AI/NLP 엔지니어로서 데이터 설계부터 모델링, API 서빙, 운영 최적화까지 E2E로 수행합니다. 강점은 RAG/LLM 응용, 한국어 텍스트 처리, 예측·추천, 시뮬레이션 기반 의사결정이며 정확도뿐 아니라 지연시간·비용·운영 안정성까지 함께 최적화하는 것을 지향합니다.
| 프로젝트 | 성과 |
|---|---|
| KillKong | 모델 경량화 76% · 응답속도 61% 개선 · FAISS 검색 0.1s |
| FinView | 리포트 생성 5분 → 30초 · GPT 비용 70% 절감 · 오류율 80% → 15% |
| CT-MRI | SSIM 0.82 → 0.88 · PSNR 변동률 18% → 5% |
| 눈치게임 | 혼잡 회피 성공률 87% · 사용자 만족도 4.6 / 5.0 |
AI Agent 기반 가상 고객 시뮬레이션으로 상권 전략을 사전 검증하는 점주 의사결정 플랫폼.
- 변경안 적용 결과 예측 구조 구현으로 과거 요약형 분석 한계 극복
lop진단 → 시뮬레이션 → 결과 리포트파이프라인으로 실행 전략 제공- 역할/기술: 데이터 전처리, AI Agent 페르소나·행동 로직 설계, 시뮬레이션 검증 · Gemma, EXAONE, GPT-5.2
- Repo · Portfolio
콩글리쉬 교정 + 오답노트·퀴즈 생성을 결합한 학습형 AI 에이전트.
- 모델 경량화 76% (14GB → 3.5GB), 응답속도 61% 개선
- FAISS+BM25 하이브리드 RAG, 개인화 메모리 아키텍처 구현
- 역할/기술: RAG Retriever/Inference 분리 설계, LoRA 파인튜닝, 팀 리드 · Qwen2.5, FAISS, FastAPI, Docker, K8s
- Repo · Portfolio
재무제표·뉴스·시장데이터를 통합한 AI 재무 분석 시스템.
- 계산 모듈과 언어 생성 분리로 GPT 환각 문제 구조적 해결
- 리포트 생성 5분 → 30초, GPT 비용 70% 절감
- 역할/기술: GPT-4 프롬프트 설계, XGBoost 분류, DART API 파이프라인 · GPT-4, XGBoost, SHAP, Flask, Redis
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공공데이터와 GPS 기반의 혼잡 예측 및 대체 장소 추천 서비스.
- 실시간 밀집도 예측 정확도 84%, 혼잡 회피 성공률 87%
- 역할/기술: 이동패턴 마이닝, 혼잡 예측, 모바일 지도 UX/백엔드 · FP-Growth, React Native, Flask, SQLite
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- CT-MRI Image Translation
- 난독화 한글 리뷰 복원 AI
- 의료 RAG 챗봇 (Aegis Bio Sentinels)
- AiRPA 및 기타 프로젝트 → Portfolio
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