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국내학술대회

연사 및 초록 (5월 28일)
 
오승욱 대표 (슈어소프트테크)
 
Title:  From Vibe to Production: 소프트웨어 공학 기반의 신뢰할 수 있는 바이브 코딩 방법
 
Abs:
바이브 코딩(Vibe Coding)은 자연어 프롬프트를 통해 코드를 생성하는 새로운 개발 패러다임으로 빠르게 확산되고 있으나, 상용 수준(production-grade) 소프트웨어 개발을 위한 체계적 방법론은 아직 충분히 논의되지 않고 있다.
본 강의에서는 바이브 코딩을 단순한 코드 생성 기술이 아닌, 요구사항의 정밀한 정의, 설계 판단의 명시적 전달, 체계적 검증과 테스트가 코드 생성보다 중요해지는 소프트웨어 공학 중심의 개발 패러다임으로 재정의한다. 또한 LLM의 본질적 비결정성(non-determinism)을 결정적이고 예측 가능한 방식으로 제어하기 위한 Harness Engineering 접근법을 소개하고, 개발 생명주기 각 단계에서 활용 가능한 Skill의 설계 원칙과 적용 방법을 다룬다.
마지막으로, 이러한 공학적 철학을 구현한 솔루션의 기획 과정을 소개하며, 미션 크리티컬 소프트웨어 개발에 적용되기 위해 갖추어야 할 요건—결정적 재현성, 감사 추적성(auditability), 형식 검증 연계, 안전성 보증 체계—을 논의한다.
 
Bio: 
오승욱 대표이사는 KAIST 전산학과에서 소프트웨어공학을 전공하여 공학사 및 공학석사 학위를 취득하고 박사과정을 수료하였으며, "상태 추상화를 통한 Statecharts 요구 명세의 검증(Stepwise Verification of Statecharts Specification Using State Abstraction)"을 주제로 형식 검증 분야를 연구하였다. 매크로임팩트에서 선임연구원으로 실무 경력을 시작한 후, 2004년 슈어소프트테크(주)를 창업하여 현재까지 대표이사로 재직하고 있다. 슈어소프트테크는 국방, 자동차, 의료, 항공 등 미션 크리티컬 도메인의 소프트웨어 시험·검증 전문 기업으로, 국방과학연구소의 국방정보체계 상호운용성 시험평가체계, 과학기술정보통신부의 차세대 차량용 전장제어장치 통합 검증 자동화 플랫폼, 자율주행 법규 대응 실효성 검증 기술 개발 등 다수의 국가 핵심 프로젝트를 수행해 왔다. 2021년부터 2023년까지 경기대학교 산학협력 겸직교수를 역임하였으며, 25년 이상의 소프트웨어 검증 실무 경험과 형식 검증에 대한 학문적 배경을 바탕으로 AI 기반 코드 생성의 신뢰성 확보와 미션 크리티컬 소프트웨어 개발 방법론 연구에 주력하고 있다.
 
 
 장동인 교수 (KAIST)
 
Title:  바이브코딩 툴 및 에코시스템 비교
 
Abs:
바이브코딩 툴은 너무나 다양합니다. 그런데 컴퓨터 랭귀지 처럼 내가 한번 읽히게 되면 바꾸기 상당히 어렵습니다. 잘못 선정하면 그동안 읽혀왔던 것을 모두 버려야 하는 난감한 상황이 생깁니다. 이 강의는 지금까지 많이 사용되고 있는 cursor, claude code, chatgpt codex 3가지를 비교합니다. 특징. 성능 뿐 아니라 cli 버전, desktop 버전 등 다양한 환경을 비교하고 각 툴이 가지고 있는 plugin 및 marketplace 를 비교해서 자신의 목적에 맞는 툴을 선택하도록 합니다. 
 
Bio:
- 학력
서울과학종합대학원, 경영학박사(Big Data)
University of Southern California, 컴퓨터 공학 석사 졸업
서울 공대 원자핵 공학과 졸업
용산고등학교졸업
 
- 경력
현, KAIST 김재철 AI 대학원 책임교수 (CAIO과정 담당)
현, AiBB Lab 대표(AI, Big Data, Blockchain)
연세대 의료 블록체인 고위과정 주임교수
국방과학연구소 빅데이터/AI 과제 PM
한국 테라데이타 부사장
미래읽기 컨설팅 대표
Ernst & Young 컨설팅 본부장
Deloitte consulting 전무(CRM부문 파트너)
SAS Korea 부사장
Siebel Korea 초대 지사장
Oracle Korea 컨설팅 본부 이사
Oracle HQ, Senior Principal Consultant
Germany Amadeus, System Support Engineer
American Airline Information Service, Consultant
EDS, System Engineer
VISA International, Programmer
 
-전문분야
돈되는 AI 도입과 활용을 위한 전략컨설팅
CEO를 위한 AI 코딩 스쿨 (운영중)
실무자를 위한 AI 코딩 스쿨 (운영중)
벤처기업 고문/Advisor
 
 
정휘웅 소장 (포티투마루)
 
Title:  바이브 코딩의 한계 
 
Abs:
바이브코딩이 상당히 많은 문제를 해결해주고 있습니다. 발표자도 바이브코딩의 도움을 많이 받고 있습니다. 그러나 그 한계점도 있습니다. 어떤 부분을 조심해야 하는지, 한계점은 무엇인지에 대해서 이야기해 봅니다.
 
Bio: 
(현) 포티투마루 언어지능연구소 소장
(전) 리노스 연구소장
(전) 정보통신산업진흥원 공개SW역량프라자 수석
 
                             
 
김선숙 실장 (슈어소프트테크)                                               송치환 선임 (슈어소프트테크)
 
[Hands-on Session: How to Vibe Coding]
 
Title:  Production-Ready AI를 위한 커스텀 하네스 엔지니어링 구축하기
 
Abs:
AI 기반 개발 환경에서 '직관'을 '확신'으로 바꾸기 위해서는 결과물을 온전히 통제할 수 있는 견고한 틀이 필요합니다. 본 세션에서는 검증된 오픈소스 프레임워크인 Superpowers, GStack, GSD, Compound Engineering의 코어 로직을 심층 분석하고, 각 도구가 지닌 설계상의 이점만을 선별하여 나만의 독자적인 하네스 엔진을 구축합니다. 단순한 도구 사용법을 넘어, 가변적인 출력 환경을 안정적으로 제어하고 실행 과정을 투명하게 관리하는 설계 패턴을 코드로 직접 구현해 봅니다. 세션의 마무리 단계에서는 이렇게 완성된 탄탄한 기반 위에서 실제 프로젝트를 구축 해봄으로써, 직접 설계한 하네스 아키텍처가 실제 구현체에 어떻게 강력한 안정성을 부여하는지 실천적으로 입증하는 시간을 갖습니다.
 
Bio: 

- 김선숙 (슈어소프트테크㈜ SQA실 실장 / 수석연구원)

김선숙 실장은 경상대학교 정보과학과에서 이학사 학위를, 동 대학 항공우주특성화 대학원에서 공학석사 학위를 취득하였으며, 운영체제 연구실에서 "SUN-RACE 항공우주 소프트웨어의 경합 조건(Race Condition) 탐지 Eclipse 플러그인 개발" 을 주제로 동시성 결함 탐지 분야를 연구하였다. 2014년 슈어소프트테크㈜에 입사하여 원전·자동차 도메인의 동적검증 프로젝트에 참여한 후, 2016년부터 SQA실 실장(수석연구원)으로 재직 중이다. 주요 검증 프로젝트로는 현대모비스 제어기 동적검증 및 인도연구소 내재화 PM, 경신 제어기 소프트웨어 동적검증 PM, LG전자 AI 플랫폼 NLP/TTS 파트 SDET 등이 있으며, 현재는 자사 연구개발 제품의 출시 품질 확보를 위한 Release 프로세스 운영과 UI 테스트 자동화 구축·운영을 총괄하고 있다. 사내 엔지니어 교육과 경운대학교·아주대학교 특강, 해외 자회사(베트남 K-Solution, 중국 청도슈어) 교육 등 국내외 강사 활동도 이어가고 있다. 12년 이상의 SQA 실무 경험을 바탕으로 UI 테스트 자동화와 AI 워크플로 기반 SQA 자동화 사례 연구·전파에 주력하고 있다.

 

- 송치환 (슈어소프트테크㈜ AIV 연구소 / 선임 연구원)

송치환 선임은 슈어소프트테크(주) AIV 연구소 첨단지능형(AI)실 소속의 7년차 소프트웨어 엔지니어로, AI 시대의 시험기술을 연구하는 조직에서 AI 기반 제품의 개발 및 연구를 담당하고 있다. 슈어소프트테크에서 5년간 시험·검증 분야의 제품 개발에 참여해 왔으며, 블랙박스 프로토콜 퍼징 솔루션 'Archon Z'의 핵심 개발자로 참여하여 미션 크리티컬 시스템의 보안 및 신뢰성 검증 기술 확보에 기여하였다. 현재는 챗봇 및 LLM 에이전트의 품질을 LLM as a Judge 방법론으로 정량 평가하는 검증 솔루션 'VERIFAI-A'의 프로젝트 매니저를 맡고 있으며, 요구사항 정의부터 설계·구현·검증에 이르는 개발 생명 주기 전반을 AI 기반 도구와 워크플로우로 직접 운영하고 있다. 또한 사내 'AI 활용 개발 가이드라인 TF'를 이끌며 조직 차원의 AI 기반 개발 방법론 정립을 추진하고 있다. 본 세션에서는 이렇게 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 프로덕션 환경에서 신뢰할 수 있는 바이브 코딩 워크플로우를 직접 설계하고 구현하는 방법을 공유한다.