소개
지난 20년 동안 모바일 산업에서 다양한 소프트웨어를 개발하며 주로 안드로이드 시스템에 집중해 왔습니다. 성능 최적화, 전력 효율 개선, 과열 문제 해결 등에 강점을 갖고 있으며, 최근에는 개발 업무를 넘어 새로운 비즈니스 기획에도 참여하며 역량의 폭을 넓히고 있습니다.
경력
- 2009년 9월—현재
Principal Engineer · 삼성전자
반려견 헬스케어 신사업 선행 상품화 총괄 (Project Sirius)
Product Owner & Tech Lead
2023 – 현재반려견 전용 제품 및 이를 통한 차별화 서비스 개발을 위한 사내 벤처 프로젝트를 주도하며, 하드웨어 디바이스부터 소프트웨어(App/Cloud)까지 End-to-End 아키텍처 설계와 전체 개발을 총괄하고 있습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- 사내 신사업 대토론회 과제 제안으로 최우수상 수상 후 신사업팀 파견, 프로젝트 기획부터 승인까지 주도
- 갤럭시 워치 기반 반려견 행동 데이터 수집 및 On-Device AI 모델 개발 (행동 인식 정확도 90% 이상 달성)
- Android 앱, Wear OS 앱, 데이터 레이블링 앱을 직접 개발하고 데이터 수집·파이프라인 구축
- 디자이너, 개발자, 해외연구소로 구성된 다학제 팀 리딩 및 GCP·Azure 기반 Backend 인프라 설계
- OEM 협력사를 통해 Nordic MCU 기반 실제 디바이스 프로토타입 개발 (Wi-Fi, BLE, IMU + On-Device AI 탑재)
- 현재 펫케어 업체 파트너십을 통한 비즈니스 개발과 신규 하드웨어 상품화 단계 리딩 중
Tech Stack
Kotlin, Android, Wear OS, TensorFlow Lite Micro, Python, Firebase, GCP, Azure, Nordic MCU단말 시스템 성능 자동화 테스트 플랫폼 (Project Cheetah)
System S/W R&D
2022 – 2023시스템 소프트웨어 팀에서 지속적으로 릴리즈되는 펌웨어의 안정성을 높이기 위해, 실제 단말 기반의 종합 성능 자동화 테스트 인프라 Cheetah를 설계·개발·도입했습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- 벤치마크를 포함한 다양한 테스트를 자동으로 수행하는 플랫폼 구축 (펌웨어 다운로드 → 테스트 실행 → 변화 감지)
- 예방적 진단 시스템을 통해 이슈를 조기에 발견하고 문제 원인(CL)을 용이하게 추적할 수 있는 환경 구현
- 임직원이 웹 UI에서 컴포넌트를 자유롭게 조합하여 다양한 테스트 시나리오를 구성하고 성능 영향성을 실시간 파악할 수 있도록 개발
- 시스템 팀 내부 표준 인프라로 도입되어 플래그십을 포함한 전체 안드로이드 과제 개발에 광범위하게 사용
- 펌웨어 안정화 속도 향상 및 이슈 대응 효율성을 크게 개선
Tech Stack
Python, C/C++, Android, Linux Kernel, CI/CD, Benchmark Tools예측 기반 지능형 메모리 제어 상용화
System S/W R&D
2021 – 2022시스템 소프트웨어 팀에서 One UI의 앱 초기 진입·재진입 성능을 담당하면서, 기존 AOSP 기반 LMK(Low Memory Killer)와 Swap(zRAM) 정책이 실제 사용자 앱 사용 패턴을 충분히 반영하지 못해 앱 강제 종료(Refresh) 관련 VOC가 지속적으로 발생하는 문제를 해결했습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- 해외연구소와 협업하여 TPO(Time, Place, Occasion) 기반 시간대별 주요 앱 사용 예측 솔루션 개발
- 갤럭시 사용자 빅데이터를 분석해 메모리 사용 패턴을 분류하고 헤비 유저 중심으로 예측 모델 고도화
- 예측 결과를 LMK·Swap 정책과 연동한 Personal Memory Manager 프레임워크 구현 (액티비티·프로세스 관리 솔루션)
- 기존 단순 규칙 기반 메커니즘을 넘어 지능형 예측형 메모리 제어 아키텍처로 전환
- 자주 사용하는 앱의 Cold-start 및 불필요한 성능·전력 낭비를 크게 줄여 One UI 메모리 관리 시스템 표준 솔루션으로 상품화 적용
Tech Stack
C, C++, Android Framework, RMedia & Devices 시스템 앱 개발
MDEP 개발 그룹
2020 – 2021MDEP(Multi Device Experience Platform) 개발 그룹에서 갤럭시 디바이스 내외부 미디어 제어 경험을 혁신하는 과제를 담당하며, 단말 내 미디어 제어부터 SmartThings Cloud를 통한 D2C 기기 제어·캐스팅까지 End-to-End로 포괄하는 안드로이드 앱을 초기 설계부터 개발·상품화까지 주도했습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- 기존 SmartThings Panel의 복잡성과 무거움을 해결하기 위해 Quick Panel에 1 depth로 접근 가능한 Media & Devices 앱을 스크래치부터 설계 및 구현
- Bluetooth D2D(Device-to-Device) 기기 제어와 SmartThings Cloud 기반 D2C(Device-to-Cloud) 미디어 제어·캐스팅 전체 흐름을 통합
- 갤럭시 단말 내 미디어 제어 접근성 및 사용자 경험을 대폭 향상
- 기존 SmartThings Panel을 대체하는 One UI 표준 미디어 제어 앱으로 성공적으로 상품화 및 적용
Tech Stack
Kotlin, Android파트너 IoT 제품 소싱 및 국내 출시
IoT 상품 전략 (Product Strategy)
2018 – 2019IoT 에코시스템 확장을 위한 상품 전략 수립 업무를 수행하며, 글로벌 유망 IoT 디바이스를 발굴하고 국내 시장 도입 전략을 수립했습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- 글로벌 유망 IoT 디바이스 소싱 및 기술성·사업성 검토
- 국내 시장 도입을 위한 파트너십 추진 및 라인업 전략 수립
OSHW 기반 업사이클링 플랫폼 구축 (Galaxy Upcycling)
C-Lab (MX사업부 2기)
2016 – 2017MX사업부 2기 C-Lab에서 폐스마트폰을 새로운 IoT 기기로 재활용하는 Galaxy Upcycling 프로젝트를 수행하며, ESG 가치 실현과 사용자 락인을 목적으로 OSHW 기반 기술 플랫폼을 구축했습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- 폐갤럭시 단말의 기존 S/W 스택을 libhybris와 Docker container를 활용해 Raspberry Pi 등 OSHW 환경으로 재구성
- Maker들이 펌웨어, 3D 프린터 이미지, 도면 등을 자유롭게 공유할 수 있는 웹 서비스 개발
- GPIO를 통한 추가 하드웨어 확장을 위한 H/W 액세서리 설계 및 다양한 use case 데모 개발
- SDC(Samsung Developer Conference) 전시를 통해 프로젝트 성과 공개
- 혁신적인 업사이클링 모델로 U.S. EPA Cutting Edge Champion Award (2017·2018) 및 Environmental Leader Awards Project of the Year (2018) 수상
Tech Stack
C/C++, Linux Kernel, Docker, libhybris, Python, Django, Node-RED지능형 발열·전력 제어 프레임워크 상용화
System S/W R&D
2016 – 2018시스템 소프트웨어 팀에서 AP 성능 향상과 함께 급부상한 발열 문제를 사용자 경험 중심으로 해결하는 지능형 발열·전력 제어 프레임워크를 개발·상용화했습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- 기존 Native 레이어에서 단순 써미스터 온도만 읽어 CPU Max Freq를 제한하던 방식의 한계를 극복
- 외기 온도, 실행 중인 App, 네트워크·카메라 등 IP 활성화 상태, 사용자 행동까지 종합적으로 고려한 다중 센서 기반 지능형 제어 아키텍처 설계
- Android Framework 레벨 Service를 개발하여 성능 출렁임을 최소화하고 UX 중심으로 세밀하게 제어
- DVFS, CPU Governor, 내부 IP를 입체적으로 제어하는 프레임워크 구현
- 과제별 튜닝 가이드 수립 및 HW 팀과의 협업을 통해 전과제 성능-발열-전력 밸런스 최적화
- One UI (Android/Wear OS) 표준 시스템 최적화 솔루션으로 채택되어 전 제품군에 상품화 적용
Tech Stack
C, C++, Android Framework, Linux Kernel전사 DB(SQLite) 최적화 리드
System S/W R&D
2013 – 2015전사 SQLite DB의 성능 및 결함 분석을 총괄하며, AOSP 의존성을 탈피한 고도화 작업을 주도하여 글로벌 제품의 데이터 신뢰성과 앱 응답성을 크게 향상시켰습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- 전사 DB 성능·결함 분석 총괄 및 해외 연구소 리드
- AOSP 기본 구조 의존성을 탈피하고 WAL(Write-Ahead Logging) 모드를 선행 적용하여 Preload 앱 응답성 대폭 향상
- Sudden Power Off 상황에서의 데이터 유실 결함을 SQLite 엔진 레벨에서 직접 수정하여 글로벌 제품 데이터 신뢰성 확보
- 사내 기술 교육 및 주요 이슈 대응을 총괄하며 DB 기술 표준화에 기여
Tech Stack
C, C++, Android, AOSP, SQLite - 2008년 3월—2009년 8월
Senior Software Engineer · 티맥스소프트
TmaxWindow UI 프레임워크 아키텍처 설계
TmaxWindow OS 코어 및 UI 프레임워크 개발을 주도하며, 데스크톱 운영체제 환경에 최적화된 독자적인 UI 프레임워크를 초기 설계부터 구현까지 담당했습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- TmaxWindow 전용 UI 프레임워크 ‘Namjune’ 아키텍처 설계 및 구현 주도
- 애플리케이션 호환성 확보를 위해 TmaxWindow용 MFC 클래스 라이브러리 재구현
- 자체 OS 개발을 위한 핵심 시스템 기반 마련
Tech Stack
C, C++, OSGi, MFC - 2004년 12월—2008년 2월
Assistant Software Engineer · 인크로스(SK이노에이스)
SKT OMA 표준 다운로더 및 탐색기 상용화
SKT 모바일 플랫폼 및 애플리케이션 개발을 주도하며, OMA(Open Mobile Alliance) 표준 기반의 모바일 콘텐츠 다운로더와 탐색기를 설계·개발하여 SKT WIPI 플랫폼의 핵심 서비스로 상품화했습니다.
주요 성과 및 수행 내용
- OMA(Open Mobile Alliance) 기반 SKT 모바일 콘텐츠 다운로더 ‘WAM Downloader’ 개발
- WIPI 및 SKAF 환경 기반의 모바일 콘텐츠 브라우저 ‘WAM Explorer’ 설계 및 구현
- 차세대 SKT WIPI 모바일 플랫폼의 핵심 아키텍처 및 플랫폼 개발 주도
- SKT WIPI 플랫폼의 표준 서비스로 성공적인 상용화 달성
프로젝트
Galaxy Upcycling, 2017
삼성전자 무선 C-Lab 과제로 진행된 이 프로젝트는 서랍 속에 방치된 구형 스마트폰을 스마트 어항, IoT 기기 등 완전히 새로운 용도로 재탄생시키는 하드웨어/소프트웨어 플랫폼입니다. 단순한 부품 재활용(Recycling)을 넘어 기술과 창의력을 통해 폐단말기에 새로운 가치를 부여함으로써, 자원의 효용성을 극대화하고 환경 오염 감소에 기여하는 혁신적인 자원 순환 모델을 제시했다는 데 큰 의미가 있습니다.
플레이그라운드
No Vibes Just Code, 2026
기술 뉴스나 SNS, 커뮤니티에 범람하는 '바이브 코딩' 관련 소음과 AI 과장 홍보성 콘텐츠를 로컬 LLM으로 감지해 블라인드 처리하도록 기획한 크롬 확장 프로그램입니다. 무분별하게 쏟아지는 AI 공해에 AI의 상상력으로 유쾌하게 맞불을 놓은 재치 있는 시도작으로, 완벽한 구현보다는 위트 있는 아이디어 발상 그 자체에 의미를 두었습니다.
Kids Tesla Art, 2026
테슬라의 '커스텀 랩' 기능을 활용하기 위해 복잡한 3D 도면이나 그래픽 툴과 씨름하는 대신, 아이들의 색칠공부 도면을 카메라로 찍어 차량용 랩핑 파일로 자동 변환하도록 기획한 웹 서비스입니다. 첨단 전기차를 꾸미는 작업에 가장 아날로그적인 크레파스와 컴퓨터 비전(OpenCV) 기술을 엮어낸 시도작으로, 정교한 3D 디자인보다는 '아빠 차에 하는 합법적인 낙서'라는 위트 있는 아이디어 구현 그 자체에 의미를 두었습니다.
혀닝콜 감지기, 2026
일론 머스크가 어닝콜에서 "올해 안에 완전자율주행 달성하겠다"고 말한 게 2020년입니다. 2021년에도, 2022년에도, 2023년에도 같은 말을 했습니다. 이 패턴을 데이터로 증명하면 어떨까 싶어, 23개 분기 어닝콜을 Gemini API로 분석해 약속 125건을 자동 추출하고 목표 vs 실제 달성 시점의 간극을 추적하는 대시보드를 만들었습니다. '일론 타임'이라는 밈을 정량화한 셈인데, 정교한 재무 분석보다는 '어닝콜 목표 날짜에 1.5를 곱하면 현실에 가까워진다'는, 투자자라면 한 번쯤 품어본 의심을 시각적으로 확인하는 데 의미를 두었습니다.