Justin Kim
Logic meets intuition
Justin Kim의 개인 블로그. 뉴로-심볼릭 AI, 온톨로지, Datalog, RDF, GStreamer 등 연구 노트와 기술 에세이.
About the author and editorial principles-
Datalog의 증분 계산
Datalog는 사실(Facts)과 규칙(Rules)으로부터 새로운 지식을 연역해내는 논리 프로그래밍 언어입니다. 간결한 재귀 규칙 몇 줄로 소셜 네트워크의 도달가능성을 분석하거나, 지식 그래프 위에서 복잡한 추론을 수행할 수 있습니다. 하지만 Datalog를 실제 시스템에 적용하려면, “데이터가 변하면 어떻게 하는가”라는 문제를 피할 수 없습니다. 쇼핑몰의 추천 시스템을 예로 들면, 고객이 새 상품을 하나 구매할 때마다...
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Memory-safe in C: Claude Code와 함께라면
이전 글에서 C 언어의 메모리 관리 문제와 GLib의 자동 정리 매크로를 통한 해법을 다루었습니다. 그때의 결론은 “우리는 답을 찾을 것이다. 늘 그랬듯이.”였죠. 그로부터 2년이 지난 지금, 코드를 작성하는 방식 자체가 달라지고 있습니다. AI 코딩 어시스턴트가 일상의 도구가 된 시대에, 한 가지 질문이 떠올랐습니다: C가 그렇게 위험할까? Claude Code와 함께 코딩한다면,...
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Askitect 프로토타입: 청사진에서 동작하는 코드로
지난 글 Askitect를 위한 청사진: RDF로 대화 모델링하기에서 저는 LLM과 지식 그래프를 결합한 뉴로-심볼릭 대화 아키텍처의 설계도를 그려보았습니다. 사용자의 자연어를 RDF 트리플로 변환하고, 심볼릭 엔진이 누락된 정보를 감지하며, 다시 LLM이 자연스러운 질문을 생성하는 순환 루프였습니다. 설계는 제시했지만 구현체는 제시하지 못하고 있었죠. “실제로 동작하는가?”라는 질문에 답하기 위해, 이번 글을 작성하게 되었습니다....
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[논문 리뷰] Intent-Driven UAM Scheduling: 설명 가능한 하이브리드 AI 프레임워크
최근 제가 주저자로 작성한 논문 “Intent-Driven UAM Scheduling: An Explainable Hybrid AI Framework”가 국제 학술지인 Aerospace에 게재 승인(Accept)되었습니다. (물론 저는 이미 UAM 분야를 떠난 지 오래되었습니다만, 기록 차원에서 정리해 둡니다.) UAM(도심 항공 모빌리티) 환경에서 수많은 기체의 운항을 조율하는 스케줄링(Scheduling) 과정은 안전과 효율을 결정짓는 핵심적인 요소입니다. 본 연구는 복잡한 도심 환경...
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기호주의(Symbolism) 인공지능: 블랙박스를 여는 열쇠
요즘 AI 이야기는 대부분 딥러닝, 그중에서도 LLM 쪽으로 쏠려 있습니다. 그런데 AI의 역사를 조금만 거슬러 올라가 보면, 지금의 주류와는 상당히 다른 철학에서 출발한 흐름이 하나 있습니다. 기호주의(Symbolism), 혹은 흔히 GOFAI(Good Old-Fashioned AI)라고 부르는 계열입니다. 개인적으로는 LLM이 강해질수록 오히려 이쪽을 다시 들여다볼 이유가 늘어난다고 느끼고 있어서, 한 번쯤 정리해두고 싶었습니다. 기호주의란...