이태현

AI Builder · AiQ 공동창업자

AI 서비스를 기획하고,
직접 만들어 운영까지 합니다.

가천대학교에서 인공지능을 전공하고 있으며, 팀원 두 명과 함께 AI 채용 평가 플랫폼 AiQ를 창업했습니다. 현재 항공사·그룹사 등 15개 기업과 파일럿을 진행하고 있습니다. 이전에는 시각장애인을 위한 화재 대피 내비게이션 SAFEXIT으로 가천대학교 연합 학술제 개발 구현 부문 2등을 수상했습니다.

AI 기획 · AI Builder 직무 제안을 받고 있습니다

  • 15곳AiQ 파일럿 기업 (항공사·그룹사)
  • 89%현직자 100명 검증 · 상·하위 판별 정확도
  • 2등가천대학교 연합 학술제
  • 1기모두의 창업 선발 · 하나 소셜벤처스 5기
aiq.io.kr
safexit / 관제
01

프로젝트 한눈에 보기

카드를 누르면 상세 내용으로 이동합니다

02

소개

AI를 활용한 서비스가 실제 사용자 환경에서 안정적으로 운영되도록 만드는 일에 관심이 많습니다. 기획에서 그치지 않고 직접 개발하며, 배포 이후의 운영까지 책임지고 있습니다.

AI 기획

누가, 어떤 상황에서 사용하는지부터 정의하고 AI와 사람이 각각 맡을 역할을 나눕니다.

AiQ 스크리닝 검사를 기획부터 리포트까지 담당했고, 사업 아이디어 발굴 과정을 에이전트 토론 구조로 설계했습니다.

AI 개발

기획한 내용을 직접 끝까지 구현합니다. AI가 작성한 코드도 테스트와 실측으로 검증한 뒤 반영합니다.

AiQ 개발 직군 평가를 처음부터 구현했고, SAFEXIT 측위 모듈은 회귀 테스트 471개로 검증했습니다.

서비스 운영

배포 이후 실제 사용 환경에서 발생하는 문제를 확인하고 개선합니다.

aiq.io.kr을 운영하며 시험 감독 기능과 실시간 운영 관제 화면을 구축했습니다.

03

대표 작업

01

AiQ

2026.06 – 현재 · 공동창업자 · 개발 담당 2명 중 1명

지원자가 가상 업무 환경에서 AI와 함께 실제 과제를 수행하면, 그 과정을 근거로 직무 역량과 AI 활용 능력을 평가합니다.

문제

인적성검사·NCS·토론 면접만으로는 지원자의 실제 직무 수행 능력을 확인하기 어렵고, 평가에 많은 시간과 인력이 듭니다.

한 일
  • 개발 직군 평가: 기획부터 설계·구현까지 담당
  • 스크리닝 검사: 기획부터 채점·리포트까지 단독 개발
  • 시험 감독·운영 관제: 감독관 없이도 공정하게 운영되는 응시 환경 구축
결과
  • 항공사·그룹사 등 15개 기업과 파일럿 진행 중
  • 현직자 100명 대상 자체 검증에서 인사고과 상·하위 그룹을 89% 정확도로 구분
aiq.io.kr ↗React · Node.js · Supabase · Claude API · Gemini
aiq.io.kr
AI 활용 평가. 지원자와 AI의 대화, 파일 열람 등 모든 행동이 로그로 남습니다
커뮤니케이션 분석. 상사·동료와 나눈 메신저 대화를 근거로 협업 방식을 봅니다
시험 감독 기능. 응시 중 화면 이탈을 감지하고 기록합니다
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제품이 하는 일

  • 지원자는 최종 합격을 가정하고 시작합니다. 합격 메일을 받고 부서 단체방에 초대된 뒤, 상사에게 첫 업무를 받습니다
  • Gmail·드라이브·캘린더·카카오톡·문서·Gemini가 갖춰진 가상 업무 환경에서 과제를 수행하고, 상사의 피드백과 수정 요청에 대응합니다
  • 상사·동료와의 대화를 바탕으로 커뮤니케이션 방식, 협업 태도, 조직 적합성을 분석합니다
  • 과정 4개, 결과 2개 등 6가지 기준으로 평가하며, 점수마다 실제 수행 기록에 근거한 사유와 맞춤 면접 질문을 제공합니다

제가 맡은 부분

  • 개발 직군 평가: 실제 개발 업무와 같은 환경에서 과제를 수행하고, AI 활용 방식까지 평가 근거로 남도록 설계·구현했습니다
  • 스크리닝 검사: 본 평가 전 단계에서 짧은 시간 안에 지원자를 선별하는 검사를, 상황 설계부터 채점·리포트까지 단독으로 개발했습니다
  • 시험 감독·운영 관제: 감독관 없이도 공정하게 진행되는 감독 기능과, 도움이 필요한 응시자를 운영자가 바로 확인하는 관제 화면을 구축했습니다
  • 영상 기반 역할수행 평가: 어세스먼트 센터의 롤플레이를 자동화하는 실험을 단독으로 진행했습니다

성과

  • 항공사·그룹사 등 15개 기업과 파일럿을 진행하고 있습니다
  • 기획·경영·데이터 분석·마케팅·영업·생산관리 6개 직군 현직자 100명을 대상으로 자체 검증을 진행했습니다
  • AiQ 점수만으로 사내 인사고과 상·하위 그룹을 89% 정확도로 구분했고, AiQ 상위 20% 중 92%가 실제 인사고과 상위 등급이었습니다
02

SAFEXIT

학술제 2등2026.08 · 시각장애인 실내 화재 대피 내비게이션 · 4인 팀 · 실내 측위 담당
문제

기존 대피 안내 서비스는 대부분 사용자가 현재 위치를 직접 입력한다고 가정합니다. 시각장애인이 스크린리더로 목록에서 위치를 찾는 것은 화재 상황에서 현실적으로 어렵습니다. 이에 스마트폰이 스스로 위치를 파악하는 측위 모듈을 담당했습니다.

한 일
  • 정확도가 가장 높은 Wi-Fi RTT는 정전 시 동작하지 않아, BLE와 지자기를 조합하는 방식을 택했습니다
  • 비콘을 새로 설치하지 않고, 5시간 스캔으로 건물에 있는 고정 BLE 기기 40대를 찾아 기준점으로 활용했습니다
  • 위치 확신도가 낮으면 안내를 멈추는 판단 모듈을 설계하고, 회귀 테스트 471개로 검증했습니다
결과
  • 가천대학교 연합 학술제 개발 구현 부문 2등
  • 기존 고정 BLE 기기 40대를 기준점으로 활용 · 회귀 테스트 471개 · 8개 층 실측 도면
사례 읽기 →시연 영상 ↗Node.js · Firestore · PWA · BLE · PDR
www.youtube.com/watch?v=0aklEwE6Qjw
관제 화면. 층별로 비콘 신호 세기와 사용자의 위치·확신도를 실시간으로 확인합니다
사용자 앱. 위치를 묻지 않고 파악한 뒤, 걸음 수 단위로 안내합니다
2026.08.28 가천대학교 연합 학술제, 팀 O2
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왜 Wi-Fi가 아니라 BLE + 지자기인가

  • 측위 방식 5가지를 비교했습니다. Wi-Fi RTT는 정확도(1~2m)가 가장 높지만 AP가 유선 전원이라, 화재로 정전되면 측위가 통째로 멈춥니다. UWB는 앵커가 비싸고 지원하는 폰이 적습니다
  • 기준은 가장 정확한 방식이 아니라, 정전에도 살아 있고 지금 있는 기기로 돌아가는 방식이었습니다. 필요한 안내는 "3.2m 앞"이 아니라 "302호 앞"입니다
  • BLE는 서 있어도 1~2초 만에 확정되지만 앵커가 움직일 수 있습니다. 지자기는 몇 걸음 걸어야 확정되지만, 자기장을 휘게 하는 철골·배관은 움직이지 않습니다. 약점이 반대라 서로를 메웁니다

이미 있는 고정 기기 40대 찾기

  • 건물에는 공유기·프린터·전자칠판처럼 BLE 신호를 내는 기기가 많습니다. 5시간 동안 건물을 돌며 스캔해, 벽에 고정된 것만 골라냈습니다
  • 주소 수명: 폰·워치는 약 15분마다 주소를 바꿉니다. 12분 넘게 같은 주소인 기기만 남겼습니다
  • 재회: 한 바퀴 돌아 같은 자리를 지날 때 같은 ID로 다시 들리면 고정 설비로 봤습니다
  • 동행: 층을 도는 내내 끊김 없이 들린 기기는 나와 함께 움직인 기기라서 뺐습니다
  • 처음엔 5분만 스캔했다가 107개 중 80개가 "고정"으로 나왔습니다. 문턱값이 아니라 스캔 길이가 문제였습니다

스스로 위치를 고쳐 나가는 판단 계층

  • 위치를 하나만 들고 있으면 틀렸을 때 돌아올 수 없어서, 후보를 여러 개 두고 가중치를 줍니다. 걸음이 후보를 전진시키고, 비콘이 확실히 잡히면 누적 오차를 0으로 되돌리고, 지자기가 맞지 않는 후보를 감점합니다
  • "4걸음 걸었는데 20걸음 떨어진 곳의 신호"는 바로 믿지 않고 후보로만 둡니다. 진짜라면 다음 스캔에서도 들어와 결국 이깁니다
  • 가장 경계한 건 틀렸는데 자신 있는 상태입니다. 확신이 없으면 안내를 멈추고 도움을 요청합니다
  • 측위 계층은 현재 시각을 인자로 받습니다. 테스트가 시간을 감아 가며 히스테리시스와 감쇠를 검증할 수 있게 하려는 것이고, 회귀 테스트 471개가 통과합니다

한 번 걸으면 끝나는 답사

  • 지점마다 10초씩 서서 기록하면 42지점에 한 시간이 넘고, 그것도 기기 한 대분입니다
  • 사람은 출발과 도착만 탭합니다. 그 사이 길은 도면 그래프가 알고, 길 위 어디쯤인지는 걸음 수 비율로 정합니다. 120걸음 중 30번째는 보폭과 상관없이 25% 지점입니다
  • 지점을 가르지 못하는 신호(대비 6dB 미만, 표본 3개 미만)는 버립니다. 쓸 수 없는 데이터를 쌓으면 나중에 왜 틀리는지조차 알 수 없게 됩니다

도면과 대피 로직

  • 추정 축척이던 도면을 건축 실측 치수로 다시 만들었습니다(8개 층). 외벽을 뚫고 나가던 좌표 부호 오류는 생성 시점 assert로 잡습니다
  • 층 비상구 도착은 완료가 아닙니다. 계단으로 1층까지 내려가 건물 밖으로 나가야 대피 완료입니다
  • 경사지 건물이라 지상 출구가 두 곳이어서, 위층 사용자는 옥상 쪽이 더 짧은 경우가 있어 층별로 목적지를 나눴습니다
03

The AI [X] Pipeline

2026.04 · 개인 프로젝트

아이디어 발굴부터 사업 소개서 작성까지, 여러 에이전트의 토론으로 진행하는 파이프라인입니다.

문제

아이디어를 한 사람이 검토하면 약점을 놓치기 쉽고, 리서치와 소개서 작성에 며칠이 소요됩니다.

한 일
  • 15개 페르소나가 두 차례 토론해 아이디어 10개 중 1개를 선정합니다
  • Claude Code 스킬로 패키징해 명령 한 줄로 전체 과정을 실행할 수 있게 했습니다
결과
  • 명령 한 줄로 아이디어 10개 발굴부터 12장 분량의 사업 소개서까지 자동 생성
  • 모델 출력과 무관한 핵심 로직은 unittest 10개로 검증
사례 읽기 →GitHub ↗Python · Claude API · NotebookLM
github.com/leten02/the-ai-x-pipeline
실행 후 열리는 토론 뷰어. 에이전트별 발언과 반론을 확인할 수 있습니다
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토론 구조

  • 선정 토론(10→1, 3라운드): Champion이 옹호하고, Market Critic과 Innovative AI Agent가 VC·기술 관점에서 비판한 뒤 Selector가 고릅니다
  • 심화 토론: Problem Expert와 AI Solution Designer가 솔루션을 설계하고, Devil's Advocate가 약점을 공격한 뒤 Business Architect·Market Validator·Lean Canvas Validator가 시장 규모와 위험 가정을 검증합니다

파이프라인

  • PDF 추출 → 아이디어 10개 발굴 → 선정 토론 → NotebookLM 웹 리서치 → 심화 토론 → 12슬라이드 설계 → 슬라이드 생성
  • DebateMemory로 토론 맥락을 누적하고, 결과를 JSON으로 구조화해 다음 단계로 넘깁니다
  • 입력은 자율 발굴, 주제 기반, PDF 논문, 일반 주제 리서치 네 가지입니다. NotebookLM 없이 Claude만으로도 돌아갑니다

품질

  • 모델 출력에 기대지 않는 결정적 코어(JSON 복구, DebateMemory, ANSI 처리)는 unittest 10개로 회귀를 막습니다
  • 실행이 끝나면 발언·에이전트·슬라이드를 추적하는 토론 뷰어가 열립니다
04

주요 이력

최근 순

05

일하는 방식

사용자를 먼저 정의합니다.

SAFEXIT은 "사용자에게 위치를 묻지 않는다"는 원칙에서 출발했습니다.

AI가 만든 결과물은 검증을 거친 뒤 반영합니다.

측위 모듈은 시간을 외부에서 주입받도록 설계해, 시간 조건까지 테스트로 검증할 수 있게 했습니다.

가장 정확한 방식보다, 장애 상황에서도 동작하는 방식을 선택합니다.

정확도가 가장 높은 Wi-Fi RTT는 정전 시 동작하지 않아 제외했습니다.

AI와 함께 일하는 순서

작업을 작은 단위로 나누어 하나씩 구현하고, 단계마다 직접 확인합니다. 검증과 리뷰는 생략하지 않습니다.

  1. 01

    방향 검토

    만들 가치가 있는지, 누가 어떤 상황에서 사용하는지부터 확인합니다.

    /office-hours

  2. 02

    기획과 작업 분할

    요구사항을 명세로 정리하고, 하루 안에 끝낼 수 있는 단위로 나눕니다.

    /spec

  3. 03

    구현과 검증

    테스트를 먼저 작성하고, 작업 단위마다 직접 실행해 확인합니다. AI가 작성한 코드도 동일하게 검증합니다.

    /tdd · /qa · /investigate

  4. 04

    품질 점검

    코드 구조와 개발 환경을 점검해 유지보수하기 쉽게 정리합니다.

    /health · /devex-review

  5. 05

    코드 리뷰

    병합 전 코드 리뷰와 보안 점검을 진행하고, 필요하면 다른 모델의 의견을 함께 검토합니다.

    /review · /codex · /cso

  6. 06

    배포와 모니터링

    배포 후 실제 화면에서 다시 확인하고, 문제가 생기면 즉시 이전 버전으로 되돌립니다.

    /ship · /canary

06

경력과 학력

  1. 2026.06 – 현재

    AiQ (D-Return) 공동창업자

    AI 채용 평가 플랫폼. 개발 담당 2명 중 1명으로 제품 개발과 운영을 맡고 있습니다.

  2. 2026.06 – 현재

    모두의 창업 1기 · 중소벤처기업부

    창업오디션 1기에 선발되었습니다.

  3. 2026.08

    가천대학교 연합 학술제 개발 구현 부문 2등 · SAFEXIT

    4인 팀에서 실내 측위와 위치 판단 모듈을 담당했습니다.

  4. 2026.06 – 08

    하나 소셜벤처스 5기 수료

    하나금융그룹 소셜벤처 육성 프로그램에 AiQ 팀으로 참여했습니다.

  5. 2026.03 – 06

    가천 코코네 스쿨 8기 · 가천대학교 스타트업칼리지

    AI로 실제 문제를 해결하는 프로그램입니다. 이 포트폴리오의 프로젝트 대부분이 이 과정에서 시작되었습니다.

  6. 2022 – 2028

    가천대학교 인공지능전공 재학

자격증

2026AI프롬프트활용능력 1급
2025ADsP
2025정보처리산업기사
2025리눅스마스터 2급
2023SQLD
2023프로그래밍기능사

사용 기술

개발TypeScript · React · Next.js · Node.js · Python
AIClaude API · Gemini · NotebookLM · MCP · Claude Code
인프라Supabase · Firestore · Vercel · GitHub Actions
07

그 외 프로젝트

GCS-PULSE: CLI vs MCP

CLI와 MCP 연결 방식의 토큰 사용량 비교

Claude Code에서 같은 도구를 CLI와 MCP 두 방식으로 연결해 토큰 사용량과 사용 경험을 측정·비교했습니다. 툴 스키마가 컨텍스트를 차지하는 문제를 수치로 확인했습니다.

  • 시나리오별 토큰 사용량 측정과 연결 방식별 장단점 분석
  • 가천 코코네 스쿨 발표용 비교 리포트
GitHub ↗Python · MCP · Claude Code

Notion School Sync

노션 일지 자동 정리·제출 서비스

노션에 작성한 일지를 AI가 정리해 1000.school에 자동으로 제출하고, 주간·월간 리포트를 생성합니다. 현재 운영 중입니다.

  • Notion ↔ 1000.school 자동 동기화
  • Gemini로 주간·월간 리포트 자동 생성
Live ↗GitHub ↗Python · Notion API · Gemini · Vercel

CleanExit / WindDown Risk

AI 기반 폐업 리스크 진단

스타트업의 청산·폐업 리스크를 진단하는 서비스입니다. 한국(CleanExit)과 미국 Delaware C-Corp(WindDown) 시장을 대상으로 하며, 국세청 API와 LLM을 함께 활용합니다.

  • 두 시장용 폐업 리스크 리포트
  • 공공 API와 LLM을 결합한 진단 로직
Live ↗Next.js · Gemini · Neon Postgres · 국세청 API

숨돌이 (SumDori)

공기청정기 폐필터 수거·재활용 플랫폼

공기청정기 폐필터를 수거·재활용하는 플랫폼입니다. 교체 알림, 방문 수거 신청, 에코포인트 적립, 운영 백오피스를 하나의 시스템으로 구성했습니다.

  • 연 3,500만 개 폐필터 소각·매립 문제를 겨냥
  • 사용자 앱과 운영 백오피스 개발
백오피스 ↗GitHub ↗TypeScript · Next.js

WPlanner

AI 웨딩 플래닝 서비스

예산 시뮬레이션, 업체 관리, 계약 분석, 당일 코디네이션까지 결혼 준비 과정을 5단계로 구성했습니다. AI 에이전트가 예산과 선호에 맞춰 상담합니다.

  • 예산 시뮬레이션, 업체 검색·계약 분석, 당일 타임라인
  • 데이터는 기기에만 저장 (클라우드 미사용)
Live ↗TypeScript · Next.js · AI Agent

Kanban Board

소규모 팀 업무 관리 서비스

소규모 팀을 위한 프로젝트 관리 서비스입니다. 칸반보드와 WBS로 업무를 시각화하고, 회의실 예약과 Google Calendar 연동을 지원합니다.

  • 칸반 + WBS 업무 시각화
  • 회의실 예약 · 캘린더 연동
Live ↗GitHub ↗TypeScript · Next.js · Google Calendar

연락처

함께 일할 기회를 기다립니다

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