KOO BON SEOK · SOFTWARE DEVELOPERSEOUL, KOREA · BORN 1997

PEOPLE,
MEET TECH.

저는 커뮤니케이션과 기술을
연결할 수 있는 개발자입니다.

↓
ABOUT ME01

COMMUNICATION
BECOMES PRODUCT.

사람과 시장을 이해하는 홍보 전문가로 커리어를 시작해, 현재는 사용자의 요구를 기술로 구현하는 개발자로 성장했습니다.

홍보로 만들어진 커뮤니케이션 역량을 바탕으로 고객과 사용자의 요구를 정확하게 파악합니다. 비즈니스 목적과 기술적 조건을 함께 고려해 이를 실제 제품과 기능으로 구현하며, 사람과 기술 사이의 간극을 좁히는 개발자가 되고자 합니다.

CORE TECH STACK
FlutterDartBLoCC#.NET 8.0WinFormsREST APIMQTTOpenCVONNX RuntimeSerialRS485ModbusScottPlotFigma
1997 / KOO BON SEOKHONGIK UNIVERSITYAD & PUBLIC RELATIONSSOFTWARE DEVELOPERLLM-ASSISTED DEVELOPMENTCONTEXT & DOCUMENTATION DESIGN
WORK EXPERIENCE02
CURRENT POSITION

코리아디지털(주)

MD팀 연구원 · 소프트웨어 개발자
ROLE SUMMARY

사용자·현장 요구사항을 분석해 스마트팜, 연구장비와 자사 센서 제품에 필요한 소프트웨어를 설계하고 구현합니다. Flutter 기반 멀티플랫폼 UI부터 C#/.NET Windows 프로그램, 장비 통신과 영상처리까지 제품과 하드웨어 사이의 전체 흐름을 담당했습니다.

핵심 담당 업무

  • 스마트팜 통합 UIFlutter/Dart 기반 FarmsCube3 PC·웹·모바일 화면의 UX/UI와 기능 구현, BLoC 상태관리 및 REST API·MQTT 데이터 연동
  • Windows C/S 개발C#/.NET 기반 장비 제어, 교정, 검수, 펌웨어 업데이트와 연구용 프로그램 개발 및 유지보수
  • 현미경 자동화·영상처리서울대학교 SI 프로젝트의 자동 포커싱, 객체 ROI 탐지, 영상·스테이지 좌표 변환, 자동 이동·촬영과 타일 이미지 합성 구현
  • 산업용 장비 통신Serial·RS485·Modbus와 제품 프로토콜을 활용한 센서, 릴레이, 개폐기 및 다채널 장비 상태 조회·제어
  • 센서 데이터 처리SNU 생체센서 모니터링, FJK 통합 컨트롤러, CMA 센서 점검 도구의 실시간 차트·CSV 기록·상태 및 오류 처리
  • 현장 대응·품질 개선장비 응답과 통신 오류 분석, 사용자 피드백과 현장 요구사항 반영, 기존 프로그램 기능 개선 및 안정화
  • AI 활용 개발 체계아키텍처, API·MQTT 명세와 기능별 BLoC 설계를 Markdown으로 구조화하고 LLM을 구현·검증 과정에 단계적으로 활용
CAPABILITY SUMMARYWHAT I DO
01

Research & SI

서울대학교 전자·자동현미경 동작 제어, 자동 포커싱, 객체 탐지 및 촬영 기능을 포함한 Windows 프로그램 개발

C# · .NET 8.0 · VISION
02

Device & Calibration

RS485 통신과 제품 프로토콜을 기반으로 자사 제품별 교정·검수·펌웨어 보조 프로그램 개발

RS485 · SERIAL · PROTOCOL
03

Smart Farm

스마트팜 컨트롤 테스트 프로그램 및 MQTT 통신 기반 통합 프로그램의 UX/UI와 세부 기능 구현

MQTT · CONTROL · UX/UI
04

Cross Platform

MBL 제품의 iOS 보조학습 앱과 Flutter 기반 통합 프로그램의 프론트엔드 및 동작 기능 개발

iOS · FLUTTER · MOBILE
05

AI-assisted Workflow

LLM 기반 앱 개발을 위해 프로젝트 구조, 폴더별 책임, 기능 명세, 작업 규칙과 연동 기준을 Markdown 문서로 구성하고 유지

LLM · CONTEXT · MD DOCS
SELECTED WORK · 11 PROJECTS03
01 / RESEARCH & VISION

연구장비 · 영상처리

연구자의 관찰과 측정을 자동화하기 위해 장비 제어, 좌표 변환, 영상 분석과 생체신호 시각화를 연결했습니다.

4 PROJECTS
PROJECT 02RESEARCH & VISION

Plant Bio Hub

식물 생체신호 데이터 허브

임피던스, 엽온, 줄기 유량 등 식물 생체 데이터를 실시간 수집·시각화해 연구 판단을 돕는 계측 소프트웨어입니다.

MY ROLE센서 모니터링 · 데이터 수집 및 시각화
WHAT I BUILT

다종 센서에서 전달되는 식물 생체 데이터를 파싱하고 시간축 데이터로 관리했습니다. 실시간 차트와 측정 상태 UI를 구성해 연구자가 신호 변화를 빠르게 비교할 수 있도록 개발했습니다.

TECH STACK
C# .NET 8.0SerialReal-time ChartCSV
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • 시리얼로 수신한 센서 패킷을 종류별 측정값으로 파싱하고 시간 정보와 함께 관리
  • 연속 데이터를 실시간 차트에 누적해 임피던스·엽온·수액 변화의 비교가 가능하도록 구성
  • 측정 결과를 CSV로 저장해 연구 데이터의 후처리와 재사용을 지원
PROJECT 03RESEARCH & VISION

Insight AI Scope

AI 현미경 이미징 시스템

카메라 제어와 영상 처리, ONNX 기반 추론을 결합해 현미경 관찰부터 분석까지 이어지는 데스크톱 워크플로를 구현했습니다.

MY ROLE서울대학교 SI · 현미경 제어 및 영상 분석
WHAT I BUILT

전자·자동현미경의 이동과 촬영을 제어하고, 영상 선명도를 계산하는 자동 포커싱과 이미지 내 객체를 찾는 자동 탐지 기능을 구현했습니다. 카메라 영상 좌표를 실제 스테이지 좌표로 변환해 탐지 위치로 자동 이동·촬영하는 흐름까지 통합했습니다.

TECH STACK
C# .NET 8.0OpenCVONNX RuntimeCamera SDK
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • Z축을 큰 간격→중간 간격→미세 간격의 3단계로 탐색하고 프레임 선명도가 가장 높은 Z 위치로 이동하는 자동 포커싱 구현
  • ONNX 추론으로 와이드 카메라 영상의 객체 ROI를 검출하고 PictureBox 표시 비율·여백을 보정해 원본 영상 좌표로 복원
  • 카메라 픽셀 좌표에 픽셀 실측값과 기준점을 적용해 실제 X·Y 스테이지 좌표로 변환한 뒤 검출 객체 위치로 자동 이동
  • ROI별 미세 촬영 좌표를 순회하고 타일 이미지를 합성해 고해상도 결과 이미지를 생성
PROJECT 06RESEARCH & VISION

SMC600 Stage Controller

정밀 현미경 스테이지 제어

정밀 스테이지의 좌표 이동, 반복 시퀀스와 장비 통신을 안정적으로 제어하는 연구장비 전용 애플리케이션입니다.

MY ROLE서울대학교 SI · 정밀 장비 동작 제어
WHAT I BUILT

시리얼 통신으로 스테이지 좌표와 동작 명령을 제어하고, 이동·정지·반복 시퀀스를 UI와 연결했습니다. 장비 응답과 예외 상태를 사용자에게 명확히 전달하는 안전한 제어 흐름을 구현했습니다.

TECH STACK
C# .NET 8.0Serial / RS485Motion ControlWindows
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • 스테이지의 현재 X·Y·Z 좌표와 절대·상대 이동 명령을 Windows UI에 연결
  • 장비 Busy·도달 좌표·타임아웃을 확인한 뒤 다음 단계가 실행되도록 비동기 제어 시퀀스 구성
  • 반복 촬영 좌표와 정지 동작을 관리하고 통신 오류 시 모터를 안전하게 중단하도록 예외 흐름 구현
PROJECT 07RESEARCH & VISION

SNU Bio Sensor

다부처 식물 생체 모니터링

엽온·수액·광양자·임피던스 센서 데이터를 수집하고 실시간 차트와 기록으로 제공하는 서울대학교 연구용 프로그램입니다.

MY ROLE서울대학교 SI · 생체 센서 통신 및 모니터링 개발
WHAT I BUILT

BMC400 장비의 시리얼 데이터와 MQTT 센서 메시지를 수집해 센서별 데이터로 변환했습니다. 엽온·수액·광양자·임피던스 차트, 실시간 위상값, 히팅 설정과 로그를 하나의 화면에 구성하고 측정 결과를 CSV로 내보내도록 구현했습니다.

TECH STACK
C# .NETScottPlotMQTTSerialCSV
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • BMC400 시리얼 데이터와 MQTT 메시지를 하나의 센서 데이터 흐름으로 정규화
  • 엽온·수액·광양자·임피던스별 ScottPlot 차트를 실시간 갱신하고 측정 일시정지 상태를 동기화
  • MCU의 히팅 ON/OFF 시간을 조회·설정하고 측정 로그와 결과를 CSV로 기록
02 / SMART FARM & CONTROL

스마트팜 · 통합제어

실시간 장비 데이터를 안정적으로 전달하고 다채널 구동기를 직관적으로 제어하는 운영 환경을 구축했습니다.

2 PROJECTS
PROJECT 01SMART FARM & CONTROL

FarmsCube3

스마트팜 통합 제어 플랫폼

센서, 구동기, 자동화 규칙과 클라우드를 하나의 운영 흐름으로 연결한 멀티 플랫폼 스마트팜 시스템입니다.

MY ROLE담당 화면 UX/UI · Flutter 프론트엔드 · BLoC 기능 구현
WHAT I BUILT

담당한 FarmsCube3 화면의 UX/UI와 App 기능을 구현하고 BLoC 구조로 화면 상태와 비즈니스 로직을 분리했습니다. 백엔드 API 목록과 MQTT 브로커 명세를 분석해 센서·스위치·개폐기·시스템 설정 화면에 실제 데이터와 제어 기능을 연결했습니다.

TECH STACK
FlutterDartBLoCREST APIMQTTFigmaResponsive UI
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • Figma의 PC 공통 레이아웃과 웹 대시보드 설계를 기준으로 담당 화면의 컴포넌트·사용 흐름·반응형 UI 구현
  • BLoC의 Event·State 구조로 API 요청, MQTT 수신 이벤트와 화면 상태를 분리해 기능별 상태 변화 관리
  • 백엔드 API 목록의 요청·응답 모델을 Dart 데이터 모델과 화면 기능에 연결하고 로딩·성공·오류 상태 처리
  • MQTT 브로커의 토픽과 메시지 규격을 센서·스위치·개폐기 상태에 매핑해 실시간 값 표시와 제어 결과 동기화
  • App 기능과 System Setting Level 담당 범위에 권한·설정 상태를 반영하고 공통 위젯으로 반복 UI 구성
PROJECT 08SMART FARM & CONTROL

FJK Integrated Controller

스마트팜 다채널 통합 제어

센서·릴레이·개폐기 채널을 연결하고 현장과 원격 제어를 전환하는 스마트팜 컨트롤러 테스트 프로그램입니다.

MY ROLE스마트팜 컨트롤러 통신 · 테스트 UI 개발
WHAT I BUILT

RS485 Modbus 통신을 기반으로 센서, 릴레이와 48개 개폐기 채널의 상태를 조회하고 제어하도록 개발했습니다. 현장·원격 제어 모드를 구분하고 일괄 ON/OFF, 열기·닫기·정지와 구동 시간 설정을 제공해 장비 검증 흐름을 단순화했습니다.

TECH STACK
C# .NETRS485ModbusMulti-channel Control
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • RS485 Modbus 주소와 레지스터를 채널별 장비 상태로 매핑해 센서·릴레이·개폐기 데이터를 조회
  • 48개 개폐기의 열기·닫기·정지 명령과 구동 시간을 개별·그룹 단위로 처리
  • 현장 제어와 원격 제어 상태를 구분해 허용된 모드에서만 제어 명령이 실행되도록 구성
03 / PRODUCT & MANUFACTURING

제품 · 생산자동화

제품 통신 프로토콜을 기반으로 교정, 검수, 펌웨어 업데이트 등 반복적인 생산 업무를 소프트웨어로 자동화했습니다.

4 PROJECTS
PROJECT 05PRODUCT & MANUFACTURING

80CH CO₂ Calibration

다채널 생산 교정 자동화

80개 채널의 센서 상태와 교정 데이터를 동시에 처리하고 결과를 기록하는 생산·품질관리용 JIG 소프트웨어입니다.

MY ROLE자사 제품별 생산·교정 프로그램 개발
WHAT I BUILT

RS485와 제품별 프로토콜을 기반으로 다채널 센서의 명령·응답을 처리했습니다. 채널별 진행 상태, 교정값, 오류를 시각화하고 결과 데이터를 저장해 생산 검수 과정을 효율화했습니다.

TECH STACK
C# .NET 8.0RS485Product ProtocolCalibration
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • RS485 버스에서 80개 채널을 순차 제어하고 제품 프로토콜의 명령·응답 패킷을 검증
  • 채널별 연결·측정·교정·오류 상태를 독립적으로 관리해 일부 센서 오류가 전체 공정을 막지 않도록 구성
  • 기준 CO₂ 값과 센서 응답을 비교해 교정값을 기록하고 생산 결과를 파일로 저장
PROJECT 09PRODUCT & MANUFACTURING

CMA Sensor Check

제품 센서 통합 점검 도구

최대 10개 센서의 연결 상태와 측정값, 배터리 정보를 한 화면에서 확인하는 제품 검수용 프로그램입니다.

MY ROLE자사 제품 센서 점검 · 측정 프로그램 개발
WHAT I BUILT

제품 프로토콜로 연결된 센서의 종류, 측정값, 단위와 배터리 잔량을 읽어 목록과 실시간 차트에 표시했습니다. Snapshot·Measure·Full 모드를 구분하고 측정 시작과 정지 흐름을 구성해 다수 센서의 기능 검수를 빠르게 수행할 수 있도록 했습니다.

TECH STACK
C# .NETSerialProduct ProtocolReal-time Chart
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • 제품 프로토콜 응답을 센서 번호·종류·측정값·단위·배터리 정보로 파싱
  • Snapshot과 연속 Measure, 전체 센서 측정 모드를 분리해 검수 목적에 맞게 실행
  • 최대 10개 센서의 상태와 실시간 측정 데이터를 목록과 차트에 동기화
PROJECT 10PRODUCT & MANUFACTURING

Multi-Sensor Calibration

KSH7330·7360 다채널 교정

제품별 다수 센서의 온도·습도·CO₂ 값을 확인하고 히팅·교정·판정 과정을 자동화한 생산 검증 프로그램입니다.

MY ROLE자사 제품별 교정·검증 프로그램 개발
WHAT I BUILT

KSH7330과 7360 제품군의 센서를 동시에 연결해 채널별 측정값과 상태를 관리했습니다. 센서 히팅과 기준값 교정, 진행률, 성공·실패 판정과 결과 표시까지 생산 작업 순서에 맞춰 구현했습니다.

TECH STACK
C# WinForms.NET FrameworkSerial / RS485Product Protocol
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • 제품별 통신 패킷을 해석해 각 채널의 온도·습도·CO₂ 측정값과 연결 상태를 표시
  • 교정 전 센서 히팅과 안정화 시간을 제어하고 기준 CO₂ 값에 따라 교정 명령을 순차 실행
  • 채널별 응답과 허용 범위를 비교해 성공·실패를 색상과 결과 데이터로 제공
PROJECT 11PRODUCT & MANUFACTURING

CMA Firmware Update

제품 펌웨어 업데이트 도구

CMA 제품의 펌웨어 파일을 선택하고 통신 설정부터 전송 상태까지 관리하는 현장·생산용 Windows 프로그램입니다.

MY ROLE자사 제품 개발 보조 Windows 프로그램 개발
WHAT I BUILT

통신 포트와 속도를 설정하고 선택한 펌웨어 파일을 CMA 장비에 전송하는 업데이트 흐름을 구현했습니다. 연결, 파일 검증, 업데이트 명령과 진행 상태를 단계별로 표시해 작업 오류를 줄였습니다.

TECH STACK
C# WinForms.NET FrameworkSerialBinary TransferProduct Protocol
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • 포트·통신 속도 설정과 장비 연결 상태를 확인한 뒤 업데이트 기능을 활성화
  • 선택한 펌웨어 바이너리를 제품 프로토콜에 맞는 데이터 단위로 나누어 순차 전송
  • 장비 응답과 전송 진행 상태를 확인해 완료·실패 정보를 사용자에게 표시
04 / MOBILE & LEARNING

모바일 · 교육

Figma 기반 UX/UI 설계부터 프론트엔드 구현과 개발 일정 관리까지 맡아, 무선 센서와 실험 콘텐츠를 일관된 모바일 학습 경험으로 연결했습니다.

1 PROJECTS
PROJECT 04MOBILE & LEARNING

Science# for iOS

무선 과학실험 센서 앱

온도·압력·빛·전도도·CO₂ 등 다양한 무선 센서를 연결하고 측정값을 그래프와 실험 콘텐츠로 제공하는 iOS 앱입니다.

MY ROLEiOS 프론트엔드 · 개발 일정 관리 · UX/UI 설계
WHAT I BUILT

Science# iOS 보조학습 앱의 프론트엔드 개발과 일정 관리를 담당했습니다. 데스크탑의 1차 UX/UI와 리뉴얼 Figma를 기반으로 센서 연결, 측정, 그래프와 실험 콘텐츠로 이어지는 사용자 흐름을 설계하고 화면에 구현했습니다.

TECH STACK
iOSFigmaUX/UIBluetooth UIData VisualizationSchedule Management
기술 적용 방식 자세히 보기
HOW THE TECHNOLOGY WAS APPLIED
  • Science# 1차 UX/UI와 리뉴얼 Figma를 제작·관리하고 화면 구조, 컴포넌트와 주요 사용자 흐름 정의
  • 프론트엔드 작업 범위와 수정 요청을 화면 단위로 정리하고 구현 우선순위와 개발 일정 관리
  • Bluetooth 센서의 검색·연결·측정 상태가 사용자에게 명확하게 전달되도록 상태별 인터페이스 구성
  • 센서 측정값, 단위와 실시간 그래프를 학습자가 쉽게 비교할 수 있도록 정보 위계와 시각화 UX 설계
  • 실험 콘텐츠 탐색부터 센서 선택과 측정까지 이어지는 학습 동선을 iOS 화면으로 구현
05 / AI-ASSISTED DEVELOPMENT

AI 활용 개발 프로세스

요구사항을 바로 코드나 화면으로 생성하지 않고, 개발 구조와 UI 설계를 각각 Markdown 산출물로 구체화합니다. 확정된 문서만 AI와 Figma의 입력으로 사용해 구현 기준을 일관되게 유지했습니다.

DOCS → DESIGN → BUILD
TRACK 01

개발 구조·기능 구현

시스템 구조와 연동 규칙을 먼저 정의한 뒤 기능 단위로 AI를 활용합니다.

STEP 01

전체 구조를 먼저 정의

시스템의 목적, 계층별 책임과 전체 데이터 흐름을 문서화해 AI가 프로젝트의 경계를 먼저 이해하도록 구성했습니다.

README.mdARCHITECTURE.mdHIGH_LEVEL_ARCHITECTURE.mdSYSTEM_DIAGRAM.mdAI 활용 · 기존 코드와 요구사항을 분석하고 시스템 구성요소와 폴더별 책임을 정리
STEP 02

외부 연동 규칙을 명세

백엔드의 요청·응답 DTO와 MQTT 토픽·메시지 형식을 별도 문서로 고정해 프론트 구현 시 임의 해석을 줄였습니다.

BACKEND_API_SPEC.mdBACKEND_API_SPEC_DETAIL.mdMQTT_PROTOCOL.mdAI 활용 · API 목록과 브로커 규격을 비교해 Dart 모델, Repository와 메시지 매핑 기준 생성
STEP 03

기능별 BLoC 설계

화면마다 Event·State·Repository 의존성과 예외 흐름을 먼저 작성하고, 큰 기능을 구현 가능한 단위로 분해했습니다.

dashboard_bloc_design.mdSetting_Sensor_bloc_design.mdSystem_Setting_Auth_bloc_design.mdAI 활용 · 기능 요구사항을 이벤트와 상태 전이로 변환하고 누락된 로딩·오류·권한 흐름 검토
STEP 04

문서 단위로 구현 요청

한 번에 전체 앱을 생성하지 않고, 확정된 설계 문서와 관련 파일만 컨텍스트로 제공해 Model → Data → BLoC → UI 순서로 구현했습니다.

Model → RepositoryEvent → State → BLoCWidget → ScreenAI 활용 · 각 단계의 입력 문서와 수정 대상 파일을 제한해 기존 구조를 보존하며 코드 작성
STEP 05

실행 검증 후 문서 갱신

컴파일과 실제 데이터 흐름을 확인하고 API·MQTT 예외, 화면 상태 불일치를 수정한 뒤 변경된 구조를 다시 문서에 반영했습니다.

Build & AnalyzeRuntime CheckDocument UpdateAI 활용 · 오류 원인과 영향 범위를 분석하고 최소 수정안을 적용한 뒤 설계와 코드의 차이를 재점검
TRACK 02

UI/UX 설계·제작

PRD에서 화면 명세까지 설계 근거를 단계적으로 좁힌 뒤 Figma UI를 제작하고 개선합니다.

UI STEP 01

제품 요구사항 정의

제품의 목적, 사용자, 핵심 기능, 사용 시나리오와 제약 조건을 먼저 정리해 UI 판단의 기준을 만들었습니다.

PRD.mdAI 활용 · 초기 요구사항과 이해관계자 요청을 분류하고 누락·충돌 항목을 검토해 PRD 초안 작성
UI STEP 02

공통 레이아웃 구조 설계

PRD를 기반으로 내비게이션, 헤더, 콘텐츠 영역, 공통 컴포넌트와 반응형 원칙을 정의했습니다.

COMMON_LAYOUT.mdPRD.mdAI 활용 · 반복되는 화면 요소와 정보 위계를 찾아 공통 레이아웃 및 컴포넌트 규칙으로 구조화
UI STEP 03

전체 화면 목록 작성

PRD의 기능과 공통 레이아웃을 대조해 필요한 화면, 팝업, 상태 화면과 진입 경로를 목록화했습니다.

SCREEN_LIST.mdPRD.md + COMMON_LAYOUT.mdAI 활용 · 기능 요구사항을 화면 단위로 변환하고 정상·빈 화면·로딩·오류 상태의 누락 여부 확인
UI STEP 04

화면별 명세 구체화

화면 목록의 각 항목을 목적, 구성요소, 데이터, 사용자 액션, 상태 변화와 예외 흐름까지 상세화했습니다.

SCREEN_SPEC_[화면명].mdSCREEN_LIST.mdAI 활용 · 화면별 요구사항을 컴포넌트·인터랙션·데이터·상태 기준으로 분해해 명세 초안 생성 및 검토
UI STEP 05

Figma 1차 UI 제작

화면 명세, PRD와 공통 레이아웃 문서를 함께 기준으로 사용해 Figma에서 전체 화면의 1차 UI를 제작했습니다.

PRD.mdCOMMON_LAYOUT.mdSCREEN_SPEC_*.mdFIGMA v1AI 활용 · 화면 명세를 바탕으로 콘텐츠 우선순위, 컴포넌트 상태와 UI 카피를 정리해 Figma 제작 기준 제공
UI STEP 06

세부 검토·UI 완성

1차 UI를 실제 사용 흐름과 요구사항에 맞춰 검토하고 간격, 정보 위계, 상태 표현과 인터랙션을 반복 수정했습니다.

FIGMA REVIEWREVISION NOTESFINAL UIAI 활용 · PRD·화면 명세와 Figma 결과의 불일치를 점검하고 수정 목록과 우선순위를 정리
13+FIELD PROJECTS
80MAX. CHANNELS
4PLATFORM TYPES

COMMUNICATION · ENGINEERING · PRODUCT
ONE CONNECTED PERSPECTIVE

OPEN TO NEW OPPORTUNITIESSOFTWARE DEVELOPER

LET'S WORK
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