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Kim Jongwon

Resume

Kim Jongwon Cloud Infrastructure · DevOps Projects

Aegis-Pi Risk Twin의 Data/Dashboard VPC Terraform과 FastAPI·React 관제 화면을 구현했습니다.

2인 GCP 노동법 RAG 프로젝트 LawMainRoad에서 After 전체와 데이터 전처리·migration을 담당했고, Kubernetes·Terraform·GitOps 개인 프로젝트 3개를 수행했습니다.

MSP 최종 프로젝트 발표 최우수팀 · 팀 수상

Profile

실행 단위 분리, 네트워크 경계 설계, CI/CD와 GitOps의 책임 분리 같은 설계 결정을 개인 프로젝트와 개인 구현 저장소(dashboard_vpc)에서 직접 내렸습니다.

각 결정은 단계별 checkpoint로 검증했고, GitHub 저장소, 아키텍처 문서, 실행 화면으로 구현 범위와 검증 결과를 제시합니다.

Skills

AWS Data / Dashboard Plane

IoT Core, S3/Lambda, DynamoDB, ECS Fargate, FastAPI, React

DynamoDB table/IAM · Streams→Redis notifier · FastAPI/React (dashboard_vpc 개인 구현)

AWS / Network

AWS VPC, CloudFront, WAF, ALB, EKS, Aurora, OpenVPN

MAIN/MGMT/SERVICE VPC · static/dynamic/admin/service paths · 8 post-apply checkpoints

Kubernetes / Batch

Kubernetes Jobs, Python/Flask, MySQL, Prometheus/Grafana

1 backtest = 1 Job · run_id tracing across Web log, Worker log, MySQL

GCP / GitOps

GitHub Actions, OIDC/WIF, Artifact Registry, Argo CD, GKE

Actions image push · Argo CD sync · rollout 2/2 · Ingress HTTP 200 검증

Terraform / IaC

Terraform, S3 backend, modules, dev/prod roots

4 modules · dev/prod roots · module output → input chaining

Backend / AI Workflow

Python, FastAPI, Flask, SQLAlchemy, MySQL/PostgreSQL

LawMainRoad: After·전처리/split·pgvector retrieval·grounded answer·문서 초안·SCN-004 frontend/QA

Recognition

  • Aegis-Pi Risk Twin: MSP 최종 프로젝트 발표 최우수팀 (팀 수상, 2026.06.29)
  • Stock Backtesting Platform: MSP 과정 개인 프로젝트 우수상 (2026.03)
  • Face-Tracking Robot Arm: 인천대학교 정보기술대학장 장려상, 4인 팀장/제어 통합
  • Hearing-Assist Headset Prototype: 창업경진대회 수상 및 전시

Projects

AWS / IoT observability

Aegis-Pi Risk Twin

MSP 최종 팀 프로젝트 · 2026 · 최우수팀 (팀 수상) · 개인 구현 코드 (dashboard_vpc)

  • Data/Dashboard VPC Terraform, DynamoDB Streams→Redis notifier, ECS Fargate FastAPI·React dashboard를 구현했습니다.
  • 3개 공장 24시간 조회의 cascade 504를 최신 상태 조회 contention과 장기 pagination fan-out으로 분리하고, 1시간 raw·6/12/24시간 GRAPH#5M 조회 계약과 chart fallback을 구현했습니다.
  • DataProcessor·GraphAggregator5m·RiskAlertDispatcher(Slack)는 팀 통합 범위로 구분하고 S3·DynamoDB·IoT 계약을 맞췄습니다.
  • EKS/Argo CD 중심 control·management path와 사용자 read path를 VPC 경계로 분리하는 설계는 팀과 함께 결정했습니다.

Kubernetes batch 실행

Kubernetes-based Stock Backtesting Platform

개인 프로젝트 · 우수상 · 2026.02.02 - 2026.03.12 · E2E 실행 문서

  • Flask Web 요청을 Kubernetes Job 실행 단위로 분리해 긴 계산을 웹 요청 처리 경로 밖에서 수행했습니다.
  • run_id로 Web log, Worker log, MySQL 결과 레코드를 묶어 요청별 상태와 결과를 추적했습니다.
  • GitHub Actions, GHCR, Argo CD, ServiceMonitor로 image delivery, 배포 상태, 관측 지표를 구성했습니다.

GCP / RAG product workflow

LawMainRoad

2인 팀 · After 단계 담당 · 2026 · 역할 분담·구현 근거

  • After 단계 전체와 법령 데이터 전처리·split을 담당했고, 팀원은 계약 전 위험을 다루는 Before 단계를 맡았습니다.
  • 1,722개 법령 chunk 기반 pgvector retrieval, grounded answer·citation 검증, SCN-004 문서 초안 API와 Next.js 4-route 화면을 구현했습니다.
  • 2026-04-20의 60문항 run에서 PASS 44 / PARTIAL 16 / FAIL 0, expected-point coverage 135/153, citation grounding 위반 0을 기록했습니다.
  • 공개 merged PR에서 Terraform Cloud Run·Cloud SQL·GCS·IAM, GitHub Actions WIF·rollback, log-based metric·alert migration 범위를 확인할 수 있습니다.

AWS network design

AWS Multi-VPC 3-Tier Infrastructure with Terraform

인프라 설계 프로젝트 · Terraform root/module · 2026.03.25 - 2026.04.06 · After Apply 문서

  • MAIN/MGMT/SERVICE 3개 VPC로 사용자 트래픽, 관리자 접근, service workload를 분리했습니다.
  • Terraform root module에서 CloudFront, WAF/ALB, EC2 Nginx, EKS, Aurora, OpenVPN 호출 관계를 관리했습니다.
  • NS, ACM, kubeconfig, ECR, curl 등 8개 post-apply checkpoint를 순서대로 검증했습니다.

GKE GitOps delivery

GCP GKE GitOps Pipeline

배포 경로 구현 · Terraform/GitOps · 2026.04.10 - 2026.04.20 · 배포 결과 문서

  • Terraform으로 GKE, VPC/Subnet, Artifact Registry, GitHub WIF prerequisite를 구성했습니다.
  • GitHub Actions는 image push까지 수행하고, Argo CD가 manifest sync를 담당하도록 배포 권한을 분리했습니다.
  • GKE node Ready, Argo CD Synced/Healthy, rollout 2/2, Ingress HTTP 200은 프로젝트 저장소 validation 기록으로 제시합니다.

Education Mission

Terraform 모듈 리팩터링 교육 미션

AWS Terraform Module Refactoring Mission - MSP 8기 교육 미션

MSP 8기 Terraform module 교육 미션 · 선택 심화 리팩터링 · Mission 구현 문서

  • MSP 8기 Terraform module 교육 미션의 선택 심화 작업에서 flat 구성을 module 구조로 리팩터링했습니다.
  • networking, secrets, messaging, cache 4개 module과 dev/prod root의 입력·출력 인터페이스를 정의했습니다.
  • module output → input chaining으로 terraform_remote_state 의존을 root module 내부 연결로 대체했습니다.

Undergraduate Research & Learning Materials

Research / Educational Content

RAG / LLM 질의응답 연구

인천대학교 임베디드소프트웨어설계 실험실 · 지도교수 강석훈 · 학부연구생 2024.04–2025.09

  • RTX 3080 10GB 제약에서 TinyLlama·QLoRA·4-bit 실험을 시작해, 교내 4× NVIDIA TITAN RTX 서버(24GB/GPU, 총 설치 VRAM 96GB)의 모델 서빙 API를 로컬 RAG 코드와 연동하고 PDF RAG·CoT/DQD-RAG로 확장했습니다.
  • HotpotQA 200문항에서 GPT-4o+GPT-4o-mini CoT-RAG는 문맥 F1 0.56·API 비용 $0.54, all GPT-4o는 0.54·$4.19를 기록했습니다. 2025년 당시 실험 기록 기준 약 87% 낮은 비용입니다.
  • 하위 질문 생성 → 단계별 검색 → 문맥 정제 구조를 구현하고 SQuAD·HotpotQA·Natural Questions 각 100문항에서 DQD-RAG·SimpleRAG·GPT-only를 normalized F1로 비교했습니다.
  • DQD-RAG는 SimpleRAG 대비 normalized F1 +0.092 / +0.329 / +0.050이었으나 NQ 절대 F1은 0.058로 낮아, 검색 누락·표현 불일치·생성 길이를 개선 과제로 분류했습니다.

Research / Educational Content

딥러닝 교육용 자료 제작

수업자료 형식의 PPT·NumPy 실습 노트북 · 실제 강의 이력과 구분

  • AI 입문자를 위해 DNN·RNN·LSTM·GRU의 순전파, 역전파, BPTT, 가중치 갱신을 공식 → 코드 → 출력 순서로 구성했습니다.
  • 2017–2021 시간대별 전력거래량을 사용해 과거 24시간 입력으로 다음 1시간을 예측하는 실습을 NumPy 중심으로 제작했습니다.

연구 산출물은 논문 형식 초안까지이며, 게재·학술 발표 또는 실제 강의 경력으로 표기하지 않습니다.

Education

인천대학교 임베디드시스템공학과

2026.08 학사 졸업 예정

메가존클라우드 MSP 솔루션 아키텍트 양성과정 8기

2025.12.29 - 2026.06.29 수료