박현규

박현규 iOS Developer

실험하고 검증한 근거로 팀과 함께 결정하여 매번 성과를 내는 iOS 개발자입니다.

저는 모든 프로젝트에서 성과를 만들어냈습니다.

이메일
qwqwqw4756@gmail.com
GitHub
github.com/ParkMazorika
블로그
velog.io/@mazorika
포트폴리오
mazorika.dev/nursemate
박현규 증명사진

일하는 방식

측정하고, 원인을 찾고, 개선합니다
  • 감이 아닌 측정값으로 원인을 찾고, 개선 효과도 수치로 확인합니다.
  • 181개 모델을 비교하고, 연산 장치 분석으로 판독 시간을 20.1초 → 10.9초로 줄인 경험이 있습니다.
문서로 근거를 남기고 함께 결정합니다
  • 갈등 상황이나 의사결정 상황에서 문서를 통해 해결합니다.
  • 매일 실험을 한 후 ADR 문서를 작성하여 팀원들과 의사결정 후 현업 멘토에게 평가받으며 의사결정 능력을 향상시켜왔습니다.
출시 후에는 사용자 데이터로 확인합니다
  • 출시 전 북극성 지표와 GSM(Goal, Signal, Metric)으로 분석 지표를 설계합니다.
  • 이벤트 17종을 계측해 MAU 약 6,800명의 사용 흐름을 분석한 경험이 있습니다.

수상, 활동

오픈소스

학력

숭실대학교서울
소프트웨어학부 학사과정 졸업 예정, 2021.03 입학학점 3.86 / 4.5

자격, 어학

연구

논문 1저자ASK 2025 발표, KISS 등재
실시간 STT와 RAG 기반 퀴즈 생성 시스템
  • Lecture2Quiz 기반 연구. iOS 앱을 혼자 개발하며 시스템 전체 구현을 이해한 바탕으로 작성.
  • 한국정보처리학회 춘계학술발표대회(ASK 2025) 발표, 한국학술정보(KISS) 등재.
논문kiss.kstudy.com/Detail/Ar?key=4176874

프로젝트

NurseMate

AI.SW마에스트로 17기
3인 팀, iOS, watchOS 1인 담당, Vision AI 개발

2026.06부터 진행 중

간호사를 위한 AI 알약 인식과 간호 타이머 iOS, watchOS 앱. App Store 출시

주요 기능AI 알약 인식간호 처치 타이머잠금화면 위젯Apple Watch 앱컴플리케이션(Apple Watch 위젯)

사용자MAU 약 6,800명, WAU 약 2,900명, DAU 400~700명
UI
UIKitSwiftUI(watchOS)
Architecture
MVVM + Clean ArchitectureTuist 멀티모듈Combine
Framework
Core MLAlarmKitWidgetKit(Live Activity)WatchConnectivity
Network, 서비스
MoyaAlamofireFirebase(Analytics, Crashlytics, Remote Config, Auth)
CI/CD, 도구
fastlaneJenkinsxcconfigJira
  • 온디바이스 비전 파이프라인 설계와 이식.
    • 비전 모델을 파인튜닝해 Core ML로 아이폰 안에서 직접 실행.
    • 알약 1개를 144장(24방향 × 6배율)으로 읽는 각인 판독을 배치로 나눠 병렬화해 판독 시간 41% 단축(알약 6개, 9.2초 → 5.4초, iPhone 12).
  • 연산 장치 단위 최적화.
    • 병렬화 후 남은 병목을 찾으려 모델의 연산이 CPU, GPU, Neural Engine(아이폰 AI 칩) 중 어디서 효율적으로 도는지 연산 단위로 분석.
    • 정밀도에 민감한 연산만 남기고 각인 모델 대부분을 Neural Engine으로 옮겨 판독 시간 46% 추가 단축(알약 29개, 20.1초 → 10.9초, iPhone 12).
  • Tuist 멀티모듈 설계.
    • 앱을 17개 모듈로 분리해 의존성을 관리하고, 기능별 Interface와 Demo 앱으로 바뀐 기능만 빌드해 빌드 시간 최적화.
  • 지표 설계와 분석.
    • GSM(Goal, Signal, Metric)으로 북극성 지표를 간호사 1인당 주간 핵심 케어 수행 횟수로 정의.
    • 알약 식별을 시작부터 확정, 이탈까지 단계별로 이벤트 17종 계측. 내부 빌드 제외와 사용자 단위 식별로 데이터 정확도 확보.
    • GA4 커스텀 측정기준 21종과 BI 대시보드로 퍼널, 유입 경로 분석.
  • 배포 자동화.
    • fastlane과 Jenkins, Git 워크플로로 빌드와 배포 자동화. Firebase Analytics, Crashlytics, Remote Config, Auth 연동.
  • 수요 검증과 규제 대응.
    • 간호사 50명 설문과 인터뷰로 문제를 정의하고, 식약처에 비의료기기 판단을 질의해 회신 확보.

App Storeapps.apple.com/kr/app/id6783877557 GitHubgithub.com/Two-Park-One-Bae/iOS

Lecture2Quiz

4인 팀, iOS 1인 담당

2025.03부터 2025.06

실시간 STT 기반 강의 요약, 퀴즈 생성 앱

주요 기능실시간 강의 받아쓰기(STT)AI 강의 요약퀴즈 생성

오픈소스WhisperLive(GitHub 3.6k★) iOS 클라이언트 코드 기여
논문ASK 2025 발표 제1저자, 한국학술정보(KISS) 등재
UI
SwiftUI
Architecture
MVVM
Framework
AVAudioEngineAVAudioConverter
Network
WebSocketMoya
  • 원거리 음성 인식 개선.
    • 강의실 10m 거리에서 잡음이 음성보다 크게 녹음되던 문제를 RMS 기반 적응형 게인과 tanh 소프트 클리핑으로 해결. SNR 5~10dB에서 15~20dB로, 원거리 CER 50% 초과에서 15% 미만으로.
    • Whisper 모델별 처리 시간과 정확도를 재서 medium 채택. 처리 지연 10~15초에서 5~10초로.
  • 실시간 오디오 스트리밍.
    • iPhone 마이크 입력(48kHz, Float32, 모노)을 Whisper 입력 규격인 16kHz로 실시간 리샘플링.
    • 4096바이트(약 64ms) 단위로 WebSocket 전송. 단위에 못 미치는 나머지는 다음 전송에 이어 붙여 끊김 없이 스트리밍.
    • 이 클라이언트 코드를 WhisperLive(GitHub 3.6k★)에 기여.

GitHubgithub.com/0361Team/Lecture2Quiz-iOS 기여github.com/collabora/WhisperLive 논문kiss.kstudy.com/Detail/Ar?key=4176874

한땀한땀

4인 팀, iOS, watchOS 리드 (iOS 2인)
Swift 코드 약 60% 작성

2025.07부터 2025.11

AI 이미지 인증과 HealthKit 챌린지 커뮤니티 iOS, watchOS 앱. App Store 출시 후 현재 배포 중단

주요 기능챌린지 생성과 참여AI 사진 인증게시물과 댓글실시간 채팅친구푸시 알림Apple Watch 운동 측정

수상숭실대 소프트웨어 공모전 총장상
숭실대 IT프로젝트 공모전 우수상
대표 선정2025 SW 인재 페스티벌 SW중심대학 우수작품관 숭실대 대표 전시
UI
SwiftUI
Architecture
MVVMCombineDIContainerTuist
Framework
HealthKitWatchConnectivity
Network
Socket.ioAPNs
CI/CD, 도구
xcconfigApp Store 배포
  • 라이브러리 없이 구현한 실시간 채팅.
    • Socket.IO 라이브러리 없이 URLSessionWebSocketTask 위에 Engine.IO v4 프로토콜(패킷 처리, ping/pong)을 직접 구현.
    • 연결이 끊기면 2초, 4초, 8초로 간격을 늘려가며 최대 5회 재연결(지수 백오프). 보낸 메시지는 즉시 표시하고 서버 응답과 중복 제거.
  • Apple Watch 세션 기반 측정 설계.
    • 운동할 때는 iPhone을 두고 워치만 차는 경우가 많아, 시작 때 한 번 받고 측정은 워치 단독으로, 종료 때 한 번에 보내는 세션 방식으로 설계. iPhone과 떨어져 있어도 끊김 없이 측정.
    • 워치 센서 값을 직접 측정해 HealthKit 기록 조작 차단.

GitHubgithub.com/SOAPFT/soapft-ios

다이버리 (Divary)

9인 팀, iOS, iPadOS 리드 (iOS 3인)
Swift 코드 약 49% 작성

2025.07부터 2026.08

스쿠버다이빙 로그 iOS, iPadOS 앱. App Store 출시 후 현재 배포 중단

주요 기능다이빙 로그 기록필기 앱 수준의 다이어리(손그림, 사진, 스티커, 텍스트 서식)AI 해양 생물 챗봇제스처 기반 아바타 커스터마이징

수상UMC 8기 데모데이 대상, 전국 65개 프로젝트 중 1위
UI
SwiftUIRichTextKitNSAttributedString
Architecture
MVVMCombineDIContainer
CI/CD, 도구
App StoreTestFlight 배포
  • 아바타 커스터마이징 편집기 (제스처 기반 편집 기능).
    • 9개 카테고리, 42개 아이템을 조합하는 아바타와 펫 편집기. 드래그로 위치를 변경하고 손잡이로 회전.
    • 비율 스케일링 기법 사용. iPhone 15 화면(393×852)을 기준 좌표로 두고 기기 화면에 비율 스케일링해 iPhone과 iPad에서 같은 배치로 커스터마이징된 아바타 표시.
  • 다이어리 텍스트 서식 편집기.
    • SwiftUI Text로는 글의 일부에만 서식을 줄 수 없어 RichTextKit(NSAttributedString)으로 폰트 5종, 크기 6단계, 밑줄, 취소선, 정렬 구현. RTF로 저장해 서식 그대로 복원.
    • NSAttributedString 기반 일기 화면의 렌더링 병목을 측정·분석해 첫 화면 렌더링 시간 61% 단축(41ms → 16ms).

GitHubgithub.com/DivaryOfficial/divary-iOS

기술

언어, UI
SwiftSwiftUIUIKitCombine
옵셔널, ARC, 값과 참조 타입을 이해하고 메모리와 자료구조 관점에서 설계
아키텍처
MVVMClean ArchitectureDIContainer 의존성 주입AppRouterTuist 멀티모듈
빌드, 배포, 도구
TuistxcconfigfastlaneJenkinsTestFlight와 App Store 배포XcodeGitHubJiraFigmaNotion