수치 모델링과 데이터 분석을 바탕으로 영상 AI와 공간 미디어 시스템을 개발해 왔습니다. 석사 과정에서는 사용후핵연료의 방사능을 스플라인 보간으로 계산하며 수치해석과 검증 방법을 익혔습니다.
현재는 데이터셋 구축부터 모델 학습, GPU 추론 최적화, 엣지 배포와 운영 도구 개발까지 영상 AI의 전체 흐름을 담당합니다.
실험 결과가 현장 장비와 서비스에서도 재현되도록 검증 기준과 배포 절차를 함께 설계하며, 데스크톱·웹 화면까지 연결해 운영 가능한 형태로 완성합니다.
물리학 학위 과정에서 한 연구를 풀어 적었습니다. 수치해석과 검증 방법을 익힌 과정입니다.
방사성 동위원소는 대개 한 번에 안정해지지 않고 여러 세대에 걸쳐 차례로 붕괴합니다. 이런 붕괴 사슬에 놓인 물질의 방사능은 처음 양뿐 아니라 사슬 안의 모든 핵종을 함께 계산해야 얻을 수 있습니다. 사용후핵연료에는 악티늄족처럼 가지가 갈라지는 긴 사슬이 많고 반감기도 수 초에서 수십억 년까지 섞여 있어 시간 간격을 촘촘히 나눠야 하므로, 세대 수와 곡선의 점 수가 늘수록 계산량이 급격히 늘어납니다.
비교 대상은 베이트만 방정식, 행렬지수 함수, 수치적분 같은 전통적인 방법이었습니다. 제안한 스플라인 보간은 핵종 하나의 방사능-시간 곡선에서 제어점 몇 개(곡선의 시작과 끝, 방사능이 가장 커지는 시점)만 값과 기울기를 계산하고 그 사이를 3차식으로 이어 곡선을 채웁니다. 컴퓨터 그래픽에서 매끄러운 곡선을 그리는 방법을 옮겨 온 것으로, 제어점에서만 계산하므로 곡선 전체를 촘촘히 계산할 때 생기는 수치 오류를 피할 수 있습니다. 입력은 한국형 가압경수로의 사용후핵연료 조성으로 만든 악티늄족 17종과 핵분열 생성물 6종이었고, 공개 보고서의 조성을 환산한 가상 핵물질이라 실측값은 아닙니다.
계산은 Python(NumPy, SciPy)으로 했고 핵종 정보를 다루는 Python 패키지를 직접 만들었습니다. 기존 패키지가 Python 2.5까지만 지원하고 Windows 에서 쓸 수 없으며 자료도 오래됐기 때문입니다. 핵구조 평가 자료(ENSDF) 18,547개 카드로 파서를 시험했고, 붕괴 모드 56종은 정규식과 문자열 자르기 두 방식으로 읽은 결과를 서로 대조했습니다. 계산 결과는 값이 유효한지(NaN·음수·초기 총량 초과가 아닌지)를 세어 방법별로 비교했습니다.
학위논문의 결론은 스플라인 방법이 수치 오류를 일으키지 않고, 곡선의 점이 130개 이상이면 전통적인 방법보다 계산 시간이 짧다는 것입니다. 점이 50~110개인 구간에서는 오히려 느렸고, 초기화에 걸리는 시간과 첫 세대 핵종은 전통적인 방법으로 계산한다는 한계도 함께 적었습니다. 핵종마다 제어점을 미리 계산해 자료에 저장해 두면 이 시간을 줄일 수 있다고 제안했습니다.
이 연구는 2016년 2월 한국물리학회에서 국내 노형별 사용후핵연료의 방사능 곡선 계산으로 먼저 발표했고, 2017년 4월 한국물리학회 충북지부 학술회의에서 스플라인 방법을 발표했습니다. 같은 해 8월 학술지 새물리에 제1저자로 논문을 냈고 석사 학위를 받았습니다.
학부 졸업논문에서는 CsI(Tl) 섬광검출기로 방사성 시료가 방출하는 입자의 에너지를 재고, 여러 동위원소가 섞인 시료에서 구성 원소를 구분하는 방법을 살폈습니다. 방사선이 결정에 닿을 때 나는 빛을 광전증배관이 전기 신호로 증폭하고, 분광증폭기와 다중채널분석기를 거쳐 신호 크기별로 세어 스펙트럼을 만듭니다.
측정 대상은 세슘-137, 탈륨-204, 스트론튬-90, 폴로늄-210, 코발트-60 다섯 종이었고 계수 시간은 30분이었습니다. 빛이 들어오지 않게 검은 납 상자로 가렸고, 배경 계수는 피크 영역 양끝을 각각 3개 채널 평균으로 잡아 이은 직선 아래 면적을 전체 면적에서 빼는 방식으로 제거했습니다. 감마선은 뾰족한 선으로, 베타선은 에너지가 전자와 중성미자에 나뉘어 넓은 분포로 나타나 피크의 모양이 다릅니다. 스펙트럼에서는 피크 다섯 개를 관찰했습니다.
논문과 발표의 서지 정보는 경험 페이지의 학력 묶음에 있습니다. 경험 페이지
어떻게 일하는지는 글로 남긴 측정과 기록에서 그대로 읽을 수 있습니다. 각 방식 아래에 근거가 된 글을 걸어 두었습니다.
모델이나 구현을 고를 때는 같은 장비와 같은 입력으로 항목을 나눠 측정합니다. 한국어 다화자 녹음의 전사 모델 비교는 화자분리 6종·음성 인식 6종·통합형 1종을 실제 2인 대화와 합성 2~6인 대화로 견주었고, 멀티모달 모델 비교는 네 종을 RTX 3090 Ti 한 장에서 VRAM 점유·생성 속도·이미지 판독·코딩·도구 호출까지 같은 조건으로 쟀습니다. 같은 사양을 세 언어로 구현해 코드 길이·빌드·실행 파일·처리 속도를 비교한 글도 같은 방식입니다.
근거 글한국어 다화자 녹음의 화자별 전사 모델 비교와 서비스 구성24GB GPU 한 장으로 에이전트용 멀티모달 모델 고르기같은 CLI 를 Rust·C++·Python 으로 만들어 보고 Rust 를 고른 이유
검출 모델은 훈련 손실, mAP, 정밀도, 재현율을 어떤 순서로 확인할지 정해 두고, 데이터 기준과 추이, 클래스별 오류, 운영 속도까지 연결해 판단합니다. 로컬 객체 탐지 비교도 정확도 하나가 아니라 속도와 VRAM, 연속 처리까지 함께 견주었습니다.
근거 글검출 모델 훈련 지표와 평가 지표 읽는 법VLM 과 Visual Jev 구조를 적용한 로컬 객체 탐지: Qwen3-VL 과 YOLO 비교
3D 가우시안 스플래팅 압축 파일을 GPU 에서 만들어 CPU 에서 복원했을 때, 부동소수점 모델은 확률표 인덱스 3곳이 어긋난 뒤 심볼 77% 가 틀렸고 정수 추론 모델은 심볼이 모두 같았습니다. WebGPU 추론 성능 측정에서는 완료를 기다리는 지점이 제출 횟수보다 훨씬 비쌌지만 모델과 문맥이 커질수록 그 차이가 사라진다는 조건까지 함께 적었습니다.
근거 글3D 가우시안 스플래팅 압축 COSA-GS 를 GPU 와 CPU 에서 복원해 보기WebGPU 추론에서 제출 횟수와 완료 대기가 속도에 미치는 영향
AI 코딩 도구 세 종류가 로컬에 남기는 기록만으로 토큰 사용량과 정가 환산 비용을 집계해 98일 동안 762억 토큰을 모았습니다. 이 사이트의 수치도 집계한 값을 10분마다 갱신되는 스냅샷 파일 하나로 반영하고, 아래의 AI 활용과 업무 태스크 절이 그 결과입니다.
연락처는 텍스트로 보이게 하면서 크롤러에는 온전한 주소가 남지 않게 했고, 비공개 페이지는 서버 런타임 없이 클라이언트 인증서(mTLS)로 등록한 기기에서만 열리도록 산출물까지 갈라 두었습니다. 프로젝트는 새 디렉터리를 만드는 순간부터 보관하는 순간까지 같은 절차를 반복합니다.
근거 글이메일 주소를 그대로 보여 주면서 크롤링 방어하기정적 사이트에 나만 보는 페이지 붙이기프로젝트를 시작하고 운영하고 보관하는 방식
이메일 보호 글은 이 방법이 막는 범위와 한계를, 비공개 페이지 글은 실제로 걸렸던 것들을 정리했습니다. 코딩 에이전트 플러그인 글은 2026년 9월 공개된 Plugin4Shell 을 직접 재현해 본 뒤 무엇으로 막을 수 있는지 적었습니다.
근거 글이메일 주소를 그대로 보여 주면서 크롤링 방어하기정적 사이트에 나만 보는 페이지 붙이기코딩 에이전트 플러그인이 바뀌어도 모르는 문제와 방어 방법
직접 재 보거나 만들어 본 것을 글로 정리해 왔습니다. 주제별로 묶었고, 최신 글 목록은 블로그에 있습니다. 이 사이트도 직접 만들었고, 기능마다 만든 과정을 글로 남겼습니다.
음성 인식과 객체 탐지, 멀티모달 모델을 같은 조건으로 재고 결과를 읽는 법을 정리했습니다.
GPU 추론, 압축 복원, 언어별 구현을 직접 재서 비교했습니다.
코딩 에이전트를 쓰며 부딪힌 보안, 배치 처리, 사용량 집계, 프로젝트 운영 방식을 정리했습니다.
서버 없이 정적 사이트로 순서도, 준실시간 수치, 연락처 보호, 비공개 페이지, 단축링크를 만든 과정입니다.
가르치는 일도 이력의 한 축입니다. 구체적인 내용은 경험 페이지의 연표에 있습니다.
2018년에는 고등학교 방과후학교에서 프로그래밍 기초반(20차시, 두 개 반)을, 그해 12월부터 2019년 여름까지는 과학 글쓰기 특강을 맡아 강의계획서와 교재, 활동지를 직접 만들었습니다. 과학 글쓰기는 실험보고서 쓰기에서 시작해 연구 설계와 소논문 쓰기까지 범위를 넓혔고, 첨삭 기준은 예비보고서 13개·결과보고서 23개 항목의 점검표로 정리했습니다.
2020년에는 전산물리학 표준 교재의 예제를 Python3 으로 옮겨 주피터 노트북으로 공개했고, 2021년에는 충남대학교 집중학기 전산물리학 강의용 웹 교재(5개 장 17개 절)와 예제 저장소를 만들었습니다. 같은 해 고등학교 프로그래밍 동아리를 대상으로 웨비나와 강의 영상으로 파이썬 기초와 깃허브 협업 프로젝트를 다뤘습니다.
회사에서는 2022년에 사내 Git·GitLab 실무교육을 열었고, 2026년 9월에는 코딩 에이전트를 프로젝트 단위로 쓰는 방법을 45장 분량의 발표자료로 사내에 공유했습니다.
설계와 구현을 사람이 판단하고, 반복되는 작성·조사·검토는 AI 플랫폼에 맡깁니다. 아래는 작업 기록에서 집계한 실제 사용량입니다.
합계의 대부분은 같은 맥락을 다시 읽어 들이는 캐시 재사용분입니다. 원화 비용은 수집 시점 환율과 API 정가로 환산한 값이라 실제 구독제 청구액과 다릅니다.
집계 기준일
| 플랫폼 | 토큰 |
|---|---|
| Claude | 784.2억 |
| Codex | 29.3억 |
| Antigravity | 18.0억 |
프로젝트별 작업 파일을 수집해 현재 상태와 완료 이력을 함께 관리합니다.
집계 기준일
경험 페이지에 올린 과제에서 실제로 쓴 기술을, 쓰인 건수와 함께 정리했습니다.