김나영 Portfolio

Finance IT

거래를 정확히 계산하고,
권한과 데이터 흐름을 검증합니다.

거래 저장과 잔액 계산의 정합성, 인증·권한과 민감 데이터 정합성, 소득·부채 조건 기반 리스크 분류까지 금융 IT 직무와 맞닿은 프로젝트를 정리했습니다.

Pigge Server 코드 보기

거래 데이터·보안 정합성·리스크 경험

팀 프로젝트 인증·권한 데이터 정합성

FESTAI

축제 운영 플랫폼 백엔드에서 인증·권한, 게시 데이터 정합성, 외부 AI 장애 fallback을 구현했습니다. 금융 도메인은 아니지만 민감 데이터와 권한 범위를 안전하게 나누는 백엔드 경험으로 연결됩니다.

FESTAI 공개 API와 보안 처리 흐름
Bearer 인증, role 검사, festival scope 검사와 공개 데이터 필터링 흐름
인증·권한

Bearer 인증 이후 role 검사와 festival scope 검사를 통해 사용자별 접근 가능 범위 분리

데이터 정합성

게시 상태 필터링으로 승인·게시된 데이터만 외부 응답에 노출되도록 검증

장애 fallback

외부 AI 호출 실패 시 fallback 응답을 유지해 사용자 흐름이 중단되지 않도록 처리

회귀 검증

공개 API, AI context, 전처리 테스트로 승인 데이터 기반 응답과 예외 경로 검증

리스크 분류 Python SQL ML

JipFit AI

청년의 소득, 자산, 주거비, 보증금, 부채 조건을 바탕으로 주거비 부담 위험을 분류하고 정책 후보를 추천하는 분석 프로젝트입니다. 금융 IT 관점에서는 조건 기반 리스크 분류와 판단 근거를 설명하는 경험으로 연결됩니다.

JipFit AI 머신러닝 분석 흐름 JipFit AI 모델 비교와 혼동행렬
소득·자산·부채 조건을 feature로 구성하고 리스크 분류 결과를 검증한 흐름
리스크 기준

월세, 보증금, 관리비, 부채 조건을 함께 반영해 주거비 부담 위험을 분류

Feature 구성

소득 대비 주거비 부담률, 부채 버퍼, 권장 주거비 상한 등 판단 기준을 변수화

모델 검증

6,000개 합성 시나리오로 Logistic Regression과 Random Forest 성능 비교

결과 설명

Accuracy 0.9375, Macro F1 0.9185와 오류 분석을 함께 제시해 과장 없이 해석

실제 금융 데이터가 아닌 합성 시나리오 기반 기술 검증이며, 리스크 판단 기준을 데이터로 정의하고 검증한 경험으로 설명합니다.

DentalLink

환자, 예약, 대기열 데이터를 Supabase(PostgreSQL)로 연결한 팀 프로젝트입니다. 금융 IT에서는 개인정보성 데이터와 API/DB 정합성을 맞춘 보조 경험으로 설명합니다.

AI Agent System

팀 프로젝트에서 회의·일정·Git 근거를 구조화해 리스크와 기여도를 분석한 경험입니다. Finance IT 페이지에서는 감사 가능한 자동화 흐름의 보조 근거로만 배치했습니다.