AI / MACHINE LEARNING / SECURITY · PORTFOLIO 2026

기술을 연구하는 데서
끝내지 않고,
작동하게 만듭니다.

사용자의 움직임을 분석하는 AI부터 명령을 실행하는 에이전트까지.
문제를 발견하고, 직접 만들고, 결과로 검증하는 개발자 임태영입니다.

NAME임태영 · Tae-Yeong Im
EDUCATION상명대학교 · 정보보안공학과
INTERESTSML · AI Agent · Security
01 / ABOUT ME

아이디어를 넘어
실제로 움직이는 결과까지.

AI와 보안을 연결하는 문제 해결 경험을 쌓아왔습니다. 코딩 교육과 피지컬 컴퓨팅에서 시작해, 머신러닝 연구와 자동화 시스템으로 영역을 확장했습니다.

“왜 필요한가?”에서 시작해
“어떻게 검증할까?”까지 고민합니다.

2023년 학생들에게 코딩을 가르치고 MDF·아두이노 제작물을 만들었습니다. 이후 해커톤에서 AI 서비스를 구현했고, 랜섬웨어 대응, 마우스 궤적 기반 탐지, LLM 에이전트와 사내 문서 검색 등 서로 다른 문제를 기술로 연결해 왔습니다.

기술 탐색가설 → 구현 → 검증협업과 발표사용자 관점
MY DIRECTION

기술을 선택하는 기준은
항상 해결할 문제입니다.

Machine LearningLLM / RAGAutomationCybersecurityFull-stack

상명대학교 정보보안공학과 재학 · KISA 버그헌팅 실습훈련 중급과정(2026) · KISIA AI보안 기술개발 과정(2025)

02 / EXPERIENCE & JOURNEY

배움이 프로젝트가 되고,
프로젝트가 다음 질문이 됐습니다.

연도별로 이어진 수업, 수상, 연구, 제품 개발 기록을 모았습니다.

2026.

마우스 궤적 기반 AI 탐지 연구

XGBoost·LSTM·reCAPTCHA 결합, 실제 웹 환경의 자동화 세션 탐지 성능 평가. 대한전기학회 하계학술대회 논문 자료 보유.

ML RESEARCH

CTF 작업 지원 에이전트 개발

Codex CLI의 계획 생성과 Windows 파일 분석, Kali Linux SSH 실행을 연계. 계획 유효성 및 실행 이력 관리 기능 개발. 학회 작품경진대회 동상.

AI AGENT

천안 스마트도시 아이디어톤 · 천안시민고 (우수상 3위)

시민 민원을 AI로 모아 정책 카드로 바꾸고, 디지털 트윈으로 효과를 비교하는 서비스 아이디어 제안·발표.

IDEATHON

천안 AX 액션러닝 · Knowly

기업 규정과 FAQ에 근거해 신입·인턴의 질문에 답하는 RAG 기반 챗봇의 요구사항, 권한, 평가, 아키텍처 설계.

INDUSTRY × AI
2025.

USB 기반 랜섬웨어 대응 지원 프로젝트

비전문가도 사용할 수 있도록 감염 식별, 알려진 복호화 수단 확인, 서버 지원 연결 흐름 구상 및 개발 활동.

AI SECURITY

코딩·AI 강의와 실습 프로젝트

프리랜서 강사로 학생 대상 수준별 코딩·AI 수업과 로봇·센서 활동, 교안 제작 경험을 이어감.

TEACHING
2024.

AWS 대학 해커톤 · 우수상

음식 인식·레시피 추천·음성 조작을 연결한 웹·앱 ‘Show Me The Recipe’ 개발. AWS 기반 LLM 및 음성 인터페이스 활용.

우수상

교내 ITTHON · 대상

Web CTF 분야 문제 해결에 참여해 대상 수상.

대상
2023.

표쌤코딩 · 코딩 강의 및 메이커 제작

초·중·고 코딩 강의, PPT 교안 제작, MDF 기반 전기자동차 교육 제품, 아두이노 라인트레이싱·HuskyLens 제작 프로젝트.

EDUCATION & MAKER
03 / SELECTED PROJECTS

문제를 직접 만지고,
코드와 실험으로 답했습니다.

각 프로젝트를 클릭하면 배경, 구현 방식, 검증 결과, 한계와 다음 개선 방향까지 살펴볼 수 있습니다.

09 PROJECTS
04 / HOW I WORK

좋은 결과만큼,
문제를 푼 과정도 남깁니다.

직접 만든 시스템의 성과뿐 아니라 정확히 무엇을 검증했는지, 어디가 부족한지도 함께 기록합니다.

01 — MEASURE

높은 탐지율 뒤의
오탐 문제까지 확인

마우스 탐지 연구에서 봇 탐지율 99.8%와 정상 사용자 오탐률 38.2%를 함께 공개합니다.

02 — VALIDATE

AI 계획과 실행을
분리해 검증

명령이 실행되기 전 경로·식별자·근거를 검증하고 상태를 남기는 CTF 작업 제어기를 연구했습니다.

03 — CONSIDER

사용자·권한·안전성까지
제품의 일부로 설계

Knowly의 문서 접근 권한과 출처 검증, 천안시민고의 정책 근거 제시처럼 실제 사용하는 사람을 고려합니다.

연구 자료: 「LAM 기반 자동화 에이전트 대응을 위한 마우스 궤적 기반 탐지 시스템」(대한전기학회 하계학술대회 논문집, 2026) · 「작업 계획 검증과 실행 이력 관리를 활용한 CTF 작업 지원 시스템」(캡스톤 연구 문서, 2026). 수치와 구현 범위는 각 자료에 명시된 수준으로 표기했습니다.

05 / TECHNICAL TOOLBOX

도구보다 중요한 건
그 도구로 푸는 문제.

실제 프로젝트에서 사용하거나 설계에 반영한 기술을 분야별로 정리했습니다. 제안 단계의 기술은 설명에서 구분합니다.

01 / INTELLIGENCE

AI / Machine Learning

행동 데이터의 특징 추출, 시계열 모델, LLM 연동과 검색 설계

PythonXGBoostLSTMONNXLLMRAG 설계
02 / ENGINEERING

Web / Systems

웹 UI와 백엔드 흐름, 서버리스 추론, 운영 환경의 연계

JavaScriptNode.jsVercelAWSReact 설계PostgreSQL 설계
03 / SECURITY & MAKER

Security / Automation

허가된 환경의 취약점 실습, 분석 자동화, 로봇·센서 하드웨어

Kali LinuxSSHCTFCodex CLIArduinoHuskyLens
06 / CONTACT

다음 문제도,
함께 해결하고 싶습니다.

머신러닝, AI 에이전트, 보안 자동화, 사용자 중심 제품 개발. 기술을 직접 만들고 검증할 기회라면 언제든 이야기 나누고 싶습니다.