잘하는 분야
로컬 AI 개인화, 최신 로컬 모델 사용, 브라우저와 데스크톱 환경에서의 사용자 맞춤형 AI 흐름 설계
About
로컬 AI 개인화 실험
최신 로컬 모델을 빠르게 실험하고, 개인화 가능성을 실제 사용 환경에서 검증합니다.
현재 연구
로컬에서 동작하는 개인화된 직원 혹은 비서 개발. 사용자 맥락을 이해하고 반복 업무를 함께 처리하는 AI를 목표로 합니다.
작업 태도
복잡한 모델 기술을 실제 사람이 쓰기 쉬운 도구로 바꾸는 데 관심이 있습니다. 성능뿐 아니라 경험의 밀도도 함께 봅니다.
Awarded Research
NextAttention 기반 LLM 추론 최적화
풀네임은 “CPU 기반의 후속 어텐션 계산을 이용한 언어 모델 추론 방법 및 시스템”입니다.
특허 출원 및 논문 발표를 통해 최우수 논문상, 지식재산처장상을 수상했습니다.
- 언어 모델 추론 과정의 계산 효율성 탐구
- CPU 기반 후속 어텐션 계산 방식 연구
- 특허 출원 및 논문 발표 경험
- 최우수 논문상, 지식재산처장상 수상
History & Copyright
기록으로 남은 작업
이력
-
2023
DeepDynamic.me (딥다이나믹)
공동 설립 -
2023
경기도 창업지원프로젝트
우수상 수상 -
2026
MXSH - 러스트로 작성된
AI 기반 명령어 필터링 및 범용 셸 개발
보유 저작권
-
C-2026-009622
MXSH(엠엑스셸) : 러스트로 작성된
AI 기반 명령어 필터링 및
범용 셸 개발 코드 저작권 -
C-2026-005796
NextAttention(넥스트 어텐션) :
인공지능 추론 코드 저작권
Focus Areas
핵심 작업 방향
Local Model Lab
최신 로컬 모델을 설치하고 비교하며,
개인 PC 환경에서 실제 사용 가능한
AI 흐름을 실험합니다.
Personal Assistant
사용자의 작업 습관과 맥락을
반영하는 개인 비서형 AI를 설계합니다.
Research to Product
논문과 특허 수준의 아이디어를
읽기 쉬운 데모, 문서, 서비스 경험으로
연결합니다.
Skills
기술 태그
Local AI
LLM Inference
Personalization
Python
HTML
CSS
JavaScript
Contact
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