Work

네 개의 영역에서 일하고 있어요. 자세한 내용은 영상이나 논문으로 따로 풀어 두었으니, 여기서는 어떤 일들이 있는지 한눈에 볼 수 있게만 정리했습니다.

도매시장 · 농업 데이터

대전중앙청과 총무이사로 일하면서, 도매시장에서 매일 쌓이는 정산 자료와 출하 패턴을 다룹니다. 8년치 정산 데이터를 자동으로 수집·정리하는 파이프라인을 운영 중이에요.

그 위에 AI 대화형 농업 인텔리전스 플랫폼(Wholesale Intelligence)을 얹는 작업을 진행하고 있습니다. 가격 패턴, 출하 흐름, 품목별 동향을 자연어로 묻고 답하는 영역이에요. 현장에서 매일 마주치는 의문들을 데이터로 답할 수 있게 만드는 게 목표입니다.

만든 것 중에 직접 열어 볼 수 있는 게 둘 있어요. 전국 도매시장 거래 흐름 지도는 거래가 어디서 어디로 움직이는지를 표가 아니라 지도 위에서 보여 줍니다(최근 넉 달치). 농가 경영진단 대시보드는 농가가 자기 경영 상태를 스스로 짚어 볼 수 있게 만든 것이고요.

자세한 건 따로 발표 자료나 영상에서 다룹니다. 협업·문의는 Contact로.

연구 · 논문

AI 시스템을 어떻게 검증할지를 주로 연구하고, 여기에 본업인 도매시장을 다룬 논문도 한 편 더해졌어요. 자세한 주장과 방법론은 각 논문에서 다룹니다. AI가 내놓은 답을 얼마나 신뢰할 수 있는지, 그걸 어떻게 다뤄 볼 수 있을지가 요즘 가장 흥미로운 부분이에요. AI 검증 쪽은 4편을 정리했어요. 통합 논문은 TACL에서 게재되지 않아, 지적받은 점을 반영해 다시 써서 arXiv에 공개했고(2610.01471), 도매시장 연구 한 편은 Journal of Rural Studies에 투고해 심사를 받고 있습니다. 이와 별개로, AI 검증을 의료 오류 탐지에 적용한 논문이 두 편 있어요 — 한 편은 AI 평가 방법론(작성 중), 다른 한 편은 임상 전문가와 함께 쓴 의료 응용 논문(ACL ARR 심사 중)입니다.

2026.03 CCR (preprint) arXiv:2603.12123
2026.03 D-CCR (preprint) arXiv:2603.16244
2026.03 HCCA (preprint) arXiv:2603.21454
2026.05 → 10 XMR (preprint) — When Does a Second Model Help? (TACL 게재 불가 → 다시 써서 arXiv 공개) arXiv:2610.01471
2026.06 도매시장 신뢰 프리미엄 — 본업 연구 (JRS 심사 대기) submitted · Journal of Rural Studies
작성 중 LLM 평가의 숨은 변수 — 모델이냐 검증 방식이냐 (방법론) in preparation · TMLR 투고 예정
2026.07 교차모델 합의로 의료 오류 탐지 (의료 AI · 임상 공저) ACL ARR 투고 · 리뷰 답변 제출 · 결과 대기

전체 논문 목록은 Google Scholar에서 확인할 수 있어요. 깊은 논의는 메일로 부탁드려요.

보안 연구 · 오픈소스

오픈소스 라이브러리들의 메모리 안전 버그를 찾아 보고하는 일을 하고 있어요. 2026년에 CVE 15건을 신고했고, 그중 4건은 upstream에 PR을 보냈어요. 셋은 아직 열려 있어요. jansson은 메인테이너가 버그는 맞다고 했지만, PR과 패치 모두 받아들일 수 없다고 했어요 — 설명이 너무 길고 코드보다 주석이 많다는 이유였어요(2026.07). 맞는 지적이라 다음부터는 짧게 쓰려고 해요. 5월에는 처음으로 MITRE cveform을 직접 제출해 봤어요 (Request 2041287, miniz).

2026 brotli — size computation bounds DCHECK PR #1472 · 열려 있음
2026 snappy — 경계값 처리 보강 PR #237 · 열려 있음
2026 protobuf-c — 정수 오버플로 검토 PR #800 · 열려 있음
2026 jansson — 메모리 안전 보강 PR #735 · 닫힘

CVE 신고 수는 2026.05 기준이에요.

콘텐츠 · 삽질코딩

"삽질코딩"이라는 이름으로 YouTube 채널을 운영하고 있어요. 직접 만들어 보고 써본 것만 공유하는 톤이 기준입니다. 과장하지 않고, AI 도움을 받았으면 받았다고 말하고, 잘 모르면 모른다고 말합니다.

한국 공공 데이터(농수산물·도매시장 등)를 AI가 다루도록 MCP 서버도 만들었어요. 일부는 A2A 에이전트 생태계에도 등록해 두었습니다. Apify Store에 Naver News Scraper도 올려 두었어요 — 한국 뉴스 자동 수집용.

2026년 9월에는 해외 해커톤(Agents for Humans)에 모르면 추측하지 않는 에이전트를 냈어요. 농민이 "복숭아, 어느 시장이 더 쳐줬나"를 물으면 그날 경매 기록으로 비교해 주고, 근거가 부족하면 답하지 않는 에이전트예요. 데모 영상과 코드를 공개해 뒀어요.

2026년 10월에는 예전 연구 분야로 잠깐 돌아가 MXene in 3D를 만들었어요. 원료 결정 Ti₃AlC₂에서 두께 1 nm 남짓한 MXene 한 장(Ti₃C₂Tₓ)이 되기까지를 8단계로, 직접 돌려 보며 따라가는 3D 설명이에요(영어). Claude와 three.js로 만들었고, 참고문헌 10건은 서지를 확인해 달았어요. 소스도 공개해 뒀어요.

같은 달, MXene 지도를 만들기 시작했어요. MXene 실험 논문에서 무엇으로 · 어떻게 만들었고 · 무엇이 측정됐나를 모은 지도예요. 지도의 값마다 그 값을 가져온 원문 문장과 어디까지 확인됐는지 표시가 붙어 있어요. 2026년 10월 중순 기준 약 730편에서 약 3,400개 값. 값은 AI(Claude)로 뽑았고, 서로 다른 두 AI 모델이 원문 문장과 하나하나 대조했어요. 전문가의 직접 확인은 이제 막 시작했어요 — 논문을 대신하는 답이 아니라 논문을 찾아 읽는 출발점으로 봐 주세요. 틀린 곳을 알려 주시면 고칠게요.

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