나경원 @deco

Discord 환경에서 장기간 사용자와 상호작용하는 캐릭터 AI를 위해 대화 생성뿐 아니라 기억의 생성·검색·연결·평가·교정·관측까지 하나의 시스템으로 구축한 Stateful AI Agent 프로젝트. 실제 장기 운영 과정에서 축적되는 대규모 기억을 기반으로 캐릭터가 과거의 사용자·사건·관계와 자신의 경험을 지속적으로 활용할 수 있도록 설계했습니다.

• Persistent Long-term Memory — 대화·사용자 사실·관찰·일기·자기성찰 등 서로 다른 유형의 기억을 장기 저장하고 이후 대화에서 다시 검색할 수 있는 기억 계층 구축
• Autonomous Conversation Memory — 하루와 루나 사이에서 생성되는 자율대화를 별도의 기억 흐름으로 축적해 사용자 입력이 없는 상황에서도 캐릭터의 경험과 관계가 이어지도록 설계
• Graph-based Memory — 기억에서 인물·개념·사건을 추출하고 관계 그래프로 연결해 단순 벡터 유사도만으로는 찾기 어려운 연관 기억을 탐색
• Multi-channel Retrieval — semantic·temporal·entity 등 여러 검색 채널을 결합하고 기억의 유형과 상황에 따라 서로 다른 탐색 경로를 사용할 수 있도록 구성
• Memory Clustering — 임베딩 공간에서 관련 기억을 군집화하고 군집별 키워드·캐릭터·사용자·기억 유형·연관 군집을 분석해 장기 기억의 구조를 관측
• Recall Inspection — 실제 질문을 입력해 어떤 기억이 검색되는지 직접 재현하고 캐릭터별 검색 결과와 주변 문맥을 확인할 수 있는 회상 미리보기 도구 구현
• Memory Curator — 잘못 분류되거나 신뢰도가 낮은 기억을 사람이 검토하고 분류·출처·identity·disposition 등의 메타데이터를 교정하는 Human-in-the-loop 관리 도구 구축
• Human Gold Dataset — 실제 운영 기억을 사람이 직접 라벨링한 평가 데이터셋을 구축해 AI가 제안한 기억 분류와 검색 전략을 사람 기준 정답과 비교할 수 있도록 설계
• Trust Domain & Provenance — USER_DIRECT·MODEL_GENERATED·DISTILLED·UNKNOWN_LEGACY 등 기억의 생성 출처와 신뢰 영역을 구분하고 provenance를 유지해 기억의 기원을 추적
• Memory Isolation / ACL — 사용자·캐릭터·기억 영역별 접근 경계를 두어 검색 과정에서 다른 사용자나 격리 영역의 기억이 잘못 노출되지 않도록 ACL 검증 적용
• Evaluation Gate — evidence 규모·provenance 다양성·그래프 집중도·UNKNOWN_LEGACY 의존도와 blind holdout 조건 등을 검사해 재실험 가능 여부를 정량적으로 판정
• Experiment-driven Development — Recall@10, useful path rate 등 정량 지표를 기준으로 검색 구조 변경 전후를 비교하고 개선이 입증되지 않은 변경은 HOLD 처리

실제 운영 화면 보기 5 AREAS · 6 SCREENS · PRODUCTION

아래 화면은 포트폴리오용으로 별도 제작한 예시가 아니라, 장기 운영 중인 하루·루나 Memory Platform에서 기억의 저장·회상·평가·검증에 실제 사용되는 운영 화면입니다.

학생 관리와 진로 로드맵을 제공하는 학과 통합 포털. 웹 애플리케이션 개발뿐 아니라 외부 공공 API와 AI 검색·추천 기능을 하나의 서비스로 연결했습니다.

• AI 진로 로드맵 — 내부 데이터 기반 RAG와 외부 인터넷 검색을 상황에 따라 구분해 활용하는 진로 추천 구조 구현
• 외부 API 연동 — 워크넷·Q-Net 등 공공 API를 연계해 진로·자격 정보를 서비스 내부 데이터와 통합
• 학사 기능 — 학생 관리와 졸업요건 추적 등 학과 운영에 필요한 기능을 웹 서비스로 구현
• 서비스 운영 — Backend·Frontend·DB·AI 기능을 하나의 실제 배포 환경으로 구성

전북 지역 청년과 사회초년생이 자신의 소득·자산·거주 조건을 기반으로 미래 자산과 활용 가능한 정책을 한곳에서 확인할 수 있도록 개발한 데이터 기반 자산관리 서비스. 금융·주거·청년정책 등 분산된 정보를 하나의 의사결정 흐름으로 연결했으며, 2026 호남IS코딩챌린지 최우수상을 수상했습니다.

• 자산 시뮬레이션 — 월 실수령액·연봉·나이·금리·거주지역 등 사용자의 조건을 기반으로 향후 자산 변화를 계산하고 장기적인 자산 형성 결과를 시각화
• 청년정책 통합 — 여러 출처에 분산된 청년 지원정책과 금융·주거 정보를 서비스 내부에서 함께 조회하고 비교할 수 있도록 구성
• 정책 자격 판정 — 사용자의 연령·소득·자산 등 입력 조건을 바탕으로 활용 가능한 정책과 지원사업을 선별할 수 있는 흐름 구현
• 주거 데이터 활용 — 지역별 부동산·주거 관련 데이터를 활용해 사용자의 자산 상황과 실제 주거 선택지를 함께 비교할 수 있도록 설계
• 공공 API 연동 — 외부 공공데이터 API를 서비스와 연계해 정책·지역·주거 관련 정보를 실제 데이터 기반으로 제공
• MyData 연계 — CODEF 기반 마이데이터 연동 구조를 적용해 사용자의 금융 데이터를 서비스의 자산 분석 흐름과 연결
• 민감정보 보호 — 인증 과정에서 사용되는 민감정보를 공개키 기반으로 암호화해 전달하고 서버에 불필요한 인증정보가 남지 않도록 설계
• End-to-end Service — 단순 데이터 조회에서 끝나지 않고 자산 분석 → 정책 탐색 → 주거 정보 비교 → 실제 지원·신청 정보 확인까지 하나의 사용자 흐름으로 구성