Sogang University, Department of Artificial Intelligence (3rd year) NLP · LLM Systems 신뢰성 있고 안전한 AI 시스템 설계에 관심이 있습니다.
- LLM 신뢰성 / Reliability — Hallucination 방지, grounding, 출력 검증
- AI Safety — Operational guardrails, content safety, ethical design
- Domain-specific NLP — 한국어 NLP, 도메인 지식 + 메트릭 설계
프로젝트마다 hallucination 방지·data privacy·guardrails 같은 요소를 시스템 설계 단계부터 함께 고민합니다.
Multimodal AI Personal Trainer — Custom LSTM (자세 분류) + GPT-4o (피드백 챗봇). 의료·프라이버시·운영 측면 Ethics & Safety 가드레일을 시스템 설계 단계부터 포함.
PyTorchLSTMMediaPipeGPT-4oStreamlitPrompt Engineering
정부출연연구기관(STEPI) 의뢰로 단독 구현한 채용 자기소개서 분석 NLP 시스템. 온프레미스 환경에서 Qwen3-14B + RAG로 hallucination 방지·grounding 설계. (코드 비공개, 방법론 정리)
Qwen3-14Bjina-embeddings-v3RAGKorean NLPOn-Premise LLM
DeepSeek-R1 교사로 KorMedMCQA train 에 long-CoT(reasoning) trace 를 생성하고, **반사실 추론 충실성 필터(Inverse-MATCHA)**로 "답을 바꿔도 똑같이 그럴듯하게 정당화하는 사후합리화 CoT"를 걸러낸 뒤 Qwen3-8B student(LoRA)를 학습·평가
Languages: Python · C ML / NLP: PyTorch · Transformers · LangChain · sentence-transformers · scikit-learn LLM: Prompt Engineering · RAG · fine-tuning · LoRA Data: pandas · numpy · matplotlib · MediaPipe Tools: Streamlit · Jupyter · Git
3rd-year undergraduate at Sogang University, Department of Artificial Intelligence.
Interested in NLP, LLM systems, and AI Safety, with a focus on building reliable AI systems — incorporating hallucination prevention, data privacy, and operational guardrails into system design from the start.
Recent work spans on-premise NLP pipelines for government recruitment evaluation, multimodal AI coaching with embedded safety guardrails, and custom-metric design for cultural data mining.