김도영 · SK hynix AI Hackathon 2026

경력 8년차 요리사 AI 전문가

안녕하세요. 저는 지주사 사내벤처팀에서 CTO로 근무하고 있습니다.

8개월 동안 웹·Android·iOS에 출시했고, AI로 만든 트레일러를 영화제에 출품, 로컬 에이전트 개발, 자동화 플로우와 QA 에이전트를 구축했습니다.

지난 8개월의 작업아래로 스크롤하며 살펴보세요

01서비스 · 사내벤처 팀

JinJJa-K

자막만으로는 알 수 없는 K-드라마 대사의 속뜻, 촬영지, 한국 문화를 외국인에게 알려주는 앱입니다.

기획은 팀과 함께했고,
제가 인프라 설계, DB, UI/UX, 보안, 웹, Android 앱, iOS 앱, 어드민 페이지, R&D, QA를 담당했습니다.

1개월: 웹, 앱 개발부터 출시까지
검색 시스템, 추천 알고리즘, Decoder, K-code, K-wiki: 핵심 기능

Google Play

App Store

02AI 트레일러 · 영화제 출품작

THE ASH COVENANT

3분짜리 4K 트레일러 영상입니다.
IP 없이 AI로 만든 영상을 실제로 쓸 수 있을지 테스트했습니다.

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Higgsfield 영화제 출품작

제가 구축한 에이전트가 스토리 설정집부터 편집까지 8단계를 작업했습니다.
사람의 개입을 최소화하고 장르와 컨셉만으로 캐릭터, 배경, 음악, 나레이션을 하나의 워크플로우에서 자동화가 가능하다는 것을 입증했습니다.

설정집세계관·스토리
이미지GPT 2.5 · Seedream 5.1
인물 고정캐릭터 시트
영상Seedance 2.5
나레이션ElevenLabs
음악Flow Music
편집·믹스컷·소리
워터마크·팩샷출품본 마감

4일: 기획부터 워크플로우 개발, 출품까지
8단계: 사람이 아닌 AI의 자동화 단계

제작 노하우

영상 프롬프트는 부정문 대신 긍정문으로
캐릭터 시트 기반으로 인물의 일관성 유지
첫프레임 이미지가 아닌 참조 이미지와 프롬프트로 디테일 상승

Higgsfield

03로컬 AI 에이전트 · 오프라인 작업용

ONLYONE FRONTIER

인터넷이 없는 곳에서도 제 맥 안에서 돌아가는 작업 에이전트입니다.

기내에서도 업무를 이어 가려고, 오픈 웨이트 모델로 작업 환경을 직접 구축했습니다. Claude Agent SDK로 뼈대를 세우고, M1 맥북에서 지연 없이 돌도록 경량화·최적화한 모델에 도구 33개를 붙였습니다.

33개 도구: Mac 15 · 브라우저 12 · 기록 6
q8_0: KV 캐시 양자화로 128K 컨텍스트를 M1에서 구동

StoryChat 실제 앱 화면: 온보딩(소개 · 언어 설정 · 메인 캐릭터 선택), 홈, 시작 설정, 이야기 지도, 대화. 누르거나 옆으로 밀면 다음 화면으로 넘어갑니다.

04JinJJa-K 스토리 · R&D

StoryChat

고르는 대로 다음 장면이 바뀌는 이야기입니다.

스토리 엔진이 장면과 결말을 지키고, AI는 사용자의 말뜻을 해석해 대화를 잇도록 만들었습니다. 사용자의 자연어를 이해하고, 대화의 맥락을 기억하도록 만들었습니다.

20분: 스토리, 배우 설정, 이미지 및 BGM 생성까지

ODDY 9월 9일 게시 캐러셀과 ECHOMORROW 릴스의 실제 화면. 누르거나 옆으로 밀면 다음 화면으로 넘어갑니다.

06콘텐츠 제작·게시 자동화

ODDY · ECHOMORROW

ODDY의 패션 콘텐츠와 ECHOMORROW의 AI 음악을 만들고 게시하는 과정을 직접 자동화했습니다.

발행 게시물의 컨셉을 정하고, 실제 쇼핑몰 사이트에서 판매 중인 의상을 조사해 정해진 템플릿에 맞춰 이미지를 생성하여 발행하고, 실제 SNS 팔로워들과 댓글과 DM으로 AI가 소통까지 하도록 만들었습니다.

운영 중인 계정2개: 패션·AI 음악을 만들고 게시까지 자동화
사람 개입0: AI가 기획·제작·게시·소통까지

07리서치 도구 · 로컬 시제품

Persona V2

이 기획이 성공할까? 실제 사람이 아닌 가상의 페르소나에게 먼저 물어봅니다.

원하는 가상의 페르소나를 선택하여, 이 서비스, 이 기획에 대해 어떻게 생각하는지 물어보고 AI들의 열띤 토론을 지켜보며 개선점도 도출해낼 수 있습니다.

가상 페르소나∞개: 원하는 만큼 가상 소비자를 생성
4가지 질문 방식: 일반 · 역할극 · 사고 과정 · 반론

발음 평가(K·DUCK 롤플레이 연습 · 결과 화면)와 연기 평가(mvp2 녹음 준비 · SYNC RATE 결과 화면)의 실제 앱 화면. 누르거나 옆으로 밀면 다음 화면으로 넘어갑니다.

08음성 평가모델 구축

한국어 발음·연기 평가

발음은 Groq·Azure로, 연기는 억양 곡선을 비교해 점수를 매깁니다.

저지연·높은 정확도로 외국인 유저의 한국어 발음을 어떻게 평가할 수 있을지 고민했고, Whisper 모델과 Azure를 사용해 유저가 말하는 즉시 발음을 평가하고 피드백을 줄 수 있도록 구축했습니다. 연기는 원본 대사와 유저 녹음의 억양 곡선을 비교해, 외부 API 없이 브라우저 안에서 점수를 냈습니다.