교육 / LMS 플랫폼
AI-네이티브 LMS 개발 외주 — pgvector RAG, 비디오 추적, 평가 자동화.
기업 교육(lms-ct), 대학 캡스톤 실습(SMIT 창업 실습), 지자체 성평등·기후 교육(강원도) — 도메인이 다른 5개 LMS를 구축·운영했습니다. 비디오 시청률의 함정, RAG 챗봇 비용 최적화, NABCD 31개 항목 자동 평가, 다국어 강의안까지 — LMS의 까다로운 요구를 도메인별로 풀어 본 팀입니다.
이 카테고리에서 우리가 푼 기술 문제
01
AI 챗봇 — pgvector RAG + Function Calling 10개
Gemini 3 Flash + pgvector(3072d) 기반 RAG로 PDF·DOCX·VTT 자막을 인제스트하고, Function Calling 10개로 코스 진도·과제·성적 조회까지 도구 호출.
lms-ct (B2B 기업 교육 LMS)
02
비디오 시청률 추적의 함정
단순 'currentTime' 추적은 시크바로 우회됩니다. 시크바 제한 + 새로고침 복구 + 실제 시청 구간 누적의 3-layer 패턴으로 시청 신뢰도를 확보합니다.
lms-ct · gangwon-gender-edu
03
NABCD 31개 항목 평가 자동화
창업 캡스톤의 NABCD 31개 하위 항목을 AI로 평가하고, 'Path to Green' 단계별 수정 가이드를 생성합니다. 교수가 검수하는 인터랙티브 워크플로우로 운영.
smit-practicum-platform
04
Vimeo 통합 + 동적 설문 엔진
Vimeo Player 컨트롤 오버레이 반응형 카브아웃, Likert 5점 척도 고정 레이아웃, 조건부 표시·조기 종료 로직 등 교육 도메인 UX 디테일.
강원도 성평등 교육 플랫폼 (gangwon-gender-edu)
05
Vercel sin1 서버리스 커넥션 풀 1개 운영
Vercel 서버리스의 max=1 connection pool 한계를 unstable_cache 60초로 해소. 6개 쿼리를 5개 parallel 쿼리로 묶어 사이드바 응답시간 600ms → 80ms.
lms-ct
06
다국어 LMS — 강의안과 i18n 동시 관리
next-intl + 국가 플래그/언어 ISO 코드. 같은 강의안을 ko/en으로 동시 관리하면서 강의별로 언어 우선순위가 다른 케이스를 분기.
smit-practicum-platform
추천 기술 스택
- Drizzle ORM + Postgres (Supabase)
- pgvector (3072차원)
- Google Gemini 3 Flash
- Vimeo Player
- Tiptap 에디터
- Tanstack Query
- Tanstack Table
- Next.js 16 (Vercel sin1)
자주 묻는 질문
- AI 챗봇 RAG 운영비는 얼마나 듭니까?
- Gemini 3 Flash + pgvector + Vercel 조합으로 월 사용자 100명 + 챗봇 호출 5000건 기준 월 $50–$150 수준입니다. 트래픽이 늘면 모델 mix(짧은 답은 Flash, 정밀 reasoning은 Sonnet) + 응답 캐싱으로 곡선을 완만하게 만듭니다.
- 비디오 시청률 추적의 정확도는?
- currentTime + 시크바 제한 + 새로고침 복구 + 실제 시청 구간 누적의 4-layer 패턴으로 95%+ 정확도가 가능합니다. 단순 currentTime만 보면 시크바로 우회되어 50% 이하로 떨어집니다. lms-ct가 이 패턴을 운영 중입니다.
- 기존 LMS(Moodle, Canvas) 위에 얹는 게 나은가, 새로 짓는 게 나은가?
- AI 기능 + 한국어 UX + 산업 특화 평가가 핵심이면 새로 짓는 게 결국 빠릅니다. Moodle 위에 RAG를 얹으려면 LTI · plugin 호환성 · DB 스키마 우회 등으로 시간이 더 듭니다. 단순 코스 운영이면 Moodle/Canvas로 충분합니다.
- AI 평가의 신뢰도는 어떻게 담보하나요?
- AI는 1차 채점, 교수/강사가 인터랙티브 검수하는 워크플로우가 표준입니다. smit-practicum의 NABCD 평가는 AI 점수 + 'Path to Green' 가이드를 보여 주고, 교수가 verdict를 확정합니다. AI 단독 채점은 권장하지 않습니다.
- 다국어 LMS 운영 시 고려할 것은?
- 강의 콘텐츠(MDX/HTML)와 UI(JSON i18n)는 다른 워크플로우로 관리해야 합니다. 콘텐츠는 강사가 ko·en 페어로 작성, UI는 개발 시 i18n 추출. 일부 강의는 ko만, 일부는 ko+en, 일부는 ko+en+fr 같은 비대칭을 허용해야 운영이 굴러갑니다.
- 교육 데이터의 개인정보보호는?
- 학습자 개인정보(이메일·이름·진도·점수)는 일반 개인정보보호법 적용. 미성년자 대상이면 친권자 동의 추가. 임상·의료 교육이면 의료법 별도 적용. 동의서 워크플로우는 임상 SaaS 페이지에서 다룹니다.