연구 경험 (Research Experience)

하드웨어 구성과 성능 측정, 저수준 소프트웨어 최적화, 개발 도구 및 AI 활용에 관한 실험 과정과 결과를 정리했습니다.

연구·실험 개요 및 목적

하드웨어와 소프트웨어의 계층별 성능 특성을 측정하고 병목 요인을 분석하는 것을 목적으로 수행한 개인 학습 및 실험 기록입니다. 웹 SI 실무 이후 CPU 파이프라인(분기 예측), SIMD 명령어(AVX2), 메모리·파일 입출력(Memory Mapped File), 비트 수준 직렬화와 무선 전송 대역폭을 대상으로 구현 방식과 측정 결과를 비교했습니다.

학창 시절

하드웨어 성능 측정 및 최적화

학창 시절
HardwareOverclocking

SSD RAID 0 및 2-Way SLI 구성

학창 시절
RAID 02-Way SLIBenchmarking
2022년

VR/AR 콘텐츠 개발 과정 수료

2022년
UnityGame DevVR / AR

C# 저수준 문법 및 비동기 처리 분석

2022년
C#Async / Await

객체 지향 설계 및 구조 실험

2022년
OOPDDDClean Architecture
2023년

단위 테스트 환경 및 프로파일링 연구

2023년
XUnitMSTestProfiling

데이터 지향 설계(DoD) 및 Unity ECS 적용

2023년
Unity ECSStructure of ArraysDoD

C++ 및 언리얼 엔진 기초 학습

2023년
C++Unreal Engine

윈도우 API 활용 및 키보드 후킹

2023년
Win32 APILow-level Keyboard Hook
2024년

업무 보조용 WPF MVVM 데스크톱 앱 구축

2024년
WPFMVVMXAMLNPOI

.NET BCL 학습 및 메모리 할당 최적화

2024년
Span<T>System.Text.JsonPipelines

바이너리 직렬화 (Protobuf) 및 압축 최적화

2024년
ProtobufZSTDSocket
2025년

SIMD (AVX2/ARM NEON) 및 CUDA 가속

2025년
AVX2 SIMDBMI2ARM NEONCUDA

정량적 성능 프로파일링 (BenchmarkDotNet)

2025년
BenchmarkDotNetMicrobenchmarks

PDF 파싱 및 이미지 자동 매칭 앱 제작

2025년
WPFPDF Parsing
2026–현재

오픈 웨이트 AI 모델 실행 환경 구성

2026–현재
Open WeightSemantic Kernel

AI 에이전트 오케스트레이션

2026–현재
AI AgentOrchestration

AI 활용 실험

2026–현재
Vibe Coding2D / 3D GameAI Resources

SI(Super Intelligence, 초지능) 활용 단계 살펴보기

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