"Building Bridge between AI Research and Real-World Value"

연구(Research)의 깊이가 실용적인 가치(Product)로 이어지도록 끊임없이 고민하고 탐구하는 AI 엔지니어입니다. 단순한 기술 구현을 넘어, 비즈니스의 복잡한 문제를 정의하고 이를 최적의 AI 아키텍처로 해결하는 전 과정에 몰입합니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션과 RAG 파이프라인 등 고도화된 시스템을 설계하며 안정적인 서비스를 만드는 데 집중하고 있으며, 이러한 노력의 결실로 CES 2025 혁신상 및 장관상 수상 등의 성과를 거두었습니다. 화려한 기술보다 사용자에게 닿는 실질적인 가치를 최우선으로 생각합니다.

• CES 2025 AI Innovation Awards - 두 개 제품 Best of Innovation 수상 ('booxTory', 'arti')
• 과학기술정보통신부 장관상 (WIS 2025 혁신상)
• HD현대 AI Challenge - 4위
• APIC-IST 2022 Best Paper Award
• KIIT Best Paper Award (2021)

혁신적인 AI 제품 개발을 총괄하며 국제적으로 기술력을 인정받은 AI 전문가로 활동

🚀 혁신 제품 개발 및 기술 리더십

• 'booxTory' - CES 2025 AI 부문 Best of Innovation 수상 (AI 엔진 개발 총괄)
• 'arti' - CES 2025 AI 부문 Best of Innovation Honoree 수상 (기술 자문/개발 주도)
• 'StoryMate' - 사업 기획 및 AI 기술 개발 총괄
• 'Booxedit' - 사업 기획 및 AI 기술 개발 총괄

🏛️ 정부 R&D 사업 수행 (기술 Lead)

• 문화체육관광부 한국콘텐츠진흥원 AI 콘텐츠 제작지원 사업 (2024-2025)
• AI바우처 운영지원 사업 공급기업 선정 (2025) - 4개 프로젝트 총괄
• 중소기업 연구인력지원사업 협약 (2025)

인공지능 기반 솔루션 및 플랫폼 개발

• 'Plan2do' - 법령 기반 산업안전 RAG 시스템 구축
• 'AIO (AI Orchestrator)' - 폐쇄망 기반의 대규모 문서 기반 RAG 솔루션 CORE 개발
• 'Enterprise Gen-AI Solution' (AI Lead Architect) - End-to-End 기업용 대규모 문서 생성 및 Market Intelligence 시스템 (25 Multi-Agent System)
  • Global Scale Multi-Agent Architecture: 4-Layer Architecture (API-Orchestrator-Agent-Infra) 기반 25개 전문 에이전트 협업 시스템 설계. 복잡한 비즈니스 요구사항 분석부터 전문 문서 생성, 검증까지 전 공정 완전 자동화 (Phase 1~3 병렬 파이프라인).
  • Advanced RAG Strategy: Internal Asset(Company Knowledge)과 실시간 Web Intelligence(Brave Search)를 결합한 Dual-Knowledge Base 전략 수립. Hybrid Search 및 Hierarchy Indexing을 통해 Context-Awareness 극대화.
  • Autonomous Quality Assurance: LLM이 생성한 콘텐츠를 스스로 평가(Self-Reflection)하고, 품질 기준(Score > 0.7) 미달 시 재수정하는 Iterative Generation Loop 메커니즘 개발.
  • Serverless & Event-Driven: AWS Lambda, DynamoDB, EventBridge를 활용한 Full Serverless Backend 구축. 비동기/병렬 처리를 위한 Event-Driven Architecture로 대규모 생성 작업의 안정성 확보.
  • Pipeline Orchestration: Python 기반의 Custom Agent Orchestrator를 개발하여 복잡한 의존성을 가진 에이전트 간의 데이터 흐름 및 상태 관리 최적화.

• Large Language Models & RAG: Multi-Agent Orchestration, Advanced RAG (Hybrid Search, Hierarchy Indexing), Bedrock Knowledge Base, LangSmith, LangGraph, Prompt Engineering, 멀티모달 모델 활용
• Machine Learning Frameworks: PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy
• Computer Vision: OpenCV, ImageHash, Pillow 기반 영상처리, 객체 탐지 시스템
• Recommendation Systems: Graph Convolution Networks, 개인화 추천 알고리즘
• Data Processing: BeautifulSoup, Pandas, NumPy를 활용한 데이터 전처리 및 분석
• Model Architecture: CNN, RNN, GCN 등 다양한 신경망 아키텍처 설계 및 최적화
• Deep Learning Frameworks: PyTorch, TensorFlow 기반 모델 설계 및 학습

• API Development: FastAPI, Unicorn 기반 고성능 API 서버 구축
• Programming Languages: Python (전문), AI/ML 도메인 특화 개발
• Serverless & Cloud Native: AWS Lambda, EventBridge, SQS, DynamoDB 기반의 Event-Driven Architecture 설계
• Infrastructure as Code: Terraform을 활용한 인프라 자동화 및 관리
• Web Frameworks: Next.js 14 (App Router), React, Tailwind CSS 및 Streamlit 기반의 AI Application/Dashboard 개발
• Stream Processing: Apache Kafka, Kafka UI 기반 실시간 데이터 처리

• Vector Database: Qdrant 활용 벡터 검색 및 임베딩 시스템
• Search & Analytics: Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK Stack) 구축 및 운영
• Data Visualization: Kibana 대시보드 구성 및 로그 분석

• Experiment Tracking: Weights & Biases (wandb) 기반 모델 학습 추적 및 실험 관리
• Container Technology: Docker, Docker Compose 기반 컨테이너화
• Orchestration: Kubernetes 클러스터 구축 및 배포 자동화
• Cloud Platforms: AWS (SageMaker, CLI), Naver Cloud Platform 인프라 관리
• Operating Systems: Ubuntu 서버 환경 구축 및 관리
• CI/CD: GitHub Actions 기반 자동화 파이프라인 구축

• API Testing: Postman 활용 API 개발 및 테스트
• Documentation: Notion 기반 기술 문서화 및 협업
• Testing: PyTest 기반 단위 테스트 및 통합 테스트
• Version Control: Git, GitHub 기반 협업 및 코드 관리

경기대학교 컴퓨터공학과

• 석사 (GPA 4.25/4.5) - 산업인공지능 전문인력 양성사업 수료
  • 석사 학위 논문: "추천 시스템에서 그래프 컨볼루션 네트워크 최적화 방법" (2024.02)
• 학사 (GPA 3.62/4.5) - 공학인증(ABEEK) 이수

1. "Embedding Enhancement method for LightGCN in Recommendation Information Systems" - MDPI Electronics, 2024 (Citations: 10회)
2. "Weighted Forwarding in Graph Convolution Networks for Recommendation Information System" - CMC, 2024
3. "Deep Learning Model Ensemble for the Accuracy of Classification Degenerative Arthritis" - CMC, 2023 (Citations: 7회)

1. "Graph Neural Network 기반 추천시스템 성능 향상을 위한 유저 행동 시간 기반 데이터 사용 방안 분석" - KIIT, 2023
2. "의료 영상 시스템에서 다중 연쇄 U-Net 모델을 이용한 개선된 췌장 영역 분할 탐지" - KIIT, 2022

• ICONI 2023 - 3편 발표 (추천시스템 관련)
• APIC-IST 2022 - Best Paper Award 수상 (의료 영상 분류)

Email: dodo9249@gmail.com