에이전트가 후보를 탐색하는 방식
단발성 모델이 아니라, 계획·생성·평가 에이전트가 루프를 돌며 스스로 후보를 좁혀가는 시스템을 만든다. 아래는 방사성의약품 SSTR2 파이프라인(Silo B)의 변이 탐색을 실제 동작 그대로 시각화한 것.
연구 분야
보안, 원자력·방사선, 전기화학, 바이오까지 도메인을 가리지 않고, 단발성 모델이 아니라 재현성·추적성을 갖춘 E2E·에이전트 시스템으로 문제를 푸는 AI Scientist. 공개 데이터와 물리 모델로 0에서 1을 세우고 전문가 검증으로 닫는 접근.
자율 의사결정 파이프라인
Planner·Builder·QCRanker·Critic·Reporter 5-Agent, 플로우 3종 벤치마크.
SSTR2 Dual Silo →프로젝트
카드를 누르면 각 프로젝트의 아키텍처와 결과 상세로 이동. 내부 과제의 정량치는 공개 발표 전까지 대외비.
지능형 CCTV 이상행위 탐지
VAD와 VLM, Agentic AI를 결합한 3-Layer E2E 관제 시스템. 폐쇄망 온프레미스에서 완전 동작.
방사성의약품 SSTR2 in silico
De Novo 설계와 LLM 5-Agent 검증을 묶은 Dual Silo 파이프라인. 수만 개 후보를 자동 스크리닝(6.7만+회 실험), 최상위 후보군 Wet-lab 진행 중.
AUDISP, AU 기반 3D 얼굴 복원
얼굴 액션 유닛 정보로 DECA와 EMOCA가 놓치는 미세 3D 디테일을 복원. 게재 완료된 학위 논문.
LFP 배터리 수명 예측
PyBaMM 물리 시뮬레이션과 신경망 대체 학습을 결합해 초기 사이클만으로 수명을 예측. 관련 논문 진행 중.
파일 접근 제어 규칙 자동 생성
MS Detours API hooking 위에 ML로 화이트리스트와 ABAC 규칙을 자동 생성. 랜섬웨어·유출 방어.
CAD 도면 추천 · 검색
DWG/DXF에서 특징을 추출하고 TF-IDF와 Vision으로 유사 도면을 추천. 검색 시간 80% 단축, 통신학회 2023. 안세기술 산학.
poopy_ai — 반려견 대변 분석
Promptless-SAM으로 배경 제거 후 Dog Fecal Chart 7단계 분류 + K-means 색상 양자화. SKT FLY AI 팀.
연구 서버 운영 · 모니터링
공유 GPU 서버의 자원·프로세스·디스크·접속을 실시간 감시 → 텔레그램 자동 알림. 중복 억제·rate-limit 대응 등 무인 운영 안정화.
coffe-zip — 야간 카페 파인더
서울 심야 카페를 GPS 반경으로 찾는 설치형 PWA. React·TypeScript·Vite, Vercel 배포. (팀 프로젝트)
더 많은 작업
현직 로봇·시설 AX와 산학·부트캠프 프로젝트.
연구 여정
특정 도메인 전문가가 아니라, 재현 가능한 AI 시스템을 어느 도메인에나 이식하는 AI Scientist. Vision과 보안에서 출발, 방법론을 시스템·에이전트로 심화, KAERI에서 Bio·Physics·Robot까지 도메인 확장. 정식 고용 경력은 KAERI 한 건이며 학위·산학·부트캠프는 별도 표기.
시작 · Vision과 보안에서 출발2020–2022
첫 AI 프로젝트 — 스포츠 자동 트래킹 학부
컴퓨터 비전으로 시작한 첫 AI 프로젝트. Computer Vision
파일 접근 제어 시스템 학부 산학 · 테르텐
MS Detours 후킹 위에 ML 기반 NIST ABAC 규칙 자동 생성. KCC 2021 우수논문상 등 수상 3건. 보안ML
CAD 도면 추천 학부 산학 · 안세기술
DWG/DXF 특징 추출과 TF-IDF·Vision으로 검색 시간 80% 단축. 통신학회 2023. NLPCV
심화 · 방법론을 시스템과 에이전트로2022–2024
석사 학위 — AUDISP 3D 얼굴 복원 석사 · GPA 4.18
AU 기반 미세 디테일 복원 F1 0.88. 재학 중 연구실 GPU 서버실을 하드웨어부터 구축·운영. 3D Vision연구 인프라
SKT FLY AI 5기 — poopy_ai 부트캠프
반려견 대변 분석(SAM 분할 + 분류·색상 양자화). 최종 발표. CVRAG
확장 · AI Scientist로 도메인 확장2025–현재
KAERI 인공지능응용연구실 정식 경력
재현 가능한 E2E·에이전트 시스템을 여러 도메인에 적용. KAERI 우수연구원상 2025. 현직
지능형 CCTV — VAD + VLM + Agentic
폐쇄망 온프레미스 관제, AUC 82.4%. 산업정보학회 우수논문상. VisionAgentic AI
방사성의약품 SSTR2 in silico
De Novo + LLM 5-Agent Dual Silo, 수만+ 후보 스크리닝. 국가과학AI연구센터 발표(2026.07). Bio AIAgentic AI
배터리 Physics-Informed ML · 로봇 AI · 연구 인프라
배터리 수명 예측(DeepONet), 매니퓰레이터 자율 픽앤플레이스, 연구 서버 무인 모니터링. Physics-InformedRobotMLOps
학력: 광운대학교 컴퓨터공학 석사 (GPA 4.18/4.5, 2024) · 정보공학 학사 (ABEEK, GPA 3.06/4.5, 2022)
기술 스택
수상 · 발표
발표
일하는 방식
AI 알고리즘으로, 자동화 시스템을 통해, AX화 실현.
E2E 자동화 워크플로우. 단발성 모델보다 데이터 수집부터 평가, 배포까지 이어지는 자동화 파이프라인 우선.
재현성과 추적성. 실험 로그와 모델 버전, 평가 근거의 표준화를 모델 성능과 동급으로 취급.
0에서 1. 도메인 지식이 없는 분야도 공개 데이터와 물리 모델로 먼저 파이프라인을 세우고 전문가 검증으로 마무리.