R&D 엔지니어의 AI 이것저것 An R&D engineer's AI odds & ends

반도체 기초부터 HBM4까지 — 처음부터 끝까지 완전 정복 가이드From Semiconductor Basics to HBM4 — A Complete Ground-Up Guide

트랜지스터가 무엇인지부터 시작해 D램의 작동 원리, 메모리 월(Memory Wall) 문제, 그리고 HBM의 물리적 구조·제조공정·세대별 진화까지 한 편으로 정리했다. JEDEC 표준 문서와 업계 자료를 근거로 개념을 단계적으로 쌓아 올린다.A ground-up guide covering what a transistor is, how DRAM works, the memory wall problem, and HBM's physical structure, manufacturing process, and generational evolution — built step by step from JEDEC standards and industry sources.

삼성전자 — 영업이익 6.6배 뛰었는데 왜 여전히 마이크론보다 싼가Samsung Electronics — Profit Grew 6.6x, So Why Is It Still Cheaper Than Micron?

DART 공시 3개년 재무 데이터를 기반으로 삼성전자의 반등을 진단했다. 이익의 질은 개선됐지만 HBM 인증 경쟁에서의 위치가 여전히 밸류에이션 할인의 핵심 변수로 남아 있다.A three-year DART financial analysis of Samsung Electronics finds genuinely improved earnings quality, but HBM certification competitiveness remains the key variable behind its valuation discount.

SK하이닉스 — 사상 최고가에 45조원 유상증자를 발표한 회사SK Hynix — The Company That Raised 45 Trillion Won at an All-Time High Stock Price

DART 공시 3개년 재무 데이터로 SK하이닉스의 HBM 주도권과 재무 반전을 진단했다. 압도적 수익성 이면에서 45조원 유상증자와 반복되는 안전사고라는 두 변수가 동시에 진행 중이다.A three-year DART financial analysis of SK Hynix examines its HBM dominance and financial turnaround, while a record-breaking rights offering and repeated safety incidents unfold in parallel.

HBM4 패권전쟁 — 같은 업황, 3.7배 다른 마진의 비밀The HBM4 Power Struggle — Same Boom, a 3.7x Margin Gap

삼성전자와 SK하이닉스는 같은 메모리 슈퍼사이클을 지나면서도 영업이익률이 13.1%와 48.6%로 3.7배 벌어졌다. 이 격차가 어디서 오는지, 그리고 다음 라운드(HBM4)에서 무엇이 바뀔 수 있는지 짚었다.Samsung Electronics and SK Hynix are riding the same memory supercycle, yet their operating margins diverge 3.7x — 13.1% versus 48.6%. Here is where the gap comes from, and what could change in the next round.

45조원, 사상 최고가, 그리고 나스닥 — 국내 반도체 자본조달의 낯선 장면45 Trillion Won, an All-Time High, and Nasdaq — An Unusual Scene in Korean Semiconductor Financing

SK하이닉스가 2026년 6월 사상 최고가 구간에서 45.45조원 유상증자와 나스닥 DR 상장을 동시에 발표했다. 국내 대형주 최초의 나스닥 직상장이 갖는 의미와, 이 결정을 둘러싼 엇갈린 해석을 정리했다.SK Hynix announced a 45.45 trillion won rights offering alongside a Nasdaq DR listing at an all-time high stock price in June 2026 — the first direct Nasdaq listing by a large-cap Korean company, and the mixed interpretations surrounding it.

ROE 44%, PBR 3배 — 메모리 슈퍼사이클의 이상한 저평가44% ROE, 3x PBR — The Odd Discount of the Memory Supercycle

삼성전자와 SK하이닉스는 이익의 질이 검증된 반등을 이뤘지만 여전히 마이크론·키옥시아보다 낮은 배수에 거래된다. 이 저평가가 코리아 디스카운트인지, 사이클 정점 우려인지, 아니면 둘 다인지를 짚었다.Samsung Electronics and SK Hynix have delivered earnings rebounds with verifiably high cash-flow quality, yet still trade at lower multiples than Micron and Kioxia. Is this a Korea discount, cycle-peak caution, or both?

AI 작업 로그를 시작합니다Starting the AI Work Log

R&D 엔지니어가 AI를 실무에 쓰는 과정을 공개 기록하기로 했다. 이 블로그가 무엇을 기록하는지에 대해.An R&D engineer decided to publicly document how AI is used in real work. What this blog records.

Battery Brain Vol.0 — AI로 이차전지 지식베이스를 구축하기로 했다Battery Brain Vol.0 — I Decided to Build a Secondary Battery Knowledge Base with AI

이차전지 R&D 엔지니어가 Obsidian + Claude로 전문 지식베이스를 처음부터 구축하는 여정을 시작합니다. 왜 만드는지, 무엇을 만드는지, 어떻게 만드는지.An R&D engineer in secondary batteries starts building a professional knowledge base from scratch with Obsidian + Claude — the why, the what, and the how.

Claude Code 입문 ① — 챗봇이 아니라 '일하는 AI'를 설치하자Claude Code Basics ① — Install an AI That Works, Not Just Chats

Claude Code가 무엇인지, 챗봇과 뭐가 다른지, 요금제 선택부터 설치·첫 실행·문제 해결까지. 완전 처음인 사람 기준으로 필요한 모든 것을 정리했습니다.What Claude Code is, how it differs from a chatbot, plan selection, installation, first run, and troubleshooting — everything a complete beginner needs.

Claude Code 입문 ② — 내 비서로 만드는 초기 세팅 완전판Claude Code Basics ② — The Complete Setup That Makes It Your Assistant

작업 폴더 설계, CLAUDE.md 지침 파일 작성법, 권한 모드 3가지, 컨텍스트 관리, 좋은 지시문 작성 원칙까지. 설치 직후 해야 할 모든 세팅을 한 편에 담았습니다.Workspace design, writing CLAUDE.md, three permission modes, context management, and prompt-writing principles — every post-install setup in one guide.

Claude Code 입문 ③ — 자주 하는 일을 '나만의 명령어'로 만드는 법Claude Code Basics ③ — Turn Repeated Work into Your Own Commands

스킬(Skill)의 개념과 구조, 만드는 방법 2가지, 바로 복사해 쓸 수 있는 예시 스킬 3종, 그리고 실패하지 않는 운영 원칙까지. 반복 작업 자동화의 모든 것.Skill concepts and structure, two ways to build them, three copy-ready examples, and operating principles that prevent failure — everything about automating repeated work.

Obsidian 입문 ① — 노트가 쌓이는 앱이 아니라 '연결되는' 앱Obsidian Basics ① — Notes That Connect, Not Just Pile Up

Obsidian이 Notion·에버노트와 근본적으로 다른 점, 로컬 Markdown의 의미, 마크다운 기초 문법, 설치와 첫 Vault 만들기까지 처음 시작에 필요한 전부를 담았습니다.How Obsidian fundamentally differs from Notion and Evernote, why local Markdown matters, basic Markdown syntax, installation, and your first vault — everything to get started.

Obsidian 입문 ② — 1년 뒤에도 무너지지 않는 Vault 초기 세팅Obsidian Basics ② — Vault Setup That Survives Year One

폴더 구조 전략 3가지 비교, 반드시 바꿔야 할 설정, 코어·커뮤니티 플러그인 추천, 속성(Property)과 템플릿 설계, 백업 전략까지. 초기 세팅의 모든 결정을 한 편에.Three folder strategies compared, must-change settings, core and community plugin picks, property and template design, and backup strategy — every early decision in one guide.

Obsidian 입문 ③ — 그래프 뷰 진단법과 AI 연동 실전 활용Obsidian Basics ③ — Graph View Diagnostics and AI Integration in Practice

그래프 뷰를 예쁜 그림이 아닌 진단 도구로 쓰는 법, 검색 연산자, 데일리 노트 루틴, 그리고 AI 에이전트를 Vault에 연결해 노트 작성을 반자동화하는 방법까지.Using graph view as a diagnostic tool rather than eye candy, search operators, daily note routines, and connecting an AI agent to semi-automate note writing.

Prompt — 같은 AI인데 왜 내 결과만 별로일까Prompt — Same AI, Why Are My Results Worse?

프롬프트란 무엇인지, AI가 프롬프트를 어떻게 처리하는지, 그리고 모델이 아무리 좋아져도 프롬프트 엔지니어링이 여전히 중요한 이유. 바로 적용할 수 있는 원칙 6가지와 함께.What prompts are, how AI processes them, and why prompt engineering still matters no matter how good models get — with six principles you can apply immediately.

Skill — 좋은 프롬프트를 1회용으로 버리지 않는 법Skill — Stop Throwing Away Your Best Prompts

스킬이 무엇인지, 프롬프트와 어떻게 다른지, SKILL.md 파일 하나로 만드는 방법과 실패하지 않는 운영 원칙까지. 반복 작업을 자산으로 바꾸는 완전 가이드.What skills are, how they differ from prompts, how to build one with a single SKILL.md file, and operating principles that prevent failure — turning repeated work into assets.

Claude Code 중급 ① — 대화가 길어지면 멍청해지는 문제, 구조로 해결하기Claude Code Intermediate ① — Fixing Long-Conversation Degradation with Structure

컨텍스트 윈도가 무엇이고 왜 긴 대화에서 품질이 떨어지는지, 그리고 세션이 끊겨도 프로젝트를 이어가는 상태 파일 패턴까지. 한 달쯤 쓴 사람이 부딪히는 첫 번째 벽을 다룹니다.What the context window is, why quality degrades in long conversations, and the state-file pattern that lets projects survive across sessions — the first wall after a month of use.

Claude Code 중급 ② — AI에게 파일을 맡기는 불안, Git 안전망으로 없애기Claude Code Intermediate ② — Removing File Anxiety with a Git Safety Net

코딩을 몰라도 됩니다. Git을 '무한 실행취소 버튼'으로만 쓰는 법 — 세팅부터 스냅샷 루틴, 사고 시 복구 시나리오까지 Claude Code에게 시키는 방식으로 정리했습니다.No coding required. Using Git purely as an infinite undo button — setup, snapshot routines, and disaster recovery, all delegated to Claude Code.

Claude Code 중급 ③ — 폴더 밖으로: MCP로 외부 서비스 연결하기Claude Code Intermediate ③ — Beyond the Folder: Connecting External Services with MCP

MCP가 무엇이고 어떤 원리로 작동하는지, 서버를 연결하는 방법과 반드시 알아야 할 보안 원칙까지. Claude Code의 손이 내 컴퓨터 밖까지 닿게 만드는 확장 가이드입니다.What MCP is and how it works, how to connect servers, and the security principles you must know — extending Claude Code's reach beyond your machine.

Obsidian 중급 ① — Dataview: 노트 창고를 데이터베이스로 바꾸기Obsidian Intermediate ① — Dataview: Turning Your Note Pile into a Database

노트가 수백 개 쌓인 뒤의 필수 플러그인 Dataview. 속성 기반 쿼리 문법을 처음부터, 바로 복사해 쓰는 실전 쿼리 5종과 함께 정리했습니다.Dataview, the essential plugin once you have hundreds of notes. Query syntax from scratch, with five copy-ready practical queries.

Obsidian 중급 ② — Templater: 노트 만들 때의 반복을 전부 없애기Obsidian Intermediate ② — Templater: Eliminating Every Repetitive Step in Note Creation

기본 템플릿의 한계를 넘는 Templater 플러그인. 동적 날짜, 자동 파일명, 폴더별 자동 템플릿 적용까지 — 실전 템플릿 3종과 함께 단계별로 정리했습니다.Beyond core templates with Templater — dynamic dates, automatic file naming, and per-folder auto-templates, with three practical templates.

Obsidian 중급 ③ — 동기화의 정석: 폰에서도, 회사에서도, 충돌 없이Obsidian Intermediate ③ — Sync Done Right: Phone, Office, No Conflicts

공식 Sync부터 클라우드 드라이브, Git까지 동기화 방법 4가지를 비용·난이도·안정성으로 비교하고, 충돌이 생기는 원리와 예방 수칙, 모바일 운영 요령까지 정리했습니다.Four sync methods — official Sync, cloud drives, and Git — compared by cost, difficulty, and stability, plus how conflicts happen, prevention rules, and mobile workflows.

유명 스킬 도감 ① — 문서·업무 자동화 편: 별 많은 저장소에서 골라낸 50선Famous Skills Catalog ① — 50 Picks for Documents & Work Automation from Starred Repos

직접 만들기 전에 가져다 쓰자. GitHub에서 별을 많이 받은 스킬 저장소들을 뒤져, 문서 처리·파일 정리·업무 자동화에 바로 쓸 수 있는 스킬 50개를 카테고리별로 정리했습니다.Before building your own, borrow. Fifty ready-to-use skills for documents, file organization, and work automation, curated from GitHub's most-starred skill repositories.

유명 스킬 도감 ② — 개발·워크플로우 편: 별 많은 저장소에서 골라낸 50선Famous Skills Catalog ② — 50 Picks for Development Workflows from Starred Repos

테스트·디버깅·코드 리뷰·배포·보안까지, 개발 작업 방식을 바꾸는 스킬 50개를 GitHub의 별 많은 저장소들에서 골라 카테고리별로 정리했습니다.Fifty skills that change how you develop — testing, debugging, code review, deployment, and security — curated from GitHub's most-starred skill repositories.

SK이노베이션 — 두 캐시카우 위에 얹힌 4.2조원 청구서의 무게SK Innovation — A 4.2 Trillion Bill Resting on Two Cash Cows

Big 4 Deal Advisory 관점으로 SK이노베이션(096770) 9개 모듈을 분석했다. 도시가스·윤활유라는 두 캐시카우가 SK온 배터리 손실을 떠받치는 '바벨 구조'의 실체와, 이 균형을 깨는 단일 변수를 진단한다.A 9-module Big 4 Deal Advisory analysis of SK Innovation (096770) dissects a barbell structure where two defensive cash cows absorb battery losses, and identifies the single variable that will break this balance.

SK온 기업 분석 — 전환점인가, 구조적 함정인가SK On — Inflection Point or Structural Trap?

Big 4 Deal Advisory 방식으로 SK온을 9모듈 분석했다. 역대 최대 순손실과 사상 첫 플러스 CFO가 동시에 나온 2025년, 숫자 이면에 무엇이 있는지 파고들었다.9-module Big 4-style analysis of SK On. In 2025, the company posted its worst-ever net loss and its first-ever positive operating cash flow in the same year. Here's what's behind the numbers.

배터리 소재 발굴의 AI 혁명 — 20년이 80시간으로 압축되는 지금AI Revolution in Battery Materials Discovery — 20 Years Compressed to 80 Hours

McKinsey 파트너 관점으로 이차전지 신소재 발굴에 AI를 적용하는 R&D 가속 인프라 산업을 해부했다. Google GNoME의 220만개 후보 생성과 Microsoft-PNNL의 80시간 고체전해질 발견이 속도 방정식을 바꾸고 있지만, AI 생성 후보의 실제 합성 성공률은 약 0.033%(추정)에 그치는 현실도 직시한다.A McKinsey senior partner analysis of the AI-accelerated battery materials discovery industry. GNoME's 2.2M candidates and the 80-hour PNNL breakthrough are real, but a 0.033% estimated hit rate from generation to confirmed synthesis reveals where the real bottleneck lies.

국내 LNG 전력산업 — 설비는 늘고 발전량은 줄어드는 역설의 구조Korea's LNG Power Industry — More Capacity, Less Generation

McKinsey 파트너 관점으로 국내 LNG 발전 산업을 해부했다. 43.2GW 설비가 2038년 69.5GW로 늘어나지만 발전량 비중은 28%에서 11%로 쪼그라드는 '용량 역설' 속에서, 직수입 역량과 수소혼소 전환을 갖춘 플레이어만이 살아남는 조건을 진단한다.A McKinsey senior partner analysis of Korea's LNG power sector, diagnosing the structural paradox where capacity grows 60% while generation share nearly halves — and identifying who survives this 2026–2038 transition.

이차전지 × AI — 'AI가 배터리 회사를 구한다'는 2026년의 현실Batteries × AI — AI Infrastructure Demand Is Rescuing Battery Companies in 2026

McKinsey 파트너 관점으로 이차전지 산업의 AI 활용 4개 레이어를 분해했다. EV 캐즘 속에서 AI 데이터센터 ESS 수요가 LG에너지솔루션의 2026년 ESS 매출을 10.4조원으로 끌어올리고 있으며, 알고리즘보다 데이터 파이프라인이 장기 경쟁 우위를 결정하는 구조를 진단한다.A McKinsey senior partner analysis of AI applications across four battery value chain layers, diagnosing why data pipeline ownership — not algorithmic sophistication — determines who wins the AI battery race.

LNG → 수소혼소 전환 — 기술이 앞서고 시장이 뒤처지는 구조LNG to Hydrogen Co-firing — Technology Leads the Market by a Decade

McKinsey 파트너 관점으로 국내 LNG 발전소의 수소혼소 전환 실행가능성을 기술·경제·공급망·규제 4개 레이어로 해부했다. 한화 에어로스페이스의 59.5% 혼소 세계 최초 실증은 기술 준비도를 증명하지만, CHPS 1차 입찰에서 SK E&S가 탈락한 사건은 제도 설계 실패를 적나라하게 드러낸다.A 4-layer McKinsey feasibility analysis of hydrogen co-firing conversion in Korean LNG power plants. Hanwha's 59.5% blending world record proves the tech, but the CHPS first-tender failure reveals the structural policy gap no technology alone can solve.