김성주, Seong Ju Kim.

암묵지를, 명시지로.

FDE를 지향하는 산업공학도

REMORSE · REVOLAR

문제 해결 방법론

Method

전체 서사 읽기
  1. 01 — ZOOM · OUTPUT

    구하는 것부터 정의합니다.

    요구되는 목표와 결과물을 먼저 정의합니다. 목표를 이루려면 무엇이 필요할까, 결과물이 이렇게 나오려면 무엇이 선행되어야 할까를 물으면서 먼저 뻗어나갑니다.

    Output = 구하는 것 — Experience + Metric + Boundary

  2. 02 — ZOOM · INPUT

    아는 것에서 시작합니다.

    다음으로 지금 아는 것과 갖고 있는 것, 이미 세상에 나와 있는 것에서 자연스레 생각할 수 있는 다음 단계와 방법들을 여러 갈래로 이어봅니다.

    Input = 아는 것 — Facts + Data + Constraints

  3. 03 — UNFOLD

    서로 이어나가며 펼쳐갑니다.

    양쪽에서 뻗어 온 생각들을 서로 이어나가면서 펼쳐갑니다. 펼쳐가는 동안 PIN이라는 필수 조건에 하나씩 닿고, 막다른 곳으로 가는 생각들은 여기서 걸러냅니다.

    Engineering → ← Reverse Engineering

  4. 04 — PATH COMPLETE

    모든 PIN을 지나는 경로를 발견합니다.

    펼쳐가다가 PIN이라는 필수 조건을 모두 만족하는 경로를 발견하거나 개척해내면, 그게 제가 제시할 문제 해결입니다.

    Known → P1·P2·P3·P4 → Known′

  5. 05 — LOCK & VALIDATE

    이어진 해결 경로를 다시 쪼개가면서 검토합니다.

    이어진 경로를 분해하고, 재구성하고, 다시 분해하면서 검증합니다. 이 과정에서 암묵지로 남아 있던 판단을 명시지로 옮겨 지속 가능하게 만듭니다.

    Lock: Input → P1·P2·P3·P4 → Output

  6. 06 — FEEDBACK

    Output은 다시 Input이 됩니다.

    이번에 구한 것은 다음 문제에서는 아는 것이 됩니다. 나온 결과물과 그 과정에서 나온 부산물들은 다음 문제를 풀어나갈 자산이 됩니다.

    Outputₙ → Inputₙ₊₁

PROJECT EXPERIENCE

  1. AX 인재전쟁 2026 공식 포스터 — OpenAI · 조코딩AX파트너스

    01FEATURED2026.07

    조코딩 AX 인재전쟁

    PROBLEM

    AI 상담이 쓸 지식을 올리기 전에, 어긋난 내용과 빠진 안내는 누가 걸러낼까?

    CAUSE
    1. 안내가 여러 해 여러 문서에 나뉘어 쌓이는 동안 서로 어긋난 내용이 생겼습니다.
    2. ALF는 올린 문서를 그대로 참조해, 문서의 문제가 곧 답변의 문제가 됩니다.
    3. 그 많은 문서의 제약·충돌 검사를 사람이 눈으로 다 할 수는 없습니다.
    SOLUTION
    1. URL·로컬 문서를 모아 같은 주제의 안내를 한자리에서 대조
    2. 등록 전에 위반·충돌·공백을 걸러내는 감사 절차
    3. 규칙 검사는 자동으로, 확인이 필요한 것만 사람에게
    RESULT

    Web 채팅에서 5번의 지시만으로 예선 5,300여 명 가운데 채널톡 트랙 본선 진출 10명에 이은 본선 예비 후보로, AI 상위 인재에 선정됐습니다.

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  2. Optimization Grand Challenge 2026 국문 공식 포스터

    02FEATURED2026.05—09

    OGC 2026 Autonomous Research System

    PROBLEM

    하나하나 직접 실험해야 하는 최적화 연구를, 24시간 사람 없이 자동으로 돌릴 수 없을까?

    CAUSE
    1. 다음 가설을 고르고 결과를 채택하는 판단이 전부 사람 손에 있었습니다.
    2. 기준 없이 무인으로 돌리면 나쁜 후보가 기존 결과를 훼손할 수 있습니다.
    3. 단일 알고리즘은 인스턴스 유형마다 성능이 흔들립니다.
    SOLUTION
    1. 가설 생성부터 승격까지 잇는 자율 연구 루프
    2. sandbox 격리와 holdout·stress 승격 게이트
    3. 6개 솔버 암 병렬 실행, 공식 목적함수 최솟값 선택
    RESULT

    가설 생성부터 채점·검증·승격까지 사람 개입 없이 도는 연구 루프로 대회에 참가했습니다. 공개 학습 인스턴스(P1–P6) 공식 목적함수 합 기준, 루프의 첫 유효 해 96,347,855에서 최종 채택 해 81,335,763까지 15.6%를 스스로 개선했고, 알고리즘 채택·기각 기준을 세우는 일이 이 프로젝트의 중심이었습니다.

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  3. 작업자별 정확도와 검수 진행률을 보여주는 INPRO 대시보드
    INPRO 검수 화면 — 영상 검수 항목과 동의·비동의 판정 버튼, 진행률 표시
    WHYBIZ 라오스 검수시스템 검수자 사용 매뉴얼 표지, Version 1.0.0 (2026.08.19)

    03FEATURED2026.02—08

    INPRO, WHYBIZ 인턴

    PROBLEM

    축산 AI 라벨 데이터에 검수 체계가 없다면 품질을 무엇으로 보증할 수 있을까?

    CAUSE
    1. 라벨을 만드는 작업자마다 겹침·가림 장면을 다르게 봅니다.
    2. 검수하는 쪽 기준도 암묵지라 검수 결과를 믿을 근거가 없습니다.
    3. 판정 기록이 작업자 평가와 따로 남아 정확도 추세를 볼 수 없습니다.
    SOLUTION
    1. 예외 장면 기준까지 적은 CCTV 데이터 라벨링 매뉴얼
    2. 암묵적 기준을 명시지로 이론화해 판정 기준을 세운 라벨링 판정 검수 매뉴얼
    3. 표본 판정을 κ·p-관리도·추세로 잇는 검수 웹 페이지
    RESULT

    검수 웹 페이지, 라벨링 판정 검수 매뉴얼, CCTV 데이터 라벨링 매뉴얼 세 가지를 만들어 남겼습니다. 회사 데이터 구조로 작업자 1명의 라벨 100건 표본 배치와 판정 저장, 원본 USE_FLAG 동기화까지 시연했습니다.

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  4. Fabulous 마스코트 포스터 — 반짝이는 케이프를 걸친 오렌지 픽셀 캐릭터가 별 지팡이를 들고 'Fable is gone but I'm Fabulous' 문구 아래 서 있다

    04FEATURED2026.07

    Fablize - Fabulous 메인테이너

    PROBLEM

    Opus를 Fable 5처럼 동작시킬 수 있을까?

    CAUSE
    1. Fable 5가 종료를 앞두고 있어 같은 작업 품질을 Opus에서 다시 내야 했습니다.
    2. 겉으로 보이는 결과에는 모델 능력과 절차의 효과가 섞여 있습니다.
    3. 한 번의 비교는 우연일 수 있습니다.
    SOLUTION
    1. 작업 절차를 실험으로 분리해 모델 사이에 이식
    2. 5개 실험군 사전등록과 블라인드 인간 평가로 분리
    3. H1·H2 반복 실험으로 결론의 방향 유지 확인
    RESULT

    제출한 PR 14건이 병합됐고, 2026-08-13 GitHub 집계 기준 커밋 14건을 기록했습니다.

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  5. 발표자료 — 시뮬레이션 교육 프로그램 소개, 시뮬레이터 화면이 담긴 노트북
    발표자료 — 사업장 환경 설정 단계, 시뮬레이터 입력 화면
    발표자료 — 결과 대시보드 확인 단계, 시뮬레이터 화면과 핵심 판정 설명
    산업안전상생재단이 2026 산업안전보건 혁신 아이디어 공모전 우수상으로 수여한 상장 — 2026년 5월 21일자, 팀명과 본인 이름 표기. 다른 수상자 이름·서명·직인은 개인정보 보호를 위해 일부 마스킹

    05FEATURED2026.04—05

    SafetyOps Simulator

    PROBLEM

    자원이 부족한 중소사업장은 어떤 안전 투자를 먼저 선택해야 할까?

    CAUSE
    1. 중대재해처벌법 이후 안전은 경영진이 배워야 할 문제가 됐습니다.
    2. 중소 사업장 경영진은 예산과 인력이 부족합니다.
    3. 재단은 바로 투입할 수 있는 교육 콘텐츠가 더 필요합니다.
    SOLUTION
    1. 경영진 대상 의사결정 교육 프로그램
    2. 비용 없이 결정을 연습하는 브라우저 시뮬레이터
    3. 과제·컨설팅·주기 미팅으로 이어지는 피드백 루프
    RESULT

    사업장 설정부터 4개 분기의 결정, 위험·KSCI·손실 계산과 연말 복기까지 브라우저에서 실행되도록 구현했습니다. 산업안전상생재단 2026 산업안전보건 혁신 아이디어 공모전에서 우수상을 받았습니다.

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  6. u-SAINT 학사 민원 프로토타입 — 학생 정보, 학사 공지와 AI 민원 입력 화면

    06FEATURED2026

    u-SAINT 학사 민원 프로토타입

    PROBLEM

    반복 행정업무는 AI에 맡기고 직원은 판단에 집중할 수 있을까?

    CAUSE
    1. 접수·처리·확인이 다른 화면에서 일어나는데 이를 묶는 기록이 없습니다.
    2. 처리 상태가 학생에게 보이는 통로가 없어 같은 문의가 반복됩니다.
    3. 접수 창구와 처리 화면이 따로라 상태가 서로 어긋납니다.
    SOLUTION
    1. 요청·상태·이력을 담는 하나의 민원 Case
    2. 챗봇에서 같은 Case의 상태를 바로 확인
    3. 세 화면을 하나의 상태 데이터로 연동
    RESULT

    민원 접수, 학사팀 처리, 학생의 상태 확인을 세 화면과 하나의 상태 데이터로 연결했습니다.

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  7. Cameratown 게시판 화면 — 장르별 음악 게시판 목록과 인원 표시

    07ARCHIVE2026.01—02

    Camerata 동아리 운영 앱, Cameratown

    PROBLEM

    신입 부원 참여가 낮은 동아리에서 운영진은 무엇을 바꿔야 할까?

    CAUSE
    1. 말 한마디가 70명 전체에 노출되는 채팅방 구조라 신입은 먼저 나서기 어렵습니다.
    2. 채팅은 흘러가는 구조라 공지도 음악 링크도 대화와 함께 떠내려갑니다.
    3. 메신저에는 사람과 모임을 관리할 구조 자체가 없습니다.
    SOLUTION
    1. 프로필과 게시판으로 부담 낮은 참여 동선
    2. 게시판·공지·검색으로 기록이 남는 자리
    3. 학번 가입·부원 프로필·모임 생성을 갖춘 운영 웹앱
    RESULT

    운영진 폐쇄형 파일럿에서 발견한 불편을 반영해 UI를 여러 차례 수정했고, 지금도 운영진을 대상으로 운영하고 있습니다.

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  8. dRIPPLE 관제 화면 — 노선 지도 위 지연 열차 4대와 예상 지연·비용 집계
    dRIPPLE 초기 관제 뷰 — 지연 열차 목록과 시나리오 비교 패널

    08ARCHIVE2026.02—03

    dRIPPLE — AI 기반 KTX 연쇄 지연 예측 관제 시스템

    PROBLEM

    KTX 지연이 연쇄될 때 운영자는 어떤 대응안을 선택해야 할까?

    CAUSE
    1. 열차는 같은 선로와 차량을 이어 쓰므로 한 지연이 후속 운행으로 번집니다.
    2. 실제 관제에서는 조치를 한 번 실행하면 되돌려 실험할 수 없습니다.
    3. 근거 없는 추천은 관제사가 채택할 수 없습니다.
    SOLUTION
    1. RandomForest로 후속 열차까지 연쇄 영향을 먼저 예측
    2. What-if A/B 비교로 실행 전에 대안을 검증
    3. XAI 원인 Top-3와 안전 제약·자료 출처를 함께 표시
    RESULT

    오프라인 RandomForest MVP의 계산, 상태 변화, 사용 흐름을 116개 테스트로 점검했습니다.

    VIEW CASE

revolar, 다시 날아오른다는 뜻입니다. 라이트 형제가 공학도로서 ‘날고 싶다’는 일념 하나로 많은 시행착오를 겪은 끝에 결국 날았다는 것을 압니다. 인류의 꿈이었던 ‘FLY’를 현실로 끌어내려 쪼개고, 풀 수 있는 문제로 정의했다는 것도 압니다. 추락해도 다시 날고자 했던 집념, 다음 비행은 조금 더 나아질 거라는 기대를 놓지 않은 열정을 저도 이어가고자 합니다.

AI 활동

10.30 04:31 갱신

누적 토큰
1842.3억
하루 최대
107.6억
최장 연속
112일
현재 연속
43일

토큰 활동

2026.03–2027.02

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