개발자 김민혁입니다.

AI로 아이디어를 구현하는 책임감 있는 개발자, 김민혁입니다.

컴퓨터를 좋아한 저는 온종일 컴퓨터 앞에만 앉아 있을 정도로 컴퓨터로 할 수 있는 활동들에 푹 빠져 있었습니다.
그 중에서도 코딩과 AI는 저를 AI 관련 학과로 진학하게 해줄 만큼 큰 관심사였습니다. 고등학교 시절에는 코로나를 대비할 수 있는 여러 자동 소독 장치와 앱을 개발하는 등, 다양한 분야에서 컴퓨터와 코딩으로 할 수 있는 것들에 도전하고는 했습니다.

상명대학교 휴먼AI학과에 진학한 뒤에 여러 코딩 수업과 전공 강의를 들으며 더욱 AI 분야에 깊게 진출하고 싶다는 마음을 다지게 되었습니다.
그러나, 코로나로 대면 수업과 교류가 줄면서 수업이 끝나면 빠르게 집에 돌아오거나 도서관에 가서 혼자 공부를 하는 일상이 지속되었습니다.
그러던 중 도서관에서 여러 책을 접하면서 문학에 점차 빠져들게 되었습니다. 영화를 보고 책을 읽고 그리고 글을 쓰는 것이 스스로 성취할 수 있는 당시의 가장 큰 행복이었습니다. 학교 수업이 끝나면 곧장 영화관으로 달려가서 온종일 영화를 감상하였고, 그러다 만난 이들과 함께 수십 편의 단편 영화를 촬영하기도 했습니다.
주말마다 밤을 새워가면서 촬영한 단편 영화들은 모두 소중한 추억이 되었습니다. 곧 저에게도 제 영화를 찍을 기회가 생겼고 그렇게 두 편의 영화에 감독을 맡게 되었습니다. 막상 맡은 감독 일은 너무나 부담스러웠습니다. 수십 명의 제작진에게 제가 쓴 글을 설명해야 했으며 촬영 간에서 생기는 그들의 감정과 생각들이 모두 제 책임 하에 있었습니다. 모두가 제 판단 만을 기다리고 있는 상황이 부담스러웠지만 그만큼 책임감을 통감하여 열심히 최선을 다해서 임했습니다. 그렇게 두 편의 연출 작은 무사히 마무리 되었습니다. 당시 영화를 찍었던 경험은 아직까지도 팀 프로젝트나 사회 속에서 저 스스로에 대한 강한 책임감을 느끼게 합니다. 여러 사람과 함께하는 일에서 제가 내린 결정에 책임을 진다는 것이 무엇인지 배웠으며 어떤 일이든 스스로 열심히 최선을 다한다면 이룰 수 있다는 그 책임감을 마음가짐으로 갖게 되었습니다.

그 마음가짐은 곧 다시 학교 생활이자 현실로의 복귀에서 마주하였습니다. 컴퓨터를 좋아하고 코딩과 개발을 좋아한다며 진학했던 학과에 대한 공부를 소홀히 하게 된다면 그것은 저 자신과의 책임을 져버리는 것이었습니다. 열심히 최선을 다하면 무엇이든 된다고 믿었기에 학교 강의와 개인 공부도 빼놓지 않고 최선을 다했습니다. 결국 한 학기 뿐이지만 학과 수석이라는 성과를 달성하였습니다. 이 성과는 제 스스로 큰 자부심입니다. 사실 저는 경제 사정이 좋지 못하여 아르바이트를 병행하고 있었습니다. 평일 아침 9시에 출근하여 밤 11시에 퇴근하는 아르바이트를 진행하면서도 수업과 공부를 놓치지 않았고 주말에는 밤새며 영화를 촬영하는 삶을 살았습니다. 성적도 기뻤지만, 공부와 영화 제작, 생계를 위한 일을 함께 병행하고도 목표를 달성했다는 것이 제게는 더 큰 자부심으로 남았습니다.
이러한 노력을 국가장학재단에서 좋게 봐주신 덕분에 푸른등대 김용호 장학금을 수령할 수 있었습니다. 이 장학금으로 아르바이트 일정을 줄이고 자기계발을 할 수 있는 시간을 늘릴 수 있었기에 아직도 저에게 큰 도움이 되고 있습니다.
그 무렵 GPT-5가 등장하였고 이를 활용한 바이브 코딩을 시작하면서 오래 생각해 온 아이디어를 실제로 구현할 수 있겠다는 자신감이 생겼으며 지금까지 여러 프로젝트를 진행했습니다.

제가 가장 먼저 시도한 프로젝트는 공개 투자정보 웹 서비스인 크릴리오네 입니다.
당시에는 늦은 퇴근길에도 미국 주식 시장을 확인했고, 종목별 차트와 거래량, 뉴스를 살피다 보면 늦은 새벽이 되곤 했습니다. 따라서 반복해서 확인하던 자료를 한 곳에 모으고 AI를 통한 점수를 산출할 수 있다면 시장을 검토하는 시간을 줄일 수 있겠다고 생각했습니다. 먼저 캐시우드의 ARK ETF 보유 비중 변화와 가격, 거래량 등을 바탕으로 점수를 산출하고 웹에 공개했습니다. 보고서를 쓸 때는 AI 점수에 어떤 자료가 반영됐는지 자세히 보여주는 데 중점을 뒀습니다. 투자 결정을 내리는 것은 사람이어야 하고, 그러려면 점수가 나온 근거를 그 사람이 직접 읽고 판단할 수 있어야 한다고 생각했기 때문입니다. 공개 이후에는 데이터 수집부터 분석과 게시, 그리고 인스타그램 홍보까지 자동화했습니다. 갱신이 누락됐을 때는 데이터가 들어오는 시점부터 화면에 표시되는 과정까지 추적해 원인을 수정했습니다.
크릴리오네의 주식 투자 전용 AI 모델을 설계하고 학습시키는 과정에서는 성능을 어떻게 판단할 것인가가 가장 어려웠습니다. 초기 모델은 단기 상승과 7거래일 상승을 목표로 두고 거래량과 차트 분석, 그리고 ARK의 주요 매수 신호로 판단했습니다. 그러나 상승장에서 높은 지표를 보였지만, 하락장에서는 기대한 결과를 내지 못했습니다. 당시 시장의 상승세가 지표에 얼마나 영향을 주었는지 살펴볼 필요가 있었습니다. 후속 모델에서는 예측 대상을 SPY 대비 수익률로 정하고, 종목의 움직임을 시장 흐름과 비교할 수 있도록 했습니다. 매일 종가와 분석 자료를 웹에서 자동으로 쌓는 수집 과정을 구성하고, 학습과 평가에 사용하는 데이터를 시간 순으로 나누어 기준 모델과 비교했습니다. 전공에서 배운 이론을 실제 데이터에 적용해 보니, 어떤 모델을 선택하느냐 만큼 어떤 시점의 정보로 학습 시키고 어떤 조건에서 평가 하느냐가 중요했습니다.

바이브 코딩을 통해 개발하면서 얻은 자신감으로, 평소 좋아하던 게임 분야에도 도전하여 Unity로 직접 만들고 있습니다. 조선시대 주막 게임은 플레이어가 주모를 직접 움직이며 전과 막걸리, 국밥을 판매하며 주막을 운영하는 게임입니다. 조선시대의 굵직한 역사를 이벤트로 만들어 자연스러운 역사 참여도 이끌 수 있는 효과를 기대하고 있습니다. 또한 플레이어가 에셋을 제작하는 AI를 활용해 개개인의 메뉴를 만들고 다른 사람과 공유하는 갤러리 기능도 구상하고 있습니다. 어드벤쳐 게임은 디스토피아 적 미래를 배경으로 하는 탐험 게임입니다. 플레이어는 맵에서 얻은 그래픽카드를 로봇 동료인 로보에게 장착하여 실제 LLM으로 대화할 수 있도록 설계했습니다. 이처럼 두 게임에서 제가 중점으로 두고 개발하고자 하는 것은 게임에 AI 기능을 추가하고 스토리와 밀접하게 연관지어 플레이어가 AI를 통해 게임을 이해하고 즐기도록 하는 메커니즘을 구상하고 있습니다.

Wi-Fi CSI 졸업작품에서는 5인 팀의 일원으로 신호 수집 장비를 구성하고, 데이터를 직접 수집해 모델을 학습하고 검증했습니다. 카메라 영상 없이 무선 신호 만으로 실내 인원수 범위와 보행 여부를 추정하는 것이 목표였습니다. 보행 신호가 약한 경우에는 직전 몇 초의 흐름까지 다시 살펴보도록 MLP와 1D CNN으로 학습하는 보조 판단기를 구성했습니다. 팀원들과 수집 조건을 맞추고 장소에 따라 성능이 달라지는 이유를 함께 검토하면서, 제가 맡은 실험을 다른 팀원도 이해하고 이어갈 수 있도록 조건과 결과를 공유하는 법을 배웠습니다.

컴퓨터와 코딩을 좋아하던 학생에서 우연한 계기로 영화 연출에 도전했고, 그때 배운 책임감을 바탕으로 여러 프로젝트를 진행하며 개발자로 성장했습니다. 영화를 촬영하면서 제가 맡은 일을 끝까지 해내는 것이 함께하는 사람들에 대한 책임이라는 점을 배웠으며 처음에는 버겁게 느껴지는 일도 시간과 노력을 들이면 해낼 수 있다는 자신감이 생겼습니다. 그 마음으로 전공 공부를 꾸준히 이어갔고, 지금은 AI를 활용해 오래 생각해 온 아이디어를 직접 구현하고 있습니다. 혼자 개발할 때도, 팀원들과 실험할 때도, 감독으로 제작진을 이끌 때도 주어진 자리에서 제가 맡은 일에 최선을 다해 왔다는 데 자부심을 느낍니다. 읽어주셔서 감사합니다.