안녕하세요, MLOps 엔지니어를 꿈꾸는 정봉기입니다. NLP, Computer Vision, 추천시스템 등 다양한 AI 분야에서 11개 대회 상위 10% 성과를 달성하며 실전 경험을 쌓아왔습니다. 특히 제조업 스마트팩토리, 의료 AI, 실시간 데이터 파이프라인 구축에 관심이 있으며, 현재는 MSA 기반 대규모 실시간 시스템 엔지니어링과 Out-of-Distribution Detection 연구에 집중하고 있습니다.
| 기간 | 소속 | 역할 | 주요 업무 |
|---|---|---|---|
| 2025.01 – 현재 | SSAFY 13기 (삼성 청년 SW AI 아카데미) | 교육생 | Java 풀스택 웹개발 과정 수료, 데이터 엔지니어링 특화과정 진행 |
| 2023.07 – 2025.02 | 인하대 수학과 Mathematical Intelligence LAB | 학부연구생 | 멀티모달 연구, 그래프 신경망, 제조공정 최적화, 이상탐지 연구 |
| 2023.03 – 2024.02 | 인하대 의과대학 간호정보학 연구실 | 학부연구생 | BERT 기반 낙상예측 시스템 개발 및 다병원 배포 |
- 🥉 2023 Samsung AI Challenge: Camera-Invariant Domain Adaptation 6위/223팀 (상위 3%)
- 🥇 2023 인하대 AI Challenge: 멀티모달 추천시스템 대상 (학석사 통합 1위/27팀)
- 🏅 Google Solution Challenge: 발음교정 앱 Top 100 (전세계)
- 🏅 국회 공공데이터 생성AI 대회: 장려상 (LLM 기반 국회의원 추천 챗봇)
- 🏅 서울AI재단: 최우수상 (dasibom 프로젝트)
- 🥇 교내 탄소중립 SW아카데미: 개인 최우수상
- 🏅 ** SAFY 공통 프로젝트 수상 : 우수상 (assistudy)
- 🎖 2024 KSIAM 추계학술대회: 포스터 인기상 (제철공정 최적화)
- 📊 2024 KSIAM 춘계학술대회: 포스터 발표 (GNN 평면그래프 판별)
- 성과: 공정시간 1.75배 단축, KSIAM 추계학술대회 포스터 인기상
- 기술: MLP 소요시간 예측 + CP-SAT Solver 최적화
- 특징: 현장 방문을 통한 도메인 이해 기반 솔루션 설계
- 📊 KSIAM 포스터
- 성과: PSNR 5.4 개선, 기존 대비 10배 고화질 형광현미경 변환
- 기술: Diffusion Modeling 기반 Super Resolution
- 응용: 제조업 품질검사, 반도체 웨이퍼 분석에 적용 가능
- 성과: F1-Score 98%, 국내 종합병원 다기관 배포
- 기술: BERT Domain Adaptation, Pseudo Labeling
- 특징: 의료진 GUI 인터페이스 제공으로 실용성 확보
- 🏥 Medical AI Repository (더 큰 레포 데이터 안전 상 비공개)
- 성과: 초당 1,000+ 메시지 처리, 평균 지연시간 50ms 이하, 서버 다운타임 0회
- 아키텍처: Spring Cloud + Kafka + Spark + Docker
- 핵심: 온디바이스 AI → Kafka 스트리밍 → Spark 실시간 분석 → 개인화 피드백
- 최적화: 메모리 사용량 30% 절감, 수평확장을 통한 고가용성 확보
- 🚀 Real-time MSA System (현재 비공개)
- 성과: Post-hoc 방식으로 1.5% 성능 향상, 기존 모델 변경 없이 적용
- 기술: Orthogonal Vector Pre-training, Prompt Learning
- 특징: 제조업 신규 불량유형 탐지에 적용 가능
- 성과: Google Solution Challenge Top 100, 유튜브 홍보영상 제작
- 기술: IPA 음성인식, Gemini Vision Pro API, Firebase Analytics
- 특징: 실시간 발음 피드백 + 챗봇 서비스
- 🗣 Mingle App | 📹 YouTube Demo
- 성과: KoAlpaca + QLoRA 파인튜닝, Docker 통합배포
- 기능: "내 한표의 기대효과" 예측, "관심사별 국회의원 추천"
- 특징: RAG 기반 신뢰성 있는 정치정보 제공
- 🏛 Political AI Service
- 성과: 서울AI재단 공모전 최우수상 수상
- 기술: 다시봄(dasibom) - AI 기반 혁신 솔루션
- 특징: 실생활 문제 해결을 위한 AI 서비스 개발
- 🌟 dasibom Repository
- 성과: Dacon 대회 32위 (LLM-RAG 기반)
- 기술: 한솔데코 도배 관련 질의응답 처리 AI 모델
- 특징: RAG 파이프라인을 활용한 도메인 특화 QA 시스템
- 🏗 Construction AI
| 연도 | 대회명 | 순위/성과 | 주요 기술 |
|---|---|---|---|
| 2023 | Samsung AI Challenge | 6위/223팀 | Domain Adaptation, Transformer Ensemble |
| 2023 | 인하대 AI Challenge | 대상/27팀 | Multimodal Recommendation, SOTA 앙상블 |
| 2024 | Google Solution Challenge | Top 100 | Speech Recognition, Multi-platform App |
| 2024 | 국회 공공데이터 AI 대회 | 장려상 | LLM Fine-tuning, RAG System |
| 2024 | Dacon 도배하자 AI | 32위 | LLM-RAG, Question Answering |
| 2025 | 서울AI재단 공모전 | 최우수상 | dasibom 프로젝트 |
| 2025 | SSAFY 공통프로젝트 | 우수상 | MSA, Real-time Data Pipeline |
🎯 총 11개 대회 참여, 상위 10% 이상 성과 달성
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"Planar Graph Classification: Graph Neural Network for Graphs" (공동저자)
- 2024 KSIAM 춘계학술대회 | 기존 알고리즘 대비 100배 빠른 속도
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"Pipe Production Process Schedule Optimization" (주저자)
- 2024 KSIAM 추계학술대회 포스터 인기상 | 공정시간 1.75배 단축
- 과기정통부: "인공지능 기술 개발과 수학적 문제 해결에 관한 쌍방향 연구" (2023-2025)
- 과기정통부: "불확실성을 이용한 신뢰도 높은 딥러닝 네트워크 구축" (2024-2025)
- 과기정통부: "임상 빅데이터와 행동경제학 이론을 적용한 다면적 낙상예방 중재 개발" (2023-2024)
- 빅데이터분석기사 (한국데이터산업진흥원, 2025.07)
- OPIc 영어 Intermediate Mid 2 (2024.09)
| 기술 | 수준 | 경험 |
|---|---|---|
| Python | 고급 | 6년 |
| PyTorch | 중급 | 4년 |
| Java | 중급 | 1년 |
| Docker | 중급 | 3년 |
| Kafka/Spark | 초급 | 1년 |
- GDSC (Google Developer Students Club) 교육 멘토 (2023-2024)
- INBIG 빅데이터 학회 2기~9기, 딥러닝 교육 담당 (2020-2023)
- 자연과학대학 수학과 학생회 총무 (2019-2024)
- 자연과학대학 김을형 장학금 수상
- 2023 SAIF 삼성 AI 포럼 초청 참석
- 2024 IPIU (이미지 프로세싱 학회) 참가
🔬 연구 분야
- Out-of-Distribution Detection & Anomaly Detection
- Multimodal Learning (Vision + Language)
- Real-time Data Pipeline & MLOps
🏭 응용 분야
- 제조업 스마트팩토리 (품질관리, 공정최적화)
- 의료 AI (임상 의사결정 지원)
- 금융 AI (리스크 관리, 이상거래 탐지)
"혁신은 협업을 통해, 학습은 협업을 위해" - 다양한 도메인에서의 AI와 Data 경험을 바탕으로 실질적 가치를 창출하는 엔지니어가 되겠습니다.