✦ 2026 Kookmin Univ. Capstone 51

나의 경험이
자소서가 되다

경험을 기록하면 AI가 자소서로 만들어드립니다.
벡터 검색 + Claude AI로 나만의 맞춤 자소서를.

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Team Members

왜 만들었을까요?

취업 시즌, 분명히 열심히 살았는데 막상 자소서를 쓰려 하면 막막했던 경험.
그 문제를 해결하기 위해 LogI를 만들었습니다.

— 취업 준비생들이 자소서를 쓸 때 가장 많이 하는 말

01
Problem

경험은 많지만, 기억이 없다

4년 동안 프로젝트, 인턴십, 동아리, 공모전 등 정말 많은 경험을 했지만, 막상 자소서를 쓰려 하면 "내가 그때 정확히 뭘 했더라?" 하는 막막함에 부딪힙니다.

02
Limitation

기록은 있지만, 활용이 어렵다

메모장, 블로그, 카카오톡 등 여러 곳에 흩어진 기록들. 자소서 문항이 요구하는 역량에 맞는 소재를 골라 문장으로 다듬는 것은 여전히 고통스러운 작업입니다.

03
Solution

경험을 자산으로, AI가 자소서로

경험을 체계적으로 쌓고, 자소서 질문을 입력하면 AI가 가장 잘 맞는 경험을 찾아 답변 초안까지 만들어줍니다. 당신의 경험이 낭비되지 않도록.

04
Information

비교 데이터의 부재와 막연한 불안

비슷한 환경의 동료들이 어느 정도 준비하는지 궁금하지만 직접 묻기는 어렵습니다. 에브리타임 익명 커뮤니티에 의존하지만 파편화된 정보로는 객관적인 비교가 불가능합니다.

STEP 1 · 경험 관리

그때그때 기록하면
잊지 않습니다

인턴십에서 맡은 역할, 프로젝트에서 해결한 문제, 동아리 활동에서 느낀 성장.

STAR 방식(Situation · Task · Action · Result)으로 경험을 구조화하여 저장하면, 4년 뒤에도 생생하게 꺼내 쓸 수 있는 나만의 경험 데이터베이스가 됩니다.

삼성 SDS 인턴 — API 성능 개선 (40% 향상)
캡스톤디자인 — AI 자소서 플랫폼 개발 (팀장)
교내 공모전 — 최우수상, 아이디어 기획 주도
오픈소스 기여 — Spring Boot PR 3건 머지
STEP 2 · 스마트 매칭

질문을 입력하면
AI가 딱 맞는 경험을 찾아줍니다

"협업 과정에서 갈등을 해결한 경험을 써주세요."

이 질문을 입력하는 순간, 벡터 검색 엔진이 내 모든 경험 중 이 문항과 가장 유사도가 높은 경험을 찾아냅니다. 더 이상 어떤 경험을 써야 할지 고민하지 않아도 됩니다.

캡스톤 팀장
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동아리 활동
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삼성 인턴
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공모전 기획
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cosine similarity — 질문과의 경험 유사도

STEP 3 · AI 작성

Claude AI가
나의 언어로 답변을 씁니다

추천된 경험과 나의 프로필을 기반으로 Claude Sonnet이 자소서 답변 초안을 작성합니다.

마음에 들지 않으면 재생성. 일부만 고치고 싶으면 직접 편집. 완성된 답변을 시작점으로 나만의 자소서를 완성하세요.

💬  "팀 협업에서 갈등을 해결한 경험을 바탕으로 캡스톤 프로젝트에 대해 서술하시오."
↓ Claude Sonnet
STEP 4 · 비교 통계

익명 통계로
내 위치를 객관적으로 파악합니다

직접 묻기 어렵고, 커뮤니티 정보는 파편적이고, 신뢰할 수 없는 불안.

LogI는 개인 정보를 철저히 보호하면서, 같은 학번·전공·목표 직무를 가진 동료들의 익명 집계 데이터를 통해 내가 어느 위치에 있는지를 객관적으로 보여줍니다. 막연한 불안 대신 명확한 방향을.

같은 학번 · SW전공 · 백엔드 지원자 평균과 비교 ● 나
프로젝트 경험 수 평균 3.2개
자격증 보유 수 평균 1.8개
인턴 경험 보유율 38%
동료 평균
나의 현황

LogI와 함께라면

경험이 데이터로 쌓이고, AI가 자소서로 만들어줍니다.
더 이상 "뭘 써야 하지?" 고민하지 마세요.

소재 고갈 해소 경험 자산화 작성 시간 단축 맞춤형 AI 초안 익명 비교 통계 객관적 위치 파악 전략적 커리어 관리

핵심 기능

경험 관리부터 AI 기반 자소서 생성까지, 취업 준비의 모든 과정을 지원합니다.

📝
경험 STAR 구조화
인턴십, 프로젝트, 동아리 등 모든 경험을 Situation · Task · Action · Result 형식으로 체계적으로 저장합니다.
🔍
벡터 기반 경험 추천
자소서 질문을 입력하면 pgvector cosine similarity로 가장 관련 높은 경험을 자동으로 추천합니다.
🤖
AI 자소서 자동 생성
AWS Bedrock의 Claude Sonnet이 추천된 경험을 바탕으로 질문에 맞는 자소서 답변을 생성합니다.
🏅
자격증 관리
보유 자격증, 취득일, 만료일 등을 한 곳에서 관리하고 자소서 작성 시 활용합니다.
♻️
재생성 & 반복 수정
생성된 자소서가 마음에 들지 않으면 재생성 요청으로 새로운 버전을 즉시 만들 수 있습니다.
📊
대시보드
Three.js 3D 시각화와 함께 경험, 자소서, 약점 분석 등 전체 현황을 한눈에 확인합니다.

자소서 생성 흐름

경험 등록부터 최종 자소서 완성까지 5단계로 이루어집니다.

1

경험 등록

사용자가 경험을 STAR 방식으로 입력합니다. 인턴십, 프로젝트, 동아리 활동 등 모든 경험이 대상입니다.

2

임베딩 처리

Amazon Titan Embed Text V2가 경험 텍스트를 1536차원 벡터로 변환하여 PostgreSQL pgvector에 저장합니다.

AWS SQS 비동기 Amazon Titan
3

자소서 질문 입력

회사명, 직무, 자소서 질문을 입력합니다. 하나의 자소서에 여러 질문을 추가할 수 있습니다.

4

유사 경험 추천

질문 텍스트를 임베딩하여 pgvector cosine similarity로 가장 관련 높은 경험들을 자동 추천합니다.

pgvector
5

AI 자소서 생성

AWS Bedrock의 Claude Sonnet이 추천 경험과 사용자 프로필을 바탕으로 맞춤형 자소서 답변을 생성합니다.

Claude Sonnet

기술 스택

최신 AI 인프라와 현대적인 웹 기술을 조합하여 구축했습니다.

Backend
Spring Boot 3.5Java 21
PostgreSQL + pgvectorVector DB
Spring Data JPAORM
Google OAuth 2.0 + JWTAuth
Caffeine CacheCache
AI / Cloud
Claude Sonnet (Bedrock)LLM
Amazon Titan Embed V2Embedding
AWS SQSAsync
AWS Bedrock RuntimeAI Gateway
Frontend
React 19 + ViteFramework
TanStack Query + AxiosData
ZustandState
Tailwind CSSStyle
Three.js3D

팀 소개

국민대학교 2026 캡스톤디자인 51조