Raw-RAG: 에이전트 메모리를 복잡하게 만들기 전에
원문 대화에 임베딩 검색과 리랭킹만 적용한 Raw-RAG는 4개 벤치마크의 7개 모델 조합 중 6개에서 비교 메모리 시스템을 앞섰다. 검색 범위·관계 보존·개인화·삭제 요구를 나눠 이 결과가 의미하는 범위를 살펴본다.
AI Engineer & Researcher · Showreel 2026
龍飛御天歌(용비어천가) “뿌리 깊은 나무는 바람에 흔들리지 않으니, 꽃이 좋고 열매가 많다.”
석사 과정의 연구로 뿌리와 기둥을 단단히 세웠고, 현업에서 AI 프로젝트마다 가지를 하나씩 뻗어 성과를 맺고 있습니다.
아래로 내리거나 ▶ 재생을 누르세요
ROOTS → TRUNK → BRANCHES → FRUIT
뿌리 · 연구
가지 · 프로젝트
연구와 프로젝트에서 쌓은 역량을 여섯 묶음으로 정리했습니다.
묶음마다 실제로 쓴 곳을 함께 적었습니다.
정부, 산업계, 학회에서 받은 상입니다.
도장이 찍힐 때마다 해당 줄이 확인됩니다.
SCIE 1저자 3편, KCI 2편, 국제학회, 경진대회 기록입니다.
기준과 비교 대상이 있는 값만 적었습니다.
화면에 들어오면 한 줄씩 검수합니다.
AI Engineer & Researcher · AsianaIDT
연구의 언어를 제품, 운영, 비즈니스 가치의 언어로 번역합니다.
다음 프로젝트는 이 나무의 다음 가지입니다.
Credits3 roles
2025.07 - now
사내 지식 관리부터 산업안전 RAG, 시장 인텔리전스, 문서 OCR, 영상·멀티모달 관제까지 — 엔터프라이즈 AI 제품을 리서치에서 운영까지 직접 설계하고 구축합니다.
2024.07 - 2025.07
AI 기반 콘텐츠 제품의 모델 설계, 추천, 생성, 편집 워크플로를 담당하며 CES 2025 수상 제품의 AI 기능 개발을 주도했습니다.
2022 - 2024
추천 시스템에서 그래프 컨볼루션 네트워크 최적화 방법을 연구하고 LightGCN, WF-GCN, 의료영상 딥러닝 논문을 발표했습니다.
요약
Blog6 latest
원문 대화에 임베딩 검색과 리랭킹만 적용한 Raw-RAG는 4개 벤치마크의 7개 모델 조합 중 6개에서 비교 메모리 시스템을 앞섰다. 검색 범위·관계 보존·개인화·삭제 요구를 나눠 이 결과가 의미하는 범위를 살펴본다.
Weight-Space Programming은 LLM이 학습 코드를 작성하는 대신 신경망 가중치를 직접 해석·수정하는 초기 실험이다. 작은 게임 정책부터 Qwen3.5의 반복 추론 교정까지, 도구·피드백 조건과 성공하지 못한 사례를 함께 살펴본다.
IBM Research의 Palette는 20B 모델과 하나의 LoRA 어댑터로 덱 설계와 슬라이드 코딩을 나누고, 합성 데이터와 검사·수정 하네스로 품질을 높인다. PresentBench 결과와 평가에 동원된 보조 모델, 공개 배포의 범위를 함께 살...
Dharma Field Extractor는 문서 이미지에서 필요한 필드를 지정한 키와 타입의 JSON으로 추출하는 2B 특화 모델이다. 발표의 품질·비용 수치를 살펴보고, 기존 공개 OCR 모델과 새 추출기의 배포 범위를 구분한다.
FrontierPhysics는 실제 연구에서 만든 물리 과제 56개로 문헌 조사부터 계산·분석·논문 작성까지 평가한다. 최고 성공률 27.4%보다 중요한 것은 테스트 통과와 연구 완성도의 차이, 그리고 평가기 자체의 오류다.
NEO-VLA는 별도 시각 인코더 대신 픽셀과 언어를 함께 처리하고, 행동 전문가가 여러 깊이의 표현을 읽게 한다. 초기 층 접근의 근거와 시각적 강건성, 공간·목표 변화의 한계 및 공개 배포 범위를 살펴본다.