전공 역량으로 외국인 유학생의 건강권을 지키다
학교생활 중 교내 외국인 유학생들과 소통하며, 이들이 생소한 식재료와 언어 장벽으로 인해 알레르기 위험에 노출되는 불편을 목격했습니다. 저는 개발자로서 이들의 안전한 식생활을 돕고자 Gemini API를 활용한 ‘식단 가이드 앱’ 개발을 추진했습니다. 우선 정확한 요구 파악을 위해 국제교류원의 협조를 얻어 실태 조사를 시행한 결과, 유학생의 약 90%가 식재료를 정확히 이해하지 못해 불안감을 느낀다는 사실을 확인했습니다. 또한 주변 유학생들을 직접 인터뷰하여 단순히 메뉴 이름을 번역하는 수준을 넘어, 조리 과정에 포함된 ‘숨겨진 성분’을 시각적으로 확인하고 싶어 한다는 요구를 알아냈습니다. 이를 바탕으로 카메라를 통한 식재료 분석 기능과 상황별 다국어 소통 문구 생성 기능을 구현했습니다. 특히 파이썬 언어에 있는 크롤링 기술을 적용해 학교 식단 데이터를 실시간으로 수집함으로써, 당일 메뉴에 포함된 알레르기 유발 재료를 즉시 확인할 수 있도록 편의성을 높였습니다. 전공 기술을 나누어 실질적인 도움을 주었을 때 보람을 느꼈으며, 공단에서도 민원인의 작은 불편을 먼저 살피겠습니다.
데이터 무결성을 지키는 타협 없는 보안 의식
공직자에게 가장 중요한 윤리는 국민의 민감한 정보를 다루는 ‘정직함’과 ‘책임감’이라고 생각합니다. 반도체 회사 재직 당시, 이러한 정보 관리에 대한 중요성을 얻었습니다. 프로젝트를 수행할 때도 편의성보다 보안 원칙을 최우선으로 두었습니다. 학교에서 중고 마켓 프로젝트를 진행하며 개인 간의 거래 정보를 다룰 때도 이러한 보안 원칙을 최우선으로 고수했습니다. 당시 중고 거래 플랫폼의 핵심 기능은 ‘실시간 채팅’과 ‘위치 기반 서비스’를 구현하면서, 개발 기간을 단축하기 위해 사용자의 위치 좌표와 대화 정보를 평문 그대로 데이터베이스에 저장하자는 의견이 있었습니다. 하지만 저는 사용자 간의 신뢰를 바탕으로 하는 서비스에서 개인정보 보호는 타협할 수 없다고 생각했습니다. 이에 구현 난이도가 높아지더라도, 민감 데이터를 암호화하여 저장하고 접근 권한을 엄격히 분리하였습니다. 이러한 정직한 태도는 단기적으로는 비효율적으로 보일 수 있으나, 시스템의 장기적인 신뢰도를 높이는 과정이라고 확신합니다. 공단에서도 국민의 소중한 정보를 다루는 전문가로서, 어떠한 상황에서도 규정을 준수하며 투명한 업무 처리를 실천하겠습니다.
모호한 상황을 확신으로 바꾼 주도적 설계
건강보험심사평가원에서 제공하는 오픈 API를 활용한 병원 정보 통합 서비스 프로젝트 초기, 방대한 데이터 규모와 불분명한 역할 분담으로 인해 팀원들이 선뜻 나서지 못하며 프로젝트 진행이 지연되었습니다. 저는 프로젝트의 원활한 진행을 위해 자발적으로 API 명세서 분석과 전체 아키텍처 설계를 맡았습니다. 먼저 공공데이터의 복잡한 구조를 분석하여 효율적인 데이터 정규화 방안을 제안했습니다. 또한 여러 개의 공공데이터를 결합하여, 사용자가 자신의 증상에 맞는 병원을 더 쉽게 찾을 수 있도록 프로젝트를 설계했습니다. 실행 과정에서 "DB 설계에 시간이 너무 많이 소요된다"라는 반대 의견도 있었으나, 초기의 탄탄한 설계가 추후 유지보수 비용을 줄일 수 있음을 설득했습니다. 이후 팀원들의 강점에 맞춰 데이터 관리, 화면 개발, 서버 구축 등의 역할을 구체적으로 나누어 배정했습니다. 기술적 장벽을 세부 과제로 쪼개어 제시하자 팀원들의 참여가 활발해졌고, 결과적으로 프로젝트 완성 후, 학회 논문 제출이라는 성과를 거두었습니다. 정해진 역할이 없더라도 조직에 필요한 일이 무엇인지 먼저 파악하고 행동하는 주도적인 인턴이 되겠습니다.
이론과 현장을 잇는 데이터 엔지니어링 역량
저의 전문성은 공공데이터를 실무 환경에 맞게 최적화하여 처리하는 ‘데이터 엔지니어링’ 능력입니다. SQLD와 ADsP 자격 취득을 통해 쌓은 이론적 지식을 바탕으로, 건강보험심사평가원 오픈 API 기반 병원 정보 통합 서비스를 구현하며 실무 역량을 강화했습니다. 프로젝트 당시 파편화된 행정 데이터를 조회하는 과정에서 응답 시간이 지연되는 문제에 직면했습니다. 저는 데이터 분류 체계를 재정립하고 항목별 인덱스를 최적화하여 데이터 간의 중복을 제거하는 정규화를 수행하고, 자주 사용되는 조회 쿼리에 맞춰 인덱스를 재설계했습니다. 그 결과, 데이터 조회 속도를 기존 대비 32% 개선하며 시스템의 효율성을 입증했습니다. 이러한 이론적 기반과 실무 경험은 국민건강보험공단의 방대한 보건의료 데이터를 오차 없이 관리하고, 민원인에게 필요한 정보를 정확하고 신속하게 제공하는 데 도움이 될 것입니다. 특히 공공 API를 직접 다뤄본 경험을 바탕으로, 공단 내부 시스템의 데이터 무결성을 유지하겠습니다. 단순한 시스템 운영을 넘어, 데이터의 가치를 높여 국민의 건강 증진과 정보 접근성을 실질적으로 개선하는 인턴이 되겠습니다.