소개 · 프로젝트 · 기술 스택 · 수상 및 교육

• 🎯 Focus: Domain-Specific sLLM Fine-tuning, RAG Optimization, Agentic Workflow
• 💡 Strength:
  • Full-Cycle Dev: 기획부터 데이터 수집, 전처리, 모델링, 웹 서비스 배포까지 E2E 개발 을 주도합니다.
  • Communication: 복잡한 기술 개념을 명확히 문서화하고, PM으로서 팀의 목표를 조율하는 협업 역량을 갖췄습니다.
• 🚀 Goal: 단순한 기능 구현을 넘어, 비즈니스 임팩트(ROI, 효율화) 를 창출하는 실용적인 AI 서비스를 만듭니다.

Repository: Veraclaim-Patent-Response-AI > 🏆 Awards: SK네트웍스 Family AI 캠프 우수상 / 한국컴퓨터정보학회(KSCI) 우수논문상

특허 심사 비용과 시간을 줄이기 위해, 거절 가능성을 사전 진단하고 대응 논리를 자동 생성하는 도메인 특화 sLLM 솔루션입니다.

• Role: PM, AI 모델링(sLLM), RAG 파이프라인 설계, 백엔드 개발
• Key Tech:
  • sLLM Optimization: Qwen-2.5-14B에 QLoRA를 적용하여 한국어 특허 데이터 6,000건 학습 (Accuracy 0.87 달성)
  • Reliable RAG: GPT Score & Spearman 상관계수를 도입한 Multi-Metric 평가로 생성 결과의 논리적 타당성 검증
  • Architecture: Django & Next.js 기반의 관리자 권한 분리(RBAC) 및 OpenSearch 검색 엔진 구축

Repository: Django-RAG-Study-Assistant-Web

강의 자료를 업로드하면 RAG 기반으로 질의응답을 제공하고, 중요 개념을 암기장(Anki) 파일로 자동 변환해주는 학습 플랫폼입니다.

• Role: Full-Stack Developer (Django, LangChain)
• Key Tech:
  • Multi-Agent System: 질문 의도에 따라 단순 검색/심층 분석 에이전트로 자동 분기 처리하여 답변 품질 향상
  • Auto-Anki Pipeline: 강의 내용에서 핵심 키워드를 추출하여 .apkg 파일 자동 생성 및 다운로드 제공
  • Real-time Architecture: Django Channels와 Redis를 활용한 실시간 스트리밍 답변 및 비동기 작업 처리

Repository: Legal-RAG-Assistant

복잡한 법률 용어와 판례를 일반인이 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 법률 특화 RAG 챗봇입니다.

• Role: AI Application Developer
• Key Tech:
  • Legal RAG Engine: 판례 데이터 임베딩 및 벡터 DB(FAISS) 기반의 의미 기반 검색(Semantic Search)
  • Context Awareness: 대화 맥락을 유지하며 사용자의 질문에 관련된 법률 조항을 정확히 인용하여 답변
  • Containerization: Docker 컨테이너 기반의 배포 환경 구축으로 이식성 및 배포 편의성 확보

Repository: Telecom-Customer-Churn-Dashboard

Cell2Cell 데이터셋을 활용하여 이탈 위험 고객을 조기에 식별하고, 마케팅 전략 수립을 돕는 분석 대시보드입니다.

• Role: Data Analyst & ML Engineer
• Key Tech:
  • Insight Analysis: 단순 예측을 넘어, '서비스 품질'과 '이탈률'의 상관관계를 히트맵으로 시각화하여 비즈니스 액션 도출
  • Ensemble Modeling: LightGBM, CatBoost 앙상블 모델을 적용하여 이탈 예측 정확도 최적화
  • Interactive Viz: Streamlit을 활용하여 이탈 확률 분포 및 주요 변수 중요도(Feature Importance) 대시보드 개발

Repository: Korean-Used-Car-Analysis-Dashboard

보배드림, 엔카 등 국내 주요 중고차 플랫폼 데이터를 수집하여 차종별 시세 트렌드와 선호도를 분석했습니다.

• Role: Data Engineer & Pipeline Builder
• Key Tech:
  • Automated Pipeline: Selenium과 BeautifulSoup을 활용한 동적 크롤링 및 데이터 전처리 자동화
  • Market Analysis: 브랜드별 감가율 분석 및 가격대별 추천 차종 FAQ 시스템 구현
  • Dashboarding: Plotly와 Streamlit을 연동한 인터랙티브 시세 시각화

Repository: AI-Store-Manager-Agent

POS/매출 데이터와 외부 변수(날씨, 트렌드)를 통합 분석하여 매출 하락 원인을 설명하고, 마케팅 실행을 자동화하는 AI 점장 에이전트입니다.

• Role: AI Engineer (Agentic Workflow Design)
• Key Tech:
  • ReAct Workflow: [현황 분석 → 계획 → 실행 → 검토 → 제안]의 루프를 통해 능동적으로 문제 해결
  • Marketing Automation: 라이징 인플루언서 발굴/스코어링 및 컨택 메일 초안 자동 생성
  • Operations Logic: 직원 스케줄 추천, 손익계산서(P&L) 자동화, 네이버 플레이스 순위 추적

• 한국컴퓨터정보학회(KSCI) 하계/동계 학술대회 | 우수논문상 (2026.01)
  • 논문: sLLM을 활용한 특허 거절사유 자동 생성 및 의미 기반 평가
• SK네트웍스 Family AI Camp 최종 프로젝트 | 우수상 (2025.11)
  • 주제: 기업 실무 연계형 특허 AI 에이전트 개발

• SK Networks Family AI Camp (15기) | AI/SW 개발자 과정 수료 (2025.05 - 2025.11)
• LG Aimers | AI 전문가 양성 과정 Phase 1 수료
• 오산대학교 | 컴퓨터소프트웨어과 졸업 (학점 3.76/4.5)

• 데이터분석 준전문가 (ADsP) | 한국데이터산업진흥원
• SQL 개발자 (SQLD) | 한국데이터산업진흥원
• 정보처리산업기사 | 한국산업인력공단
• 리눅스마스터 2급 | 한국정보통신진흥협회