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안녕하세요, Anna Yoon (윤경화)입니다. ATTO Research에서 Technical Writer로 일합니다.

문서를 쓰는 일을 합니다. 그런데 좋은 문서는 잘 쓴 문장에서만 나오지 않더군요. 정보를 믿을 수 있고, 찾을 수 있고, 실제로 쓸 수 있게 만드는 것 — 저는 그걸 문서화의 진짜 일이라고 생각하고, 그래서 필요한 도구는 직접 만들어 씁니다.

그러다 보니 문서를 쓰는 사람인데 코드를 짜고, 사내 서버에 배포하고, 오프라인 번역과 로컬 LLM을 붙이고 있습니다. 아래 프로젝트들이 그 결과물입니다.

제가 관심 있는 것

  • 지식의 추적 가능성 — 모든 주장은 원문까지 두 클릭이면 도달해야 한다는 원칙. 전문 검색(FTS5), 버전 관리, 근거 매트릭스(Evidence Matrix)가 여기서 나왔습니다.
  • 데이터센터 / AI 인프라 — DWG 도면, 랙 실장, 전력·냉각, 광통신, 입지 리서치까지. 기술 문서가 다루는 대상 자체를 깊이 이해하려 합니다.
  • 현실적인 온프레미스·오프라인 AI — 폐쇄망에서도 돌아가야 하는 환경을 위해 로컬 LLM(Ollama·vLLM)과 오프라인 번역(중→한)을 실무에 씁니다.
  • 한국어 · 영어 이중언어 문서화 — 두 언어 사이에서 정확도를 잃지 않는 문서를 지향합니다.

만든 것들

  • AttoGrid — 데이터센터 DWG 도면 도구. 오픈소스만으로 .dwg를 읽고, 중→한 번역을 얹고, 전압 등 전기 구성을 검증합니다. (개발기 →)
  • AI Infrastructure Research Portal — 공개 자료(OSINT)를 수집·분류·추적하는 리서치 포털. 근거를 코드처럼 관리합니다. (개발기 →)
  • DocPortal — 전사 문서 포털. 본문까지 인덱싱하는 전문 검색(FTS5)·버전 관리·마크다운 위키·AI 요약 (FastAPI + SQLite).
  • RackCraft — 소규모 데이터센터 설계 패키지. BOM 기반 랙 실장, 전력/냉각 구성, 다이어그램, EVE-NG 시뮬레이션 연동 (React + FastAPI).
  • alrouter 고객센터 챗봇 — Confluence 위키를 지식 베이스로 참고하고 로컬 Ollama로 답변하는 임베드형 상담 챗봇.

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