Junhwan (Chris) Jang
디지털 트윈 · 시뮬레이션 · 최적화
대학원 입학 예정 · 2027년 3월
안녕하세요, 장준환 (Chris)입니다. 2027년 3월 동국대학교 대학원 입학을 앞두고, 김소정 교수님의 시뮬레이션 기반 최적화 연구실에서 연구를 시작할 예정입니다.
디지털 트윈, 시뮬레이션, 최적화를 통해 복잡한 시스템을 이해하고 더 나은 의사결정을 돕는 데 관심이 있습니다. 백엔드 서비스와 제품을 개발·운영한 소프트웨어 엔지니어링 경험을 연구로 이어가고자 합니다.
학력
연구 관심 분야
디지털 트윈
현실 시스템을 모델로 표현하고, 동작과 시나리오를 분석해 운영 의사결정을 지원합니다.
시뮬레이션
에이전트 기반 모델링, 이산사건 시뮬레이션, 시스템 다이내믹스로 복잡한 상호작용을 탐구합니다.
최적화
시뮬레이션 기반 최적화와 운영연구로 불확실성 아래의 대안을 평가합니다.
김소정 교수님의 연구를 바탕으로 디지털 트윈, 시뮬레이션, 최적화를 공부할 계획입니다. 공급망, 재생에너지, 스마트팜 등의 응용 분야에도 관심이 있습니다.
논문
연구 및 엔지니어링 기반
앞으로의 대학원 연구
동국대학교 · 시뮬레이션 기반 최적화 연구실
김소정 교수 · 2027년 3월 시작 예정
김소정 교수님의 연구 방향에 맞춰 디지털 트윈, 시뮬레이션, 최적화를 중심으로 연구할 계획입니다. 소프트웨어 개발 경험을 바탕으로 모델을 구현하고 시스템 동작을 평가하며 의사결정 지원 도구를 개발하고자 합니다.
소프트웨어 엔지니어링 기반 실무 경험과 앞으로 키울 연구 역량
소프트웨어 엔지니어링 기반
이벤트 기반 서비스 개발, 데이터 정합성 유지, 성능 평가의 실무 경험을 시뮬레이션 및 최적화 연구의 기반으로 삼고자 합니다.
| 역량 | 경험 및 학습 방향 | 연구에서의 활용 |
|---|---|---|
| 시스템 구현 | Java, Spring Boot, Spring WebFlux 기반 서비스 설계 및 운영 | 시뮬레이션 모델을 위한 인터페이스 및 소프트웨어 기반 구현 |
| 이벤트 및 상태 관리 | Redis, Kafka, 동시성 제어, 분산 락 | 데이터 연동 애플리케이션의 이벤트 처리와 상태 정합성 유지 |
| 성능 평가 | API 프로파일링, SQL 실행 계획, 인덱싱, 캐싱 | 실행 성능 측정, 병목 파악 및 구현 대안 비교 |
| 실험 도구 개발 | 제품 기획, 배포 및 운영 | 모델과 의사결정 지원 아이디어를 사용 가능한 프로토타입으로 구현 |
| 시뮬레이션 모델 구현 | 학습 예정: 에이전트 기반 모델, 이산사건 시뮬레이션, 시스템 다이내믹스 | 시스템의 가정을 실행 가능한 모델로 구현 |
| 디지털 트윈 데이터 연동 | 학습 예정: 운영 데이터와 모델 상태의 연결 | 관측한 시스템 동작과 가상 모델의 상태를 일치시키기 |
| 최적화 알고리즘 | 학습 예정: 시뮬레이션 기반 최적화 및 시나리오 탐색 | 제약 조건과 불확실성 아래에서 운영 대안 평가 |
| 연구 실험 및 검증 | 학습 예정: 보정, 민감도 분석, 재현 가능한 실험 | 모델의 타당성 검증 및 결과의 체계적인 비교 |
위의 학습 예정 항목은 2027년 3월부터 김소정 교수님과의 대학원 연구에서 키워갈 역량입니다.
실무 경력
커머스 서비스, 캐싱, 동시성 제어 및 쿼리 최적화.
메시징·챗봇 플랫폼, 웹훅 처리 및 리액티브 서비스.
배송 및 풀필먼트 서비스 백엔드 개발.
시스템 통합 및 플랫폼 백엔드 개발.
발표 및 글
동시성이 높은 이벤트의 데이터 정합성: Redis 분산 락 사례
SIPE 4기 사담콘 · 2025.08.02
실서비스의 경쟁 상태, 공정한 접근, 원자적 연산, 락 기반 설계의 트레이드오프를 다뤘습니다.
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