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Psano - 관람객의 선택으로 완성되는 AI 자아

Important

서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시'(2026.03.09 ~ 03.30) 출품작. 관람객의 답변이 쌓여 하나의 AI 자아 '사노' 가 만들어지는 인터랙티브 작품의 백엔드와 인터페이스를 단독으로 설계 · 구현 · 운영했으며, 전시 기간 22일(2026.03.09 ~ 03.30) 무중단 운영 진행

Tech Stack

분류	기술
Language / Framework	Python 3.11, FastAPI, Uvicorn
Database	MySQL, SQLAlchemy 2.0
LLM	OpenAI API (GPT-4o)

작품 구조 (How Psano works)

형성기 — 관람객이 남긴 답변(총 365문항)이 10가지 가치 성향(5개 대립축)에 누적되어 사노의 성격이 만들어집니다.
대화기 — 365개의 답변이 모두 모이면 대화가 해금되어, 관람객이 완성된 사노와 자유롭게 대화할 수 있습니다.
대화 입력 200자 · 응답 150자 · 세션 메모리 600자 제한 등 전시 환경에 맞춘 대화 정책을 적용했습니다.

🛡️ 핵심 설계 - 3단계 폴백 & 무중단 운영

문제 — 전시장에 상주할 수 없는 상황에서, LLM 응답이 한 번이라도 멈추면 관람객 앞에서 작품 전체가 멈춥니다.
원칙 — "완벽한 응답"보다 "끊기지 않는 경험" 이 먼저입니다.

flowchart TD
A["관람객 인터랙션"] --> B{"LLM 호출<br/>제한시간 내 성공?"}
B -- "성공" --> Z["응답 표시"]
B -- "실패 · 지연" --> C["fallback_code 매핑<br/>(LLM_TIMEOUT 등)"]
C --> D{"페르소나별<br/>준비 응답 존재?"}
D -- "있음" --> Z
D -- "없음" --> E["기본 응답"]
E --> Z

1차 — LLM 실시간 응답. 타임아웃 기본 8초, 재시도 포함
2차 — 실패 원인을 fallback_code(LLM_TIMEOUT 등)로 매핑해 페르소나별 준비 응답으로 전환
3차 — 그마저 어려우면 기본 응답으로 자연스럽게 마무리
운영 파라미터를 DB(psano_config)에서 로드 — 타임아웃 · 모델명 · 대화 턴 제한을 재배포 없이 어드민에서 조정
서버 시작 시 DB에서 GLOBAL_STATE 복원 — 재시작해도 자아 형성 진행 상태가 유지되는 자가 복구 구조
DB 커넥션 풀 안정화 — pool_pre_ping · pool_recycle(1시간) · 연결/읽기 타임아웃 설정으로 장시간 무인 운영 중 stale connection 방지
health · monitor 라우터로 상태 점검, 비개발자 전시 담당자용 어드민 페이지 제공

전시 운영 아키텍처 (요청 흐름)

flowchart LR
V["관람객"] --> C["전시 클라이언트<br/>브라우저 UI · TouchDesigner"]
C -->|"REST API"| API["FastAPI 서버<br/>session · question · answer · talk"]
API --> LLM["llm_service<br/>타임아웃 8초 · 재시도"]
LLM -->|"1차"| GPT["OpenAI GPT"]
LLM -.->|"실패 시"| FB["페르소나 준비 응답<br/>→ 기본 응답"]
API --> DB[("MySQL<br/>답변 · 자아 상태 · psano_config")]
OP["전시 담당자"] --> ADM["admin · monitor · health"]
ADM --> API

관람객용 형성기 화면(/exhibit_teach)은 FastAPI가 HTML로 서빙 — 별도 프론트 배포 없이 서버 하나로 전시 전체를 운영
CORS를 열어 TouchDesigner 등 전시장 장비에서도 동일 API를 호출

주요 기능

관람객 세션 · 질문 · 답변 수집 API (session, question, answer)
가치축 기반 자아(페르소나) 상태 관리 (persona, state)
대화 · 독백 · 대기 상태 연출 (talk, monologue, idle, talk_policy)
전시 연동 인터페이스 (exhibit, exhibit_talk, ui)
운영 도구 — 어드민 · 헬스체크 · 모니터링 (admin, health, monitor)

Package Structure

psano
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트 (lifespan에서 상태 복원)
├── database.py # DB 연결
├── logging_conf.py # 로깅 설정
├── middleware/
│ └── access_log.py # 요청 로그 미들웨어
├── models/ # session · question · answer · psano_state
├── routers/ # 도메인별 API (session, talk, admin, monitor 등 17개)
├── schemas/ # Pydantic 요청/응답 스키마
├── services/
│ ├── llm_service.py # LLM 호출 · 타임아웃 · 폴백 처리
│ └── session_service.py # 세션 로직
└── util/ # constants(운영 상수) · talk_utils · utils

Exhibition

Tip

전시: 서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시' (2026.03.09 ~ 03.30)

Psano.mov

Psano - 관람객의 선택으로 완성되는 AI 자아

Important

서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시'(2026.03.09 ~ 03.30) 출품작. 관람객의 답변이 쌓여 하나의 AI 자아 '사노' 가 만들어지는 인터랙티브 작품의 백엔드와 인터페이스를 단독으로 설계 · 구현 · 운영했으며, 전시 기간 22일(2026.03.09 ~ 03.30) 무중단 운영 진행

Tech Stack

분류	기술
Language / Framework	Python 3.11, FastAPI, Uvicorn
Database	MySQL, SQLAlchemy 2.0
LLM	OpenAI API (GPT-4o)

작품 구조 (How Psano works)

형성기 — 관람객이 남긴 답변(총 365문항)이 10가지 가치 성향(5개 대립축)에 누적되어 사노의 성격이 만들어집니다.
대화기 — 365개의 답변이 모두 모이면 대화가 해금되어, 관람객이 완성된 사노와 자유롭게 대화할 수 있습니다.
대화 입력 200자 · 응답 150자 · 세션 메모리 600자 제한 등 전시 환경에 맞춘 대화 정책을 적용했습니다.

🛡️ 핵심 설계 - 3단계 폴백 & 무중단 운영

문제 — 전시장에 상주할 수 없는 상황에서, LLM 응답이 한 번이라도 멈추면 관람객 앞에서 작품 전체가 멈춥니다.
원칙 — "완벽한 응답"보다 "끊기지 않는 경험" 이 먼저입니다.

flowchart TD
A["관람객 인터랙션"] --> B{"LLM 호출<br/>제한시간 내 성공?"}
B -- "성공" --> Z["응답 표시"]
B -- "실패 · 지연" --> C["fallback_code 매핑<br/>(LLM_TIMEOUT 등)"]
C --> D{"페르소나별<br/>준비 응답 존재?"}
D -- "있음" --> Z
D -- "없음" --> E["기본 응답"]
E --> Z

1차 — LLM 실시간 응답. 타임아웃 기본 8초, 재시도 포함
2차 — 실패 원인을 fallback_code(LLM_TIMEOUT 등)로 매핑해 페르소나별 준비 응답으로 전환
3차 — 그마저 어려우면 기본 응답으로 자연스럽게 마무리
운영 파라미터를 DB(psano_config)에서 로드 — 타임아웃 · 모델명 · 대화 턴 제한을 재배포 없이 어드민에서 조정
서버 시작 시 DB에서 GLOBAL_STATE 복원 — 재시작해도 자아 형성 진행 상태가 유지되는 자가 복구 구조
DB 커넥션 풀 안정화 — pool_pre_ping · pool_recycle(1시간) · 연결/읽기 타임아웃 설정으로 장시간 무인 운영 중 stale connection 방지
health · monitor 라우터로 상태 점검, 비개발자 전시 담당자용 어드민 페이지 제공

전시 운영 아키텍처 (요청 흐름)

flowchart LR
V["관람객"] --> C["전시 클라이언트<br/>브라우저 UI · TouchDesigner"]
C -->|"REST API"| API["FastAPI 서버<br/>session · question · answer · talk"]
API --> LLM["llm_service<br/>타임아웃 8초 · 재시도"]
LLM -->|"1차"| GPT["OpenAI GPT"]
LLM -.->|"실패 시"| FB["페르소나 준비 응답<br/>→ 기본 응답"]
API --> DB[("MySQL<br/>답변 · 자아 상태 · psano_config")]
OP["전시 담당자"] --> ADM["admin · monitor · health"]
ADM --> API

관람객용 형성기 화면(/exhibit_teach)은 FastAPI가 HTML로 서빙 — 별도 프론트 배포 없이 서버 하나로 전시 전체를 운영
CORS를 열어 TouchDesigner 등 전시장 장비에서도 동일 API를 호출

주요 기능

관람객 세션 · 질문 · 답변 수집 API (session, question, answer)
가치축 기반 자아(페르소나) 상태 관리 (persona, state)
대화 · 독백 · 대기 상태 연출 (talk, monologue, idle, talk_policy)
전시 연동 인터페이스 (exhibit, exhibit_talk, ui)
운영 도구 — 어드민 · 헬스체크 · 모니터링 (admin, health, monitor)

Package Structure

psano
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트 (lifespan에서 상태 복원)
├── database.py # DB 연결
├── logging_conf.py # 로깅 설정
├── middleware/
│ └── access_log.py # 요청 로그 미들웨어
├── models/ # session · question · answer · psano_state
├── routers/ # 도메인별 API (session, talk, admin, monitor 등 17개)
├── schemas/ # Pydantic 요청/응답 스키마
├── services/
│ ├── llm_service.py # LLM 호출 · 타임아웃 · 폴백 처리
│ └── session_service.py # 세션 로직
└── util/ # constants(운영 상수) · talk_utils · utils

Exhibition

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전시: 서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시' (2026.03.09 ~ 03.30)

Psano.mov

Psano - 관람객의 선택으로 완성되는 AI 자아

Important

서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시'(2026.03.09 ~ 03.30) 출품작. 관람객의 답변이 쌓여 하나의 AI 자아 '사노' 가 만들어지는 인터랙티브 작품의 백엔드와 인터페이스를 단독으로 설계 · 구현 · 운영했으며, 전시 기간 22일(2026.03.09 ~ 03.30) 무중단 운영 진행

Tech Stack

분류	기술
Language / Framework	Python 3.11, FastAPI, Uvicorn
Database	MySQL, SQLAlchemy 2.0
LLM	OpenAI API (GPT-4o)

작품 구조 (How Psano works)

형성기 — 관람객이 남긴 답변(총 365문항)이 10가지 가치 성향(5개 대립축)에 누적되어 사노의 성격이 만들어집니다.
대화기 — 365개의 답변이 모두 모이면 대화가 해금되어, 관람객이 완성된 사노와 자유롭게 대화할 수 있습니다.
대화 입력 200자 · 응답 150자 · 세션 메모리 600자 제한 등 전시 환경에 맞춘 대화 정책을 적용했습니다.

🛡️ 핵심 설계 - 3단계 폴백 & 무중단 운영

문제 — 전시장에 상주할 수 없는 상황에서, LLM 응답이 한 번이라도 멈추면 관람객 앞에서 작품 전체가 멈춥니다.
원칙 — "완벽한 응답"보다 "끊기지 않는 경험" 이 먼저입니다.

flowchart TD
A["관람객 인터랙션"] --> B{"LLM 호출<br/>제한시간 내 성공?"}
B -- "성공" --> Z["응답 표시"]
B -- "실패 · 지연" --> C["fallback_code 매핑<br/>(LLM_TIMEOUT 등)"]
C --> D{"페르소나별<br/>준비 응답 존재?"}
D -- "있음" --> Z
D -- "없음" --> E["기본 응답"]
E --> Z

1차 — LLM 실시간 응답. 타임아웃 기본 8초, 재시도 포함
2차 — 실패 원인을 fallback_code(LLM_TIMEOUT 등)로 매핑해 페르소나별 준비 응답으로 전환
3차 — 그마저 어려우면 기본 응답으로 자연스럽게 마무리
운영 파라미터를 DB(psano_config)에서 로드 — 타임아웃 · 모델명 · 대화 턴 제한을 재배포 없이 어드민에서 조정
서버 시작 시 DB에서 GLOBAL_STATE 복원 — 재시작해도 자아 형성 진행 상태가 유지되는 자가 복구 구조
DB 커넥션 풀 안정화 — pool_pre_ping · pool_recycle(1시간) · 연결/읽기 타임아웃 설정으로 장시간 무인 운영 중 stale connection 방지
health · monitor 라우터로 상태 점검, 비개발자 전시 담당자용 어드민 페이지 제공

전시 운영 아키텍처 (요청 흐름)

flowchart LR
V["관람객"] --> C["전시 클라이언트<br/>브라우저 UI · TouchDesigner"]
C -->|"REST API"| API["FastAPI 서버<br/>session · question · answer · talk"]
API --> LLM["llm_service<br/>타임아웃 8초 · 재시도"]
LLM -->|"1차"| GPT["OpenAI GPT"]
LLM -.->|"실패 시"| FB["페르소나 준비 응답<br/>→ 기본 응답"]
API --> DB[("MySQL<br/>답변 · 자아 상태 · psano_config")]
OP["전시 담당자"] --> ADM["admin · monitor · health"]
ADM --> API

관람객용 형성기 화면(/exhibit_teach)은 FastAPI가 HTML로 서빙 — 별도 프론트 배포 없이 서버 하나로 전시 전체를 운영
CORS를 열어 TouchDesigner 등 전시장 장비에서도 동일 API를 호출

주요 기능

관람객 세션 · 질문 · 답변 수집 API (session, question, answer)
가치축 기반 자아(페르소나) 상태 관리 (persona, state)
대화 · 독백 · 대기 상태 연출 (talk, monologue, idle, talk_policy)
전시 연동 인터페이스 (exhibit, exhibit_talk, ui)
운영 도구 — 어드민 · 헬스체크 · 모니터링 (admin, health, monitor)

Package Structure

psano
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트 (lifespan에서 상태 복원)
├── database.py # DB 연결
├── logging_conf.py # 로깅 설정
├── middleware/
│ └── access_log.py # 요청 로그 미들웨어
├── models/ # session · question · answer · psano_state
├── routers/ # 도메인별 API (session, talk, admin, monitor 등 17개)
├── schemas/ # Pydantic 요청/응답 스키마
├── services/
│ ├── llm_service.py # LLM 호출 · 타임아웃 · 폴백 처리
│ └── session_service.py # 세션 로직
└── util/ # constants(운영 상수) · talk_utils · utils

Exhibition

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전시: 서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시' (2026.03.09 ~ 03.30)

Psano.mov

Psano - 관람객의 선택으로 완성되는 AI 자아

Important

서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시'(2026.03.09 ~ 03.30) 출품작. 관람객의 답변이 쌓여 하나의 AI 자아 '사노' 가 만들어지는 인터랙티브 작품의 백엔드와 인터페이스를 단독으로 설계 · 구현 · 운영했으며, 전시 기간 22일(2026.03.09 ~ 03.30) 무중단 운영 진행

Tech Stack

분류	기술
Language / Framework	Python 3.11, FastAPI, Uvicorn
Database	MySQL, SQLAlchemy 2.0
LLM	OpenAI API (GPT-4o)

작품 구조 (How Psano works)

형성기 — 관람객이 남긴 답변(총 365문항)이 10가지 가치 성향(5개 대립축)에 누적되어 사노의 성격이 만들어집니다.
대화기 — 365개의 답변이 모두 모이면 대화가 해금되어, 관람객이 완성된 사노와 자유롭게 대화할 수 있습니다.
대화 입력 200자 · 응답 150자 · 세션 메모리 600자 제한 등 전시 환경에 맞춘 대화 정책을 적용했습니다.

🛡️ 핵심 설계 - 3단계 폴백 & 무중단 운영

문제 — 전시장에 상주할 수 없는 상황에서, LLM 응답이 한 번이라도 멈추면 관람객 앞에서 작품 전체가 멈춥니다.
원칙 — "완벽한 응답"보다 "끊기지 않는 경험" 이 먼저입니다.

flowchart TD
A["관람객 인터랙션"] --> B{"LLM 호출<br/>제한시간 내 성공?"}
B -- "성공" --> Z["응답 표시"]
B -- "실패 · 지연" --> C["fallback_code 매핑<br/>(LLM_TIMEOUT 등)"]
C --> D{"페르소나별<br/>준비 응답 존재?"}
D -- "있음" --> Z
D -- "없음" --> E["기본 응답"]
E --> Z

1차 — LLM 실시간 응답. 타임아웃 기본 8초, 재시도 포함
2차 — 실패 원인을 fallback_code(LLM_TIMEOUT 등)로 매핑해 페르소나별 준비 응답으로 전환
3차 — 그마저 어려우면 기본 응답으로 자연스럽게 마무리
운영 파라미터를 DB(psano_config)에서 로드 — 타임아웃 · 모델명 · 대화 턴 제한을 재배포 없이 어드민에서 조정
서버 시작 시 DB에서 GLOBAL_STATE 복원 — 재시작해도 자아 형성 진행 상태가 유지되는 자가 복구 구조
DB 커넥션 풀 안정화 — pool_pre_ping · pool_recycle(1시간) · 연결/읽기 타임아웃 설정으로 장시간 무인 운영 중 stale connection 방지
health · monitor 라우터로 상태 점검, 비개발자 전시 담당자용 어드민 페이지 제공

전시 운영 아키텍처 (요청 흐름)

flowchart LR
V["관람객"] --> C["전시 클라이언트<br/>브라우저 UI · TouchDesigner"]
C -->|"REST API"| API["FastAPI 서버<br/>session · question · answer · talk"]
API --> LLM["llm_service<br/>타임아웃 8초 · 재시도"]
LLM -->|"1차"| GPT["OpenAI GPT"]
LLM -.->|"실패 시"| FB["페르소나 준비 응답<br/>→ 기본 응답"]
API --> DB[("MySQL<br/>답변 · 자아 상태 · psano_config")]
OP["전시 담당자"] --> ADM["admin · monitor · health"]
ADM --> API

관람객용 형성기 화면(/exhibit_teach)은 FastAPI가 HTML로 서빙 — 별도 프론트 배포 없이 서버 하나로 전시 전체를 운영
CORS를 열어 TouchDesigner 등 전시장 장비에서도 동일 API를 호출

주요 기능

관람객 세션 · 질문 · 답변 수집 API (session, question, answer)
가치축 기반 자아(페르소나) 상태 관리 (persona, state)
대화 · 독백 · 대기 상태 연출 (talk, monologue, idle, talk_policy)
전시 연동 인터페이스 (exhibit, exhibit_talk, ui)
운영 도구 — 어드민 · 헬스체크 · 모니터링 (admin, health, monitor)

Package Structure

psano
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트 (lifespan에서 상태 복원)
├── database.py # DB 연결
├── logging_conf.py # 로깅 설정
├── middleware/
│ └── access_log.py # 요청 로그 미들웨어
├── models/ # session · question · answer · psano_state
├── routers/ # 도메인별 API (session, talk, admin, monitor 등 17개)
├── schemas/ # Pydantic 요청/응답 스키마
├── services/
│ ├── llm_service.py # LLM 호출 · 타임아웃 · 폴백 처리
│ └── session_service.py # 세션 로직
└── util/ # constants(운영 상수) · talk_utils · utils

Exhibition

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전시: 서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시' (2026.03.09 ~ 03.30)

Psano.mov

Psano - 관람객의 선택으로 완성되는 AI 자아

Important

서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시'(2026.03.09 ~ 03.30) 출품작. 관람객의 답변이 쌓여 하나의 AI 자아 '사노' 가 만들어지는 인터랙티브 작품의 백엔드와 인터페이스를 단독으로 설계 · 구현 · 운영했으며, 전시 기간 22일(2026.03.09 ~ 03.30) 무중단 운영 진행

Tech Stack

분류	기술
Language / Framework	Python 3.11, FastAPI, Uvicorn
Database	MySQL, SQLAlchemy 2.0
LLM	OpenAI API (GPT-4o)

작품 구조 (How Psano works)

형성기 — 관람객이 남긴 답변(총 365문항)이 10가지 가치 성향(5개 대립축)에 누적되어 사노의 성격이 만들어집니다.
대화기 — 365개의 답변이 모두 모이면 대화가 해금되어, 관람객이 완성된 사노와 자유롭게 대화할 수 있습니다.
대화 입력 200자 · 응답 150자 · 세션 메모리 600자 제한 등 전시 환경에 맞춘 대화 정책을 적용했습니다.

🛡️ 핵심 설계 - 3단계 폴백 & 무중단 운영

문제 — 전시장에 상주할 수 없는 상황에서, LLM 응답이 한 번이라도 멈추면 관람객 앞에서 작품 전체가 멈춥니다.
원칙 — "완벽한 응답"보다 "끊기지 않는 경험" 이 먼저입니다.

flowchart TD
A["관람객 인터랙션"] --> B{"LLM 호출<br/>제한시간 내 성공?"}
B -- "성공" --> Z["응답 표시"]
B -- "실패 · 지연" --> C["fallback_code 매핑<br/>(LLM_TIMEOUT 등)"]
C --> D{"페르소나별<br/>준비 응답 존재?"}
D -- "있음" --> Z
D -- "없음" --> E["기본 응답"]
E --> Z

1차 — LLM 실시간 응답. 타임아웃 기본 8초, 재시도 포함
2차 — 실패 원인을 fallback_code(LLM_TIMEOUT 등)로 매핑해 페르소나별 준비 응답으로 전환
3차 — 그마저 어려우면 기본 응답으로 자연스럽게 마무리
운영 파라미터를 DB(psano_config)에서 로드 — 타임아웃 · 모델명 · 대화 턴 제한을 재배포 없이 어드민에서 조정
서버 시작 시 DB에서 GLOBAL_STATE 복원 — 재시작해도 자아 형성 진행 상태가 유지되는 자가 복구 구조
DB 커넥션 풀 안정화 — pool_pre_ping · pool_recycle(1시간) · 연결/읽기 타임아웃 설정으로 장시간 무인 운영 중 stale connection 방지
health · monitor 라우터로 상태 점검, 비개발자 전시 담당자용 어드민 페이지 제공

전시 운영 아키텍처 (요청 흐름)

flowchart LR
V["관람객"] --> C["전시 클라이언트<br/>브라우저 UI · TouchDesigner"]
C -->|"REST API"| API["FastAPI 서버<br/>session · question · answer · talk"]
API --> LLM["llm_service<br/>타임아웃 8초 · 재시도"]
LLM -->|"1차"| GPT["OpenAI GPT"]
LLM -.->|"실패 시"| FB["페르소나 준비 응답<br/>→ 기본 응답"]
API --> DB[("MySQL<br/>답변 · 자아 상태 · psano_config")]
OP["전시 담당자"] --> ADM["admin · monitor · health"]
ADM --> API

관람객용 형성기 화면(/exhibit_teach)은 FastAPI가 HTML로 서빙 — 별도 프론트 배포 없이 서버 하나로 전시 전체를 운영
CORS를 열어 TouchDesigner 등 전시장 장비에서도 동일 API를 호출

주요 기능

관람객 세션 · 질문 · 답변 수집 API (session, question, answer)
가치축 기반 자아(페르소나) 상태 관리 (persona, state)
대화 · 독백 · 대기 상태 연출 (talk, monologue, idle, talk_policy)
전시 연동 인터페이스 (exhibit, exhibit_talk, ui)
운영 도구 — 어드민 · 헬스체크 · 모니터링 (admin, health, monitor)

Package Structure

psano
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트 (lifespan에서 상태 복원)
├── database.py # DB 연결
├── logging_conf.py # 로깅 설정
├── middleware/
│ └── access_log.py # 요청 로그 미들웨어
├── models/ # session · question · answer · psano_state
├── routers/ # 도메인별 API (session, talk, admin, monitor 등 17개)
├── schemas/ # Pydantic 요청/응답 스키마
├── services/
│ ├── llm_service.py # LLM 호출 · 타임아웃 · 폴백 처리
│ └── session_service.py # 세션 로직
└── util/ # constants(운영 상수) · talk_utils · utils

Exhibition

Tip

전시: 서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시' (2026.03.09 ~ 03.30)

Psano.mov

Psano - 관람객의 선택으로 완성되는 AI 자아

Important

서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시'(2026.03.09 ~ 03.30) 출품작. 관람객의 답변이 쌓여 하나의 AI 자아 '사노' 가 만들어지는 인터랙티브 작품의 백엔드와 인터페이스를 단독으로 설계 · 구현 · 운영했으며, 전시 기간 22일(2026.03.09 ~ 03.30) 무중단 운영 진행

Tech Stack

분류	기술
Language / Framework	Python 3.11, FastAPI, Uvicorn
Database	MySQL, SQLAlchemy 2.0
LLM	OpenAI API (GPT-4o)

작품 구조 (How Psano works)

형성기 — 관람객이 남긴 답변(총 365문항)이 10가지 가치 성향(5개 대립축)에 누적되어 사노의 성격이 만들어집니다.
대화기 — 365개의 답변이 모두 모이면 대화가 해금되어, 관람객이 완성된 사노와 자유롭게 대화할 수 있습니다.
대화 입력 200자 · 응답 150자 · 세션 메모리 600자 제한 등 전시 환경에 맞춘 대화 정책을 적용했습니다.

🛡️ 핵심 설계 - 3단계 폴백 & 무중단 운영

문제 — 전시장에 상주할 수 없는 상황에서, LLM 응답이 한 번이라도 멈추면 관람객 앞에서 작품 전체가 멈춥니다.
원칙 — "완벽한 응답"보다 "끊기지 않는 경험" 이 먼저입니다.

flowchart TD
A["관람객 인터랙션"] --> B{"LLM 호출<br/>제한시간 내 성공?"}
B -- "성공" --> Z["응답 표시"]
B -- "실패 · 지연" --> C["fallback_code 매핑<br/>(LLM_TIMEOUT 등)"]
C --> D{"페르소나별<br/>준비 응답 존재?"}
D -- "있음" --> Z
D -- "없음" --> E["기본 응답"]
E --> Z

1차 — LLM 실시간 응답. 타임아웃 기본 8초, 재시도 포함
2차 — 실패 원인을 fallback_code(LLM_TIMEOUT 등)로 매핑해 페르소나별 준비 응답으로 전환
3차 — 그마저 어려우면 기본 응답으로 자연스럽게 마무리
운영 파라미터를 DB(psano_config)에서 로드 — 타임아웃 · 모델명 · 대화 턴 제한을 재배포 없이 어드민에서 조정
서버 시작 시 DB에서 GLOBAL_STATE 복원 — 재시작해도 자아 형성 진행 상태가 유지되는 자가 복구 구조
DB 커넥션 풀 안정화 — pool_pre_ping · pool_recycle(1시간) · 연결/읽기 타임아웃 설정으로 장시간 무인 운영 중 stale connection 방지
health · monitor 라우터로 상태 점검, 비개발자 전시 담당자용 어드민 페이지 제공

전시 운영 아키텍처 (요청 흐름)

flowchart LR
V["관람객"] --> C["전시 클라이언트<br/>브라우저 UI · TouchDesigner"]
C -->|"REST API"| API["FastAPI 서버<br/>session · question · answer · talk"]
API --> LLM["llm_service<br/>타임아웃 8초 · 재시도"]
LLM -->|"1차"| GPT["OpenAI GPT"]
LLM -.->|"실패 시"| FB["페르소나 준비 응답<br/>→ 기본 응답"]
API --> DB[("MySQL<br/>답변 · 자아 상태 · psano_config")]
OP["전시 담당자"] --> ADM["admin · monitor · health"]
ADM --> API

관람객용 형성기 화면(/exhibit_teach)은 FastAPI가 HTML로 서빙 — 별도 프론트 배포 없이 서버 하나로 전시 전체를 운영
CORS를 열어 TouchDesigner 등 전시장 장비에서도 동일 API를 호출

주요 기능

관람객 세션 · 질문 · 답변 수집 API (session, question, answer)
가치축 기반 자아(페르소나) 상태 관리 (persona, state)
대화 · 독백 · 대기 상태 연출 (talk, monologue, idle, talk_policy)
전시 연동 인터페이스 (exhibit, exhibit_talk, ui)
운영 도구 — 어드민 · 헬스체크 · 모니터링 (admin, health, monitor)

Package Structure

psano
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트 (lifespan에서 상태 복원)
├── database.py # DB 연결
├── logging_conf.py # 로깅 설정
├── middleware/
│ └── access_log.py # 요청 로그 미들웨어
├── models/ # session · question · answer · psano_state
├── routers/ # 도메인별 API (session, talk, admin, monitor 등 17개)
├── schemas/ # Pydantic 요청/응답 스키마
├── services/
│ ├── llm_service.py # LLM 호출 · 타임아웃 · 폴백 처리
│ └── session_service.py # 세션 로직
└── util/ # constants(운영 상수) · talk_utils · utils

Exhibition

Tip

전시: 서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시' (2026.03.09 ~ 03.30)

Psano.mov

Psano - 관람객의 선택으로 완성되는 AI 자아

Important

서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시'(2026.03.09 ~ 03.30) 출품작. 관람객의 답변이 쌓여 하나의 AI 자아 '사노' 가 만들어지는 인터랙티브 작품의 백엔드와 인터페이스를 단독으로 설계 · 구현 · 운영했으며, 전시 기간 22일(2026.03.09 ~ 03.30) 무중단 운영 진행

Tech Stack

분류	기술
Language / Framework	Python 3.11, FastAPI, Uvicorn
Database	MySQL, SQLAlchemy 2.0
LLM	OpenAI API (GPT-4o)

작품 구조 (How Psano works)

형성기 — 관람객이 남긴 답변(총 365문항)이 10가지 가치 성향(5개 대립축)에 누적되어 사노의 성격이 만들어집니다.
대화기 — 365개의 답변이 모두 모이면 대화가 해금되어, 관람객이 완성된 사노와 자유롭게 대화할 수 있습니다.
대화 입력 200자 · 응답 150자 · 세션 메모리 600자 제한 등 전시 환경에 맞춘 대화 정책을 적용했습니다.

🛡️ 핵심 설계 - 3단계 폴백 & 무중단 운영

문제 — 전시장에 상주할 수 없는 상황에서, LLM 응답이 한 번이라도 멈추면 관람객 앞에서 작품 전체가 멈춥니다.
원칙 — "완벽한 응답"보다 "끊기지 않는 경험" 이 먼저입니다.

flowchart TD
A["관람객 인터랙션"] --> B{"LLM 호출<br/>제한시간 내 성공?"}
B -- "성공" --> Z["응답 표시"]
B -- "실패 · 지연" --> C["fallback_code 매핑<br/>(LLM_TIMEOUT 등)"]
C --> D{"페르소나별<br/>준비 응답 존재?"}
D -- "있음" --> Z
D -- "없음" --> E["기본 응답"]
E --> Z

1차 — LLM 실시간 응답. 타임아웃 기본 8초, 재시도 포함
2차 — 실패 원인을 fallback_code(LLM_TIMEOUT 등)로 매핑해 페르소나별 준비 응답으로 전환
3차 — 그마저 어려우면 기본 응답으로 자연스럽게 마무리
운영 파라미터를 DB(psano_config)에서 로드 — 타임아웃 · 모델명 · 대화 턴 제한을 재배포 없이 어드민에서 조정
서버 시작 시 DB에서 GLOBAL_STATE 복원 — 재시작해도 자아 형성 진행 상태가 유지되는 자가 복구 구조
DB 커넥션 풀 안정화 — pool_pre_ping · pool_recycle(1시간) · 연결/읽기 타임아웃 설정으로 장시간 무인 운영 중 stale connection 방지
health · monitor 라우터로 상태 점검, 비개발자 전시 담당자용 어드민 페이지 제공

전시 운영 아키텍처 (요청 흐름)

flowchart LR
V["관람객"] --> C["전시 클라이언트<br/>브라우저 UI · TouchDesigner"]
C -->|"REST API"| API["FastAPI 서버<br/>session · question · answer · talk"]
API --> LLM["llm_service<br/>타임아웃 8초 · 재시도"]
LLM -->|"1차"| GPT["OpenAI GPT"]
LLM -.->|"실패 시"| FB["페르소나 준비 응답<br/>→ 기본 응답"]
API --> DB[("MySQL<br/>답변 · 자아 상태 · psano_config")]
OP["전시 담당자"] --> ADM["admin · monitor · health"]
ADM --> API

관람객용 형성기 화면(/exhibit_teach)은 FastAPI가 HTML로 서빙 — 별도 프론트 배포 없이 서버 하나로 전시 전체를 운영
CORS를 열어 TouchDesigner 등 전시장 장비에서도 동일 API를 호출

주요 기능

관람객 세션 · 질문 · 답변 수집 API (session, question, answer)
가치축 기반 자아(페르소나) 상태 관리 (persona, state)
대화 · 독백 · 대기 상태 연출 (talk, monologue, idle, talk_policy)
전시 연동 인터페이스 (exhibit, exhibit_talk, ui)
운영 도구 — 어드민 · 헬스체크 · 모니터링 (admin, health, monitor)

Package Structure

psano
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트 (lifespan에서 상태 복원)
├── database.py # DB 연결
├── logging_conf.py # 로깅 설정
├── middleware/
│ └── access_log.py # 요청 로그 미들웨어
├── models/ # session · question · answer · psano_state
├── routers/ # 도메인별 API (session, talk, admin, monitor 등 17개)
├── schemas/ # Pydantic 요청/응답 스키마
├── services/
│ ├── llm_service.py # LLM 호출 · 타임아웃 · 폴백 처리
│ └── session_service.py # 세션 로직
└── util/ # constants(운영 상수) · talk_utils · utils

Exhibition

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전시: 서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시' (2026.03.09 ~ 03.30)

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Psano - 관람객의 선택으로 완성되는 AI 자아

Important

서울대학교 중앙도서관 '융합 미디어작품 전시'(2026.03.09 ~ 03.30) 출품작. 관람객의 답변이 쌓여 하나의 AI 자아 '사노' 가 만들어지는 인터랙티브 작품의 백엔드와 인터페이스를 단독으로 설계 · 구현 · 운영했으며, 전시 기간 22일(2026.03.09 ~ 03.30) 무중단 운영 진행

Tech Stack

분류	기술
Language / Framework	Python 3.11, FastAPI, Uvicorn
Database	MySQL, SQLAlchemy 2.0
LLM	OpenAI API (GPT-4o)

작품 구조 (How Psano works)

형성기 — 관람객이 남긴 답변(총 365문항)이 10가지 가치 성향(5개 대립축)에 누적되어 사노의 성격이 만들어집니다.
대화기 — 365개의 답변이 모두 모이면 대화가 해금되어, 관람객이 완성된 사노와 자유롭게 대화할 수 있습니다.
대화 입력 200자 · 응답 150자 · 세션 메모리 600자 제한 등 전시 환경에 맞춘 대화 정책을 적용했습니다.

🛡️ 핵심 설계 - 3단계 폴백 & 무중단 운영

문제 — 전시장에 상주할 수 없는 상황에서, LLM 응답이 한 번이라도 멈추면 관람객 앞에서 작품 전체가 멈춥니다.
원칙 — "완벽한 응답"보다 "끊기지 않는 경험" 이 먼저입니다.

flowchart TD
A["관람객 인터랙션"] --> B{"LLM 호출<br/>제한시간 내 성공?"}
B -- "성공" --> Z["응답 표시"]
B -- "실패 · 지연" --> C["fallback_code 매핑<br/>(LLM_TIMEOUT 등)"]
C --> D{"페르소나별<br/>준비 응답 존재?"}
D -- "있음" --> Z
D -- "없음" --> E["기본 응답"]
E --> Z

1차 — LLM 실시간 응답. 타임아웃 기본 8초, 재시도 포함
2차 — 실패 원인을 fallback_code(LLM_TIMEOUT 등)로 매핑해 페르소나별 준비 응답으로 전환
3차 — 그마저 어려우면 기본 응답으로 자연스럽게 마무리
운영 파라미터를 DB(psano_config)에서 로드 — 타임아웃 · 모델명 · 대화 턴 제한을 재배포 없이 어드민에서 조정
서버 시작 시 DB에서 GLOBAL_STATE 복원 — 재시작해도 자아 형성 진행 상태가 유지되는 자가 복구 구조
DB 커넥션 풀 안정화 — pool_pre_ping · pool_recycle(1시간) · 연결/읽기 타임아웃 설정으로 장시간 무인 운영 중 stale connection 방지
health · monitor 라우터로 상태 점검, 비개발자 전시 담당자용 어드민 페이지 제공

전시 운영 아키텍처 (요청 흐름)

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V["관람객"] --> C["전시 클라이언트<br/>브라우저 UI · TouchDesigner"]
C -->|"REST API"| API["FastAPI 서버<br/>session · question · answer · talk"]
API --> LLM["llm_service<br/>타임아웃 8초 · 재시도"]
LLM -->|"1차"| GPT["OpenAI GPT"]
LLM -.->|"실패 시"| FB["페르소나 준비 응답<br/>→ 기본 응답"]
API --> DB[("MySQL<br/>답변 · 자아 상태 · psano_config")]
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관람객용 형성기 화면(/exhibit_teach)은 FastAPI가 HTML로 서빙 — 별도 프론트 배포 없이 서버 하나로 전시 전체를 운영
CORS를 열어 TouchDesigner 등 전시장 장비에서도 동일 API를 호출

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관람객 세션 · 질문 · 답변 수집 API (session, question, answer)
가치축 기반 자아(페르소나) 상태 관리 (persona, state)
대화 · 독백 · 대기 상태 연출 (talk, monologue, idle, talk_policy)
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psano
├── main.py # FastAPI 엔트리포인트 (lifespan에서 상태 복원)
├── database.py # DB 연결
├── logging_conf.py # 로깅 설정
├── middleware/
│ └── access_log.py # 요청 로그 미들웨어
├── models/ # session · question · answer · psano_state
├── routers/ # 도메인별 API (session, talk, admin, monitor 등 17개)
├── schemas/ # Pydantic 요청/응답 스키마
├── services/
│ ├── llm_service.py # LLM 호출 · 타임아웃 · 폴백 처리
│ └── session_service.py # 세션 로직
└── util/ # constants(운영 상수) · talk_utils · utils

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
.idea		.idea
.venv		.venv
middleware		middleware
models		models
routers		routers
schemas		schemas
services		services
util		util
README.md		README.md
database.py		database.py
logging_conf.py		logging_conf.py
main.py		main.py
requirements.txt		requirements.txt

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