Developer
rivolt2022@gmail.com
01066001566
I am a full-stack developer with a growing interest in AI and machine learning. I am actively learning and exploring various aspects of artificial intelligence, from computer vision to natural language processing. My goal is to combine my strong development background with emerging AI technologies to create practical, user-centric solutions. I am particularly interested in understanding how AI can be effectively integrated into real-world applications to solve meaningful problems.
Bachelor of Science in Computer Engineering
Master's in Artificial Intelligence (In Progress) at Yonsei University
Demonstrate comprehensive full-stack development capabilities using diverse languages (TypeScript, Ruby, Python, Java) and modern frameworks (React, Next.js, Rails, Spring). Proven track record in delivering scalable and maintainable applications with end-to-end technical stack including mobile development.
Actively learning and exploring AI technologies including PyTorch and LLMs. Currently focusing on understanding fundamental concepts in computer vision and natural language processing through academic research and practical projects.
Successfully led innovative projects including Chatki, Prompt Genie, and Travel Writer. Proven track record as a technical leader with strong project management skills and team collaboration capabilities, effectively addressing complex technical challenges.
Maintain active engagement in AI research while continuously expanding technical expertise through diverse projects. Demonstrate strong adaptability in learning and implementing new technologies.
TypeScript, Ruby, PHP, Java, JavaScript, Python, Kotlin, ABAP, Scala
React, Next.js, Tailwind/Bootstrap, Zustand, MST, MobX
React Native, Flutter
Ruby on Rails, Node.js, Spring, Nest.js, FastAPI, Spring boot, JPA, Mybatis, QueryDSL, MSA, sqlalchemy, alembic
MySQL, PostgreSQL, Oracle, NoSQL, Redis, Dynamo DB, Tibero, Turso, SQLite, Supabase, Firebase, RDS
AWS, Naver Cloud, GCP, Docker, Kubernetes, Vercel, Circle CI, GitHub Actions, Terraform, ElasticSearch, Flyio
PyTorch, LLM, Multimodal Learning, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing
IntelliJ, RubyMine, Pycharm, Webstorm, Vim, VSCode, Eclipse
Notion, Slack, Discord, Redmine, Jira
Developed and localized a web game for the Taiwan market
Chatbot service for automating Q&A interactions
ChatGPT Korean translation Chrome extension
AI-powered travel planning extension
Automated trading platform for Korean stock market
Mobile eBook application
Meditation app with VR features
AI-powered code generation from images
Yonsei University's legacy donation platform
No-show shopping aggregator
Multi-persona AI consultation service with financial experts (Currently in development)
부동산 임장정보 관리 서비스
Byunggwan Son , Youngmin Oh ,Donghyeon Baek , and Bumsub Ham (2024)
데이터셋 증류 과정에서 이미지 좌우 반전 기법을 활용하여 원본 이미지의 풍부한 의미 정보를 보존하는 FYI라는 간단하면서도 효과적인 기술을 제안
Minki Kang, Wooseok Han, Eunho Yang (2024)
얼굴 이미지로부터 음성을 합성하는 제로샷 음성 합성 기술을 개선한 연구로, 얼굴-음성 매핑의 품질을 향상시키는 새로운 접근 방식을 제안
Kaiming He, Haoqi Fan, Yuxin Wu, Saining Xie, Ross Girshick (2020)
비지도 학습을 위한 대조학습 기반 시각적 표현 학습 방법으로, momentum encoder와 queue 기반 메모리 뱅크를 활용하여 효과적인 representation learning을 구현
Yijia Shao, Yucheng Jiang, Theodore A. Kanell, Peter Xu, Omar Khattab, Monica S. Lam (2024)
LLM과 검색 기반 리서치, 대화 시뮬레이션을 결합하여 위키 수준의 아웃라인 생성 pre-writing 작업을 자동화하는 시스템을 제안
Y. Zeng, K. Lee (2024)
LoRA(Low-Rank Adaptation) 논문에 대한 수학적 분석 연구. 사전 훈련된 모델을 타겟 모델과 일치시키기 위한 최소 LoRA adapter 순위(rank)를 수학적으로 분석하고, 모델 아키텍처(깊이, 너비)가 최소 순위에 미치는 영향을 이론적으로 규명합니다. 선형 모델부터 완전 연결 신경망(FNN), 트랜스포머 네트워크까지 확장하여 LoRA의 표현력과 근사 오차를 정량화하며, Eckart-Young-Mirsky 정리를 행렬 곱의 경우로 일반화한 핵심 결과를 수학적으로 분석합니다. 특이값 기반 적응적 rank 할당 방법론을 제안하고 이론적 근거를 제시합니다.
진행중 (2025.03 - 현재)
VoxCeleb 데이터셋을 활용한 음성-얼굴 매핑 시스템 개발 및 성능 최적화
진행중 (2025.07 - 현재)
STORM 논문의 검색 기반 리서치와 멀티-퍼스펙티브 질의응답 기법을 금융 분야에 확장 적용하여, 다양한 금융 전문가 페르소나를 가진 AI 에이전트 시스템을 개발하고 있습니다. 이 연구는 금융 의사결정 과정에서 다각적 분석과 전문가별 관점을 통합하는 새로운 접근법을 제시하며, 실제 금융 서비스에 적용 가능한 멀티-에이전트 아키텍처의 효과성을 검증하는 것을 목표로 합니다.
완료 (2025.06)
정보 이론적 관점에서의 BMA-Memory 모델 분석 및 개선
발간예정 (2025.10)
한국인공지능학회 2025 추계학술대회 (단독저자 제출)
자동화 기계학습(AutoML) 시스템의 투명성과 해석 가능성 문제를 해결하기 위해 LLM 기반 AutoML 시스템을 제안합니다. 통계적 측정과 의미적 추론을 통합한 LLM 기반 특성 선택, 데이터셋 특성 분석을 통한 자동 알고리즘 및 하이퍼파라미터 선택, 그리고 인간의 해석 없이 통찰을 생성하는 자동 결과 분석의 세 가지 주요 구성요소를 통해 투명성과 경쟁력 있는 성능을 결합했습니다. 세 가지 데이터셋(Iris, Wine Quality, Breast Cancer Wisconsin)에 대한 실험을 통해 50-90% 차원 축소와 함께 95.33% ± 3.58% 분류 정확도를 달성했으며, 모든 결정에 대해 인간이 읽을 수 있는 추론을 제공합니다. Iris 데이터셋에서 클러스터링 품질을 70.3% 개선(절대 증가 +0.244 실루엣 점수)하여 해석 가능한 자동화의 가치를 입증했습니다.
서울시립대학교 (2025)
K리그 축구 경기 데이터를 활용한 시계열 예측 및 유클리드 거리 기반 알고리즘 경진대회에서 3위(은상) 수상. 시계열 데이터 분석과 공간 데이터 처리 능력을 입증했습니다.
I strive not to remain rooted in the present but to push forward, working toward a better, more inspired future. My aim is to continuously make meaningful contributions that extend beyond the present moment and create lasting positive change. Through dedication to innovation and continuous learning, I seek to build solutions that make a real difference in people's lives.