권대환AX 실무자 · 시스템 기획·구축

AI Transformation Reference

현업이 못 풀던 문제를 AI로 풀어, 프로덕션 서비스로 만들고 직접 운영합니다.

AI를 빌려 매번 토큰(AI 호출 비용)을 쓰는 게 아니라, AI로 만들어 자산으로 소유합니다.

영업관리 현장에서 반복 정산, 데이터 검증, 리포트 작성의 병목을 직접 겪었습니다. 그 문제를 현업 팀장·담당자와 함께 AI 기반 자동화와 데이터 시스템으로 풀었고, 업무 외 시간까지 들여 직접 설계·검증했습니다. 같은 접근을 제약 영업관리에서 시작해 엔지니어링 시험·팀 진단·사내 복지 같은 다른 도메인으로, 그리고 그 작업을 돌리는 자기 운영 도구로 넓혔습니다. 핵심은 사람이 검수할 지점과 시스템이 처리할 지점을 나누는 것입니다.

Operating Model

단독 구축·운영

Cloudflare·Nginx·systemd·Docker 위에서 self-host Supabase를 포함한 프로덕션 서비스 20여 개를 직접 구축·운영합니다. 대부분 현업 팀장·담당자와 함께 시작한 일입니다.

안전한 배포

모든 변경은 빌드 검증·헬스체크·실패 시 자동 롤백 게이트를 통과해야 라이브가 됩니다.

비용 규율

대시보드 숫자는 미리 계산해 저장한 스냅샷으로 토큰 없이 돌고, AI 해석은 필요한 화면·질문에만 얹힙니다.

서버 상주

코드가 실제로 도는 OCI 서버에서, 어디서든 SSH로 구현·검증·배포를 그 자리에서 끝냅니다.

Featured Cases

AX 대표 사례

PharmKPI 스크린샷
PMI Exec Reporting + Snapshot BI범위 한정 공개

PharmKPI

분석 프로세스 AX 전환 — ERP·CSO·외부 API 통합 raw → 셀프서비스 BI

프로젝트 상세

ERP 추출본을 엑셀에서 합치던 분석 → 주문서 단위 단일 raw 통합 + 그 위의 스냅샷 자체 BI

Problem
PMI(인수합병 후 통합) 과정에서 경영진이 일·주·월 단위 보고를 원했는데, 핵심 지표(매출·수금·마진·흡수율)를 빠르게 한눈에 보는 시각 대시보드가 없었습니다. 매번 ERP에서 데이터를 뽑아 엑셀로 정리해야 해 느렸고, 추세 파악도 개인 경험에 의존했습니다.
AX Intervention
팀장과 함께 세 가지를 정했습니다. ① ERP를 매번 직접 조회하면 느리고 부하가 커, ERP 데이터를 우리 DB에 스냅샷으로 떠두고 그 위에서 KPI를 즉시 보게 했습니다. ② 상용 BI(Metabase/Superset)를 도입하는 대신 제약 지표·업무 문맥에 맞춘 자체 BI 툴을 만들고, PMI 때 들은 경영진의 일·주·월 보고 주기를 그 안에 녹였습니다. ③ AI는 매번 토큰을 쓰는 대신 과거 월은 토큰 0 스냅샷으로 렌더하고 필요한 화면에서만 Claude·Gemini·GPT 인사이트(월간 요약·이상치 탐지·자연어 질의)를 호출하도록 규율했습니다.
Outcome
ERP를 매번 뒤지던 경영진 보고를, 스냅샷 위에서 즉시 보는 자체 BI 대시보드로 바꿔 일·주·월 보고 주기를 그대로 지원하고, 필요할 때만 AI 분석을 얹었습니다.
KPIS DSR 스크린샷
Excel Labor → Automated Compliance Reporting비공개

KPIS DSR

수기 검증·반송 수정 → 클릭 한 번 자동 무결화

프로젝트 상세

매일 엑셀 수식으로 손수 만들던 법정 공급내역보고 → KPIS API 자동 검수·교정(자동 신고 직전 단계)

Problem
회사 ERP가 내보내는 데이터로는 법정 의약품 공급내역보고를 그대로 제출할 수 없었습니다. 당시 전산팀은 막내 한 명만 남아 손댈 여력이 없었고, ERP 원본 데이터 수정도 극도로 꺼리던 시기였습니다. 그래서 보고서는 매번 엑셀 수식으로 손수 만들어야 했고, 매일 적지 않은 업무시간이 이 반복 작업에 사라졌습니다.
AX Intervention
유통관리 담당 2명과 매달 어떤 오류가 왜 나는지 함께 짚어가며, ERP 원본은 건드리지 않고 내려받은 데이터를 후처리로 무결하게 만드는 길을 택했습니다. 전산 여력도 ERP 수정 여지도 없는 제약 안에서의 현실적인 해법이었습니다. 이 엑셀 수작업을 단계적으로 시스템으로 옮겨, 처음에는 스프레드시트 복사·붙여넣기만으로 되도록 반자동화했고, 지금은 표준코드·규격과 거기서 파생되는 수량·단가 오류까지 의약품관리종합정보센터(KPIS) API 조회로 모두 자동 검수·교정해 무결한 공급내역보고를 산출합니다. 신고 API까지 연결해, 사람이 최종 확인만 하면 자동 보고되는 직전 단계까지 구현했습니다.
Outcome
전산 인력도 ERP 수정 여지도 없던 상황에서, 매일 시간을 잡아먹던 엑셀 수작업을 ERP를 건드리지 않는 무결 보고서 자동 산출로 바꾸고, 자동 신고 직전 단계까지 끌어왔습니다.
CSO Web 스크린샷
4-Layer Forgery Defense + HITL범위 한정 공개

CSO Web

엑셀·카카오톡 정산 흐름의 시스템 전환 — OCR + 4단계 위변조 검증

프로젝트 상세

300여 거래처 사진 전수 육안 검토(매달 15영업일) → 위변조 4종 동시 탐지로 1차 선별, 의심 건만 사람 검수

Problem
CSO 300여 개 거래처가 매월 보내는 처방통계표는 원본 데이터에 접근할 수 없어 사진·PDF가 유일한 근거였고, CSO팀 2명이 사진을 한 장씩 열어 자사 품목을 골라 수량·금액을 수기로 합산하고 위변조까지 눈으로 확인해 정산에 입력했습니다. 매달 영업일 15일이 드는 일이었습니다.
AX Intervention
결정은 둘이었습니다. ① 위변조는 글자만 읽는 OCR로는 못 잡으니, 서로 다른 조작 방식을 각각 노리는 네 기법을 겹쳤습니다 — ELA(일부 영역 재편집), EXIF(편집 소프트웨어 흔적), SHA-256(정확한 중복), 지각 해시(복제·축소판). ② 약품 정산이라 틀리면 책임이 커, 전부 자동화하지 않고 기계가 1차로 걸러 후보를 만들고 위험·금액 의심 건만 사람이 최종 검수(확정·수정·제외)하도록 나눴으며, 이해충돌을 막으려 업로더와 판정자를 분리했습니다.
Outcome
사진 한 장씩 눈으로 보던 매달 15일짜리 수작업을, 4단계 위변조 방어가 1차로 걸러내고 사람은 의심 건만 검수하는 증거 기반 워크플로우로 재설계했습니다. 이 검증은 자료검토·자동 정산서·조회/발송(메일머지)·필터링·흡수율 분석으로 이뤄진 시스템의 일부이며, 업계 상용 프로그램과 비교 가능한 수준에 이르러 회사가 상용 도입을 결정하면서 그 개발 파트너로 기능을 함께 만들고 있습니다.

Projects

전체 프로젝트 13

제약 영업관리 현장에서 시작해 엔지니어링 시험·팀 진단·사내 도구까지, 실제로 배포하고 운영 중인 것들입니다.

Career

경력

현업 부서에서 운영 기준을 세우고, 그 자리에서 필요한 시스템을 직접 만들어 왔습니다.

회사 경력

  1. 2025 — 2026

    한국유니온제약(주) 영업관리팀

    운영 체계 재정비 · 시스템 기획·구축

    회생절차와 인수 과정에서 불안정해진 운영 기준을 재정비하고, 부서 간 협업 구조를 실무적으로 재설계했습니다. CSO 정산 시스템을 AI로 기획·구축하여 수기 정산을 자동화했고, ERP 신규 전환에서 현업·전산팀·외부 파트너 간 조율을 담당했습니다.

    • CSO 300여 거래처 처방통계 전수 육안 검토(매달 15영업일)를 위변조 4종 동시 탐지 + 사람 검수 구조로 재설계 — 회사가 상용 도입을 결정하며 개발 파트너로 참여
    • 법정 의약품 공급내역보고의 매일 엑셀 수작업을 KPIS API 자동 검수·교정으로 대체, 자동 신고 직전 단계까지 구현
    • PMI 경영 보고를 ERP 직접 조회 대신 스냅샷 기반 자체 BI로 전환해 일·주·월 보고 주기 지원
    • 인수사 IT팀 인계를 위해 Oracle ERP 785개 테이블 중 648개(82.5%)의 관계를 탐색 가능한 웹 레퍼런스로 정리

개인 프로젝트 · 프리랜스

  1. 2025

    AI 기반 개발 환경 구축

    개인 연구 · 도구 개발

    규칙 22개·훅 48개·스킬 128개로 구성된 AI 페어 프로그래밍 자동화 하네스를 설계하고, SRT 열차 자동 예매 시스템을 Next.js + FastAPI + Redis 풀스택으로 구축했습니다. 완료를 자기보고가 아닌 독립 재검증으로 막는 게이트와 야간 자율 수정 루프를 실제로 운영합니다.

    • 무엇을 만들고 무엇을 만들지 않을지를 교차-벤더 적대 감사와 측정으로 결정하는 증거 게이트(har_eval) 운영
    • Cloudflare·Nginx·systemd·Docker 위에서 self-host Supabase를 포함한 프로덕션 서비스 20여 개를 단독 구축·운영
  2. 2024

    프리랜서 개발

    외부 프로젝트

    전기차 구동 모터 신뢰성 시험 데이터 분석 도구(Python + C DSP)를 개발했습니다. 빌드→플래싱→수집→분석→리포트를 한 파이프라인으로 잇고, Weibull·Coffin-Manson 수명 통계를 감사 추적성을 위해 직접 구현했습니다.

    • 24시간 무인 시험을 위해 저지연 UART 수집과 WebSocket 실시간 모니터링 채널을 분리

기술 스택

웹 · 앱

Next.jsReactTypeScriptTailwind CSSVitePWA · Capacitor

백엔드 · 데이터

FastAPIExpressPrismaSupabasePostgreSQLMSSQLOracle ERP

AI 워크플로우

Claude APIGeminiGPTVision OCR법령 그라운딩(RAG)프롬프트 · 하네스

운영 · 인프라

NginxsystemdDockerCloudflareself-host SupabaseRedis헬스체크 · 자동 롤백 배포

Documentation

프로젝트별 매뉴얼 7

운영 중인 시스템의 사용자·관리자 문서를 그대로 공개합니다. 화면과 절차가 실제 서비스와 같습니다.

문서 전체 보기

Contact

AX 사례와 구현 세부 내용을 더 설명할 수 있습니다.

공개 가능한 범위 안에서 문제 정의, 구현 방식, 운영상 배운 점을 중심으로 이야기하겠습니다.

ssmtransite@gmail.com