백승민: 드론, 측량 도메인 지식 없이 AI와 실무자에게 용어와 개념을 배우면서 전철주 탐지 프로젝트를 개발하고 있습니다. YOLO 학습, SfM 기반 3D 재구성, ray casting 투영 등 오래 걸릴 수 있는 작업을 빠르게 구현할 수 있었습니다. 다만 AI가 잘못된 방향을 제시하거나 오류를 만들어낼 경우 검증 및 수정에 추가 시간이 소요되기도 합니다.
박승우: 개발 생산성 극대화: 반복적인 보일러플레이트 코드 생성 및 단위 테스트 자동 작성을 통해 단순 작업 시간을 50% 이상 단축하고 핵심 로직 설계에 집중함. 코드 품질 및 안정성 제고: 실시간 코드 리뷰와 취약점 탐지 기능을 통해 잠재적 버그를 사전에 차단하고, 최적화된 알고리즘을 제안받아 시스템 성능을 개선함. 학습 및 문제 해결 가속화: 생소한 라이브러리나 복잡한 기술 스택 도입 시 기술 문서를 빠르게 요약하고 디버깅 가이드를 제공받아 프로젝트 리드 타임을 단축함.
문영석:
- 기술 및 도메인 지식 검색을 통한 지식 습득 효율화 및 문제 해결 가이드 확보
- 단순 반복 업무 및 테스트 코드 작성 자동화
- 작성한 아키텍처 구조 및 코드의 최적화 검토
- 기술 문서 작성을 지원받아 전반적인 개발 품질 관리
이지율: RemoveSelfIntersection 플러그인 구현 시 5~6편의 논문을 AI로 분석·플로우차트화하여 알고리즘 설계 방향을 빠르게 수립했고, 논문대로 결과가 나오지 않은 분할 영역 제거 과정에서는 컨케이브·컨벡스 등 AI가 제안한 대안 알고리즘을 신속히 프로토타이핑하며 결과를 비교·검증했습니다. 지속적인 AI와의 결과 분석 및 디펜스 과정을 거쳐 최종적으로 Offset 개념 기반 방식이 가장 적합하다고 판단하여 적용했습니다. 그 결과 통상 3개월 이상 소요될 작업을 디버깅 시간을 포함해 1달 반 이내에 완료하고 관련 세미나까지 진행함으로써, AI 활용을 통해 약 200%의 업무 효율을 달성했습니다.
민경록: 최근에 특정 PC에서 HmEG 앱이 강제종료되는 버그가 있었음. 디버깅을 위해 로그 메시지를 더 구체적으로 남겨야 해결할 수 있는 상황. 원래는 수작업으로 작성해야 하나 AI를 이용해 자동으로 작성함. 대략 하루 걸릴 작업(8시간)을 1시간으로 단축시켰으며 이로부터 버그를 해결함.
홍길수: 모델러 플러그인 개발 시, 요구사항 정의부터 설계·구현·검증까지 전 단계를 Claude Code 커스텀 명령어로 진행하고 있습니다. 각 단계마다 레퍼런스 플러그인 분석, 코드 생성, 빌드 및 런타임 검증이 자동으로 수행되어 일관된 품질을 유지할 수 있습니다. 여기에 더해 플러그인 개발이 완료된 후 해당 세션의 작업 내용을 자동으로 요약·정리하고 HTML 리포트로 출력하는 기능을 추가했으며, 디버그 내역을 기록하는 debug-plugin 명령어와 연계해 세션 이력을 분석할 수 있는 구조도 함께 구현했습니다. 세션 관리 및 기록 자동화 측면을 지속적으로 개선해 나가고 있습니다.
이해랑:
- 디버깅 과정에서 필요한 자료 시각화
- 3D 좌표 데이터를 로깅하는 C# 메서드를 인공지능으로 생성
- 해당 좌표를 XY, YZ, XZ 평면에 투영한 모습을 그리는 파이썬 코드를 생성한 후 디버깅에 활용
- 엣지 케이스 검토
- 알고리즘의 처리 과정을 자연어로 설명해준 후, Pseudo 코드로 정리하라고 지시
- 해당 Psedo 코드를 바탕으로 알고리즘이 대처하지 못하는 Edge 케이스를 추론하고 작성
- 인공지능이 생성한 Edge 케이스를 바탕으로 알고리즘 보완
최준영: 이지빔 써드파티 분석 및 개발, 엔진 마이그레이션, Gitea 도구 연동활용, Tova 영문버전 개발, Tova 코드 분석, 기존 코드 리팩토링, 자료 검색 및 분석 후 자료제작 입니다
이민규:
- 신규 기능 개발 가속 — 파라메트릭 엔진의 Loft 에디터, 2D 단면 뷰어 등 WPF/.NET 기반 모듈을 Claude Code와 페어 프로그래밍 방식으로 구현, 단순 작업 시간 대폭 단축
- 레거시 코드베이스 이해 및 리팩토링 — DI 구조, 메시지 기반 통신, 렌더러 디스커버리 등 복잡한 아키텍처를 AI가 빠르게 분석해 의존성·결합도 이슈를 짚어내고 개선안 제시
- 기술 문서 자동화 — 빌드 가이드, API 레퍼런스, 아키텍처 문서를 코드 기반으로 생성하여 온보딩 자료로 빠르게 활용 이렇게 주로 사용하고 있습니다.
김민성: 사내 전체적인 인력 효율성 증대
- Modeler 플러그인 Ai 자동화 워크프로세스 구상
- SW 현황 정리시 Google API를 AI로 코딩하여 문서 정리 및 DB 로 구축
- 철도 이미지 디텍팅을 위한 방법 구상, OpenSource 학습후 AI 코딩 ⇒ 지속적인 방법 탐구
- 컨텍스트 및 하네스 엔지니어링 사내 세미나 컨텐츠 작성
- wpf 테스트 레코딩 및 자동 테스트 프로그램 구현 중(성공한다면 테스트 비용 10분의 1로 감축가능)
- 여러가지 업무에서 사용할 수 있도록 다양한 업무 자동화 테스트
한성일:
- 기술검토용으로 오픈소스기반 교대 형상 설계 프로토타입 개발
- 구조물S/W개발팀에서 개발한 AbutZainer 의 기존 프로그램 구조 파악 및 문서화 작업에 활용
- “Way” 및 “Bridge Bearing Designer” 모듈 패키징에 활용
정진우:
Billboard Text 관련 Pixel shader 작업에서
모서리를 둥글게 하기위해 Quad의 중심이 아닌 모서리 중점에서 계산하는 알고리즘 구현.
fwith & smooth step을 활용한 AA 구현.
강근아:
.NET Framework 4.8에서 .NET 8.0으로 프레임워크 업데이트 시 관련 dll을 모두 수정하여 시스템 전체적으로 메소드 및 변수의 변경 및 제거를 ai를 사용하여 빠르게 해결했습니다.
보차도경계석 만들기 작업 시 최종 커밋 전 작업 부분 코드리뷰를 ai로 진행하였고 마무리 코드정리 를 좀 더 효울적이고 깔끔하게 할 수 있었습니다.
EG-BIM STARTER > 그리미에 splash로 동작하도록 병합을 진행하였을 때 해당 프로젝트 실행 및 path 전달 부분 수정 중 발생한 오류분석하여 원인이 될 만한 부분을 ai로 목록으로 정리했고 범위를 좁혀 효율적으로 수정 및 테스트가 가능했습니다