AI Agent Engineer, Data Engineer
#Consistent_Achiever
새로운 데이터 분석 기술, 저에게 미흡한 부분을 지속적으로 탐구, 습득하여 자기 주도적으로 성장해 나가고 있습니다.
#INFJ
공감 능력과 직관을 토대로 니즈를 이해하고, 데이터 및 AI를 통해 계획적인 전략으로 해결할 수 있습니다.
#Fluid_Collaborator
물과 같은 성격으로 다양한 사람들과 조화롭게 협력하며, 갈등을 완화하고 협력적 시너지를 만들어냅니다.
#AI_Agent_Architect
LLM Chain 파이프라인 설계부터 백엔드 API 서빙까지 비즈니스 환경에 즉시 연동 가능한 AI Agent를 구축합니다.
#Practical_LLM_Utilizer
문제 해결에 집중하여 상황에 맞는 LLM API를 도입하고 다른 방법론과 결합해 실질적인 가치를 창출합니다.
#Data_Pipeline_Builder
Python 및 SQL을 다루는 탄탄한 기본기를 바탕으로 안정적인 데이터 흐름을 자동화하는 파이프라인을 설계합니다.
2025.03 ~ (현재)2023.03 ~ 2025.022020.03 ~ 2023.022016.03 ~ 2018.022024.112024.082023.122023.122022.112023 ~ 20242021.12 ~ 2022.072021.12 ~ 2022.012021.09 ~ 2021.10LG전자 D2C AI Agent 개발 세일링스톤 2025.05 ~ 2026.01
세일링스톤 / LG전자 협업 프로젝트
💡 프로젝트 내용
➡️ 사용자의 LG전자 사내 데이터 관련 질의를 분석하여 동적 쿼리 호출 및 LLM의 인사이트 도출까지의 전 과정을 자동화하는 Multi-step LLM Chain 에이전트 설계 및 개발
✅ 구현 방법
➡️ RAG 기반의 질의에 대한 유효성 검증을 통해 Hallucination 방지 + Function Calling 기반으로 동적 쿼리를 설계하여 질의에 맞는 쿼리 실행 + LLM에 주입할 마크다운 및 사용자에 보여질 HTML로 이중 데이터 전처리 + Prompt Engineering을 활용한 분석 인사이트 도출 + 대시보드 시스템과의 안정적 통신을 위한 FastAPI 기반으로 서빙
🙋♂️ 역할 및 성과
➡️ 질의유형에 따른 동적 쿼리 설계 및 데이터 전처리 / 분석 LLM 프롬프트 엔지니어링 및 RAG 컨텍스트 엔지니어링
**뉴스 키워드 랭킹 시스템** 공모전 2024.10 ~ 2024.11 2명
2024 뉴스빅데이터 해커톤 서류 합격, 최종 불합격
⚠️ 문제 정의
➡️ 빅카인즈 플랫폼의 ‘오늘의 키워드’ 서비스에서 제공하는 키워드가 다양성, 맥락 측면에서 부족하고, 중요도 평가 기준이 오직 빈도 기반으로 구성되어 현재 이슈를 쉽고 빠르게 파악하기 어려운 상황
💡 프로젝트 내용
➡️ 본 프로젝트의 ‘스마트 키워드 랭킹’ 서비스는 다양하고 맥락이 포함된 단어 조합으로 구성된 키워드에 대해 다기준 평가 시스템을 도입함
✅ 구현 방법
➡️ Gemini API를 기반으로 키워드 추출 + 평가 요인을 정의한 후 ****MCDM 알고리즘을 통한 다기준 평가 + Tableau를 통해 직관적인 대시보드를 구성해 사용자에 제공
🙋♂️ 역할
➡️ 다기준 의사결정 방법론 구현 / 대시보드 구현 / 전체 총괄 및 PPT 구성
An Integrated MCDM Approach with Small LLMs for Prioritizing Course Improvement from MOOC Review
논문 2024.08 ~ 2024.12 개인
석사 졸업논문 📔 **** / SSCI 투고
⚠️ 문제 정의
➡️ 온라인 강의의 중도 이탈율이 높은 상황에서 수강생 리뷰의 방대함으로 인해 강의 개선에 반영해야 하는 피드백을 효율적으로 추출하는 데 어려움을 겪고 있음
💡 연구 내용
➡️ 오픈소스 Small LLM을 통해 수강생 리뷰로부터 강의 특성을 효율적으로 추출하고, 정의한 기준과 함께 통합된 MCDM 방법론을 적용하여 강의 개선 우선순위를 보다 체계적으로 도출함으로써 강의 품질 개선에 대한 실질적인 의사결정을 지원함
📋 연구 결과
➡️ Coursera의 인기 있는 8개 강의에 대한 실험 결과, 공통적으로 강사의 피드백 및 상호작용이 중요한 개선 요소로 도출되었으며, 다양성 및 효율성 분석을 통해 Small LLM의 연구 적합성을 입증하였고, 민감도 및 일관성 분석을 통해 통합된 MCDM 방법론의 신뢰성을 입증하였음
Leveraging Stock Discussion Forum Posts for Stock Price Predictions 논문 2023.10 ~ 2024.09 3명
IEEE ACCESS (SCIE) 게재 📔
⚠️ 문제 정의
➡️ COVID-19 이후 개인 투자자의 급증과 함께 주식 토론 게시글이 투자 심리와 시장 변동에 큰 영향을 미치고 있음에도 불구하고, 기존 연구는 뉴스 데이터에 치중되어 개인 투자자의 직접적인 의견을 반영한 예측 모델 개발이 부족함
💡 연구 내용
➡️ 네이버 주식 토론방 데이터와 주가 데이터를 수집하여 LDA 토픽 모델링과 GPT 기반 감성 분석을 수행하고, 이를 LSTM 모델의 학습 데이터로 활용하여 이차전지 섹터의 주가 예측의 정확도를 비교 분석함
📋 연구 결과
➡️ 주가 데이터와 토픽 모델링 변수를 결합한 LSTM 모델에서 정확도가 가장 높았으며, 토픽에 대한 확률 분포가 주가 예측에 중요한 변수로 작용함
🙋♂️ 역할
➡️ 데이터 전처리 및 EDA / GPT 기반 감성 분석
**우리나라 연안의 수온 및 해수면 상승을 중심으로 발생하는 다양한 분야에서의 영향 분석**
공모전 2023.08 ~ 2023.09 3명
**전국 종관기상관측 데이터를 활용한 5분 단위 전력수요 예측 모델 제안**
공모전 → 논문 2023.06 ~ 2024.06 3명
**‘LOCAL TASTE’: 현지인 기반 음식점 추천서비스**
캡스톤디자인 → 공모전 → 논문 2022.09 ~ 2023.05 개인
<aside> 🥰 세부 내용들과 기타 프로젝트는 우측에서 확인해주세요!
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<aside> 🥰 감사합니다!
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