역량을 평가받은 권역 대회

대회 참가 이력

  1. 2025

    UCPC 예선

    135th · 꾸준히 참가한 알고리즘 대회

  2. 2024

    UCPC 예선

    132nd · 팀 대회 경험 확장

  3. 2022

    UCPC 예선

    240th · 알고리즘 대회 참가 기록

알고리즘 대회 출제 및 운영

  1. 2026

    전북대학교 알고리즘 경진대회

    출제 · 운영 · 문제 조건, 예외 케이스, 채점 데이터, 대회 난이도 검토

  2. 2025

    전북대학교 알고리즘 경진대회

    출제 · 운영 · 문제 조건, 예외 케이스, 채점 데이터 검토

  3. 2024

    전북대학교 알고리즘 경진대회

    출제 · 운영 · 참가자가 풀 수 있는 난이도와 검증 가능한 풀이를 함께 고민

프로젝트

MCP Assistant 미리보기

MCP Assistant

2025–2026 · 캡스톤 → 개인 업그레이드

  • MCP 기반 PC 제어 에이전트 — 자연어 명령을 LLM이 해석해 실제 OS 조작 수행
  • 판단(Agent)과 실행(MCP 서버) 분리 — 서버는 다른 클라이언트에서도 재사용 가능
  • 프로그램 실행·URL/유튜브 재생·미디어 제어·폴더 열기를 mcp_servers.json 등록만으로 확장, 처리 과정은 SSE로 실시간 스트리밍
  • planner·executor·selector 3단계에서 planner 단독 실행으로 단순화 — 순서가 고정된 구간에 매번 LLM을 물을 필요가 없다고 판단, 명령당 Gemini 호출 3회→1회 감소
  • McpPool 도입으로 서버 접속·도구 라우팅을 앱 기동 시 1회만 수행하도록 캐싱
  • 도구 응답이 대화 기록에 누적돼 다음 계획에 지시처럼 오인될 수 있음을 확인, planner 프롬프트에 프롬프트 인젝션 방어 추가
  • Tauri + PyInstaller 데스크톱 패키징, 사이드바 기반 대화 기억 기능 추가
Next.jsTypeScriptTauriRustFastAPIPythonAutoGenGoogle Geminiyt-dlp
NASDAQ 주가 데이터 시각화 미리보기

NASDAQ 주가 데이터 시각화

2024–2026 · 팀 프로젝트

  • 나스닥 일봉 11,125개를 캔들스틱으로 시각화하는 웹 서비스 — 데이터베이스 수업 실습으로 시작, React 기반 프론트엔드 담당
  • 데이터 절단 대신 gzip 압축을 선택 — 핵심 기능을 유지하면서 API 응답 1.99MB→263KB, 응답 시간 약 2초→0.15~0.49초로 개선
  • 서버리스 콜드 스타트가 남는 메모리 캐시 대신 CDN 엣지 캐싱을 선택, 첫 요청 이후 백엔드를 거치지 않도록 구성
  • ApexCharts는 캔들마다 SVG 엘리먼트를 생성해 1만 개 이상에서 구조적으로 느림 → 캔버스 기반 lightweight-charts로 교체, JS 번들 183KB→99KB(gzip) 동반 감소
  • 코사인·피어슨 유사도로 기준 구간과 닮은 과거 구간을 찾는 패턴 분석 추가
  • 백엔드를 API 전용으로 분리하고 프론트엔드를 Vercel에 배포
ReactJavaScriptlightweight-chartsFastAPISQLiteVercel

개발자 소득 분석 파이프라인

2026 · 6인 팀 프로젝트

  • Stack Overflow 2024 개발자 설문 원본 65,437건을 전처리해 17,535건으로 "AI 도구에 우호적인 개발자는 연봉이 다른가"를 분석한 재현 가능한 End-to-End 파이프라인
  • AI 우호 그룹의 평균 연봉이 그 외 그룹보다 $7,103 낮았으며, Welch's t-test에서는 유의했지만 Cohen's d는 -0.114로 효과크기가 작음을 함께 제시
  • 국가·경력·직군·학력·조직 규모·근무 형태·연령을 포함한 RidgeCV 확장 모델로 테스트 R²를 0.5563에서 0.5920으로 개선하고 인과관계로 단정할 수 없는 한계 명시
  • Pandas·Polars의 로딩·필터·집계 성능을 비교하고 shape와 관심 컬럼 결측치 집계의 일치를 확인했으며, 전처리부터 마크다운 리포트 생성까지 0~8단계 모듈로 자동화
  • 국가·경력·직군·AI 태도 필터와 KPI·Plotly 차트를 제공하는 Dash 대시보드를 구축하고 Docker Compose·Gunicorn 실행 환경 구성
PythonPandasPolarsNumPySciPyscikit-learnSeabornMatplotlibPlotly DashpytestRuffDockerGunicorn

AI 포트폴리오 챗봇

2026

  • 포트폴리오를 대화형으로 소개하는 RAG 챗봇 (LangChain.js + Google Gemini)
  • 포트폴리오 내용을 벡터로 사전 저장하고, 질문과 관련된 부분을 검색해 답변 생성
  • 이전 대화를 기억해 후속 질문의 맥락 유지, 답변 스트리밍 및 근거 출처 표시
  • 질문거리가 없을 때를 위한 추천 질문 제공
  • 다른 사이트에 임베드 가능한 first-party 로더로 구현 — 사이트 전역 플로팅 버튼으로 모달 오픈
  • 부모 페이지의 다크/라이트 테마를 postMessage로 수신해 새로고침 없이 실시간 동기화
Next.jsReactTypeScriptTailwind CSSLangChain.jsGoogle Gemini
개인 알고리즘·기술 블로그 미리보기

개인 알고리즘·기술 블로그

2025–현재

  • Next.js + MDX 기반 알고리즘·개발 블로그 구축
  • Lighthouse 모바일 Performance 74→95점 개선 (LCP 12.2초→2.9초, 전송량 1.95MB→361KB)
  • 캔버스 애니메이션을 병목으로 오진했으나 실제 트레이스 측정으로 전역 폰트 preload가 원인임을 확인해 수정
  • 다크모드·스크롤 등장·페이지 전환 인터랙션 적용
  • Vercel 정적 호스팅
Next.jsReactTypeScriptTailwind CSSMDX

작업 방식

문제를 작게 쪼개고 검증합니다

느리다, 불편하다 같은 감각적인 문제를 응답 크기, 호출 횟수, 렌더링 방식처럼 확인 가능한 단위로 나눕니다.

알고리즘식 사고를 구현에 가져옵니다

조건과 예외를 먼저 정리하고, 자료구조나 캐싱처럼 문제의 병목을 줄이는 선택지를 찾는 편입니다.

만든 과정을 글로 남깁니다

완성된 결과만 남기기보다 왜 바꿨는지, 무엇이 실패했는지, 다음에 무엇을 고칠지까지 기록하려고 합니다.

자격증

  1. 2026.03.06

    데이터분석 준전문가 ADsP

    Advanced Data Analytics Semi-Professional · 한국데이터산업진흥원

  2. 2025.12.24

    정보처리기사

    한국산업인력공단

  3. 2025.10.31

    한국사능력검정시험 1급

    Korean History Proficiency Test (Advanced Level, Grade 1) · 국사편찬위원회

포트폴리오 챗봇과 대화하기