1991
Electronics & Amateur Radio
전자공학과 아마추어무선을 통해 기술에 대한 관심을 구체화하기 시작했습니다.
journey.securityon.org/about
IT와 보안 분야에서 쌓아온 실무 경험을 바탕으로 AI Security를 공부하고 연구하는 과정을 기록하고 있습니다.
Profile
IT & Security Engineer · M.S. Student
인터넷 서비스, 네트워크 인프라, 정보보안, 클라우드 및 SRE 분야에서 실무 경험을 쌓아왔습니다. 현재 삼성SDS에서 Network SRE 업무를 수행하고 있으며, 국립공주대학교 테크노융합대학원 IT융합 석사과정에서 AI와 보안의 접점을 공부하고 있습니다. 실무에서 접한 문제를 연구 가능한 질문으로 발전시키고, 배우고 실험하고 실패하고 수정하는 과정을 이곳에 기록하고자 합니다.
Career Journey
전자공학과 아마추어무선에서 시작해 인터넷, 네트워크, 보안, 클라우드, SRE를 거쳐 AI Security 연구로 이어지는 과정입니다.
1991
전자공학과 아마추어무선을 통해 기술에 대한 관심을 구체화하기 시작했습니다.
1999
인터넷 서비스 분야에서 본격적인 IT 실무 경력을 시작했습니다.
2004
IDC와 네트워크 인프라를 중심으로 보안과 안정적인 서비스 운영 경험을 확장했습니다.
2010
클라우드 기술의 확산과 함께 클라우드 컨설팅 분야로 업무 영역을 확장했습니다.
2013
삼성SDS 인도법인에서 근무하며 해외 IT 환경과 글로벌 업무 경험을 쌓았습니다.
2017
엔터프라이즈 클라우드 구축과 실행 업무를 중심으로 경험을 이어갔습니다.
2020
Network SRE 업무를 중심으로 네트워크의 안정성, 운영, 자동화 및 보안을 다루고 있습니다.
2026
국립공주대학교 테크노융합대학원 IT융합 석사과정을 시작하고, 오랜 IT 실무 경험을 AI Security 연구로 연결하는 새로운 여정을 시작했습니다.
Education
Kongju National University
테크노융합대학원 IT융합 석사과정
Konkuk University
전자공학 학사
Dongyang Technical College
전자공학 전문학사
Professional Experience
Samsung SDS
DS N/W SRE그룹 · 시니어 엔지니어
Samsung SDS
클라우드구축실행그룹 · 시니어 엔지니어
Samsung SDS India
삼성SDS 인도법인 · 수석보
Samsung SDS
클라우드컨설팅그룹 · 과장
Samsung Networks
IDC사업팀 · 대리
Sysgate
인터넷서비스파트 · 주임
서울개명초등학교
Seoul Gaemyeong Elementary School
행정실 · 전산보조
Certifications & Training
보안, IT 서비스 관리, 데이터센터, 클라우드 및 기술 분야에서 취득한 주요 자격입니다.
Amazon Web Services · 2022.09.30
Oracle · 2022.02.21
EXIN · 2017.04.21
EXIN · 2008.06.11
(ISC)² · 2004.01.05
ISACA · 2003.01.29
한국전파진흥원 · 1991.11.28
Samsung Networks · 2006
Recognition & Activities
Current Research Directions
현재 세 가지 연구 방향을 검토하고 있습니다. 연구가 진행됨에 따라 주제와 범위는 변경될 수 있으며, 그 변화와 선택의 과정 역시 Research Journey에 기록할 예정입니다.
PRIORITY 01
폐쇄망 기업 환경에서 경량 언어모델이 전송 데이터의 의미와 문맥을 분석하여 민감정보 및 위험 콘텐츠를 식별할 수 있는지 평가합니다.
한국어:폐쇄망 기업 환경에서 경량 언어모델을 활용한 전송 데이터의 문맥 기반 민감정보 및 위험 콘텐츠 탐지·평가
English:Context-Aware Detection and Evaluation of Sensitive Information and Risky Content in Transmitted Data Using a Lightweight Language Model in an Air-Gapped Enterprise Environment
Keyword / Regex · TF-IDF · Embedding · Transformer · Lightweight LLM · Hybrid
Precision · Recall · F1 · False Positive / Negative · Evasion Detection · Latency · CPU / GPU / Memory
PRIORITY 02
개별적으로는 정상일 수 있는 여러 보안 이벤트를 사용자, 단말, IP 및 시간 흐름에 따라 연결하여 공격이나 정보유출로 발전하는 위험을 조기에 탐지하는 방법을 연구합니다.
한국어:폐쇄망 기업 환경에서 경량 언어모델을 활용한 다중 보안 로그의 문맥 기반 이벤트 상관분석 및 조기 위험 탐지
English:Context-Aware Event Correlation and Early Risk Detection across Multiple Security Logs Using a Lightweight Language Model in an Air-Gapped Enterprise Environment
SIEM · SOC · XDR · Account Compromise · Privilege Escalation · Data Exfiltration · MITRE ATT&CK
Precision · Recall · F1 · Detection Time · Scenario Detection · ATT&CK Mapping · Resource Usage
PRIORITY 03
인터넷 연결이 어렵거나 비용 부담이 큰 교육환경에서 경량 언어모델과 RAG를 활용하여 로컬에서 동작하는 생성형 AI 학습지원 시스템을 설계하고 평가합니다.
한국어:저연결성 교육환경을 위한 경량 언어모델 기반 오프라인 생성형 AI 학습지원 시스템의 설계 및 평가
English:Design and Evaluation of an Offline Generative AI Learning Support System Using a Lightweight Language Model for Low-Connectivity Educational Environments
RACHEL · Kolibri · Local Wi-Fi · RAG · Lightweight LLM · Offline Knowledge Base
Accuracy · Curriculum Alignment · Hallucination · Latency · Concurrent Users · CPU / RAM · Power Consumption
Shared Technical Direction
세 연구 모두 폐쇄망 또는 저연결성 환경에서 경량 언어모델을 활용하고, 외부 클라우드 API에 의존하지 않는 로컬 추론 환경에서 기존 키워드·규칙·임계치 기반 방법과 AI 기반 방법의 정확도 및 자원 효율성을 비교·평가한다는 공통 기반을 갖습니다.
Python → pandas → Data Analysis → Machine Learning → Text Classification → Embeddings → Transformer → Lightweight LLM → RAG → Quantization → Local Deployment