안정적인 시스템 위에서 동작하는 AI 런타임과 백엔드 구조를 만들기 위해 노력하는 개발자입니다.

지속적으로 배우며 성장하고 있습니다.
한화비전 Vision Edge Device Academy 1기에서 임베디드 Linux BSP(C/C++) 교육을 이수했습니다.

실무에서는 MSP 운영, 공공 SI 웹 개발, 사내 플랫폼 개발을 수행했습니다.
Java, JSP, PHP 기반 백엔드와 Oracle/Tibero DBMS 환경에서 서비스를 개발하고 운영했습니다.

시스템 프로그래밍 경험을 바탕으로 로컬 LLM 실행 환경, 추론 파이프라인, 언어 간 연동 구조에 관심을 두고 있습니다.

Oracle / Tibero / MySQL

Rust 중심으로 구성한 로컬 LLM 실행 런타임 프로젝트입니다.
양자화된 GGUF 모델을 로드하고 C++ 애플리케이션과 연동하여 추론을 제공하는 구조를 구현하고 있습니다.

• Rust 기반 모델 로딩 및 런타임 관리
• GGUF 포맷 처리
• FFI를 통한 C++ 연동
• HTTP 기반 추론 인터페이스
• macOS / Linux 빌드 및 실행 환경 구성

• 로컬 환경에서 재현 가능한 LLM 실행 구조 확립
• 언어 간 책임 분리를 통한 확장 가능한 아키텍처 구성
• 서비스로 연결 가능한 런타임 기반 확보

기본 실행 파이프라인을 구현했으며, 안정화와 기능 확장을 진행 중입니다.

Qt/C++ 기반으로 운영체제 구조와 동작 원리를 이해하기 위한 CLI 학습 프로젝트입니다.

• 콘솔 인터페이스 설계
• 프로세스 / 메모리 / 파일 시스템 개념 구현
• 커널 구조 이해를 위한 실험 환경 제작

Demo:
https://azabell1993.github.io/QT_Kernel_OS/files.html

C++과 LibTorch를 사용하여 로컬 모델을 로딩하고 API 형태로 제공하는 추론 환경을 구성하는 프로젝트입니다.

• 모델 로딩 및 추론 파이프라인 구현
• 경량 REST 서버 구성
• GGUF 및 llama.cpp 연동 실험

• On-device AI
• Local LLM Runtime
• Inference Architecture
• System Performance
• Language Interoperability (Rust ↔ C++)

E-mail: jeewoo19930315@gmail.com