공군 AI 서비스 개발

개요

공군 복무 중 여러 내부 AI 서비스의 기능 정의와 UX 설계, 프론트엔드 개발을 담당했습니다. 이 글은 여러 서비스를 묶어 정리한 기록이며, 채팅 화면 성능 개선 과정은 AiRWARDS 3.0에 따로 정리했습니다.

AiRWARDS에서는 채팅 인터페이스와 상태 관리 구조를 설계했으며, 페이지별 개발 기여는 채팅 80%, 문서 요약 50%, ASR 50%입니다. 실시간 AI 번역 체계와 AI국회업무 관리체계에서는 프론트엔드 100%, 백엔드 30% 개발에 참여했습니다.

주요 기능

• AiRWARDS 3.0: 국방망(외부와 분리된 군 내부망)에서 사용하는 대화형 AI, 문서 요약과 음성 인식
• 실시간 AI 번역 체계: 연속해서 들어오는 발화와 번역 결과 표시
• AI국회업무 관리체계: 행정 업무 데이터의 키워드 관계를 3D로 시각화
• 활주로 크랙 탐지 체계: 고해상도 이미지의 탐지 결과 확인과 확대·축소
• 공군 데이터 허브: SSO(한 번의 로그인으로 여러 시스템 접속)와 일반 로그인을 지원하는 내부 데이터 통합 플랫폼

구현과 개선

1. 연속해서 들어오는 AI 응답의 화면 처리

   AiRWARDS 채팅 화면의 스트리밍 렌더링(생성 중인 답변을 화면에 이어 보여주기)과 상태 관리 구조를 개선했습니다. 구체적인 문제와 해결 과정은 AiRWARDS 3.0에 정리했습니다.

   실시간 AI 번역 체계에서는 프론트엔드를 전담하고, 발화와 번역 결과를 화면에 반영하는 상태 관리 로직을 설계했습니다. Tailwind 기반 디자인 토큰(색상·서체 기준값)으로 사용자 요구에 따라 테마 색상을 변경할 수 있도록 구현했습니다.

2. 업무 데이터에 맞춘 시각화와 인증 구현

   AI국회업무 관리체계의 프론트엔드를 전담하고 Three.js 기반 3D 워드클라우드를 구현했습니다. 활주로 크랙 탐지 체계에서는 7,000×7,000 이상 이미지의 렌더링과 확대·축소를 개선하고, 탐지 모델의 처리 속도를 높이기 위한 데이터 전처리 파이프라인 개발에도 참여했습니다.

   공군 데이터 허브에서는 SSO와 일반 로그인을 함께 지원하는 인증 구조를 설계하고, 내부 보안 정책을 반영한 인증 흐름을 구현했습니다.

3. 여러 서비스에서 함께 쓰는 개발 환경 구축

   내부망에 Shadcn 기반 커스텀 레지스트리를 구축하고 디자인 시스템 기반의 공용 컴포넌트를 배포했습니다. 40명의 개발 팀이 여러 서비스에서 공통 UI를 재사용할 수 있도록 컴포넌트와 배포 환경을 정리했습니다.

   Continue, Roo Code, OpenCode(AI 코딩 보조 도구)를 내부망 환경에 맞춰 검토·적용해 코드 탐색과 반복 코드 작성, 리팩터링에 활용할 수 있도록 했습니다. Umami(접속 통계 도구)를 도입해 주요 화면의 접근 현황과 기능 사용 흐름을 확인할 수 있는 운영 기반도 마련했습니다.

사용 기술

결과와 현재 상태

군 인트라넷에서 MAU(월간 활성 사용자) 5천 명 이상이 사용하는 AiRWARDS의 채팅 화면 개선을 맡았으며, 번역과 행정 업무, 데이터 활용을 위한 여러 내부 서비스 개발에 참여했습니다. 서비스 개발과 함께 공용 UI 배포, AI 개발 보조 도구와 사용자 분석 환경을 구축했습니다.

사실 확인서