AI/ML Engineering &Systems Architecture
최신 기술의 이론적 원리를 깊이 있게 분석하고, 이를 고성능 시스템 아키텍처 위에서
실제로 동작하고 상호작용하는 견고한 소프트웨어로 구축(Building)하는 데 집중합니다.
💡 Engineering Philosophy
Fundamentals First
기술의 표면적 사용보다 기반이 되는 이론적 원리를 먼저 이해합니다. 시스템의 구조적 타당성을 바닥부터 분석하여 본질적인 해결책을 연구합니다.
Hypothesis & Verification
아이디어를 가설에 머무르게 하지 않습니다. PoC 구현을 통한 신속한 검증과 정량적 데이터 분석으로 기술적 근거를 확보합니다.
Systemic Architecture
소프트웨어와 인프라를 독립된 요소로 보지 않습니다. 전체 파이프라인의 데이터 흐름과 연산 효율을 고려한 통합적 설계를 지향합니다.
⚙️ Core Expertise
AI Research & Implementation
이론 분석 기반 모델 및 파이프라인 구축
최신 SOTA 논문의 아키텍처를 분석하여 PyTorch 기반으로 직접 구현하고, 데이터 수집부터 전처리, 학습, 성능 벤치마크까지의 End-to-End 파이프라인을 구축합니다. 모델의 수치적 성능뿐만 아니라 실제 서비스 적용을 위한 연산 복잡도와 구조적 타당성을 함께 검토합니다.
High-Performance Optimization
연산 효율성 및 추론 최적화
제한된 하드웨어 자원에서 최대의 성능을 이끌어내기 위한 경량화 및 최적화 기술 을 연구합니다. 1.58-bit 양자화(BitNet)와 같은 최신 기법을 적용해보고, 시스템 메모리(KV Cache) 관리 및 Sparsity 기반 연산 제어를 통해 실행 가능성(Feasibility)을 극대화합니다.
Scalable Systems Architecture
확장성 있는 서비스 및 상호작용 설계
FastAPI와 Next.js를 활용하여 실시간 상호작용이 가능한 시스템을 설계합니다. 복잡한 비즈니스 로직을 위한 상태 관리(FSM), RAG 기반 오케스트레이션, 그리고 이를 지탱하는 백엔드 아키텍처의 확장성을 중점적으로 고려하여 사용자 중심의 완성도 높은 소프트웨어를 구축합니다.
Expertise Matrix
Deep Learning
- PyTorch
- HuggingFace
- Scikit-learn
Systems & Opt
- ONNX
- Quantization
- TensorRT
Backend/Infra
- FastAPI
- PostgreSQL
- Docker
User Experience
- Next.js
- Tailwind
- Unity
Research Vision: Beyond Implementation
단순한 특정 태스크 수행을 위한 도구로서의 AI를 넘어, 현실 세계의 물리적 법칙과 인과 관계를 이해하는 'World Model'을 탐구합니다. 인지 구조와 연산 효율이 결합된 차세대 지능 시스템을 구축하여, 인간과 시스템이 더 깊게 상호작용하는 미래를 설계합니다.
Efficient Architectures
Transformer를 넘어선 차세대 아키텍처와 수학적 최적화 기반의 고효율 지능 모델 연구
Autonomous Agents
신경망과 물리 엔진이 융합되어 가상/현실 환경에서 스스로 판단하고 행동하는 자율형 에이전트 구축
Hardware-Aware AI
뉴로모픽 등 차세대 컴퓨팅 환경에 최적화된 저전력·고성능 지능 모델링 및 배포 전략 탐구
Cognitive Systems
인간의 인지 구조를 모사한 동적 상태 관리(Memory)와 논리적 추론 프로세스 시스템 설계