팀/역할
기간
기술 스택
프로젝트 소개
Mark25는 AI 기반 상표 유사도 분석 서비스로, Google Gemini 2.5 Pro와 LangGraph를 활용한 대화형 분석 시스템입니다. 키프리스 벌크데이터 약 200GB의 이미지를 DINOv2 모델로 벡터화하여 유사 상표 검색 시스템을 구축했습니다. 하나 소셜벤처 유니버시티 전국 결선, AI 리빙랩 사업 선정 — 기술 실증(PoC) 담당으로 750만원 유치에 기여했습니다.
내 역할 및 기여도
VectorDB 구축 (키프리스 200GB 데이터 벡터화), 클라우드 인프라 설계 (Supabase + GCP Cloud Run), 상표 이미지 유사도 검색 시스템 구현
핵심 기능
AI 기반 상표 유사도 분석
Gemini 2.5 Pro와 LangGraph를 활용한 대화형 분석 시스템
전문가급 법률 분석
GCP Agent Builder RAG로 10년차 변리사 수준 분석 제공
KIPRIS 연동 검색
한국 지식재산권 정보 서비스 실시간 연동
상표 이미지 유사도 검색
DINOv2 모델로 200GB 데이터를 벡터화하여 유사 이미지 검색
기술적 도전과 해결
200GB KIPRIS 데이터 벡터화 파이프라인
문제
KIPRIS 벌크데이터 약 200GB, 상표 이미지 69만 장을 벡터화하여 검색 가능한 형태로 변환해야 함. KIPRIS API 엔드포인트(freeSearchInfo)가 상표 검색에 부적합하여 결과 불일치 발생
해결
DINOv2 Large 모델(1408차원) 선택하여 벡터화, KIPRIS API 엔드포인트를 getWordSearch로 변경하여 정확도 확보, IVFFLAT 인덱싱으로 벡터 검색 최적화 (GCP Agent Builder RAG는 팀원 담당)
결과
69만 장 벡터화 완료, Supabase pgvector 기반 이미지 유사도 검색 시스템 구현, 상표 검색 소요 시간 7일 → 10분으로 단축 (팀 전체 성과)
AI Fallback 아키텍처 (시스템 안정성)
문제
Gemini API 503 장애 발생으로 서비스 중단, 분석 타임아웃(60초)으로 복잡한 상표 분석 실패
해결
Circuit Breaker 패턴으로 Gemini 장애 시 OpenAI 자동 전환, 분석 타임아웃 60초→150초로 조정, ChatGPT 4.1 nano에서 Gemini 2.5 Pro로 주 모델 전환하여 분석 품질 향상
결과
Gemini 503 장애 시에도 서비스 무중단 운영, 복잡한 상표 분석 완료율 향상
Feature-Based 아키텍처 설계
문제
3인 팀에서 컴포넌트, API 라우트, 비즈니스 로직이 혼재되어 코드 리뷰 시간 증가 및 merge conflict 빈번
해결
Clean Architecture 적용, features/ 하위 도메인별 _components/_services/_hooks/_types 구조 설계, PR 리뷰 시 아키텍처 준수 체크리스트 관리
결과
도메인별 독립적 개발·배포 가능한 구조 확립, 팀원 간 작업 영역 분리로 merge conflict 감소
사업성 검증 — 전국 대회 + 자금 유치
문제
3인 학생 창업팀으로 기술 검증 이후 실제 시장 사업성 검증 및 운영 자금 확보 필요
해결
하나 소셜벤처 유니버시티 참가 (전국 거점 대학 Top 2 선정 → 전국 결선 진출), 천안 AI·미디어 리빙랩 사업 선정으로 750만원 지원금 유치, 디지털 마케팅 집행
결과
하나벤처 전국 결선 장려상, 리빙랩 750만원 유치 및 집행, 사전예약 185명·MAU 2,400명 달성, 마케팅 콘텐츠 1.7만 뷰