함어진
English2023년 2월부터 2026년 3월 15일까지 전문연구요원으로 병역을 이행했고, 현재 Cupix에 재직 중이다. KAIST 전산학부에서 석사 학위를 받았다(지도교수: Prof. Geehyuk Lee). 여러 자극과 센서를 통합해 인간과 컴퓨터의 상호작용을 더 생동감 있고 자연스럽게 만드는 방법에 관심이 있다.
GitHub · Google Scholar · Twitter · Email · 전체 CV (PDF)
자기소개 더 보기
인간의 의도를 기계의 언어로 번역하는 인터페이스의 진화를 센서 제어부터 다중 인공지능 에이전트 시스템까지 전 영역에 걸쳐 다뤄왔습니다. 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 정량적 연구와 상용 소프트웨어 서비스의 엔지니어링을 병행하며, 불확실성이 높은 선행 연구를 실효성 있는 프로덕트로 구현하는 데 집중하고 있습니다.
처음으로 다뤄본 연구 범위는 정답이 존재하는 물리적 제어의 영역이었습니다. 중학교 재학 중 사지 마비 환자를 위한 시선 추적 인터페이스를 개발하여 2016년 국제과학기술경진대회(ISEF) 국가대표로 선발되었습니다. 이후 DGIST와 KAIST의 연구 인턴으로서 마우스 입력 지연이 조준 수행에 미치는 영향을 8000Hz 기록 환경에서 정량화하여 ACM UIST 2021에 1저자로 논문을 게재했습니다. 또한 NVIDIA Research 인턴십을 통해 웨이블릿에서 착안한 단시간 마우스 서브무브먼트 검출 기법을 제안하는 등, 밀리초 단위의 상호작용을 정밀하게 측정하고 검증하는 역량을 확보했습니다.
이후 저의 연구 범위는 정답이 정해지지 않은 주관적 감각의 영역으로 확장되었습니다. bHaptics에서 전문연구요원으로 재직하며 진동 기반 촉각 인터랙션의 소프트웨어 생태계를 구축했습니다. 20ms 이내의 지연 시간을 갖는 실시간 기기 통신(BLE, TCP) 환경을 설계했으며, iOS, Android, Windows 3개 운영체제의 제어 앱과 SDK를 개발하고 배포 자동화(CI/CD) 파이프라인을 구축했습니다. 이는 센서 데이터를 넘어 인간의 주관적 감각을 시스템으로 정형화하여 실제 상용 프로덕트로 배포한 성과입니다.
현재는 맥락이 넓고 모호성이 큰 거대 언어 모델(LLM) 및 대화형 AI 시스템의 불확실성을 통제하는 엔지니어 겸 기술 PM으로 활동하고 있습니다. Cupix 재직 중, 실시간으로 쏟아지는 프로덕션 버그들을 스스로 분석하고 PR을 생성하는 에이전트 시스템(Issue Fixer)을 구축하여 5개월간 무인 가동시켰으며, 924개의 이슈를 92.2%의 원인 분석 정확도로 처리했습니다. 아울러 자연어 개발 명세를 검증 가능한 상태 머신으로 분할하여 처리하는 에이전트 하네스 워크플로우(Isopod)를 사내 최초로 도입하고, 대화형 AI 제품(Beacon Chat)의 기술 PM을 맡아 언어 모델의 확률론적 출력을 결정론적 엔지니어링 프로세스로 제어했습니다.
결론적으로 저는 물리적 센서 제어, 혼합 방법론 기반의 사용자 연구, 다중 AI 에이전트 오케스트레이션에 이르는 기술 스택 전반을 직접 구현하고 증명해 왔습니다. 선행 연구 기획부터 상용 서비스의 문제 해결 전 과정을 주도한 실무 경험을 바탕으로, 다학제적 환경에서 복잡한 기술적 난제를 기획 및 조율하고 구체적인 결과물로 도출하는 역할을 수행하고자 합니다.
경력
- 무엇
- 건물과 건설 현장을 3D로 촬영해 디지털 트윈으로 만들고 시간에 따른 변화를 되짚어 보게 하는 회사다. 프론트엔드 개발과 기술 PM을 맡고 있다.
- 왜
- 현장은 네트워크가 끊기는데 데스크톱 앱은 모든 자료를 서버에서 가져왔고, QA가 올리는 버그는 팀이 감당하는 속도보다 빠르게 쌓였다.
- 어떻게
- 문서 안 모든 엔티티 메타데이터와 이미지를 로컬에 저장하는 오프라인 모드를 구현하고, 호출부를 고치지 않고도 네트워크 상태에 따라 실제 API와 로컬 DB를 오가는 하이브리드 구조를 설계했다. 다시 연결되면 오프라인에서 고친 내용을 자동으로 동기화한다.
- 새로움
- AI 에이전트가 개발 업무를 직접 수행하는 워크플로를 사내 최초로 제안해 운영했고, 대화형 AI 제품 Beacon 의 기술 PM을 맡았다.
- 무엇
- 진동으로 촉감을 전하는 웨어러블 장비를 만드는 회사다. 전문연구요원으로 앱과 SDK를 맡았다.
- 왜
- 장비는 있었지만 PC와 PSVR 게임에서 벌어지는 일을 몸으로 옮겨 줄 소프트웨어가 필요했다.
- 어떻게
- iOS(SwiftUI) · 안드로이드(Jetpack Compose) · 윈도우(WPF) 제어 앱을 만들고, BLE와 TCP로 장비와 실시간 통신하며 펌웨어 업데이트(DFU)까지 구현했다. PC 게임의 이벤트를 실시간으로 감지해 촉각 신호로 바꿨다.
- 새로움
- GitHub Actions 기반 CI/CD를 설계해 세 플랫폼의 배포를 자동화했다.
논문
프로젝트
- 무엇
- 건설 현장을 3D로 찍어 관리하는 SaaS 위에 올린 LLM 챗 서버와 패널 UI다.
- 왜
- "3층 안전 지적이 몇 건이냐"는 물음에는 숫자 하나로 공사가 멈추고 정산이 갈린다.
- 어떻게
- 검색 결과가 전수인지 표본인지를 코드가 먼저 등급으로 판정하고, 그 등급이 모델이 쓸 수 있는 문장의 형태를 제한한다. 등급이 낮으면 되물어 범위를 좁힌다.
- 새로움
- 모델이 확신을 흉내 내는 대신 대화로 확신을 얻는다. 표본 인용이 전수 인용으로 승격되는 경로가 대화 안에 있다.
프로덕션 무인 가동 5개월 · 처리한 이슈 924 · 자동 생성 PR 571 · 이슈당 평균 30분 내외 · 머지율 50.0% · 원인 분석 정확도 92.2% (2026-08 기준)
- 무엇
- 프로덕션 버그 큐를 끝까지 처리하는 에이전트 시스템이다.
- 왜
- 버그 하나에 드는 시간의 대부분은 고치는 데가 아니라 무엇이 어떤 조건에서 깨졌는지 알아내는 데 든다.
- 어떻게
- Jira를 스스로 살펴 이슈를 고르고, 첨부 영상을 키프레임으로 잘라 VLM으로 촬영 조건을 복원한 뒤, 실제 브라우저에서 재현하고 고치고 Before/After로 자기 수정을 반박한 다음 PR을 연다.
- 새로움
- LLM이 끝났다고 말해도 완료 신호로 삼지 않는다. 판정은 열거형으로 강등시켰다. 격주 자체 감사로 자기 코드를 고치는 PR도 스스로 올린다.
다운로드 56,000+ · 누적 방송 55,600+ (2026-08 기준)
- 무엇
- 치지직 스트리머가 쓰는 데스크톱 봇 앱이다.
- 왜
- 방송을 하면서 채팅을 읽고 후원에 반응하고 화면 효과까지 챙기는 일은 혼자 감당하기 어렵다.
- 어떻게
- 채팅과 후원 이벤트를 소켓으로 받아 열한 종의 봇을 돌리고, 결과를 OBS 화면에 실시간 오버레이로 그린다. Tauri v2와 Angular, Rust(actix-web)로 만든 데스크톱 앱에 NestJS 클라우드 API를 붙였다.
- 새로움
- GitHub Actions로 세 운영체제 빌드를 직접 배포한다. 상용 배포 서비스를 쓰지 않고 혼자 운영한다.
다운로드 8,700+ · 활성 사용자 400+ (2025-03 기준)
- 무엇
- bHaptics 촉각 조끼와 장갑을 아이폰에서 제어하는 앱이다(SwiftUI).
- 왜
- 게임에서 벌어지는 일을 몸으로 느끼려면 PC나 PSVR과 장비 사이를 실시간으로 이어 줄 것이 있어야 한다.
- 어떻게
- 같은 Wi-Fi에 있는 지원 게임을 스스로 찾아 이벤트를 받고, BLE로 장비에 20ms 안에 전달하며, 펌웨어 업데이트(DFU)와 계정 흐름까지 다룬다.
- 새로움
- 기기 상태와 계정 상태를 SwiftUI 생명주기에 접어 넣은 Swift SDK를 함께 만들어, 앱과 SDK가 같은 상태 기계를 공유하게 했다.
그 외
- 무엇
- 증강현실 안경을 쓴 두 사람이 같은 공간에서 서로 어디를 보는지 알 수 있게 한 시스템이다.
- 왜
- 멀리 있는 것을 가리켜 설명하기에는 말과 손짓이 부족하고, 손에 든 기기를 보는 순간 현장에서 눈을 떼게 된다.
- 어떻게
- HoloLens 2로 각자의 눈과 머리 방향을 재어 두 사람의 관심 영역이 겹치는 순간을 찾고, 그 대상에 사각 테두리를 양쪽 안경에 함께 띄운다. Unity(C#) 위에서 Azure Spatial Anchors로 좌표계를 공유하고 Photon Unity Networking으로 상태를 복제했다.
- 새로움
- 시선 표시를 늘 띄우는 대신 두 사람의 관심이 겹칠 때만 띄워, 알림 자체가 합의의 신호가 되게 했다.
- 무엇
- 여러 대의 행동 측정 장치를 하나의 타임스탬프에 맞춰 동시에 기록하는 툴킷이다.
- 왜
- 장치마다 시계가 따로 흐르기 때문에, 따로 기록한 신호는 나중에 겹쳐도 같은 순간을 가리키지 않는다.
- 어떻게
- UDP와 시리얼로 장치를 함께 제어하고, 운영체제 파이프를 거치는 시스템 호출 수를 줄여 클럭 드리프트를 초당 11마이크로초까지 낮췄다. 아두이노와 Processing(Java)으로 만들었다.
- 새로움
- 시선 추적기와 동작 추적기, 웹캠, 근전도까지 여덟 종을 한 번에 다룬다. 이 툴킷으로 모은 데이터가 Secrets of Gosu(ACM CHI 2021)에 쓰였다.
수상
- 주최
- ACM SIGGRAPH
- 등급
- Honorable Mention
- 연도
- 2022
- 주최
- ACM SIGCHI
- 등급
- Honorable Mention (top 5%)
- 연도
- 2021
- 주최
- Seoul Metropolitan Science Exhibition Hall
- 등급
- Special Prize (Grade 1)
- 연도
- 2015
- 주최
- National Information Society Agency
- 등급
- Silver
- 연도
- 2015
- 주최
- Korea Institute of Information Scientists and Engineers
- 등급
- Bronze
- 연도
- 2014
- 주최
- National Information Society Agency
- 등급
- Gold
- 연도
- 2014
- 주최
- Korea Institute of Information Scientists and Engineers
- 등급
- Special Award
- 연도
- 2014
- 주최
- Ministry of Science, ICT and Future Planning
- 등급
- Grand Prize
- 연도
- 2013
학력
- 기관
- KAIST
- 학위
- M.S.
- 전공
- School of Computing
- 지도교수
- Geehyuk Lee
- 기관
- University of California, Berkeley
- 학위
- Visiting Student
강의·강연
- 기관
- XREAL
- 역할
- Invited Talk
- 기관
- Hongik University
- 역할
- Invited Talk
- 기관
- KAIST
- 역할
- Teaching Assistant
- 기관
- KAIST
- 역할
- Teaching Assistant
- 기관
- DGIST
- 역할
- Undergraduate Tutor
학회 활동
- 기관
- ACM UIST
- 역할
- Reviewer
- 트랙
- Full Papers
- 연도
- 2025
- 기관
- ACM CHI
- 역할
- Reviewer
- 트랙
- Full Papers
- 연도
- 2024
- 기관
- ACM DIS
- 역할
- Reviewer
- 트랙
- Papers and Pictorials
- 연도
- 2023