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.
하드웨어 성능 측정 및 최적화
학창 시절CPU 오버클럭 환경 구성과 안정화 작업을 수행하고, 하드웨어 벤치마크를 통해 성능과 안정성을 측정했습니다.
SSD RAID 0 및 2-Way SLI 구성
학창 시절복수 SSD의 RAID 0 구성과 2-Way SLI 그래픽 카드 병렬 처리 환경을 구축하고, 디스크 I/O와 그래픽 처리 구조를 학습했습니다.
VR/AR 콘텐츠 개발 과정 수료
2022년유니티 엔진을 활용한 VR/AR 콘텐츠 개발의 기초 이론과 실습 과정을 이수했습니다.
C# 저수준 문법 및 비동기 처리 분석
2022년Java와의 구조체 메모리 동작 차이(in/out/ref 키워드, 방어적 복사)를 분석하고, async/await 비동기 처리 및 취소 토큰 관리 방법을 학습했습니다.
객체 지향 설계 및 구조 실험
2022년DDD(도메인 주도 설계)와 Feature-First 패키지 구조를 프로젝트에 적용하고, 책임 분리와 유지보수 관점에서 구조를 검토했습니다.
단위 테스트 환경 및 프로파일링 연구
2023년Visual Studio 테스트 탐색기와 연동하는 XUnit, MSTest 단위 테스트 설계법을 연구하고, 유니티 프로파일러를 활용한 어셈블리 성능 프로파일링을 설계했습니다.
데이터 지향 설계(DoD) 및 Unity ECS 적용
2023년기존 OOP 설계의 성능 한계를 확인하고 개선하기 위해 SoA(Struct of Arrays) 메모리 레이아웃을 도입하고, Unity ECS/DOTS를 적용하여 캐시 지역성 및 성능 효율을 실험했습니다.
C++ 및 언리얼 엔진 기초 학습
2023년유니티 요금제 개편을 계기로 다른 개발 환경을 검토하며 C++ STL, 저수준 메모리 관리 및 언리얼 엔진 구조를 학습했습니다.
윈도우 API 활용 및 키보드 후킹
2023년User32.dll을 이용한 시스템 전역 저수준 키보드 훅(user-mode)을 구현하고, SendInput API를 연동한 자동 매크로 프로그램을 작성했습니다.
업무 보조용 WPF MVVM 데스크톱 앱 구축
2024년WinForms 기반 엑셀 행 데이터 자동 매핑기 프로토타입을 제작한 뒤, WPF MVVM 패턴으로 마이그레이션(CommunityToolkit.Mvvm)하고 NPOI, HtmlAgilityPack, MimeKit 등의 라이브러리를 적용했습니다.
.NET BCL 학습 및 메모리 할당 최적화
2024년.NET 8 환경에서 Newtonsoft.Json 기반 코드를 System.Text.Json으로 마이그레이션하고, Span<T>와 ref struct를 활용한 힙 할당 감소 및 스택 메모리 사용 방법을 학습했습니다.
바이너리 직렬화 (Protobuf) 및 압축 최적화
2024년Protocol Buffers의 Varint 가변 길이 인코딩 및 지그재그 인코딩 방식을 학습하고, ZSTD/GZIP 압축을 연계해 전송 데이터 크기를 줄이는 소켓 통신 구현을 검증했습니다.
SIMD (AVX2/ARM NEON) 및 CUDA 가속
2025년C# AVX2 Intrinsics 명령어 및 BMI2 비트 조작(PEXT/PDEP)을 사용한 Nibble 단위 비트 패킹을 연구하고, ARM NEON 벡터 연산 및 CUDA GPU 가속 기초를 학습했습니다.
정량적 성능 프로파일링 (BenchmarkDotNet)
2025년BenchmarkDotNet으로 추상화 구조별 연산 속도와 GC 할당량을 측정하고 비교하는 검증 절차를 구성했습니다.
PDF 파싱 및 이미지 자동 매칭 앱 제작
2025년PDF 파일에서 이미지 데이터를 파싱·추출하고 디렉토리 내 에셋과 대조하여, 일치하는 파일명을 일괄 변경하는 업무 보조용 유틸리티를 제작해 사용했습니다.
오픈 웨이트 AI 모델 실행 환경 구성
2026–현재Semantic Kernel을 활용해 오픈 웨이트 모델을 로컬 GPU에서 직접 구동하는 환경과 Google Colab GPU에서 추론 서버로 제공하는 환경을 각각 구성하고 테스트했습니다.
AI 에이전트 오케스트레이션
2026–현재장기간 유지되는 세션에서 복수의 AI 에이전트와 다양한 일상 업무를 진행하며, 일상생활과 에이전트 작업을 병행하는 방식을 계속 실험하고 있습니다.
AI 활용 실험
2026–현재AI 관련 업데이트를 꾸준히 살펴보며, 새로운 프론티어 모델을 포함하여 다양한 기능을 직접 사용하고 여러 MCP와 플러그인을 연결해 활용하는 실험을 진행하고 있습니다.
이미지·3D 모델 등 리소스 제작과 바이브 코딩을 통한 2D·3D 게임 제작 실험을 진행하며, 활용 범위를 넓혀 가고 있습니다.
SI(Super Intelligence, 초지능) 활용 단계 살펴보기
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