혼자 공부하는 바이브 코딩 with Claude Code
교보문고 2026 상반기 컴퓨터 1위Hanbit Media · 2025
Claude Code를 활용한 AI 기반 소프트웨어 개발 실무서. 교보문고 2026 상반기 종합 베스트셀러 컴퓨터 분야 1위에 올랐습니다.
INSIGHTS
What We Build
RESEARCH
의료 AI 연구
인디애나대학교 의과대학에서 알츠하이머병 조기 진단 딥러닝을 연구합니다. 하버드 의대 최대 수련병원 MGH가 주도하는 우간다 정신질환 케어 협력에서 의료 AI·디지털 헬스 플랫폼 리드를 맡고 있습니다. 대학 소속으로 수행하는 학술 연구입니다. 자세한 내용은 jolab.ai.
주요 논문
국제 학술지 게재 11편 중 주요 논문
- 2026
DuAL-Net: A Dual-Network Approach for Alzheimer's Disease Risk Prediction Using APOE-Centered Regional WGS Data
Computational and Structural Biotechnology Journal
- 2025
Uncertainty-aware genomic classification of Alzheimer's disease: a transformer-based ensemble approach with Monte Carlo dropout
Briefings in Bioinformatics
- 2025
Longitudinal plasma proteomics: relation to incident Alzheimer's disease dementia and biomarkers
Alzheimer's & Dementia
- 2023
Circular-SWAT for deep learning based diagnostic classification of Alzheimer's disease: Application to metabolome data
eBioMedicine
- 2019
Deep Learning in Alzheimer's Disease: Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Neuroimaging Data
Frontiers in Aging Neuroscience
- 2015
Improving Protein Fold Recognition by Deep Learning Networks
Scientific Reports
초청 강연·연구비·선정
- 2026
ADSP 연례 프로그램 미팅, 미국 국립보건원(NIH)
예측된 조절 영향으로 알츠하이머 환자군에 집중된 희귀 변이를 구분하는 연구를 초청 강연으로 발표했습니다.
- 2025
AI IN MEDICINE 2025, 서울아산병원
초청 기조 강연 <Medical Biotechnology: 3 Principles for Successful AI Implementation>을 진행했습니다.
- 2025
인디애나 알츠하이머병 연구센터(IADRC)
연구교육부문(REC) 스칼라로 선정되었습니다.
- 2022
미국 알츠하이머협회
타우 관련 유전 변이를 규명하는 이중 딥러닝 전략 과제로 연구비를 수주했습니다.
PUBLICATIONS
도서·교육 커리큘럼
모두의 딥러닝
Gilbut Publishing · 2017–present
2017년 초판 이후 여러 차례 개정판을 내며 이어져 온 딥러닝 입문서입니다. 국내 47개 대학 AI 관련 학과의 정식 교재로 채택되어 있습니다.
Build with Claude Code: From Zero to Deployed Apps with AI-Assisted Development
출간 준비 중Packt Publishing · Forthcoming
<혼자 공부하는 바이브 코딩>의 영문판으로, Packt 출판사에서 글로벌 출간을 준비 중입니다.
PLATFORMS
플랫폼·실증 환경
VibeIndex
236,000+
인덱싱해 전달한 AI 자료
VibeIndex는 부수적으로 운영하는 디렉토리가 아니라, 기업 프로젝트에 적용할 기술을 먼저 검증하는 실증 환경입니다. 2026년 1월 공개 이후 AI 코딩 도구와 스킬, MCP 서버 23만 6천 개 이상을 인덱싱하고 그중 23만 5천 개 이상에 보안 위협 검사를 적용했으며, 하루 1,000명 규모 사용자에게 전달해 지금까지 누적 방문 20만 회, 페이지뷰 60만 회를 기록했습니다. 이 트래픽은 전 세계가 실제로 어떤 AI 도구를 채택하고 어떤 도구가 사라지는지 보여 주는 관측 지점이며, 동시에 오픈웨이트 기반 자체 LLM 서버의 처리량과 동시 접속, 공격 방어를 시험하는 부하 환경입니다. 고객사에 제안하는 구성은 모두 이곳에서 먼저 검증한 것입니다.
VixCode
225,000+
자체 LLM 기술이 처리한 실서비스 요청
남의 모델을 되파는 것이 아니라, 자체 LLM 코딩 기술을 직접 만들고 운영합니다. 오픈웨이트 모델을 기반으로 구축했기에 애초에 사내 설치가 가능한 구조입니다. 이 기술은 VixCode라는 이름으로 공개 서비스에 적용해 지금까지 22만 5천 건 이상의 요청을 처리했고, 그 과정에서 처리량과 동시 접속, 공격 방어를 실제 트래픽으로 측정했습니다. 같은 구성을 회사 인프라 안에 통째로 구축할 수 있어 프롬프트와 코드, 데이터가 외부로 나가지 않습니다. 아키텍처 문서, 배포 구성, 데이터 처리 정책은 NDA 하에 제공해 드립니다.
귀사의 AX, 어디서부터 시작해야 할까요?
업무·데이터 현황 지도, 도입 우선순위 매트릭스, 단계별 로드맵. 문의 후 2영업일 이내에 제안서를 보내드립니다.