13 years designing power-plant systems on EPC mega-projects (Saudi Arabia, Bangladesh, Vietnam) — now building the AI/data systems that make construction projects measurable: leakage-aware risk models, deterministic tool-calling agents, and offline-first LLM apps for air-gapped sites.
공개 데이터로 처음부터 끝까지 재현 가능한 엔드투엔드 시스템
Predicts pre-construction readiness friction from 227K Chicago building permits: DuckDB ingest → leakage-tested features → LightGBM regression + group-relative risk classification → SHAP → a deterministic-tools diagnosis agent that outputs decision-ready risk cards. Reports an honest negative result (backlog features hurt under temporal drift) instead of hiding it.
착공 전 인허가 지연 리스크를 "건설 readiness 신호"로 프레이밍해 수집→정제→예측→설명→진단 카드까지 전 단계를 코드로 재현. 시간분할 검증, 누수 차단 테스트, 그룹 상대 리스크 라벨 등 현업 신뢰성 중심 설계.
발전 플랜트 도메인 지식을 검증 가능한 AI 도구로 만든 프로젝트
Combined-cycle power plant piping/pump calculations rebuilt as verifiable Python + MCP tools. Excel cell-replay tests pin every result to the original engineering calculations; standards-based (ASME, Crane TP-410). LLMs orchestrate — deterministic code computes ("tools over tokens").
1,200+ 수식의 엔지니어링 계산서를 결정론적 Python 함수와 MCP 도구로 재구성. LLM은 오케스트레이션만, 계산은 코드가 — 환각을 구조적으로 차단.
A single-file LLM agent runtime built for constrained corporate environments where nothing can be pip-installed: agent loop with native tool-calling, depth-limited subagents, context compaction, file-based memory, a safety router, and document-generation pipelines (pptx/docx/xlsx) — Python standard library only, works with any OpenAI-compatible gateway.
외부 패키지 설치가 막힌 폐쇄망에서 표준 라이브러리만으로 구현한 에이전트 런타임. 사내 LLM 게이트웨이 환경에서 실사용.
기계/공정 시스템 설계 13년 — 삼성물산 발전플랜트 EPC에서 사우디·방글라데시·베트남 복합화력 프로젝트의 시스템 설계, 벤더 기술평가(TBE), 현장 엔지니어링, 계약 관리를 수행했습니다. 해외 현장 2년 8개월.
AI는 도구가 아니라 시스템으로 — 지난 2년간 업무 밖 시간에 LLM 에이전트 런타임, 엔지니어링 계산의 MCP 도구화, 문서 자동화 파이프라인을 직접 설계·구현했습니다. 원칙은 하나: 숫자는 결정론적 코드가 계산하고, LLM은 그 근거를 연결하고 설명합니다.
다음 목표 — 대규모 건설 프로젝트의 일정·설계·리스크 데이터를 구조화하고, 현업이 실제로 쓰는 AI 의사결정 도구를 만드는 것.