About me
새로운 기술들이 매일같이 쏟아지는 지금은 변화의 속도가 그 어느 때보다 빠른 시기입니다. 이러한 흐름 속에서 변화에 그저 대응하는 수동적인 태도가 아니라, 배움이라는 능동적인 행위로 늘 한 발 먼저 움직이려 합니다. "기술이 나왔구나" 보다는 직접 문제에 적용해보고 어떤 문제에 활용할 수 있을지 집요하게 고민하는 시간을 좋아합니다.
고등학생 때 게임을 업으로 삼겠다고 프로게이머에 도전했습니다. 종목의 앞날이 흐려지는 걸 보고 스스로 그 길에서 내려왔지만, 좋아하는 일에 몰입할 때 가장 멀리 갈 수 있다는 것을 배웠습니다. 엔지니어링은 그 기준으로 다시 선택한 길입니다. 처음 흥미를 느낀 프로그래밍 수업에서부터 지금의 AI 엔지니어링에 이르기까지 몰입의 대상은 바뀌었지만, 분야를 고르는 기준은 같았습니다. 좋아서 선택한 길인 만큼, 후회 없이 깊게 몰입합니다.
프로게이머를 준비하던 시절의 습관은 복기였습니다. 끝난 경기를 돌려보며 더 나은 플레이가 무엇이었을지 계속 따졌습니다. 영화 리뷰 경진대회와 MRC 경진대회에 도전했을 때, 그 습관은 강력한 무기가 되었습니다. 목표는 늘 1등이었고, 점수가 오르는 중에도 만족하지 않고 개선할 문제를 찾았습니다. 쉬는 동안에도 머릿속으로는 다음 개선을 돌리고 있었습니다. 잘되고 있을 때 멈추지 않는 것, 저에게 있어서의 몰입은 그렇습니다.
지금 가장 많은 시간을 쏟고 있는 일은 하네스(Harness) 엔지니어링입니다. LLM은 컨텍스트 길이에 명확한 한계가 있고, 그 안에 무엇이 들어가느냐에 따라 결과물이 달라집니다. 모델을 잘 다루기 위해서는 무엇을 보여주고 어디까지 신뢰할지, 그 ‘기준’부터 설계해야 한다고 확신했습니다. 그래서 당장 만들고 싶은 서비스들을 잠시 미뤄두고, 견고한 가드레일을 갖춘 개발 환경을 구축하는 데 집중하고 있습니다. 이 기반 위에서라야 하고 싶은 프로젝트도 제대로 해낼 수 있다고 믿습니다.
History
2026.03 — 현재
2025.11 — 2026.02
2025.09 — 2025.11
2025.06 — 2025.08
2024.01 — 2024.04
2022.02 — 2023.08
2021.02 —
대학교
2017.02 — 2019.02
고등학교
Selected work 01—03
Solo-built multi-tenant SaaS
경량 LLM이 Google Calendar에 등록되는 일정을 자동 분류해 일정에 색상을 적용해 주는 멀티 테넌트 SaaS입니다. Google Workspace Marketplace 출시를 목표로 단독 개발했습니다.
Agentic engineering harness
코딩 에이전트를 단순한 도구가 아니라 관리하고 유지보수하는 대상으로 다루는 harness입니다. 에이전트가 세 가지 Gate를 거치게 하여 신뢰 가능한 Harness 위에서 동작할 수 있도록 하며, 에이전트가 이끄는 대로 끌려가는 바이브 코딩이 아니라 개발자가 주도하는 엔지니어링이 되도록 초점을 두었습니다. 개발자와 에이전트 사이의 간극을 좁힙니다.
Privacy-first publishing engine
Obsidian Vault에서 직접 고른 노트만 블로그 형태의 정적 사이트로 배포하는 프로그램입니다. Obsidian Publish가 공개 노트의 임베드 링크를 통해서 비공개 노트를 끌어내는 반면에 noteforge는 그 경로를 Canary 문자열과 독립 Audit으로 이중 검증하여 Privacy를 최대화합니다.
Boostcamp AI Tech 04—07
Multi-agent RAG dashboard
차트 위에서 과거 시장 움직임을 복기하며, 핵심 사건을 탐색하고 챗봇·멀티 에이전트와 대화해 인사이트를 기르는 LLM 기반 선물 시장 금융 대시보드입니다.
Retriever-reader pipeline
위키피디아 Corpus를 탐색해 정답을 도출하는 Retriever-Reader 파이프라인 구축 프로젝트입니다.
LLM fine-tuning under constraints
국어·사회 영역 수능 문제에 최적화된 모델 선정 및 파인튜닝 파이프라인 구축 프로젝트입니다.
Solo NLP competition
네이버 영화 리뷰 비정형 데이터를 4개 긍·부정 클래스로 분류하는 NLP 모델링 프로젝트입니다.
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