이력과 프로젝트 요약을 먼저 확인하려면
이력서, 연구 기록, 대표 프로젝트
데이터 구조화, AI 개발 흐름, NLP/LLM 평가 관점이 드러나는 작업을 먼저 배치했습니다.
기존 Python 그래프 라이브러리나 범용 데이터프레임 래퍼만으로는 메모리 효율, 탐색 성능, 지연 실행 기반 최적화를 함께 만족시키기 어려웠습니다.
머신러닝 실험과 배포 과정에서는 메타데이터, 레코드, 아티팩트가 여러 도구에 흩어지기 쉽고, 재현 가능한 observability 흐름을 유지하기 어렵습니다.
서비스는 블로그 콘텐츠 흐름을 더 풍부하게 만들기 위해 텍스트의 감성 극성을 분류하고, 문장 스타일 변형을 생성할 수 있는 머신러닝 구성 요소가 필요했습니다.
Intelligent Data Analytics Lab., Gachon University
EMR 기반 간호감시 의사결정 지원과 진단 분류를 주제로 대학원 연구를 수행했습니다.
한국연구재단 (NRF)
EMR 데이터를 활용한 간호감시 의사결정 지원 연구과제에서 임상 AI 워크플로 구현에 참여했습니다.
정보통신기획평가원 (IITP)
인간지향적 멀티모달 AI 프로젝트에서 평가 관련 코드를 구현했습니다.
정형, 텍스트, 이미지, 그래프형 데이터를 모델링과 운영에 연결 가능한 구조로 만들고, 그래프 모델링과 인프라를 핵심 깊이로 가져갑니다.
이질적인 데이터를 모델과 시스템이 함께 다룰 수 있는 표현, 파이프라인, 그래프 구조로 바꿉니다.
AI-Driven Development Life Cycle 관점에서 실험, 학습, 평가, 배포, 추론, 관측, 복구 흐름을 재현 가능한 운영 구조로 연결합니다.
AI 작업의 실행 기록, 산출물, 모델 행동, 피드백 경로를 다시 검토하고 개선할 수 있게 만듭니다.
NLP/LLM 연구 경험을 모델링, 평가 설계, alignment 이해, 적용 맥락 판단으로 연결합니다.
언어 모델 연구 경험을 실제 시스템에서 더 나은 모델링과 평가 판단으로 번역합니다.
각 프로젝트에서 어떤 문제를 정의했고, 어떤 구조와 판단으로 구현했는지 순서대로 확인할 수 있습니다.
포트폴리오 열기학력, 경험, 연구, 프로젝트를 공식 문서 형식으로 빠르게 확인할 수 있습니다.
CV/Resume 열기Mathematics
데이터 표면을 분리해 처리하는 대신 진단 문맥과 시계열 신호를 계층적으로 연결하는 모델링 판단을 보여준다.
한국컴퓨터정보학회논문지
NLP/LLM 시스템의 성능을 단순 정확도가 아니라 도메인 데이터 구조와 오류 분포까지 함께 판단해야 한다는 포트폴리오 주장을 보강한다.
한국컴퓨터종합학술대회
LLM 응답 품질을 프롬프트 결과가 아니라 평가자, 보상, 정책 업데이트가 연결된 시스템 판단으로 다뤄야 한다는 관점을 보강한다.