저수준 소프트웨어에서 출발했다 — 임베디드 리눅스, BSP, 디바이스 드라이버, NAND 플래시, 통신 스택.
20년 넘는 동안 작업은 위로 올라갔다. 디바이스에서 분산 시스템으로, 원격 관리로, AI 추론으로, 그리고 제품화로.
관통하는 것은 그대로다. 불확실한 것을 붙잡아 돌아가게 만드는 일.
임베디드 · 리눅스 · 엣지 AI · 분산 시스템
시스템에 대한 아이디어가 아니라, 실제로 돌아가는 시스템을 만든다.
벤치마킹 · 계측 · 실패 분석 · 운영 한계
"된다"에서 끝내지 않고 얼마나 되는지, 어디서 깨지는지를 잰다.
패키징 · 포지셔닝 · 배포 · 시장 투입
데모에서 끝내지 않고 밖으로 내보낼 수 있는 형태로 만든다.
오픈소스 · Edge NPU Cluster
NPUDure
RK3576 NPU 3대로 만든 오픈소스 분산 추론 런타임. 하드웨어 측정 421건, 1→3노드 3.00배 확장 — 그리고 그것을 거의 막을 뻔한 발견들.
응용 AI 연구 · 진행 중
Vending AI
구조를 더 얹는 것이 운영 성과를 언제 개선하고, 언제 개선하지 못하는지를 실증으로 따지는 프로젝트.
연구가 닫히면 결과를 여기에 싣는다.
병목을 재지 않은 최적화는 추측이다.
조건이 빠진 결과는 대개 보이는 것보다 쓸모가 적다.
하드디스크에 있는 프로젝트는 밖에서의 가치가 0이다.
측정이 계획과 어긋나면 지는 쪽은 계획이다.
20년 넘게 임베디드 시스템, 리눅스, 디바이스 통신, 원격 관리, 프린팅 인프라, AI 시스템에 걸쳐 소프트웨어를 만들어 왔다.
초기 작업은 하드웨어에 가까웠다 — BSP, 드라이버, 통신 스택, 스토리지. 이후 분산 시스템, 제품 개발, 오픈소스, AI 추론, 기술 사업화로 넓어졌다.
숭실대학교 일반대학원 벤처중소기업학과 박사과정에 있다.
지금의 관심은 기술 채택, 제품화, 운영 준비도, 그리고 기술적 역량과 조직의 결과 사이의 간극에 있다 — 무언가를 만드는 일과 그것이 실제로 쓰이게 하는 일 사이의 거리다.
논문·발표·공개 데이터셋은 나오는 대로 여기에 쌓는다.
엣지 AI, 임베디드 시스템, 분산 추론, 또는 기술 프로토타입을 배포 가능한 제품으로 옮기는 일을 하고 계시면 편하게 연락 주세요.