연구소에서는 새로운 기술을 탐구하는 즐거움이 있지만, 그 기술을 끝까지 완성해 제품으로 연결할 기회는 많지 않습니다. 

연구 주기는 보통 3년으로, 일정 수준의 성과가 나오면 논문을 작성한 후 곧바로 다음 연구로 넘어가야 했어요. 

그 과정에서 제가 개발한 프로그램들은 늘 ‘미완성’ 상태로 남아 하드디스크 한켠에 쌓여갔죠.

그러던 중 KIST(한국과학기술연구원)에서 영준님과 함께 연구를 진행하게 되었고, 그 연구를 기반으로 이마고웍스를 설립해 나가는 과정을 가까이서 보게 됐습니다. 영준님이 보여주신 비전도 인상 깊었지만, 무엇보다 제가 원하는 방향—기술을 끝까지 완성해 제품으로 만들 수 있는 길이 보였어요. 

자연스럽게 이마고웍스에 합류하게 됐습니다.

저는 스스로를 '서포터형 리더'에 가깝다고 생각해요.

도커 기반의 개발 환경을 세팅하거나 WebAssembly 바인딩 패턴을 정립해 동료들이 개발에 집중할 수 있도록 돕는 역할을 해왔습니다. 프론트엔드에서는 FSD나 MVI 같은 개발 패턴을 제안하고 일정 부분은 직접 구현하며 팀에 잘 정착될 수 있도록 지원하기도 했고요.

예전에는 개발 중 막히는 부분을 함께 디버깅하거나 방향을 조언하는 일이 많았어요. 지금은 각 분야에 뛰어난 동료들이 함께 하고 있고 AI 도구들의 도움도 있죠. 그래서 핵심 기능 개발에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 되었고 개인적으로도 만족스럽습니다.

제가 주도하던 모델러 자동 정합 기능의 배포를 약 3주 앞둔 시점이었습니다.
당시에는 제한적인 실험 케이스만 겨우 완성한 상태였고, 특이 케이스 대응과 알고리즘 안정성이 부족해 그대로 배포하기엔 어려운 상황이었어요.

그때 이마고 어벤져스가 등장했습니다. 팀원들이 자발적으로 모여들어 문제를 함께 해결했죠. 

특이 케이스를 방어하고 테스트를 촘촘히 만들고 숨어 있던 버그까지 정리해 나가면서 단 2주 만에 대부분의 이슈를 해결할 수 있었어요. 개인적으로 굉장히 고맙고 감동적인 경험이었습니다.

적극적이고 뛰어난 동료들과 함께 일하며, 새로운 기술과 일하는 방식을 배우는 과정 자체가 이마고웍스에서 성장하고 있다는 사실을 실감하게 합니다.

새로운 기술이나 구조를 도입할 때는, 화제가 되는 최신 기술보다 이미 충분히 검증되고 많은 사람들이 사용해 온 기술을 우선적으로 고려하는 편입니다. 

오류 사례와 해결 방법이 축적되어 있고 기존 코드베이스와도 무리 없이 호환되는 방향을 선호해요. 함께 개발하는 동료들이 큰 부담 없이 받아들일 수 있는지도 중요한 기준입니다.

다만, 상황에 따라 정반대의 선택을 해야 할 때도 있습니다.

웹 브라우저에서 CAD 솔루션을 제공하기 위해 WebAssembly를 도입할 때, 당시에는 아직 충분히 성숙하지 않은 기술이었고 개발 환경도 불편하며 학습 비용도 컸습니다. 그럼에도 불구하고 최소한의 가능성을 확인하기 위한 리서치와 테스트를 거쳐 도입을 결정했습니다. 

준비 기간 동안 확인할 수 있었던 건 ‘가능성의 하한선’ 정도였지만, 그 가능성에 베팅해야 한다고 판단했어요.

그래서 늘 같은 질문으로 돌아가게 됩니다.

지금 이 기술이 우리 제품 안에서 실제로 살아남을 수 있을지, 그리고 그 이후의 개발까지 감당할 수 있는 선택인지 말이에요.

AI와 CAD의 융합이라고 생각합니다. 기존 CAD 알고리즘만으로는 해결하기 어려운 문제들을 AI를 통해 실마리를 찾고, AI가 추론한 결과를 CAD 기술과 도메인 지식으로 정교하게 다듬어 최종 결과물을 완성합니다.

이 두 기술을 단순히 병렬로 쓰는 것이 아니라, 서로 보완하며 시너지를 낼 수 있는 구조로 설계하고 구현할 수 있는 개발자들의 통찰력이 이마고웍스의 핵심 경쟁력이라고 생각해요.

저에게 이 세 기술 영역은 분리할 수 없는 하나의 유기체에 가깝습니다.

예를 들어 사용자가 웹 화면에서 3D 모델을 편집할 때, 즉각적으로 반응이 보여야 하는 부분은 동기적으로 처리해야 합니다. 

이를 위해 CAD 알고리즘은 최대한 효율적으로 설계하고, 실시간이 필요 없는 연산은 분리해 비동기적으로 처리해 부담을 줄입니다. 입력 데이터는 압축해 전달하고 렌더링 주기도 너무 빠르거나 느리지 않게 조절해야 하죠. 이런 작은 선택들이 모여 전체 사용 경험을 결정하는 거예요.

그래서 세 기술을 각각 잘 만드는 것보다, 전체 흐름이 막히지 않도록 순환되게 조율하는 것이 솔루션 개발에서 가장 중요하다고 생각해요. 각 기술이 제 역할을 제때 해내는 구조에서 시너지가 만들어진다고 봅니다.

새로운 기술을 도입할 때 가장 중요하게 생각하는 건, 짧은 시간 안에 최대한 깊이 써보는 것입니다.
설계 의도나 평판은 참고만 하고 직접 사용해 보며 활용 패턴을 최대한 완성도 높게 정리합니다. 기존 시스템과의 호환성도 이 단계에서 철저히 확인하고요.

이렇게 시작 단계의 베이스를 최대한 높여두면, 이후에 동료들이 훨씬 높은 계단을 쌓아 올릴 수 있습니다. 

시행착오를 최소화 할 수 있도록 제 선에서 최대한 정리해두고 그 위를 동료들이 더 확장해 나아갈 수 있도록 하는 것이 제 원칙이예요.

저는 기술적 문제에는 늘 여러 해결 경로가 있고 어떤 방식을 선택하더라도 일정 수준의 결과에는 도달할 수 있다고 생각해요. 그래서 결정을 강하게 주장하기보다는, 각 방향에서 실제로 마주칠 문제를 정리해 공유하는 역할을 할 때가 많습니다.

다행히 팀에는 기술적 방향성이 분명하고 빠른 판단과 결정을 내려주는 동료들이 있습니다. 저는 그분들의 결정을 신뢰하고 지원하는 쪽에 더 가까운 역할을 맡고 있어요.

‘멋진 해결’보다 ‘잘 녹아드는 해결’을 고민해보면 좋겠어요.

큰 구조 개선이나 성능 향상을 제안하는 것도 훌륭하지만, 그 뒤에 따라오는 세부 조정과 유지까지 함께 고민하는 것이 진짜 실력이라고 느낍니다.

기존 시스템의 흐름을 세심하게 이해하고 부드럽게 개선 방향을 적용하는 모습을 볼 때도 큰 감탄이 나와요. 요즘은 AI 덕분에 복잡한 작업을 빠르게 처리할 수 있는 시대인 만큼, 세심함과 완성도를 챙기는 태도가 더 큰 경쟁력이 될 수 있다고 생각합니다.

AI와 WebGPU 입니다.

AI는 이마고웍스의 핵심 정체성이자 여전히 빠르게 발전하는 분야이기 때문에, 앞으로도 지속적인 투자와 강화가 필요하다고 생각합니다.

또 웹 환경에서 3D 모델을 다루는 데에는 많은 제약이 따르기 때문에, GPU 가속을 적극적으로 활용하기 위해서 WebGPU 도입을 통한 렌더링 성능 향상과 알고리즘 병렬 처리가 필수적이라고 보고 있어요.

단기적으로는 모델러 자동 생성 기능의 완성도를 높이는 것, 중기적으로는 CAD 모듈의 유닛 테스트와 JS 바인딩 통합 모듈의 테스트 비율을 높이며 데이터 구조 리팩토링을 통해 기술 부채를 줄이는 것이 목표입니다.

그리고 조금 더 먼 목표를 이야기하자면, 사용자가 예상하지 못한 추가적인 만족과 효용을 주는 인터페이스를 만들고 싶어요. 

시스템이 충분히 안정화되면 클릭 한 번으로 더 풍부한 정보와 복합적인 동작을 제공하는 사용자 경험을 설계해보고 싶습니다.

개발 조직에서는 같은 코드베이스 위에서 서로의 작업을 직접 보고 수정하고 결합하며 일하기 때문에 실력이 비교적 투명하게 드러납니다. 그래서 동료 개발자들의 인정이 중요한 평가 기준이 되기도 하죠.

서로의 성과를 인정하고 칭찬하며, 그로 인해 다시 탐구와 개발의 동기가 생기는 선순환이 이루어지는 팀이 이상적이라고 생각합니다. 각자의 일에만 집중하기보다 서로의 작업에 관심을 가지고 배우며, 함께 성장하는 문화요.

그리고 이마고웍스는 제가 생각하는 이상적인 개발 문화를 실현하고 있는 팀 입니다.