해양경찰 업무 지원을 위한 온톨로지 및 지식그래프 기반 AI 시스템 연구개발을 수행하고 있습니다. 비정형 업무기록을 구조화하여 지식그래프로 변환하는 파이프라인과 AI 사용 이력을 실제 업무 맥락에 연결하는 데이터 모델을 설계했습니다. 또한 AI 서비스의 사용 로그를 분석하여 실패 원인을 조사하고, 재학습이 필요한 지식을 식별하는 AI 시스템을 설계하고 있습니다.

• • LLM 기반 비정형 업무기록 구조화 및 RDF 지식그래프 생성 파이프라인 개발
• • GraphDB·SPARQL 기반 온톨로지 탐색 및 업무 맥락 조회 기능 개발
• • AI 사용 로그와 업무 수행 이력을 연계하는 지식그래프 구조 설계
• • AI 서비스 실패 원인 분석 및 재학습 필요 지식 식별 시스템 PoC 설계
• • CDX 프로젝트의 AI 시스템 아키텍처 및 데이터 모델 설계

공동주택관리 AI 플랫폼 아파트케어 ↗ 개발 및 운영을 담당하며, AI 비서·멀티모달 채팅·문서 자동화 기능 등 LLM 기반 핵심 서비스를 설계하고 구현했습니다. 단순 기능 구현을 넘어, 서비스 확장성과 운영 안정성, 그리고 일관된 AI 품질을 유지할 수 있는 구조 설계에 집중했습니다.

• • 공동주택관리 AI 비서 시스템
• • 공고문 자동 작성 시스템
• • 멀티모달 채팅 시스템
• • LLM 모니터링 및 평가 시스템
• • 사내 Python 보일러플레이트 구축
• • AI 코드리뷰 도입

시계열 분석, 이상 탐지, Computer Vision 기반 산업 AI 연구 및 프로젝트 수행. 논문 연구와 함께 실제 산업 데이터를 활용한 모델 설계 및 실험 파이프라인 구축을 진행했습니다.

• • 대기질 이상 탐지 및 xAI 시스템
• • AI 기반 타이어 마모 분석 시스템
• • 회전설비 이상 진단 및 Remaining Useful Life 예측
• • 시계열 및 영상 데이터 기반 산업 AI 연구

공동주택관리 도메인에 특화된 Agent 기반 AI 채팅 시스템 설계 및 개발. 단순 질의응답이 아닌 문서 검색, Tool Selection, 컨텍스트 기반 응답 생성 등을 수행할 수 있는 확장형 RAG 구조를 구축했습니다.

• • Tool Selection 기반 동적 RAG System 설계
• • Qdrant Meta Filtering과 Sparse·Dense Vector Search를 결합한 Hybrid Search 구현
• • 문서 유형별 맞춤형 청킹 전략을 수립·적용을 통한 RAG 성능 최적화
• • 응답 병목 분석 및 비동기 구조 개선을 통해 평균 응답 속도 15초 → 3초 수준으로 최적화
• • Langfuse 기반 LLM 모니터링 및 Prompt 추적 시스템 구축
• • 시나리오 기반 LLM 정량 평가 시스템 정립
• • RAG 방식 최적화를 통한 토큰 사용량 30% 감소 및 운영 비용 절감
• • 2026년 4월 기준 활성 사용자 4,682명, 재방문 비율 81.4%, 일 평균 채팅 2,100건 운영

AI를 활용한 행정절차 업무의 정확성과 효율성을 높이는 시스템 설계 및 개발. 복잡한 규정 문서를 기반으로 조건부 로직을 적용한 자동 자격 심사 및 문서 검증 파이프라인을 구축하여 사용자의 업무 부담을 경감하고 행정 오류 가능성을 최소화하는 데 기여했습니다.

• • 공동주택관리법·사업자선정지침 기반 리스크 판정 규칙 설계
• • 도메인 특성을 고려한 Recall 중심 AI 성능 평가 체계 설계
• • LLM + Rule Engine 기반 행정절차 적합성 검증 파이프라인 구축

이미지 및 문서를 함께 처리할 수 있는 멀티모달 기반 AI 채팅 시스템 개발. 실제 서비스 환경에서 안정적으로 동작할 수 있도록 파일 처리 및 응답 파이프라인을 구성했습니다.

• • 이미지·문서 업로드 기반 멀티모달 입력 처리 구조 구현
• • OCR 및 문서 분석 기반 컨텍스트 추출 시스템 개발
• • LLM Context Window 제약을 고려한 대규모 파일 처리 최적화
• • Event Bus 기반 작업 동기화로 채팅 내 멀티모달 컨텍스트 일관성 보장

공동주택관리 공고문 작성 업무를 자동화하기 위한 LLM 기반 문서 생성 시스템 개발. 사용자 입력과 내부 문서 체계를 기반으로 공고 유형별 템플릿 생성 및 자동화를 구현했습니다.

• • 공고 유형별 Prompt 및 Template Pipeline 설계
• • 문서 컨텍스트 기반 자동 입력 및 생성 구조 구현
• • 반복 행정 업무 감소를 위한 자동화 프로세스 구축
• • 서비스 운영 환경을 고려한 예외 처리 및 품질 안정화 수행

서비스 간 의존성과 프레임워크 결합도를 최소화하기 위해 비즈니스 행위(Use Case) 중심으로 백엔드 아키텍처를 재설계했습니다. 트랜잭션 관리 구조 개선과 개발 표준 수립을 통해 모듈 독립성, 코드 재사용성 및 유지보수성을 강화했습니다.

• • Use Case 중심의 서비스 책임 분리 및 서비스 간 직접 의존성을 제한하는 아키텍처 설계
• • 프레임워크와 비즈니스 로직의 의존성 분리 및 공통 유틸리티 재사용 구조 개선
• • Unit of Work 패턴 도입을 통한 다중 Repository 트랜잭션 통합 및 동적 트랜잭션 경계 제어
• • UoW Factory와 인스턴스의 책임 분리를 통해 요청 및 로직 단위의 트랜잭션 생명주기 관리 지원
• • 모듈 간 의존성 규칙과 코드 컨벤션 수립 및 약 3개월간 코드 리뷰 주도를 통한 개발 표준 적용 지원

시계열 분석과 RAG 기반 xAI를 활용한 대기질 이상 탐지 및 자연어 설명 시스템 개발. 시계열 임베딩 기반 유사 데이터 검색과 LLM 기반 자연어 해석 시스템을 결합했습니다.

• • 시계열 임베딩 기반 Vector Search 시스템 구현
• • LLM 숫자 비교 문제를 Rule-based 방식으로 개선
• • 동적 Query Pipeline 및 Prompt Engineering 설계
• • 기존 방식 대비 오탐지율 약 52% 감소

사용자가 촬영한 타이어 이미지를 기반으로 마모 상태를 추정하는 AI 시스템 개발. Segmentation과 DETR 기반 구조를 활용하여 추론 정확도를 개선했습니다.

• • CNN 기반 모델의 배경 과적합 문제 분석 및 개선
• • Segmentation 기반 Attention 유도 구조 설계
• • DETR 기반 객체 탐지 모델 도입으로 약 20% 정확도 향상 및 오분류율 감소
• • 모델 경량화를 위한 Tensor 구조 수정 및 레이어 재구성

• LLM 기반 영화 큐레이션 서비스

  LangGraph 및 Neo4j 기반 자연어 추천 시스템 구현

  2025.04 - 2025.05

• WebRTC 기반 산업설비 점검 플랫폼

  Janus Gateway 및 TURN 서버 기반 화상회의 시스템 구축

  2024.03 - 2024.06

• 회전설비 이상 진단 및 수명 예측 시스템

  시계열 진동 데이터 기반 이상 탐지 및 Remaining Useful Life 예측

  2023.03 - 2025.02

• 실시간 이미지 분석 데이터 파이프라인

  Apache Storm 기반 실시간 데이터 처리 및 IPC 성능 최적화

  2023.06 - 2023.09

Qdrant 기반 벡터 검색 시스템을 보다 구조적으로 개발할 수 있도록 만든 Python ODM(Object Document Mapper) 라이브러리입니다. 반복적인 컬렉션 및 인덱스 설정, Raw Filter 작성, 스키마 관리 등의 보일러플레이트를 줄이고, Pydantic 기반 모델과 Python DSL을 통해 유지보수 가능한 벡터 검색 구조를 제공합니다.

• • Pydantic 기반 Declarative Schema 설계
• • Python Expression 기반 Query DSL 구현
• • Async Repository 패턴 및 Transaction 지원
• • Dense / Sparse / Hybrid Search 지원
• • Schema Diff / Dry Run / Sync 시스템 구현
• • Multi-tenant Collection 구조 지원